CN104796481B - 一种音频视频智能选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种音频视频智能选择方法，涉及车载及移动终端领域。本发明提供的技术方案，通过用户所在的位置信息，获取用户所在的地理位置信息，并分析用户所在的具体场景，将属于用户所在的场景类型的音频视频主动推荐给用户，并根据用户的反馈，自动调整相应的音频视频，做到自动适应、匹配用户的收听和收看习惯，从而解决了用户面对海量音频视频资源选择困难的问题，同时，解决了行车过程中手动调整、更换音频、视频导致驾驶者注意力分散的问题，提高了驾驶安全。

Description

一种音频视频智能选择方法

技术领域

本发明涉及车载及移动终端娱乐领域，尤其涉及一种音频视频智能选择方法。

背景技术

随着车联网的普及，车载娱乐不只局限于车载终端的本地文件，还可以通过3G/4G等移动通信网络实时的获得在线音视频，如：音乐、FM、相声、段子、当地风光介绍，美食介绍，人文介绍等资源。

丰富的网络资源不仅增加了人们获取音频视频信息的渠道，也丰富了人们的业余生活，但是同时也带来了选择困难的问题。海量的音频视频娱乐资源使用户难于选择，用户如果想手动选择自己感兴趣的资源，就需要进行较多的选择操作，而在车内环境下，尤其是在行车过程中，进行过多的选择操作，会造成极大的行车交通安全隐患。

发明内容

本发明的目的在于提供一种音频视频智能选择方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种音频视频智能选择方法，包括如下步骤：

S1，根据用户的位置，获取用户所在位置的地理信息数据；

S2，根据所述地理信息数据，确定用户所在场景数据；

S3，将音频视频按照场景数据进行分类，得到音频视频的场景类型，并存储在音频视频的场景类型数据库中；统计每个场景类型下的音频视频的热度值，得到每个场景类型下的音频视频的热度值，并存储在音频视频的热度值数据库中；

S4，判断音频视频的用户偏好值数据库是否为空，如果是，则执行S5-S6，否则，执行S7-S8；

S5，根据S2中获取的用户所在场景数据和S3中获取的每个场景类型下的音频视频的热度值，获取用户所在的场景下的音频视频以及用户所在场景下的音频视频的热度值，按照用户所在场景下的音频视频的热度值从高到低的顺序，顺次向用户推荐音频视频；

S6，按照用户接收音频视频的顺序，顺次学习用户对音频视频的偏好，更新音频视频的用户偏好值和音频视频的热度值，得到更新的用户偏好值和更新的音频视频的热度值，并将所述更新的用户偏好值存储在音频视频的用户偏好值数据库中，将所述更新的音频视频的热度值存储在音频视频的热度值数据库中；

S7，根据S2中获取的用户所在场景数据，获取用户所在场景下的音频视频的用户偏好值，按照用户所在场景下的音频视频的用户偏好值从高到低的顺序，顺次向用户推荐音频视频；

S8，按照用户接收音频视频的顺序，顺次学习用户对音频视频的偏好，更新音频视频的用户偏好值和音频视频的热度值，得到更新的用户偏好值和更新的音频视频的热度值，并将所述更新的用户偏好值存储在音频视频的用户偏好值数据库中，将所述更新的音频视频的热度值存储在场景类型的音频视频的热度值数据库中。

