类似微博的 feed 热度算法如何计算？
一篇好的微博内容，能在你的动态里脱颖而出，抓住你的眼球，这背后可不是瞎猫碰上死耗子，而是一套精密的“热度算法”在悄悄运作。这套算法的核心目的，就是把最吸引人、最能引发互动的内容，及时地推送给你，让你觉得“刷微博真有意思”。
那么，这套算法到底是怎么“算”出来的呢？我们可以把它拆解成几个关键的维度：
1. 内容本身的质量和吸引力：
这是最基础也是最重要的一个环节。算法首先要判断你的这条微博“有没有料”。这包括：
文字内容：
话题性与时效性： 你发的微博是否和当前的热点话题相关？是刚发生的突发事件，还是大家都在讨论的社会现象？越是紧跟热点，越容易被算法捕捉到。
内容的原创性和深度： 你是自己思考、有独到见解，还是简单转发？原创、有深度、能够引发思考的内容，往往更容易获得高分。
语言的吸引力： 标题是否抓人？描述是否生动？有没有使用一些能够引发好奇心的词语？
专业性和可信度： 如果你分享的是专业知识、新闻报道，那么信息的准确性和权威性会成为加分项。
多媒体元素：
图片和视频： 一张高质量、有冲击力的图片，或者一段精心制作的短视频，都能极大地提升内容的吸引力。算法会分析图片的清晰度、内容的丰富度，视频的时长、剪辑质量等等。
链接： 如果你分享的是一篇有趣的文章、一个有用的网站，算法也会尝试分析链接指向内容的质量（虽然这个分析会比较复杂，可能依赖于外部数据）。
2. 用户的互动行为：
内容本身吸引人只是第一步，更重要的是用户是否愿意与之互动。算法会密切关注用户的行为，并将其量化：
点赞（喜欢）： 最直接的认可，表示用户对内容表示赞同或喜欢。
评论： 意味着用户对内容产生了思考，愿意发表自己的看法，这是比点赞更深度的互动。算法会关注评论的数量，甚至会尝试分析评论的内容（例如，是否有争议性、是否有建设性）。
转发（分享）： 这是用户对内容的极度认可，愿意将其传播给更多人。转发的数量是衡量内容流行程度的重要指标。
收藏： 表示用户认为内容有价值，以后可能还会回顾。
点击（浏览）： 用户是否点击进入查看了你的微博？即使没有进行点赞、评论等操作，一次点击也代表了初步的兴趣。
停留时长： 用户在你的微博页面停留了多久？停留时间越长，说明内容越能吸引用户的注意力。
@提及： 你是否@了其他用户？这会增加该用户看到并与你的微博互动的可能性。
3. 用户与发布者的关系：
你和关注你的用户之间的熟悉程度，也会影响热度。
关注关系： 你发布的内容，首先会优先推送给你关注的人。
互动历史： 如果某个用户经常点赞、评论你的微博，那么他看到你新微博的优先级就会更高。算法会学习用户之间的互动习惯。
社交圈： 算法还会考虑你和评论、转发你微博的人之间的社交关系。如果你的微博被你信任的人转发，那么你其他好友看到它的可能性也会增加。
4. 系统的“新陈代谢”与“冷启动”：
算法还需要保持动态，不断发现新的优质内容。
新内容激励： 对于新发布的内容，算法会给予一定的“曝光机会”，让它有机会被一部分用户看到，并通过用户的反馈来判断其潜在热度。
“沉默”内容的衰减： 一旦某个内容的热度开始下降，算法会逐渐减少它的曝光量，给其他新内容腾出空间。
“长尾”内容的挖掘： 即使内容发布一段时间了，如果依然有用户在不断地与之互动，算法也会持续为它提供一定的曝光。
5. 个性化与用户兴趣：
最终，算法是将上述所有因素综合起来，进行个性化的计算。
用户画像： 算法会根据你的浏览、点赞、评论、转发等行为，建立你的兴趣模型。你喜欢看什么类型的内容？对哪些话题感兴趣？
内容匹配： 将你的兴趣模型与微博内容的属性进行匹配，把最符合你口味的内容排在前面。
“惊喜”机制： 算法也会尝试在你的已知兴趣之外，为你推荐一些可能让你感兴趣的新内容，避免你的信息流过于同质化。
一个更具象化的思考方式：
