CN117041229B - 基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无线通信网络技术领域，尤其涉及基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统及方法。包括：基于气象服务器的气象多媒体数据，构建多媒体内容缓存数据库；对比当前缓存中的数据和气象服务器的最新数据，识别和获取差异内容，更新缓存数据库中的旧数据并加入新数据；实时检测用户的网络状况，选择最合适的码率版本的内容，当网络状况发生变化时自动调整码率；针对不同用户的并发请求，设立负载均衡机制，将多用户并发请求分配给不同的服务器或资源处理；对用户数据进行加密处理，根据用户位置和偏好进行筛选，并使用推荐算法进行排序。解决了现有技术在多媒体气象系统中气象信息获取不够及时以及获取的气象信息不够准确的技术问题。

Description

基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统及方法

技术领域

本发明涉及无线通信网络技术领域，尤其涉及一种基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统及方法。

背景技术

在VoLTE（Voice over Long-Term Evolution）技术中，所有通话数据，包括语音和视频，都是通过LTE数据网络传输的。当一方正在进行通话，另一方呼叫时，通常情况下，呼叫方会听到忙音或被告知对方正在通话中。这一等待时间可以用于为用户提供额外的服务，例如气象多媒体内容；气象信息是生活中常用的数据，目前多数是通过手机应用、网站或新闻渠道获得的。但在某些情境下，例如驾驶或户外活动，用户可能无法直接查看屏幕或手动操作设备来获取天气信息，为了满足这个需求，我们需要开发一个基于VoLTE的系统，该系统能够在用户进行通话等待时自动传输气象多媒体内容。

对于气象系统的研究方法有很多，王坚红等人提出的申请号：“CN202310294767.9”，发明名称为“一种气象系统随体坐标系的构建方法及计算机可读介质”，主要包括：获取待分析的GIS地图和风场数据，以及其它气象要素数据；基于风场数据的流线场形态确定待分析气象系统，其它气象要素作为辅助判定依据，并确定待分析气象系统随体坐标系的原点、范围线、两条主坐标轴，并获取两条正交主坐标轴与待分析气象系统范围线的交点的经纬度；选定两条正交主坐标轴上的数据格点间距，再自动计算并确定出两条正交主坐标轴上的数据格点数和格点间距；在垂直方向上可按需选择数个标准层次，进行随体坐标系网格建立，构建完成待分析气象系统的三维随体坐标系框架。该发明为专业理论在气象系统实际状态中的应用，营造了又一个有效的基础工具。

但上述技术至少存在如下技术问题：在多媒体气象系统中气象信息获取不够及时以及获取的气象信息不够准确的技术问题。

发明内容

本申请实施例通过提供基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统及方法，解决了现有技术在多媒体气象系统中气象信息获取不够及时以及获取的气象信息不够准确的技术问题，实现了高效及时准确的获取气象信息的技术效果。

本申请提供了基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统及方法具体包括以下技术方案：

基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统，包括：

多媒体内容缓存模块、数据同步与更新模块、动态码率调整模块、分布式请求处理模块、智能气象推荐模块、加密安全模块；

所述数据同步与更新模块定期与所述多媒体内容缓存模块交互，更新其内容存储；所述动态码率调整模块根据实时网络状态从多媒体内容缓存模块中提取内容并进行码率调整；所述智能气象推荐模块从所述多媒体内容缓存模块中提取内容，并根据用户需求为其提供推荐；在所述智能气象推荐模块使用用户数据前，所述多媒体内容缓存模块需要先将数据传递给所述加密安全模块进行加密处理；所有模块在处理用户请求时都会与所述分布式请求处理模块交互。

优选的，还包括：

所述多媒体内容缓存模块主要负责存储和管理最新的气象多媒体内容，当有新的气象多媒体内容可用时，所述多媒体内容缓存模块将自动接收并保存这些内容；

所述数据同步与更新模块与气象数据服务器保持通信，定期检测和同步最新的气象多媒体内容，一旦检测到新内容，它会自动更新到多媒体内容缓存模块中，确保用户始终访问到的是最新的气象信息；

所述动态码率调整模块，为了应对不同网络环境的挑战，所述动态码率调整模块会实时监测当前网络的状态，根据网络质量，它能自动选择最佳的码率，从多媒体内容缓存模块中提取相应的内容，确保用户在不同网络环境下都能体验到流畅的播放；

所述分布式请求处理模块，考虑到有两个及以上的用户同时请求气象多媒体内容的情况，当两个及以上的用户请求时，所述分布式请求处理模块会均匀地将请求分配给不同的服务器或资源；

所述智能气象推荐模块，为了提供个性化的服务，所述智能气象推荐模块会根据用户的位置和偏好筛选最相关的气象信息，并从所述多媒体内容缓存模块中提取经所述加密安全模块加密后的内容，并根据用户的具体需求为其提供推荐；

所述加密安全模块，用户的隐私和数据安全是首要考虑，在用户提供其位置和偏好信息之前，所述加密安全模块将先行加密这些数据，只有在数据被加密后，才会将其传输给所述智能气象推荐模块。

基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放方法，包括以下步骤：

S1. 基于气象服务器的气象多媒体数据，构建多媒体内容缓存数据库；

S2. 对比当前缓存中的数据和气象服务器的最新数据，识别和获取差异内容，更新缓存数据库中的旧数据，并加入新数据，确保多媒体内容缓存模块中的数据始终与气象服务器上的数据保持同步；

S3. 实时检测用户的网络状况，根据网络状况，从多媒体内容缓存模块中选择最合适的码率版本的内容，当网络状况发生变化时，自动进行码率调整以适应变化；

S4. 针对来自不同用户的并发请求，建立负载均衡机制，对于多用户并发请求，分配给不同的服务器或资源处理，监控各服务器或资源的工作状态，保证负载均衡工作的正常以及每个用户的请求都得到快速和正确的响应；

S5. 基于用户位置信息、用户偏好设置、多媒体内容缓存数据库，对用户数据进行加密处理，保障隐私，根据用户位置和偏好，筛选所述多媒体内容缓存模块中的内容，使用推荐算法对筛选出的内容进行排序，为用户提供一份根据其位置和偏好定制的气象多媒体内容推荐列表；

