CN109684535B - 热度特征值确定方法、数据淘汰方法、客户端、服务器和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种热度特征值确定方法、数据淘汰方法、客户端、服务器、和存储介质。所述数据淘汰方法包括：基于热度属性信息，淘汰数据集合中的至少一个数据，其中，所述数据集合包括至少一个数据；每个数据具有热度属性信息；所述热度属性信息包括所述数据的第一被访问次数和/或拥有所述数据的客户端数量。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种热度特征值确定方法、数据淘汰方法、客户端、服务器和存储介质。
背景技术
P2P(peer-to-peer，点对点)计算机网络，是一种对等计算机网络。在P2P计算机网络中，客户端本地通常存储有多个数据，并且依赖于客户端之间的带宽传输所述多个数据。因此，P2P计算机网络通常具有可扩展性、健壮性、隐私保护、负载均衡等特点。鉴于P2P计算机网络的诸多优势，P2P计算机网络的应用变得越来越广泛。
在P2P计算机网络中，客户端本地通常需要存储多个数据。但是，客户端的存储能力通常是有限的。因此，客户端通常需要对存储的一个或多个数据进行淘汰。现有技术中，客户端可以统计已存储各个数据的被访问次数。如此，在需要淘汰数据时，客户端可以优先淘汰被访问次数少的数据。
在实现本申请过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题。
由客户端统计的数据被访问次数，通常无法很好地评价该数据被访问的频繁程度。上述现有技术中，客户端优先淘汰被访问次数少的数据，从而有可能将被访问频繁的数据淘汰掉。
例如，对于新发布数据，其在初始时间区间内被访问次数较小，但在后续时间区间内被访问次数会增大。基于新发布数据被访问次数，来评价新发布数据被访问频繁程度，通常会得到所有新发布数据被访问频繁程度均较低的错误结果。从而，在需要淘汰数据时，客户端可能会将新发布数据淘汰掉。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种热度特征值确定方法、数据淘汰方法、客户端、服务器和存储介质，以避免淘汰被访问频繁的数据。
为实现上述目的，本申请实施例提供一种热度特征值确定方法，包括：基于发布时刻，确定数据的第一权重值和第二权重值；其中，所述数据具有热度属性信息和预置热度特征值；所述第一权重值与所述热度属性信息相对应；所述第二权重值与所述预置热度特征值相对应；基于所述第一权重值、所述第二权重值、所述热度属性信息和所述预置热度特征值，确定所述数据的当前热度特征值。
为实现上述目的，本申请实施例提供一种服务器，包括：存储器和处理器；所述存储器，用于存储程序指令；所述处理器通过执行所述程序指令实现的功能包括：基于发布时刻，确定数据的第一权重值和第二权重值；其中，所述数据具有热度属性信息和预置热度特征值；所述第一权重值与所述热度属性信息相对应；所述第二权重值与所述预置热度特征值相对应；基于所述第一权重值、所述第二权重值、所述热度属性信息和所述预置热度特征值，确定所述数据的当前热度特征值。
为实现上述目的，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：基于发布时刻，确定数据的第一权重值和第二权重值；其中，所述数据具有热度属性信息和预置热度特征值；所述第一权重值与所述热度属性信息相对应；所述第二权重值与所述预置热度特征值相对应；基于所述第一权重值、所述第二权重值、所述热度属性信息和所述预置热度特征值，确定所述数据的当前热度特征值。
为实现上述目的，本申请实施例提供一种数据淘汰方法，包括：基于热度属性信息，淘汰数据集合中的至少一个数据，其中，所述数据集合包括至少一个数据；每个数据具有热度属性信息。
为实现上述目的，本申请实施例提供一种客户端，包括：存储器和处理器；所述存储器，用于存储程序指令；所述处理器通过执行所述程序指令实现的功能包括：基于热度属性信息，淘汰数据集合中的至少一个数据，其中，所述数据集合包括至少一个数据；每个数据具有热度属性信息。
为实现上述目的，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：基于热度属性信息，淘汰数据集合中的至少一个数据，其中，所述数据集合包括至少一个数据；每个数据具有热度属性信息。
由以上本申请实施例提供的技术方案可见，在本申请实施例中，所述客户端可以基于热度属性信息，淘汰数据集合中的至少一个数据。其中，所述数据集合可以包括至少一个数据；每个数据可以具有热度属性信息；所述热度属性信息可以包括所述数据的第一被访问次数和/或拥有所述数据的客户端数量。与现有技术相比，数据的第一被访问次数和拥有该数据的客户端数量可以更加准确地评价该数据被访问的频繁程度。因此，本申请实施例可以避免淘汰被访问频繁的数据。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例中一个典型的对等计算机网络示意图；
图2为本申请实施例中一种热度特征值确定方法的流程图；
图3为本申请实施例中一种热度特征值确定方法的流程图；