优选地，S1中，所述用户的位置，通过北斗卫星系统、GPS定位系统、WIFI定位系统、蓝牙定位系统、iBeacon定位系统、3G模块和/或4G模块获取。

更优选地，所述地理信息数据，通过GIS处理系统根据终端输入的所述用户的位置获取。

具体地，所述终端包括：手机、PAD、智能手表、智能眼镜、智能音箱、PC、车机和/或PND。

其中，所述地理信息数据，通过GIS处理系统根据所述用户的位置获取，具体包括如下步骤：

S101，GIS处理系统根据位置计算用户所在的Tile；

S102，GIS处理系统从所述Tile内获取地理信息数据的ID列表；

S103，根据所述ID列表，获取地理信息数据；

S104，选择用户的位置所在的地理信息数据，

和/或，

以用户的位置为中心点，选择接近中心点的位置的地理信息数据。

具体地，所述地理信息数据记录POI数据、门牌数据、道路数据、行政规划数据、景区数据和/或设施范围数据。

具体地，S2包括如下步骤：

S201，在GIS处理系统中，将终端输入的位置进行抽稀处理，得到抽稀的位置；

S202，在GIS处理系统中，获取所述抽稀的位置所在的所有的地理信息数据，并形成地理信息数据列表；

S203，判断所述地理信息数据列表是否为空，如果是，则将所述抽稀的位置所在的地理信息数据作为用户所在场景数据；否则，执行S204；

S204，判断所述抽稀的位置的平均速度是否大于设定值，如果是，则遍历所述地理信息数据列表，选中分类为道路的最接近的地理信息数据作为用户所在场景数据，否则，执行S205；

S205，判断所有的所述抽稀的位置是否在同一个地理信息数据中，如果是，则选中该地理信息数据作为用户所在场景数据；否则，选中最后一个所述抽稀的位置所在的地理信息数据作为用户所在场景数据。

具体地，所述场景包括：大学、酒吧、医院、旅游区、道路、图书馆、酒店和/或家。

具体地，S3中，所述将音频视频按照场景分类，包括如下步骤：

S301，将第三方提供的音频视频的名称、歌词和/或说明信息用分词算法进行分词，获取分词词组；

S302，遍历所述分词词组，检索所述GIS处理系统中是否存在所述分词词组，如果是，则将所述分词词组的场景属性作为音频视频的场景属性，并执行S303-S304；否则，将所述音频视频标识为无法确定，并执行S305；

S303，根据所述音频视频的场景属性，对音频视频进行场景分类，得到音频视频的场景类型，并将所述音频视频标识为已分类；

S304，利用人工方式确认标识为已分类的音频视频的分类结果是否正确，如果不正确，则人工修正；

S305，对所述音频视频进行人工分类。

具体地，S6和/或S8中，所述顺次学习用户对音频视频的偏好，更新音频视频的用户偏好值和音频视频的热度值，包括如下步骤：

Sa1，用户接收音频视频后，判断用户对接收的音频视频是否进行切换操作，如果是，则执行Sa2，否则，执行Sa3；

Sa2，在音频视频的用户偏好值数据库中，降低音频视频的用户偏好值；同时，在场景类型的音频视频的热度值数据库中，降低音频视频的热度值的用户权重；

Sa3，在音频视频的用户偏好值数据库中，提高音频视频的用户偏好值；同时，在场景类型的音频视频的热度值数据库中，提高音频视频的热度值的用户权重。

本发明的有益效果是：本发明实施例提供的音频视频智能选择方法，通过用户所在的位置信息，获取用户所在的地理位置信息，并分析用户所在的具体场景，将属于用户所在的场景类型的音频视频主动推荐给用户，并根据用户的反馈，自动调整相应的音频视频，做到自动适应、匹配用户的收听和收看习惯，从而解决了用户面对海量音频视频资源选择困难的问题，同时，解决了行车过程中手动调整、更换音频、视频导致驾驶者注意力分散的问题，提高了驾驶安全。

附图说明

图1是本发明实施例提供的音频视频智能选择方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的音频视频智能选择系统结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例一

如图1所示，本发明实施例提供了一种音频视频智能选择方法，包括如下步骤：

S1，根据用户的位置，获取用户所在位置的地理信息数据；

S2，根据所述地理信息数据，确定用户所在场景数据；

S3，将音频视频按照场景数据进行分类，得到音频视频的场景类型，并存储在音频视频的场景类型数据库中；统计每个场景类型下的音频视频的热度值，得到每个场景类型下的音频视频的热度值，并存储在音频视频的热度值数据库中；