应用于所述基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统。

优选的，所述步骤S1，具体包括：

基于气象服务器的气象多媒体数据，构建多媒体内容缓存数据库，通过建立一个数据接口与气象服务器通信，设置高效存储机制以及缓存更新机制。

优选的，在所述步骤S1中，还包括：

在设置高效存储机制时，为了实现数据的实时同步与高效存储，引入动态调整的同步策略；为了应对数据的多样性并优化检索效率，引入了多级索引结构和数据分类策略；考虑到实时同步会对系统造成压力，对数据同步策略进行优化，调整数据同步策略。

优选的，在所述步骤S2中，具体包括：

在实施数据同步与更新时，为了高效地识别缓存中的数据和气象服务器上的数据之间的差异，引入高级差异识别算法；在所述高级差异识别算法实现过程中，基于数据的多维性，引入矩阵和张量来表示数据，并引入一种基于矩阵和张量的差异识别算法。

优选的，在所述步骤S2中，还包括：

为了确保数据同步时的带宽效率和数据完整性以及由于网络波动，哈希值存在误差，导致无法准确识别差异，引入了带宽优化与误差校正算法。

优选的，所述步骤S3，具体包括：

实时检测用户的网络状况，根据网络状况，从多媒体内容缓存模块中选择最合适的码率版本的内容，当网络状况发生变化时，自动进行码率调整以适应变化，为用户提供的气象多媒体内容，确保在任何网络环境下的流畅播放。

优选的，在所述步骤S3中，还包括：

为用户提供的气象多媒体内容，确保在任何网络环境下的流畅播放，首先，为了准确识别网络的波动，引入了网络状态评估函数和网络波动阈值来做出决策，单纯的网络波动识别并不能满足需求，还需要确保码率的切换不会导致缓冲或处理的延迟，为此，定义了一个码率切换决策矩阵，仅仅做出决策还不够，还需要量化缓冲和处理的延迟，为此引入了另一个公式来评估缓冲延迟和处理延迟的总体影响。

优选的，在所述步骤S4中，具体包括：

部署所述分布式请求处理模块的核心问题是要高效地处理大量的并发请求，并确保系统的稳定性和数据一致性；首先建立负载均衡机制，计算每个服务器的权重，使用所述权重，系统根据每个服务器的权重分配请求，确保没有服务器过载，但服务器间的数据一致性会受到威胁；为了维护服务器间数据一致性，引入数据同步策略，定义数据同步率，每次数据更改后，都会计算所述数据同步率，当某服务器的数据与其他服务器的数据差异超过根据专家经验设置的阈值时，启动数据同步过程；引入数据同步策略会导致数据的实时性下降；为了不牺牲数据的实时性，使用优化算法，为了进一步优化并发请求处理，引入新的策略，所述策略的核心是确保数据同步和优化算法的协同工作。

优选的，在所述步骤S5中，具体包括：

在基于VoLTE技术的主叫等待时，根据用户的位置和偏好为其推荐相关的气象多媒体内容，为在用户的位置和偏好数据非常多样的情况下，快速高效地匹配最适合的气象多媒体内容，引入了筛选算法，所述筛选算法使用了多维度权重矩阵来加快匹配速度。

优选的，在所述步骤S5中，还包括：

为避免多维度权重矩阵的计算复杂度高，从而影响推荐速度，以及用户的偏好不是固定的，而是会随时间和情境变化的，为确保气象推荐的准确性并减少误差，采用了动态优化算法，所述动态优化算法使用极限来匹配推荐的速度和准确性。

有益效果：

本申请实施例中提供的多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

1、本申请通过与气象服务器的实时通信和同步，保证了缓存数据库中的气象多媒体数据始终是最新的。设定的数据接口及其容错机制进一步确保了数据在传输过程中的完整性和准确性；引入高效存储机制、动态同步策略、多级索引结构和数据分类策略，提高了数据的存储效率。定义的数据检索复杂度模型也确保了数据查询的速度与效率。

2、本申请通过引入高级差异识别算法，系统能够快速、精确地定位缓存数据与气象服务器上的数据之间的差异，这不仅减少了不必要的数据传输，也确保了用户获得的气象信息是最新和最准确的，通过矩阵和张量的引入，系统能够更好地处理多维数据，这确保了更精细和多样化的气象信息展示，引入的误差校正算法确保了数据的完整性和一致性，保障了用户接收到的气象信息的质量。

3、本申请通过评估缓冲延迟和处理延迟的影响，系统能够自动调整自己的性能，确保播放体验的连续性，降低了因延迟导致的播放中断的风险，通过网络状态评估函数、网络波动阈值等高级算法，系统可以准确、迅速地识别网络的瞬时变化和长时间的状态，从而更加智能地做出码率调整的决策。

4、本申请引入的数据同步策略可以确保服务器间的数据一致性，通过监控不同服务器之间的数据差异，并在差异超出阈值时启动数据同步过程，确保了系统中的数据一致性，通过使用实时性优化算法，系统不仅能确保数据的一致性，还能保证数据的实时更新，确保用户始终获得最新的气象信息，由于所有这些策略和算法的协同工作，整个系统的稳定性得到了增强，减少了因服务器过载、数据不一致或其他相关问题导致的系统崩溃或延迟的风险。

5、本申请采用多维度权重矩阵、动态优化算法和其他复杂的计算方法，确保所推荐的内容不仅是准确的，而且是实时的。这确保了即使在气象状况迅速变化的情况下，用户也能得到最新的信息，引入了多种优化策略，例如动态权重矩阵计算、多维度的筛选算法等，确保系统在处理大量用户请求时仍能保持高效和流畅。

