CN112002352B - 随机播放音乐方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例属于大数据技术领域，应用于智慧社区领域中，涉及一种随机播放音乐方法，包括：在当前用户客户端进行数据埋点，采集用户的行为数据；基于分布式消息系统将行为数据发送至预设框架，通过预设框架对行为数据进行实时计算，得到当前客户端的歌曲列表中每首歌的权重信息；在接收到随机播放指令时，获取歌曲列表中每首歌曲的歌曲ID，按照权重信息的数值从大到小对歌曲ID进行重新排列，得到随机播放列表，根据随机播放列表的播放顺序进行歌曲播放。本申请还提供一种随机播放音乐装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，所述权重信息可存储于区块链中。本申请实现了歌曲随机播放列表的精准生成。

Description

随机播放音乐方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，尤其涉及一种随机播放音乐方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

当前，随机播放音乐的算法主要有shuffle算法和random算法。

其中，Shuffle算法，通过将播放列表中的歌曲顺序打乱，变换成一个和原来歌曲顺序没有任何关系的乱序列表，之后再进行歌曲播放。Random算法，则通过在选取即将播放歌曲时，进行一个随机数运算，得到即将播放的歌曲在播放列表中的索引，播放列表的本身并没有被打乱，只是利用随机函数从播放列表中选取一首歌曲进行播放。

然而，通过这两种方式，在随机播放音乐时，仍然会有重复出现的随机歌曲，如在100首歌曲的歌单中，随机播放的歌曲总是只有那20几首，对于用户不希望连续听到的歌曲，仍然会在随机播放中出现。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种随机播放音乐方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决当前歌曲的随机播放列表不够精确的技术问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种随机播放音乐方法，采用了如下所述的技术方案：

在当前用户客户端进行数据埋点，采集所述用户的行为数据；

基于分布式消息系统将所述行为数据发送至预设框架，通过所述预设框架对所述行为数据进行实时计算，得到当前所述客户端的歌曲列表中每首歌的权重信息；

在接收到随机播放指令时，获取所述歌曲列表中每首歌曲的歌曲ID，按照所述权重信息的数值从大到小对所述歌曲ID进行重新排列，得到随机播放列表，根据所述随机播放列表的播放顺序进行歌曲播放。

进一步的，所述通过所述预设框架对所述行为数据进行实时计算，得到当前所述客户端的歌曲列表中每首歌的权重信息的步骤具体包括：

所述行为数据中包括用户操作数据，其中，所述用户操作数据的操作类型包括新增歌曲操作、删除歌曲操作和切换歌曲操作；

根据所述操作类型分别获取对应的预设逻辑，基于所述预设逻辑调整所述操作类型对应歌曲的权重信息。

进一步的，所述基于所述预设逻辑调整所述操作类型对应歌曲的权重信息的步骤具体包括：

在所述操作类型为所述新增歌曲操作时，赋予新增加的歌曲的权重值为预设最大权重值；

在所述操作类型为所述删除歌曲操作时，将删除的歌曲的权重值置为空值；

在所述操作类型为所述切换歌曲操作时，根据预设增权比对切换之后播放的歌曲进行增权，根据预设降权比对被切换的歌曲进行降权。

进一步的，所述根据预设增权比对切换之后播放的歌曲进行增权的步骤具体包括：

获取所述切换之后播放的歌曲的初始预设增权比和累计播放次数；

将所述初始预设增权比与所述累计播放次数相乘，得到所述切换之后播放的歌曲的预设增权比；

获取所述切换之后播放的歌曲的最近一次的历史权重值，将所述历史权重值与所述预设增权比相加，得到所述切换之后播放的歌曲的最终的权重值。

进一步的，所述根据所述预设降权比对被切换的歌曲进行降权的步骤具体包括：

获取所述切换歌曲操作对应的被切换的歌曲的播放时长；

将所述被切换的歌曲的预设降权比按照与所述播放时长成反比例进行调整，得到调整后的预设降权比；

根据所述调整后的预设降权比对所述被切换的歌曲进行降权。

进一步的，在所述得到随机播放列表的步骤之后还包括：

检测所述随机播放列表中是否存所述权重信息小于最低预设权重的待播放歌曲；

在确定存在所述待播放歌曲时，从所述随机播放列表中移除所述待播放歌曲。

进一步的，在所述得到随机播放列表的步骤之后还包括：

获取当前所述随机播放列表的播放时刻，当所述播放时刻在预设夜间时段内时，对所述随机播放列表中的所有待播放歌曲添加夜间模式标签；

在所述预设夜间时间段内检测所述随机播放列表中待播放歌曲的被切换次数，若在所述预设夜间时间段内检测到被切换次数大于预设次数的待播放歌曲，从所述随机播放列表中移除所述待播放歌曲的夜间模式标签。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种随机播放音乐装置，采用了如下所述的技术方案：