S4，判断音频视频的用户偏好值数据库是否为空，如果是，则执行S5-S6，否则，执行S7-S8；

S5，根据S2中获取的用户所在场景数据和S3中获取的每个场景类型下的音频视频的热度值，获取用户所在的场景下的音频视频以及用户所在场景下的音频视频的热度值，按照用户所在场景下的音频视频的热度值从高到低的顺序，顺次向用户推荐音频视频；

S6，按照用户接收音频视频的顺序，顺次学习用户对音频视频的偏好，更新音频视频的用户偏好值和音频视频的热度值，得到更新的用户偏好值和更新的音频视频的热度值，并将所述更新的用户偏好值存储在音频视频的用户偏好值数据库中，将所述更新的音频视频的热度值存储在音频视频的热度值数据库中；

S7，根据S2中获取的用户所在场景数据，获取用户所在场景下的音频视频的用户偏好值，按照用户所在场景下的音频视频的用户偏好值从高到低的顺序，顺次向用户推荐音频视频；

S8，按照用户接收音频视频的顺序，顺次学习用户对音频视频的偏好，更新音频视频的用户偏好值和音频视频的热度值，得到更新的用户偏好值和更新的音频视频的热度值，并将所述更新的用户偏好值存储在音频视频的用户偏好值数据库中，将所述更新的音频视频的热度值存储在场景类型的音频视频的热度值数据库中。

上述音频视频的智能选择方法，通过用户所在的位置信息，获取用户所在的地理位置信息，并分析用户所在的具体场景，同时，对音频视频按照场景进行分类，得到不同场景类型下的音频视频，根据用户所在的场景，将属于用户所在的场景类型的音频视频主动推荐给用户，并对用户的收听收看习惯进行学习，根据用户的反馈，自动调整相应的音频视频，做到自动适应、匹配用户的收听和收看习惯，从而解决了用户面对海量音频视频资源选择困难的问题，同时，解决了行车过程中手动调整、更换音频、视频导致驾驶者注意力分散的问题，提高了驾驶安全。

其中，S1中，用户的位置包括静态位置和动态位置，所谓静态位置，是指在某个固定位置不动；所谓动态位置，是指在道路上行进的位置，也可称为位置轨迹。

本实施例中，用户的位置，可以通过北斗卫星系统、GPS定位系统、WIFI定位系统、蓝牙定位系统、iBeacon定位系统、3G模块和/或4G模块获取。用户使用终端可以将用户的位置传输到服务器端的GIS处理系统中，然后，GIS处理系统根据终端输入的所述用户的位置获取用户所在位置的地理信息数据。

其中，所述终端包括：手机、PAD、智能手表、智能眼镜、智能音箱、PC、车机和/或PND。

本发明实施例中，所述地理信息数据，通过GIS处理系统根据所述用户的位置获取，具体包括如下步骤：

S101，GIS处理系统根据位置计算用户所在的Tile；

S102，GIS处理系统从所述Tile内获取地理信息数据的ID列表；

S103，根据所述ID列表，获取地理信息数据；

S104，选择用户的位置所在的地理信息数据，

和/或，

以用户的位置为中心点，选择接近中心点的位置的地理信息数据。

其中，所述地理信息数据可以记录POI数据、门牌数据、道路数据、行政规划数据、景区数据和/或设施范围数据。

本发明的优选实施例中，S2包括如下步骤：

S201，在GIS处理系统中，将终端输入的位置进行抽稀处理，得到抽稀的位置；

S202，在GIS处理系统中，获取所述抽稀的位置所在的所有的地理信息数据，并形成地理信息数据列表；

S203，判断所述地理信息数据列表是否为空，如果是，则将所述抽稀的位置所在的地理信息数据作为用户所在场景数据；否则，执行S204；

S204，判断所述抽稀的位置的平均速度是否大于设定值，如果是，则遍历所述地理信息数据列表，选中分类为道路的最接近的地理信息数据作为用户所在场景数据，否则，执行S205；

