基于用户投票的排名算法：威尔逊区间
知乎最新算法
Q4：假如我白天很忙，晚上才有空爬楼点赞，这种点赞有用吗？ A：如果一篇回答，作答浏览量特别大的问题，比如当前在热榜排名前 20，在发布后 2 小时内，达不到 10 – 20 个赞，甚至在 5-10 小时内都没有突破 50 个赞，基本上回答已经凉了，再点赞的意义不大。
Q5：以前有个回答非常优质，但启动赞不够，还能通过点赞救活回答吗？ A：同领域的知乎超级大V 点赞、赶上热榜、内容自荐（知乎V5的特权），能”救活”之前的回答。此外， 17 只有唤起用户情绪的内容，才是优质内容。并不是你花几天的时间写的回答就是优质。
目录
CONTENTS
01 理解知乎的基本算法 简单说明威尔逊算法
如何打造优质的回答
简单说说：优质内容的打造过程
02
03
新账号的运营准备工作
知乎严格的封号机制下，怎么养号
04 如何获得知乎推荐，快速涨粉 你的账号起飞的关键
01 理解知乎的基本算法 威尔逊算法对排名和推荐的影响
理解知乎的基本算法
知乎的威尔逊算法
注意，知乎反作弊机制，对热榜回答的求赞监测很严格，一旦发现你刷赞，轻则删除回答，重则把你以 前获得的全部赞数清零，甚至是账号禁言几天或封号。
ps:知乎对处罚过的账号，一般会限流。
16
知乎算法常见问题答疑
常见问题答疑
Q3：为什么回答借助启动赞排名靠前了，但赞数还是很少？ A：冷启动点赞像一支兴奋剂，只能暂时让你的回答排在前面，以便获得更多的浏览量。但你的回答质量 差，很多用户看了之后都不买账，你觉得他会给你点赞吗？所以过不了多久，你的回答就会被其他优质回 答挤下来，基本没有翻身的机会。因此，请记住内容优质是关键。
系统推荐
系统根据数据进行进一 步推荐
topsis理想解排序法
topsis理想解排序法TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种常用的多属性决策方法，用于对一组备选方案进行排序。
它基于决策者对各属性的偏好程度，将备选方案与“理想解”进行比较，得出最佳排序结果。
我们需要明确一些基本概念。
在TOPSIS中，每个备选方案都由多个属性构成，这些属性可以是各种指标或评价标准。
而理想解则是在各属性上取得最佳值的方案。
决策者对每个属性都有一个权重，反映了其对该属性的重视程度。
TOPSIS的排序过程可以分为以下几个步骤：1. 构建决策矩阵：将备选方案的属性值按照一定的规范化方法转化为矩阵形式。
常用的规范化方法有线性规范化、标准化、向量规范化等。
2. 确定权重：根据决策者对各属性的偏好，确定每个属性的权重。
可以使用主观赋权法、客观赋权法等方法进行权重的确定。
3. 确定正理想解和负理想解：根据每个属性的性质，确定正理想解和负理想解。
正理想解是在各属性上取得最大值的方案，而负理想解则是在各属性上取得最小值的方案。
4. 计算正理想解和负理想解到各备选方案的距离：通过计算每个备选方案到正理想解和负理想解的欧氏距离或其他距离指标，得到各个方案与理想解的相似程度。
5. 计算综合评价指标：根据正理想解和负理想解到各备选方案的距离，计算每个备选方案的综合评价指标。
综合评价指标可以使用几何平均法、加权几何平均法等方法进行计算。
6. 排序：根据每个备选方案的综合评价指标，对方案进行排序，得出最终的排序结果。
TOPSIS方法具有一定的优势和适用性。
首先，它能够充分考虑决策者对各属性的偏好程度，给出符合实际需求的排序结果。
其次，TOPSIS方法简单易行，不需要过多的计算和决策信息。
此外，TOPSIS方法还能够有效处理属性之间存在依赖关系的情况。
然而，TOPSIS方法也存在一些局限性。
首先，它对权重的确定比较敏感，权重的选取可能会对排序结果产生较大影响。
知乎引流操作笔记
参数定义
u表示赞同，v表示反对，n表示总票数，p表示 赞同率，z是正态分布的分位数（参数），S表示 最终的威尔逊得分。
（1）当总票数较小的时候，获得赞同的答案，得 分 score 会迅速增加。总投票数越多，赞同票对 得分score的影响越小。同时，投票数较多，得 分score较高的答案，开始获得反对票时，得分 会快速下降。得分score越低，下降速度越慢。
同一批人批量点赞、秒赞、编辑回答页面停留时 间过短等
30天内未热榜的所有问题均有可能上热榜
通过知乎“知乎问题日志”可以查看其热榜情况
回答数临界值（短时间内回答数和浏览数激增， 关注了该问题，自然会收到提醒）
热榜问题的特征
关注人数（100左右就有可能了，感觉主要还是 看动态增量）
浏览量（同关注人数一样的道理）
（2）score 的取值范围为（0,1），且与投票总 数无关。(旧算法中，score=加权赞同-加权反 对，不同问题之间得分差别较大，无法横向比 较）。
（3）n 越小，威尔逊算法的修正效果越强。
知乎引流操作笔记
知乎机制 热榜相关 答案注意 引流注意
灰度测试 反作弊机制
排名引入每个人的权重
知乎会先推给关注问题的一部分人，再根据这部 分人对答案的认可情况决定是否推送给所有人
转化的话术
结尾的引导和转化，应注意资源分享
分享资源
设置引流举证（附带其他回答）
启动赞很重要
答案的发布时间
这个要进行测试，关注不同问题的用户阅读习惯 可能不同
根据评论区的内容及时修改和补充答案
1、准确的说，我们的目标是引流，不是知乎获 赞、吸粉
