基于用户投票的排名算法(一):Delicious和Hacker News

openkk 11年前

        互联网的出现,意味着"信息大爆炸"。

        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。

基于用户投票的排名算法(一):Delicious和Hacker News

        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,打算分成四个部分连载,今天是第一篇。

        一、Delicious

        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。

基于用户投票的排名算法(一):Delicious和Hacker News

        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;缺点是排名变化不够平滑,前一个小时还排在前列的内容,往往第二个小时就一落千丈。

        二、Hacker News

        Hacker News 是一个网络社区,可以张贴链接,或者讨论某个主题。

基于用户投票的排名算法(一):Delicious和Hacker News

        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 arclanguage.org 下载。它的排名算法是这样实现的:

基于用户投票的排名算法(一):Delicious和Hacker News

        将上面的代码还原为数学公式:

基于用户投票的排名算法(一):Delicious和Hacker News

        其中,

        P 表示帖子的得票数,减去 1 是为了忽略发帖人的投票。

        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。

        从这个公式来看,决定帖子排名有三个因素:

        第一个因素是得票数P。

        在其他条件不变的情况下,得票越多,排名越高。

基于用户投票的排名算法(一):Delicious和Hacker News

        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。

        第二个因素是距离发帖的时间T。

        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。

        第三个因素是重力因子G。

        它的数值大小决定了排名随时间下降的速度。

基于用户投票的排名算法(一):Delicious和Hacker News

        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。

        知道了算法的构成,就可以调整参数的值,以适用你自己的应用程序。

        [参考文献]

        * How Hacker News ranking algorithm works

        * How to Build a Popularity Algorithm You can be Proud of