向用户推荐音乐的方法和装置的制造方法
向用户推荐音乐的方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明实施例涉及网络技术，尤其涉及一种向用户推荐音乐的方法和装置。
【背景技术】
[0002]目前，音乐电台产品不胜枚举，作为对音乐收听有需求的用户来说，电台是一个不错的选择，但是，用户在收听电台时很多时候是漫无目的的，是以随机播放的形式收听，这时，音乐电台会向用户推荐歌曲。
[0003]现有技术中，音乐电台向用户推荐歌曲会根据用户收藏的歌手或者歌曲来推荐，比如用户收藏(或者喜欢)了一首蔡依林的歌，在电台随机播放曲目时会推荐蔡依林的歌，或者推荐跟蔡依林同类型的歌手或者歌曲；在用户没有这些收藏行为时，就向用户随机推荐歌曲。
[0004]现有技术存在的缺陷在于推荐方式过于单一，推荐的个性准确度较低，推荐的歌曲大部分不是用户喜爱的，无法满足用户对个性化音乐电台的需求。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，本发明实施例提供一种向用户推荐音乐的方法和装置，以提高推荐的个性准确度。
[0006]第一方面，本发明实施例提供了一种向用户推荐音乐的方法，所述方法包括:
[0007]根据用户的使用历史抓取用户的行为信息；
[0008]对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手；
[0009]在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0010]第二方面，本发明实施例还提供了一种向用户推荐音乐的装置，所述装置包括:
[0011]行为信息抓取模块，用于根据用户的使用历史抓取用户的行为信息；
[0012]行为信息统计模块，用于对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手；
[0013]第一歌曲歌手推荐模块，用于在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0014]本发明实施例提供的向用户推荐音乐的方法和装置，通过根据用户的使用历史抓取用户的行为信息，对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或歌手，推荐方式不再单一，即不仅仅限于根据用户的收藏行为进行推荐，而是统计用户的所有行为信息进行推荐，提高了推荐的个性准确度，可以满足用户对个性化音乐电台的需求。
【附图说明】
[0015]图1是本发明实施例一提供的一种向用户推荐音乐的方法的流程图；
[0016]图2是本发明实施例二提供的一种向用户推荐音乐的方法的流程图；
[0017]图3是本发明实施例三提供的一种向用户推荐音乐的方法的流程图；
[0018]图4是本发明实施例四提供的一种向用户推荐音乐的装置的示意图。
【具体实施方式】
[0019]下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
[0020]实施例一
[0021]图1是本发明实施例一提供的一种向用户推荐音乐的方法的流程图，本实施例可适用于音乐电台根据用户的行为信息向用户推荐个性化的音乐，该方法可以由后台服务器来执行，具体包括如下步骤:
[0022]步骤110，根据用户的使用历史抓取用户的行为信息。
[0023]用户在利用音乐电台听音乐时，首先可以注册账号并登录，点击或者直接检索音乐电台中的某一类型的歌曲、某一歌手的歌曲或者直接点击某一首歌曲，音乐电台根据用户的点击为用户播放相应的歌曲，并同时记录用户的这些点击或者收听的行为信息；当用户收藏或者喜欢某一首歌曲时，对用户的收藏或者喜欢的行为信息进行记录。
[0024]在用户每次登录账号收听音乐时，都要根据用户的使用历史抓取用户的行为信息并记录在该账号下。
[0025]用户的行为信息不限于上述点击、收听、收藏或者喜欢的行为信息，也可以为使用与所述音乐电台相关的其他产品的行为信息，例如:在百度中，用户的账号是通用的，即百度搜索引擎、百度百科和百度知道等等，只要注册一个账号就可以通用，用户可以在百度搜索引擎中输入与音乐相关的检索关键词(包括歌曲名称、歌手或者音乐类型，等等)检索，也可以点击相应的搜索结果，后台服务器将用户的这些行为信息记录在用户账号下。
[0026]步骤120，对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手。
[0027]对用户的上述行为信息进行统计，当用户的行为信息中经常涉及到某一特定音乐类型的歌曲时，可以确定该音乐类型为用户喜爱的音乐类型；当用户的行为信息中经常涉及到某一特定歌手时，可以确定该歌手为用户喜爱的歌手。当然，用户的行为信息中可能不仅仅只涉及到一种音乐类型或者一个歌手，当涉及到多种音乐类型或者多个歌手时，可以按照用户对音乐类型或者歌手的行为信息的行为总和对音乐类型或者歌手进行排名，根据排名确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手。
[0028]步骤130，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0029]当用户点击音乐电台中的随便听听时，便可以首先向用户推荐用户喜爱的音乐类型的歌曲和/或用户喜爱的歌手或者用户喜爱的歌手的歌曲。