2、尽量对用户进行多次提醒，很可能大家不会 点到文末，但是提醒的方式应该委婉、自然 3、福利包一定要精心准备，很重要
投票名次法排序
排序时，如果关键字顺序存在逆序时，通常要进行调整，如交换、移动、复制等操作，对于一元组来说，问题不大，如果是一个多元组，排序时可能要进行大量的交换、移动、复制等工作，显然效率较低，特别是一些元素很多的多元组，甚至是不可忍受的。
本文提出一种新的排序思路。
我从选举计票得到启发，突发灵感，想出此法，姑且命名为：投票名次法排序。
算法思路（以升序排序为例）：设置一临时数组pRank，用于登记各关键字的得票数，将所有关键字两两比较，元素值大的得 1 票，如果关键字相等，后面的元素得 1 票（降序排列时，前面的元素得 1 票），这样处理时保证排序的稳定性，投票结果累计在临时数组pRank 中。
根据需要返回可以是排序次序或排名名次。
C =（n * (n – 1)）/ 2 次，所算法分析，每两个关键字都有比较一次，所以比较次数为：2nN)，计算是要一长度为 n 的临时数组，所以空间复杂度为Ｏ(N)，如果将表以时间复杂度为Ｏ(2示排序结果的数组计算在内，空间复杂度为Ｏ(2N)。
优点：排序过程中没有交换、移动、复制等操作，效率高，特别是对于元素较多的多元组排序，效率很高。
N)，偏高，对于大的一元组，时间、空间效率较低。
缺点：时间复杂度Ｏ(2改进：可以将关键字按区间预先分组，可以改善时间复杂度，具体实现本文不讨论。
以下是泛型C++ 源程序：//投票名次法排序（升序）template <class Type>void VotingRankSortAscending(Type *pKey, int *pResult, int n, bool OutputOrder = true){int i, j, n_1 = n - 1;int *pRank;pRank = new int[n];for (i = 0; i < n; i++) pRank[i] = 0; //初始化pRank//开始投票for (i = 0; i < n_1; i++){for (j = i + 1; j < n; j++){if (pKey[i] <= pKey[j])pRank[j]++; //升序排列，关键字相等，给后面的投上一票，保证排序的稳定性elsepRank[i]++;}}if (OutputOrder){ //返回结果：顺序for (i = 0; i < n; i++)pResult[pRank[i]] = i;}else{ //返回结果：名次for (i = 0; i < n; i++)pResult[i] = pRank[i];}delete[] pRank;}//投票名次法排序（降序）template <class Type>void VotingRankSortDescending(Type *pKey, int *pResult, int n, bool OutputOrder = true){int i, j, n_1 = n - 1;int *pRank;pRank = new int[n];for (i = 0; i < n; i++) pRank[i] = 0; //初始化pRank//开始投票for (i = 0; i < n_1; i++){for (j = i + 1; j < n; j++){if (pKey[i] > pKey[j])pRank[j]++;elsepRank[i]++; //降序排列，关键字相等，给前面的投上一票，保证排序的稳定性}}if (OutputOrder){ //返回结果：顺序for (i = 0; i < n; i++)pResult[pRank[i]] = i;}else{ //返回结果：名次for (i = 0; i < n; i++)pResult[i] = pRank[i];}delete[] pRank;}//投票名次法排序template <class Type>void VotingRankSort(Type *pKey, int *pResult, int n, bool AscendingOrder = true, bool OutputOrder = true){if (AscendingOrder)VotingRankSortAscending(pKey, pResult, n, OutputOrder);elseVotingRankSortDescending(pKey, pResult, n, OutputOrder);}。
基于用户投票的六大排名算法研究
基于用户投票的六大排名算法研究收藏到：0时间：2013-12-28 文章来源：马海祥博客访问次数：281随着互联网的发展，网站的数量也在随着成倍的增加着，就中国的互联网来说，根据中国互联网信息中心的数据显示，目前中国的网站数量每半年都会以接近10%的数量增长。
这些大量的网站涌现，也就意味着我们已进入了“信息大爆炸”的时代。
而如今用户担心的已不再是信息太少，而是信息太多。
如何从大量信息之中，快速有效地找出最重要的内容，成了互联网的一大核心问题。
所以各种各样的排名算法，已成为目前过滤信息的主要手段之一，尤其是搜索引擎的排名。
在对信息进行排名的同时，也就意味着将信息按照重要性依次排列，并且及时进行更新。
