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文档简介
一种基于自动缓存机制的线上音乐播放方2S1、用户通过用户交互模块登录认证单元输入S3、用户通过缓存管理模块自定义缓存参数,pp3将信息整合后传递给缓存管理模块的缓存进;当vlow≤vtest≤vhigh时;a-rn"6"h"p;式中,r4wcf代表协同过滤算法的基础权重;wcb’’’cb是代表某首歌曲在基于内容的推荐算法推荐候选集中的原始得分;a5用户u和用户v都有评分的歌曲集合;z1是时间衰减因子,用于体现时间因素对评分权重的ui和tqi分别表示用户u和用户q对歌曲i评分的时间距离当前的时间间隔;Sim(u,q);i0服务器数据获取模块:包括音乐资源请求单元和数据接收解析单元;6本地缓存存储模块:包括缓存数据存储单元和缓存数据索引单元;缓音乐播放模块:包括播放控制单元和音频解码输出单元;播放控制数据同步模块:包括本地数据上传单元和服务器数据下载单元;本地数歌曲关联信息模块:包括丰富用户体验单元和信息展示交互单元7[0003]现有技术公开号为CN118964766A的文献提供一种基于自动缓存机制的线上音乐89容的推荐算法则主要依据歌曲本身的音乐特[0057]参照图1,本申请实施例提供了一种基于自动缓存机制的线上音乐播放系统,包负责监控缓存进度,并将进度信息实时反馈给用户交互模块的音乐选择与播放界面单元进种音频格式的解码功能,能够根据音乐数据的格式自动选择合适的解码算法进行解码处[0088]根据缓存设置和网络状况判断是否满足缓存条件:若用户设置仅在Wi_Fi连接时pp即缓存数据占用空间接近阈值时:按照缓存时间先后顺序对本地缓存音乐文件进行排序。存存储空间限制的0.7倍以满足新的缓存任务需求。户使用同一账号在多个不同设备上登录音乐播放系统时,启动本地数据上传流程准备工容判断本地设备是否需要下载缓存音乐数据。判断依据包括本地设备当前缓存是否为空、通过预先设定好的查询接口,定期提取这些数据,并将其整合到歌曲推荐模块专有的数据计这些歌曲在相似用户中的流行程度(例如可以通过计算在相似用户中的播放次数总和、表中选取前m首歌曲作为基于协同过滤算法为目标用户推荐的歌曲候选集,这些歌曲是与cf代表协同过滤特点、经常缓存的音乐类型等来衡量某一首歌曲与目标用户个人音乐偏好的契合程度。’’’’’’’’这类歌曲可能不太符合用户群体的口味,需要检查是协同过滤算法中相似用户选取不准指代歌曲s1在第i个旋律特征维度上的量化数值,这个数值是通过特定的音频分析技术或者特征提取算法从歌曲音频数据中获取得到的。fs2,i是歌曲s2在第i个旋律特征维度上的量于近期播放次数的函数,通过分析包含该旋律特征的歌曲在近期被用户播放的相对频率,来体现这个旋律特征在当前用户听歌偏好中的受关注程度,进而影响
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