CN104660712A - 一种离线下载方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明的实施方式提供了一种离线下载方法。该方法包括：根据资讯源的使用量计算所述资讯源的热度值；根据所述资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序。通过计算资讯源的热度值，根据资讯源的热度值确定离线下载顺序，可以按照离线下载顺序对资讯源进行自动离线下载，本发明的方法使得无需再通过手动方式进行资讯源离线下载，从而显著地提高了资讯源离线下载的效率，为用户带来了更好的体验。此外，本发明的另一个实施方式提供了一种离线下载装置。

Description

一种离线下载方法及装置

技术领域

本发明的实施方式涉及互联网技术领域，更具体地，本发明的实施方式涉及一种离线下载方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

随着移动互联网技术的发展，应用于移动客户端上的资讯类应用越来越多，而每个资讯类应用一般会提供多个资讯源供用户订阅，同时也为用户提供资讯源数据的离线下载功能。

现有技术中，资讯源的离线下载方案一般是由用户人工选择需要下载的资讯源并手动发起下载。

发明内容

但是，用户可能会使用多个资讯类应用，而每个资讯类应用又会订阅多个资讯源，如果采用现有技术中以人工方式进行资讯源下载，则需要重复多次下载过程，尤其是资讯源数量较多时，选择资讯源进行下载需要花费大量时间，效率低下。

而针对资讯源的自动下载，现有技术又缺乏对应的触发依据，特别是各个资讯源的下载顺序。

为此，非常需要一种对资讯源的自动排序方案，用于作为自动离线下载的依据。

在本上下文中，本发明的实施方式期望提供一种离线下载方法及装置。

在本发明实施方式的第一方面中，提供了一种离线下载方法，例如，该方法可以包括：根据资讯源的使用量计算所述资讯源的热度值；根据所述资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序。

在本发明实施方式的第二方面中，提供了一种离线下载装置，例如，该装置可以包括：计算单元，用于根据资讯源的使用量计算所述资讯源的热度值；第一确定单元，用于根据所述资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序。

根据本发明实施方式的离线下载方法和装置，可以根据资讯源的使用量计算获得资讯源的热度值，资讯源的热度值可以反映用户对资讯源的喜好程度，根据资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序，可以按照资讯源离线下载顺序自动对资讯源进行离线下载，有助于实现智能地资讯源离线下载，避免手动方式进行资讯源离线下载的麻烦，从而显著地减少了选择资讯源进行下载的时间，提高了效率，为用户带来了更好的体验。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

图1示意性地示出了根据本发明实施方式的一个示例性应用场景的框架示意图；

图2示意性地示出了本发明实施方式的离线下载方法一实施例的流程图；

图3示意性地示出了本发明实施例中计算资讯源的热度值的一实施方式的流程图；

图4示意性地示出了本发明实施例中进行资讯源离线下载的一实施方式的流程图；

图5示意性地示出了本发明实施方式的离线下载装置一实施例的结构图。

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

具体实施方式

下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种***、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。

根据本发明的实施方式，提出了一种离线下载的方法和装置。

在本文中，需要理解的是，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。

下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。

发明概述

本发明人发现，现有技术中移动客户端上的资讯类应用越来越多，而每个资讯类应用用户通常会订阅多个资讯源，而目前对资讯源数据的离线下载需要用户自行选择对哪些资讯源进行下载，并手动触发下载，这样，当用户订阅的资讯源很多时，手动进行资讯源的下载无疑是一件费时费力的事情，即实现资讯源下载的效率较低。

针对以上问题，发明人提出采用一种建模方案来反映用户对资讯源的喜好程度，即可以利用资讯源的使用量计算资讯源的热度值，再根据资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序，按照资讯源离线下载顺序对自动资讯源进行离线下载，而无需再通过手动方式进行资讯源离线下载，从而显著地提高了资讯源离线下载的效率，为用户带来了更好的体验；且按照资讯源离线下载顺序对资讯源进行离线下载，可以保证热度值高的资讯源得到优先下载，并减少数据的下载量。