图4为本申请实施例中一种数据淘汰方法的流程图；
图5为本申请实施例中一种获取热度特征值的流程图；
图6为本申请实施例中一种数据淘汰方法的流程图；
图7为本申请实施例一种服务器的功能结构示意图；
图8为本申请实施例一种客户端的功能结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，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。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
为了方便本领域技术人员理解本申请实施例提供的技术方案，下面先对一个典型的对等计算机网络进行介绍。所述对等计算机网络例如可以包括P2P计算机网络和P4P(Proactive network Provider Participation for P2P)计算机网络等等。
请参阅图1。一个典型的对等计算机网络可以包括客户端A、客户端B、客户端C和服务器D。客户端A、客户端B、客户端C和服务器D之间可以相互进行通信。
在所述对等计算机网络中，客户端A、客户端B和客户端C可以分别存储有至少一个数据。每个数据可以为一个完整的数据文件，例如，视频数据文件、音频数据文件、图像数据文件、文本数据文件等等；或者，每个数据还可以为完整数据文件中一个或多个数据单元中的一个数据单元，例如，视频数据单元、音频数据单元、图像数据单元、文本数据单元等等。客户端A、客户端B和客户端C中存储的数据可以相同，也可以不同，还可以部分相同。例如，客户端A可以存储有数据DATA1和数据DATA2；客户端B可以存储有数据DATA3和数据DATA4；客户端C可以存储有数据DATA2、数据DATA3和数据DATA4。
在所述对等计算机网络中，服务器D可以记录客户端A、客户端B和客户端C中数据的描述信息。数据的描述信息可以用于描述该数据，包括但不限于该数据的标识、容量值、和至少一个链接地址等。其中，数据的标识可以用于唯一标识该数据，具体可以为该数据的名称或编码等。所述编码例如可以为哈希值，包括但不限于MD5(Message DigestAlgorithm，消息摘要算法)值、SHA1(Secure Hash Algorithm，安全散列算法)值、SHA256、SHA384、SHA512值、和CRC32(Cyclic Redundancy Check，循环冗余校验算法)值等等。数据的容量值可以用于描述该数据的容量大小，具体例如可以为50M、1G、或1T等。数据的链接地址可以指向该数据，具体可以为拥有该数据的客户端地址。所述客户端地址例如可以为客户端的IP地址。当然，数据的链接地址还可以为其它地址。例如，URL(Uniform ResourceLocator)地址。需要说明的是，鉴于拥有一个数据的客户端数量可以为一个或多个，服务器D记录的该数据的链接地址数量也可以为一个或多个；不同的链接地址可以指向位于不同客户端中的该数据。
例如，客户端A可以存储有数据DATA1和数据DATA2；客户端B可以存储有数据DATA3和数据DATA4；客户端C可以存储有数据DATA2、数据DATA3和数据DATA4。服务器D可以采用如下表1来记录客户端A、客户端B和客户端C中数据的描述信息。
表1
| 数据 | 标识 | 容量值 | 链接地址 |
| DATA1 | XXX | XXX | 客户端A地址 |
| DATA2 | XXX | XXX | 客户端A地址、客户端C地址 |
| DATA3 | XXX | XXX | 客户端B地址、客户端C地址 |
| DATA4 | XXX | XXX | 客户端B地址、客户端C地址 |
上述表1中，数据DATA1的链接地址可以包括客户端A地址；数据DATA2的链接地址可以包括客户端A地址和客户端C地址；数据DATA3的链接地址可以包括客户端B地址和客户端C地址；数据DATA4的链接地址可以包括客户端B地址和客户端C地址。
在所述对等计算机网络中，客户端A、客户端B和客户端C可以同时为数据获取者(Client)和数据提供者(Server)。例如，客户端A可以存储有数据DATA1和数据DATA2；客户端B可以存储有数据DATA3和数据DATA4；客户端C可以存储有数据DATA2、数据DATA3和数据DATA4；服务器D可以采用上述表1来记录客户端A、客户端B和客户端C中数据的描述信息。那么，在需要获取数据DATA4时，客户端A可以向服务器D发送数据获取请求，所述数据获取请求中可以携带有数据DATA4的标识。服务器D可以接收数据获取请求；可以基于数据DATA4的标识来获取数据DATA4的至少一个链接地址；可以向客户端A返回数据DATA4的至少一个链接地址。客户端A可以接收数据DATA4的至少一个链接地址；可以基于数据DATA4的至少一个链接地址来获取数据DATA4。
在所述对等计算机网络中，客户端A、客户端B或客户端C在获得一个数据以后，可以向服务器D发布该数据，以便于其它客户端能够从自身处获得该数据。
