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龙图腾网获悉卓尔智联(武汉)研究院有限公司申请的专利音乐推荐方法、装置、计算机设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114168787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111360530.3，技术领域涉及：G06F16/635；该发明授权音乐推荐方法、装置、计算机设备和存储介质是由李涵设计研发完成，并于2021-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本音乐推荐方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种音乐推荐方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取目标用户的用户潜在特征向量，用户潜在特征向量用于表示用户对音乐的兴趣偏好程度；获取各候选音乐的音乐潜在特征向量，所述候选音乐的音乐潜在特征向量的确定方式包括：获取所述候选音乐的音频数据和属性数据，将候选音乐的音频数据和属性数据输入至预先训练的音乐特征预测模型，得到候选音乐的音乐潜在特征向量；基于所述用户潜在特征向量和所述音乐潜在特征向量，确定所述目标用户对各所述候选音乐的偏好值，并根据各所述候选音乐的偏好值，从各所述候选音乐中确定向所述目标用户进行推荐的目标音乐。采用本方法能够提高音乐的推荐精度。

本发明授权音乐推荐方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种音乐推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标用户的用户潜在特征向量，所述用户潜在特征向量用于表示用户对音乐的兴趣偏好程度，所述目标用户的用户潜在特征向量的确定方式，包括：获取音乐收听记录，所述音乐收听记录包括各用户以及各用户收听的音乐的信息；对所述音乐收听记录进行矩阵化处理，获得各所述用户与各所述音乐之间的对应关系的关联矩阵；对所述关联矩阵通过加权矩阵算法进行分解，获得各所述用户的用户潜在特征向量，各所述用户包括所述目标用户； 获取各候选音乐的音乐潜在特征向量，所述候选音乐的音乐潜在特征向量的确定方式包括：获取所述候选音乐的音频数据和属性数据，所述候选音乐包括新出的音乐和目标用户历史听过的音乐的组合，将所述候选音乐的音频数据和属性数据输入至预先训练的音乐特征预测模型，得到所述候选音乐的音乐潜在特征向量； 所述音乐特征预测模型包括：傅里叶变换器、滤波器、第一升维网络模型、编码器、第二升维网络模型以及全连接层；所述傅里叶变换器对样本音频数据进行傅里叶变换，所述滤波器对所述傅里叶变换后的样本音频数据进行滤波处理，获得初始音频向量，所述第一升维网络模型对所述初始音频向量进行升维处理，获得所述样本音频数据的音频向量；所述编码器对所述样本属性数据进行编码处理，获得初始属性向量，所述第二升维网络模型对所述初始属性向量进行升维处理，获得所述样本属性数据的属性向量；所述全连接层将所述音频向量和所述属性向量进行全连接处理，获得所述候选音乐的音乐潜在特征向量； 其中，所述第一升维网络模型包括用于对所述初始音频向量进行升维处理的长短时记忆网络；所述第二升维网络模型包括用于对所述初始属性向量进行升维处理，以得到属性向量的多层感知机模型；所述全连接层将所述音频向量和所述属性向量进行全连接处理包括所述全连接层将所述音频向量和所述属性向量进行拼接，获得拼接后音乐向量；并对所述拼接后音乐向量进行降维处理； 基于所述用户潜在特征向量和所述音乐潜在特征向量，确定所述目标用户对各所述候选音乐的偏好值，并根据各所述候选音乐的偏好值，从各所述候选音乐中确定向所述目标用户进行推荐的目标音乐；确定所述目标用户对各所述候选音乐的偏好值，包括：计算所述用户潜在特征向量和所述音乐潜在特征向量的内积，并将所述内积作为所述目标用户对各所述候选音乐的偏好值，所述偏好值包括具体分数、字母、特征码。

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