在介绍了本发明的基本原理之后，下面具体介绍本发明的各种非限制性实施方式。

应用场景总览

首先参考图1，图1是本发明的实施方式的一个示例性应用场景的框架示意图。其中，用户通过用户设备上的客户端102与提供资讯类应用服务的服务器101进行交互。本领域技术人员可以理解，图1所示的框架示意图仅是本发明的实施方式可以在其中得以实现的一个示例。本发明实施方式的适用范围不受到该框架任何方面的限制。

需要注意的是，此处的用户设备可以是现有的、正在研发的或将来研发的、能够通过任何形式的有线和/或无线连接(例如，Wi-Fi、LAN、蜂窝、同轴电缆等)实现其上客户端102与服务器101交互的任何用户设备，包括但不限于：现有的、正在研发的或将来研发的智能手机、非智能手机、平板电脑、膝上型个人计算机、桌面型个人计算机、小型计算机、中型计算机、大型计算机等。

还需要注意的是，此处的服务器101仅是现有的、正在研发的或将来研发的、能够向用户提供资讯类应用服务的设备的一个示例。本发明的实施方式在此方面不受任何限制。

基于图1所示的框架，客户端102可以根据资讯源的使用量计算所述资讯源的热度值；然后，客户端102可以根据所述资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序。

可以理解的是，本发明的应用场景中，虽然此处和下面将本发明实施方式的动作描述为由客户端102执行，但是本发明在执行主体方面不受限制，只要执行了本发明实施方式所公开的动作即可。

示例性方法

下面结合图1的应用场景，参考图2-4来描述根据本发明示例性实施方式的用于离线下载的方法。需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本发明的精神和原理而示出，本发明的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本发明的实施方式可以应用于适用的任何场景。

参见图2，示出了本发明中离线下载方法一实施例的流程图，例如具体可以包括如下步骤：

步骤201、根据资讯源的使用量计算所述资讯源的热度值。

资讯源的热度值可以体现用户对资讯源的喜好程度，实现了用户对资讯源喜好程度的量化，热度值越高代表喜好程度越深。可以为资讯源的热度值建立资讯源热度模型，主要根据资讯源的使用量等信息来计算资讯源的热度值。各个资讯类应用均可以记录其提供的资讯源被用户使用的使用量情况，资讯源的使用量可以表征资讯源的实际使用程度，例如，可以使用单位时间内的使用次数或单位时间内的使用时长进行计量。

例如，在一些可能的实施方式中，步骤201的具体实现可以包括：将资讯源分为若干种类型；根据每种类型中各个资讯源的使用量以及该种类型中各个资讯源的修正值，进行加权计算得到各个资讯源的热度值。

每个资讯源均可以有一个类型属性，例如新闻类、娱乐类等等，则根据资讯源的类型属性资讯源可以被分为若干种类型。在计算资讯源热度值时考虑该资讯源所属类型，可以更真实反映用户的整体喜好程度以及不同分类情况下用户对资讯源的喜好程度。

在一些可能的实施方式中，根据每种类型中各个资讯源的使用量以及该种类型中各个资讯源的修正值，进行加权计算得到各个资讯源的热度值的具体实现可以包括：根据每种类型中各个资讯源的使用量之和、第一加权系数以及该种类型中当前资讯源的使用量获得第一计算项；根据该种类型中各个资讯源的修正值之和、所述第一加权系数以及该种类型中当前资讯源的修正值获得第二计算项；根据所述第一计算项、第二加权系数以及所述第二计算项得到该种类型中当前资讯源的热度值。

具体的，假设用户拥有资讯源S₁,…,S_n，每个资讯源有一个类型属性，对于任意类型T的资讯源S_T1,…,S_Tk，对应的热度值分别为R_T1,…,R_Tk，每个资讯源的使用量为U_T1,…,U_Tk，类型T下的全部资讯源的热度值总和为R_T，上述各个参数满足如下关系：

$R_{\mathrm{Ti}}=\mathrm{\α}\·U_{\mathrm{Ti}}+\mathrm{\β}\·\frac{R_T}{k}+d_{\mathrm{Ti}};$

