我有一个文档列表，每个文档都有一个搜索查询的相关性分数。我需要较旧的文档来降低其相关性分数，以尝试在排名过程中引入它们的日期。我已经尝试过摆弄诸如 1/(1+date_difference) 之类的函数，但是倒数函数对于最近的日期来说太具有区分性了。
我在想可能是一个具有范围（0..1）和域（0..x）的数学函数来放大他们的分数，其中 x 轴是文档的年龄。最好通过图像解释我对该功能的进一步需求：
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如果一个简单的 1/(1+x) 下降得太快太快，那么像 1/(1+e^-x) 这样的sigmoid 函数或误差函数可能更适合您的目的。对于此类函数，让当前日期处于负数中的某个位置，您可以获得一个在某个可配置时间段内是当前的值，然后向基值递减。
于 2012-01-14T14:59:26.230 回答
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衰减行为通常由指数函数很好地建模（自然界中的许多衰减过程也遵循它）。您将使用 2 个正参数A并B得到
y(x) = A exp(-B x)
因为你想要一个y-range [0,1] set A=1。较大B的衰减较慢。
于 2012-01-14T15:08:07.930 回答
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log((x+1)-age_of_document)
其中对数的底为 (x+1)。请注意，x 是根据您的图表，是“阈值”。如果文档的年龄大于 x，则分数变为负数。乘以最大可能分数以引入缩放。
例如，域 = (0,10)，最高得分为 10：10*(log(11-x))/log(11)
于 2012-01-14T15:19:18.487 回答
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有点晚了，但正如 thiton 所说，您可能想要使用 sigmoid 函数，因为它对您的长尾数据点具有“地板”值。例如：
0.8/(1+5^(x-3)) + 0.2 - 您可以调整常数 5 和 3 来控制曲线的斜率。0.2 是地板所在的位置。
于 2015-04-02T06:46:01.503 回答