[0030]本实施例通过根据用户的使用历史抓取用户的行为信息，对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或歌手，推荐方式不再单一，即不仅仅限于根据用户的收藏行为进行推荐，而是统计用户的所有行为信息进行推荐，提高了推荐的个性准确度，可以满足用户对个性化音乐电台的需求，提高了用户对音乐产品的使用体验。
[0031]在上述技术方案的基础上，所述用户的行为信息优选包括检索关键词及次数和/或点击的搜索结果及次数。其中，所述检索关键词及次数优选包括主动检索关键词及次数、推荐(sug)关键词及次数、相关(RS)关键词及次数和纠错(se)关键词及次数；所述点击的搜索结果及次数优选包括访问的贴吧及次数、点击的新闻及次数、点击的百科及次数、点击的音乐曲目及次数和点击第三方音乐网站的歌曲及次数。其中，所述主动检索关键词是用户使用搜索引擎主动检索的关键词，所述推荐关键词是搜索引擎根据用户的主动检索关键词向用户推荐的关键词，所述相关关键词是与用户主动检索关键词相关的关键词，所述纠错关键词是搜索引擎根据用户的主动检索关键词进行纠错的关键词；用户点击的贴吧、新闻和百科都是直接或者间接和音乐相关的，即所述贴吧、新闻和百科中包括歌曲、歌手或音乐类型等。
[0032]实施例二
[0033]图2是本发明实施例二提供的一种向用户推荐音乐的方法的流程图，本实施例依赖于用户对搜索引擎及其相关产品的使用历史向用户推荐音乐，具体包括如下步骤:
[0034]步骤210，根据用户的使用历史抓取用户的行为信息。
[0035]步骤220，对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析。
[0036]对用户使用搜索引擎的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计，对其中出现的和歌曲名称、歌手、音乐类型相关的关键词和搜索结果分别进行统计，其中，歌曲名称可以表明演唱该歌曲的歌手和该歌曲的音乐类型，因此当检索关键词或者点击的搜索结果中出现一次歌曲名称时，可以同时表明用户关注的演唱该歌曲的歌手和该歌曲所属的音乐类型的次数增加一次，但是，需要根据该歌曲名称搜寻演唱该歌曲的歌手，并判断该歌曲所属的音乐类型。
[0037]例如:用户A在百度上搜寻蔡依林20次，访问蔡依林百度贴吧9次，点击蔡依林的新闻6次，点击蔡依林音乐20次，其中:点击收听《倒带》3次，《日不落》4次，《大艺术家》7次，《play我呸》6次，那么关于用户A蔡依林标签下的行为总和55次，其中音乐类型部分，主动接听轻快舞曲类(《大艺术家》、《play我呸》)17次，抒情类(3次)。
[0038]还是用户A，在百度上搜寻黄鸿升20次，访问黄鸿升百度贴吧10次，点击黄鸿升的新闻2次，点击黄鸿升音乐20次，其中:点击收听《超有感》10次，《地球上最浪漫的一首歌》6次，《搞砸了》4次，那么关于用户A黄鸿升标签下的行为总和52次，其中音乐类型部分，主动接听轻快舞曲类(《超有感》)10次，摇滚类(《搞砸了》)4次，抒情类(《地球上最浪漫的一首歌》)6次。
[0039]步骤230，按照统计结果对用户喜爱的歌手进行排名和/或对用户喜爱的音乐类型进行排名。
[0040]按照歌曲名称、歌手、音乐类型的统计次数，对用户喜爱的歌手进行排名，同时/或者对用户喜爱的音乐类型进行排名。
[0041]步骤240，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0042]按照对歌手的排名和对音乐类型的排名，可以确定排名在预设名数内的歌手为用户喜爱的歌手，排名在预设名数内的音乐类型为用户喜爱的音乐类型，当用户点击音乐电台中的随便听听时，便可以向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0043]本实施例中，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手，优选包括:
[0044]在音乐电台中，按照对歌手排名的先后顺序向用户推荐歌手；和/或
[0045]按照对音乐类型排名的先后顺序向用户推荐所述音乐类型的歌曲。
[0046]用户点击音乐电台中的随便听听时，后台服务器按照对歌手排名的先后顺序在音乐电台中向用户推荐歌手，即首先推荐排名第一的歌手，其次推荐排名第二的歌手，依次类推；和/或按照对音乐类型排名的先后顺序向用户推荐所述音乐类型的歌曲，即首先推荐排名第一的音乐类型中的歌曲，其次推荐排名第二的音乐类型的歌曲，依次类推。
[0047]例如:上述例子中，将用户A的这些行为标记及次数的统计，综合分析后，得出用户喜爱的音乐类型及钟爱的歌手，在百度新首页一一音乐频道内听电台歌曲中的随便听听中，优先随机推荐的歌手蔡依林，其次是黄鸿升，优先推荐的音乐类型为轻快舞曲类的歌曲，其次是纯抒情类的歌曲。
[0048]本实施例通过根据用户的使用历史抓取用户的行为信息，对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析，按照统计结果对用户喜爱的歌手进行排名和/或对用户喜爱的音乐类型进行排名，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手，推荐方式不再单一，即不仅仅限于根据用户的收藏行为进行推荐，而是统计用户的所有行为信息进行推荐，提高了推荐的个性准确度，可以满足用户对个性化音乐电台的需求，与 实施例一相比，本实施例对用户使用搜索引擎及其相关产品的行为信息中的检索次数和点击次数进行统计，扩大用户喜好特征的范围，而且利用次数的统计结果向用户推荐，基于次数的统计更加明确，方便统计，节省统计时间。