$R_T=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{Ti}}.$

其中，R_Ti为第i个类型为T的资讯源的热度值，用于表征用户对资讯源的喜好程度，其值越大代表用户对该资讯源的喜好程度越高；α、β为加权系数，α的取值范围为α∈(0,1]，β的取值范围为β∈[0,1)且α+β＝1；k为类型为T的资讯源的总数，R_T为类型为T的资讯源的热度值总和；U_Ti为第i个类型为T的资讯源的使用量，表征资讯源的实际使用程度，可以使用单位时间内的使用次数或单位时间内的使用时长进行计量；d_Ti为第i个类型为T的资讯源的修正值，表征服务器后台数据与本地模型间可能存在的固定偏差，服务器后台数据可以从服务器接收，后台数据可以表示由服务器计量的各个资讯源的实际计量热度值，上述参数中的i均为正整数。

为防止以上各个参数数量级别差距过大，实际应用中可以选择对各个参数进行归一化处理，例如，使用线性转换、对数转换等方式进行归一化处理，可以根据实际需要确定归一化方式。

将上述关系转换为矩阵形式：

对矩阵进行移位计算可得：

其中，满秩，其逆矩阵一定存在。

这样对上述矩阵进行整理可以得到，资讯源热度模型为： $R_{\mathrm{Ti}}=\mathrm{\α}\·(\frac{\mathrm{\β}}{k(1-\mathrm{\β})}\·\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{U}_{\mathrm{Ti}}+U_{\mathrm{Ti}})+(\frac{\mathrm{\β}}{k(1-\mathrm{\β})}\·\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{\mathrm{Ti}}+d_{\mathrm{Ti}}),$ 可以利用该资讯源热度模型计算得到各个资讯源的热度值。

也即为每种类型中各个资讯源的使用量之和、β可以理解为第一加权系数，α可以理解为第二加权系数，U_Ti则为该种类型中当前资讯源的使用量，可以根据每种类型中各个资讯源的使用量之和、第一加权系数以及该种类型中当前资讯源的使用量获得第一计算项类似的，为该种类型中各个资讯源的修正值之和，d_Ti则为该种类型中当前资讯源的修正值，可以根据该种类型中各个资讯源的修正值之和、所述第一加权系数以及该种类型中当前资讯源的修正值获得第二计算项这样，该种类型中当前资讯源的热度值R_Ti可以根据所述第一计算项、第二加权系数以及所述第二计算项得到：

$R_{\mathrm{Ti}}=\mathrm{\α}\·(\frac{\mathrm{\β}}{k(1-\mathrm{\β})}\·\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{U}_{\mathrm{Ti}}+U_{\mathrm{Ti}})+(\frac{\mathrm{\β}}{k(1-\mathrm{\β})}\·\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{\mathrm{Ti}}+d_{\mathrm{Ti}}).$

该资讯源热度模型可以理解为各个资讯源热度值的本地模型，第二加权系数α、第一加权系数β的初始值可以根据经验值设定，d_Ti的初始值可以为0，即初始状态不使用后台数据时，资讯源热度模型可以为另外，当β＝0时，资讯源热度模型可以简化为R_Ti＝U_Ti+d_Ti，如果d_Ti也取值为0，则可以简化为直接使用资讯源的使用量计算资讯源的热度值。

本实施方式利用每种类型中各个资讯源的使用量以及该种类型中各个资讯源的修正值，进行加权计算得到各个资讯源的热度值，在计算单个资讯源的热度值时可以考虑该资讯源所在分类的热度值影响，更真实地反映用户的整体喜好信息；可以根据不同分类方式分别计算资讯源热度值，反映不同分类情况下用户对资讯源的喜好程度；另外，计算热度值时可以自由分配加权比重，便于应用对用户喜好程度的整体管理，通过调整加权比重也可以实现仅按照使用量计算的热度值，资讯源热度值模型简洁，计算量较小。

根据本发明的另一实施方式，还可以对计算得到各个资讯源的热度值进行修正。

在一些可能的实施方式中，所述对计算得到各个资讯源的热度值进行修正的具体实现可以包括：计算使误差函数最小的第一加权系数、第二加权系数以及该种类型中各个资讯源的修正值，利用所述使误差函数最小的第一加权系数、第二加权系数以及该种类型中各个资讯源的修正值，重新计算得到各个资讯源的热度值；所述误差函数为每种类型中各个资讯源的模型误差之和，所述模型误差为所述资讯源的实际计量热度值与该资讯源计算得到的热度值之差。