例如，继续沿用上例，客户端A在获得数据DATA4后，可以向服务器D发布数据DATA4，以便于客户端B或客户端C能够从自身处获得数据DATA4。具体地，客户端A可以向服务器D发送数据DATA4的发布信息。数据DATA4的发布信息可以包括数据DATA4的标识、和客户端A中数据DATA4的链接地址。当然，数据DATA4的发布信息还可以包括其它信息，例如，数据DATA4的容量值。服务器D可以接收数据DATA4的发布信息；可以将数据DATA4的标识、和客户端A中数据DATA4的链接地址进行对应存储。从而，服务器D可以更新上述表1，得到如下表2。
表2
| 数据 | 标识 | 容量值 | 链接地址 |
| DATA1 | XXX | XXX | 客户端A地址 |
| DATA2 | XXX | XXX | 客户端A地址、客户端C地址 |
| DATA3 | XXX | XXX | 客户端B地址、客户端C地址 |
| DATA4 | XXX | XXX | 客户端B地址、客户端C地址、客户端A地址 |
上述表2中，数据DATA1的链接地址可以包括客户端A地址；数据DATA2的链接地址可以包括客户端A地址和客户端C地址；数据DATA3的链接地址可以包括客户端B地址和客户端C地址；数据DATA4的链接地址可以包括客户端B地址、客户端C地址和客户端A地址。
本申请实施例提供一种热度特征值确定方法。所述热度特征值确定方法可以应用于服务器。所述服务器可以为一个服务器，还可以为包括多个服务器的服务器集群。所述服务器可以应用于任意计算机网络，例如，对等计算机网络和客户端/服务器计算机网络。所述计算机网络可以包括至少一个客户端，所述客户端可以包括智能手机、平板电子设备、便携式计算机、个人数字助理(PDA)、工控机、个人计算机(PC机)、路由器、具有网络通信功能的电视机和网络机顶盒等。每个客户端可以存储有零个、一个或多个数据。所述服务器可以记录每个客户端中数据的描述信息。其中，数据的描述信息可以用于描述该数据，包括但不限于该数据的标识、容量值、和至少一个链接地址等。
请参阅图2。所述热度特征值确定方法可以包括如下步骤。
步骤S11：基于发布时刻，确定数据的第一权重值和第二权重值。
在本实施例中，所述数据可以为一个完整的数据文件；或者，还可以为完整数据文件中一个或多个数据单元中的一个数据单元。所述数据可以具有热度属性信息和预置热度特征值。所述热度属性信息可以包括所述数据的被访问次数和/或拥有所述数据的客户端数量。需要说明的是，步骤S11和后续步骤S12所述的数据可以为所述计算机网络中任意客户端中的任意数据，所述计算机网络中的服务器可以记录有所述数据的描述信息。
在需要获取数据时，所述计算机网络中的客户端可以向所述服务器发送数据获取请求，所述数据获取请求中可以携带有该数据的标识。所述服务器可以接收所述数据获取请求；可以基于该数据的标识来获取该数据的至少一个链接地址；可以向该客户端返回所述至少一个链接地址。该客户端可以接收所述至少链接地址；可以基于所述至少一个链接地址来获取该数据。如此，所述服务器可以将接收到携带有数据标识的数据获取请求的次数，作为该数据标识所标识数据的被访问次数。例如，所述服务器可以将在一个时间区间内，接收到携带有数据标识的数据获取请求的次数，作为该数据标识所标识数据的被访问次数；该时间区间可以根据实际需要灵活设定，例如可以为30天、40天、或50天。
在获得一个数据以后，所述计算机网络中的客户端还可以向所述服务器发送该数据的发布信息，以向所述服务器发布该数据，使得所述计算机网络中的其它客户端能够从自身处获得该数据。数据的发布信息可以包括该数据的标识和链接地址；当然，所述发布信息还可以包括其它信息，例如，该数据的容量值。如此，所述服务器可以将数据的链接地址数量，作为所述计算机网络中拥有该数据的客户端数量。例如，前述表2中，数据DATA4的链接地址数量可以为3个，从而，所述计算机网络中拥有数据DATA4的客户端数量为3个。
所述预置热度特征值可以为一个指定值，具体大小可以根据实际需要灵活设定。例如，可以为50、60、75、或100等。
在本实施例中，在获得一个数据以后，所述计算机网络中的客户端可以向所述服务器发送该数据的发布信息。通常地，所述计算机网络中的一个或多个客户端可以向所述服务器发送同一数据的发布信息，所述服务器可以一次或多次接收到同一数据的发布信息。如此，所述服务器可以将首次接收到数据的发布信息的时刻，作为该数据的发布时刻。
在本实施例的一个场景示例中，所述计算机网络可以包括客户端A、客户端B、客户端C和服务器D。客户端A可以存储有数据DATA1和数据DATA2；客户端B可以存储有数据DATA3和数据DATA4；客户端C可以存储有数据DATA2、数据DATA3和数据DATA4。所述服务器可以采用如下表3来记录客户端A、客户端B和客户端C中数据的描述信息、发布时刻、被访问次数、拥有的客户端数量和预置热度特征值。
表3
在本实施例中，所述第一权重值可以与所述热度属性信息相对应。所述第一权重值具体可以为大于或等于0的实数。所述第一权重值可以跟随时间的变化而变化。所述第二权重值可以与所述预置热度特征值相对应。所述第二权重值具体可以为大于或等于0的实数。所述第二权重值可以跟随时间的变化而变化。所述第二权重值与所述第一权重值可以具有关联关系。例如，所述第二权重值与所述第一权重值的和可以为任意常数，例如1、2、5等等。