6、本申请的技术方案能够有效解决在多媒体气象系统中气象信息获取不够及时以及获取的气象信息不够准确的技术问题，通过引入高效存储机制、动态同步策略、多级索引结构和数据分类策略，大大提高了数据的存储效率。定义的数据检索复杂度模型也确保了数据查询的速度与效率，引入高级差异识别算法，系统能够快速、精确地定位缓存数据与气象服务器上的数据之间的差异，这不仅减少了不必要的数据传输，也确保了用户获得的气象信息是最新和最准确的，通过评估缓冲延迟和处理延迟的影响，系统能够自动调整自己的性能，确保播放体验的连续性，降低了因延迟导致的播放中断的风险，引入的数据同步策略可以确保服务器间的数据一致性，通过监控不同服务器之间的数据差异，并在差异超出阈值时启动数据同步过程，确保了系统中的数据一致性，通过使用实时性优化算法，系统不仅能确保数据的一致性，还能保证数据的实时更新，确保用户始终获得最新的气象信息，由于所有这些策略和算法的协同工作，整个系统的稳定性得到了增强，减少了因服务器过载、数据不一致或其他相关问题导致的系统崩溃或延迟的风险，采用多维度权重矩阵、动态优化算法和其他复杂的计算方法，确保所推荐的内容不仅是准确的，而且是实时的。

附图说明

图1为本申请所述基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统的模块图；

图2为本申请所述基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放方法的流程图；

具体实施方式

本申请实施例通过提供基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统及方法，解决了现有技术在多媒体气象系统中气象信息获取不够及时以及获取的气象信息不够准确的技术问题，总体思路如下：

基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统包括多媒体内容缓存模块、数据同步与更新模块、动态码率调整模块、分布式请求处理模块、智能气象推荐模块、加密安全模块；所述数据同步与更新模块定期与所述多媒体内容缓存模块交互，更新其内容存储；所述动态码率调整模块根据实时网络状态从多媒体内容缓存模块中提取内容并进行码率调整；所述智能气象推荐模块从所述多媒体内容缓存模块中提取内容，并根据用户需求为其提供推荐；在所述智能气象推荐模块使用用户数据前，所述多媒体内容缓存模块需要先将数据传递给所述加密安全模块进行加密处理；所有模块在处理用户请求时都会与所述分布式请求处理模块交互，以确保系统的高效性。通过引入高效存储机制、动态同步策略、多级索引结构和数据分类策略，提高了数据的存储效率。定义的数据检索复杂度模型也确保了数据查询的速度与效率，引入高级差异识别算法，系统能够快速、精确地定位缓存数据与气象服务器上的数据之间的差异，这不仅减少了不必要的数据传输，也确保了用户获得的气象信息是最新和最准确的，通过评估缓冲延迟和处理延迟的影响，系统能够自动调整自己的性能，确保播放体验的连续性，降低了因延迟导致的播放中断的风险，引入的数据同步策略可以确保服务器间的数据一致性，通过监控不同服务器之间的数据差异，并在差异超出阈值时启动数据同步过程，确保了系统中的数据一致性，通过使用实时性优化算法，系统不仅能确保数据的一致性，还能保证数据的实时更新，确保用户始终获得最新的气象信息，由于所有这些策略和算法的协同工作，整个系统的稳定性得到了增强，减少了因服务器过载、数据不一致或其他相关问题导致的系统崩溃或延迟的风险，采用多维度权重矩阵、动态优化算法和其他复杂的计算方法，确保所推荐的内容不仅是准确的，而且是实时的。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

参照附图1，本申请所述的基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统，包括以下部分：

多媒体内容缓存模块、数据同步与更新模块、动态码率调整模块、分布式请求处理模块、智能气象推荐模块、加密安全模块；

所述多媒体内容缓存模块主要负责存储和管理最新的气象多媒体内容，当有新的气象多媒体内容可用时，此模块将自动接收并保存这些内容，确保在用户呼叫等待期间能够实时并快速访问；

所述数据同步与更新模块与气象数据服务器保持通信，定期检测和同步最新的气象多媒体内容，一旦检测到新内容，它会自动更新到多媒体内容缓存模块中，确保用户始终访问到的是最新的气象信息；

所述动态码率调整模块，为了应对不同网络环境的挑战，所述模块会实时监测当前网络的状态，根据网络质量，它能自动选择最佳的码率，从多媒体内容缓存模块中提取相应的内容，确保用户在不同网络环境下都能体验到流畅的播放；

所述分布式请求处理模块，考虑到可能有多个用户同时请求气象多媒体内容，这一模块的存在确保了系统的高效性，当多个用户请求时，该模块会均匀地将请求分配给不同的服务器或资源，以保证每个用户的请求都得到快速和正确的响应；

所述智能气象推荐模块，为了提供个性化的服务，此模块会根据用户的位置和偏好筛选最相关的气象信息，它从所述多媒体内容缓存模块中提取经所述加密安全模块加密后的内容，并根据用户的具体需求为其提供推荐；

所述加密安全模块，用户的隐私和数据安全是首要考虑，在用户提供其位置和偏好信息之前，这一模块将先行加密这些数据，只有在数据被加密后，它才会被传输给所述智能气象推荐模块，确保在整个过程中用户数据的安全性和隐私性得到保障；

模块间的关系和交互：

所述数据同步与更新模块定期与所述多媒体内容缓存模块交互，更新其内容存储；

所述动态码率调整模块根据实时网络状态从多媒体内容缓存模块中提取内容并进行码率调整；

所述智能气象推荐模块从所述多媒体内容缓存模块中提取内容，并根据用户需求为其提供推荐；

在所述智能气象推荐模块使用用户数据前，所述多媒体内容缓存模块需要先将数据传递给所述加密安全模块进行加密处理；

所有模块在处理用户请求时都会与所述分布式请求处理模块交互，以确保系统的高效性；

这种设计综合考虑了系统的效率、用户数据的安全性和优质的多媒体播放体验，旨在为用户提供更加贴心、安全和流畅的服务。

参照附图2，本申请所述一种基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放方法，包括以下步骤：

S1. 基于气象服务器的气象多媒体数据，构建多媒体内容缓存数据库；

首先，设定一个数据接口与气象服务器通信，定义接口协议，包括数据传输格式、数据请求方式和数据同步频率；使用安全的通信协议如SSL/TLS来确保数据在传输过程中的安全性；设计容错机制，以处理在通信过程中可能出现的任何中断或错误；