也即计算使误差函数最小的第二加权系数α、第一加权系数β、该种类型中资讯源的修正值d_Ti的取值，将所述α、β、d_Ti的初始值修正为所述使误差函数最小的α、β、d_Ti的取值；

所述误差函数为每种类型中各个资讯源的模型误差之和，即其中，e_Ti为第i个类型为T的资讯源的模型误差，也就是所述资讯源的实际计量热度值与该资讯源的热度值之差： $e_{\mathrm{Ti}}=R_{\mathrm{Ti}}^{\′}-R_{\mathrm{Ti}}=R_{\mathrm{Ti}}^{\′}-\mathrm{\α}\·(\frac{\mathrm{\β}}{k(1-\mathrm{\β})}\·\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{U}_{\mathrm{Ti}}+U_{\mathrm{Ti}})-(\frac{\mathrm{\β}}{k(1-\mathrm{\β})}\·\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{\mathrm{Ti}}+d_{\mathrm{Ti}}),$ R′_Ti为第i个类型为T的资讯源的实际计量热度值，α、β为加权系数，α+β＝1，k为类型为T的资讯源的总数，U_Ti为第i个类型为T的资讯源的使用量，d_Ti为第i个类型为T的资讯源的修正值。

即如果接收服务器后台数据(资讯源的实际计量热度值R′_Ti)可以修正上述资讯源热度值模型，也就是说利用R′_Ti确定参数α、β、d_Ti的取值。接收资讯源的实际计量热度值后，通过计算获得使误差函数最小的α、β、d_Ti，求解使误差函数最小的α、β、d_Ti的取值可以使用机器学习、支持向量机、神经网络等智能算法进行求解，本实施方式中对求解的方式并不进行限定。

将求解获得的α、β、d_Ti的取值重新带入资讯源热度值模型： $R_{\mathrm{Ti}}=\mathrm{\α}\·(\frac{\mathrm{\β}}{k(1-\mathrm{\β})}\·\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{U}_{\mathrm{Ti}}+U_{\mathrm{Ti}})+(\frac{\mathrm{\β}}{k(1-\mathrm{\β})}\·\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{\mathrm{Ti}}+d_{\mathrm{Ti}}),$ 重新计算得到各个资讯源的热度值，完成对计算得到各个资讯源的热度值进行修正的过程，可以使计算更加精确。

根据本发明的另一实施方式，还可以根据所述资讯源的使用频率确定对计算得到各个资讯源的热度值进行修正的时间间隔。

对资讯源的热度值进行修正的时间间隔可以动态调整，根据用户使用习惯确定：用户对资讯源离线数据的使用频率越高，时间间隔可以越短，即资讯源离线数据使用频率与进行修正的时间间隔成反相关，进一步地，用户使用资讯源离线数据频率越高的时段可以给予越短的修正时间间隔，即各个时段资讯源的使用频率与修正时间间隔成反相关，例如用户在晚间较少使用资讯源离线数据，可以在晚间停止修正。

本实施方式可以利用后台数据进行资讯源热度值的修正，使资讯源热度值更为准确、实时。

步骤202、根据所述资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序。

确定资讯源离线下载顺序后，可以按照所述资讯源离线下载顺序对所述资讯源进行离线下载。

例如，在一些可能的实施方式中，步骤202的具体实现可以包括：根据所述资讯源的热度值确定热度等级L_j，L_j＝j，j的取值范围为1至n的正整数，n为所述热度等级的总数；每个所述热度等级L_j对应下载参数P_j，P_j的取值范围为1至j的正整数，P_j的初始值为1；

