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Hacker News

Hacker News 是一個可以發(fā)布帖子的網(wǎng)絡社區(qū)，每個帖子前面有一個向上的三角形，如果用戶覺得這個內(nèi)容好，點擊一下即可投票。根據(jù)得票數(shù)，系統(tǒng)自動統(tǒng)計出熱門文章排行榜。

Hacker News 使用分數(shù)計算公式如下：

$Score = \frac{P - 1}{(T + 2) ^G}$

其中， $P$ 表示帖子的得票數(shù)，減去 $1$ 表示忽略發(fā)帖人的投票； $T$ 表示當前距離發(fā)帖的時間（單位為小時），加上 $2$ 是為了防止最新的帖子分母過??； $G$ 為重力因子，即將帖子排名被往下拉的力量，默認值為 $1.8$ 。
在其他條件不變的情況下，更多的票數(shù)可以獲得更高的分數(shù)，如果不希望“高票數(shù)”帖子和“低票數(shù)”帖子之間差距過大，可以上面公式的分子中添加小于 $1$ 的指數(shù)，例如： $(P - 1) ^{0.8}$ 。
在其他條件不變的情況下，隨著時間不斷流逝，帖子的分數(shù)會不斷降低，經(jīng)過 24 小時后，幾乎所有帖子的分數(shù)都將小于 $1$ 。重力因子對于分數(shù)的影響如下圖所示：

$G$ 值越大，曲線越陡峭，排名下降的速度越快，意味著排行榜的更新速度越快。

不同于 Hacker News , Reddit 根據(jù)投票結(jié)果，計算出最新的熱點文章排行榜。

Reddit 網(wǎng)站的計算分數(shù)統(tǒng)計代碼可以總結(jié)如下

from datetime import datetime, timedelta
from math import log

epoch = datetime(1970, 1, 1)

def epoch_seconds(date):
    td = date - epoch
    return td.days * 86400 + td.seconds + (float(td.microseconds) / 1000000)

def score(ups, downs):
    return ups - downs

def hot(ups, downs, date):
    s = score(ups, downs)
    order = log(max(abs(s), 1), 10)
    sign = 1 if s > 0 else -1 if s < 0 else 0
    seconds = epoch_seconds(date) - 1134028003
    return round(order + sign * seconds / 45000, 7)

分數(shù)的計算過程大致如下:

1. 計算贊成票和反對票的差值

$s = ups - downs$

2. 計算中間分數(shù)

$order = log_{10}max(|s| , 1)$

其中，取 $|s|$ 和 $1$ 的最大值是為了避免當 $s = 0$ 時，無法計算 $log_{10} |s|$ 。贊成票與反對票差值越大，得分越高。取以 $10$ 為底的對數(shù)，表示當 $a=10$ 時，這部分為 $1$ ，只有 $s=100$ 時才為 $2$ ，這樣設置是為了減緩差值增加對總分的影響程度。

3. 確定分數(shù)的方向

$Sing = \begin{cases}1\quad \text {if {a > 0}} \\ 0\quad \text{if {a = 0}}\\ -1 \quad\text{if {a < 0}} \end{cases}$

4. 計算發(fā)貼時間距離 2005 年 12 月 8 日 7:46:43 的秒數(shù)

$seconds = timestamp(date) - 1134028003$

5. 計算最終分數(shù)

$score = order + sing \times \frac{sconds}{45000}$

將時間除以 45000 秒（即 12.5 個小時），也就是說當前天的帖子會比昨天的帖子多約 2 分。如果昨天的帖子想要保持住之前的排名，則 $s$ 值需要增加 100 倍才可以。

Reddit 評分排名算法決定了 Reddit 是一個符合大眾口味的社區(qū)，而不是一個適合展示激進想法的地方。

Stack Overflow

Stack Overflow 是世界排名第一的程序員問答社區(qū) ，創(chuàng)始人之一的 Jeff Atwood 的評分排名的計算公式如下：

$\frac{4 \times log_{10}Quiews+\frac{Qanswers \times Qscore}{5} + \sum(A_{scores})}{((Q_{age} + 1) - ( \frac{Q_{age} - Q_{updated}}{2}))^{1.5}}$
其中：

$4 \times log_{10}Quiews$ 表示問題的瀏覽次數(shù)越多，得分越高，同時利用 $log_{10}$ 減緩了隨著瀏覽量增大導致得分變高的程度。
$\frac{Qanswers \times Qscore}{5}$ 表示問題的得分（贊成票和反對票之差）越高，回答的數(shù)量越多，分數(shù)越高。采用乘積的形式意味著即使問題本身的分數(shù)再高，沒有人回答的問題也算不上熱門問題。
$\sum(A_{scores})$ 表示問題回答的總分數(shù)?；卮鹂偡植捎昧撕唵蔚募雍停珜嶋H上一個正確的回答要勝過多個無用的回答，簡答的加和無法很好的區(qū)分這兩種不同的情況。
$((Q_{age} + 1) - ( \frac{Q_{age} - Q_{updated}}{2}))^{1.5}$ 可以改寫為 $(\frac{Q_{age}}{2} + \frac{Q_{updated}}{2} + 1) ^{1.5}$ , $Q_{age}$ 和 $Q_{updated}$ 分別表示問題和最近一次回答的時間（單位為小時），也就是說問題時間越久遠，最近一次回答時間約久遠，分母就會越大，從而得分就會越小。
Stack Overflow 的評分排名算法考慮了參與程度（問題瀏覽次數(shù)和回答次數(shù)）、質(zhì)量（問題分數(shù)和回答分數(shù)）、時間（問題時間和最近一次回答時間）等多個維度。