排列的依据，可以基于信息本身的特征，也可以基于用户的投票，即让用户决定，什么样的信息可以排在第一位。
下面，我将借助马海祥博客的平台整理和分析一些基于用户投票的排名算法，跟大家共同分享一下：一、Delicious和Hacker News排名算法1、Delicious排名算法Delicious是提供了一种简单共享网页的方法，它为无数互联网用户提供共享及分类他们喜欢的网页书签。
对于最初的信息排名来说，最直觉、最简单的算法，莫过于按照单位时间内用户的投票数进行排名。
得票最多的项目，自然就排在第一位。
旧版的Delicious，有一个“热门书签排行榜”，就是这样统计出来的，如下图所示：它按照“过去60分钟内被收藏的次数”进行排名。
每过60分钟，就统计一次。
Delicious算法的优点是：比较简单、容易部署、内容更新相当快；Delicious算法的缺点是：一方面，排名变化不够平滑，前一个小时还排名靠前的内容，往往第二个小时就一落千丈，另一方面，缺乏自动淘汰旧项目的机制，某些热门内容可能会长期占据排行榜前列。
2、Hacker News排名算法Hacker News是一个网络社区，可以张贴链接，或者讨论某个主题，如下图所示：每个帖子前面有一个向上的三角形，如果你觉得这个内容很好，就点击一下，投上一票。
人工智能 模拟试题
人工智能模拟试题《人工智能》模拟试题一（150分钟） 1. 填空题（共12分，每小题2分）1）知识表示的性能应从以下二个方面评价：____________________和________________；后者又分二个方面______________和 ________________。
2）框架系统的特性继承功能可通过组合应用槽的三个侧面来灵活实现，它们是______________________________________________________。
3）KB系统通常由以下三个部分组成：__________________________________________；KB系统的开发工具和环境可分为以下三类：____________________________________。
4）按所用的基本学习策略可以将机器学习方法划分为以下几类：_____________________________________________________________________。
5）主观Bayes 方法将推理规则表示为P T Q形式，称__________为先验似然比， __________ 为条件似然比，_________为规则的充分性因子。
6）自然语言理解中，单句理解分二个阶段：____________和____________，后者又分二个步骤：________________和_________________。
2、问答题（共20分，每小题5分）1）阐述示例学习所采用的逐步特化学习策略，并说明学习过程中正、反例的作用。
2）为什么要在框架系统中实行相容匹配技术？如何实现？3）阐述Xps的冲突解法和推理引擎，并说明综合数据库中事实元素的时间标签在冲突解法中起的作用。
4）什么是问题归约？问题归约的操作算子与一般图搜索有何不同？与或图启发式搜索算法AO*的可采纳性条件是什么？3、简单计算题（共35分，每小题7分）1）按书上图8.5中给定的文法规则，再追加2条：N ? football, V ? play；画出英语句子”The boy play little football”的句法分析树。
计算发展排行榜的几种算法
计算发展排行榜的几种算法
1.基于更新频率的排名算法：该算法根据数据更新的频率，对数据进行排序，更新频率高的数据排名靠前，更新频率低的数据排名靠后。
这种算法适用于数据更新频率较高的场景，如热门搜索关键词排行榜。
2. 基于累积值的排名算法：该算法根据数据的累积值进行排序，累积值高的数据排名靠前，累积值低的数据排名靠后。
这种算法适用于数据的变化相对缓慢的场景，如电影票房排行榜。
3. 基于社交网络的排名算法：该算法根据用户在社交网络中的影响力和关注度，对用户进行排序，影响力和关注度高的用户排名靠前，影响力和关注度低的用户排名靠后。
这种算法适用于社交网络中用户排名的场景，如微博热门用户排行榜。
4. 基于机器学习的排名算法：该算法利用机器学习算法，对数据进行训练，并预测数据在排行榜中的排名。
这种算法适用于数据复杂度较高的场景，如股票交易排行榜。
5. 基于时间序列的排名算法：该算法根据数据在时间序列上的表现，对数据进行排序，表现良好的数据排名靠前，表现较差的数据排名靠后。
这种算法适用于数据存在明显时间趋势的场景，如天气预报排行榜。
- 1 -。
信息学奥赛近似排序题
信息学奥赛近似排序题近年来，信息学奥赛中的排序题目越来越受到关注。
在实际生活和比赛中，近似排序算法具有很高的实用价值。
本文将对近似排序进行详细介绍，帮助大家了解不同类型的近似排序算法，并根据实际场景选择合适的算法。
一、近似排序的概述近似排序是指在有限时间内，通过对数据进行约简或者处理，将待排序数据转换成近似有序的数据。
近似排序算法旨在追求时间复杂度和空间复杂度的平衡，从而在实际应用中实现较快的排序效果。
二、近似排序算法的分类与介绍1.基于权重的近似排序：这类算法主要通过对数据进行加权处理，利用权重信息实现排序。
如加权冒泡排序、加权快速排序等。