采集模块，用于在当前用户客户端进行数据埋点，采集所述用户的行为数据；

计算模块，用于基于分布式消息系统将所述行为数据发送至预设框架，通过所述预设框架对所述行为数据进行实时计算，得到当前所述客户端的歌曲列表中每首歌的权重信息；

排列模块，用于在接收到随机播放指令时，获取所述歌曲列表中每首歌曲的歌曲ID，按照所述权重信息的数值从大到小对所述歌曲ID进行重新排列，得到随机播放列表，根据所述随机播放列表的播放顺序进行歌曲播放。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述随机播放音乐方法的步骤。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现上述随机播放音乐方法的步骤。

本申请通过在当前用户客户端进行数据埋点，采集所述用户的行为数据，行为数据则包括用户ID、操作播放列表ID、用户操作数据、操作的时间点、歌曲信息以及操作结果等数据；基于分布式消息系统将所述行为数据发送至预设框架，通过所述预设框架对所述行为数据进行实时计算，得到当前所述客户端的歌曲列表中每首歌的权重信息；权重信息即在一定程度上反映了用户对当前歌曲的喜爱程度，在接收到随机播放指令时，获取所述歌曲列表中每首歌曲的歌曲ID，按照所述权重信息的数值从大到小对所述歌曲ID进行重新排列，得到随机播放列表，根据所述随机播放列表的播放顺序进行歌曲播放。由此，实现了自动根据用户操作调整随机列表，能够根据用户的喜好实现更精准的播放列表的生成，并使得生成的随机播放列表更符合用户喜好的情况下，进一步提高了随机播放列表的生成速度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的随机播放音乐方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的随机播放音乐装置的一个实施例的结构示意图；

图4是根据本申请的计算机设备的一个实施例的结构示意图。

附图标记：随机播放音乐装置400包括：采集模块401、计算模块402、排列模块403。

具体实施方式

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving PictureExpertsGroup Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPictureExperts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的页面提供支持的后台服务器。

需要说明的是，本申请实施例所提供的随机播放音乐方法一般由服务器/终端设备执行，相应地，随机播放音乐装置一般设置于服务器/终端设备中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的随机播放音乐方法的一个实施例的流程图。所述的随机播放音乐方法，包括以下步骤：

步骤S201，在当前用户客户端进行数据埋点，采集所述用户的行为数据；

在本实施例中，埋点为数据采集的方式，包括在产品和服务中加入统计代码，追踪用户在平台每个界面上的系列行为，以及对用户行为进行分析，建立用户画像，还原用户行为模型等。通过对当前用户客户端进行埋点，采集得到当前用户的行为数据，其中，行为数据包括用户ID、操作播放列表ID、用户操作数据、操作的时间点、歌曲信息以及操作结果等数据。

步骤S202，基于分布式消息系统将所述行为数据发送至预设框架，通过所述预设框架对所述行为数据进行实时计算，得到当前所述客户端的歌曲列表中每首歌的权重信息；

在本实施例中，在得到用户的行为数据时，基于分布式消息系统将行为数据发送至预设框架，其中，分布式消息系统是一种具有发布和订阅功能的消息系统，可以对数据进行传输及处理等。以kafka分布式消息系统为例，kafka分布式消息系统是用于构建实时数据管道和数据流的应用程序，具有实时横向扩展、高吞吐量、支持大量堆积具有容错性和速度快等特点。在接收到用户的行为数据时，则基于kafka分布式消息系统将该行为数据发送至预设框架，kafka分布式消息系统可以处理消费者的所有动作流数据并提供实时的消息。预设框架则可以为sparkstreaming框架，其中，sparkstreaming框架为spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量、具备容错机制的实时流数据处理，因此通过sparkstreaming可以对从kafka消息系统接收到的实时流数据(即用户的行为数据)进行实时计算处理，得到当前客户端的歌曲列表中每首歌的权重信息。其中，权重信息为每首歌的权重占比，根据该权重信息可以对当前歌曲列表中的歌曲进行排序。