例如，在数据的发布时刻t0，数据的第一权重值可以为0，所述数据的第二权重值可以为1，所述第一权重值和所述第二权重值的和可以为1。从时刻t0开始，随着时间的推移，所述数据的第一权重值可以逐渐变大，所述数据的第二权重值可以逐渐变小。在所述第一权重值和所述第二权重值变化的过程中，所述第一权重值和所述第二权重值的和可以保持为1。在时刻t1，所述数据的第一权重值可以为1，所述数据的第二权重值可以为0。从时刻t1开始，随着时间的推移，所述数据的第一权重值可以保持为1，所述数据的第二权重值可以保持为0。
在本实施例中，所述热度属性信息可以对应有第一初始权重值。所述预置热度特征值可以对应有第二初始权重值。所述第一初始权重值和所述第二初始权重值具体均可以为大于或等于0的实数。如此，所述服务器可以计算当前时刻和所述发布时刻的差值；可以基于所述差值和所述第一初始权重值，计算第一权重值；可以基于所述差值和所述第二初始权重值，计算第二权重值。
例如，所述服务器可以基于公式w1＝wi1+kt，计算第一权重值；可以基于公式w2＝wi2-kt，计算第二权重值。其中，w1可以表示所述第一权重值；wi1可以表示所述第一初始权重值；k可以表示变更系数，具体可以为大于或等于0的实数，例如0.1、0.15、或0.3等；t可以表示所述差值。w2可以表示所述第二权重值；wi2可以表示所述第二初始权重值。当然，本领域技术人员应该能够理解，以上第一权重值和第二权重值的计算公式仅为示例，在实际上还可以有其它的公式或方法来计算第一权重值和第二权重值。
步骤S12：基于所述第一权重值、所述第二权重值、所述热度属性信息和所述预置热度特征值，确定所述数据的当前热度特征值。
在本实施例中，数据的当前热度特征值可以表示该数据在当前时刻或当前时间区间，被所述计算机网络中的客户端访问的频繁程度。所述当前热度特征值具体可以为数字或字符串等。所述当前热度特征值与其表示的频繁程度可以正相关。
在本实施例中，所述服务器可以基于所述热度属性信息和所述第一权重值，确定当前热度特征值的第一分量；可以基于所述预置热度特征值和所述第二权重值，确定当前热度特征值的第二分量；可以基于所述第一分量和所述第二分量，确定当前热度特征值。
所述服务器可以将所述热度属性信息和所述第一权重值进行数学运算；可以将数学运算的结果作为当前热度特征值的第一分量。所述数学运算包括但不限于加法、减法、乘法、除法、及其任意适当组合等。例如，所述热度属性信息可以包括所述数据的被访问次数，所述服务器可以将所述被访问次数和所述第一权重值进行数学运算。又如，所述热度属性信息可以包括拥有所述数据的客户端数量，所述服务器可以将所述客户端数量和所述第一权重值进行数学运算。又如，所述热度属性信息可以同时包括所述数据的被访问次数和拥有所述数据的客户端数量，所述服务器可以将所述被访问次数、所述客户端数量和所述第一权重值进行数学运算。
所述服务器可以将所述预置热度特征值和所述第二权重值进行数学运算；可以将数学运算的结果作为当前热度特征值的第二分量。所述数学运算包括但不限于加法、减法、乘法、除法、及其任意适当组合等。
所述服务器可以将所述第一分量和所述第二分量进行数学运算；可以将数学运算的结果作为当前热度特征值。所述数学运算包括但不限于加法、减法、乘法、除法、及其任意适当组合等。
例如，所述热度属性信息可以包括所述数据的被访问次数和拥有所述数据的客户端数量。那么，所述服务器可以基于公式S＝w1f(m,n)+w2I计算当前热度特征值。其中，S可以表示当前热度特征值；w1可以表示所述第一权重值；m可以表示所述数据的被访问次数；n可以表示拥有所述数据的客户端数量；f(m,n)可以表示数学运算函数；w1f(m,n)可以表示当前热度特征值的第一分量；w2可以表示所述第二权重值；I可以表示所述预置热度特征值；w2I可以表示当前热度特征值的第二分量。当然，本领域技术人员应该能够理解，以上当前热度特征值的计算公式仅为示例，在实际上还可以有其它的公式或方法计算当前热度特征值。
在本实施例的一个场景示例中，所述服务器可以每间隔一定的时间区间，确定该数据的当前热度特征值。所述时间区间可以根据实际需要灵活设定。例如，可以为20分钟、40分钟、或50分钟等。
请参阅图3。在本实施例的另一个场景示例中，在需要获取数据时，所述计算机网络中的客户端可以向所述服务器发送数据获取请求，所述数据获取请求中可以携带有该数据的标识。所述服务器可以接收所述数据获取请求；可以基于该数据的标识获取该数据的至少一个链接地址；可以变更该数据的被访问次数，例如可以将该数据的被访问次数加1；可以向所述客户端发送所述至少一个链接地址。所述客户端可以接收所述至少一个链接地址；可以基于所述至少一个链接地址，获取该数据。
在获该数据以后，所述客户端还可以向所述服务器发送该数据的发布信息。所述服务器可以接收该数据的发布信息；可以存储该数据的发布信息；可以变更拥有该数据的客户端数量，例如可以将拥有该数据的客户端数量加1；可以基于该数据的被访问次数，以及拥有该数据的客户端数量，确定该数据的当前热度特征值；可以向所述客户端发送该数据的当前热度特征值。所述计算机网络中的客户端可以接收该数据的当前热度特征值，以便于淘汰本地存储的数据。关于淘汰的过程在后续会有详细的介绍。
在本实施例的一个场景示例中，数据DATA1可以具有热度属性信息和预置热度特征值。数据DATA1的热度属性信息可以对应有第一初始权重值，所述第一初始权重值可以为0。数据DATA1的预置热度特征值可以对应有第二初始权重值，所述第二初始权重值可以为1。
