CN114625914A - 一种车载交互式音乐推荐的装置、设备和方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种车载交互式音乐推荐的装置、设备和方法，该推荐方法包括以下步骤：对用户音乐播放行进行记录得到用户播放行为记录；对用户与车辆交互的交互信息进行记录得到交互信息记录；对所述用户音乐播放行为记录以及所述交互信息记录进行分析建模，得到特征及召回模型；依据所述特征及召回模型更新用户推荐的音乐。通过用户的反馈来改善给用户推荐的音乐，提高用户的体验。

Description

一种车载交互式音乐推荐的装置、设备和方法

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及汽车技术领域，尤其涉及一种车载交互式音乐推荐的装置、设备和方法。

背景技术

在车载场景，当前用户在驾驶过程中仍需要保持手眼集中注意力于路况；在较长的行车过程中，听音乐是一种安全且高频的选项，一方面不会影响开车，另一方面可以放松心情。用户往往带有一种较为放松的心态来听歌，经常并不会指定具体的歌名等，在这种情况下，为用户推荐其喜欢的歌曲或者歌单就成为提升用户体验最有效的方案。本方案主要思路是将音乐推荐与对话交互模块相结合，以实现交互式推荐。

当前音乐app大多通过用户的行为记录等来判定用户的喜好，用户并不能参与推荐的调优和反馈，这种情况存在一定的弊端，比如：车主以前喜欢摇滚乐，但是后来喜欢听巴赫，当前音乐app的推荐并不能对用户喜好的突然转变做较好的处理。

发明内容

有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种车载交互式音乐推荐的装置、设备和方法，以改善给客户推荐音乐的效果。

第一方面，提供了一种车载交互式音乐推荐方法，该推荐方法包括以下步骤：对用户音乐播放行进行记录得到用户播放行为记录；对用户与车辆交互的交互信息进行记录得到交互信息记录；对所述用户音乐播放行为记录以及所述交互信息记录进行分析建模，得到特征及召回模型；依据所述特征及召回模型更新用户推荐的音乐。通过用户的反馈来改善给用户推荐的音乐，提高用户的体验。

在一个具体的可实施方案中，所述对所述用户音乐播放行为记录以及所述交互信息记录进行分析建模，得到特征及召回模型，具体包括：根据所述用户音乐播放行为记录获取用户播放最多的音乐类型，播放最多的歌曲以及所述播放最多的歌曲对应的创作音乐人，并依据所述获取用户播放最多的音乐类型，播放最多的歌曲以及所述播放最多的歌曲对应的创作音乐人构建第一特征矩阵；根据所述交互信息记录获取对推荐歌曲的反馈，用户近期喜欢音乐类型的信息，并根据所述获取对推荐歌曲的反馈，用户喜欢音乐类型的信息构建第二特征矩阵；根据所述第一特征矩阵以及所述第二特征矩阵，得到特征及召回模型。通过建立的矩阵建立特征及召回模型，进而提高音乐推荐的效果。

在一个具体的可实施方案中，还包括对所述更新用户推荐的音乐的歌曲列表进行排序。提高推荐音乐的效果。

在一个具体的可实施方案中，所述方法还包括：通过对话交互模块获取用户对更新用户推荐的音乐的反馈；根据反馈修改推荐的音乐的歌曲列表修正以及排序。提高推荐音乐的效果。

在一个具体的可实施方案中，还包括：在音乐平台的曲库查找所述更新用户推荐的音乐，并反馈包含所述更新用户推荐的音乐的对应的链接。提高推荐音乐的效果。

第二方面，提供了一种车载交互式音乐推荐的装置，该装置包括：信号采集模块，对用户音乐播放行进行记录得到用户播放行为记录；对对话交互模块交互的交互信息进行记录得到交互信息记录；数据处理模块，对所述用户音乐播放行为记录以及所述交互信息记录进行分析建模，得到特征及召回模型；依据所述特征及召回模型更新用户推荐的音乐。通过用户的反馈来改善给用户推荐的音乐，提高用户的体验。

在一个具体的可实施方案中，所述信号采集模块包括：记录模块，对用户音乐播放行进行记录得到用户播放行为记录；

对话交互模块，对用户与车辆交互的交互信息进行记录得到交互信息记录。

在一个具体的可实施方案中，所述数据处理模块包括：排序模块，用于对所述更新用户推荐的音乐的歌曲列表进行排序；音乐调用模块：在音乐平台的曲库查找所述更新用户推荐的音乐，并反馈包含所述更新用户推荐的音乐的对应的链接。

