一种基于用户听歌行为的数据分析方法及系统与流程

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于用户听歌行为的数据分析方法及系统。

背景技术：

现有的歌手热度的分析方法为按照歌手歌曲的播放量排序，排名前100的为热门歌手，根据经验值排名在100-500的为潜力歌手。这种方法只考虑了歌手的当前热度，只能提供一个并不精确的辅助参考，并不能准确分析出潜力歌手。

目前举办演唱会的多为知名歌手，可以通过众筹为潜力歌手举办演唱会，但潜力歌手的众筹演唱会的广告门票购买消息的推送不精准，导致广告推送的有效率低，而且没有针对性的向用户频繁推送广告信息，也会降低用户体验。

技术实现要素：

本发明的目的在于，解决现有的潜力歌手分析精准度不高以及无法有效地确定关注潜力歌手的用户人群的问题，提供了一种基于用户听歌行为的数据分析方法及系统，通过计算歌手热度和歌手热度增长率确定潜力歌手，进而确定该潜力歌手的粉丝和潜在粉丝，并为粉丝和潜在粉丝推送该潜力歌手的众筹演唱会的门票购买消息。

为了实现上述目的，一方面，本发明提供了一种基于用户听歌行为的数据分析方法。该方法包括以下步骤：统计每个歌手的所有歌曲的单日播放量；根据每个歌手所有歌曲的单日播放量，计算出自定义时间内每个歌手的歌手热度；根据歌手热度，计算歌手热度的增长率；根据歌手热度的增长率，确定潜力歌手。

优选地，歌手热度的增长率包括周增长率、月增长率和季增长率中的一个或多个。

优选地，计算周增长率的公式为：rw＝(w2-w1)/w1,其中，rw表示周增长率，w2表示上一周的歌手热度，w1为近一周的歌手热度；计算月增长率的公式为：rm＝(m2-m1)/m1,其中，rm表示月增长率，m2表示上一月的歌手热度，m1为近一月的歌手热度；计算季增长率的公式为：rq＝(q2-q1)/q1,其中，rq表示季增长率，q2表示上一季的歌手热度，q1为近一季的歌手热度。

优选地，根据歌手热度的增长率，确定潜力歌手步骤具体为：对周增长率、月增长率和季增长率进行排序，根据排序的结果选出增长率排在前10的歌手确定为潜力歌手。

优选地，在根据歌手热度的增长率，确定潜力歌手步骤之后，还包括步骤：根据潜力歌手，计算潜力歌手的粉丝和/或潜在粉丝。根据潜力歌手，计算潜力歌手的粉丝步骤具体为：统计每个用户收听潜力歌手的歌曲数目及总播放次数，当歌曲数目和总播放次数都分别超过第一设定阈值和第二设定阈值时，确定该用户为潜力歌手的粉丝。根据潜力歌手，计算潜力歌手的潜在粉丝步骤具体包括：使用余弦相似度算法，计算全部歌曲的相似度，其中，全部歌曲包括每个歌手的所有歌曲；根据全部歌曲的相似度，采用协同过滤算法构建全部歌曲的歌曲相似矩阵；根据歌曲相似矩阵以及每个用户近两个月内收听的歌曲，计算出每个用户的推荐歌曲；根据推荐歌曲，确定潜力歌手的潜在粉丝。

优选地，在确定粉丝和潜在粉丝步骤后，还包括步骤：向粉丝和潜在粉丝推送潜力歌手的演唱会门票购买消息。

另一方面，本发明还提供一种基于用户听歌行为的数据分析系统。该系统包括：统计模块，用于统计每个歌手的所有歌曲的单日播放量；第一计算模块，用于根据每个歌手所有歌曲的单日播放量，计算出自定义时间内每个歌手的歌手热度；第二计算模块，用于根据歌手热度，计算歌手热度的增长率；第一确定模块，用于根据歌手的热度增长率，确定潜力歌手。

优选地，第二计算模块具体用于，计算歌手热度的增长率包括周增长率、月增长率和季增长率；计算周增长率的公式为：rw＝(w2-w1)/w1,其中，rw表示周增长率，w2表示上一周的歌手热度，w1为近一周的歌手热度；计算月增长率的公式为：rm＝(m2-m1)/m1,其中，rm表示月增长率，m2表示上一月的歌手热度，m1为近一月的歌手热度；计算季增长率的公式为：rq＝(q2-q1)/q1,其中，rq表示季增长率，q2表示上一季的歌手热度，q1为近一季的歌手热度。

优选地，该系统还包括第二确定模块，用于根据潜力歌手，计算潜力歌手的粉丝和/或潜在粉丝。根据潜力歌手，计算潜力歌手的粉丝具体为：统计每个用户收听潜力歌手的歌曲数目及总播放次数，当歌曲数目和总播放次数都分别超过第一设定阈值和第二设定阈值时，选择该用户为潜力歌手的粉丝。根据潜力歌手，计算潜力歌手的潜在粉丝具体包括以下步骤：使用余弦相似度算法，计算全部歌曲的相似度，其中，全部歌曲包括每个歌手的所有歌曲；根据全部歌曲的相似度，采用协同过滤算法构建全部歌曲的歌曲相似矩阵；根据歌曲相似矩阵以及每个用户近两个月内收听的歌曲，计算出每个用户的推荐歌曲；根据推荐歌曲，确定潜力歌手的潜在粉丝。

优选地，该系统还包括推送模块，推送模块用于向潜力歌手的粉丝和潜在粉丝推送潜力歌手的演唱会门票购买消息。

本发明提供的一种基于用户听歌行为的数据分析方法及系统，通过计算歌手热度和歌手热度增长率确定潜力歌手，进而确定该潜力歌手的粉丝和潜在粉丝，并为粉丝和潜在粉丝推送该潜力歌手的众筹演唱会的门票购买消息。