2.基于划分的近似排序：这类算法通过将数据划分为若干区间，对每个区间进行排序，再将区间排序结果合并。
如分区排序、外部排序等。
3.基于交换的近似排序：这类算法通过交换数据元素的位置，使数据逐渐趋于有序。
如冒泡排序、快速排序等。
4.基于选择的近似排序：这类算法通过选择最小（或最大）的元素，逐步构建有序序列。
如插入排序、堆排序等。
5.基于计数的近似排序：这类算法通过对数据进行计数，根据计数结果进行排序。
如计数排序、基数排序等。
三、针对不同场景选择合适的近似排序算法在实际应用中，根据数据特点和性能要求，选择合适的近似排序算法至关重要。
以下为几种常见的场景及推荐的近似排序算法：1.数据量较小：可以选择普通的快速排序、归并排序等算法。
2.数据量较大，允许外部存储：可以使用外部排序、归并排序等算法。
3.数据量较大，要求较高排序精度：可选择基于权重的近似排序算法，如加权快速排序等。
4.数据分布不均匀：可以选择基于划分的近似排序算法，如分区排序等。
四、近似排序在实际应用中的优势与局限近似排序在实际应用中具有以下优势：1.较低的时间复杂度：相较于精确排序算法，近似排序算法在相同条件下具有更低的时间复杂度。
2.较好的可扩展性：近似排序算法往往具有较好的并行性和分布式处理能力，适用于大规模数据处理场景。
Borda排序法
四、方法改进
在练习中若采用 BORDA方法，以4分、3分、2分、 1分记排第一、第二、第三、第四，则各候选人的 得分为：
A : 4×18＋1×31=103； B : 1×18＋4×12＋3×10＋2×9=114； C : 2×(18＋12)＋4×10＋3×9=127； D : 3×(18＋12)＋2×10＋4×9=146。 D 会获最高分而当选。
(5)逐对表决。这种方法恰如单循环赛。每2位候选人 进行一次面对面的表决，共需10次，每位参加4次。 可以发现E以37比18票赢了A，以33比22票赢了B， 以36比19票赢了C，以28比27票赢了D。 E成了鹰派赢家。
例1：55位记者要在五支球队的提名代表(记为A、B、 C、D、E)中确定一位最有价值球员。现在要求每位 记者都对他们的偏爱对五名提名候选人进行排序。
55名记者的偏爱次序是：记者人数18源自12109
4
2
第一选择
A
B
C
D
E
E
第二选择
D
E
B
C
B
C
第三选择
E
D
E
E
D
D
第四选择
C
C
D
B
C
B
第五选择
B
A
A
A
A
A
解：（1）用BORDA计分法，以5、4、3、2、1分 记名次
二、评分法则
设有n个投票者，p个候选人 x1, x2 ,, x p
如果一个投票者的偏好次序为：
x1 x2 xp 则候选人 x1, x2 ,, xp 的得分依次为
广告算法威尔逊区间
广告算法威尔逊区间随着互联网的快速发展，广告算法成为了越来越多企业关注的重要问题。
广告算法的核心任务是通过对用户的画像、行为和交互数据进行分析和挖掘，从而实现真正意义上的精准投放和效果优化。
而威尔逊区间则是广告算法中用于衡量置信度和预测精度的重要指标。
本文将从威尔逊区间的定义、应用场景和实现方法三个方面介绍威尔逊区间在广告算法中的应用。
威尔逊区间的定义威尔逊区间也称为威尔逊置信区间，是一种用来估计二项分布参数的方法。
威尔逊区间常常被用来表示一个比例或概率的置信区间，并且在广告算法中经常用来衡量CTR（点击率）的置信度和预测精度。
CTR是指广告的点击率，一般用来衡量广告推广效果，其定义为总点击次数 / 广告总曝光次数。
而威尔逊区间则是一个展示CTR置信度和预测精度的重要指标。
威尔逊区间在广告算法中有很多的应用场景，例如：1. 广告CTR的置信度估计针对广告的CTR，威尔逊区间可以用来给出置信度估计。
具体方法是将CTR看作二项分布的成功概率，然后通过威尔逊区间来计算CTR的置信度。
威尔逊区间能够提供一个合适的置信区间来估计CTR，并且可以通过多次实验不断迭代以提高CTR的准确度。
威尔逊区间也可以用来衡量CTR的预测准确度。
在广告投放过程中，威尔逊区间能够给出一个最小和最大的CTR线性估计值，并且能够计算出CTR预测的置信度。
这样，广告投放者就可以根据CTR的置信度来决定投放策略，以便获得更好的效果。
3. A/B测试的效果验证A/B测试是一种常见的广告测试方法，通常用于比较两种不同的广告效果。
威尔逊区间可以用于估计A/B测试结果的置信度，以便判断测试结果是否具有统计显著性。
如果A/B测试结果的威尔逊区间不重合，则可以认为两种广告具有显著的差异，进而采取相应的优化策略。
威尔逊区间的实现方法主要有以下两种：1. 蒙特卡罗模拟法蒙特卡罗模拟法是一种基于随机模拟的估计方法，通常用于复杂的数学方程或模型求解。
在广告算法中，蒙特卡罗模拟法也可以用来计算威尔逊区间。
voterank算法流程
voterank算法流程
Voterank算法是一种用于社交网络中用户影响力排序的算法。
它基于投票原则，通过计算用户之间的投票关系来确定用户的影响力等级。
以下是Voterank 算法的基本流程：
1. 初始化：为每个用户分配一个初始的影响力值，通常为1。
2. 迭代更新：重复以下步骤直到收敛（即达到停止条件）：
a. 对于每个用户，计算其新的影响力值。
b. 根据投票关系，更新用户的影响力值。
具体而言，在迭代更新的过程中，可以按照以下步骤进行计算和更新：