在本场景示例中，所述服务器可以基于公式w1＝kt，计算数据DATA1的第一权重值；可以基于公式w2＝1-kt，计算数据DATA1的第二权重值。其中，w1可以表示数据DATA1的第一权重值；k可以表示变更系数；t可以表示数据DATA1的发布时刻和当前时刻的差值；w2可以表示数据DATA1的第二权重值。
这样，在数据DATA1的发布时刻t0，数据DATA1的第一权重值可以为0，数据DATA1的第二权重值可以为1。数据DATA1的第一权重值和第二权重值的和可以为1。从时刻t0开始，随着时间的推移，数据DATA1的第一权重值可以逐渐变大，第二权重值可以逐渐变小。在第一权重值和第二权重值变化的过程中，第一权重值和第二权重值的和可以保持为1。在时刻
数据DATA1的第一权重值可以为1，第二权重值可以为0。从时刻
开始，随着时间的推移，数据DATA1的第一权重值可以保持为1，第二权重值可以保持为0。
在本场景示例中，所述服务器可以基于公式S＝w1f(m,n)+w2I计算数据DATA1的当前热度特征值。其中，S可以表示数据DATA1的当前热度特征值；w1可以表示数据DATA1的第一权重值；m可以表示数据DATA1的被访问次数；n可以表示拥有数据DATA1的客户端数量；f(m,n)可以表示数学运算函数；w1f(m,n)可以表示数据DATA1当前热度特征值的第一分量；w2可以表示数据DATA1的第二权重值；I可以表示数据DATA1的预置热度特征值；w2I可以表示数据DATA1当前热度特征值的第二分量。
本申请实施例，所述服务器可以基于发布时刻，确定数据的第一权重值和第二权重值；其中，所述数据可以具有热度属性信息和预置热度特征值；所述第一权重值可以与所述热度属性信息相对应；所述第二权重值可以与所述预置热度特征值相对应；可以基于所述第一权重值、所述第二权重值、所述热度属性信息和所述预置热度特征值，确定所述数据的当前热度特征值。与现有技术相比，所述服务器在确定数据的当前热度特征值时，考虑了数据的热度属性信息和预置热度特征值等因素。这样，本申请实施例可以更加准确地评价数据的被访问频繁程度。
本申请实施例还提供一种数据淘汰方法。所述数据淘汰方法以客户端为执行主体。所述客户端可以包括智能手机、平板电子设备、便携式计算机、个人数字助理(PDA)、工控机、个人计算机(PC机)、路由器、具有网络通信功能的电视机和网络机顶盒等。所述客户端可以为计算机网络中的任一客户端，关于所述计算机网络的详细介绍可以参照前述实施例，在此不再赘述。
在本实施例中，所述客户端可以提供有数据集合。所述数据集合可以包括至少一个数据。所述数据可以为一个完整的数据文件；或者，还可以为完整数据文件中一个或多个数据单元中的一个数据单元。所述数据集合中的数据，可以是所述客户端从所述计算机网络中的其它客户端中获取的，关于获取的详细过程可以参照前述实施例，在此不再赘述。所述数据集合中的每个数据可以具有热度属性信息。数据的热度属性信息可以包括该数据的第一被访问次数和/或拥有该数据的客户端数量。其中，数据的第一被访问次数和拥有该数据的客户端数量可以位于所述计算机网络中的服务器。数据的第一被访问次数可以与前述实施例中数据的被访问次数对照解释。
请参阅图4。所述数据淘汰方法可以包括如下步骤。
步骤S21：基于热度属性信息，淘汰所述数据集合中的至少一个数据。
在本实施例中，所述客户端可以每间隔一定的时间区间来获取所述数据集合的容量值；在所述数据集合的容量值大于或等于预设预置的条件下，可以基于所述热度特征值，淘汰所述数据集合中的至少一个数据，以使剩余数据的容量值小于所述预设阈值。该时间区间例如可以为1小时、1.5小时、或3小时等等。所述预设阈值可以根据实际需要灵活设定。例如，可以为100G、300G、或400G等。所述数据淘汰的方式包括但不限于：删除数据；放弃数据；将数据存储至垃圾数据集合，所述垃圾数据集合可以为待删除或待放弃的数据组成的集合。
在本实施例中，所述数据集合中每个数据的第一被访问次数和拥有该数据的客户端数量可以位于所述服务器。所述服务器可以基于每个数据的第一被访问次数和/或拥有该数据的客户端数量，确定该数据的热度特征值；可以建立该数据的热度特征值与该数据的标识之间的对应关系，以便于能够根据数据的标识来获取数据的热度特征值。数据的热度特征值可以与前述实施例中数据的当前热度特征值对照解释。关于所述服务器确定数据的热度特征值的过程，可以参照前述实施例中确定数据的当前热度特征值的过程，在此不再赘述。如此，所述客户端可以从所述服务器获取所述数据集合中每个数据的热度特征值；可以基于热度特征值，淘汰所述数据集合中的至少一个数据。所述客户端具体可以淘汰所述数据集合中具有最小热度特征值的至少一个数据。
在本实施例的一个场景示例中，所述客户端可以每间隔一定的时间区间，向所述服务器发送热度特征值获取请求，所述热度特征值获取请求中可以携带有所述数据集合中一个或多个数据的标识。所述服务器可以接收所述热度特征值获取请求；可以基于所述一个或多个数据的标识，以及预先建立的数据标识和数据热度特征值之间的对应关系，获取所述一个或多个数据的热度特征值；可以向所述客户端发送所述一个或多个数据的特征值。所述客户端可以接收所述一个或多个数据的特征值。具体地，例如，所述客户端可以随机从所述数据集合中选取一个或多个数据，向所述服务器热度特征值获取请求，所述热度特征值获取请求中可以携带有随机选取数据的标识。该时间区间可以根据实际需要灵活设定，例如，10分钟、20分钟、或25分钟等。