在一个具体的可实施方案中，所述数据处理模块，具体用于：根据所述用户音乐播放行为记录获取用户播放最多的音乐类型，播放最多的歌曲以及所述播放最多的歌曲对应的创作音乐人，并依据所述获取用户播放最多的音乐类型，播放最多的歌曲以及所述播放最多的歌曲对应的创作音乐人构建第一特征矩阵；根据所述交互信息记录获取对推荐歌曲的反馈，用户近期喜欢音乐类型的信息，并根据所述获取对推荐歌曲的反馈，用户喜欢音乐类型的信息构建第二特征矩阵；根据所述第一特征矩阵以及所述第二特征矩阵，得到特征及召回模型。

第三方面，提供了一种汽车，该汽车包括车体以及设置在所述车体内的上述任一项所述的车载交互式音乐推荐的装置。

第四方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现执行第一方面以及第一方面中任意一种可能的设计的方法。

第五方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面以及第一方面中任意一种可能的设计的方法。

第六方面，还提供一种计算机程序产品，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本申请第一方面以及第一方面中任意一种可能的设计的方法。

另外，第四方面至第六方面中任一种可能设计方式所带来的技术效果可参见方法部分中不同设计方式带来的效果，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的车载交互式音乐推荐方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的车载交互式音乐推荐的装置的结构框图；

图3本申请实施例提供的电子设备的结构框图。

具体实施方式

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

本说明书实施例中所述支付涉及的技术载体，例如可以包括近场通信(NearField Communication，NFC)、WIFI、3G/4G/5G、POS机刷卡技术、二维码扫码技术、条形码扫码技术、蓝牙、红外、短消息(Short Message Service，SMS)、多媒体消息(MultimediaMessage Service，MMS)等。

本说明书实施例中所述生物识别所涉及的生物特征，例如可以包括眼部特征、声纹、指纹、掌纹、心跳、脉搏、染色体、DNA、人牙咬痕等。其中眼纹可以包括虹膜、巩膜等生物特征。

为方面理解本申请实施例提供的车载交互式音乐推荐方法，首先说明一下其应用场景。该推荐方法应用于在用户驾驶或者乘坐车辆时，给用户提供音乐推荐。当前音乐推荐的方法是通过对用户的显式反馈中的文本特征进行情感分析，联合数值特征进行召回层的计算，从成千上万的曲库中筛选出用户最有可能喜欢的几百首歌曲。但是召回层的更新速度较慢，导致反馈结果的更新速度较慢；且这种反馈模式虽然有一定的用户主动反馈，但是依旧以猜测用户喜好为主，这是由于用户评价的不确定性导致的：用户评价缺失、失真、无意义等情况使得无法很好的获取用户喜好。为此本申请实施例提供了一种车载交互式音乐推荐方法，下面结合具体的附图对其进行详细说明。

参考图1，图1示出了本申请提供的车载交互式音乐推荐方法的流程图。该方法包括以下步骤。

步骤001：对用户音乐播放行进行记录得到用户播放行为记录；

具体的，记录用户在播放音乐时，播放音乐的音乐类型、音乐语种、音乐风格、播放频次等，从而获取用户在播放音乐时对应的音乐的信息。

步骤002：对用户与车辆交互的交互信息进行记录得到交互信息记录；

具体的，通过对话交互模块获取用户对音乐的反馈信息，如用户对推荐音乐的反馈、想要播放歌曲的类型、想要播放歌曲的风格等不同与音乐相关的信息。

步骤003：对用户音乐播放行为记录以及交互信息记录进行分析建模，得到特征及召回模型；

具体的，根据用户音乐播放行为记录获取用户播放最多的音乐类型，播放最多的歌曲以及播放最多的歌曲对应的创作音乐人，并依据获取用户播放最多的音乐类型，播放最多的歌曲以及播放最多的歌曲对应的创作音乐人构建第一特征矩阵；根据交互信息记录获取对推荐歌曲的反馈，用户近期喜欢音乐类型的信息，并根据获取对推荐歌曲的反馈，用户喜欢音乐类型的信息构建第二特征矩阵；根据第一特征矩阵以及第二特征矩阵，得到特征及召回模型。从而可根据特征及召回模型构建音乐推荐单。

