NLP 实战 (7) | 热榜算法更新

热榜问题分析

CSDN 的榜单有很多个，包含这些：

• 周排名
• 历史贡献排名
• 总排名
• 新晋博主
• 企业博客排名
• 领域排名
• 热榜排名

其中热榜总是存在一些问题，典型的现象有：

• 存在博文霸榜时间过长的问题。
• 收藏/点赞/评论刷量数据对榜单的影响过大的问题。
• 博文过于追求博文长度的问题。
• 标题党的风气问题
• 太多同质化的入门文章。
• 领域过于集中在少数几个语言上的问题。
• …

我们再分析下这些问题反映的问题是什么：

• 博文应该能上榜，但是应该有半衰期。
• 博文的评论区应该有正常的交流和讨论，为了上榜而做的水评实际上降低了文章的内容质量（评论区）和社区整体的评论质量。
• 收藏说明这个文章对有些用户有用，但收藏不应该是一个「热」的体现，至少权重不应过大。
• 如果博文的长度是一个KPI，写作者可以通过复制粘贴低水平的入门材料，迅速包装出「重复的低水平的长文章」，那对作者和读者来说，都是一个低质量的内容。太长的博文也并不适合读者阅读。
• 标题里充斥广告和博眼球的低质量文本，正常的技术博文反而得不到上榜单机会。
• 内容的同质化和“过热”，那么其他的稀缺内容就总是会没有机会获得上榜机会。

综合来说，让高质量的博客获得更多相关的读者，提高生态质量，打击标题党， 平衡各种领域，适度考虑阅读量和热度。是热榜算法的改进目标。

热榜算法考虑哪些方面？

设计热榜算法，考虑几个不同的维度。

首先，交互数据的平衡

• 单一交互数据的归一化
• 不同交互数据映射到可以比较互相比较的数量级
• 避免单一交互数据对结果的绝对影响

其次，在数据的时间序列上，引入半衰期

• 同一个内容的数据的得分，随着时间衰减
• 同一个作者的得分，在时间窗口期内不应该重复上榜

第三，考虑内容的质量

• 标题的质量（例如标题党降权）
• 内容的质量（例如内容长度过长降权）

第四，考虑内容的领域

• 内容不应分布在少数几个过热的领域，例如都是 Python/Java
• 衡量稀缺度

参考成熟的算法

参考 Hacker News (ycombinator.com) 的热度算法。

$$S=V\ast \frac{(P-1{)}^{0.8}}{(T+2{)}^G}$$

其中：

• V 是领域权重
• P 是基于用户投票的交互数据点数
• T 是从创建开始到现在的时间，单位是小时
• G 是重力(Gravity)因子，用来衰减，默认是1.8

这个基本的公式，重要的地方在于考虑了时间衰减和领域权重，理解这个思想后，可以根据自己的数据做调整。

热榜算法规则

综合上述分析，引入的热榜算法的机制如下：

$$S=C\ast V\ast CH\ast \frac{P}{(T+2{)}^{1.1}}=热榜得分$$

$$C=\frac{w1\ast titlescore+w2\ast contentscore}{w1+w2}=内容得分$$
$$V=areascore=领域得分$$
$$P=\frac{{\sum }_{i=1}^n{w}_i\ast f_i}{{\sum }_{i=1}^n{w}_i}=交互数据得分$$

其中，$CH$ 是同一个作者的文章连续上榜的衰减因子。

其中，交互数据 f_i 会做归一化，归一化的基本方式将原始交互数据归一化到区间[0,1]之间，对于某些数据，会使用$log(f)$函数做降维，避免数据对结果波动的绝对主导：
$$f_i=t(f_{origin})/\max (t(f_{origin}))$$

其中，$titlescore$ 和 $contentscore$ 分别是AI服务计算标题质量分和内容质量分。主要使用 NLP 技术对内容数据做打分。

定期微调

一个软件要持续更新才会流水不腐。热榜也是一种得分计算，是一种指标数据，这些公式本身也是一个「软件」。因此，在保持基本原理不变的情况下，根据线上真实数据的反馈情况，定期采取微调策略，不断改进，推荐出高质量的内容，平衡各领域，打击低质量内容，形成良币驱逐劣币的技术氛围，这是热榜算法的目标。

贡献者

热榜算法欢迎大家共同贡献思路和建议，共同改进社区氛围。在此会逐渐把贡献者名单列上：

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@幻灰龙 @佳昊 @刘鑫 @softwareteacher

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