一種多媒體內(nèi)容在線推薦的方法及其輔助方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種多媒體內(nèi)容在線推薦的方法及其輔 助方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 音樂是生活中重要的一部分，用戶所處的場景（如工作、休息、運動、旅行、駕駛、 廣場舞、酒吧等場景）在很大程度上影響對音樂的需求。例如，工作中，可能需要輕音樂讓 自己靜下心來保持專注；下班后休息時，可能需要舒緩的音樂全方位的放松身心。可見，用 戶所處的場景不同播放的音樂也不同，即每首音樂的播放場景不同。但是，現(xiàn)有的音樂播放 應(yīng)用并不能獲知用戶在某一場景中的音樂喜好，為用戶在線推薦的音樂的針對性較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明實施例的目的是提供一種多媒體內(nèi)容在線推薦的方法及其輔助方法和裝 置，用于解決現(xiàn)有的音樂播放應(yīng)用并不能獲知用戶在某一場景中的音樂喜好，為用戶在線 推薦的音樂的針對性較差。
[0004] 本發(fā)明實施例的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：
[0005] -種多媒體內(nèi)容在線推薦的方法，包括：
[0006] 獲取本周期內(nèi)在線的用戶的畫像標簽，每個所述用戶的畫像標簽至少包括用戶在 本周期內(nèi)收聽的多媒體內(nèi)容的信息，每個多媒體內(nèi)容的信息至少包括多媒體內(nèi)容的名稱和 播放場景；
[0007] 獲取通過聚類算法對所述用戶的畫像標簽進行分類的分類結(jié)果；
[0008] 為所述用戶在線推薦同類畫像標簽指示的多媒體內(nèi)容。
[0009] -種多媒體內(nèi)容在線推薦的裝置，包括：
[0010] 獲取畫像標簽?zāi)K，用于：獲取本周期內(nèi)在線的用戶的畫像標簽，每個所述用戶的 畫像標簽至少包括用戶在本周期內(nèi)收聽的多媒體內(nèi)容的信息，每個多媒體內(nèi)容的信息至少 包括多媒體內(nèi)容的名稱和播放場景；
[0011] 獲取畫像標簽分類模塊，用于：獲取通過聚類算法對所述用戶的畫像標簽進行分 類的分類結(jié)果；
[0012] 多媒體內(nèi)容推薦模塊，用于：為所述用戶在線推薦同類畫像標簽指示的多媒體內(nèi) 容。
[0013] 每個多媒體內(nèi)容（如音樂）都因其自身的特點，而適合在某一個或者某幾個特定 的場景中播放，因此，本發(fā)明實施例中，為每個多媒體內(nèi)容設(shè)置了播放場景。
[0014] 本發(fā)明實施例提供的一種多媒體內(nèi)容在線推薦的方法和裝置中，獲取本周期內(nèi)在 線的用戶的畫像標簽，每個用戶的畫像標簽至少包括用戶在本周期內(nèi)收聽的多媒體內(nèi)容的 信息，每個多媒體內(nèi)容的信息至少包括多媒體內(nèi)容的名稱和播放場景；獲取通過聚類算法 對用戶的畫像標簽進行分類的分類結(jié)果。通過聚類算法對在線的用戶的畫像標簽進行分 類，由于聚類算法本身的特性，會將特征最相似的用戶的畫像標簽分為一類，多媒體內(nèi)容的 信息中包括的多媒體內(nèi)容的播放場景就是用戶的畫像標簽中的一個特征，也是聚類算法的 一個依據(jù)，那么，通過聚類算法就會將多媒體內(nèi)容的播放場景這一特征最相似的用戶的畫 像標簽分為一類。這樣，每一類都是一組在本周期內(nèi)的播放場景最相似的用戶，因此，可以 為用戶在線推薦同類畫像標簽包括的多媒體內(nèi)容的信息指示的多媒體內(nèi)容。按照這樣的方 式在線推薦的多媒體內(nèi)容更符合用戶所處場景的需求，使得多媒體內(nèi)容的在線推薦更加具 有針對性。