然后，设定一个高效存储机制，为了实现数据的实时同步与高效存储，引入一个动态调整的同步策略：

利用同步频率矩阵调整，为一个m/>n矩阵，代表不同主要类别和子类别数据的同步频率，m是数据的主要类别数量；n是数据的子类别数量；所述主要类别，如天气预报：预测未来几天的气象条件，如温度、湿度、风速等；实时数据：目前的气象条件和数据，如实时温度、风速等；灾害预警：如台风、地震、洪水等的警报信息；气候分析：长期的气候数据和分析报告；生活指数：如穿衣指数、紫外线指数、花粉浓度等；所述子类别，以“天气预报”为例，如短期预报：未来24小时的天气预报；中期预报：未来3-5天的天气预报；长期预报：未来1周至10天的天气预报；特定事件预报：如雨季、寒潮、热浪等的特定天气事件预报；

，

其中，是第i主要类别和第j子类别的同步频率，基于历史数据与用户访问频率动态调整，/>是第i主要类别数据的大小；/>是第j子类别数据的更新周期；均来自气象多媒体数据的实时变化与历史模式；

定义数据量增长模型：

，

其中，是第i主要类别数据的当前大小；/>是第i主要类别的初始数据量；/>是第i主要类别的基础增长率；/>是第j子类别的额外增长率，/>是第i主要类别的基础增长率，/>是第j子类别的增长差；均来源于历史数据量的变化与预测的气象事件。

进一步，为了应对数据的多样性并优化检索效率，引入了多级索引结构和数据分类策略；

定义数据累积增长模型:

，

其中, 是第i主要类别数据在时间t的累积增长；/>是第j子类别对累积增长的影响系数，/>是第i主要类别数据的累积系数，/>是第j子类别数据的变化量，基于历史数据的增长模式和实时数据，/>表示时间间隔。

定义数据检索复杂度模型：

，

其中，是第i主要类别的数据检索复杂度，关系到数据查询的速度与效率；是第i主要类别的基础检索复杂度，/>是第j子类别对检索复杂度的影响系数；/>是第 j子类别的数据量，基于数据的结构和存储方式；/>表示第 k 主要类别的数据量；

进一步，考虑到实时同步可能对系统造成压力，对数据同步策略进行优化，调整数据同步策略；

定义系统负载模型:

，

其中，是表示第i主要类别的系统负载；/>是第i类别的处理能力；/>是第j子类别对负载的影响系数，/>是第j子类别同步频率的变化量，源于系统的实时监测数据，/>代表第i主要类别的请求频率。

定义系统稳定性模型：

，

其中，是第i主要类别数据达到无穷大时的系统稳定性指标，提供了系统在极限负载下的性能信息； />是第j子类别对系统稳定性的影响系数，/>是第j子类别的系统负载，源于系统的实时性能测试；

通过上述过程可以实现数据的实时同步、高效存储与检索，同时确保系统的稳定性与高效运行，为构建多媒体内容缓存数据库提供了详细的数学模型与实施策略；

设立缓存更新机制：设置触发器或定时任务，定期检查气象服务器上的新数据；对于新数据或有更新的数据，同步到缓存数据库中，并删除或更新旧数据；设计一个数据淘汰策略，如LRU (Least Recently Used)或FIFO (First In, First Out)，确保缓存中的数据始终是最新的，同时有效地管理存储空间；

本申请通过与气象服务器的实时通信和同步，保证了缓存数据库中的气象多媒体数据始终是最新的。设定的数据接口及其容错机制进一步确保了数据在传输过程中的完整性和准确性；引入高效存储机制、动态同步策略、多级索引结构和数据分类策略，大大提高了数据的存储效率。定义的数据检索复杂度模型也确保了数据查询的速度与效率。

S2. 对比当前缓存中的数据和气象服务器的最新数据，识别和获取差异内容，更新缓存数据库中的旧数据，并加入新数据，确保多媒体内容缓存模块中的数据始终与气象服务器上的数据保持同步；

基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统在实施数据同步与更新时，数据的量和质都是关键的考虑因素，考虑如何高效地识别缓存中的数据和气象服务器上的数据之间的差异，引入高级差异识别算法；

在所述高级差异识别算法实现过程中，基于数据的多维性，引入矩阵和张量来表示这些数据，并定义一种基于矩阵和张量的差异识别算法：

给定数据张量，大小为/>，其哈希值矩阵/>是：

，

其中，数据张量代表了多维数据的集合，/>是数据张量/>的维度。在三维张量/>中/>是张量/>的第一维大小，通常可以代表地理空间中的一个维度（例如纬度）；/>是张量/>的第二维大小，通常可以代表地理空间中的另一个维度（例如经度）；/>是张量/>的第三维大小，它可以代表多个不同的气象参数，如温度、湿度、风速等，/>给出在/>地理位置处的第/>个气象参数的值，/>表示每个维度的标准基线，可以是平均值或上次同步的数据，/>,/>，且/>；对每个维度进行的积分，意在提取每一维度的平均特性；

进一步，为了确保数据同步时的带宽效率和数据完整性以及由于网络波动，哈希值可能存在误差，导致无法准确识别差异，引入带宽优化与误差校正算法；

给定数据张量，压缩后的数据矩阵/>的求取公式如下：

，

其中，是数据张量/>对应的原始数据；

上述公式是一个结合了求和、乘积、对数和分式的复杂公式，能够捕获数据张量各维度的总体特征；通过上述公式，对数函数实现数据的压缩，使得大数据量的同步更为高效。

误差校正公式，利用原始哈希值矩阵和网络传输的哈希值矩阵/>：

，

此公式使用了分式、极限和指数来估算两哈希值的差异，若每个都小于根据经验法设定的阈值，则认为两数据项是相同的；

触发数据同步请求，并从气象服务器获取最新的多媒体数据；使用高级差异识别算法对缓存中的数据和气象服务器的数据进行处理，估算数据差异；利用带宽优化算法，将差异数据进行压缩后传输；在数据同步完成后，利用误差校正公式对接收到的数据进行校正，确保其完整性和一致性；经过校正的数据将被加载到VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统中，为用户提供最新的气象信息；