附图说明

图1为本发明实施例提供的第一种基于用户听歌行为的数据分析方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的第二种基于用户听歌行为的数据分析方法流程示意图；

图3为本发明实施例提供的第三种基于用户听歌行为的数据分析方法流程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种基于用户听歌行为的数据分析系统结构示意图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案作进一步的详细描述。

图1为本发明实施例提供的第一种基于用户听歌行为的数据分析方法流程示意图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤201，统计每个歌手的所有歌曲的单日播放量。

步骤202，根据每个歌手所有歌曲的单日播放量，计算出自定义时间内每个歌手的歌手热度。其中，自定义时间包括周、月和季，根据每个歌手所有歌曲的单日播放量，计算出每周、每月和每季每个歌手的歌手热度。

步骤203，根据歌手热度，计算歌手热度的增长率。具体地，歌手热度的增长率包括周增长率、月增长率和季增长率中的一个或多个。其中，计算周增长率的公式为：rw＝(w2-w1)/w1,其中，rw表示周增长率，w2表示上一周的歌手热度，w1为近一周的歌手热度。计算月增长率的公式为：rm＝(m2-m1)/m1,其中，rm表示月增长率，m2表示上一月的歌手热度，m1为近一月的歌手热度。计算季增长率的公式为：rq＝(q2-q1)/q1,其中，rq表示季增长率，q2表示上一季的歌手热度，q1为近一季的歌手热度。

步骤204，根据歌手热度的增长率，确定潜力歌手。具体地，对周增长率、月增长率和季增长率进行排序，根据排序的结果选出增长率排在前10的歌手确定为潜力歌手。

本发明实施例提供的第一种基于用户听歌行为的数据分析方法，通过计算自定义时间内的歌手热度和歌手热度增长率，可以精准地确定潜力歌手。

图2为本发明实施例提供的第二种基于用户听歌行为的数据分析方法流程示意图。如图2所示，该方法除了包括本实施例提供的第一种基于用户听歌行为的数据分析方法中的步骤201-204以外，在步骤204之后还包括步骤205。

步骤205，根据潜力歌手，计算潜力歌手的粉丝和/或潜在粉丝。其中，根据潜力歌手，计算潜力歌手的粉丝步骤具体为：统计每个用户收听潜力歌手的歌曲数目及总播放次数，当歌曲数目和总播放次数都分别超过第一设定阈值和第二设定阈值时，确定该用户为潜力歌手的粉丝。根据潜力歌手，计算潜力歌手的潜在粉丝步骤具体包括：使用余弦相似度算法，计算全部歌曲的相似度，其中，全部歌曲包括每个歌手的所有歌曲；根据全部歌曲的相似度，采用协同过滤算法构建全部歌曲的歌曲相似矩阵；根据歌曲相似矩阵以及每个用户近两个月内收听的歌曲，计算出每个用户的推荐歌曲；根据推荐歌曲，确定潜力歌手的潜在粉丝。

本发明实施例提供的第二种基于用户听歌行为的数据分析方法，通过计算自定义时间内的歌手热度和歌手热度增长率，可以精准地确定潜力歌手。根据用户的听歌数据，可以确定潜力歌手的粉丝，根据用户的听歌数据并采用协同过滤算法构建相似矩阵，可以确定潜力歌手的潜在粉丝。

图3为本发明实施例提供的第三种基于用户听歌行为的数据分析方法流程示意图。如图3所示，该方法除了包括本实施例提供的第二种基于用户听歌行为的数据分析方法中的步骤201-205以外，在步骤205之后还包括步骤206。

步骤206，向粉丝和潜在粉丝推送潜力歌手的演唱会门票购买消息。

本发明实施例提供的第三种基于用户听歌行为的数据分析方法，通过计算自定义时间内的歌手热度和歌手热度增长率，可以精准地确定潜力歌手。根据用户的听歌数据，可以确定潜力歌手的粉丝，根据用户的听歌数据并采用协同过滤算法构建相似矩阵，可以确定潜力歌手的潜在粉丝，进而为粉丝和潜在粉丝推送该潜力歌手的众筹演唱会的门票购买消息。

图4为本发明实施例提供的基于用户听歌行为的数据分析系统结构示意图。如图4所示，该系统500包括统计模块501，用于统计每个歌手的所有歌曲的单日播放量；第一计算模块502，用于根据每个歌手所有歌曲的单日播放量，计算出自定义时间内每个歌手的歌手热度；第二计算模块503，用于根据歌手热度，计算歌手热度的增长率；第一确定模块504，用于根据歌手的热度增长率，确定潜力歌手。

具体地，第二计算模块503具体用于计算歌手热度的增长率，包括周增长率、月增长率和季增长率。

具体地，该系统还包括第二确定模块505，用于根据潜力歌手，计算潜力歌手的粉丝和/或潜在粉丝。

具体地，该系统还包括推送模块506，用于向潜力歌手的粉丝和潜在粉丝推送潜力歌手的演唱会门票购买消息。

本发明实施例提供的一种基于用户听歌行为的数据分析系统，通过计算自定义时间内的歌手热度和歌手热度增长率，可以精准地确定潜力歌手。根据用户的听歌数据，可以确定潜力歌手的粉丝，根据用户的听歌数据并采用协同过滤算法构建相似矩阵，可以确定潜力歌手的潜在粉丝，进而为粉丝和潜在粉丝推送该潜力歌手的众筹演唱会的门票购买消息。

以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。