将第一更新等级L_M以及满足P_j＝j的下载参数对应的热度等级确定为更新等级加入更新等级序列，L_M的初始值为1，M的取值范围为为1至n的正整数；

按照所述更新等级序列确定资讯源离线下载顺序，同一更新等级内的资讯源按照所述资讯源的热度值由高至低排序确定资讯源离线下载顺序；

更新所述下载参数P_j＝P_j+1，其中，如果P_j>j，则P_j＝1；更新所述第一更新等级L_M＝L_M+1，其中，如果L_M>n，则L_M＝1。

也即设置热度等级L_j＝j，j∈(1,…,n)，热度等级取值越小表示热度等级越高，将资讯源的热度值排序，按照热度等级的数量，将资讯源进行划分，确定对应的热度等级。例如，有40个资讯源，热度等级的总数为4，则可以将资讯源的热度值排序在前10的资讯源确定为具有热度等级L₁，以此类推，确定热度等级L₂、L₃、L₄。每个热度等级分别对应一个下载参数P_j，P_j∈(1,…,n)，初始值为1，每次进行资讯源离线下载的第一更新等级为L_M，然后检查除L_M外的每一个热度等级，如果有热度等级对应的下载参数P_j＝j，则将该热度等级也加入更新等级序列。可以按照更新等级序列顺序对更新等级内的资讯源进行离线下载，同一更新等级内的资讯源按照资讯源的热度值由高至低进行离线下载。在一次离线下载完成后，更新下载参数P_j＝P_j+1，其中，如果P_j>j，则P_j＝1；更新第一更新等级L_M＝L_M+1，其中，如果L_M>n，则L_M＝1。

以将资讯源划分为4个热度等级为例，对确定资讯源离线下载顺序进行说明。热度等级L₁＝1、L₂＝2、L₃＝3、L₄＝4分别对应的下载参数P₁＝1、P₂＝1、P₃＝1、P₄＝1，在热度等级中第一更新等级L_M＝1，则第一更新等级为L₁，加入更新等级序列；一次离线下载完成后，L_M＝2，P₁＝1、P₂＝2、P₃＝2、P₄＝2，则将第一更新等级为L₂，以及P₁＝1对应的热度等级L₁加入更新等级序列；以此类推，确定每次离线下载的资讯源离线下载顺序。

参见下表所示，是更新等级序列的变化情况：

下载参数	P1	P2	P3	P4	更新等级序列
						1	1	1	1	1	L1
2	1	2	2	2	L2，L1
						3	1	1	3	3	L3，L1
4	1	2	1	4	L4，L1，L2
						5	1	1	2	1	L1
6	1	2	3	2	L2，L1，L3
						7	1	1	1	3	L3，L1
8	1	2	2	4	L4，L1，L2
						9	1	1	3	1	L1，L3
10	1	2	1	2	L2，L1
						11	1	1	2	3	L3，L1

12

1

2

3

4

L4，L1，L2，L3

根据本发明的另一实施方式，还可以根据所述资讯源的使用频率确定按照资讯源离线下载顺序进行资讯源离线下载的时间间隔。

对资讯源离线下载的时间间隔可以动态调整，根据用户使用习惯确定：用户对资讯源离线数据的使用频率越高，时间间隔可以越短，即资讯源离线数据使用频率与离线下载时间间隔成反相关，进一步地，用户使用资讯源离线数据频率越高的时段可以给予越短的下载时间间隔，即各个时段资讯源的使用频率与离线下载时间间隔成反相关，例如用户在晚间较少使用资讯源离线数据，可以在晚间停止资讯源离线下载。

本实施方式可以保证热度值高的资讯源的优先离线下载，同时避免部分资讯源的过多下载，从而减少下载量。

参见图3，再结合实际应用情况，对根据资讯源的使用量计算所述资讯源的热度值进行说明，可以包括如下步骤：

步骤301、使用α、β以及d_Ti的初始值利用资讯源热度模型 $R_{\mathrm{Ti}}=\mathrm{\α}\·(\frac{\mathrm{\β}}{k(1-\mathrm{\β})}\·\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{U}_{\mathrm{Ti}}+U_{\mathrm{Ti}})+(\frac{\mathrm{\β}}{k(1-\mathrm{\β})}\·\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{\mathrm{Ti}}+d_{\mathrm{Ti}}),$ 计算资讯源的热度值。其中，α、β的初始值可以根据经验值设定，d_Ti的初始值可以为0。

步骤302、判断用户是否允许使用服务器实际计量热度值，如果是，进入步骤303，如果否，进入步骤306。

步骤303、设置对计算得到各个资讯源的热度值进行修正的时间间隔。

步骤304、启动定时器，等待达到对计算得到各个资讯源的热度值进行修正的时间间隔。

步骤305、定时器定时时间到，关闭定时器，向服务器请求资讯源的实际计量热度值，计算使误差函数最小的α、β以及d_Ti，重新利用资讯源热度模型 $R_{\mathrm{Ti}}=\mathrm{\α}\·(\frac{\mathrm{\β}}{k(1-\mathrm{\β})}\·\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{U}_{\mathrm{Ti}}+U_{\mathrm{Ti}})+(\frac{\mathrm{\β}}{k(1-\mathrm{\β})}\·\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{\mathrm{Ti}}+d_{\mathrm{Ti}}),$ 计算资讯源的热度值，返回步骤304。