请参阅图5。在本实施例的另一个场景示例中，所述客户端可以安装有指定应用程序。所述指定应用程序包括但不限于下载应用程序、视频播放应用程序和音频播放应用程序等。所述下载应用程序例如可以为迅雷、比特精灵(BitSpirit)、μTorrent、或网际快车(FlashGet)等。所述视频播放应用程序例如可以为爱奇艺、优酷、腾讯视频、或搜狐视频等。所述音频播放应用程序例如可以为网易云音乐、酷狗音乐、QQ音乐、或百度音乐等。
如此，在检测到所述指定应用程序启动后，所述客户端可以向所述服务器发送所述数据集合中各个数据的发布信息。所述服务器可以接收所述数据集合中各个数据的发布信息；可以获取所述数据集合中各个数据的热度特征值；可以向所述客户端发送所述数据集合中各个数据的热度特征值。所述客户端可以接收所述数据集合中各个数据的特征值。
请参阅图3和图5。在本实施例的另一个实施方式中，所述数据集合中的数据，可以是所述客户端从所述计算机网络中的其它客户端中获取的。所述客户端每获取一个数据，可以向所述服务器发送该数据的发布信息。如此，所述服务器在接收到所述客户端发来的数据发布信息以后，可以基于该数据的标识，以及预先建立的数据标识和数据热度特征值之间的对应关系，获取该数据的热度特征值；可以向所述客户端发送该数据的热度特征值。所述客户端可以接收该数据的热度特征值。
在本实施例的一个实施方式中，所述热度属性信息还可以包括数据的第二被访问次数和/或该数据的最近被访问时刻。其中，数据的第二被访问次数具体可以为由所述计算机网络中的客户端记录的被访问次数。数据的第二被访问次数和数据的最近被访问时刻可以位于所述客户端。
在本实施方式中，所述计算机网络可以包括至少两个客户端和服务器。这里，为了便于描述，可以将本实施例对应的客户端作为第一客户端；可以将所述计算机网络中除去所述第一客户端以外的其它客户端作为第二客户端。所述第一客户端可以提供有所述数据集合。所述第二客户端可以从所述第一客户端中获取所述数据集合中的数据。关于所述第二客户端获取数据的过程可以参照前述实施例，在此不再赘述。
如此，针对所述数据集合中的每个数据，所述第一客户端可以将接收到用于获取该数据的获取请求的次数，作为该数据的第二被访问次数；可以将最近接收到用于获取该数据的获取请求的时刻，作为该数据的最近被访问时刻。其中，所述用于获取该数据的获取请求中可以携带有该数据的链接地址，携带的链接地址可以指向所述第一客户端中的该数据。具体地，例如，所述第一客户端可以将在一个时间区间内，接收到的用于获取该数据的获取请求的次数，作为该数据的第二被访问次数；该时间区间可以根据实际需要灵活设定，例如可以为30天、40天、或50天。需要说明的是，在实际过程中，所述第一客户端在接收到用于获取数据的获取请求以后，可以变更该数据的第二被访问次数，例如可以将该数据的第二被访问次数加1；可以变更该数据的最近被访问时刻，例如可以将接收到所述获取请求的时刻作为该数据的最近被访问时刻。
请参阅图6。在本实施方式中，所述客户端可以基于热度特征值和第二被访问次数，淘汰所述数据集合中的至少一个数据；或者，也可以基于热度特征值和最近被访问时刻，淘汰所述数据集合中的至少一个数据；又或者，还可以基于热度特征值、第二被访问次数和最近被访问时刻，淘汰所述数据集合中的至少一个数据。
具体地，所述客户端可以基于热度特征值和第二被访问次数，对所述数据集合中的数据进行排序；可以基于排序后的所述数据集合，淘汰所述数据集合中的至少一个数据。例如，所述客户端可以基于热度特征值，对所述数据集合中的数据进行升序排序。在排序过程中，在两个或两个以上数据具有相同热度特征值时，可以按照第二被访问次数，对所述两个或两个以上数据进行升序排序。如此，所述客户端可以淘汰位于排序后所述数据集合首端的至少一个数据。又如，所述客户端还可以基于热度特征值，对所述数据集合中的数据进行降序排序。在排序过程中，在两个或两个以上数据具有相同热度特征值时，可以按照第二被访问次数，对所述两个或两个以上数据进行降序排序。如此，所述客户端可以淘汰位于排序后所述数据集合末端的至少一个数据。
或者，所述客户端也可以基于热度特征值和最近被访问时刻，对所述数据集合中的数据进行排序；可以基于排序后的所述数据集合，淘汰所述数据集合中的至少一个数据。例如，所述客户端可以基于热度特征值，对所述数据集合中的数据进行升序排序。在排序过程中，在两个或两个以上数据具有相同热度特征值时，可以按照最近被访问时刻从远至近的顺序，对所述两个或两个以上数据进行排序。如此，所述客户端可以淘汰位于排序后所述数据集合首端的至少一个数据。又如，所述客户端还可以基于热度特征值，对所述数据集合中的数据进行降序排序。在排序过程中，在两个或两个以上数据具有相同热度特征值时，可以按照最近被访问时刻从近至远的顺序，对所述两个或两个以上数据进行排序。如此，所述客户端可以淘汰位于排序后所述数据集合末端的至少一个数据。