上述过程提供了一个完整的、基于高级数学方法的解决方案，为基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统中的数据同步与更新提供支持；

本申请通过引入高级差异识别算法，系统能够快速、精确地定位缓存数据与气象服务器上的数据之间的差异，这不仅减少了不必要的数据传输，也确保了用户获得的气象信息是最新和最准确的，通过矩阵和张量的引入，系统能够更好地处理多维数据，这确保了更精细和多样化的气象信息展示，引入的误差校正算法确保了数据的完整性和一致性，保障了用户接收到的气象信息的质量。

S3. 实时检测用户的网络状况，根据网络状况，从多媒体内容缓存模块中选择最合适的码率版本的内容，当网络状况发生变化时，自动进行码率调整以适应变化；

在主叫等待气象多媒体播放系统的背后，基于VoLTE技术的核心环节是动态码率调整模块。它是确保播放体验的关键，特别是在网络条件不断变化的情境中，为了全面理解其深入机制，具体过程如下：

首先，为了准确识别网络的波动，引入了网络状态评估函数：

，

其中，代表评估后的网络状态指标，/>表示一个特定的网络状态，如某种特定的网络拥塞情况，来自网络实时监测数据，/>表示权重系数，用于平衡对数速度和速度变化率两个方面的考虑，系统设计时确定，/>是样本数量，代表在某个时间窗口内观测到的网络数据包数，来自网络实时监测数据；/>是第/>个网络传输包的速度，它通过VoLTE的内建网络监控工具获取；/>是在时间/>内的网络速度变化率，从连续监控的网络数据中计算（差分）得出；/>和/>定义了时间窗口的开始和结束，用于计算速度变化率的积分，通常基于系统的需求或配置来选择；上述公式中对数函数的使用是为了线性化网络传输速度的变化，提供一个平滑的表示，进一步通过取权重平均值，获得了网络状态的整体评估；

但仅仅评估网络状态是不够的，还需要一个网络波动阈值来做出决策：

，

其中，代表网络波动阈值，也就是当网络状况变化到某一点时，需要考虑进行码率切换，/>是权重参数，用于平衡短时间与长时间的网络状态评估，通过经验估计得出；/>是观察的总时间周期，如在主叫等待气象多媒体播放过程中可能的最长时间；/>是一个非常小的时间间隔，趋近于零，数学概念，用于在微积分中评估函数的瞬时变化率；上述公式首先在一个非常小的时间段/>内评估网络状态，这个时间段是趋近于0的，然后，我们评估从这个小时间段到整个长时间窗口/>的网络状态，通过权重结合这两个评估，并除以/>，可以得到一个表示网络波动的量，这就是网络波动阈值，这个公式能够在给定的时间窗口/>内捕获网络状态的瞬时变化，以此为用户决策是否需要切换播放的码率；/>

然而，单纯的网络波动识别并不能满足需求，还需要确保码率的切换不会导致缓冲或处理的延迟，为此，定义了一个码率切换决策矩阵：

，

其中，通过历史播放数据和用户体验反馈获得；所述码率切换决策矩阵，由实验和历史数据统计得出，矩阵的每个元素代表在特定网络状态和时间窗口下选择的码率；

但是，仅仅做出决策还不够，还需要量化缓冲和处理的延迟，为此引入了另一个公式来评估缓冲延迟和处理延迟的总体影响：

，

其中，是一个综合评估量，用于衡量缓冲和处理延迟对于播放体验的总体影响，通过合并两种延迟的量化结果得到的，/>和/>是权重参数，经验值，用于分别考虑缓冲延迟和处理延迟的重要性；/>和/>分别代表缓冲和处理的延迟，来源于系统的性能监测，/>表示观测周期，根据系统的需要和用户体验的考虑来定义；

总结而言，在基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统中，动态码率调整模块是通过一系列复杂的运算和策略来实现的，确保了无论在什么网络环境下，用户都可以获得流畅的播放体验；

本申请通过评估缓冲延迟和处理延迟的影响，系统能够自动调整自己的性能，确保播放体验的连续性，降低了因延迟导致的播放中断的风险，通过网络状态评估函数、网络波动阈值等高级算法，系统可以准确、迅速地识别网络的瞬时变化和长时间的状态，从而更加智能地做出码率调整的决策。

S4. 针对来自不同用户的并发请求，建立负载均衡机制，对于多用户并发请求，分配给不同的服务器或资源处理，监控各服务器或资源的工作状态，保证负载均衡工作的正常以及每个用户的请求都得到快速和正确的响应；

在基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统中，部署所述分布式请求处理模块的核心问题是如何高效地处理大量的并发请求，并确保系统的稳定性和数据的一致性；首先设立负载均衡机制，计算每个服务器的权重公式：

，

其中，是第j个用户的请求频率，来源于系统日志；/>是第j个用户请求的平均处理时间，来源于系统性能监控工具；/>是服务器i的最大处理能力，来源于服务器的技术规格；/>是服务器i的当前处理的请求数，来源于实时性能监控数据；/>是服务器i的负载，来源于系统性能监控工具；/>是服务器i的存储容量，来源于服务器的技术规格；/>是服务器i的I/O速度，来源于服务器的技术规格；在上述计算过程中，考虑服务器的负载与处理能力的关系，首先关心的是每个服务器如何处理每个用户的请求，/>代表所有用户的请求的总处理时间，其中，/>是每个用户的请求频率，/>是每个请求的平均处理时间，考虑到服务器的最大处理能力/>，采用平方根函数，因为增加服务器的处理能力对负载的影响是递减的，所以乘以/>可以给予高性能服务器额外的权重，但这种增长是有上限的；分母中的/>是一个指数函数，用于模拟服务器当前处理请求的数量对权重的影响，服务器的负载 />通过对数函数/>被加入到分母中，这样可以保证当/>增加时，权重减少的速度会放缓；最后，考虑到了服务器的存储容量/>和 I/O速度/>的比值也会影响负载均衡的决策；