1. 对于每个用户i，计算其新的影响力值（voting value）：
voting_value[i] = Σ(influence_value[j] / out_degree[j]) 其中，j代表所有投票给用户i的用户，influence_value[j]代表用户j 的影响力值，out_degree[j]代表用户j的出度（即投票给其他用户的数量）。
2. 对于每个用户i，更新其影响力值（influence value）：
influence_value[i] = a * voting_value[i] + (1 - a)
其中，a是一个衰减系数（0 ≤ a ≤ 1），用于平衡新旧影响力值的贡献。
3. 重复以上步骤，直到影响力值的变化足够小，或达到事先设定的停止条件。
最终，根据用户的影响力值可以进行排序，排序结果即为用户的影响力等级。
需要注意的是，Voterank算法的迭代更新过程可能需要多次迭代才能收敛，因此需要设置合适的停止条件，以避免无限迭代。
此外，算法的性能和结果也会受到衰减系数a的选择影响，需要根据具体的应用场景和实验结果来确定合适的取值范围。
大数据挖掘技术练习(习题卷21)
大数据挖掘技术练习(习题卷21)第1部分：单项选择题，共51题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]能够完全匹配字符串“back”和“back-end”的正则表达式包括（）A)r“\w{4}-\w{3}|\w{4}”B)r“\w{4}|\w{4}-\w{3}”C)r “\S±\S+|\S+”D)r“\w*\b-\b\w*|\w*”答案:B解析:2.[单选题]LTE中的TA概念哪个是错误的（）A)TAI由MCC+MNC+TAC三部分组成B)TAC的FQDN格式为：tac-hb<x1x2>.tac-lb<x3x4>.tac.epc. mnc<MNC>.mcc<MCC>C)TAC与LAC可重叠使用D)一个TA可由一个或多个小区构成答案:B解析:3.[单选题]下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：A)等高线图B)饼图C)曲面图D)矢量场图答案:B解析:4.[单选题]2016年，集团公司提出了（）内容质量保障体系A)四维三步法B)三维三步法C)四维四步法D)四维五步法答案:A解析:5.[单选题]朴素贝叶斯算法的预测判定准则为（）A)对每个样本选择使条件风险R(c∣x)最小的类别标记B)保证某一单一样本x 的风险最小C)以可能性最小的输出作为输入对应输出D)计算每一种输出的可能性答案:A解析:6.[单选题]以下关于列表操作的描述，错误的是：A)通过 append 方法可以向列表添加元素D)通过 add 方法可以向列表添加元素答案:D解析:7.[单选题]( )是数据仓库体系架构的重要组成部分,具备数据仓库的部分特征和OLTP 系统的部分特征。
A)E.SB;B)D.MC)ODSD)E.TL答案:C解析:8.[单选题]以下哪个不是VoLTE终端与LTE CSFB终端共有的性能指标（）A)掉话率B)呼叫时延C)IMS注册成功率D)接通率答案:C解析:9.[单选题]终端品牌与以下哪个用户特征无关A)性别B)ARPUC)上网习惯D)生活所在地理位置答案:C解析:10.[单选题]KNN算法可以用于（）A)分类B)回归C)测试D)分类和回归答案:D解析:11.[单选题]决策树中不包含一下哪种结点，A)根结点（root node)B)内部结点（internal node）C)外部结点（external node）D)叶结点（leaf node）答案:C解析:12.[单选题]若MySQL数据表中有姓名为“李建华”的记录,下列无法查出“李建华”的表达式是______。
电子商务平台的排名算法研究与实现
电子商务平台的排名算法研究与实现如今，在电子商务领域，拥有合适的排名算法是至关重要的。
随着越来越多的人倾向于在线购物，市场上出现了越来越多的电子商务平台。
在良好的排名算法的支持下，销售业绩不仅可以迅速提升，而且还能够吸引更多的客户。
因此，电子商务平台的排名算法研究与实现至关重要。
一、什么是电子商务平台的排名算法在电子商务领域，排名算法是一种战略性工具，用于确定在搜索结果中产品出现的顺序。
当客户在电子商务平台上搜索商品，搜索结果将被根据相关性与排序规则进行排序。
排序规则基于算法进行操作，而算法可以根据多个因素进行评定，如流量、利润、销售状况、评价等。
在电子商务平台上，排名算法的作用是通过将商品列表按一定标准排序，将更多的优质商品展示在首要位置，从而增加了优质商品的曝光度。
二、电子商务平台的排名算法如何定制化电子商务平台不同于其他商业网站，其中的客户持续互动和数据流量是巨大的。
特别是大型电子商务平台，其搜索功能不仅具有实时交互和商业竞争性，还需要对多种类别和大量的数据进行处理。
因此，为了最大化利润和用户满意度，电子商务平台必须定制化它们的排名算法。
定制化电子商务平台的排名算法，需要考虑如下因素：1. 产品的流量通过评估流量，可以确定哪些商品是客户最想要查询的，从而为这些商品制定定制化的排名算法。
在这种情况下，排名算法应优先展示流量最高的商品。
2. 产品的收益在线商店需要考虑哪些商品存在量大而且目标客户群体容易获取的情况，在这些条件下对商品的收益进行优先排序。