示例性的，对采集的用户音乐播放行为记录以及对话交互模块交互得到的记录继续分析建模，产出高质量的特征及召回模型，以下以一轮召回层更新时用户对推荐的交互反馈为例：

首先，对于播放音乐的具体行为进行分析，比如播放最多的几个音乐类型是什么、播放最多的几首歌曲是什么、播放的音乐主要是那些音乐人创作的等等，进而构建第一特征矩阵。

其次，对于对话反馈的数据进行分析，进一步提取出对推荐歌曲的最直接反馈，最近喜欢的音乐类型等，构建第二特征矩阵。

最后，根据第一特征矩阵以及第二特征矩阵，得到特征及召回模型。用以从成千上万的歌曲中经过多个召回模型的计算，返回用户最有可能喜欢的几百首歌曲列表。

步骤004：依据特征及召回模型更新用户推荐的音乐。

具体的，通过上述建立的特征及召回模型，从从成千上万的歌曲中经过多个召回模型的计算，返回用户最有可能喜欢的几百首歌曲列表。

步骤005：通过对话交互模块获取用户对更新用户推荐的音乐的反馈；根据反馈修改推荐的音乐的歌曲列表修正以及排序。

具体的，通过步骤002中的对话交互模块获取用户对推荐音乐的意见反馈，并且通过用户进行交互并记录用户反馈，该反馈将作为排序更新的特征，通过该特征作为用户一段时间内的兴趣变迁，传递给排序模块可以及时的修正排序结果，增强推荐的精确度。

步骤006：在音乐平台的曲库查找更新用户推荐的音乐，并反馈包含更新用户推荐的音乐的对应的链接。

具体的，根据更新的推荐的音乐名单在各个平台的曲库中查找，返回包含该歌曲的链接，从而使得用户可直接通过链接查找音乐。直接使用三方音乐app进行推荐的一个弊端在于不得不将用户数据提供给三方app，这种方案可能会发生用户数据泄露等问题；由于三方app会根据账号记录用户数据，并且会索要一些不是音乐本身需要的权限，比如定位、录音等。

在采用上述方式时，将音乐推荐与三方平台解耦，为数据安全保驾护航。

参考图2，本申请实施例还提供了一种车载交互式音乐推荐的装置，该装置包括多个模块，如包括信号采集模块10、数据处理模块20以及数据处理模块20。下面逐一对其进行说明。

信号采集模块10用以对用户音乐播放行进行记录得到用户播放行为记录；对对话交互模块12交互的交互信息进行记录得到交互信息记录；具体的，在用户进行播放音乐时，记录用户在播放音乐时，播放音乐的音乐类型、音乐语种、音乐风格、播放频次等，从而获取用户在播放音乐时对应的音乐的信息。另外，在用户听音乐时，通过对话交互模块12进行交互时，可通过对话交互模块12获取用户对音乐的反馈信息，如用户对推荐音乐的反馈、想要播放歌曲的类型、想要播放歌曲的风格等不同与音乐相关的信息。

在具体进行信息采集时，信号采集模块10包括记录模块11和对话交互模块12。其中，记录模块11用以对用户音乐播放行进行记录得到用户播放行为记录；而对话交互模块12对用户与车辆交互的交互信息进行记录得到交互信息记录。从而采集用户在听音乐的类型及频次等信息以及用户对音乐的反馈，以使得在建立用户推荐音乐时，可采集用户更多的音乐相关的信息。

数据处理模块20，对用户音乐播放行为记录以及交互信息记录进行分析建模，得到特征及召回模型；依据特征及召回模型更新用户推荐的音乐。具体的，根据用户音乐播放行为记录获取用户播放最多的音乐类型，播放最多的歌曲以及播放最多的歌曲对应的创作音乐人，并依据获取用户播放最多的音乐类型，播放最多的歌曲以及播放最多的歌曲对应的创作音乐人构建第一特征矩阵；根据交互信息记录获取对推荐歌曲的反馈，用户近期喜欢音乐类型的信息，并根据获取对推荐歌曲的反馈，用户喜欢音乐类型的信息构建第二特征矩阵；根据第一特征矩阵以及第二特征矩阵，得到特征及召回模型。

数据处理模块20可包括排序模块21以及音乐调用模块22。其中，排序模块21用于对更新用户推荐的音乐的歌曲列表进行排序。示例性的，数据处理模块20在建立给用户推荐的音乐后，排序模块21负责对返回歌曲列表进行排序，并返回其中用户最有可能播放完成的歌曲。音乐调用模块22用于在音乐平台的曲库查找更新用户推荐的音乐，并反馈包含更新用户推荐的音乐的对应的链接。具体的，根据排序模块21返回歌曲在各个平台的曲库中查找，返回包含该歌曲的链接，并返回给对话交互模块12。

