Hacker News的热门排名算法

Hacker News 是一家关于计算机黑客和创业公司的社会化新闻网站，由 Paul Graham 的创业孵化器 Y Combinator 创建。与其它社会化新闻网站不同的是 Hacker News 没有踩或反对一条提交新闻的选项（不过评论还是可以被有足够 Karma 的用户投反对票，或是投支持票）；只可以赞或是完全不投票。简而言之，Hacker News 允许提交任何可以被理解为“任何满足人们求知欲”的新闻。

每个新闻标题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 采用公式 (p – 1) / (t + 2)^1.5 做为排行依据（Hacker News使用Paul Graham开发的Arc语言编写，源码可以从 arclanguage.org下载），其中P是投票数量，t是发表以来的时间，小时计。后来 AMIX.DK 给出公式 Score = (P-1) / (T+2)^G 推广了上面的公式，Hacker News的公式变成了一个特例，其在G=1.5时的应用。历史上Hacker News有用G=1.8。

第一个因素是得票数P

在其他条件不变的情况下，得票越多，排名越高。从下图可以看到，有三个同时发表的帖子，得票分别为200票、60票和30票（减1后为199、59和29），分别以黄色、紫色和蓝色表示。在任一个时间点上，都是黄色曲线在最上方，蓝色曲线在最下方。

为什么是P-1?网络上的一种解释是，很多文章作者在提交的时候会给自己投上一票。其实更重要的原因是文章发布初期的投票数对排名影响非常的，仅仅是自己给自己投的一票，也占非常大的作用。

假设P不去减去1，那公式为： p / (t + 2)^1.5

如果一个作者发布完就给自己投票，那么文章的得分为1/(0+2)^1.5=0.3535 。假设另外一篇文章发布了8小时，那么需要多少的投票呢？x/(8+2)^1.5>0.3535 X>11.17~ 即一天前的帖子要有12票才能超过新提交的文章，这显然不合理。

这个具体减多少还要视网络环境而定，要是换在国内，估计P-100还不够。另外如果你不期望“高投票文章”与“低投票文章差距过大，可以在得票数上加一个小于1的指数，比如(P-1)^0.8。

第二个因素是距离发帖时间T

在其他条件不变的情况下，越是新发表的帖子，排名越高。或者说，一个帖子的排名，会随着时间不断下降。

从前一张图可以看到，经过24小时之后，所有帖子的得分基本上都小于1，这意味着它们都将跌到排行榜的末尾，保证了排名前列的都将是较新的内容。

如果，用户的第一个投票是在当前，1小时，2小时获得时，这个曲线的变化是什么呢？如下图，曲线斜率从大到小分别是当前、1小时、2小时。可以看到第一个投票的作用不断弱化，其权重不断降低。

第三个因素是重力因子G

它的数值大小决定了排名随时间下降的速度。从下图可以看到，三根曲线的其他参数都一样，G的值分别为1.5、1.8和2.0。G值越大，曲线越陡峭，排名下降得越快。

为什么G=1.5，首先，G是干嘛的。毫无疑问，G这个数字既非时间，也非评价，其实它的主要目的是控制更新频率。G的值越大，score的衰减速度越快，排行的更新越频繁。所以，确定G值需要观察系统内部投票数在时间上的分布，然后根据需要的更新频次确定G的合理取值。越火爆、用户互动越频繁的社区，为了保证排行的稳定性（不要频繁大量的刷新），G值趋向于比较低。这就是为什么Hacker News从一开始的1.8修改成1.5，过段时间可能就变成1.2了。

拓展阅读： 基于贝叶斯算法的IMDB排名

参考文章： http://amix.dk/blog/post/19574

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