3. 产品的销售状况排名算法也需要考虑每个产品的销售情况，这样可以更好地向客户推荐产品。
根据销售情况，排名算法应优先展示热门商品和销售数量高的商品。
4. 产品的相关度排名算法还应考虑客户的需求，例如搜索的关键字、更改的搜索关键字或搜索历史。
该算法可以根据客户的输入和历史，自动为客户推荐可能感兴趣的商品。
三、电子商务平台排名算法的实现电子商务平台的排名算法实现并不局限于特定的技术或编程语言，可以使用多种不同的数学模型和算法来计算。
基于用户投票的排名算法
基于用户投票的排名算法（一）：Delicious和Hacker News互联网的出现，意味着"信息大爆炸"。
用户担心的，不再是信息太少，而是信息太多。
如何从大量信息之中，快速有效地找出最重要的内容，成了互联网的一大核心问题。
各种各样的排名算法，是目前过滤信息的主要手段之一。
对信息进行排名，意味着将信息按照重要性依次排列，并且及时进行更新。
排列的依据，可以基于信息本身的特征，也可以基于用户的投票，即让用户决定，什么样的信息可以排在第一位。
下面，我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法，打算分成四个部分连载，今天是第一篇。
一、Delicious最直觉、最简单的算法，莫过于按照单位时间内用户的投票数进行排名。
得票最多的项目，自然就排在第一位。
旧版的Delicious，有一个"热门书签排行榜"，就是这样统计出来的。
它按照"过去60 分钟内被收藏的次数"进行排名。
每过60 分钟，就统计一次。
这个算法的优点是比较简单、容易部署、内容更新相当快；缺点是排名变化不够平滑，前一个小时还排在前列的内容，往往第二个小时就一落千丈。
二、Hacker NewsHacker News是一个网络社区，可以张贴链接，或者讨论某个主题。
每个帖子前面有一个向上的三角形，如果你觉得这个内容很好，就点击一下，投上一票。
根据得票数，系统自动统计出热门文章排行榜。
但是，并非得票最多的文章排在第一位，还要考虑时间因素，新文章应该比旧文章更容易得到好的排名。
Hacker News 使用Paul Graham 开发的Arc 语言编写，源码可以从下载。
它的排名算法是这样实现的：将上面的代码还原为数学公式：其中，P 表示帖子的得票数，减去1 是为了忽略发帖人的投票。
T 表示距离发帖的时间（单位为小时），加上2 是为了防止最新的帖子导致分母过小（之所以选择2，可能是因为从原始文章出现在其他网站，到转贴至Hacker News，平均需要两个小时）。
基于用户投票的排名算法：牛顿冷却定律
基于用户投票的排名算法：牛顿冷却定律这个系列的前三篇，介绍了Hacker News，Reddit 和Stack Overflow 的排名算法。
今天，讨论一个更一般的数学模型。
这个系列的每篇文章，都是可以分开读的。
但是，为了保证所有人都在同一页上，我再说一下，到目前为止，我们用不同方法，企图解决的都是同一个问题：根据用户的投票，决定最近一段时间内的"热文排名"。
你可能会觉得，这是一个全新的课题，伴随着互联网而产生，需要全新的方法来解决。
但是，实际上不是。
我们可以把"热文排名"想象成一个"自然冷却"的过程：（1）任一时刻，网站中所有的文章，都有一个"当前温度"，温度最高的文章就排在第一位。
（2）如果一个用户对某篇文章投了赞成票，该文章的温度就上升一度。
（3）随着时间流逝，所有文章的温度都逐渐"冷却"。
这样假设的意义，在于我们可以照搬物理学的冷却定律，使用现成的公式，建立"温度"与"时间"之间的函数关系，轻松构建一个"指数式衰减"（Exponential decay）的过程。
伟大的物理学家牛顿，早在17 世纪就提出了温度冷却的数学公式，被后人称作"牛顿冷却定律"（Newton's Law of Cooling）。
我们就用这个定律构建排名算法。
"牛顿冷却定律"非常简单，用一句话就可以概况：物体的冷却速度，与其当前温度与室温之间的温差成正比。
写成数学公式就是：其中，- T (t)是温度（T）的时间（t）函数。
微积分知识告诉我们，温度变化（冷却）的速率就是温度函数的导数T'(t)。
- H 代表室温，T(t)-H就是当前温度与室温之间的温差。
由于当前温度高于室温，所以这是一个正值。
- 常数α（α>0）表示室温与降温速率之间的比例关系。
排序模型威尔逊系数
排序模型威尔逊系数威尔逊系数（Wilson Score）是一种排序模型，主要用于质量排序，尤其适用于含有好评和差评的数据。
这种模型综合考虑了评论数与好评率，得分越高质量越高。
其计算公式为：S=p+z2n+z22n(1−p)S = p + \frac{z^2}{2n} + \frac{z^2}{2n(1-p)}S=p+2nz2+2n(1−p)z2其中：SSS 是最终的威尔逊得分。
ppp 是好评率。
nnn 是评论总数。
zzz 是正态分布的分位数，一般取值为2，即95%的置信度。
这个公式通过调整好评率和评论数的关系，使得在评论数较少时，即使好评率很高，也不会导致排名过于靠前，从而避免了小样本量下好评率大导致排名靠前的问题。
这种方法在很多情况下都可以使用，例如在feed流的排序设计中。
