权重基本原理 权重是什么意思( 三 )
y的作用是产生加分或减分 。当赞成票超过反对票时，这部分为正，起到加分作用；当赞成票数少于反对票数时，这部分为负数，起减分作用；当两者相等时，这部分为0 。这样保证了净票数多的文章会排在前列；接近或等于反对票的文章会排在后面；获得净反对票的文章将排在最后(因为分数是负数) 。
(3) 3)
这种算法的一个问题是，对于那些有争议的文章(正反意见非常接近)，不能排在最前面 。假设有两篇帖子同时发布，文章A有1张赞成票(发帖人投票)和0张反对票，文章B有1000张赞成票和1000张反对票，那么A的排名就会高于B，这显然是不合理的 。
总结一下，Reddit的排名基本上是由发帖时间决定的，超热门文章排在最前面，一般热门文章和争议性文章排名都不是很高 。这就决定了Reddit是一个符合大众口味的社区，而不是一个可以展示小众思想的非常激进的地方 。
以上关于reddit网站排名算法的内容转载自阮一峰博客 。
原文链接:http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/03/ranking _算法_ reddit.html
信息资源网络
加权算法的两个核心要素:数据+算法
淘宝的数据
现在我们来看看淘宝，回忆一下买家在淘宝平台上的行动轨迹是什么样的:
买家有购买意向；打开淘宝；搜索关键词；点击感兴趣的商品；收藏和购买；比较多个宝贝；支付；等待收据；确认收货；评估蓝图…
同样，淘宝平台也会将买家的行为记录为数据 。截至目前，业务人员统计数据指标1960个(数据来源:业务人员-学院-帮扶中心) 。当然，这还不包括直通车等营销工具的数据，还有一些数据是淘宝统计过但尚未公开的 。
电商平台以购物为主，一切围绕产品 。我们专注于产品相关的数据进行分析 。业务人员中有39个与产品相关的已发布和可下载的数据维度(数据来源:业务人员-权限-商品) 。这39个数据维度可以归为四大方向:呈现/访问/转换/交易 。
数据分类脑图如下:
1.呈现/曝光:产品出现在消费者面前，比如搜索结果页、活动页 。
2.访问/浏览:买家浏览店铺、产品、评价等页面 。一次或多次，从呈现转变为流量 。
3.转化/互动/沟通:买家收藏、添加、咨询、下单、支付等 。对于感兴趣的产品，流程就变成了订单 。
4.交易/评价:付款后，直至最终确认收货、退换货、打印评价等 。，从秩序到金钱 。
这四个方向是买家在整个购物过程中的关键节点 。
淘宝的算法
从前端消费者的角度来看，淘宝有两种常用的排序方式:综合排序和销售排序(价格和信用排序的用户体验差，使用频率低，所以这些排序入口的流量很小，可以忽略不计) 。不同的排序方式对应不同的算法 。
销售排序算法:分数=确认收件人数 。
销量排序只考察一个数据指标——确认收件人数 。具体定义是:统计产品最近30天的成功交易次数，剔除重复购买，剔除退货和退款，剔除不计算销量的活动，汇总计算 。
淘宝，综合排序算法，没有公开 。虽然很神秘，但也不是不可追查 。综合搜索主要考察以下几个方面:
1.文本与类别的相关性:解决了是否可搜索的问题 。只要能在销量排名下的关键词下搜索到产品，就说明没有问题 。从平台的角度来说，这部分工作需要信息资源网络来匹配文字信息(标题、属性、细节中的文字等 。)的a .用b .产品ID和c .搜索关键词描述产品 。
2.商品人气数据和搜索反馈数据等 。:解决了谁先谁后的问题 。由产品模型、门店模型、服务模型、物流模型、内容模型等多个数据维度综合加权计算得出 。
3.作弊检测模型:解决了作弊商品的过滤问题 。
销量排名和综合排名类似于前面提到的物理单科排名和综合加权总分排名 。一个是单维度的排序:销量的排序，一个是多维度的排序:综合排序 。单一维度是深思熟虑的，只考察了一个数据维度，而综合则是更全面更系统的考察 。综合排序还包括淘宝平台对新品的支持和对飙升商品的助推 。
如果说销售排名只是考察一个学生的最终总成绩，那么综合排名就像是考察学生每天的课堂表现，有没有迟到，每天的作业完成情况，平时的考试成绩等等 。除了最后的总分 。
如果条件允许，对各项数据指标进行优化，全面系统地提升整体竞争力，肯定会更好 。当然，这也需要更多的人力物力 。如果条件不允许，作为中小卖家，我们会把更多的精力放在销售排名这个维度上 。运营只需要专注销售一个数据指标，其他数据可以由别人来承载，可以达到很好的效果 。换句话说，如果电商运营只能做一件事，那就是紧盯销售数据 。之所以这样，是因为销量排名简单粗暴 。我们的高考可以理解为销量排名，只考察高考总分的一个数据 。换句话说，只要能过录取线，写作业写没写，去没去上课都不是录取的依据 。只有高考总分才能谈英雄 。
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