Если вы хотите, я высокого класса подход, вы можете работать так. Выберите вероятностную модель для каналов RSS, например, чтобы время между обновлениями соответствовало непрерывному распределению вероятностей, например экспоненциальное распределение . Для каждого канала RSS используйте метод максимальное правдоподобие для оценки параметров отдельных рассылок на основе истории обновлений этого канала. Теперь у вас есть вероятностная модель, которую вы можете использовать для расчета вероятности того, что какой-либо конкретный канал RSS будет иметь доступное обновление в любой конкретный момент времени. Всякий раз, когда у вас есть доступный временной интервал для проверки обновлений в одном потоке, выбирайте тот, в котором новые данные доступны с наибольшей вероятностью. Например, экспоненциальная вероятность не имеет памяти, что означает, что если вы проверяете канал на наличие обновлений, а его нет, вероятность того, что у него есть обновление, будет «сброшена» до 0% во время проверки, а затем будет расти вверх. оттуда, приоритеты других каналов в ближайшем будущем над этим.