另外，威尔逊系数也可以用于测算各区域（或组）间人均收入相对差异的大小，其公式为：V=1x′∑i=1n(xi−x′)2pip_iV = \frac{1}{x'} \sum_{i=1}^{n} (x_i - x')^2\frac{p_i}{p}V=x′1i=1∑n(xi−x′)2ppi其中：VVV 是威尔逊系数。
xxx 是i地区人均指标（如GDP）。
x′x'x′是背景区域人均指标。
pip_ipi 是i地区人口。
ppp 是背景区域总人口。
这个公式用于计算各区域或组之间的人均收入相对差异，数值越小表示差异越小，反之则表示差异越大。
请注意，以上两种威尔逊系数的应用场景和计算方式有所不同，需要根据具体的使用场景选择适当的公式进行计算。
威尔逊算法
威尔逊算法1、“威尔逊算法”的含义知乎的算法会对我们的各项行为进行AI计算，最后对账号的全宗产生相应的影响。
简单来说，如果把知乎比喻成一个打怪副本，那算法就是一份详细的攻略秘籍，他能告诉你下一步应该走向哪个方向，每个怪兽的要害是什么，让我们在打怪升级的过程中做到心中有数。
2、如何提高数值（1）平台角度先来讨论一个问题，如果你是知乎平台的运营者，你会更倾向于保留哪些用户？凡是能够对平台建设产生积极作用的人，平台自然要给出相应的回报予以保留，这是一个平台想要长远发展的基础要求之一，不需要通过数据来证明。
（2）用户角度对于用户而言，输出专业知识、筛选优秀内容、提升社区活跃度、增强知乎影响力、维护知乎秩序等都属于可以落地的平台建设操作，所以我们在产生这些行为的过程中，就是再为知乎不断赋能，也就理应得到更高的算法数值。
3、算法接下来来了解知乎的算法机制，算法中提到的各项数值，以及其指导意义和避坑指南。
回答排名指的是我在某个问题下面的回答在这个问题的第几名。
算法数值等同于问题下内容排名。
也就是说数值越高，我们的回答在整个问题下面的排名就越靠前。
威尔逊得分：u为加权赞同数，v为加权反对票数，zɑ为参数。
下面这两张图可以比较直观地显示威尔逊得分算法的几个重要特性：为了方便讨论，依次称左图中的up-vote，down-vote，score对应的轴为x，y，z轴。
右图为左图等高线图。
左图的整体曲面形状，与通常理解中的赞同票、反对票和回答质量的对应关系是相符的，这是知乎官方认可的算法机制。
加权赞同票数指的是其它人点赞所赋予内容的数值，但要注意每个人的点赞所带来的的影响是不同的，这取决于点赞者在当下领域的权重。
比如你写了一篇文章，一个万粉的中V和一个百万粉的消耗给你点赞所带来的影响是有很大差距的，这就是“加权”的概念。
同样，反对机制也是存在加权的，反对者的权重越高，我们分数下降幅度就越大。
（2）另一个公式4、算法的作用（1）威尔逊算法的作用具体表现为：——固定反对票，那么赞同票越多得分越高；固定赞同票，那么反对票越多得分越低。
排名算法
6、对于小站点来说，导出的单向链接过多，给于降权处理，一般不建议超过40个；对于友情连接过多的站 点，或者是友情链接不雅站点、被k站点、降权站站关键词排名很高，府，教育机构，事业单位链接的行为进行了打击，尤其对买卖链接这种外链行为进行了识 别（但还并不完善）以及严厉处罚（如果发现肯定会降权，重则无的站要比个人性质的站排名更有优势；对于一些垃圾站 点月大致有2次大更新，每月11号和26号or28号，特别是26号or28号，更新幅度最 大，同时这个时候K站也是最多。小更新时间在每个星期四的用户体验提升，对用户体验不好的站点进行了降权。同 时外链对站优化排名作用的弱化，而以后站提升的重点应该放在站内容质量上。
简介
中文名字：排名算法 英文名字：Ranking Algorithm 排名算法（Ranking algorithm）是搜索引擎用来对其索引中的列表进行评估和排名的规则。排名算法决定 哪些结果是与特定查询相关的。
经验分享
最好总结5个字：静，全，真，细，得！
作弊站点
1、乱采集内容，语句不通，读者无法从中获得需要的信息 2、内容虽然可读，但是绝大部分文章是采集、复制自其他站，本身没有原创内容。 3、页中穿插堆积关键词或文章与主题不相关，企图欺骗搜索引擎，对搜索相关关键词的用户没有实质的帮助 4、冒充官欺骗用户，在title和meta标签中声明不真实 5、站有大量违法或欺诈内容，可能造成用户财产安全损失 根据我们的评估，本次算法更新将使4%~5%的关键词的搜索体验有所改善，算法准确率达到了相当高的程度， 但仍不排除出现个别误伤的情况，另外，我们会继续针对作弊行为的算法升级，例如对超链作弊进行更进一步的 识别处理等。同时，坚持不懈的为用户提供优质原创内容的站，也将进一步得到新算法的青睐。
基于用户反馈的搜索引擎排名算法
基于用户反馈的搜索引擎排名算法
金祖旭;李敏波
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2010(019)011
【摘要】以Web 2.0中用户行为作为研究对象,通过发掘用户反馈方式,提出用户反馈分值的概念,对用户反馈影响搜索结果排名的具体方法以及相应实现进行研究,提出了一种基于神经网络的网页排序算法.该算法引入BP神经网络模型,根据用户反馈分值选择样本训练神经网络.将传统搜索结果输入到经过训练的神经网络进行计算,根据计算出的结果所表示的网页相关性强弱判断后进行二次排序.该算法利用了神经网络具有的模式识别能力,有效地将用户反馈和搜索引擎结合起来,使得搜索结果更加符合用户的搜索要求.
