本发明涉及移动终端应用程序分析技术领域，特别涉及一种新闻app应用活跃度的分析方法。
背景技术：
app(应用程序)作为互联网产品的一个典型代表，从2009年开始便突飞猛进式的增长和发展。2016年1月份的数据显示，以android(安卓)系统为主的googleplay应用商店，app数量超过140万。而7月份的报道数据显示，苹果appstore应用商店里的app数量已超过150万。
随着近几年中国智能手机迅速普及和用户的海量增长，新的app更是层出不穷。加上这两年国内创业环境的利好，许多创业者也将app平台作为创业的起点。依据iimediaresearch(艾媒咨询)数据显示，截至2016第一季度，第三方手机应用商店活跃用户规模已达4.44亿。随着手机app的广泛应用，越来越多的用户会下载新闻的app，通过手机来实时观看最新的新闻信息。
但是，如前所述，随着app的大幅增长，用户该如何从众多的app中选择适合自身的新闻app呢？这就需要一种综合客观的判断一个新闻app的实际活跃度的方法，但是目前还没有这类的分析方法来帮助用户进行选择。
技术实现要素：
本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。
本发明还有一个目的是提供一种新闻app应用活跃度的分析方法，其能够综合客观的判断一个新闻app的实际活跃度，并对多个新闻app的活跃度进行分析和排行，使用户方便的选择适合自身的新闻app。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种新闻app应用活跃度的分析方法，包括以下步骤：
步骤1、采集不少于2个新闻app的相关数据；
步骤2、将步骤1采集的数据代入活跃度计算模型进行分析计算；
步骤3、将步骤2中得到的计算结果进行排列，即得所采集新闻app的活跃度排行。
优选的是，所述的新闻app应用活跃度的分析方法中，步骤1中采集的新闻app的相关数据具体包括：新闻app的频道数、每日发布的新闻数量和每日发布新闻的评论量。
优选的是，所述的新闻app应用活跃度的分析方法中，步骤2中活跃度计算模型的公式1为：
其中，c为采集的新闻app的频道数，
优选的是，所述的新闻app应用活跃度的分析方法中，所述
其中，ni为第i天单个频道发布的新闻数量，mi为第i天单个频道的评论量，n为频道数，d为采集天数。
优选的是，所述的新闻app应用活跃度的分析方法中，公式1中的发布新闻数量权重p1和每日每频道平均评论量权重p2可根据用户自身要求进行调整。
优选的是，所述的新闻app应用活跃度的分析方法中，所述步骤1中通过抓包工具采集新闻app的相关数据。
本发明至少包括以下有益效果：
本发明通过将采集的各个新闻app的相关数据，分别代入活跃度计算模型中进行分析和计算，从而能够得到各个新闻app的活跃度的数值，然后通过将各个新闻app的活跃度数值进行排列，即可得到所采集的各个新闻app的活跃度的排行，从而使得用户可以对各个新闻app的活跃程度一目了然，进而方便的选择合适的新闻app，便于及时查看最新的新闻信息。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
具体实施方式
下面对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
本发明提供一种新闻app应用活跃度的分析方法，包括以下步骤：
步骤1、采集不少于2个新闻app的相关数据，采集多个新闻app的相关数据，以便对多个新闻app的活跃度进行比较，便于后续选择最适合用户自身的新闻app进行下载安装。
步骤2、将步骤1采集的数据代入活跃度计算模型进行分析计算，通过将多个新闻app的相关数据分别代入活跃度计算模型中进行分析计算，从而得出分别代表各个新闻app的活跃度的数值。
步骤3、将步骤2中得到的计算结果进行排列，即得所采集新闻app的活跃度排行，通过将得到的代表各个新闻app的活跃度的数值进行排列，使得用户可以对各个新闻客户端的活跃程度一目了然，进而方便的指导用户进行选择和下载。
