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帝宝国际娱乐·信息流优化:牛顿冷却定律的应用
 发表时间:2020-01-10 16:01:00 

帝宝国际娱乐·信息流优化:牛顿冷却定律的应用

帝宝国际娱乐,信息流作为一种呈现内容的方式,自然存在一些问题。为了更好地显示信息,满足用户的需求,信息流需要优化。本文受牛顿冷却定律的启发,提出了一种信息流表示的优化方法。

在制作社区产品之前,为了让用户能够及时看到一些流行的帖子,并让一些新内容能够及时呈现给用户,人们尝试了许多方法。

例如,帖子简单而粗略地按时间顺序显示。最新的帖子在最上面,这是最容易实现的。然而,对于用户来说,一些受欢迎的帖子可能会沉在下面。

它还被认为是将来自其他维度的数据(如用户评价和浏览评价)进行组合,并根据一定的权重进行评分,最高的总分排名靠前。通过这种方式,可以在一定程度上实现热门帖子的曝光。然而,问题是,越受欢迎的帖子,它们将越多被覆盖,而新的帖子缺乏被曝光的机会。

因此,我们必须考虑一些其他方法,甚至考虑借助算法来实现它们。但是,在尝试寻找成熟算法的过程中,我们发现很多算法都比较复杂,最重要的是很多算法需要大量的数据才能获得相对准确的结果。

所以,终于想到了解决这个问题的办法,我又回到了浏览帖子的实质。从用户的角度来看,一方面,我当然希望能及时看到一些热门帖子,但另一方面,我仍然希望能不断看到新的东西。

综上所述,上述情景是新内容将永远取代旧内容,这就像物理学中的一个定律,被称为“牛顿冷却定律”。

本质上,它描述了高于环境温度的物体向外辐射并逐渐冷却的过程。同时,单位时间的辐射与环境温差成正比。

这与前面提到的帖子的曝光度基本相同。如果你把帖子的曝光或排名想象成温度,最终帖子的排名也会随着时间的推移而慢慢下降。

根据以上描述,我们会发现帖子的排名受几个因素的影响:

因为这是一个随着时间的推移而减少热量的过程,如果一篇文章第一次发表时没有默认的热量值,就会导致文章不能减少热量。结果是,大量帖子的受欢迎程度是相同的,这使得无法区分排名。

因此,当一个帖子刚发布时,它需要被给予相应的热量。如果温度被完全模拟,那么初始热量可以被设置为100,并且最终柱的热量将缓慢地接近0,但是不等于0。

此外,因为我们当时在同一帖子列表中显示了许多不同的内容类别,并且在初始条件下对于不同的内容我们有一些不同的显示倾向,所以我们根据不同的内容类别来划分不同的初始热值。

例如,有不同类别的内容,如科学技术、金融和经济、体育和妇女,我们倾向于遵循的顺序是科学技术、妇女、体育和金融和经济,因此最初的热值最终划分不再是100,而是100、90、80和70。当然,具体值在上线后仍需根据实际情况反复调整。

如果只有上述因素,那么问题可能是同时或同时发表了很多文章,热值的下降速度几乎与时间的推移相同,这将导致文章的排名基本相同,从而失去我们这样做的目的。

因此,为了解决这些问题,除了初始热之外,还可以引入用户在帖子发布后产生的一些行为。常见行为包括浏览、评估、收集、分享、表扬等。

在具体实现中,可以根据不同的维度划分权重,然后可以通过将实际数量乘以相应的权重(例如,视图、评价、收集、赞扬和分享的相应权重分别为10%、20%、20%、20%和30%)来计算总得分。总分可以称为用户目前的行为热度。计算方法如下:

用户行为热度=访问量*10%评价*20%收藏*20%赞扬*20%分享*30%

毫无疑问,最重要的是时间。

无论对用户还是平台来说,显然不希望相同的内容总是占据排名列表或帖子列表的顶部位置,而是希望它不断被更新的内容所替代。也可以说,帖子的受欢迎程度需要随着时间的推移慢慢消退。最好呈现以下趋势:

就时间而言,除了上述随时间推移的趋势之外,站在实际场景上,对于任何帖子来说,最好在一定时间后定期更改帖子顺序。

它可以理解为刷新帖子流行度的时间间隔。具体间隔需要根据平台的内容量来确定。如果有更多内容,如果您想尽快向用户呈现新内容,您可以将时间间隔设置得更短。如果内容较少,间隔可以设置得更长。

在确定上述影响因素后,可以根据牛顿冷却定律整理出相应的算法公式。牛顿冷却定律的公式可以表达如下:

δt(t)/δt =–k(t(t)–c)

其中t(t)代表温度随时间变化的函数,t代表当前时间,c代表恒定的室温,δt(t)代表从当前时间开始到当前时间的温度随时间变化的差异,δt代表从开始到当前时间的间隔,并且-k是牛顿冷却定律概念中单位时间的散热量与周围温差的比率,也称为冷却系数。

利用导数函数和积分的知识,经过相应的变换和变形后,上述公式可以修改如下(具体过程并未推导出来,毕竟意义不大):

t = t0 x (1/e) ^(k(t-t0))

当上述变量和常数在产品设计中被柱子代替时,可以理解t代表柱子的当前热量,t0代表初始热量和用户行为热量的总和,k代表冷却系数,t-t0代表间隔时间。

结合前面提到的初始热量和用户行为热量的计算方法,相关公式可以是:

t0 = h(类型)h(动作)

h(动作)=动作1* a%动作2* b%动作3* c% ……

H(type)是初始热值,可以根据内容的不同类型进行设置,h(action)是用户行为的热值。不同的行为有各自的权重,总权重比例为1。

从函数曲线来看,钾越大,曲线越陡,这意味着热量减少得越快,钾越小,曲线越平滑,这意味着热量减少得越慢。

对于一些异常情况,需要定义相关的规则。当热值完全相同时,需要定义相关的排序规则,例如按单个维度或综合维度排序。

上线后,我们仍然需要持续监控数据。如果我们发现排名变化太快,我们需要相应地调整冷却系数。

当然,为了更好地扩展相关业务,例如在帖子的正常流行度中添加付费排名,或者其他推广业务,您可以考虑优化公式,或者强制手动推荐,然后您可以考虑为帖子内容维护一些不同的帖子池。

作者:冯晓,产品经理;公开号码:村庄获胜

这篇文章最初是由@晓峰发表的。每个人都是产品经理。未经允许禁止复制。

主题图来自pexels,基于cc0协议。



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