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申请/专利权人：腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司
摘要：本申请涉及一种歌曲推荐模型训练方法、歌曲推荐方法及相关产品。歌曲推荐方法包括：获取待推荐歌曲及待推荐用户的至少一首关联歌曲；将待推荐歌曲和多首关联歌曲输入已训练的歌曲推荐模型，得到待推荐歌曲的歌曲音频特征和歌曲文本特征，及各关联歌曲的歌曲音频特征和歌曲文本特征；将待推荐歌曲的歌曲音频特征和歌曲文本特征进行融合，获得待推荐歌曲的歌曲融合特征，及分别将每首关联歌曲的歌曲音频特征和歌曲文本特征进行融合，获得每首关联歌曲的歌曲融合特征；基于待推荐歌曲的歌曲融合特征和各首关联歌曲的歌曲融合特征之间的相似度，向待推荐用户推荐待推荐歌曲。采用本方法可提升歌曲推荐的准确率。
主权项：1.一种歌曲推荐模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个偏好三元组；每个所述偏好三元组包含同一样本用户喜欢的两首正例歌曲和不喜欢的一首负例歌曲；针对每个所述偏好三元组，将所述偏好三元组输入至待训练的歌曲推荐模型，以提取所述偏好三元组所包含正例歌曲和负例歌曲各自的样本歌曲音频特征和样本歌曲文本特征；根据所述偏好三元组中两首正例歌曲各自的样本歌曲音频特征，确定所述偏好三元组对应的第一音频相似度，根据所述偏好三元组中一首正例歌曲与负例歌曲各自的样本歌曲音频特征，确定所述偏好三元组对应的第二音频相似度；根据所述偏好三元组中两首正例歌曲各自的样本歌曲文本特征，确定所述偏好三元组对应的第一文本相似度，根据所述偏好三元组中一首正例歌曲与负例歌曲各自的样本歌曲文本特征，确定所述偏好三元组对应的第二文本相似度；根据所述多个偏好三元组各自对应的所述第一音频相似度和所述第二音频相似度，确定音频三元损失；根据所述多个偏好三元组各自对应的所述第一文本相似度和所述第二文本相似度，确定文本三元损失；以及，根据所述音频三元损失和所述文本三元损失，对所述待训练的歌曲推荐模型进行训练，获得已训练的歌曲推荐模型；所述已训练的歌曲推荐模型用于对待推荐歌曲进行歌曲推荐。
全文数据：
权利要求：
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