又或者，所述客户端还可以基于热度特征值、第二被访问次数和最近被访问时刻，对所述数据集合中的数据进行排序；可以基于排序后的所述数据集合，淘汰所述数据集合中的至少一个数据。例如，所述客户端可以基于热度特征值，对所述数据集合中的数据进行升序排序。在排序过程中，在两个或两个以上数据具有相同热度特征值时，可以按照第二被访问次数，对该两个或两个以上数据进行升序排序。在排序过程中，在两个或两个以上数据具有相同热度特征值并且具有相同第二被访问次数时，可以按照最近被访问时刻从远至近的顺序，对该两个或两个以上数据进行排序。如此，所述客户端可以淘汰位于排序后所述数据集合首端的至少一个数据。又如，所述客户端还可以基于热度特征值，对所述数据集合中的数据进行降序排序。在排序过程中，在两个或两个以上数据具有相同热度特征值时，可以按照第二被访问次数，对该两个或两个以上数据进行降序排序。在排序过程中，在两个或两个以上数据具有相同热度特征值并且具有相同第二被访问次数时，可以按照最近被访问时刻从近至远的顺序，对该两个或两个以上数据进行排序。如此，所述客户端可以淘汰位于排序后所述数据集合末端的至少一个数据。
本申请实施例，所述客户端可以基于热度属性信息，淘汰数据集合中的至少一个数据，其中，所述数据集合可以包括至少一个数据；每个数据可以具有热度属性信息；所述热度属性信息可以包括所述数据的第一被访问次数和/或拥有所述数据的客户端数量。与现有技术相比，数据的第一被访问次数和拥有该数据的客户端数量可以更加准确地评价该数据被访问的频繁程度。因此，本申请实施例可以避免淘汰被访问频繁的数据。
请参阅图7。本申请实施例还提供一种服务器。所述服务器可以包括存储器和处理器。
在本实施例中，所述存储器可以按任何适当的方式实现。例如，所述存储器可以为只读存储器、机械硬盘、固态硬盘、或U盘等。
在本实施例中，所述存储器可以用于存储程序指令。
在本实施例中，所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。本申请并不作限定。
在本实施例中，所述处理器通过执行所述程序指令实现的功能包括：基于发布时刻，确定数据的第一权重值和第二权重值；其中，所述数据具有热度属性信息和预置热度特征值；所述第一权重值与所述热度属性信息相对应；所述第二权重值与所述预置热度特征值相对应；基于所述第一权重值、所述第二权重值、所述热度属性信息和所述预置热度特征值，确定所述数据的当前热度特征值。
在本实施例中，所述处理器实现的功能可以与前述实施例对照进行解释。
本申请实施方式还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。所述计算机程序被处理器执行时可以实现以下步骤。
基于发布时刻，确定数据的第一权重值和第二权重值；其中，所述数据具有热度属性信息和预置热度特征值；所述第一权重值与所述热度属性信息相对应；所述第二权重值与所述预置热度特征值相对应；
基于所述第一权重值、所述第二权重值、所述热度属性信息和所述预置热度特征值，确定所述数据的当前热度特征值。
在本实施方式中，所述计算机程序实现的具体功能和方法，可以与前述实施例进行对照解释，在此不再赘述。
请参阅图8。本申请实施例还提供一种客户端。所述客户端可以包括存储器和处理器。
在本实施例中，所述存储器可以按任何适当的方式实现。例如，所述存储器可以为只读存储器、机械硬盘、固态硬盘、或U盘等。
在本实施例中，所述存储器可以用于存储程序指令。
在本实施例中，所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。本申请并不作限定。
在本实施例中，所述处理器通过执行所述程序指令实现的功能包括：基于热度属性信息，淘汰数据集合中的至少一个数据，其中，所述数据集合包括至少一个数据；每个数据具有热度属性信息。
在本实施例中，所述处理器实现的功能可以与前述实施例对照进行解释。
本申请实施方式还提供另一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。所述计算机程序被处理器执行时可以实现以下步骤。
基于热度属性信息，淘汰数据集合中的至少一个数据，其中，所述数据集合包括至少一个数据；每个数据具有热度属性信息。
在本实施方式中，所述计算机程序实现的具体功能和方法，可以与前述实施例进行对照解释，在此不再赘述。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片2。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。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，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。
Claims (15)
1.一种热度特征值确定方法，其特征在于，包括：
基于发布时刻，确定数据的第一权重值和第二权重值；其中，所述数据具有热度属性信息和预置热度特征值；所述第一权重值与所述热度属性信息相对应；所述第二权重值与所述预置热度特征值相对应；所述第一权重值随时间逐渐变大；所述第二权重值随时间逐渐变小；