你可以把算法想象成一个“评分员”，它会给每一条微博打分。这个分数是由很多小分组成的：
话题分： 你这条微博蹭了多少热门话题？
互动分： 你的微博有多少点赞、评论、转发？（不同互动类型权重不同，评论和转发通常比点赞分数更高）
内容质量分： 图片清晰吗？视频吸引人吗？文字有价值吗？
关系分： 你的粉丝和你互动多吗？
新颖度分： 这是新内容吗？
用户兴趣分： 你的粉丝们对你这类内容有多大兴趣？
当这些小分加起来，形成一个总分后，算法就会根据这个分数，决定你的微博出现在谁的动态里，以及出现的顺序。
一些细节补充，让算法更“聪明”：
反作弊机制： 算法会识别并打击刷赞、刷评论等恶意行为，确保热度的真实性。
负反馈处理： 如果用户屏蔽了你的内容，或者连续划过你的内容而不互动，算法会认为你的内容可能不符合这类用户的口味，从而减少推送。
不同平台的分发策略： 微博的热度算法也会根据不同的展示位置（例如，首页信息流、话题广场、发现页）进行微调。
总而言之，微博的热度算法是一个动态、复杂且不断进化的系统。它试图在内容质量、用户互动、社交关系和个性化推荐之间找到一个微妙的平衡点，最终目标是为用户提供一个既有价值又充满惊喜的信息流。当你觉得某条微博“火了”，那很可能就是因为它在这些维度上都表现出色，获得了算法的青睐。
那么，这套算法到底是怎么“算”出来的呢？我们可以把它拆解成几个关键的维度：
1. 内容本身的质量和吸引力：
这是最基础也是最重要的一个环节。算法首先要判断你的这条微博“有没有料”。这包括：
文字内容：
话题性与时效性： 你发的微博是否和当前的热点话题相关？是刚发生的突发事件，还是大家都在讨论的社会现象？越是紧跟热点，越容易被算法捕捉到。
内容的原创性和深度： 你是自己思考、有独到见解，还是简单转发？原创、有深度、能够引发思考的内容，往往更容易获得高分。
语言的吸引力： 标题是否抓人？描述是否生动？有没有使用一些能够引发好奇心的词语？
专业性和可信度： 如果你分享的是专业知识、新闻报道，那么信息的准确性和权威性会成为加分项。
多媒体元素：
图片和视频： 一张高质量、有冲击力的图片，或者一段精心制作的短视频，都能极大地提升内容的吸引力。算法会分析图片的清晰度、内容的丰富度，视频的时长、剪辑质量等等。
链接： 如果你分享的是一篇有趣的文章、一个有用的网站，算法也会尝试分析链接指向内容的质量（虽然这个分析会比较复杂，可能依赖于外部数据）。
2. 用户的互动行为：
内容本身吸引人只是第一步，更重要的是用户是否愿意与之互动。算法会密切关注用户的行为，并将其量化：
点赞（喜欢）： 最直接的认可，表示用户对内容表示赞同或喜欢。
评论： 意味着用户对内容产生了思考，愿意发表自己的看法，这是比点赞更深度的互动。算法会关注评论的数量，甚至会尝试分析评论的内容（例如，是否有争议性、是否有建设性）。
转发（分享）： 这是用户对内容的极度认可，愿意将其传播给更多人。转发的数量是衡量内容流行程度的重要指标。
收藏： 表示用户认为内容有价值，以后可能还会回顾。
点击（浏览）： 用户是否点击进入查看了你的微博？即使没有进行点赞、评论等操作，一次点击也代表了初步的兴趣。
停留时长： 用户在你的微博页面停留了多久？停留时间越长，说明内容越能吸引用户的注意力。
@提及： 你是否@了其他用户？这会增加该用户看到并与你的微博互动的可能性。
3. 用户与发布者的关系：
你和关注你的用户之间的熟悉程度，也会影响热度。
关注关系： 你发布的内容，首先会优先推送给你关注的人。
互动历史： 如果某个用户经常点赞、评论你的微博，那么他看到你新微博的优先级就会更高。算法会学习用户之间的互动习惯。
社交圈： 算法还会考虑你和评论、转发你微博的人之间的社交关系。如果你的微博被你信任的人转发，那么你其他好友看到它的可能性也会增加。