使用此权重，系统可以根据每个服务器的权重分配请求，确保没有服务器过载，但这带来了一个问题：服务器间的数据一致性可能受到威胁；

为了维护服务器间的数据一致性，引入数据同步策略，定义数据同步率为：

，

其中，是服务器i和服务器j之间的数据同步率，/>是数据源的数量，来源于系统的架构和设计中预设的数据源数量；/>和/>是服务器i和j与第k个数据源的数据差异，来源于实时数据比对；/>是服务器i从第k个数据源获取的数据量，来源于数据同步日志；/>是服务器i与第k个数据源之间的带宽，来源于网络设备或监控工具；/>是一个非常小的常数，用于防止分母为0；

特别地，服务器间的数据一致性可以通过测量不同服务器之间的数据差异来实现；公式的第一部分是用来计算服务器i和服务器j之间的绝对数据差异的，分母中的/>则是用来正规化这些差异的；为了进一步细化数据的同步，还考虑了服务器与数据源之间的通信带宽和数据量，这就是第二部分/>的意义；

每次数据更改后，都会计算所述数据同步率，当某服务器的数据与其他服务器的数据差异超过一个根据专家经验设定的阈值时，启动数据同步过程；但是，引入数据同步策略会带来新的问题：数据的实时性下降；

为了不牺牲数据的实时性，使用一个优化算法，其中一个关键公式为：

，

此公式旨在衡量数据的实时性；其中，是数据更新的实时性，/>是时间的上限，代表考虑实时性的总时间窗口，/>是时间变量，/>是衰减系数，/>是服务器i在时间t的负载，来源于实时性能监控数据；/>是所有服务器在时间t的平均负载，由系统性能监控工具计算得出；/>是服务器i在时间t的数据刷新率，来源于系统日志；/>是理想的数据刷新率，由业务需求定义；在上述公式中的指数衰减项/>是用来对不同时间点上的数据进行加权的；公式中的/>是用来衡量数据更新率的变化速度的；/>则表示服务器的数据更新率与理想更新率之间的差异；

如果超过一个根据专家经验设定的阈值，系统会优先同步那些差异较大的数据；

为了进一步优化并发请求处理，引入一个新的策略，所述策略的核心是确保数据同步和优化算法的协同工作，公式为：

，

其中，是数据同步效率的度量；/>是服务器的总数；/>是服务器i和j之间的数据同步率；/>是实时性指标；/>和/>分别是服务器i和j的处理和存储效率，来源于服务器性能测试；/>是第/>个数据流的大小，来源于实时数据流量监测；/>是总数据流数；上述公式是对服务器之间数据同步的效率进行量化，公式中的/>是用来考虑服务器之间数据差异和数据实时性的，/>则是衡量服务器的处理和存储效率；确保当数据差异或服务器负载增加时，系统会自动调整数据同步频率和分配请求，保证数据的实时性和服务器的稳定运行；

通过以上处理，可以精确地部署分布式请求处理模块，确保在基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统中，每个用户的请求都得到了快速和正确的响应；

本申请引入的数据同步策略可以确保服务器间的数据一致性。通过监控不同服务器之间的数据差异，并在差异超出阈值时启动数据同步过程，确保了系统中的数据一致性，通过使用实时性优化算法，系统不仅能确保数据的一致性，还能保证数据的实时更新，确保用户始终获得最新的气象信息，由于所有这些策略和算法的协同工作，整个系统的稳定性得到了增强，减少了因服务器过载、数据不一致或其他相关问题导致的系统崩溃或延迟的风险。

S5. 基于用户位置信息、用户偏好设置、多媒体内容缓存数据库，对用户数据进行加密处理，保障隐私，根据用户位置和偏好，筛选所述多媒体内容缓存模块中的内容，使用推荐算法对筛选出的内容进行排序，为用户提供一份根据其位置和偏好定制的气象多媒体内容推荐列表。

在基于VoLTE技术的主叫等待时，根据用户的位置和偏好为其推荐相关的气象多媒体内容，在进行推荐的实施过程中，首先对用户数据进行加密与隐私保护，具体实现公式如下：

，

其中，是加密函数；/> 分别代表用户的纬度、经度和海拔位置数据，通过GPS或其他定位服务获取；/>是一个混淆变量，用于增强加密的复杂度和深度，它的上限为x, 这表示加密函数在[0,x]的范围内工作；上述公式将原始的用户数据通过自然数e的指数形式进行初步加密，提供基本的混淆；为了加强加密深度，引入对数以获得更复杂的加密形式；最后的积分部分加强了数据的连续性和平滑性；

将得到的加密后的用户位置信息，用于下一步的内容筛选；

使用用户的位置信息与气象多媒体内容数据库中的内容位置进行匹配，同时根据用户偏好进行筛选；使用加密的用户位置信息和用户的偏好设置筛选内容，经以下公式处理，得到筛选后的气象多媒体内容参数，用于下一步的权重矩阵建立，所述公式如下：

，

其中，代表多媒体内容的位置参数；/>代表用户的其他偏好参数；

但是由于用户的位置和偏好数据非常多样，如何快速高效地匹配最适合的气象多媒体内容是一个挑战，为进一步优化推荐的准确性，引入了一个筛选算法，所述筛选算法使用了多维度权重矩阵来加快匹配速度，具体有：

，

其中，到/> 分别代表用户的各种偏好、时间和位置数据，如，A表示当前的温度偏好，B代表湿度偏好，C代表风速偏好等，这些都是从用户的历史数据和设置中获取的；/>、/>、是调节因子，用于调整对数运算中的权重和偏置，来源于实时的气象数据，如/>可能表示当前实时的温度，/>表示当前的湿度，/>表示当前的风速；上述公式中矩阵表示的是从各种数据源收集的用户信息的原始权重；对数部分和分数部分提供了数据之间复杂的关系，使得权重分布更均匀；最后的乘方运算进一步强化了数据的非线性关系，以优化推荐的准确性；

得到多维度权重矩阵，所述多维度权重矩阵包含了各种维度的权重，为下一步的动态优化提供了依据。

但这引发了新的技术问题，即多维度权重矩阵的计算复杂度高，会影响推荐速度，并且用户的偏好不是固定的，而是会随时间和情境变化的，为确保气象推荐的准确性并减少误差，采用了一种动态优化算法，所述动态优化算法使用了极限来匹配推荐的速度和准确性；具体有：