需要强调的是，为进一步保证上述权重信息的私密和安全性，上述权重信息还可以存储于一区块链的节点中。

本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

步骤S203，在接收到随机播放指令时，获取所述歌曲列表中每首歌曲的歌曲ID，按照所述权重信息的数值从大到小对所述歌曲ID进行重新排列，得到随机播放列表，根据所述随机播放列表的播放顺序进行歌曲播放。

在本实施例中，在接收到随机播放指令时，则根据该权重信息对当前用户ID对应的客户端的歌曲列表进行更新。具体地，在接收到随机播放指令时，获取当前用户ID对应的客户端，并根据操作播放列表ID确定对应的歌曲列表，获取该歌曲列表中每首歌曲的歌曲ID，按照每首歌曲对应的权重信息的数值从大到小，对每个权重信息对应的歌曲ID进行排列，得到对应的随机播放列表。在根据随机播放指令进行歌曲播放时，则按照该随机播放列表中歌曲的播放顺序进行播放。

除此之外，在每次根据权重信息得到随机播放列表后，还可以将该权重信息存储至数据库中，其中，该数据库可以为Redis(Remote Dictionary Server，远程字典服务)，Redis是一种支持网络、可基于内存的日志型、key-value数据库，并能提供多种语言的API。在每次根据计算得到的权重信息对历史的权重信息进行更新时，则将计算得到的每首歌曲的权重信息存储至Redis中，并创建权重信息的定时更新任务。具体地，该定时更新任务为根据获取到的新的权重信息对数据库中原本存储的历史的权重信息进行定时更新的任务，其中，新的权重信息即为根据用户数据计算得到的权重信息；并且若未获取到新的权重信息则不创建对应的定时更新任务。在创建新的权重信息对应的定时更新任务时，在达到该定时更新任务中设定的更新时刻时，则触发该定时更新任务，基于数据库对歌曲的历史的权重信息进行更新。在接收到随机播放指令时，则可直接从该数据库中获取最新的权重信息，根据该权重信息生成对应的随机播放列表。

本申请实现了自动根据用户操作调整随机列表，能够根据用户的喜好实现更精准的播放列表的生成，并使得生成的随机播放列表更符合用户喜好的情况下，进一步提高了随机播放列表的生成速度。本申请还可应用于智慧社区领域中，从而推动智慧城市的建设。

在本申请的一些实施例中，上述通过所述预设框架对所述行为数据进行实时计算，得到当前所述客户端的歌曲列表中每首歌的权重信息包括：

所述行为数据中包括用户操作数据，其中，所述用户操作数据的操作类型包括新增歌曲操作、删除歌曲操作和切换歌曲操作；

根据所述操作类型分别获取对应的预设逻辑，基于所述预设逻辑调整所述操作类型对应歌曲的权重信息。

在本实施例中，行为数据中包括用户操作数据，该用户操作数据的操作类型则包括：新增歌曲操作、删除歌曲操作和切换歌曲操作。不同操作类型对应不同的用户操作，不同的用户操作则对应不同的预设逻辑。其中，新增歌曲操作对应的歌曲为新增加的歌曲，删除歌曲操作对应的歌曲为删除的歌曲，切换歌曲操作对应的歌曲则包括切换后播放的歌曲和被切换的歌曲。预设逻辑为对每种操作类型对应的歌曲权重调整的逻辑，如将新增歌曲操作这一操作类型的预设逻辑设定为调整新增的歌曲的权重至最大值，删除歌曲操作的预设逻辑设定为调整删除的歌曲的权重至零。根据每个操作类型对应的预设逻辑，即可对该操作类型对应的操作的歌曲的权重信息进行对应的调整。