S205，判断所有的所述抽稀的位置是否在同一个地理信息数据中，如果是，则选中该地理信息数据作为用户所在场景数据；否则，选中最后一个所述抽稀的位置所在的地理信息数据作为用户所在场景数据。

本发明实施例中，所述场景可以包括：大学、酒吧、医院、旅游区、道路、图书馆、酒店和/或家。

由于在不同的场景中，人们做的事情不同，需要娱乐的方式或娱乐的需要也不同，或者不同场景下的心情不同，所以，通过对场景进行分类，可以保证后续根据场景向用户推荐适合的音频视频，满足用户的需求。

本发明优选实施例中，S3中，所述将音频视频按照场景分类，包括如下步骤：

S301，将第三方提供的音频视频的名称、歌词和/或说明信息用分词算法进行分词，获取分词词组；

S302，遍历所述分词词组，检索所述GIS处理系统中是否存在所述分词词组，如果是，则将所述分词词组的场景属性作为音频视频的场景属性，并执行S303-S304；否则，将所述音频视频标识为无法确定，并执行S305；

S303，根据所述音频视频的场景属性，对音频视频进行场景分类，得到音频视频的场景类型，并将所述音频视频标识为已分类；

S304，利用人工方式确认标识为已分类的音频视频的分类结果是否正确，如果不正确，则人工修正；

S305，对所述音频视频进行人工分类。

通过采用上述方法，可以将具有场景特点的音频和视频按照场景特点进行分类，从而当用户处于该场景下时，可以将具有场景特点的音频和视频推荐给用户。比如，可以将具有学校特色的音频视频分为一类，则，根据用户位置信息获悉用户处于学校这样的场景中时，则可以将具有学校特色的音频视频主动推荐给用户。

为了避免智能分类的错误，本实施例中，在智能分类的基础上，进行了人工校核，进一步保证了分类的正确，从而保证了对用户偏好的学习结果的正确性。

本发明实施例中，S6和/或S8中，所述顺次学习用户对音频视频的偏好，更新音频视频的用户偏好值和音频视频的热度值，包括如下步骤：

Sa1，用户接收音频视频后，判断用户对接收的音频视频是否进行切换操作，如果是，则执行Sa2，否则，执行Sa3；

Sa2，在音频视频的用户偏好值数据库中，降低音频视频的用户偏好值；同时，在场景类型的音频视频的热度值数据库中，降低音频视频的热度值的用户权重；

Sa3，在音频视频的用户偏好值数据库中，提高音频视频的用户偏好值；同时，在场景类型的音频视频的热度值数据库中，提高音频视频的热度值的用户权重。

在实际使用过程中，属于不同场景类型的音频视频的热度值通过多个用户的使用数据统计得到，每个用户对热度值都存在一定的权重，用户对该音频视频的使用次数越少，则其权重值越低，反之，用户的权重值越高。

而用户对所在场景下的音频视频的偏好值，由于是直接针对该用户的，所以，其偏好值直接由该用户在该场景下的使用次数决定，如果用户在该场景下的使用次数较多，则音频视频的用户偏好值较高，反之，则较低。

对于特定的用户而言，当其第一次处于某个新的场景下时，则系统使用音频视频的热度值向用户推荐音频视频，而当用于非第一次处于某个场景下时，则系统使用用户偏好值向用户推荐音频视频，并根据用户选择反馈的结果，对用户偏好值进行不断的更新，从而形成针对特定用户的偏好，进而完成智能个性化需求的信息推送。同时，除了完成个性化需求的信息推送之外，还可以对音频视频的热度值的权重进行统计，为服务于其他用户提供数据基础。

