本申請公開了一種相似歌曲推薦方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，該方法包括：接收指令，其中所述指令用于查詢第一歌曲的相似歌曲；若所述第一歌曲為新歌曲，根據預存詞向量集合，獲取所述第一歌曲的多個歌曲屬性詞向量，其中所述新歌曲為在所述預存詞向量集合中沒有對應向量的歌曲；根據所述第一歌曲的多個歌曲屬性詞向量，得到所述第一歌曲的歌曲詞向量；確定所述第一歌曲的歌曲詞向量與第二歌曲的歌曲詞向量的相似度；若所述相似度大于預設閾值，將所述第二歌曲推送給目標用戶。通過本發明，可以實現了包括新歌曲在內的相似歌曲實時推薦。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種相似歌曲推薦方法以及相關設備。

背景技術

隨著網絡的普及和歌曲的制作越來越便利，每天都有成千上萬的新歌曲涌現，未來的一段時間內歌曲量將呈現指數增長。歌曲海量化累計的同時，用戶也表現出明顯的個性化音樂喜好。例如，用戶偏愛某一首歌曲，往往希望繼續收聽這種類型的歌曲。在數量龐大的歌曲庫中，如何根據用戶偏愛的這首歌曲，向用戶推薦與該歌曲相似的其他歌曲，成為目前所要解決的問題。

在現有技術的方案中，可以根據用戶偏愛的歌曲，從已有的歌曲庫向用戶推薦相似的歌曲，但是其歌曲的推薦范圍局限于現有的歌曲庫，無法覆蓋到新發布的歌曲。面對每天成千上萬新歌曲的發布，現有技術的方案采用定期計算的方式來使歌曲的推薦范圍覆蓋到新歌曲，然而這種方式存在滯后性，無法實時地將新歌曲作為相似歌曲推薦給用戶。

發明內容

本發明實施例提供一種相似歌曲推薦方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，實現了包括新歌曲在內的相似歌曲實時推薦。

第一方面，本發明實施例提供了一種相似歌曲推薦方法，該方法包括：

接收指令，其中所述指令用于查詢第一歌曲的相似歌曲，所述第一歌曲包括多個歌曲屬性；

在所述第一歌曲為新歌曲，根據預存詞向量集合，獲取所述第一歌曲的多個歌曲屬性詞向量，其中所述新歌曲為在所述預存詞向量集合中沒有對應向量的歌曲，所述歌曲屬性詞向量與所述歌曲屬性一一對應；

根據所述第一歌曲的多個歌曲屬性詞向量，得到所述第一歌曲的歌曲詞向量；

確定所述第一歌曲的歌曲詞向量與第二歌曲的歌曲詞向量的相似度，其中所述第二歌曲的歌曲詞向量是從所述詞向量集合中獲取的；

若所述相似度大于預設閾值，將所述第二歌曲推送給目標用戶。

在一具體的實現中，所述相似歌曲推薦方法還包括：

若所述第一歌曲為舊歌曲，根據所述預存詞向量集合，獲取所述第一歌曲的歌曲詞向量，其中所述舊歌曲為在所述預存詞向量集合中沒有對應向量的歌曲；

確定所述第一歌曲的歌曲詞向量與第三歌曲的歌曲詞向量的相似度，其中所述第三歌曲的歌曲詞向量是從所述詞向量集合中獲取的；

若所述相似度大于預設閾值，將所述第三歌曲推送給所述目標用戶。

可選地，所述根據所述多個歌曲屬性詞向量，得到所述第一歌曲的歌曲詞向量，包括：

對所述多個歌曲屬性詞向量進行加權平均，得到平均向量；

將所述平均向量作為所述第一歌曲的所述歌曲詞向量。

可選地，所述確定所述第一歌曲的歌曲詞向量與第二歌曲的歌曲詞向量的相似度，包括：確定所述第一歌曲的歌曲詞向量與所述第二歌曲的歌曲詞向量夾角之間的余弦值，得到所述第一歌曲的歌曲詞向量與所述第二歌曲的歌曲詞向量的相似度；