基于用户投票的排名算法(二):Reddit

作者: 阮一峰

日期: 2012年3月 7日

(不好意思,这个系列中断了近两周,我会尽快在这几天,把后面几篇写完。)

上一次,我介绍了Hacker News的排名算法。它的特点是用户只能投赞成票,但是很多网站还允许用户投反对票。就是说,除了好评以外,你还可以给某篇文章差评。

Reddit是美国最大的网上社区,它的每个帖子前面都有向上和向下的箭头,分别表示"赞成"和"反对"。用户点击进行投票,Reddit根据投票结果,计算出最新的"热点文章排行榜"。

怎样才能将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呢?如果文章A有100张赞成票、5张反对票,文章B有1000张赞成票、950张反对票,谁应该排在前面呢?

Reddit的程序是开源的,使用Python语言编写。排名算法的代码大致如下:

这段代码考虑了这样几个因素:

(1)帖子的新旧程度t

  t = 发贴时间 - 2005年12月8日7:46:43

t的单位为秒,用unix时间戳计算。不难看出,一旦帖子发表,t就是固定值,不会随时间改变,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)赞成票与反对票的差x

  x = 赞成票 - 反对票

(3)投票方向y

  

y是一个符号变量,表示对文章的总体看法。如果赞成票居多,y就是+1;如果反对票居多,y就是-1;如果赞成票和反对票相等,y就是0。

(4)帖子的受肯定(否定)的程度z

  

z表示赞成票与反对票之间差额的绝对值。如果对某个帖子的评价,越是一边倒,z就越大。如果赞成票等于反对票,z就等于1。

结合以上几个变量,Reddit的最终得分计算公式如下:

  

这个公式可以分成两个部分来讨论:

(一)

  

这个部分表示,赞成票与反对票的差额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,意味着z=10可以得到1分,z=100可以得到2分。也就是说,前10个投票人与后90个投票人(乃至再后面900个投票人)的权重是一样的,即如果一个帖子特别受到欢迎,那么越到后面投赞成票,对得分越不会产生影响。

当赞成票等于反对票,z=1,因此这个部分等于0,也就是不产生得分。

(二)

  

这个部分表示,t越大,得分越高,即新帖子的得分会高于老帖子。它起到自动将老帖子的排名往下拉的作用。

分母的45000秒,等于12.5个小时,也就是说,后一天的帖子会比前一天的帖子多得2分。结合前一部分,可以得到结论,如果前一天的帖子在第二天还想保持原先的排名,在这一天里面,它的z值必须增加100倍(净赞成票增加100倍)。

y的作用是产生加分或减分。当赞成票超过反对票时,这一部分为正,起到加分作用;当赞成票少于反对票时,这一部分为负,起到减分作用;当两者相等,这一部分为0。这就保证了得到大量净赞成票的文章,会排在前列;赞成票与反对票接近或相等的文章,会排在后面;得到净反对票的文章,会排在最后(因为得分是负值)。

(三)

这种算法的一个问题是,对于那些有争议的文章(赞成票和反对票非常接近),它们不可能排到前列。假定同一时间有两个帖子发表,文章A有1张赞成票(发帖人投的)、0张反对票,文章B有1000张赞成票、1000张反对票,那么A的排名会高于B,这显然不合理。

结论就是,Reddit的排名,基本上由发帖时间决定,超级受欢迎的文章会排在最前面,一般性受欢迎的文章、有争议的文章都不会很靠前。这决定了Reddit是一个符合大众口味的社区,不是一个很激进、可以展示少数派想法的地方。

[参考资料]

  * How Reddit ranking algorithms work

(完)

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留言(31条)

发表这类专业化太强的内容,确实很耗费时间,期待后面的内容

文中对z的解释跟代码不一致啊。代码中是 max(abs(s), 1), 也就是说只看赞成票和反对票的差距,差距越大值越大。并没有区别对待赞成票还是反对票的意思。

引用令狐虫的发言:

文中对z的解释跟代码不一致啊。代码中是 max(abs(s), 1), 也就是说只看赞成票和反对票的差距,差距越大值越大。并没有区别对待赞成票还是反对票的意思。

对z的解释确实跟代码不一致啊,求解释

引用邵伟超的发言:

对z的解释确实跟代码不一致啊,求解释

啊,我看代码不仔细,这个地方没注意到。

这篇文章要大幅度改写了……

改过z了,现在与代码一致了。

分析的不错,感觉算法写的中规中矩。

这几天正想琢磨,结果就看到了,真是不错。

不知道有沒有中文網站可以和Reddit相提並論

这个绝对值的设计好像没什么用啊,反对票远大于赞成票的文章一下子就被sign*seconds/45000给踢到后面去了,很难靠按照对数增长的order拉回来。

结论不太对。文章讨论的都只是hot函数,原链接里还有个controversy函数。最后不一定只是用hot排序的。

这个公式基本决定了:"Reddit的排名,基本上由发帖时间决定"!

