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基于用戶投票的排名算法(二):Reddit

2015-02-02 行業(yè)研究

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在上一篇《基于用戶投票的排名算法(一)》中,我介紹了Hacker News的排名算法。它的特點是用戶只能投贊成票,但是很多網(wǎng)站還允許用戶投反對票。就是說,除了好評以外,你還可以給某篇文章差評。

基于用戶投票的排名算法(二):Reddit,互聯(lián)網(wǎng)的一些事

Reddit是美國最大的網(wǎng)上社區(qū),它的每個帖子前面都有向上和向下的箭頭,分別表示"贊成"和"反對"。用戶點擊進行投票,Reddit根據(jù)投票結果,計算出最新的"熱點文章排行榜"。

怎樣才能將贊成票和反對票結合起來,計算出一段時間內(nèi)最受歡迎的文章呢?如果文章A有100張贊成票、5張反對票,文章B有1000張贊成票、950張反對票,誰應該排在前面呢?

Reddit的程序是開源的,使用Python語言編寫。排名算法的代碼大致如下:

基于用戶投票的排名算法(二):Reddit,互聯(lián)網(wǎng)的一些事

這段代碼考慮了這樣幾個因素:

  (1)帖子的新舊程度t

t = 發(fā)貼時間 - 2005年12月8日7:46:43

t的單位為秒,用unix時間戳計算。不難看出,一旦帖子發(fā)表,t就是固定值,不會隨時間改變,而且帖子越新,t值越大。至于2005年12月8日,應該是Reddit成立的時間。

  (2)贊成票與反對票的差x

x = 贊成票 - 反對票

  (3)投票方向y

基于用戶投票的排名算法(二):Reddit,互聯(lián)網(wǎng)的一些事

y是一個符號變量,表示對文章的總體看法。如果贊成票居多,y就是+1;如果反對票居多,y就是-1;如果贊成票和反對票相等,y就是0。

 (4)帖子的受肯定(否定)的程度z

基于用戶投票的排名算法(二):Reddit,互聯(lián)網(wǎng)的一些事

z表示贊成票與反對票之間差額的絕對值。如果對某個帖子的評價,越是一邊倒,z就越大。如果贊成票等于反對票,z就等于1。

結合以上幾個變量,Reddit的最終得分計算公式如下:

基于用戶投票的排名算法(二):Reddit,互聯(lián)網(wǎng)的一些事

這個公式可以分成兩個部分來討論:

(一)

基于用戶投票的排名算法(二):Reddit,互聯(lián)網(wǎng)的一些事

這個部分表示,贊成票與反對票的差額z越大,得分越高。

需要注意的是,這里用的是以10為底的對數(shù),意味著z=10可以得到1分,z=100可以得到2分。也就是說,前10個投票人與后90個投票人(乃至再后面900個投票人)的權重是一樣的,即如果一個帖子特別受到歡迎,那么越到后面投贊成票,對得分越不會產(chǎn)生影響。

當贊成票等于反對票,z=1,因此這個部分等于0,也就是不產(chǎn)生得分。

(二)

基于用戶投票的排名算法(二):Reddit,互聯(lián)網(wǎng)的一些事

這個部分表示,t越大,得分越高,即新帖子的得分會高于老帖子。它起到自動將老帖子的排名往下拉的作用。

分母的45000秒,等于12.5個小時,也就是說,后一天的帖子會比前一天的帖子多得2分。結合前一部分,可以得到結論,如果前一天的帖子在第二天還想保持原先的排名,在這一天里面,它的z值必須增加100倍(凈贊成票增加100倍)。

y的作用是產(chǎn)生加分或減分。當贊成票超過反對票時,這一部分為正,起到加分作用;當贊成票少于反對票時,這一部分為負,起到減分作用;當兩者相等,這一部分為0。這就保證了得到大量凈贊成票的文章,會排在前列;贊成票與反對票接近或相等的文章,會排在后面;得到凈反對票的文章,會排在最后(因為得分是負值)。

(三)

這種算法的一個問題是,對于那些有爭議的文章(贊成票和反對票非常接近),它們不可能排到前列。假定同一時間有兩個帖子發(fā)表,文章A有1張贊成票(發(fā)帖人投的)、0張反對票,文章B有1000張贊成票、1000張反對票,那么A的排名會高于B,這顯然不合理。

結論就是,Reddit的排名,基本上由發(fā)帖時間決定,超級受歡迎的文章會排在最前面,一般性受歡迎的文章、有爭議的文章都不會很靠前。這決定了Reddit是一個符合大眾口味的社區(qū),不是一個很激進、可以展示少數(shù)派想法的地方。

[參考資料]

* How Reddit ranking algorithms work

(完)

  相關閱讀:

  基于用戶投票的排名算法(一):Delicious和Hacker News

  基于用戶投票的排名算法(二):Reddit

  基于用戶投票的排名算法(三):Stack Overflow

  基于用戶投票的排名算法(四):牛頓冷卻定律

  基于用戶投票的排名算法(五):威爾遜區(qū)間

  基于用戶投票的排名算法(六):貝葉斯平均

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