可以处理负面排名的 Reddit/Hacker News 风格的流行时间衰减算法

Posted 2023-04-14

【中文标题】可以处理负面排名的 Reddit/Hacker News 风格的流行时间衰减算法

【英文标题】：Reddit/Hacker News style popularity time decay algorithm that can deal with negative rankings

【发布时间】：2014-10-16 11:45:18

【问题描述】：

我有一个排名系统，用户可以在其中支持/反对（+1/-1）个对象，每个对象都有一个累积的rating_sum，它可以是负数、零或正数。我还记录了在rating_count 中对对象进行评级的总次数。因此，我可以通过一些代数得到赞成票和反对票的数量。

我想实现一个评分算法，它考虑到对象的评分，但也意味着较旧的对象会受到惩罚并获得较低的分数。

到目前为止，我发现了以下内容：

score=rating_sum/(age^gravity)

其中gravity 是一些常数（我一直在使用gravity=2）。

这可以正常工作，除了带有负值的评级，在这种情况下，对象越老，它的分数就越高（负值越小）。这意味着给定两个具有相同负评分的对象，例如 -2，较旧的对象得分高于较年轻的对象，并且浮动更高。

有没有我可以使用的评分算法也适用于负面评分？

（出于技术原因（我正在尝试使用 django ORM 进行优化），我想要一个相当简单的算法，我可以放入 SQL 查询语句，所以只需 POW , LOG 最好)

【问题讨论】：

为什么不score = rating_sum - age^gravity？将rating_sum 视为“人气”，将-1 * age^gravity 视为“新鲜度”。然后score = popularity + freshness.

【参考方案1】：

您可以使用指数衰减模型。

http://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_decay

让您的 lambda 基于您当前的评级。类似于 (lambda = - rating/constant)

如果 lambda 为负数，则分数将向 0 递减；

如果 lambda 为正，则分数将负向负无穷增加；

然而，这意味着负分只是更多的负分，而正分永远不会变成负分。

【参考方案2】：

这看起来很像 Reddit 使用的“热度”排名。它对用户评分加上年龄的 LOG10 进行排序（降序）。这个 SQL 是一个粗略的例子：

SELECT *
FROM ratings
ORDER BY 
    LOG10(ABS(rating_sum)) * SIGN(rating_sum)   
    + (UNIX_TIMESTAMP(created_at) / 300000) DESC
LIMIT 50

当你的 rating_sum = 0 时要小心，因为取零的日志并不酷。

我在我的一个网站Reddit Hotness Algorithm in SQL 上写了一篇更详细地描述它的文章