标点符(钱魏 Way)

StackOverflow问答排名算法

先前的文章介绍了StackOverflow的系统架构,这次继续排序话题,学习的是StackOverFlow的排序算法。

StackOverflow的排序共分为两类,1个是问题排序,1个是答案排序。这里主要介绍的是关于热门问题的排序。

在分析问题前可以先考虑下,如果是你来做这个排名算法需要考虑哪些因素?

1、问题的投票人数,StackOverflow允许用户投反对票,所以这里可以使用绝对投票数,即正面票-负面票数量。绝对数越高问题越热门。

2、问题浏览量,或是有效浏览量,有效浏览量可以建立一个停留时间的阀值去衡量。浏览的越多则越热门。

3、问题的答案数,理论上说答案越多则问题的越热门,但这也并不绝对,有些好的问答可能只有一个好的答案。

4、问题答案的认可数,即是否存在一个被大量认可的答案。这里存在两种情况,被提问者认可或被其他访问者投票。多少的投票量可以认为是问题答案被认可也是需要考虑的问题。

5、问题的提问时间和问题的最后答复时间,问题的受欢迎程度应该是随时间变长而变得不热门。

5、提问者的声望和回答问题的声望,声望越高的问题肯定质量越到,越值得去推荐。

在08年8月23日的时候,StackOverflow的创始人 Jeff Atwood曾经公布了一个热门问题的排名算法(链接):具体为

此算法目前是否还继续使用或者是否改变不得而知。下面我们详细介绍下问题排名中涉及到的变量。将其转化成Python代码为:

1、Qviews(问题的浏览次数)

— log(Qviews)*4

某个问题的浏览次数越多,就代表越受关注,得分也就越高。这里使用了以 10为底的对数,用意是当访问量越来越大,它对得分的影响将不断变小。

2、Qscore(问题得分)和 Qanswers(回答的数量)

(Qanswers * Qscore)/5

Qscore(问题得分)= 赞成票-反对票。如果某个问题越受到好评,排名自然应该越靠前。Qanswers 表示回答的数量,代表有多少人参与这个问题。这个值越大,得分将成倍放大。这里需要注意的是,如果无人回答,Qanswers 就等于0,这时 Qscore 再高也没用,意味着再好的问题,也必须有人回答,否则进不了热点问题排行榜。

3、Ascores(回答得分)

–sum(Ascores)

一般来说,”回答”比”问题”更有意义。这一项的得分越高,就代表回答的质量越高。但是简单加总的设计还不够全面。这里有两个问题。首先,一个正确的回答胜过一百个无用的回答,但是,简单加总会导致,1个得分为 100 的回答与 100 个得分为 1 的回答,总得分相同。其次,由于得分会出现负值,因此那些特别差的回答,会拉低正确回答的得分。

4、Qage(距离问题发表的时间)和 Qupdated(距离最后一个回答的时间)

–((Qage+1) – ((Qage – Qupdated)/2)) ^ 1.5

Qage 和 Qupdated 的单位都是小时。如果一个问题的存在时间越久,或者距离上一次回答的时间越久,Qage 和 Qupdated 的值就相应增大。也就是说,随着时间流逝,这两个值都会越变越大,导致分母增大,因此总得分会越来越小。

总结:Stack Overflow 热点问题的排名,与参与度(Qviews 和 Qanswers)和质量(Qscore 和 Ascores)成正比,与时间(Qage 和 Qupdated)成反比。

关于上述的答案是否合理的,是否可以再改良,答案是肯定的,如果是你你会怎样去推荐热门问答呢?

参考地址:http://meta.stackoverflow.com/questions/11602/what-formula-should-be-used-to-determine-hot-questions

 

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