[0049]在上述技术方案的基础上，对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析，优选包括:
[0050]当所述检索关键词包括歌手名字时，通过用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数，统计用户喜爱的歌手及对该歌手的检索次数和点击次数的行为总和；
[0051]通过用户点击的音乐曲目及次数和点击的第三方音乐网站上的歌曲及次数，统计用户喜爱的音乐类型及点击次数。
[0052]当所述检索关键词中包括歌手名字时，可以直接根据用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数统计出用户喜爱的歌手及对该歌手的检索次数和点击次数的行为总和；根据用户点击的音乐曲目及次数和点击的第三方音乐网站上的歌曲及次数，直接统计出用户喜爱的音乐类型及点击次数，不再需要根据歌曲名称查询相应的歌手，节省了统计时间。
[0053]实施例三
[0054]图3是本发明实施例三提供的一种向用户推荐音乐的方法的流程图，具体包括如下步骤:
[0055]步骤310，根据用户的使用历史抓取用户的行为信息。
[0056]步骤320，对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析。
[0057]步骤330，按照统计结果对用户喜爱的歌手进行排名和/或对用户喜爱的音乐类型进行排名。
[0058]步骤340，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0059]步骤350，当所述用户的行为信息为检索唱片公司时，在音乐电台中向用户推荐所述唱片公司中的歌手及所述歌手发行过的知名歌曲。
[0060]当用户没有点击过任何百度音乐或者第三方的音乐网站试听，而只有检索记录时，检索中涉及到歌名、歌手或者跟歌手相关唱片公司，比如检索过华纳音乐，那么推荐华纳旗下的歌手及发行过的知名歌曲作为推荐歌单。
[0061]当用户的行为信息中，没有对搜索结果进行点击时，用户没有点击过任何百度音乐或者第三方的音乐网站试听，而只有检索记录时，检索中仅仅涉及到跟歌手相关的唱片公司时，在音乐电台中向用户推荐所述唱片公司中的歌手及所述歌手发行过的知名歌曲，例如:用户检索过华纳音乐，则推荐华纳旗下的歌手及该歌手发行过的知名歌曲作为推荐歌单。
[0062]本实施例通过根据用户的使用历史抓取用户的行为信息，当用户的行为信息中没有任何点击记录，而只检索过唱片公司时，则向用户推荐所述唱片公司中的歌手及所述歌手发行过的知名歌曲，实现了当用户没有点击记录及使用音乐电台的记录时对用户个性化的推荐。
[0063]实施例四
[0064]图4是本发明实施例四提供的一种向用户推荐音乐的装置的示意图，如图4所示，本实施例提供的向用户推荐音乐的装置包括:行为信息抓取模块410、行为信息统计模块420和第一歌曲歌手推荐模块430。
[0065]其中，行为信息抓取模块410用于根据用户的使用历史抓取用户的行为信息；
[0066]行为信息统计模块420用于对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手；
[0067]第一歌曲歌手推荐模块430用于在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0068]其中，所述用户的行为信息优选包括检索关键词及次数和/或点击的搜索结果及次数。
[0069]优选的，所述检索关键词及次数包括主动检索关键词及次数、推荐关键词及次数、相关关键词及次数和纠错关键词及次数；
[0070]所述点击的搜索结果及次数包括访问的贴吧及次数、点击的新闻及次数、点击的百科及次数、点击的音乐曲目及次数和点击第三方音乐网站的歌曲及次数。
[0071]优选的，所述行为信息统计模块包括:
[0072]检索点击记录统计单元，用于对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析；
[0073]排名单元，用于按照统计结果对用户喜爱的歌手进行排名和/或对用户喜爱的音乐类型进行排名。
[0074]优选的，所述歌曲歌手推荐模块包括:
[0075]歌手推荐单元，用于在音乐电台中，按照对歌手排名的先后顺序向用户推荐歌手；和/或
[0076]歌曲推荐单元，用于按照对音乐类型排名的先后顺序向用户推荐所述音乐类型的歌曲。
[0077]优选的，所述检索点击记录统计单元具体用于:
[0078]当所述检索关键词包括歌手名字时，通过用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数，统计用户喜爱的歌手及对该歌手的检索次数和点击次数的行为总和；
[0079]通过用户点击的音乐曲目及次数和点击的第三方音乐网站上的歌曲及次数，统计用户喜爱的音乐类型及点击次数。
[0080]优选的，还包括:
[0081]第二歌曲歌手推荐模块，用于当所述用户的行为信息为检索唱片公司时，在音乐电台中向用户推荐所述唱片公司中的歌手及所述歌手发行过的知名歌曲。
[0082]上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0083]注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
