algorithm - 可以处理负面排名的 Reddit/Hacker News 风格的流行时间衰减算法

Question

我有一个排名系统，用户可以在其中支持/反对（+1/-1）个对象，每个对象都有一个累积rating_sum值，可以是负数、零或正数。我还记录了对象被评为的总次数rating_count。因此，我可以通过一些代数得到赞成票和反对票的数量。

我想实现一个考虑到对象评级的评分算法，但也意味着较旧的对象会受到惩罚并且得分较低。

到目前为止，我发现了以下内容：

score=rating_sum/(age^gravity)

哪里gravity是一些常数（我一直在使用gravity=2）。

这可以正常工作，除了带有负值的评级，在这种情况下，对象越老，它的分数就越高（负值越小）。这意味着给定两个具有相同负评分的对象，例如 -2，较旧的对象得分高于较年轻的对象，并且浮动得更高。

有没有我可以使用的评分算法也适用于负面评分？

（出于技术原因（我正在尝试使用 django ORM 进行优化），我想要一个相当简单的算法，并且可以放入 SQL 查询语句，所以最好只使用 POW，LOG）

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您可以使用指数衰减模型。

让您的 lambda 基于您当前的评级。类似于 (lambda = - rating/constant)

这样，如果 lambda 为负，则分数将向 0 下降；

如果 lambda 为正，则分数将负向负无穷增加；

然而，这意味着负分数只会更负，而正分数永远不会变成负数。

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这看起来很像 Reddit 使用的“热度”排名。它对用户评分加上年龄的 LOG10 进行排序（降序）。这个 SQL 是一个粗略的例子：

SELECT *
FROM ratings
ORDER BY 
    LOG10(ABS(rating_sum)) * SIGN(rating_sum)   
    + (UNIX_TIMESTAMP(created_at) / 300000) DESC
LIMIT 50

当你的 rating_sum = 0 时要小心，因为取零的日志并不酷。

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