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热度关注的时间相关性算法
(2007-06-03 14:17:07)
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算法数据结构 |
有没有兼顾的算法呢？答案是有的。
假定用户访问周期介于T1到TN，TN=N*T1，用户访问频率在T1到TN之间线性分布。
设文章在每个时间TX里获得的访问量为TXPV，设计系数A=(N-1)/N
使用计算式T1PV*A^(N-1)+T2PV*A^(N-2)+T3PV*A^(N-3)+……+TNPV=∑TXPV*A^(N-X)来计算随时间衰减的关注度。
这个算式看上去复杂，但是在程序上实现是非常简单的：
用一个字段存储截止到上一个时间周期的∑TXPV*A^(N-X)（假定此值表示为C），另一个字段存储当前时间周期的访问量（此值表示为D），当进入下一时间周期时，使用C*A+D替换C，然后D清零。
考虑不同时间用户的行为习性的差异，可以设置时间周期T为不等长，按经验设置或按总体访问量的变化设置一个TN周期里的各T长度。为满足用户找回精彩文章的需要，可以多设几个N，比如七天排行按七天为周期设计，三十天排行按三十天为周期设计。编辑也可以按需要重设周期以方便挖掘精彩内容，好推荐给用户。
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