权重基本原理 权重是什么意思( 二 )
学校的教导主任给出了最终的加权公式如下:
加权总成绩=数学*2+语文*2+英语*2+化学*1+生物*1+物理*5 。
院长认为参加物理竞赛，物理分数最重要，分数乘以5倍 。其次，数学、语文、英语为基础科目，分值乘以2，化学、生物不变，乘以1 。即总权重分数等于2倍的标准化数学、语文、英语成绩，加上1倍的标准化生物、化学成绩，加上5倍的标准化物理成绩 。
*说明各科成绩在乘以系数之前已经标准化了，因为数据和数据不一样 。满分150分的科目(如英语、语文)考90分和满分100分的科目(物化生)考90分的意义是不同的 。比如英语150分考了90分，但是改成百分制的时候刚刚及格(100分只有60分) 。和满分100分的90分比起来，显然不是一个概念 。所以我们需要将数据标准化，将所有科目的最高分和最低分映射到0-1 空的范围内，然后对所有科目的分数进行加权 。
数据标准化公式:x*=(x-min)/(max-min)
最终的加权计算结果如下图所示:
根据院长的加权算法，结果是总成绩分别排名第一、第六、第十七，单项物理成绩分别排名第九、第四、第一的若愚、景琦、邵会三位同学将参加比赛 。
这样通过对几个学科进行加权，得到加权权重分数，最终得到想要的结果:兼顾物理分数和总分；身体成绩最重要；同时，在总分中，语言外的分数比化学和生物的分数更重要 。
物理成绩占加权权重分值的比例为39% 。
导向器权重公式中的权重值可以自由定义 。本文采用5、3、1的比例 。不同的权重比例会导致不同的最终选择结果 。这个权重计算小工具可以应用于关键字筛选 。关键词有很多数据维度，如现金量、点击率、点击率、转化率等 。当需要兼顾多个数据维度的筛选时，比如寻找转化率高、搜索热度高、点击率低的词，可以通过这种方法自定义多个数据维度的权重，筛选出我们想要的关键词 。
真实排名算法——reddit网站的排名算法
上面的学生排名只是一个简单的例子 。现实世界中的加权算法是什么样的？
以国外知名论坛reddit为例，了解算法是如何工作的 。(为什么不用国内论坛解释？因为国内论坛算法不公开(可惜现在国内不能直接访问reddit))
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以下关于reddit网站排名算法的内容转载自阮一峰的博客 。
原文链接:http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/03/ranking _算法_ reddit.html
reddit网站的排名算法如下:
Reddit是美国最大的网络社区，它的每个帖子前面都有上下箭头，分别表示“是”和“否” 。用户点击投票，Reddit根据投票结果计算出最新的“热门文章排行榜” 。
怎样才能把赞成票和反对票结合起来计算出一段时间内最受欢迎的文章？如果A条100票赞成，5票反对，B条1000票赞成，950票反对，谁应该排第一？
Reddit的程序是开源的，用Python语言编写 。排名算法的代码大致如下:
该代码考虑了以下因素:
(1)后t的新颖
T =发布时间-2005年12月8日7:46:43
t的单位是秒，用unix时间戳计算 。不难看出，帖子一旦发布，T就是一个固定值，不会随时间变化 。而且，帖子越新，T值越大 。至于2005年12月8日，应该是Reddit成立的时间 。
(2)赞成票和反对票之间的差额x
X =是-否
(3)投票方向Y
【权重基本原理 权重是什么意思】
y是一个符号变量，表示文章的整体观点 。如果赞成票多，y为+1；如果有多数反对票，Y为-1；如果赞成票和反对票相等，y为0 。
(4)对z后的肯定(否定)程度
z代表赞成票和反对票之差的绝对值 。对一个帖子的评价越片面，Z就越大 。如果yes等于no，z等于1 。
综合以上变量，Reddit最终得分计算公式如下:
这个公式可以分为两部分来讨论:
(一)
这部分表示赞成票和反对票之差Z越大，得分越高 。
需要注意的是，这里用的是以10为底的对数，也就是说z=10可以得1分，z=100可以得2分 。也就是说，前10个投票者的权重和后90个投票者(甚至是后900个投票者)的权重是一样的，也就是说，如果一个帖子特别受欢迎，你投的越晚，对分数的影响就越小 。
当yes等于no时，z=1，所以这部分等于0，即不产生分数 。
(二)
这部分表示T越大得分越高，即新帖会比旧帖得分高 。它会自动拉低旧帖子的排名 。
45000秒的分母等于12.5小时，也就是第二天的帖子会比前一天的帖子多得2分 。结合前面的部分可以得出结论，如果前一天的帖子第二天还想保持原来的排名，那么这一天它的Z值必须增加100倍(净赞成票增加100倍) 。
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