通过采用上述方法，可以对推荐至用户的音频视频进行分析，得到更新的用户偏好，则用户下次处于相同的场景下时，则按照用户的偏好向用户推荐音频视频，这样，就可以不断的适应用户的收听收看习惯，越来越好的满足用户的偏好，而无需用户多次处于相同的场景下时均需要进行选择。

实施例二

本发明实施例提供的音频视频智能选择方法对应的音频视频智能选择系统架构如图2所示。

图2中，应用层为服务的展现层，是本系统的一个入口载体，包括手机、PND、智能手表、智能眼镜、智能音箱、车机等所有可接入的设备；接口层负责服务的接口定义，负责终端的交换，以Web服务的方式来提供；业务逻辑层负责业务的处理流程，负责用户偏好分析学习、音频视频的场景分类分析、用户所在场景的分析以及GIS数据的分析应用；数据层负责数据的存储，其中，数据包括音频、视频按照场景分类的数据、用户偏好数据以及处理场景及分类需要的GIS基础数据；第三方数据层用于为业务逻辑层提供音频、视频数据。

在该系统中，音频、视频数据本身的存储采用非关系性数据库mongodb来存储，音频、视频的属性数据及用户偏好数据采用关系性数据库postgresql来存储。

其中，音、视频数据包括：

a、音、视频数据实体:保存音视频数据本身，为静态数据，如下表所示。

b、音、视频属性数据：保存对视频分类编译处理后的音频及视频的属性信息，如下表所示。

c、音、视频场景热度数据：某一场景下的音、视频热度信息，根据用户使用次数不断来训练，如下表所示。

用户偏好数据：保存用户在不同场景下选择的音、视频分类及数据信息，根据用户使用次数不断来训练，如下表所示。

本发明实施例中，GIS处理系统是整个系统的基础服务系统，提供的服务为根据终端输入的北斗或GPS等位置判断此位置所在的地理位置名称及地理所属分类。

GIS数据包括地理管理数据与地理信息数据两种，为了提高服务的处理效率，数据可以采用自定义二进制的管理方式来管理。

1)地理管理数据

地理管理数据是为了快速查询地理信息时使用的数据。本数据主要记录大地坐标系位置及物理存储位置等信息。

为了根据位置能够快速查找到相应的地理信息，将数据按照Tile来分块组织，Tile划分方法为，选择地图上的一个点为基准点，将X、Y轴根据一定宽度进行分割,分割的宽度根据性能与内存来定义，建议以1000M为单位来划分。

Tile记录的信息如下表所示：

所有Tile管理信息作为一个物理文件存储。服务使用时数据管理模块将数据按先X下标再Y下标的方式来排序读取到缓存中，以便以后能够快速定位数据位置。

2)地理信息数据

地理信息数据主要记录POI数据、门牌数据、道路数据、行政规划、景区、设施范围等数据信息。

几种地理信息数据抽象为以下主要属性来存储:

本发明实施例中，利用GIS处理系统根据所述用户的位置获取地理信息数据，具体包括如下步骤：GIS处理系统根据位置计算用户所在的Tile；GIS处理系统从所述Tile内获取地理信息数据的ID列表；根据所述ID列表，获取地理信息数据；选择用户的位置所在的地理信息数据以及与用户的位置的中心点接近的位置所在的地理信息数据。

本发明实施例中，利用GIS处理系统获取地理位置信息数据后，再利用场景分析系统获取用户所在的场景数据。

具体包括如下步骤：

在GIS处理系统中，将终端输入的位置进行抽稀处理，得到抽稀的位置；在GIS处理系统中，获取所述抽稀的位置所在的所有的地理信息数据，并形成地理信息数据列表；判断所述地理信息数据列表是否为空，如果是，则将所述抽稀的位置所在的地理信息数据作为用户所在场景数据；否则，执行下一步；判断所述抽稀的位置的平均速度是否大于设定值，如果是，则遍历所述地理信息数据列表，选中分类为道路的最接近的地理信息数据作为用户所在场景数据，否则，执行下一步；判断所有的所述抽稀的位置是否在同一个地理信息数据中，如果是，则选中该地理信息数据作为用户所在场景数据；否则，选中最后一个所述抽稀的位置所在的地理信息数据作为用户所在场景数据。