本实施例实现了根据用户操作数据的操作类型对歌曲的调整，使得对不同操作类型的歌曲进行不同的调整，进一步使得随机播放的歌曲能够更加符合用户的喜好。

在本申请的一些实施例中，上述基于所述预设逻辑调整所述操作类型对应歌曲的权重信息包括：

在所述操作类型为所述新增歌曲操作时，赋予新增加的歌曲的权重值为预设最大权重值；

在所述操作类型为所述删除歌曲操作时，将删除的歌曲的权重值置为空值；

在所述操作类型为所述切换歌曲操作时，根据预设增权比对切换之后播放的歌曲进行增权，根据预设降权比对被切换的歌曲进行降权。

在本实施例中，在操作类型为新增歌曲操作时，则将新增加的歌曲的权重值赋予为预设最大权重值，如10。在操作类型为删除歌曲操作时，则将删除的歌曲的权重值置为空值，即将该删除的歌曲的权重值降为0，并移除播放列表。在操作类型为切换歌曲操作时，对于切换之后播放的歌曲，则获取预设增权比，根据该预设增权比对切换之后播放的歌曲在最近一次的历史权重值的基础上增加权重值，得到该切换之后播放的歌曲的最终的权重值。其中，在本实施例中，该预设增权比为固定值，每一次对歌曲进行增权时，均以该预设增权比值的固定值，与切换之后播放的歌曲最近一次的历史权重值，对该切换之后播放的歌曲最终的权重值进行计算，该最终的权重值即为权重信息。

对于被切换的歌曲，则获取预设降权比，按照该预设降权比对被切换的歌曲进行降权。具体地，对于被切换的歌曲，获取该被切换的歌曲的最近一次计算的历史权重值，在该最近一次的历史权重值的基础上，按照预设降权比进行调整。该预设降权比与该歌曲被切换次数相关。例如，某一歌曲最近一次历史权重值为1.2，其对应的初始预设降权比为0.1，而该歌曲累计被切换次数为3次，则调整该预设降权比为0.3，该歌曲最终降权后的权重值则为0.9。当然，对于根据预设降权比对被切换的歌曲的权重进行降权，也可以以预设降权比对应的固定值对该歌曲进行降权，不需要根据被切换次数在初始预设降权比的基础上，对预设降权比进行调整。每一次对歌曲进行降权时，均以该预设降权比的固定值，与歌曲最近一次的历史权重值，对歌曲最终的权重值进行计算。

除此之外，操作类型还包括点击歌曲播放操作，在操作类型为点击歌曲播放操作时，对点击播放的歌曲亦按照上述在最近一次的历史权重值的基础上根据预设增权比增加权重值的方式，对点击播放的歌曲进行权重值的增加。

本实施例实现了对不同操作类型的歌曲的权重的不同调整，使得根据该权重能够对歌曲进行精确的位置调整。

在本申请的一些实施例中，上述根据预设增权比对切换之后播放的歌曲进行增权包括：

获取所述切换之后播放的歌曲的初始预设增权比和累计播放次数；

将所述初始预设增权比与所述累计播放次数相乘，得到所述切换之后播放的歌曲的预设增权比；

获取所述切换之后播放的歌曲的最近一次的历史权重值，将所述历史权重值与所述预设增权比相加，得到所述切换之后播放的歌曲的最终的权重值。

在本实施例中，对于切换之后播放的歌曲，该预设增权比与累计播放次数成正比，在获取切换之后播放的歌曲的预设增权比时，则获取该切换之后播放的歌曲的初始预设增权比，将该初始预设增权比与该切换之后播放的歌曲的累计播放次数相乘得到此时该歌曲的预设增权比；在得到该预设增权比时，获取该切换之后播放的歌曲的最近一次的历史权重值，将该历史权重值与该预设增权比相加，得到该切换之后播放的歌曲的权重值。

例如，对切换之后播放的歌曲，初始预设增权比为0.1，而该歌曲累计播放次数为3次，则调整该预设增权比为0.3。该切换之后播放的歌曲的权重值则在最近一次该切换之后播放的歌曲计算的历史权重值的基础上，按照该预设增权比进行增加，如最近一次该切换之后播放的歌曲的历史权重值为1.2，预设增权比为0.3，则该切换之后播放的歌曲的权重值则为1.5。特别地，在该切换之后播放的歌曲累计播放次数与预设阈值的差值等于1时，则将该切换之后播放的歌曲的历史权重值重新调整为初始权重值，并按照该差值与该初始预设增权比，对预设增权比进行计算；在该切换之后播放的歌曲累计播放次数与预设阈值的差值大于1时，则将累计播放次数与预设阈值的差值作为当前的累计播放次数，根据该当前的累计播放次数与初始预设增权比进行计算得到预设增权比。