4. 系统的“新陈代谢”与“冷启动”：
算法还需要保持动态，不断发现新的优质内容。
新内容激励： 对于新发布的内容，算法会给予一定的“曝光机会”，让它有机会被一部分用户看到，并通过用户的反馈来判断其潜在热度。
“沉默”内容的衰减： 一旦某个内容的热度开始下降，算法会逐渐减少它的曝光量，给其他新内容腾出空间。
“长尾”内容的挖掘： 即使内容发布一段时间了，如果依然有用户在不断地与之互动，算法也会持续为它提供一定的曝光。
5. 个性化与用户兴趣：
最终，算法是将上述所有因素综合起来，进行个性化的计算。
用户画像： 算法会根据你的浏览、点赞、评论、转发等行为，建立你的兴趣模型。你喜欢看什么类型的内容？对哪些话题感兴趣？
内容匹配： 将你的兴趣模型与微博内容的属性进行匹配，把最符合你口味的内容排在前面。
“惊喜”机制： 算法也会尝试在你的已知兴趣之外，为你推荐一些可能让你感兴趣的新内容，避免你的信息流过于同质化。
一个更具象化的思考方式：
你可以把算法想象成一个“评分员”，它会给每一条微博打分。这个分数是由很多小分组成的：
话题分： 你这条微博蹭了多少热门话题？
互动分： 你的微博有多少点赞、评论、转发？（不同互动类型权重不同，评论和转发通常比点赞分数更高）
内容质量分： 图片清晰吗？视频吸引人吗？文字有价值吗？
关系分： 你的粉丝和你互动多吗？
新颖度分： 这是新内容吗？
用户兴趣分： 你的粉丝们对你这类内容有多大兴趣？
当这些小分加起来，形成一个总分后，算法就会根据这个分数，决定你的微博出现在谁的动态里，以及出现的顺序。
一些细节补充，让算法更“聪明”：
反作弊机制： 算法会识别并打击刷赞、刷评论等恶意行为，确保热度的真实性。
负反馈处理： 如果用户屏蔽了你的内容，或者连续划过你的内容而不互动，算法会认为你的内容可能不符合这类用户的口味，从而减少推送。
不同平台的分发策略： 微博的热度算法也会根据不同的展示位置（例如，首页信息流、话题广场、发现页）进行微调。
总而言之，微博的热度算法是一个动态、复杂且不断进化的系统。它试图在内容质量、用户互动、社交关系和个性化推荐之间找到一个微妙的平衡点，最终目标是为用户提供一个既有价值又充满惊喜的信息流。当你觉得某条微博“火了”，那很可能就是因为它在这些维度上都表现出色，获得了算法的青睐。
网友意见
A 为某篇文章的具体发布时间，精确到秒；B 为一个固定的时间常量，2008-12-01 00:00:00。则可以计算得到 A 和 B 间隔的秒数 ts。
ts=A-B
M表示某篇文章的来自于微博客的推荐次数，R代表来自于阅读器分享的分享次数，D代表来自于网摘收藏的次数。引入不同权重因子，则可以计算得到变量Z：
Z=M*3+R*1+D*0.8
最后定义 SRRank 公式为，
SRRank=log10Z+ts/45000
参数注解基本和Reddit一样，不同的就是没有反对票：
1）时间点 B，2008-12-01 00:00:00，是一个固定的值。ts 反映了文章的新鲜程度。引入 B 是一个非常优雅的技巧，它使得新鲜度的度量可以独立于系统当前时间。
2）45000 代表的是一个 12.5 小时周期内的总秒数。它 与 ts 一起使用，随着时间的推移，新文章的得分会逐渐超越高投票数的老文章，从而实现自动更新的效果。
3）log10 的使用是另外一个技巧，它可以使得早期的投票获得更大的权重。比如，前 10 票获得的权重，与 11 到 101 票所获得的权重是一样的。
http://www. cnblogs.com/zhengyun_us tc/archive/2008/12/22/ju690_sr.html
可以关注一下郑昀的博客。
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