其中，对位置进行抽稀处理时，每秒获取一个位置，并获取最后300个位置，对获取到的300个位置，每10M进行抽稀处理；平均速度的设定值选定为30KM/H，如果抽稀的位置的平均速度大于30KM/H，则表明是用户处于驾车模式并在道路上，则获取最近的分类属性为道路的地理信息数据，用户所在场景即为道路。

本发明实施例中，确定用户所在场景之后，即可以将属于该场景类型的音频视频按照热度值从高到低的顺序或用户偏好值从高到低的顺序推荐给用户，再学习用户对音频视频的选择，根据用户选择的结果，更新用户偏好值和音频视频热度值的用户权重。

其中，实现过程如实施例一所述。

通过结合地域特点和场景的智能音视频筛选方法，可极大提升用户的旅行及自驾游的体验，结合视觉、听觉、味觉的全方位刺激，可以为用户留下深刻的印象，在极大满足客户需求的同时，还可以做到差异化的竞争，进而带来极高的经济价值。

通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：本发明实施例提供的音频视频智能选择方法，通过用户所在的位置信息，获取用户所在的地理位置信息，并分析用户所在的具体场景，将属于用户所在的场景类型的音频视频主动推荐给用户，并根据用户的反馈，自动调整相应的音频视频，做到自动适应、匹配用户的收听和收看习惯，从而解决了用户面对海量音频视频资源选择困难的问题，同时，解决了行车过程中手动调整、更换音频、视频导致驾驶者注意力分散的问题，提高了驾驶安全。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域人员应该理解的是，上述实施例提供的方法步骤的时序可根据实际情况进行适应性调整，也可根据实际情况并发进行。

上述实施例涉及的方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机设备可读取的存储介质中，用于执行上述各实施例方法所述的全部或部分步骤。所述计算机设备，例如：个人计算机、服务器、网络设备、智能移动终端、智能家居设备、穿戴式智能设备、车载智能设备等；所述的存储介质，例如：RAM、ROM、磁碟、磁带、光盘、闪存、U盘、移动硬盘、存储卡、记忆棒、网络服务器存储、网络云存储等。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种音视频智能选择方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，根据用户的位置，获取用户所在位置的地理信息数据；

S2，根据所述地理信息数据，确定用户所在场景数据；

S3，将音视频按照场景数据进行分类，得到音视频的场景类型，并存储在音视频的场景类型数据库中；统计每个场景类型下的音视频的热度值，得到每个场景类型下的音视频的热度值，并存储在音视频的热度值数据库中；

S4，判断音视频的用户偏好值数据库是否为空，如果是，则执行S5-S6，否则，执行S7-S8；

S5，根据S2中获取的用户所在场景数据和S3中获取的每个场景类型下的音视频的热度值，获取用户所在的场景下的音视频以及用户所在场景下的音视频的热度值，按照用户所在场景下的音视频的热度值从高到低的顺序，顺次向用户推荐音视频；

S6，按照用户接收音视频的顺序，顺次学习用户对音视频的偏好，更新音视频的用户偏好值和音视频的热度值，得到更新的用户偏好值和更新的音视频的热度值，并将所述更新的用户偏好值存储在音视频的用户偏好值数据库中，将所述更新的音视频的热度值存储在音视频的热度值数据库中；

S7，根据S2中获取的用户所在场景数据，获取用户所在场景下的音视频的用户偏好值，按照用户所在场景下的音视频的用户偏好值从高到低的顺序，顺次向用户推荐音视频；

S8，按照用户接收音视频的顺序，顺次学习用户对音视频的偏好，更新音视频的用户偏好值和音视频的热度值，得到更新的用户偏好值和更新的音视频的热度值，并将所述更新的用户偏好值存储在音视频的用户偏好值数据库中，将所述更新的音视频的热度值存储在场景类型的音视频的热度值数据库中；

