草庐IT

php - 人气算法

coder 2023-10-09 原文

我想用上传的“ HitTest 门”插图填充我的用户提交插图网站的主页。

以下是我可用的措施:

  • 有多少人喜欢该插图
    • votes 表格包括投票日期
  • 上传插图时
    • 插图 表有创建日期
  • 评论数(目前最多评论总数约为 10 条)
    • comments 表有评论日期

我四处搜索,但不希望用户权限发挥作用,但大多数算法都包含这一点。

我还需要确定在获取数据的 MySQL 中进行计算是否更好,或者是否应该每隔一小时左右有一个 PHP/cron 方法。

我只需要 20 个插图来填充主页。我不需要为此数据进行任何类型的分页。

我如何根据选票权衡年龄?一个提交较少的网站肯定需要较少的添加日期权重吗?

最佳答案

许多使用某种类型的人气排名的网站通过使用标准算法来确定分数,然后随着时间的推移永远衰减。我发现对于流量较少的网站来说效果更好的是一个乘数,它可以为新内容/事件提供奖励 - 它本质上是相同的,但分数在您选择的一段时间后停止变化。

例如,这是您可能想尝试的伪示例。当然,您需要根据自己对网站的体验调整分配给每个类别的权重。评论很少见,但与收藏/投票相比,用户需要付出更多努力,因此他们可能应该获得更多权重。

score = (votes / 10) + comments  
age = UNIX_TIMESTAMP() - UNIX_TIMESTAMP(date_created)

if(age < 86400) score = score * 1.5

这种方法会为过去一天上传的新内容提供奖励。如果您只想以类似的方式处理最近收藏或评论过的内容,您可以在查询中添加一些 WHERE 约束,从数据库中获取分数。

实际上有两个重要原因不即时计算此排名。

  1. 要求您的数据库获取所有这些数据并对每个页面加载进行计算只是为了重新排序项目会导致昂贵的查询。
  2. 可能是一个较小的陷阱,但如果您在网站上的事件量相对较小,则排名的微小变化可能会导致内容发生相当大的变化。

这让您要么定期缓存结果,要么设置一个 cron 作业来更新一个新的数据库列,其中包含您排名所依据的分数。

关于php - 人气算法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/497116/

有关php - 人气算法的更多相关文章

  1. 区块链之加解密算法&数字证书 - 2

    目录一.加解密算法数字签名对称加密DES(DataEncryptionStandard)3DES(TripleDES)AES(AdvancedEncryptionStandard)RSA加密法DSA(DigitalSignatureAlgorithm)ECC(EllipticCurvesCryptography)非对称加密签名与加密过程非对称加密的应用对称加密与非对称加密的结合二.数字证书图解一.加解密算法加密简单而言就是通过一种算法将明文信息转换成密文信息,信息的的接收方能够通过密钥对密文信息进行解密获得明文信息的过程。根据加解密的密钥是否相同,算法可以分为对称加密、非对称加密、对称加密和非

  2. 100个python算法超详细讲解:画直线 - 2

    1.问题描述使用Python的turtle(海龟绘图)模块提供的函数绘制直线。2.问题分析一幅复杂的图形通常都可以由点、直线、三角形、矩形、平行四边形、圆、椭圆和圆弧等基本图形组成。其中的三角形、矩形、平行四边形又可以由直线组成,而直线又是由两个点确定的。我们使用Python的turtle模块所提供的函数来绘制直线。在使用之前我们先介绍一下turtle模块的相关知识点。turtle模块提供面向对象和面向过程两种形式的海龟绘图基本组件。面向对象的接口类如下:1)TurtleScreen类:定义图形窗口作为绘图海龟的运动场。它的构造器需要一个tkinter.Canvas或ScrolledCanva

  3. ruby-on-rails - 这个 C 和 PHP 程序员如何学习 Ruby 和 Rails? - 2

    按照目前的情况,这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持,但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开,visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我来自C、php和bash背景,很容易学习,因为它们都有相同的C结构,我可以将其与我已经知道的联系起来。然后2年前我学了Python并且学得很好,Python对我来说比Ruby更容易学。然后从去年开始,我一直在尝试学习Ruby,然后是Rails,我承认,直到现在我还是学不会,讽刺的是那些打着简单易学的烙印,但是对于我这样一个老练的程序员来说,我只是无法将它