【主权项】
1.一种向用户推荐音乐的方法，其特征在于，所述方法包括: 根据用户的使用历史抓取用户的行为信息； 对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手； 在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的行为信息包括检索关键词及次数和/或点击的搜索结果及次数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于: 所述检索关键词及次数包括主动检索关键词及次数、推荐关键词及次数、相关关键词及次数和纠错关键词及次数； 所述点击的搜索结果及次数包括访问的贴吧及次数、点击的新闻及次数、点击的百科及次数、点击的音乐曲目及次数和点击第三方音乐网站的歌曲及次数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手，包括: 对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析； 按照统计结果对用户喜爱的歌手进行排名和/或对用户喜爱的音乐类型进行排名。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手，包括: 在音乐电台中，按照对歌手排名的先后顺序向用户推荐歌手；和/或 按照对音乐类型排名的先后顺序向用户推荐所述音乐类型的歌曲。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析，包括: 当所述检索关键词包括歌手名字时，通过用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数，统计用户喜爱的歌手及对该歌手的检索次数和点击次数的行为总和； 通过用户点击的音乐曲目及次数和点击的第三方音乐网站上的歌曲及次数，统计用户喜爱的音乐类型及点击次数。7.根据权利要求3-6任一所述的方法，其特征在于，还包括: 当所述用户的行为信息为检索唱片公司时，在音乐电台中向用户推荐所述唱片公司中的歌手及所述歌手发行过的知名歌曲。8.一种向用户推荐音乐的装置，其特征在于，所述装置包括: 行为信息抓取模块，用于根据用户的使用历史抓取用户的行为信息； 行为信息统计模块，用于对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手； 第一歌曲歌手推荐模块，用于在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述用户的行为信息包括检索关键词及次数和/或点击的搜索结果及次数。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于: 所述检索关键词及次数包括主动检索关键词及次数、推荐关键词及次数、相关关键词及次数和纠错关键词及次数； 所述点击的搜索结果及次数包括访问的贴吧及次数、点击的新闻及次数、点击的百科及次数、点击的音乐曲目及次数和点击第三方音乐网站的歌曲及次数。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述行为信息统计模块包括: 检索点击记录统计单元，用于对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析； 排名单元，用于按照统计结果对用户喜爱的歌手进行排名和/或对用户喜爱的音乐类型进行排名。12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述歌曲歌手推荐模块包括: 歌手推荐单元，用于在音乐电台中，按照对歌手排名的先后顺序向用户推荐歌手；和/或 歌曲推荐单元，用于按照对音乐类型排名的先后顺序向用户推荐所述音乐类型的歌曲。13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述检索点击记录统计单元具体用于: 当所述检索关键词包括歌手名字时，通过用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数，统计用户喜爱的歌手及对该歌手的检索次数和点击次数的行为总和； 通过用户点击的音乐曲目及次数和点击的第三方音乐网站上的歌曲及次数，统计用户喜爱的音乐类型及点击次数。14.根据权利要求10-13任一所述的方法，其特征在于，还包括: 第二歌曲歌手推荐模块，用于当所述用户的行为信息为检索唱片公司时，在音乐电台中向用户推荐所述唱片公司中的歌手及所述歌手发行过的知名歌曲。
【专利摘要】本发明实施例公开了一种向用户推荐音乐的方法和装置。该方法包括：根据用户的使用历史抓取用户的行为信息；对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手；在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。本发明推荐方式不再单一，即不仅仅限于根据用户的收藏行为进行推荐，而是统计用户的所有行为信息进行推荐，提高了推荐的个性准确度，可以满足用户对个性化音乐电台的需求，提高了用户对音乐产品的使用体验。
【IPC分类】G06F17/30
【公开号】CN104899302
【申请号】CN201510316536
【发明人】刘禹
【申请人】百度在线网络技术（北京）有限公司