，

其中，综合用户偏好、系统实时参数、微调优化参数和时间权重来得到最终的动态优化值；/>表示用户信息的多维度权重矩阵；/>、/>表示系统实时参数，例如系统的实时流量或用户在线状态，这些数据直接从系统中获取；/>是微调优化参数，这些数据是从系统的历史数据中学习和提取的；/>是用于调整推荐结果的敏感性和准确性的参数，来源于用户的反馈和系统的历史数据；/> 表示系统对于时间变化的响应能力，/>代表时间，数据来源于实时气象数据流；

将前述所有步骤和算法整合，为用户提供最优的气象多媒体内容推荐列表；

，

其中，是常量，代表基础网络延迟或其他固定约束，/>是两个变量，用于调整优化程度，来源于系统先验知识；

通过上述完整的技术方案，可以为用户提供高度个性化和准确的气象多媒体内容推荐，从而在基于VoLTE技术的主叫等待环境中提供卓越的用户体验。

本申请采用多维度权重矩阵、动态优化算法和其他复杂的计算方法，确保所推荐的内容不仅是准确的，而且是实时的。这确保了即使在气象状况迅速变化的情况下，用户也能得到最新的信息，引入了多种优化策略，例如动态权重矩阵计算、多维度的筛选算法等，确保系统在处理大量用户请求时仍能保持高效和流畅。

综上所述，便完成了本申请所述的基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统及方法。

上述本申请实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

1、本申请通过与气象服务器的实时通信和同步，保证了缓存数据库中的气象多媒体数据始终是最新的。设定的数据接口及其容错机制进一步确保了数据在传输过程中的完整性和准确性；引入高效存储机制、动态同步策略、多级索引结构和数据分类策略，大大提高了数据的存储效率。定义的数据检索复杂度模型也确保了数据查询的速度与效率。

2、本申请通过引入高级差异识别算法，系统能够快速、精确地定位缓存数据与气象服务器上的数据之间的差异，这不仅减少了不必要的数据传输，也确保了用户获得的气象信息是最新和最准确的，通过矩阵和张量的引入，系统能够更好地处理多维数据，这确保了更精细和多样化的气象信息展示，引入的误差校正算法确保了数据的完整性和一致性，保障了用户接收到的气象信息的质量。

3、本申请通过评估缓冲延迟和处理延迟的影响，系统能够自动调整自己的性能，确保播放体验的连续性，降低了因延迟导致的播放中断的风险，通过网络状态评估函数、网络波动阈值等高级算法，系统可以准确、迅速地识别网络的瞬时变化和长时间的状态，从而更加智能地做出码率调整的决策。

4、本申请引入的数据同步策略可以确保服务器间的数据一致性。通过监控不同服务器之间的数据差异，并在差异超出阈值时启动数据同步过程，确保了系统中的数据一致性，通过使用实时性优化算法，系统不仅能确保数据的一致性，还能保证数据的实时更新，确保用户始终获得最新的气象信息，由于所有这些策略和算法的协同工作，整个系统的稳定性得到了增强，减少了因服务器过载、数据不一致或其他相关问题导致的系统崩溃或延迟的风险。

5、本申请采用多维度权重矩阵、动态优化算法和其他复杂的计算方法，确保所推荐的内容不仅是准确的，而且是实时的。这确保了即使在气象状况迅速变化的情况下，用户也能得到最新的信息，引入了多种优化策略，例如动态权重矩阵计算、多维度的筛选算法等，确保系统在处理大量用户请求时仍能保持高效和流畅。

效果调研：

本申请的技术方案能够有效解决在多媒体气象系统中气象信息获取不够及时以及获取的气象信息不够准确的技术问题，并且，上述系统或方法经过了一系列的效果调研，通过引入高效存储机制、动态同步策略、多级索引结构和数据分类策略，大大提高了数据的存储效率。定义的数据检索复杂度模型也确保了数据查询的速度与效率，引入高级差异识别算法，系统能够快速、精确地定位缓存数据与气象服务器上的数据之间的差异，这不仅减少了不必要的数据传输，也确保了用户获得的气象信息是最新和最准确的，通过评估缓冲延迟和处理延迟的影响，系统能够自动调整自己的性能，确保播放体验的连续性，降低了因延迟导致的播放中断的风险，引入的数据同步策略可以确保服务器间的数据一致性，通过监控不同服务器之间的数据差异，并在差异超出阈值时启动数据同步过程，确保了系统中的数据一致性，通过使用实时性优化算法，系统不仅能确保数据的一致性，还能保证数据的实时更新，确保用户始终获得最新的气象信息，由于所有这些策略和算法的协同工作，整个系统的稳定性得到了增强，减少了因服务器过载、数据不一致或其他相关问题导致的系统崩溃或延迟的风险，采用多维度权重矩阵、动态优化算法和其他复杂的计算方法，确保所推荐的内容不仅是准确的，而且是实时的。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (11)

1.基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统，其特征在于，包括：

多媒体内容缓存模块、数据同步与更新模块、动态码率调整模块、分布式请求处理模块、智能气象推荐模块、加密安全模块；

所述多媒体内容缓存模块负责存储和管理最新的气象多媒体内容，当有新的气象多媒体内容可用时，所述多媒体内容缓存模块将自动接收并保存这些内容；

所述数据同步与更新模块与气象数据服务器保持通信，定期检测和同步最新的气象多媒体内容，一旦检测到新内容，它会自动更新到多媒体内容缓存模块中，确保用户始终访问到的是最新的气象信息；

所述动态码率调整模块，为了应对不同网络环境的挑战，所述动态码率调整模块会实时监测当前网络的状态，根据网络质量，它能自动选择最佳的码率，从多媒体内容缓存模块中提取相应的内容，确保用户在不同网络环境下都能体验到流畅的播放；

所述分布式请求处理模块，考虑到有两个及以上的用户同时请求气象多媒体内容的情况，当两个及以上的用户请求时，所述分布式请求处理模块会均匀地将请求分配给不同的服务器或资源；