  4. ruby - 在 Ruby 中实现 Luhn 算法 - 2

    我一直在尝试用Ruby实现Luhn算法。我一直在执行以下步骤:该公式根据其包含的校验位验证数字,该校验位通常附加到部分帐号以生成完整帐号。此帐号必须通过以下测试:从最右边的校验位开始向左移动,每第二个数字的值加倍。将乘积的数字(例如,10=1+0=1、14=1+4=5)与原始数字的未加倍数字相加。如果总模10等于0(如果总和以零结尾),则根据Luhn公式该数字有效;否则无效。http://en.wikipedia.org/wiki/Luhn_algorithm这是我想出的:defvalidCreditCard(cardNumber)sum=0nums=cardNumber.to_s.s

  5. Ruby 斐波那契算法 - 2

    下面是我写的一个计算斐波那契数列中的值的方法:deffib(n)ifn==0return0endifn==1return1endifn>=2returnfib(n-1)+(fib(n-2))endend它工作到n=14,但在那之后我收到一条消息说程序响应时间太长(我正在使用repl.it)。有人知道为什么会这样吗? 最佳答案 Naivefibonacci进行了大量的重复计算-在fib(14)fib(4)中计算了很多次。您可以将内存添加到您的算法中以使其更快:deffib(n,memo={})ifn==0||n==1returnnen

  6. ruby-on-rails - Rails add_index 算法 : :concurrently still causes database lock up during migration - 2

    为了防止在迁移到生产站点期间出现数据库事务错误,我们遵循了https://github.com/LendingHome/zero_downtime_migrations中列出的建议。(具体由https://robots.thoughtbot.com/how-to-create-postgres-indexes-concurrently-in概述),但在特别大的表上创建索引期间,即使是索引创建的“并发”方法也会锁定表并导致该表上的任何ActiveRecord创建或更新导致各自的事务失败有PG::InFailedSqlTransaction异常。下面是我们运行Rails4.2(使用Acti

  7. ruby - 趋势算法 - 2

    我正在开发一个类似微论坛的项目,其中一个特殊用户发布一条快速(接近推文大小)的主题消息,订阅者可以用他们自己的类似大小的消息来响应。直截了当,没有任何形式的“挖掘”或投票,只是每个主题消息的响应按时间顺序排列。但预计会有很高的流量。我们想根据它们引起的响应嗡嗡声来标记主题消息,使用0到10的等级。在谷歌上搜索了一段时间的趋势算法和开源社区应用示例,到目前为止已经收集到两个有趣的引用资料,但我还没有完全理解它们:Understandingalgorithmsformeasuringtrends,关于使用基线趋势算法比较维基百科页面浏览量的讨论,在SO上。TheBritneySpearsP

  8. Ruby - 不支持的密码算法 (AES-256-GCM) - 2

    我收到错误:unsupportedcipheralgorithm(AES-256-GCM)(RuntimeError)但我似乎具备所有要求:ruby版本:$ruby--versionruby2.1.2p95OpenSSL会列出gcm:$opensslenc-help2>&1|grepgcm-aes-128-ecb-aes-128-gcm-aes-128-ofb-aes-192-ecb-aes-192-gcm-aes-192-ofb-aes-256-ecb-aes-256-gcm-aes-256-ofbRuby解释器:$irb2.1.2:001>require'openssl';puts

  9. java实现Dijkstra算法 - 2

    文章目录一.Dijkstra算法想解决的问题二.Dijkstra算法理论三.java代码实现一.Dijkstra算法想解决的问题解决的问题:求解单源最短路径,即各个节点到达源点的最短路径或权值考察其他所有节点到源点的最短路径和长度局限性:无法解决权值为负数的情况二.Dijkstra算法理论参数:S记录当前已经处理过的源点到最短节点U记录还未处理的节点dist[]记录各个节点到起始节点的最短权值path[]记录各个节点的上一级节点(用来联系该节点到起始节点的路径)Dijkstra算法步骤:(1)初始化:顶点集S:节点A到自已的最短路径长度为0。只包含源点,即S={A}顶点集U:包含除A外的其他顶

  10. 对于体育新闻中文文本关键字提取有哪些关键字提取算法及其步骤 - 2

    对于体育新闻中文文本的关键字提取,常用的算法包括TF-IDF、TextRank和LDA等。它们的基本步骤如下:1.TF-IDF算法: -将文本进行分词和词性标注处理。-统计每个词在文本中的词频(TF)。-计算每个词在整个语料库中出现的文档频率(DF)和逆文档频率(IDF)。-计算每个词的TF-IDF值,并按照值的大小进行排序,选择排名前几的词作为关键字。2.TextRank算法:-将文本进行分词和词性标注处理。-将分词结果转化成图模型,每个词语为节点,根据词语之间的共现关系建立边。-对图模型进行迭代计算,计算每个节点的PageRank值,表示该节点的重要性。-选择排名前几的节点作为关键字。3.

随机推荐