Формула для популярности? (на основе “как он”, “комментарии”, “представления”)
У меня есть некоторые страницы на веб-сайте, и я должен создать упорядочивание на основе "популярности" / "действие"
Параметры, которые я должен использовать:
- представления к странице
- комментарии сделали на странице (существует форма внизу, где использование может сделать комментарии),
- щелчки, сделанные к "как он" значок
Есть ли какие-либо стандарты для того, какова формула для популярности была бы? (если не мнения хороши также),
(первоначально я думал о представлениях + 10*comments + 10*likeit),
3 ответа
Для этого не существует стандартной формулы (как она могла быть?)
То, что у вас есть, выглядит вполне нормальным решением и, вероятно, будет работать хорошо. Конечно, вам следует поэкспериментировать с десятками, чтобы найти значения, которые соответствуют вашим потребностям.
В зависимости от ваших требований, вы также можете добавить фактор времени (например, -X баллов в неделю), чтобы старые страницы стали менее популярными. В качестве альтернативы вы можете изменить "просмотры страниц" на "просмотры страниц за последний месяц". Опять же, это зависит от ваших потребностей, это может быть не актуально.
Я бы ценил комментарии больше, чем "нравится", если содержание приглашает к обсуждению. Если это просто констатация фактов, то равное соотношение комментариев и "нравится" кажется нормальным (хотя 10 - это немного слишком много, я думаю...)
Учитывает ли visit время, проведенное пользователем? Вы могли бы использовать и это, так как 2-секундный просмотр значит меньше, чем 3-минутный.
Можно сделать что-то вроде того, что делает YouTube - только сортировать по наибольшему количеству в категории. Например, самые просматриваемые, самые комментируемые, самые понравившиеся. В каждой категории на первом месте может оказаться отдельная страница, хотя их ранжирование может быть коррелированным. Если вам нужен только один рейтинг, то вам придется придумать какую-то формулу, предпочтительно полученную эмпирическим путем, анализируя кучу данных, которые у вас уже есть, и решая, что следует считать хорошим/плохим, и работая в обратном направлении, чтобы подобрать уравнение, которое соответствует вашему решению.
Вы даже можете попытаться использовать подход машинного обучения, чтобы "узнать", какой вес будет хорошим для комбинации каждого из этих чисел, как в вашей формуле. Сделать это вручную также может быть не слишком сложно.