本实施例实现了根据累计播放次数对被切换的歌曲的智能调整，进一步使得调整后的播放列表更加符合用户的喜好。

在本申请的一些实施例中，上述根据所述预设降权比对被切换的歌曲进行降权包括：

获取所述切换歌曲操作对应的被切换的歌曲的播放时长；

将所述被切换的歌曲的预设降权比按照与所述播放时长成反比例进行调整，得到调整后的预设降权比；

根据所述调整后的预设降权比对所述被切换的歌曲进行降权。

在本实施例中，对于切换歌曲操作中被切换的歌曲，除了按照该被切换的歌曲的被切换次数对该预设降权比进行调整以外，还可以根据该歌曲被切换时的播放时长，按照反比例对该预设降权比进行调整。即播放时长越长，对应的预设降权比则越小，该播放时长与该预设降权比成反比。由此即可得到调整后的预设降权比。特别地，最低的被切换的歌曲的播放时长不等于0，如可以为预设的0.1s。在得到该预设降权比时，则同样的在最近一次该被切换的歌曲的历史权重值的基础上，减去该预设降权比，得到该被切换的歌曲的调整后的权重值。例如，歌曲A被切换时，仅仅播放了10s，按照播放时长与预设降权比的反比例指数为0.2，该反比例指数为预设的固定值，将该反比例指数除以该播放时长，计算得到对应的预设降权比为0.02，而获取到歌曲A的历史权重值为1，最终计算得到该歌曲A的调整后的权重值为0.98。

本实施例实现了根据播放时长对被切换的歌曲的智能调整，进一步使得调整后的播放列表更加符合用户的行为习惯。

在本申请的一些实施例中，在上述得到随机播放列表之后还包括：

检测所述随机播放列表中是否存所述权重信息小于最低预设权重的待播放歌曲；

在确定存在所述待播放歌曲时，从所述随机播放列表中移除所述待播放歌曲。

在本实施例中，在得到随机播放列表之后，对于权重信息小于最低预设权重的待播放歌曲，即表示该待播放歌曲可能不被用户所喜爱，其中，最低预设权重为预先设定的最低权重值。在检测到随机播放列表中存在权重信息小于该最低预设权重的待播放歌曲时，则将该待播放歌曲从当前随机播放列表中移除；对于权重信息大于等于该最低预设权重的待播放歌曲则保留。

本实施例实现了在待播放歌曲的权重信息小于最低预设权重时，对该类歌曲的移除，避免了权重过低的歌曲出现在随机播放列表中，实现了对随机播放列表中歌曲的智能筛选。

在本申请的一些实施例中，在上述得到随机播放列表之后还包括：

获取当前所述随机播放列表的播放时刻，当所述播放时刻在预设夜间时段内时，对所述随机播放列表中的所有待播放歌曲添加夜间模式标签；

在所述预设夜间时间段内检测所述随机播放列表中待播放歌曲的被切换次数，若在所述预设夜间时间段内检测到被切换次数大于预设次数的待播放歌曲，从所述随机播放列表中移除所述待播放歌曲的夜间模式标签。

在本实施例中，预设夜间时段为预先设定的夜间时段，如23.00至24.00这一时段。在根据随机播放列表进行音乐播放时，则获取到当前随机播放列表的播放时刻是否属于该预设夜间时段，在当前随机播放列表的播放时刻属于该预设夜间时段时，则对该随机播放列表中的所有待播放歌曲均添加夜间模式标签；当该随机播放列表在该预设夜间时段播放时，检测到存在被切换的待播放歌曲，且该被切换的待播放歌曲在该预设夜间时段内的被切换次数大于预设次数，则移除该被切换的待播放歌曲的夜间模式标签；在该夜间时段对歌曲进行播放时，则只播放该随机播放列表存在有夜间模式标签的待播放歌曲。若在移除该被切换的待播放歌曲的夜间模式标签后，接收到该被切换的待播放歌曲对应的夜间模式添加指令，则对该被切换的待播放歌曲再次添加夜间模式标签。

本实施例实现了在夜间进行随机歌曲播放时，对用户可能不喜欢的歌曲的及时移除，提高了歌曲移除效率。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，该计算机可读指令可存储于一计算机可读取存储介质中，该计算机可读指令在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

进一步参考图3，作为对上述图2所示方法的实现，本申请提供了一种随机播放音乐装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图3所示，本实施例所述的随机播放音乐装置400包括：采集模块401、计算模块402、排列模块403。其中：

采集模块401，用于在当前用户客户端进行数据埋点，采集所述用户的行为数据；

在本实施例中，埋点为数据采集的方式，包括在产品和服务中加入统计代码，追踪用户在平台每个界面上的系列行为，以及对用户行为进行分析，建立用户画像，还原用户行为模型等。通过对当前用户客户端进行埋点，采集得到当前用户的行为数据，其中，行为数据包括用户ID、操作播放列表ID、用户操作数据、操作的时间点、歌曲信息以及操作结果等数据。