步骤306、结束操作。

参见图4，再结合实际应用情况，对资讯源离线下载进行说明，可以包括如下步骤：

步骤401、判断是否用户授权进行离线下载，如果是，进入步骤402，如果否，进入步骤406。

步骤402、设置对资讯源离线下载的时间间隔。

步骤403、启动定时器，等待达到对资讯源离线下载的时间间隔。

步骤404、定时器定时时间到，关闭定时器，检测网络状况，判断是否在wifi(WirelessFidelity，无线保真)网络下，如果是，进入步骤405，如果否，返回步骤403。

步骤405、根据资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序，按照资讯源离线下载顺序对所述资讯源进行离线下载，返回步骤403。

根据资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序可以参见上述实施例所述，在此不再赘述。

步骤406、结束操作。

本实施方式在用户许可的情况下，可以自动根据网络情况为用户离线下载资讯源，而不会耗费计费流量。

这样，根据本发明实施方式的离线下载方法，可以根据资讯源的使用量计算获得资讯源的热度值，资讯源的热度值可以反映用户对资讯源的喜好程度，根据资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序，可以按照资讯源离线下载顺序自动对资讯源进行离线下载，有助于实现智能地资讯源离线下载，避免手动方式进行资讯源离线下载的麻烦，从而显著地减少了选择资讯源进行下载的时间，提高了效率，为用户带来了更好的体验。

示例性设备

在介绍了本发明示例性实施方式的方法之后，接下来，参考图5对本发明示例性实施方式的、用于离线下载的装置进行介绍。

参见图5，示出了本发明中确定离线下载装置一实施例的结构图，例如具体可以包括：

计算单元501，用于根据资讯源的使用量计算所述资讯源的热度值。

例如，在一些可能的实施方式中，所述计算单元501可以包括：

分类子单元5011，用于将资讯源分为若干种类型。

计算子单元5012，根据每种类型中各个资讯源的使用量以及该种类型中各个资讯源的修正值，进行加权计算得到各个资讯源的热度值。

在一些可能的实施方式中，所述计算子单元5012可以具体用于：

根据每种类型中各个资讯源的使用量之和、第一加权系数以及该种类型中当前资讯源的使用量获得第一计算项；

根据该种类型中各个资讯源的修正值之和、所述第一加权系数以及该种类型中当前资讯源的修正值获得第二计算项；

根据所述第一计算项、第二加权系数以及所述第二计算项得到该种类型中当前资讯源的热度值。

根据本发明的另一实施方式，还可以包括：修正单元，用于对计算得到各个资讯源的热度值进行修正。

在一些可能的实施方式中，所述修正单元可以具体用于：

计算使误差函数最小的第一加权系数、第二加权系数以及该种类型中各个资讯源的修正值，利用所述使误差函数最小的第一加权系数、第二加权系数以及该种类型中各个资讯源的修正值，重新计算得到各个资讯源的热度值；所述误差函数为每种类型中各个资讯源的模型误差之和，所述模型误差为所述资讯源的实际计量热度值与该资讯源计算得到的热度值之差。

根据本发明的另一实施方式，还可以包括：第二确定单元，用于根据所述资讯源的使用频率确定对计算得到各个资讯源的热度值进行修正的时间间隔。

第一确定单元502，用于根据所述资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序。

在一些可能的实施方式中，所述第一确定单元502可以包括：

第一确定子单元5021，用于根据所述资讯源的热度值确定热度等级L_j，L_j＝j，j的取值范围为1至n的正整数，n为所述热度等级的总数；每个所述热度等级L_j对应下载参数P_j，P_j的取值范围为1至j的正整数，P_j的初始值为1。

第二确定子单元5022，用于将第一更新等级L_M以及满足P_j＝j的下载参数对应的热度等级确定为更新等级加入更新等级序列，L_M的初始值为1，M的取值范围为为1至n的正整数。

