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基于用户投票的排名算法

时间:2019-10-25 02:14来源:未知 作者:admin 点击:

  静心阁5555599,用户担心的,不再是信息太少,而是信息太多。如何从大量信息之中,快速有效地找出最重要的内容,成了互联网的一大核心问题。

  各种各样的排名算法,是目前过滤信息的主要手段之一。对信息进行排名,意味着将信息按照重要性依次排列,并且及时进行更新。排列的依据,可以基于信息本身的特征,也可以基于用户的投票,即让用户决定,什么样的信息可以排在第一位。

  下面,我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法,打算分成五个部分连载,今天是第一篇。

  最直觉、最简单的算法,莫过于按照单位时间内用户的投票数进行排名。得票最多的项目,自然就排在第一位。

  旧版的Delicious,有一个“热门书签排行榜”,就是这样统计出来的。

  它按照“过去60分钟内被收藏的次数”进行排名。每过60分钟,就统计一次。

  这个算法的优点是比较简单、容易部署、内容更新相当快;缺点是,一方面,排名变化不够平滑,前一个小时还排名靠前的内容,往往第二个小时就一落千丈,另一方面,缺乏自动淘汰旧项目的机制,某些热门内容可能会长期占据排行榜前列。

  每个帖子前面有一个向上的三角形,如果你觉得这个内容很好,就点击一下,投上一票。根据得票数,系统自动统计出热门文章排行榜。但是,并非得票最多的文章排在第一位,还要考虑时间因素,新文章应该比旧文章更容易得到好的排名。

  Hacker News使用Paul Graham开发的Arc语言编写,源码可以从载。它的排名算法是这样实现的:

  T表示距离发帖的时间(单位为小时),加上2是为了防止最新的帖子导致分母过小(之所以选择2,可能是因为从原始文章出现在其他网站,到转贴至Hacker News,平均需要两个小时)。

  G表示“重力因子”(gravityth power),即将帖子排名往下拉的力量,默认值为1.8,后文会详细讨论这个值。

  从上图可以看到,有三个同时发表的帖子,得票分别为200票、60票和30票(减1后为199、59和29),分别以黄色、紫色和蓝色表示。在任一个时间点上,都是黄色曲线在最上方,蓝色曲线在最下方。

  如果你不想让“高票帖子”与“低票帖子”的差距过大,可以在得票数上加一个小于1的指数,比如(P-1)^0.8。

  在其他条件不变的情况下,越是新发表的帖子,排名越高。或者说,一个帖子的排名,会随着时间不断下降。

  从前一张图可以看到,经过24小时之后,所有帖子的得分基本上都小于1,这意味着它们都将跌到排行榜的末尾,保证了排名前列的都将是较新的内容。

  从上图可以看到,三根曲线的其他参数都一样,G的值分别为1.5、1.8和2.0。G值越大,曲线越陡峭,排名下降得越快,意味着排行榜的更新速度越快。