我看了一下github上帝reddit源代码,发现他其实除了hot以外还有计算争议值:


cpdef double controversy(long ups, long downs):
"""The controversy sort."""
return float(ups + downs) / max(abs(score(ups, downs)), 1)

在queries.py中新票和老票都是同时计入了hot, top 和controversy的值。虽然没有仔细看,但是应该是如果1000赞成+1000反对还是会比1赞成+0反对要排前的。

大虾,能知道编辑器名字吗,code看起来很舒服

都是人才阿。。。

最后的分析有道理

引用令狐虫的发言:

文中对z的解释跟代码不一致啊。代码中是 max(abs(s), 1), 也就是说只看赞成票和反对票的差距,差距越大值越大。并没有区别对待赞成票还是反对票的意思。

因为他有y来控制方向呀。。所以对z不区分应该没什么问题的

引用Johnny的发言:

大虾,能知道编辑器名字吗,code看起来很舒服

代码是图片来的,可以点开,点开来看就知道了。

引用Hank的发言:

不知道有沒有中文網站可以和Reddit相提並論

开源中国社区好像是Reddit排名算法,不太确定。

如果反对票超过赞成票,且超过越多,Z也越大 这个怎么解释啊?

博主的php编辑器是什么软件呀 好酷呀 英文字体也特别养眼 希望告知软件名称和字体哦 支持下~

引用sophia的发言:

如果反对票超过赞成票,且超过越多,Z也越大这个怎么解释啊?

同问!!

order = log(max(abs(ups - downs), 1), 10) 这部分对结果影响不小吧

引用alexwhu的发言:

同问!!

order = log(max(abs(ups - downs), 1), 10) 这部分对结果影响不小吧

对于downs 比 ups 多的items, 主要靠 y*t / 45000 来调节了。

为什么不来更狠点的?

order = y * log(max(abs(ups - downs), 1), 10) + y*t / 45000

如果这么狠的话,那么downs比ups多的items,估计就永无天日能被用户看到了,

其实有时候,downs比ups多的items,也是很有意思的item,至少能够吸引用户眼球,

所以,使用log(max(abs(ups - downs), 1), 10),来给予他们一些能够“见天日”的机会,之余到底能否排上名“见到天日”,就看 y*t 了,如果是很旧的items,那么真的无法排上名了,如果是很新的items,虽然反对票很多,但是因为item出来新,还是可以给用户看看的...

我认为这算法设计的思路还是挺好的,新旧、方向、拉伸力度,值得学习。
文章很好的解释了其中的思路!

应该可以再加上一项 k*(赞成数+反对数),投票总数也是一项指标呢

那个 yt,还以为是 y的 t次方呢,看了半天没看懂,后来看了结尾给的链接文章,才明白原来是 y 乘 t, 呵呵!

用php搭建的,算法与reddit一样。欢迎访问 lvv2.com 如果您访问不到的话,那就是在墙外了。这里没有言论审查。。其中,有争论的 选项算法是
$s = $ups+$downs;
$argue = $ups>$downs?$downs/$ups:$ups/$downs;
$order = log10(max($s,1))*$argue;
$seconds = $date - strtotime('2011-05-10');
return round($order + $seconds/45000,7);

欢迎各位提建议补充,lvv2.com

从公式上看,两篇先后发布的文章,如果赞成和反对票一直是0,那么他们的分值都一样是0。这样一来新发布的文章不就一直排不到前面,二来两篇这样的文章也不知道该怎么排序。这样真的没问题吗?

reddit还有一个排名【上升】是根据上升速度来排的,谁知道这个是怎么实现的吗?

reddit的算法有一些漏洞,比如假设两篇文章,相距5秒发布。每一个都收到两个负面评价,seconds对于新文章值更大一些,但是因为sign为负值,新的文章评分反而比旧的文章低。详见http://blog.jobbole.com/53406/

您好看了你的关于reddit的文章,请问是否可以邀请您一起做基于这个系统的一个知识社交网站
我QQ65384403 谢谢 请加我

嗨, 请问这个排序算法问什么不用机器学习来做呢?
用逻辑回归, 预估一个帖子是否被用户查看的概率, 用这个概率来排序.

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