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    基于用戶投票的六大排名算法研究

    作者:零啟老師 瀏覽:137 發布時間:2018-03-28
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    隨著互聯網的發展,網站的數量也在隨著成倍的增加著,就中國的互聯網來說,根據中國互聯網信息中心的數據顯示,目前中國的網站數量每半年都會以接近10%的數量增長。這些大量的網站涌現,也就意味著我們已進入了 信息大爆炸 的時代。


    而如今用戶擔心的已不再是信息太少,而是信息太多。如何從大量信息之中,快速有效地找出最重要的內容,成了互聯網的一大核心問題。所以各種各樣的排名算法,已成為目前過濾信息的主要手段之一,尤其是搜索引擎的排名。在對信息進行排名的同時,也就意味著將信息按照重要性依次排列,并且及時進行更新。排列的依據,可以基于信息本身的特征,也可以基于用戶的投票,即讓用戶決定,什么樣的信息可以排在第一位。


    下面,我將借助博客的平臺整理和分析一些基于用戶投票的排名算法,跟大家共同分享一下:


    一、Delicious和Hacker News排名算法


    1、Delicious排名算法


    Delicious是提供了一種簡單共享網頁的方法,它為無數互聯網用戶提供共享及分類他們喜歡的網頁書簽。


    對于最初的信息排名來說,最直覺、最簡單的算法,莫過于按照單位時間內用戶的投票數進行排名。得票最多的項目,自然就排在第一位。


    舊版的Delicious,有一個 熱門書簽排行榜 ,就是這樣統計出來的,如下圖所示:


    它按照 過去60分鐘內被收藏的次數 進行排名。每過60分鐘,就統計一次。


    Delicious算法的優點是:比較簡單、容易部署、內容更新相當快;


    Delicious算法的缺點是:一方面,排名變化不夠平滑,前一個小時還排名靠前的內容,往往第二個小時就一落千丈,另一方面,缺乏自動淘汰舊項目的機制,某些熱門內容可能會長期占據排行榜前列。


    2、Hacker News排名算法


    Hacker News是一個網絡社區,可以張貼鏈接,或者討論某個主題,如下圖所示:


    每個帖子前面有一個向上的三角形,如果你覺得這個內容很好,就點擊一下,投上一票。根據得票數,系統自動統計出熱門文章排行榜。但是,并非得票最多的文章排在第一位,還要考慮時間因素,新文章應該比舊文章更容易得到好的排名。


    Hacker News使用Paul Graham開發的Arc語言編寫。它的排名算法的實現的方法如下圖所示:


    將上面的代碼還原為數學公式就是:


    P表示帖子的得票數,減去1是為了忽略發帖人的投票。


    T表示距離發帖的時間(單位為小時),加上2是為了防止最新的帖子導致分母過小(之所以選擇2,可能是因為從原始文章出現在其他網站,到轉貼至Hacker News,平均需要兩個小時)。


    G表示 重力因子 (gravityth power),即將帖子排名往下拉的力量,默認值為1.8,后文會詳細討論這個值。


    從這個公式來看,決定帖子排名有三個因素:


    第一個因素是得票數P


    在其他條件不變的情況下,得票越多,排名越高,如下圖所示:


    從上圖可以看到,有三個同時發表的帖子,得票分別為200票、60票和30票(減1后為199、59和29),分別以黃色、紫色和藍色表示。在任一個時間點上,都是黃色曲線在最上方,藍色曲線在最下方。


    如果你不想讓 高票帖子 與 低票帖子 的差距過大,可以在得票數上加一個小于1的指數,比如(P-1)^0.8。


    第二個因素是距離發帖的時間T


    在其他條件不變的情況下,越是新發表的帖子,排名越高。或者說,一個帖子的排名,會隨著時間不斷下降。


    從前一張圖可以看到,經過24小時之后,所有帖子的得分基本上都小于1,這意味著它們都將跌到排行榜的末尾,保證了排名前列的都將是較新的內容。


    第三個因素是重力因子G


    它的數值大小決定了排名隨時間下降的速度。


    從上圖可以看到,三根曲線的其他參數都一樣,G的值分別為1.5、1.8和2.0。G值越大,曲線越陡峭,排名下降得越快,意味著排行榜的更新速度越快。


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