所述地理信息数据记录POI数据、门牌数据、道路数据、行政规划数据、景区数据和/或设施范围数据；

S2包括如下步骤：

S201，在GIS处理系统中，将终端输入的位置进行抽稀处理，得到抽稀的位置；

S202，在GIS处理系统中，获取所述抽稀的位置所在的所有的地理信息数据，并形成地理信息数据列表；

S203，判断所述地理信息数据列表是否为空，如果是，则将所述抽稀的位置所在的地理信息数据作为用户所在场景数据；否则，执行S204；

S204，判断所述抽稀的位置的抽稀处理的平均速度是否大于设定值，如果是，则遍历所述地理信息数据列表，选中分类为道路的与用户的位置最接近的地理信息数据作为用户所在场景数据，否则，执行S205；

S205，判断所有的所述抽稀的位置是否在同一个地理信息数据中，如果是，则选中该地理信息数据作为用户所在场景数据；否则，选中最后一个所述抽稀的位置所在的地理信息数据作为用户所在场景数据；

所述场景包括：大学、酒吧、医院、旅游区、道路、图书馆、酒店和/或家；

S3中，所述将音视频按照场景数据进行分类，包括如下步骤：

S301，将第三方提供的音视频的名称、歌词和/或说明信息用分词算法进行分词，获取分词词组；

S302，遍历所述分词词组，检索所述GIS处理系统中是否存在所述分词词组，如果是，则将所述分词词组的场景属性作为音视频的场景属性，并执行S303-S304；否则，将所述音视频标识为无法确定，并执行S305；

S303，根据所述音视频的场景属性，对音视频进行场景分类，得到音视频的场景类型，并将所述音视频标识为已分类；

S304，利用人工方式确认标识为已分类的音视频的分类结果是否正确，如果不正确，则人工修正；

S305，对所述音视频进行人工分类。

2.根据权利要求1所述的音视频智能选择方法，其特征在于，S1中，所述用户的位置，通过北斗卫星系统、GPS定位系统、WIFI定位系统、蓝牙定位系统、iBeacon定位系统、3G模块和/或4G模块获取。

3.根据权利要求2所述的音视频智能选择方法，其特征在于，所述地理信息数据，通过GIS处理系统根据终端输入的所述用户的位置获取。

4.根据权利要求3所述的音视频智能选择方法，其特征在于，所述终端包括：手机、PAD、智能手表、智能眼镜、智能音箱、PC、车机和/或PND。

5.根据权利要求3所述的音视频智能选择方法，其特征在于，所述地理信息数据，通过GIS处理系统根据所述用户的位置获取，具体包括如下步骤：

S101，GIS处理系统根据位置计算用户所在的Tile；

S102，GIS处理系统从所述Tile内获取地理信息数据的ID列表；

S103，根据所述ID列表，获取地理信息数据；

S104，选择用户的位置所在的地理信息数据，

和/或，

以用户的位置为中心点，选择接近中心点的位置的地理信息数据。

6.根据权利要求1所述的音视频智能选择方法，其特征在于，S6和/或S8中，所述顺次学习用户对音视频的偏好，更新音视频的用户偏好值和音视频的热度值，包括如下步骤：

Sa1，用户接收音视频后，判断用户对接收的音视频是否进行切换操作，如果是，则执行Sa2，否则，执行Sa3；

Sa2，在音视频的用户偏好值数据库中，降低音视频的用户偏好值；同时，在场景类型的音视频的热度值数据库中，降低音视频的热度值的用户权重；

Sa3，在音视频的用户偏好值数据库中，提高音视频的用户偏好值；同时，在场景类型的音视频的热度值数据库中，提高音视频的热度值的用户权重。