基于所述第一权重值、所述第二权重值、所述热度属性信息和所述预置热度特征值，确定所述数据的当前热度特征值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述热度属性信息包括所述数据的被访问次数和/或拥有所述数据的客户端数量。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定数据的第一权重值和第二权重值，包括：
基于当前时刻和所述发布时刻的差值，确定数据的第一权重值和第二权重值。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述数据的当前热度特征值，包括：
基于所述热度属性信息和所述第一权重值，确定所述当前热度特征值的第一分量；
基于所述预置热度特征值和所述第二权重值，确定所述当前热度特征值的第二分量；
基于所述第一分量和所述第二分量，确定所述当前热度特征值。
5.一种服务器，其特征在于，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序指令；
所述处理器通过执行所述程序指令实现的功能包括：基于发布时刻，确定数据的第一权重值和第二权重值；其中，所述数据具有热度属性信息和预置热度特征值；所述第一权重值与所述热度属性信息相对应；所述第二权重值与所述预置热度特征值相对应；所述第一权重值随时间逐渐变大；所述第二权重值随时间逐渐变小；基于所述第一权重值、所述第二权重值、所述热度属性信息和所述预置热度特征值，确定所述数据的当前热度特征值。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
基于发布时刻，确定数据的第一权重值和第二权重值；其中，所述数据具有热度属性信息和预置热度特征值；所述第一权重值与所述热度属性信息相对应；所述第二权重值与所述预置热度特征值相对应；所述第一权重值随时间逐渐变大；所述第二权重值随时间逐渐变小；
基于所述第一权重值、所述第二权重值、所述热度属性信息和所述预置热度特征值，确定所述数据的当前热度特征值。
7.一种数据淘汰方法，其特征在于，包括：
基于热度特征值，淘汰数据集合中的至少一个数据，其中，所述数据集合包括至少一个数据；每个数据具有热度属性信息和预置热度特征值；所述热度特征值由第一权重值、第二权重值、所述热度属性信息和所述预置热度特征值确定；所述第一权重值和第二权重值分别基于发布时刻确定；所述第一权重值与所述热度属性信息相对应；所述第二权重值与所述预置热度特征值相对应；所述第一权重值随时间逐渐变大；所述第二权重值随时间逐渐变小。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述热度属性信息包括所述数据的第一被访问次数和/或拥有所述数据的客户端数量。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述数据集合中的每个数据具有热度特征值；每个数据的热度特征值基于该数据的第一被访问次数和/或拥有该数据的客户端数量得到。
10.如权利要求8所述的方法，所述淘汰数据集合中的至少一个数据，包括：
淘汰数据集合中具有最小热度特征值的至少一个数据。
11.如权利要求8所述的方法，所述热度属性信息还包括所述数据的第二被访问次数；相应地，所述淘汰数据集合中的至少一个数据，包括：
基于热度特征值和第二被访问次数，淘汰数据集合中的至少一个数据。
12.如权利要求8所述的方法，所述热度属性信息还包括所述数据的最近访问时刻；相应地，所述淘汰数据集合中的至少一个数据，包括：
基于热度特征值和最近被访问时刻，淘汰数据集合中的至少一个数据。
13.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述淘汰数据集合中的至少一个数据，包括：
在数据集合的容量值大于或等于预设阈值的条件下，淘汰所述数据集合中的至少一个数据。
14.一种客户端，其特征在于，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序指令；
所述处理器通过执行所述程序指令实现的功能包括：基于热度特征值，淘汰数据集合中的至少一个数据，其中，所述数据集合包括至少一个数据；每个数据具有热度属性信息和预置热度特征值；所述热度特征值由第一权重值、第二权重值、所述热度属性信息和所述预置热度特征值确定；所述第一权重值和第二权重值分别基于发布时刻确定；所述第一权重值与所述热度属性信息相对应；所述第二权重值与所述预置热度特征值相对应；所述第一权重值随时间逐渐变大；所述第二权重值随时间逐渐变小。
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
基于热度特征值，淘汰数据集合中的至少一个数据，其中，所述数据集合包括至少一个数据；每个数据具有热度属性信息和预置热度特征值；所述热度特征值由第一权重值、第二权重值、所述热度属性信息和所述预置热度特征值确定；所述第一权重值和第二权重值分别基于发布时刻确定；所述第一权重值与所述热度属性信息相对应；所述第二权重值与所述预置热度特征值相对应；所述第一权重值随时间逐渐变大；所述第二权重值随时间逐渐变小。
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