计算模块402，用于基于分布式消息系统将所述行为数据发送至预设框架，通过所述预设框架对所述行为数据进行实时计算，得到当前所述客户端的歌曲列表中每首歌的权重信息；

其中，所述计算模块402包括：

确认单元，用于所述行为数据中包括用户操作数据，其中，所述用户操作数据的操作类型包括新增歌曲操作、删除歌曲操作和切换歌曲操作；

调整单元，用于根据所述操作类型分别获取对应的预设逻辑，基于所述预设逻辑调整所述操作类型对应歌曲的权重信息。

其中，所述调整单元包括：

第一调整子单元，用于在所述操作类型为所述新增歌曲操作时，赋予新增加的歌曲的权重值为预设最大权重值；

第二调整子单元，用于在所述操作类型为所述删除歌曲操作时，将删除的歌曲的权重值置为空值；

第三调整子单元，用于在所述操作类型为所述切换歌曲操作时，根据预设增权比对切换之后播放的歌曲进行增权，根据预设降权比对被切换的歌曲进行降权。

其中，所述第三调整子单元还包括：

第一获取子单元，用于获取所述切换之后播放的歌曲的初始预设增权比和累计播放次数；

第一计算子单元，用于将所述初始预设增权比与所述累计播放次数相乘，得到所述切换之后播放的歌曲的预设增权比；

第二计算子单元，用于获取所述切换之后播放的歌曲的最近一次的历史权重值，将所述历史权重值与所述预设增权比相加，得到所述切换之后播放的歌曲的最终的权重值。

第二获取子单元，用于获取所述切换歌曲操作对应的被切换的歌曲的播放时长；

第四调整子单元，用于将所述被切换的歌曲的预设降权比按照与所述播放时长成反比例进行调整，得到调整后的预设降权比；

第五调整子单元，用于根据所述调整后的预设降权比对所述被切换的歌曲进行降权。

在本实施例中，在得到用户的行为数据时，基于分布式消息系统将行为数据发送至预设框架，其中，分布式消息系统是一种具有发布和订阅功能的消息系统，可以对数据进行传输及处理等。以kafka分布式消息系统为例，kafka分布式消息系统是用于构建实时数据管道和数据流的应用程序，具有实时横向扩展、高吞吐量、支持大量堆积具有容错性和速度快等特点。在接收到用户的行为数据时，则基于kafka分布式消息系统将该行为数据发送至预设框架，kafka分布式消息系统可以处理消费者的所有动作流数据并提供实时的消息。预设框架则可以为sparkstreaming框架，其中，sparkstreaming框架为spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量、具备容错机制的实时流数据处理，因此通过sparkstreaming可以对从kafka消息系统接收到的实时流数据(即用户的行为数据)进行实时计算处理，得到当前客户端的歌曲列表中每首歌的权重信息。其中，权重信息为每首歌的权重占比，根据该权重信息可以对当前歌曲列表中的歌曲进行排序。

需要强调的是，为进一步保证上述权重信息的私密和安全性，上述权重信息还可以存储于一区块链的节点中。

本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

排列模块403，用于在接收到随机播放指令时，获取所述歌曲列表中每首歌曲的歌曲ID，按照所述权重信息的数值从大到小对所述歌曲ID进行重新排列，得到随机播放列表，根据所述随机播放列表的播放顺序进行歌曲播放。

在本实施例中，在接收到随机播放指令时，则根据该权重信息对当前用户ID对应的客户端的歌曲列表进行更新。具体地，在接收到随机播放指令时，获取当前用户ID对应的客户端，并根据操作播放列表ID确定对应的歌曲列表，获取该歌曲列表中每首歌曲的歌曲ID，按照每首歌曲对应的权重信息的数值从大到小，对每个权重信息对应的歌曲ID进行排列，得到对应的随机播放列表。在根据随机播放指令进行歌曲播放时，则按照该随机播放列表中歌曲的播放顺序进行播放。

本申请中的随机播放音乐装置还包括：

检测模块，用于检测所述随机播放列表中是否存所述权重信息小于最低预设权重的待播放歌曲；

第一移除模块，用于在确定存在所述待播放歌曲时，从所述随机播放列表中移除所述待播放歌曲。

在本实施例中，在得到随机播放列表之后，对于权重信息小于最低预设权重的待播放歌曲，即表示该待播放歌曲可能不被用户所喜爱，其中，最低预设权重为预先设定的最低权重值。在检测到随机播放列表中存在权重信息小于该最低预设权重的待播放歌曲时，则将该待播放歌曲从当前随机播放列表中移除；对于权重信息大于等于该最低预设权重的待播放歌曲则保留。