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年6月10日
【技术领域】
[0001]本发明实施例涉及网络技术，尤其涉及一种向用户推荐音乐的方法和装置。
【背景技术】
[0002]目前，音乐电台产品不胜枚举，作为对音乐收听有需求的用户来说，电台是一个不错的选择，但是，用户在收听电台时很多时候是漫无目的的，是以随机播放的形式收听，这时，音乐电台会向用户推荐歌曲。
[0003]现有技术中，音乐电台向用户推荐歌曲会根据用户收藏的歌手或者歌曲来推荐，比如用户收藏(或者喜欢)了一首蔡依林的歌，在电台随机播放曲目时会推荐蔡依林的歌，或者推荐跟蔡依林同类型的歌手或者歌曲；在用户没有这些收藏行为时，就向用户随机推荐歌曲。
[0004]现有技术存在的缺陷在于推荐方式过于单一，推荐的个性准确度较低，推荐的歌曲大部分不是用户喜爱的，无法满足用户对个性化音乐电台的需求。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，本发明实施例提供一种向用户推荐音乐的方法和装置，以提高推荐的个性准确度。
[0006]第一方面，本发明实施例提供了一种向用户推荐音乐的方法，所述方法包括:
[0007]根据用户的使用历史抓取用户的行为信息；
[0008]对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手；
[0009]在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0010]第二方面，本发明实施例还提供了一种向用户推荐音乐的装置，所述装置包括:
[0011]行为信息抓取模块，用于根据用户的使用历史抓取用户的行为信息；
[0012]行为信息统计模块，用于对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手；
[0013]第一歌曲歌手推荐模块，用于在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0014]本发明实施例提供的向用户推荐音乐的方法和装置，通过根据用户的使用历史抓取用户的行为信息，对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或歌手，推荐方式不再单一，即不仅仅限于根据用户的收藏行为进行推荐，而是统计用户的所有行为信息进行推荐，提高了推荐的个性准确度，可以满足用户对个性化音乐电台的需求。
【附图说明】
[0015]图1是本发明实施例一提供的一种向用户推荐音乐的方法的流程图；
[0016]图2是本发明实施例二提供的一种向用户推荐音乐的方法的流程图；
[0017]图3是本发明实施例三提供的一种向用户推荐音乐的方法的流程图；
[0018]图4是本发明实施例四提供的一种向用户推荐音乐的装置的示意图。
【具体实施方式】
[0019]下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
[0020]实施例一
[0021]图1是本发明实施例一提供的一种向用户推荐音乐的方法的流程图，本实施例可适用于音乐电台根据用户的行为信息向用户推荐个性化的音乐，该方法可以由后台服务器来执行，具体包括如下步骤:
[0022]步骤110，根据用户的使用历史抓取用户的行为信息。
[0023]用户在利用音乐电台听音乐时，首先可以注册账号并登录，点击或者直接检索音乐电台中的某一类型的歌曲、某一歌手的歌曲或者直接点击某一首歌曲，音乐电台根据用户的点击为用户播放相应的歌曲，并同时记录用户的这些点击或者收听的行为信息；当用户收藏或者喜欢某一首歌曲时，对用户的收藏或者喜欢的行为信息进行记录。
[0024]在用户每次登录账号收听音乐时，都要根据用户的使用历史抓取用户的行为信息并记录在该账号下。
[0025]用户的行为信息不限于上述点击、收听、收藏或者喜欢的行为信息，也可以为使用与所述音乐电台相关的其他产品的行为信息，例如:在百度中，用户的账号是通用的，即百度搜索引擎、百度百科和百度知道等等，只要注册一个账号就可以通用，用户可以在百度搜索引擎中输入与音乐相关的检索关键词(包括歌曲名称、歌手或者音乐类型，等等)检索，也可以点击相应的搜索结果，后台服务器将用户的这些行为信息记录在用户账号下。
[0026]步骤120，对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手。
[0027]对用户的上述行为信息进行统计，当用户的行为信息中经常涉及到某一特定音乐类型的歌曲时，可以确定该音乐类型为用户喜爱的音乐类型；当用户的行为信息中经常涉及到某一特定歌手时，可以确定该歌手为用户喜爱的歌手。当然，用户的行为信息中可能不仅仅只涉及到一种音乐类型或者一个歌手，当涉及到多种音乐类型或者多个歌手时，可以按照用户对音乐类型或者歌手的行为信息的行为总和对音乐类型或者歌手进行排名，根据排名确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手。
[0028]步骤130，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0029]当用户点击音乐电台中的随便听听时，便可以首先向用户推荐用户喜爱的音乐类型的歌曲和/或用户喜爱的歌手或者用户喜爱的歌手的歌曲。