一个优选方案中，步骤1中采集的新闻app的相关数据具体包括：新闻app的频道数、每日发布的新闻数量和每日发布新闻的评论量。
在上述方案中，新闻app的主要作用是发布每日新闻供用户查看，而其中影响新闻app质量的主要数据即是app每日发布的新闻数量，以及app所设置的频道数目的多少，而反应某个app是否收到用户欢迎的直接反应即是app内发布新闻的评论量，评论量越多说明所发布新闻受关注度越高，且越受用户喜爱，因而，本发明选择影响新闻app质量和关注度的最重要的三个指标来判定新闻app的活跃度，使得判断结果相对客观，利于对用户的选择进行帮助和指导。
一个优选方案中，步骤2中活跃度计算模型的公式1为：
其中，c为采集的新闻app的频道数，
在上述方案中，由频道数和单个频道平均发布的新闻数量以及发布新闻数量权重的乘积得出相应新闻app发布新闻数量的质量的代表数值，然后通过每日单个频道的平均评论量和评论量权重的乘积得出代表相应新闻app发布新闻受到用户喜爱和关注的程度的数值，通过两个数值相加，即得代表相应新闻app活跃度的数值，计算简便，且结果相对综合和客观，有利于对用户对新闻app的选择进行指导。
一个优选方案中，所述
其中，ni为第i天单个频道发布的新闻数量，mi为第i天单个频道的评论量，n为频道数，d为采集天数。
在上述方案中，通过将采集到的每天的新闻数量相加与采集天数和采集频道数的乘积相除，得出每日单个频道平均发布的新闻数量；通过将采集到的每天的评论数量相加与采集天数和采集频道数的乘积相除，得出每日单个频道平均评论量。
一个优选方案中，公式1中的发布新闻数量权重p1和每日每频道平均评论量权重p2可根据用户自身要求进行调整。
在上述方案中，通过设置发布新闻数量权重和每日每频道平均评论量权重可以根据用户自身要求进行调整，使得用户可以根据自身的需求的不同进行权重的调整，进而方便用户根据自身需求得出新闻app活跃度的分析结果。譬如，如用户侧重于新闻评论数量的多少，以及文字评论或者带图片评论等要求进行评论量权重的调整，根据各方面新闻的发布数量的比例进行发布新闻数量权重的调整等等。
一个优选方案中，所述步骤1中通过抓包工具采集新闻app的相关数据。
在上述方案中，抓包工具是拦截查看网络数据包内容的软件，通过采用抓包工具对新闻app的相关数据进行采集，可以先对新闻app数据结构进行分析，然后依据分析结果进行模板配置方式，再对新闻app进行数据采集，获取相关新闻信息及新闻评论信息，使得采集的数据可靠性高，且采集方法简单易行。
实施例1
本实施例以今日头条、腾讯新闻、网易新闻三个新闻app活跃度分析为例。
基于app内发布的新闻采集数据，可获得平均单个频道每日发布文章数及评论数。结合app自身频道数得到如下信息。(平均值取四舍五入)
基于活跃度计算模型及所得数据计算新闻app的活跃度。
活跃度＝频道数*每日发布新闻量*新闻量权重系数+每日发布新闻评论量*每日发布新闻评论量权重系数，具体计算公式如下：
w1＝50*41*m1+2297*m2＝22.797
w2＝48*61*m1+27158*m2＝56.438
w3＝56*66*m1+108566*m2＝145.526
其中，w1为今日头条的活跃度，w2为腾讯新闻的活跃度，w3为网易新闻的活跃度。m1为新闻量权重系数，设定m2为新闻评论量权重系数。
权重系数可依据用户自身要求进行调整。在本实施例中，m1设定为1/100，m2设定为1/1000。依据以上系数设定及采集信息，可以计算得出如下结果：
网易新闻活跃度>腾讯新闻活跃度>今日头条活跃度
可见，通过本发明的新闻app应用活跃度的分析方法，可以相对综合客观的分析计算出各个新闻app的活跃度，且分析方法简单易行，对于用户对新闻app的选择具有客观的指导作用。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节。