基於使用者投票的排名演算法(二) Reddit

2021-06-16 22:43:40 字數 1588 閱讀 6850

上一次,我介紹了hacker news的排名演算法。它的特點是使用者只能投贊成票,但是很多**還允許使用者投反對票。就是說,除了好評以外,你還可以給某篇文章差評。

怎樣才能將贊成票和反對票結合起來,計算出一段時間內最受歡迎的文章呢?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的程式是開源的,使用python語言編寫。排名演算法的**大致如下:

這段**考慮了這樣幾個因素:

(1)帖子的新舊程度t

t = 發貼時間 - 2023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。至於2023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

y是乙個符號變數,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

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。如果贊成票等於反對票,z就等於1。

結合以上幾個變數,reddit的最終得分計算公式如下:

這個公式可以分成兩個部分來討論:

(一)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,這裡用的是以10為底的對數,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個投票人與後90個投票人(乃至再後面900個投票人)的權重是一樣的,即如果乙個帖子特別受到歡迎,那麼越到後面投贊成票,對得分越不會產生影響。

當贊成票等於反對票,z=1,因此這個部分等於0,也就是不產生得分。

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

分母的45000秒,等於12.5個小時,也就是說,後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,在這一天裡面,它的z值必須增加100倍(淨贊成票增加100倍)。

y的作用是產生加分或減分。當贊成票超過反對票時,這一部分為正,起到加分作用;當贊成票少於反對票時,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淨贊成票的文章,會排在前列;贊成票與反對票接近或相等的文章,會排在後面;得到淨反對票的文章,會排在最後(因為得分是負值)。

(三)這種演算法的乙個問題是,對於那些有爭議的文章(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表,文章a有1張贊成票(發帖人投的)、0張反對票,文章b有1000張贊成票、1000張反對票,那麼a的排名會高於b,這顯然不合理。

結論就是,reddit的排名,基本上由發帖時間決定,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是乙個符合大眾口味的社群,不是乙個很激進、可以展示少數派想法的地方。

[參考資料]

* how reddit ranking algorithms work

(完)

基於使用者投票的排名演算法(二) Reddit

日期 2012年3月 7日 不好意思,這個系列中斷了近兩周,我會盡快在這幾天,把後面幾篇寫完。上一次,我介紹了hacker news的排名演算法。它的特點是使用者只能投贊成票,但是很多 還允許使用者投反對票。就是說,除了好評以外,你還可以給某篇文章差評。怎樣才能將贊成票和反對票結合起來,計算出一段時...

基於使用者投票的排名演算法(二) Reddit

不好意思,這個系列中斷了近兩周,我會盡快在這幾天,把後面幾篇寫完。上一次,我介紹了hacker news的排名演算法。它的特點是使用者只能投贊成票,但是很多 還允許使用者投反對票。就是說,除了好評以外,你還可以給某篇文章差評。怎樣才能將贊成票和反對票結合起來,計算出一段時間內最受歡迎的文章呢?如果文...

基於使用者投票的排名演算法(四) 牛頓冷卻定律

日期 2012年3月16日 這個系列的前三篇,介紹了hacker news,reddit和stack overflow的排名演算法。今天,討論乙個更一般的數學模型。這個系列的每篇文章,都是可以分開讀的。但是,為了保證所有人都在同一頁上,我再說一下,到目前為止,我們用不同方法,企 決的都是同乙個問題 ...