添加模块，用于获取当前所述随机播放列表的播放时刻，当所述播放时刻在预设夜间时段内时，对所述随机播放列表中的所有待播放歌曲添加夜间模式标签；

第二移除模块，用于在所述预设夜间时间段内检测所述随机播放列表中待播放歌曲的被切换次数，若在所述预设夜间时间段内检测到被切换次数大于预设次数的待播放歌曲，从所述随机播放列表中移除所述待播放歌曲的夜间模式标签。

在本实施例中，预设夜间时段为预先设定的夜间时段，如23.00至24.00这一时段。在根据随机播放列表进行音乐播放时，则获取到当前随机播放列表的播放时刻是否属于该预设夜间时段，在当前随机播放列表的播放时刻属于该预设夜间时段时，则对该随机播放列表中的所有待播放歌曲均添加夜间模式标签；当该随机播放列表在该预设夜间时段播放时，检测到存在被切换的待播放歌曲，且该被切换的待播放歌曲在该预设夜间时段内的被切换次数大于预设次数，则移除该被切换的待播放歌曲的夜间模式标签；在该夜间时段对歌曲进行播放时，则只播放该随机播放列表存在有夜间模式标签的待播放歌曲。若在移除该被切换的待播放歌曲的夜间模式标签后，接收到该被切换的待播放歌曲对应的夜间模式添加指令，则对该被切换的待播放歌曲再次添加夜间模式标签。

本申请提供的随机播放音乐装置，实现了自动根据用户操作调整随机列表，能够根据用户的喜好实现更精准的播放列表的生成，并使得生成的随机播放列表更符合用户喜好的情况下，进一步提高了随机播放列表的生成速度。

为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图4，图4为本实施例计算机设备基本结构框图。

所述计算机设备6包括通过系统总线相互通信连接存储器61、处理器62、网络接口63。需要指出的是，图中仅示出了具有组件61-63的计算机设备6，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。

所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。

所述存储器61至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器61可以是所述计算机设备6的内部存储单元，例如该计算机设备6的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器61也可以是所述计算机设备6的外部存储设备，例如该计算机设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)等。当然，所述存储器61还可以既包括所述计算机设备6的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器61通常用于存储安装于所述计算机设备6的操作系统和各类应用软件，例如随机播放音乐方法的计算机可读指令等。此外，所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

所述处理器62在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器62通常用于控制所述计算机设备6的总体操作。本实施例中，所述处理器62用于运行所述存储器61中存储的计算机可读指令或者处理数据，例如运行所述随机播放音乐方法的计算机可读指令。

所述网络接口63可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口63通常用于在所述计算机设备6与其他电子设备之间建立通信连接。

本申请提供的所述计算机设备，实现了自动根据用户操作调整随机列表，能够根据用户的喜好实现更精准的播放列表的生成，并使得生成的随机播放列表更符合用户喜好的情况下，进一步提高了随机播放列表的生成速度。

本申请还提供了另一种实施方式，即提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的随机播放音乐方法的步骤。

本申请提供的所述计算机可读存储介质，实现了自动根据用户操作调整随机列表，能够根据用户的喜好实现更精准的播放列表的生成，并使得生成的随机播放列表更符合用户喜好的情况下，进一步提高了随机播放列表的生成速度。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。

Claims (7)