第三确定子单元5023，用于按照所述更新等级序列确定资讯源离线下载顺序，同一更新等级内的资讯源按照所述资讯源的热度值由高至低排序确定资讯源离线下载顺序。

更新子单元5024，用于更新所述下载参数P_j＝P_j+1，其中，如果P_j>j，则P_j＝1；更新所述第一更新等级L_M＝L_M+1，其中，如果L_M>n，则L_M＝1。

根据本发明的另一实施方式，还可以包括：第三确定单元，用于根据所述资讯源的使用频率确定按照资讯源离线下载顺序进行资讯源离线下载的时间间隔。

这样，根据本发明实施方式的离线下载装置，可以根据资讯源的使用量计算获得资讯源的热度值，资讯源的热度值可以反映用户对资讯源的喜好程度，根据资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序，可以按照资讯源离线下载顺序自动对资讯源进行离线下载，有助于实现智能地资讯源离线下载，避免手动方式进行资讯源离线下载的麻烦，从而显著地减少了选择资讯源进行下载的时间，提高了效率，为用户带来了更好的体验。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了离线下载装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多装置的特征和功能可以在一个装置中具体化。反之，上文描述的一个装置的特征和功能可以进一步划分为由多个装置来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。

Claims (10)

1.一种离线下载方法，包括：

根据资讯源的使用量计算所述资讯源的热度值；

根据所述资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据资讯源的使用量计算所述资讯源的热度值，包括：

将资讯源分为若干种类型；

根据每种类型中各个资讯源的使用量以及该种类型中各个资讯源的修正值，进行加权计算得到各个资讯源的热度值。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据每种类型中各个资讯源的使用量以及该种类型中各个资讯源的修正值，进行加权计算得到各个资讯源的热度值，包括：

根据每种类型中各个资讯源的使用量之和、第一加权系数以及该种类型中当前资讯源的使用量获得第一计算项；

根据该种类型中各个资讯源的修正值之和、所述第一加权系数以及该种类型中当前资讯源的修正值获得第二计算项；

根据所述第一计算项、第二加权系数以及所述第二计算项得到该种类型中当前资讯源的热度值。

4.根据权利要求3所述的方法，还包括：

对计算得到各个资讯源的热度值进行修正。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对计算得到各个资讯源的热度值进行修正，包括：

计算使误差函数最小的第一加权系数、第二加权系数以及该种类型中各个资讯源的修正值，利用所述使误差函数最小的第一加权系数、第二加权系数以及该种类型中各个资讯源的修正值，重新计算得到各个资讯源的热度值；所述误差函数为每种类型中各个资讯源的模型误差之和，所述模型误差为所述资讯源的实际计量热度值与该资讯源计算得到的热度值之差。

6.根据权利要求4所述的方法，还包括：

根据所述资讯源的使用频率确定对计算得到各个资讯源的热度值进行修正的时间间隔。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序，包括：

根据所述资讯源的热度值确定热度等级L_j，L_j＝j，j的取值范围为1至n的正整数，n为所述热度等级的总数；每个所述热度等级L_j对应下载参数P_j，P_j的取值范围为1至j的正整数，P_j的初始值为1；

将第一更新等级L_M以及满足P_j＝j的下载参数对应的热度等级确定为更新等级加入更新等级序列，L_M的初始值为1，M的取值范围为为1至n的正整数；

按照所述更新等级序列确定资讯源离线下载顺序，同一更新等级内的资讯源按照所述资讯源的热度值由高至低排序确定资讯源离线下载顺序；

更新所述下载参数P_j＝P_j+1，其中，如果P_j＞j，则P_j＝1；更新所述第一更新等级L_M＝L_M+1，其中，如果L_M＞n，则L_M＝1。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

根据所述资讯源的使用频率确定按照资讯源离线下载顺序进行资讯源离线下载的时间间隔。

9.一种离线下载装置，包括：

计算单元，用于根据资讯源的使用量计算所述资讯源的热度值；

第一确定单元，用于根据所述资讯源的热度值确定资讯源离线下载顺序。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述计算单元包括：

分类子单元，用于将资讯源分为若干种类型；

计算子单元，根据每种类型中各个资讯源的使用量以及该种类型中各个资讯源的修正值，进行加权计算得到各个资讯源的热度值。