[0030]本实施例通过根据用户的使用历史抓取用户的行为信息，对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或歌手，推荐方式不再单一，即不仅仅限于根据用户的收藏行为进行推荐，而是统计用户的所有行为信息进行推荐，提高了推荐的个性准确度，可以满足用户对个性化音乐电台的需求，提高了用户对音乐产品的使用体验。
[0031]在上述技术方案的基础上，所述用户的行为信息优选包括检索关键词及次数和/或点击的搜索结果及次数。其中，所述检索关键词及次数优选包括主动检索关键词及次数、推荐(sug)关键词及次数、相关(RS)关键词及次数和纠错(se)关键词及次数；所述点击的搜索结果及次数优选包括访问的贴吧及次数、点击的新闻及次数、点击的百科及次数、点击的音乐曲目及次数和点击第三方音乐网站的歌曲及次数。其中，所述主动检索关键词是用户使用搜索引擎主动检索的关键词，所述推荐关键词是搜索引擎根据用户的主动检索关键词向用户推荐的关键词，所述相关关键词是与用户主动检索关键词相关的关键词，所述纠错关键词是搜索引擎根据用户的主动检索关键词进行纠错的关键词；用户点击的贴吧、新闻和百科都是直接或者间接和音乐相关的，即所述贴吧、新闻和百科中包括歌曲、歌手或音乐类型等。
[0032]实施例二
[0033]图2是本发明实施例二提供的一种向用户推荐音乐的方法的流程图，本实施例依赖于用户对搜索引擎及其相关产品的使用历史向用户推荐音乐，具体包括如下步骤:
[0034]步骤210，根据用户的使用历史抓取用户的行为信息。
[0035]步骤220，对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析。
[0036]对用户使用搜索引擎的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计，对其中出现的和歌曲名称、歌手、音乐类型相关的关键词和搜索结果分别进行统计，其中，歌曲名称可以表明演唱该歌曲的歌手和该歌曲的音乐类型，因此当检索关键词或者点击的搜索结果中出现一次歌曲名称时，可以同时表明用户关注的演唱该歌曲的歌手和该歌曲所属的音乐类型的次数增加一次，但是，需要根据该歌曲名称搜寻演唱该歌曲的歌手，并判断该歌曲所属的音乐类型。
[0037]例如:用户A在百度上搜寻蔡依林20次，访问蔡依林百度贴吧9次，点击蔡依林的新闻6次，点击蔡依林音乐20次，其中:点击收听《倒带》3次，《日不落》4次，《大艺术家》7次，《play我呸》6次，那么关于用户A蔡依林标签下的行为总和55次，其中音乐类型部分，主动接听轻快舞曲类(《大艺术家》、《play我呸》)17次，抒情类(3次)。
[0038]还是用户A，在百度上搜寻黄鸿升20次，访问黄鸿升百度贴吧10次，点击黄鸿升的新闻2次，点击黄鸿升音乐20次，其中:点击收听《超有感》10次，《地球上最浪漫的一首歌》6次，《搞砸了》4次，那么关于用户A黄鸿升标签下的行为总和52次，其中音乐类型部分，主动接听轻快舞曲类(《超有感》)10次，摇滚类(《搞砸了》)4次，抒情类(《地球上最浪漫的一首歌》)6次。
[0039]步骤230，按照统计结果对用户喜爱的歌手进行排名和/或对用户喜爱的音乐类型进行排名。
[0040]按照歌曲名称、歌手、音乐类型的统计次数，对用户喜爱的歌手进行排名，同时/或者对用户喜爱的音乐类型进行排名。
[0041]步骤240，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0042]按照对歌手的排名和对音乐类型的排名，可以确定排名在预设名数内的歌手为用户喜爱的歌手，排名在预设名数内的音乐类型为用户喜爱的音乐类型，当用户点击音乐电台中的随便听听时，便可以向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0043]本实施例中，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手，优选包括:
[0044]在音乐电台中，按照对歌手排名的先后顺序向用户推荐歌手；和/或
[0045]按照对音乐类型排名的先后顺序向用户推荐所述音乐类型的歌曲。
[0046]用户点击音乐电台中的随便听听时，后台服务器按照对歌手排名的先后顺序在音乐电台中向用户推荐歌手，即首先推荐排名第一的歌手，其次推荐排名第二的歌手，依次类推；和/或按照对音乐类型排名的先后顺序向用户推荐所述音乐类型的歌曲，即首先推荐排名第一的音乐类型中的歌曲，其次推荐排名第二的音乐类型的歌曲，依次类推。
[0047]例如:上述例子中，将用户A的这些行为标记及次数的统计，综合分析后，得出用户喜爱的音乐类型及钟爱的歌手，在百度新首页一一音乐频道内听电台歌曲中的随便听听中，优先随机推荐的歌手蔡依林，其次是黄鸿升，优先推荐的音乐类型为轻快舞曲类的歌曲，其次是纯抒情类的歌曲。
[0048]本实施例通过根据用户的使用历史抓取用户的行为信息，对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析，按照统计结果对用户喜爱的歌手进行排名和/或对用户喜爱的音乐类型进行排名，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手，推荐方式不再单一，即不仅仅限于根据用户的收藏行为进行推荐，而是统计用户的所有行为信息进行推荐，提高了推荐的个性准确度，可以满足用户对个性化音乐电台的需求，与 实施例一相比，本实施例对用户使用搜索引擎及其相关产品的行为信息中的检索次数和点击次数进行统计，扩大用户喜好特征的范围，而且利用次数的统计结果向用户推荐，基于次数的统计更加明确，方便统计，节省统计时间。
