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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113849681A(43)申请公布日2021.12.28(21)申请号202111137420.0(22)申请日2021.09.27(71)申请人湖北亿咖通科技有限公司地址430056湖北省武汉市武汉经济技术开发区南太子湖创新谷启迪协信科创园7号楼B栋(QDXX-F7B)(72)发明人梁帅于春波孙晓波鲍宇恒(74)专利代理机构北京同立钧成知识产权代理有限公司11205代理人宋兴刘芳(51)Int.Cl.G06F16/635(2019.01)G06F16/68(2019.01)G06F16/683(2019.01)权利要求书3页说明书16页附图4页(54)发明名称车载音乐推荐方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本申请提供一种车载音乐推荐方法、装置、设备及存储介质。首先获取特征数据,其中特征数据包括历史特征数据和实时特征数据,而实时特征数据包括实时播放行为数据和车辆行驶数据,然后根据特征数据以及预设推荐模型得到每首候选音乐的目标概率值,目标概率值用于表征每首候选音乐被完整播放的概率,再根据预设推荐策略以及每首候选音乐的目标概率值从所有候选音乐中确定出目标音乐,进而将目标音乐推荐给用户,完成车载音乐的实时推荐。不但可以有效避免预设推荐模型失真,有利于提高所确定的目标音乐的准确性,还符合车载应用场景,有利于推广使用。CN113849681ACN113849681A权利要求书1/3页1.一种车载音乐推荐方法,其特征在于,包括:获取特征数据,所述特征数据包括历史特征数据和实时特征数据,所述实时特征数据包括实时播放行为数据和车辆行驶数据;根据所述特征数据以及预设推荐模型得到每首候选音乐的目标概率值,所述目标概率值用于表征所述每首候选音乐被完整播放的概率;根据预设推荐策略以及所述每首候选音乐的目标概率值得到目标音乐,并推荐所述目标音乐。2.根据权利要求1所述的车载音乐推荐方法,其特征在于,所述获取特征数据,包括:根据离线数据提取所述历史特征数据;通过预设流数据处理平台获取音乐实时数据,并从所述音乐实时数据中提取所述实时播放行为数据;获取所述车辆行驶数据。3.根据权利要求2所述的车载音乐推荐方法,其特征在于,在所述根据离线数据提取所述历史特征数据之前,还包括:通过车机终端采集所述离线数据,并利用预设传输系统将所述离线数据传输至数据处理平台,按照预设时间周期为单位存储所述离线数据。4.根据权利要求3所述的车载音乐推荐方法,其特征在于,所述根据离线数据提取所述历史特征数据,包括:对所述离线数据进行数据清洗,以获得播放行为完整的历史播放数据;对所述历史播放数据进行特征提取以得到所述历史特征数据。5.根据权利要求4所述的车载音乐推荐方法,其特征在于,所述对所述历史播放数据进行特征提取以得到所述历史特征数据,包括:根据所述历史播放数据获取用户活跃特征数据,所述用户活跃特征数据包括历史时间周期内不同时间段对应的音乐播放次数;根据所述历史播放数据获取用户习惯特征数据,所述用户习惯特征数据包括所述历史时间周期内不同时间段对应的音乐完整播放比例;根据所述历史播放数据获取用户偏好特征数据,所述用户偏好特征数据用于表征用户对于预设音乐风格的偏好程度;根据所述历史播放数据获取用户主观特征数据,所述用户主观特征数据用于表征所述用户的主观播放行为;其中,所述历史特征数据包括所述用户活跃特征数据、所述用户习惯特征数据、所述用户偏好特征数据及所述用户主观特征数据。6.根据权利要求2所述的车载音乐推荐方法,其特征在于,所述从所述音乐实时数据中提取所述实时播放行为数据,包括:按照预设批处理脚本接收所述音乐实时数据,并对所述音乐实时数据进行数据清洗,以获得播放行为完整的实时播放数据;对所述实时播放数据进行特征提取以得到所述每首候选音乐的所述实时播放行为数据。7.根据权利要求6所述的车载音乐推荐方法,其特征在于,所述对所述实时播放数据进2CN113849681A权利要求书2/3页行特征提取以得到所述每首候选音乐的所述实时播放行为数据,包括:根据所述实时播放数据获取用户切歌特征数据,所述用户切歌特征数据用于表征用户当天是否对当前的所述候选音乐存在切换行为;根据所述实时播放数据获取第一播放特征数据,所述第一播放特征数据用于表征所述用户当天是否播放过第一备选音乐,所述第一备选音乐与当前的所述候选音乐具有相同的音乐标识数据;根据所述实时播放数据获取第二播放特征数据,所述第二播放特征数据用于表征所述用户当天的音乐完整播放比例;其中,所述实时播放行为数据包括所述用户切歌特征数据、所述第一播放特征数据及第二播放特征数据。8.根据权利要求7所述的车载音乐推荐方法,其特征在于,在所述对所述实时播放数据进行特征提取以得到所