[0015] -種多媒體內(nèi)容在線推薦的輔助方法，包括：
[0016] 通過聚類算法對本分布式節(jié)點緩存中本次需要處理的所述用戶的畫像標簽進行 分類，所述本次需要處理的用戶的畫像標簽是多媒體內(nèi)容在線推薦的控制端對每個周期內(nèi) 在線的用戶的畫像標簽按照批處理大小分割后發(fā)送至所述緩存的部分，每個所述用戶的畫 像標簽至少包括所在周期內(nèi)用戶收聽的多媒體內(nèi)容的信息，每個多媒體內(nèi)容的信息至少包 括多媒體內(nèi)容的名稱和播放場景；
[0017] 將分類結(jié)果發(fā)送給多媒體內(nèi)容在線推薦的控制端。
[0018] -種多媒體內(nèi)容在線推薦的輔助裝置，包括：
[0019] 畫像標簽分類模塊，用于：通過聚類算法對本分布式節(jié)點緩存中本次需要處理的 所述用戶的畫像標簽進行分類，所述本次需要處理的用戶的畫像標簽是多媒體內(nèi)容在線推 薦的控制端對每個周期內(nèi)在線的用戶的畫像標簽按照批處理大小分割后發(fā)送至所述緩存 的部分，每個所述用戶的畫像標簽至少包括所在周期內(nèi)用戶收聽的多媒體內(nèi)容的信息，每 個多媒體內(nèi)容的信息至少包括多媒體內(nèi)容的名稱和播放場景；
[0020] 分類結(jié)果發(fā)送模塊，用于：將分類結(jié)果發(fā)送給多媒體內(nèi)容在線推薦的控制端。
[0021] 本發(fā)明實施例的有益效果如下：每個多媒體內(nèi)容（如音樂）都因其自身的特點，而 適合在某一個或者某幾個特定的場景中播放。因此，本發(fā)明實施例中，為每個多媒體內(nèi)容設(shè) 置了播放場景。
[0022] 本發(fā)明實施例提供的一種多媒體內(nèi)容在線推薦的輔助方法和裝置中，通過聚類算 法對本分布式節(jié)點緩存中本次需要處理的用戶的畫像標簽進行分類，本次需要處理的用戶 的畫像標簽是多媒體內(nèi)容在線推薦的控制端對每個周期內(nèi)在線的用戶的畫像標簽按照批 處理大小分割后發(fā)送至本分布式節(jié)點緩存的部分，每個用戶的畫像標簽至少包括本周期內(nèi) 用戶收聽的多媒體內(nèi)容的信息，每個多媒體內(nèi)容的信息至少包括多媒體內(nèi)容的名稱和播放 場景。通過聚類算法對在線的用戶的畫像標簽進行分類，由于聚類算法本身的特性，會將 特征最相似的用戶的畫像標簽分為一類，多媒體內(nèi)容的信息中包括的多媒體內(nèi)容的播放場 景就是用戶的畫像標簽中的一個特征，也是聚類算法的一個依據(jù)，那么，通過聚類算法就會 將多媒體內(nèi)容的播放場景這一特征最相似的用戶的畫像標簽分為一類。這樣，每一類都是 一組播放場景最相似的用戶，將這樣的分類結(jié)果發(fā)送給多媒體內(nèi)容在線推薦的控制端，以 便多媒體內(nèi)容在線推薦的控制端可以為用戶在線推薦同類畫像標簽包括的多媒體內(nèi)容的 信息指示的多媒體內(nèi)容。按照這樣的方式在線推薦的多媒體內(nèi)容更符合用戶所處場景的需 求，使得多媒體內(nèi)容的在線推薦更加具有針對性。
【附圖說明】