所述智能气象推荐模块，为了提供个性化的服务，所述智能气象推荐模块会根据用户的位置和偏好筛选最相关的气象信息，并从所述多媒体内容缓存模块中提取经所述加密安全模块加密后的内容，并根据用户的具体需求为其提供推荐；

所述加密安全模块，用户的隐私和数据安全是首要考虑，在用户提供其位置和偏好信息之前，所述加密安全模块将先行加密这些数据，只有在数据被加密后，才会将其传输给所述智能气象推荐模块；

所述数据同步与更新模块定期与所述多媒体内容缓存模块交互，更新其内容存储；所述动态码率调整模块根据实时网络状态从多媒体内容缓存模块中提取内容并进行码率调整；所述智能气象推荐模块从所述多媒体内容缓存模块中提取内容，并根据用户需求为其提供推荐；在所述智能气象推荐模块使用用户数据前，所述多媒体内容缓存模块需要先将数据传递给所述加密安全模块进行加密处理；所有模块在处理用户请求时都会与所述分布式请求处理模块交互。

2.基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1. 基于气象服务器的气象多媒体数据，构建多媒体内容缓存数据库；

S2. 对比当前缓存中的数据和气象服务器的最新数据，识别和获取差异内容，更新缓存数据库中的旧数据，并加入新数据，确保多媒体内容缓存模块中的数据始终与气象服务器上的数据保持同步；

S3. 实时检测用户的网络状况，根据网络状况，从多媒体内容缓存模块中选择最合适的码率版本的内容，当网络状况发生变化时，自动进行码率调整以适应变化；

S4. 针对来自不同用户的并发请求，建立负载均衡机制，对于多用户并发请求，分配给不同的服务器或资源处理，监控各服务器或资源的工作状态，保证负载均衡工作的正常以及每个用户的请求都得到快速和正确的响应；

S5. 基于用户位置信息、用户偏好设置、多媒体内容缓存数据库，对用户数据进行加密处理，保障隐私，根据用户位置和偏好，筛选所述多媒体内容缓存模块中的内容，使用推荐算法对筛选出的内容进行排序，为用户提供一份根据其位置和偏好定制的气象多媒体内容推荐列表；

应用于权利要求1所述的基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统。

3.根据权利要求2所述的基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放方法，其特征在于，所述步骤S1，具体包括：

基于气象服务器的气象多媒体数据，构建多媒体内容缓存数据库，通过建立一个数据接口与气象服务器通信，设置高效存储机制以及缓存更新机制。

4.根据权利要求3所述的基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放方法，其特征在于，在所述步骤S1中，还包括：

在设置高效存储机制时，为了实现数据的实时同步与高效存储，引入动态调整的同步策略；为了应对数据的多样性并优化检索效率，引入了多级索引结构和数据分类策略；考虑到实时同步会对系统造成压力，对数据同步策略进行优化，调整数据同步策略。

5.根据权利要求2所述的基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放方法，其特征在于，在所述步骤S2中，具体包括：

在实施数据同步与更新时，为了高效地识别缓存中的数据和气象服务器上的数据之间的差异，引入高级差异识别算法；在所述高级差异识别算法实现过程中，基于数据的多维性，引入矩阵和张量来表示数据，并引入一种基于矩阵和张量的差异识别算法。

6.根据权利要求5所述的基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放方法，其特征在于，在所述步骤S2中，还包括：

为了确保数据同步时的带宽效率和数据完整性以及由于网络波动，哈希值存在误差，导致无法准确识别差异，引入了带宽优化与误差校正算法。

7.根据权利要求2所述的基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放方法，其特征在于，所述步骤S3，具体包括：

实时检测用户的网络状况，根据网络状况，从多媒体内容缓存模块中选择最合适的码率版本的内容，当网络状况发生变化时，自动进行码率调整以适应变化，为用户提供的气象多媒体内容，确保在任何网络环境下的流畅播放。

8.根据权利要求7所述的基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放方法，其特征在于，在所述步骤S3中，还包括：

为用户提供的气象多媒体内容，确保在任何网络环境下的流畅播放，首先，为了准确识别网络的波动，引入了网络状态评估函数和网络波动阈值来做出决策，单纯的网络波动识别并不能满足需求，还需要确保码率的切换不会导致缓冲或处理的延迟，为此，定义了一个码率切换决策矩阵，仅仅做出决策还不够，还需要量化缓冲和处理的延迟，为此引入了另一个公式来评估缓冲延迟和处理延迟的总体影响。

9.根据权利要求2所述的基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放方法，其特征在于，在所述步骤S4中，具体包括：

部署所述分布式请求处理模块的核心问题是要高效地处理大量的并发请求，并确保系统的稳定性和数据一致性；首先建立负载均衡机制，计算每个服务器的权重，使用所述权重，系统根据每个服务器的权重分配请求，确保没有服务器过载，但服务器间的数据一致性会受到威胁；为了维护服务器间数据一致性，引入数据同步策略，定义数据同步率，每次数据更改后，都会计算所述数据同步率，当某服务器的数据与其他服务器的数据差异超过根据专家经验设置的阈值时，启动数据同步过程；引入数据同步策略会导致数据的实时性下降；为了不牺牲数据的实时性，使用优化算法，为了进一步优化并发请求处理，引入新的策略，所述策略的核心是确保数据同步和优化算法的协同工作。

10.根据权利要求2所述的基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放方法，其特征在于，在所述步骤S5中，具体包括：

在基于VoLTE技术的主叫等待时，根据用户的位置和偏好为其推荐相关的气象多媒体内容，为在用户的位置和偏好数据非常多样的情况下，快速高效地匹配最适合的气象多媒体内容，引入了筛选算法，所述筛选算法使用了多维度权重矩阵来加快匹配速度。

11.根据权利要求10所述的基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放方法，其特征在于，在所述步骤S5中，还包括：

为避免多维度权重矩阵的计算复杂度高，从而影响推荐速度，以及用户的偏好不是固定的，而是会随时间和情境变化的，为确保气象推荐的准确性并减少误差，采用了动态优化算法，所述动态优化算法使用极限来匹配推荐的速度和准确性。