这篇文章我要向大家介绍Hacker News网站的文章排名算法工作原理,以及如何在自己的应用里使用这种算法。这个算法非常的简单,但却在突出热门文章和遴选新文章上表现的异常优秀。
深入 news.arc 程序代码
Hacker News是用Arc语言开发的,这是一种Lisp方言,由Y Combinator投资公司创始人Paul Graham创造。Hacker News的开源的,你可以在arclanguage.org找到它的源代码。深入发掘 news.arc 程序,你会找到这段排名算法代码,就是下面这段:
; Votes divided by the age in hours to the gravityth power. ; Would be interesting to scale gravity in a slider. (= gravity* 1.8 timebase* 120 front-threshold* 1 nourl-factor* .4 lightweight-factor* .3 ) (def frontpage-rank (s (o scorefn realscore) (o gravity gravity*)) (* (/ (let base (- (scorefn s) 1) (if (> base 0) (expt base .8) base)) (expt (/ (+ (item-age s) timebase*) 60) gravity)) (if (no (in s!type 'story 'poll)) 1 (blank s!url) nourl-factor* (lightweight s) (min lightweight-factor* (contro-factor s)) (contro-factor s))))
本质上,这段 Hacker News采用的排名算法的工作原理看起来大概是这个样子:
Score = (P-1) / (T+2)^G 其中, P = 文章获得的票数( -1 是去掉文章提交人的票) T = 从文章提交至今的时间(小时) G = 比重,news.arc里缺省值是1.8
正如你看到的,这个算法很容易实现。在下面的内容里,我们将会看到这个算法是如何工作的。
比重(G)和时间(T)对排名的影响
比重和时间在文章的排名得分上有重大的影响。正常情况下如下面所述:
- 当T增加时文章得分会下降,这就是说越老的文章分数会越底。
- 当比重加大时,老的文章的得分会减的更快
为了能视觉呈现这个算法,我们可以把它绘制到Wolfram Alpha。
得分随着时间是如何变化的
你可以看到,随着时间的流逝,得分骤然下降,例如,24小时前的文章的分数变的非常低——不管它获得了如何多的票数。
plot( (30 - 1) / (t + 2)^1.8, (60 - 1) / (t + 2)^1.8, (200 - 1) / (t + 2)^1.8 ) where t=0..24
比重参数是如何影响排名的
图中你可以看到,比重越大,得分下降的越快。
plot( (p - 1) / (t + 2)^1.8, (p - 1) / (t + 2)^0.5, (p - 1) / (t + 2)^2.0 ) where t=0..24, p=10
Python语言实现
之前已经说了,这个评分算法很容易实现:
def calculate_score(votes, item_hour_age, gravity=1.8):
return (votes - 1) / pow((item_hour_age+2), gravity)
关键是要理解算法中的各个因素对评分的影响,这样你可以在你的应用中进行定制。我希望这篇文章已经向你说明了这些 🙂
祝编程快乐!
编辑:
Paul Graham 分享了修正后的HN 排名算法:
(= gravity* 1.8 timebase* 120 front-threshold* 1 nourl-factor* .4 lightweight-factor* .17 gag-factor* .1) (def frontpage-rank (s (o scorefn realscore) (o gravity gravity*)) (* (/ (let base (- (scorefn s) 1) (if (> base 0) (expt base .8) base)) (expt (/ (+ (item-age s) timebase*) 60) gravity)) (if (no (in s!type 'story 'poll)) .8 (blank s!url) nourl-factor* (mem 'bury s!keys) .001 (* (contro-factor s) (if (mem 'gag s!keys) gag-factor* (lightweight s) lightweight-factor* 1)))))
看起来挺酷的呀!!!!
为什么不贴出修正后的算法的py的代码呢?
关键在于他的计算触发策略是怎样
是 每次浏览请求时候把所有的算一遍?
还是 每隔一定时间把所有的算一遍?