申请/专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

申请日：2021-04-15

公开（公告）日：2021-07-20

公开（公告）号：CN113139079A

主分类号：G06F16/635(20190101)

分类号：G06F16/635(20190101);G06F16/68(20190101);G06F16/683(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N5/04(20060101);G06N7/00(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.10.04#授权;2021.08.06#实质审查的生效;2021.07.20#公开

摘要：本发明公开了一种音乐推荐方法及系统，属于音乐推荐技术领域，包括获取用户的人格特征数据，并对用户播放不同类型音乐记录用户情绪，将人格特征、音乐类型以及情绪构建初始数据集；基于初始数据集计算初始分布，并将初始分布作为贝叶斯推理模型的输入，推断用户情绪的条件概率分布；基于用户情绪的条件概率分布，将在时间序列t1分布上高于设定概率P1引发用户负面情绪的音乐组成过滤曲库，将音乐库中去除过滤曲库中的音乐所得到的音乐组成待推荐音乐库；将待推荐音乐库中的音乐随机化推荐给用户。本发明将用户人格因素作为影响因素纳入考虑，以实现真正的个性化推荐。

主权项：1.一种音乐推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的人格特征数据，并对用户播放不同类型音乐记录用户情绪，将人格特征、音乐类型以及情绪构建初始数据集；基于初始数据集计算初始分布，并将初始分布作为贝叶斯推理模型的输入，推断用户情绪的条件概率分布；基于用户情绪的条件概率分布，将在时间序列t1分布上高于设定概率P1引发用户负面情绪的音乐组成过滤曲库，将音乐库中去除过滤曲库中的音乐所得到的音乐组成待推荐音乐库；将待推荐音乐库中的音乐随机化推荐给用户。

全文数据：

权利要求：

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