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c# - 流行网站帖子的流行度衰减算法

coder 2024-06-02 原文

我正在寻找一种算法来按受欢迎程度对网站结果进行排序。就像 Reddit 一样，帖子越旧，其投票/分数的影响力就越小。

这是 reddit 使用的普遍接受的解决方案:

t = (time of entry post) - (Dec 8, 2005)
x = upvotes - downvotes

y = {1 if x > 0, 0 if x = 0, -1 if x < 0)
z = {1 if x < 1, otherwise x}

rank = log(z) + (y * t)/45000

我已经研究过 Reddit 的算法，虽然它适用于一种情况，但我真正需要的是两种算法，一种用于热门帖子，另一种用于即将发布的帖子:

  • 热门帖子
  • 即将发布的帖子

受欢迎度会衰减得更慢，对稍旧的帖子给予更多权重，而即将发布的帖子将更多地关注今天的热门帖子，在 N 小时/天/等后急剧下降。

我正在使用 Sphinx 表达式编写此代码，因此我无法编写非常复杂的算法，而且我只能访问以下函数:

http://sphinxsearch.com/docs/current.html#numeric-functions

所以每个帖子我有以下数据:

  • 以秒为单位发布年龄
  • 发布分数

这是我目前的解决方案:

Exponent = 0.01 (Popular), 0.5 (Upcoming)
SecondsSincePublised = abs(CurTimeInSecondsSinceDate-PubTimeInSecondsSinceDate)
Rank = (log10(PostScore)*10000) / pow(SecondsSincePublised,Exponent)

尽管此解决方案确实有效，但并不理想。在过去几个小时内，一篇新的热门帖子通常在热门和即将发布的帖子中排名很高，这并不是我真正想要的。

谁能建议我可以修改指数分量来调整衰减的另一种算法？

最佳答案

您是否尝试过 Hacker news 使用的排名算法？ 实现起来很简单。

Score = (P-1) / (T+2)^G

where,
P = points of an item (and -1 is to negate submitters vote)
T = time since submission (in hours)
G = Gravity, defaults to 1.8 in news.arc

您可以改变重力来调整衰减。

有关更多信息，请参阅 How Hacker News ranking algorithm works

关于c# - 流行网站帖子的流行度衰减算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19219413/

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