[0023] 圖1為本發(fā)明實施例提供的一種多媒體內(nèi)容在線推薦的方法流程圖；
[0024] 圖2為本發(fā)明實施例提供的一種多媒體內(nèi)容在線推薦的輔助方法流程圖；
[0025] 圖3為本發(fā)明實施例提供的一種多媒體內(nèi)容在線推薦的裝置示意圖；
[0026] 圖4為本發(fā)明實施例提供的另一種多媒體內(nèi)容在線推薦的裝置示意圖；
[0027] 圖5為本發(fā)明實施例提供的一種多媒體內(nèi)容在線推薦的輔助裝置示意圖。
【具體實施方式】
[0028] 下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明提供的一種多媒體內(nèi)容在線推薦的方法及其輔 助方法和裝置進行更詳細地說明。
[0029] 如圖1所示，本發(fā)明實施例提供一種多媒體內(nèi)容在線推薦的方法，其具體實現(xiàn)方 式如下：
[0030] 步驟110 :獲取本周期內(nèi)在線的用戶的畫像標簽，每個用戶的畫像標簽至少包括 用戶在本周期內(nèi)收聽的多媒體內(nèi)容的信息，每個多媒體內(nèi)容的信息至少包括多媒體內(nèi)容的 名稱和播放場景。
[0031] 其中，本周期是指多媒體內(nèi)容在線推薦的控制端獲取用戶的畫像標簽的周期。
[0032] 其中，多媒體內(nèi)容可以是一首音樂，一段相聲，一段廣播，等等。相應(yīng)的，多媒體內(nèi) 容的信息可以是多媒體內(nèi)容（例如一首音樂、一段相聲、一段廣播）的名稱和播放場景，等 等。
[0033] 步驟120 :獲取通過聚類算法對用戶的畫像標簽進行分類的分類結(jié)果。
[0034] 步驟130 :為用戶在線推薦同類畫像標簽包括的多媒體內(nèi)容的信息指示的多媒體 內(nèi)容。
[0035] 每個多媒體內(nèi)容（如音樂）都因其自身的特點，而適合在某一個或者某幾個特定 的場景中播放，因此，本發(fā)明實施例中，為每個多媒體內(nèi)容設(shè)置了播放場景。
[0036] 本發(fā)明實施例中，獲取本周期內(nèi)在線的用戶的畫像標簽，每個用戶的畫像標簽至 少包括用戶在本周期內(nèi)收聽的多媒體內(nèi)容的信息，每個多媒體內(nèi)容的信息至少包括多媒體 內(nèi)容的名稱和播放場景；獲取通過聚類算法對用戶的畫像標簽進行分類的分類結(jié)果。通過 聚類算法對在線的用戶的畫像標簽進行分類，由于聚類算法本身的特性，會將特征最相似 的用戶的畫像標簽分為一類，多媒體內(nèi)容的信息中包括的多媒體內(nèi)容的播放場景就是用戶 的畫像標簽中的一個特征，也是聚類算法的一個依據(jù)，那么，通過聚類算法就會將多媒體內(nèi) 容的播放場景這一特征最相似的用戶的畫像標簽分為一類。這樣，每一類都是一組在本周 期內(nèi)的播放場景最相似的用戶，因此，可以為用戶在線推薦同類畫像標簽包括的多媒體內(nèi) 容的信息指示的多媒體內(nèi)容。按照這樣的方式在線推薦的多媒體內(nèi)容更符合用戶所處場景 的需求，使得多媒體內(nèi)容的在線推薦更加具有針對性。
[0037] 其中，在線的用戶的畫像標簽是實時更新的，實時更新的方式可以是按照較小的 周期進行更新，也可以是每獲取到一個用戶的收聽行為就對用戶的畫像標簽進行更新。對 用戶的畫像標簽的更新時，判斷是否已建立用戶的畫像標簽，對已有的用戶的畫像標簽，更 新多媒體內(nèi)容的信息，否則，為用戶構(gòu)建用戶的畫像標簽。