此外，在具体处理时，对话交互模块12还负责接受音乐调用模块22返回的歌曲，以及与用户进行交互并记录用户反馈，并将作为离线更新的数据源和排序更新的特征。交互记录传递给离线层可以作为用户一段时间内的兴趣变迁，传递给排序模块21可以及时的修正排序结果，增强推荐的精确度。

本申请实施例还提供了一种汽车，该汽车包括车体以及设置在车体内的上述任一项的车载交互式音乐推荐的装置。

本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现执行第一方面以及第一方面中任意一种可能的设计的方法。

本申请实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令用于使计算机执行第一方面以及第一方面中任意一种可能的设计的方法。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本申请第一方面以及第一方面中任意一种可能的设计的方法。

需要说明的是，本说明书一个或多个实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本说明书一个或多个实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

图3示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。

处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。

存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。

输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。

通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。

总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。

需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。

本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本说明书一个或多个实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本说明书一个或多个实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本说明书一个或多个实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本说明书一个或多个实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。

尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。

本说明书一个或多个实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种车载交互式音乐推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

对用户音乐播放行进行记录得到用户播放行为记录；

对用户与车辆交互的交互信息进行记录得到交互信息记录；

对所述用户音乐播放行为记录以及所述交互信息记录进行分析建模，得到特征及召回模型；

依据所述特征及召回模型更新用户推荐的音乐。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户音乐播放行为记录以及所述交互信息记录进行分析建模，得到特征及召回模型，具体包括：

根据所述用户音乐播放行为记录获取用户播放最多的音乐类型，播放最多的歌曲以及所述播放最多的歌曲对应的创作音乐人，并依据所述获取用户播放最多的音乐类型，播放最多的歌曲以及所述播放最多的歌曲对应的创作音乐人构建第一特征矩阵；

根据所述交互信息记录获取对推荐歌曲的反馈，用户近期喜欢音乐类型的信息，并根据所述获取对推荐歌曲的反馈，用户喜欢音乐类型的信息构建第二特征矩阵；

根据所述第一特征矩阵以及所述第二特征矩阵，得到特征及召回模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括对所述更新用户推荐的音乐的歌曲列表进行排序。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过对话交互模块获取用户对更新用户推荐的音乐的反馈；根据反馈修改推荐的音乐的歌曲列表修正以及排序。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：在音乐平台的曲库查找所述更新用户推荐的音乐，并反馈包含所述更新用户推荐的音乐的对应的链接。

6.一种车载交互式音乐推荐的装置，其特征在于，包括：

信号采集模块，对用户音乐播放行进行记录得到用户播放行为记录；对对话交互模块交互的交互信息进行记录得到交互信息记录；

数据处理模块，对所述用户音乐播放行为记录以及所述交互信息记录进行分析建模，得到特征及召回模型；依据所述特征及召回模型更新用户推荐的音乐。

7.根据权利要求6所述的车载交互式音乐推荐的装置，其特征在于，所述信号采集模块包括：记录模块，对用户音乐播放行进行记录得到用户播放行为记录；

对话交互模块，对用户与车辆交互的交互信息进行记录得到交互信息记录。

8.根据权利要求6或7所述的车载交互式音乐推荐的装置，其特征在于，

所述数据处理模块包括：

排序模块，用于对所述更新用户推荐的音乐的歌曲列表进行排序；

音乐调用模块：在音乐平台的曲库查找所述更新用户推荐的音乐，并反馈包含所述更新用户推荐的音乐的对应的链接。

9.根据权利要求8所述的车载交互式音乐推荐的装置，其特征在于，所述数据处理模块，具体用于：

根据所述用户音乐播放行为记录获取用户播放最多的音乐类型，播放最多的歌曲以及所述播放最多的歌曲对应的创作音乐人，并依据所述获取用户播放最多的音乐类型，播放最多的歌曲以及所述播放最多的歌曲对应的创作音乐人构建第一特征矩阵；

根据所述交互信息记录获取对推荐歌曲的反馈，用户近期喜欢音乐类型的信息，并根据所述获取对推荐歌曲的反馈，用户喜欢音乐类型的信息构建第二特征矩阵；

根据所述第一特征矩阵以及所述第二特征矩阵，得到特征及召回模型。

10.一种汽车，其特征在于，包括车体以及设置在所述车体内的如权利要求6～9任一项所述的车载交互式音乐推荐的装置。

11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任意一项所述的方法。

12.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至5任一所述方法。

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