[0049]在上述技术方案的基础上，对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析，优选包括:
[0050]当所述检索关键词包括歌手名字时，通过用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数，统计用户喜爱的歌手及对该歌手的检索次数和点击次数的行为总和；
[0051]通过用户点击的音乐曲目及次数和点击的第三方音乐网站上的歌曲及次数，统计用户喜爱的音乐类型及点击次数。
[0052]当所述检索关键词中包括歌手名字时，可以直接根据用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数统计出用户喜爱的歌手及对该歌手的检索次数和点击次数的行为总和；根据用户点击的音乐曲目及次数和点击的第三方音乐网站上的歌曲及次数，直接统计出用户喜爱的音乐类型及点击次数，不再需要根据歌曲名称查询相应的歌手，节省了统计时间。
[0053]实施例三
[0054]图3是本发明实施例三提供的一种向用户推荐音乐的方法的流程图，具体包括如下步骤:
[0055]步骤310，根据用户的使用历史抓取用户的行为信息。
[0056]步骤320，对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析。
[0057]步骤330，按照统计结果对用户喜爱的歌手进行排名和/或对用户喜爱的音乐类型进行排名。
[0058]步骤340，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0059]步骤350，当所述用户的行为信息为检索唱片公司时，在音乐电台中向用户推荐所述唱片公司中的歌手及所述歌手发行过的知名歌曲。
[0060]当用户没有点击过任何百度音乐或者第三方的音乐网站试听，而只有检索记录时，检索中涉及到歌名、歌手或者跟歌手相关唱片公司，比如检索过华纳音乐，那么推荐华纳旗下的歌手及发行过的知名歌曲作为推荐歌单。
[0061]当用户的行为信息中，没有对搜索结果进行点击时，用户没有点击过任何百度音乐或者第三方的音乐网站试听，而只有检索记录时，检索中仅仅涉及到跟歌手相关的唱片公司时，在音乐电台中向用户推荐所述唱片公司中的歌手及所述歌手发行过的知名歌曲，例如:用户检索过华纳音乐，则推荐华纳旗下的歌手及该歌手发行过的知名歌曲作为推荐歌单。
[0062]本实施例通过根据用户的使用历史抓取用户的行为信息，当用户的行为信息中没有任何点击记录，而只检索过唱片公司时，则向用户推荐所述唱片公司中的歌手及所述歌手发行过的知名歌曲，实现了当用户没有点击记录及使用音乐电台的记录时对用户个性化的推荐。
[0063]实施例四
[0064]图4是本发明实施例四提供的一种向用户推荐音乐的装置的示意图，如图4所示，本实施例提供的向用户推荐音乐的装置包括:行为信息抓取模块410、行为信息统计模块420和第一歌曲歌手推荐模块430。
[0065]其中，行为信息抓取模块410用于根据用户的使用历史抓取用户的行为信息；
[0066]行为信息统计模块420用于对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手；
[0067]第一歌曲歌手推荐模块430用于在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。
[0068]其中，所述用户的行为信息优选包括检索关键词及次数和/或点击的搜索结果及次数。
[0069]优选的，所述检索关键词及次数包括主动检索关键词及次数、推荐关键词及次数、相关关键词及次数和纠错关键词及次数；
[0070]所述点击的搜索结果及次数包括访问的贴吧及次数、点击的新闻及次数、点击的百科及次数、点击的音乐曲目及次数和点击第三方音乐网站的歌曲及次数。
[0071]优选的，所述行为信息统计模块包括:
[0072]检索点击记录统计单元，用于对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析；
[0073]排名单元，用于按照统计结果对用户喜爱的歌手进行排名和/或对用户喜爱的音乐类型进行排名。
[0074]优选的，所述歌曲歌手推荐模块包括:
[0075]歌手推荐单元，用于在音乐电台中，按照对歌手排名的先后顺序向用户推荐歌手；和/或
[0076]歌曲推荐单元，用于按照对音乐类型排名的先后顺序向用户推荐所述音乐类型的歌曲。
[0077]优选的，所述检索点击记录统计单元具体用于:
[0078]当所述检索关键词包括歌手名字时，通过用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数，统计用户喜爱的歌手及对该歌手的检索次数和点击次数的行为总和；
[0079]通过用户点击的音乐曲目及次数和点击的第三方音乐网站上的歌曲及次数，统计用户喜爱的音乐类型及点击次数。
[0080]优选的，还包括:
[0081]第二歌曲歌手推荐模块，用于当所述用户的行为信息为检索唱片公司时，在音乐电台中向用户推荐所述唱片公司中的歌手及所述歌手发行过的知名歌曲。
[0082]上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0083]注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
【主权项】