【总页数】6页(P60-65)
【作者】金祖旭;李敏波
【作者单位】复旦大学软件学院,上海,201203;复旦大学软件学院,上海,201203【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于用户反馈的搜索引擎选择及结果归并 [J], 杨彬;康慕宁
2.基于用户反馈的POI搜索引擎优化研究 [J], 潘明远;方金云;章立生
3.基于用户反馈的个性化搜索引擎的研究 [J], 江婕;李建民;曾勍炜
4.基于分类技术的搜索引擎排名算法--CategoryRank [J], 陈伟柱;陈英;吴燕
5.搜索引擎排名算法比较研究 [J], 董富江;杨德仁
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威尔逊得分算法
威尔逊得分算法
威尔逊得分算法是一种用于评估文本情感倾向的方法，它基于贝叶斯定理和情感词典，能够有效地识别出文本中的情感信息。
这种算法已经被广泛应用于社交媒体、评论分析、产品评价等领域。
威尔逊得分算法的核心思想是利用贝叶斯定理计算出文本的情感得分。
具体来说，该算法会先将文本中的情感词汇与情感词典进行匹配，然后计算出情感词汇的情感得分。
接着，算法会根据情感得分和文本长度计算出加权情感得分，最后通过一个置信度参数来调整情感得分的精度，得出最终的情感得分。
威尔逊得分算法的优点在于它能够处理文本中的语义复杂性和歧义性，并且可以对文本长度进行加权处理，避免了文本长度对情感得分的影响。
此外，该算法还能够通过调整置信度参数来适应不同的应用场景。
在实际应用中，威尔逊得分算法已经被广泛运用于社交媒体、产品评价等领域。
例如，一些企业会利用该算法对用户在社交媒体上的评论进行情感分析，以了解用户对产品的态度和满意度。
同时，一些新闻媒体也会利用该算法对读者的评论进行情感分析，以了解读者对新闻的反应。
需要注意的是，威尔逊得分算法并非完美无缺，它也存在一些局限性。
例如，该算法无法处理文本中的语法错误和拼写错误，也无法
处理文本中的隐喻和比喻等复杂语言现象。
此外，情感词典的质量和覆盖范围也会影响算法的准确性和鲁棒性。
总的来说，威尔逊得分算法是一种有效的文本情感分析方法，它能够处理文本中的情感信息，并且已经被广泛应用于社交媒体、产品评价等领域。
随着自然语言处理技术的不断发展，相信该算法在未来会有更广泛的应用前景。
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基于用户投票的排名算法：威尔逊区间
迄今为止，这个系列都在讨论，如何给出"某个时段"的排名，比如"过去24 小时最热门的文章"。
但是，很多场合需要的是"所有时段"的排名，比如"最受用户好评的产品"。
这时，时间因素就不需要考虑了。
这个系列的最后两篇，就研究不考虑时间因素的情况下，如何给出排名。
一种常见的错误算法是：
得分= 赞成票- 反对票
假定有两个项目，项目A是60 张赞成票，40张反对票，项目B是550 张赞成票，450张反对票。
请问，谁应该排在前面？按照上面的公式，B会排在前面，因为它的得分（550 - 450 = 100）高于A（60 - 40 = 20）。
但是实际上，B的好评率只有55%（550 / 1000），而A为60%（60 / 100），所以正确的结果应该是A排在前面。
Urban Dictionary 就是这种错误算法的实例。
另一种常见的错误算法是
得分= 赞成票/ 总票数
如果"总票数"很大，这种算法其实是对的。
问题出在如果"总票数"很少，这时就会出错。
假定A有2 张赞成票、0张反对票，B有100 张赞成票、1张反对票。
这种算法会使得A排在B前面。
这显然错误。
Amazon 就是这种错误算法的实例。
那么，正确的算法是什么呢？
我们先做如下设定：
（1）每个用户的投票都是独立事件。
（2）用户只有两个选择，要么投赞成票，要么投反对票。
（3）如果投票总人数为n，其中赞成票为k，那么赞成票的比例p就等于k/n。
如果你熟悉统计学，可能已经看出来了，p服从一种统计分布，叫做"两项分布"（binomial distribution）。
这很重要，下面马上要用到。
我们的思路是，p越大，就代表这个项目的好评比例越高，越应该排在前面。
但是，p 的可信性，取决于有多少人投票，如果样本太小，p就不可信。
好在我们已经知道，p服从
"两项分布"，因此我们可以计算出p的置信区间。
所谓"置信区间"，就是说，以某个概率而言，p会落在的那个区间。
比如，某个产品的好评率是80%，但是这个值不一定可信。
根据统计学，我们只能说，有95% 的把握可以断定，好评率在75% 到85% 之间，即置信区间是[75%，85%]。
这样一来，排名算法就比较清晰了：
第一步，计算每个项目的"好评率"（即赞成票的比例）。
第二步，计算每个"好评率"的置信区间（以95% 的概率）。
第三步，根据置信区间的下限值，进行排名。
这个值越大，排名就越高。
这样做的原理是，置信区间的宽窄与样本的数量有关。
比如，A有8 张赞成票，2张反对票；B有80 张赞成票，20张反对票。
这两个项目的赞成票比例都是80%，但是B 的置信区间（假定[75%，85%]）会比A（假定[70%，90%]）窄得多，因此B的置信区间的下限值（75%）会比A（70%）大，所以B应该排在A前面。
置信区间的实质，就是进行可信度的修正，弥补样本量过小的影响。
如果样本多，就说明比较可信，不需要很大的修正，所以置信区间会比较窄，下限值会比较大；如果样本少，就说明不一定可信，必须进行较大的修正，所以置信区间会比较宽，下限值会比较小。
二项分布的置信区间有多种计算公式，最常见的是"正态区间"（Normal approximation interval），教科书里几乎都是这种方法。
但是，它只适用于样本较多的情况（np > 5 且n (1 − p) > 5），对于小样本，它的准确性很差。
1927年，美国数学家Edwin Bidwell Wilson 提出了一个修正公式，被称为"威尔逊区间"，很好地解决了小样本的准确性问题。
在上面的公式中，表示样本的"赞成票比例"，n表示样本的大小，
表示对应某个置信水平的z统计量，这是一个常数，可以通过查表或统计软件包得到。
一般情况下，在95% 的置信水平下，z统计量的值为1.96。
威尔逊置信区间的均值为
它的下限值为
可以看到，当n的值足够大时，这个下限值会趋向。
如果n非常小（投票人很少），这个下限值会大大小于。
实际上，起到了降低"赞成票比例"的作用，使得该项目的得分变小、排名下降。
Reddit 的评论排名，目前就使用这个算法。
[参考文献]
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