1.一种随机播放音乐方法，其特征在于，包括下述步骤：

在当前用户客户端进行数据埋点，采集所述用户的行为数据,其中，所述行为数据中包括用户操作数据，所述用户操作数据的操作类型包括新增歌曲操作和切换歌曲操作；

基于分布式消息系统将所述行为数据发送至预设框架，通过所述框架对所述行为数据中所述用户操作数据的操作类型进行实时计算，得到当前所述客户端的歌曲列表中每首歌的权重信息，其中，在所述操作类型为所述新增歌曲操作时，赋予新增加的歌曲的权重值为预设最大权重值，在所述操作类型为所述切换歌曲操作时，根据预设增权比对切换之后播放的歌曲进行增权，根据预设降权比对被切换的歌曲进行降权，其中，所述根据预设增权比对切换之后播放的歌曲进行增权的步骤具体包括：获取所述切换之后播放的歌曲的初始预设增权比和累计播放次数，将所述初始预设增权比与所述累计播放次数相乘，得到所述切换之后播放的歌曲的预设增权比，获取所述切换之后播放的歌曲的最近一次的历史权重值，将所述历史权重值与所述预设增权比相加，得到所述切换之后播放的歌曲的最终的权重值，所述根据预设降权比对被切换的歌曲进行降权的步骤具体包括：获取所述切换歌曲操作对应的被切换的歌曲的播放时长，将所述被切换的歌曲的预设降权比按照与所述播放时长成反比例进行调整，得到调整后的预设降权比，根据所述调整后的预设降权比对所述被切换的歌曲进行降权，其中，所述分布式消息系统为kafka分布式消息系统，所述预设框架为sparkstreaming框架；

在接收到随机播放指令时，获取所述歌曲列表中每首歌曲的歌曲ID，按照所述权重信息的数值从大到小对所述歌曲ID进行重新排列，得到随机播放列表，根据所述随机播放列表的播放顺序进行歌曲播放。

2.根据权利要求1所述的随机播放音乐方法，其特征在于，所述通过所述预设框架对所述行为数据进行实时计算，得到当前所述客户端的歌曲列表中每首歌的权重信息的步骤具体包括：

所述用户操作数据的操作类型还包括删除歌曲操作；

在所述操作类型为所述删除歌曲操作时，将删除的歌曲的权重值置为空值。

3.根据权利要求1所述的随机播放音乐方法，其特征在于，在所述得到随机播放列表的步骤之后还包括：

检测所述随机播放列表中是否存所述权重信息小于最低预设权重的待播放歌曲；

在确定存在所述待播放歌曲时，从所述随机播放列表中移除所述待播放歌曲。

4.根据权利要求1所述的随机播放音乐方法，其特征在于，在所述得到随机播放列表的步骤之后还包括：

获取当前所述随机播放列表的播放时刻，当所述播放时刻在预设夜间时间 段内时，对所述随机播放列表中的所有待播放歌曲添加夜间模式标签；

在所述预设夜间时间段内检测所述随机播放列表中待播放歌曲的被切换次数，若在所述预设夜间时间段内检测到被切换次数大于预设次数的待播放歌曲，从所述随机播放列表中移除所述待播放歌曲的夜间模式标签。

5.一种随机播放音乐装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于在当前用户客户端进行数据埋点，采集所述用户的行为数据,其中，所述行为数据中包括用户操作数据，所述用户操作数据的操作类型包括新增歌曲操作和切换歌曲操作；

计算模块，用于基于分布式消息系统将所述行为数据发送至预设框架，通过所述框架对所述行为数据中所述用户操作数据的操作类型进行实时计算，得到当前所述客户端的歌曲列表中每首歌的权重信息，其中，在所述操作类型为所述新增歌曲操作时，赋予新增加的歌曲的权重值为预设最大权重值，在所述操作类型为所述切换歌曲操作时，根据预设增权比对切换之后播放的歌曲进行增权，根据预设降权比对被切换的歌曲进行降权，其中，所述根据预设增权比对切换之后播放的歌曲进行增权的步骤具体包括：获取所述切换之后播放的歌曲的初始预设增权比和累计播放次数；将所述初始预设增权比与所述累计播放次数相乘，得到所述切换之后播放的歌曲的预设增权比；获取所述切换之后播放的歌曲的最近一次的历史权重值，将所述历史权重值与所述预设增权比相加，得到所述切换之后播放的歌曲的最终的权重值，所述根据预设降权比对被切换的歌曲进行降权的步骤具体包括：获取所述切换歌曲操作对应的被切换的歌曲的播放时长；将所述被切换的歌曲的预设降权比按照与所述播放时长成反比例进行调整，得到调整后的预设降权比；根据所述调整后的预设降权比对所述被切换的歌曲进行降权，其中，所述分布式消息系统为kafka分布式消息系统，所述预设框架为sparkstreaming框架；

排列模块，用于在接收到随机播放指令时，获取所述歌曲列表中每首歌曲的歌曲ID，按照所述权重信息的数值从大到小对所述歌曲ID进行重新排列，得到随机播放列表，根据所述随机播放列表的播放顺序进行歌曲播放。

6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至4中任一项所述的随机播放音乐方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的随机播放音乐方法的步骤。

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