1.一种向用户推荐音乐的方法，其特征在于，所述方法包括: 根据用户的使用历史抓取用户的行为信息； 对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手； 在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的行为信息包括检索关键词及次数和/或点击的搜索结果及次数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于: 所述检索关键词及次数包括主动检索关键词及次数、推荐关键词及次数、相关关键词及次数和纠错关键词及次数； 所述点击的搜索结果及次数包括访问的贴吧及次数、点击的新闻及次数、点击的百科及次数、点击的音乐曲目及次数和点击第三方音乐网站的歌曲及次数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手，包括: 对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析； 按照统计结果对用户喜爱的歌手进行排名和/或对用户喜爱的音乐类型进行排名。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手，包括: 在音乐电台中，按照对歌手排名的先后顺序向用户推荐歌手；和/或 按照对音乐类型排名的先后顺序向用户推荐所述音乐类型的歌曲。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析，包括: 当所述检索关键词包括歌手名字时，通过用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数，统计用户喜爱的歌手及对该歌手的检索次数和点击次数的行为总和； 通过用户点击的音乐曲目及次数和点击的第三方音乐网站上的歌曲及次数，统计用户喜爱的音乐类型及点击次数。7.根据权利要求3-6任一所述的方法，其特征在于，还包括: 当所述用户的行为信息为检索唱片公司时，在音乐电台中向用户推荐所述唱片公司中的歌手及所述歌手发行过的知名歌曲。8.一种向用户推荐音乐的装置，其特征在于，所述装置包括: 行为信息抓取模块，用于根据用户的使用历史抓取用户的行为信息； 行为信息统计模块，用于对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手； 第一歌曲歌手推荐模块，用于在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述用户的行为信息包括检索关键词及次数和/或点击的搜索结果及次数。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于: 所述检索关键词及次数包括主动检索关键词及次数、推荐关键词及次数、相关关键词及次数和纠错关键词及次数； 所述点击的搜索结果及次数包括访问的贴吧及次数、点击的新闻及次数、点击的百科及次数、点击的音乐曲目及次数和点击第三方音乐网站的歌曲及次数。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述行为信息统计模块包括: 检索点击记录统计单元，用于对用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数进行统计分析； 排名单元，用于按照统计结果对用户喜爱的歌手进行排名和/或对用户喜爱的音乐类型进行排名。12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述歌曲歌手推荐模块包括: 歌手推荐单元，用于在音乐电台中，按照对歌手排名的先后顺序向用户推荐歌手；和/或 歌曲推荐单元，用于按照对音乐类型排名的先后顺序向用户推荐所述音乐类型的歌曲。13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述检索点击记录统计单元具体用于: 当所述检索关键词包括歌手名字时，通过用户的检索关键词及次数和点击的搜索结果及次数，统计用户喜爱的歌手及对该歌手的检索次数和点击次数的行为总和； 通过用户点击的音乐曲目及次数和点击的第三方音乐网站上的歌曲及次数，统计用户喜爱的音乐类型及点击次数。14.根据权利要求10-13任一所述的方法，其特征在于，还包括: 第二歌曲歌手推荐模块，用于当所述用户的行为信息为检索唱片公司时，在音乐电台中向用户推荐所述唱片公司中的歌手及所述歌手发行过的知名歌曲。
【专利摘要】本发明实施例公开了一种向用户推荐音乐的方法和装置。该方法包括：根据用户的使用历史抓取用户的行为信息；对用户的行为信息进行统计分析，确定用户喜爱的音乐类型和/或歌手；在音乐电台中向用户推荐所述音乐类型的歌曲和/或所述歌手。本发明推荐方式不再单一，即不仅仅限于根据用户的收藏行为进行推荐，而是统计用户的所有行为信息进行推荐，提高了推荐的个性准确度，可以满足用户对个性化音乐电台的需求，提高了用户对音乐产品的使用体验。
【IPC分类】G06F17/30
【公开号】CN104899302
【申请号】CN201510316536
【发明人】刘禹
【申请人】百度在线网络技术（北京）有限公司
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年6月10日
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