问题标签 [popularity]

我知道这个问题已经被不同的企业以各种方式问过一百万次，但我想知道社区对此的看法[有这个问题，但在快速发展的科技世界中，一年是很长的时间]。出于假设的目的，让我们考虑一个用户可以观看视频的网站，例如 YouTube、Hulu 等（实际上，它是一种按需转码解决方案，但足够接近）。该网站可以部署：

1. 使用 HTML、JavaScript 和 HTML5 的<video>标签
2. 使用 HTML、JavaScript 和 Flash（就像现在大多数人一样）
3. 仅将 HTML、JavaScript 和 Silverlight 用于视频播放器
4. 使用 Silverlight 进行导航，打造丰富的全 Silverlight 体验

（让我们再次假设，全 Silverlight 版本不像当今大多数全 Flash 页面那样烦人，而是提供类似于桌面应用程序的体验）

哪种方式可以覆盖大部分人口？人们对于必须安装 Silverlight 来查看网站有何感受？他们希望看到多少内容才能让他们点击安装按钮？如果用户在另一台带宽有限的公共计算机上浏览库中的站点，可能使用较旧的硬件和非特权用户帐户 - 他们安装 Silverlight 运行时有多容易？

我真的很想使用 Silverlight，因为我喜欢它的模型（我一直将它用于工作中的内部应用程序，并且我认为它是一个很好的平台），但是我担心对于公共站点，很大一部分用户将无法查看该网站，那么 Flash 可能是更好的选择。

编辑：

嗯，这个想法是有一个播放器，用户可以在其中从网络访问他们家用 PC 上的视频。所以用户通常不会使用家用电脑——他们将使用工作电脑、朋友的电脑、公共电脑等。这就是我担心安全/安装权限问题的原因。

在 Google 的每次搜索中，都可以看到找到的 google 页面数。是否有可能找到过去这个数字是多少？

这是为http://cssfingerprint.com

我有一个较大的网站数据库（约 1 亿行）。这包括主要域（2LD 和 3LD）和从这些域中抓取的特定 URL（无论是托管在那里 [如大多数博客] 还是仅从其链接 [如 Digg]，并引用主机域）。

我还抓取了 Alexa 前 100 名、Bloglines 前 1000 名、Google pagerank、Technorati 前 100 名和 Quantcast 前 100 名排名。但是，许多域将没有排名，或者只有一部分；几乎所有的子域 URL 都没有排名，除了谷歌的 0-10 页面排名（有些甚至没有）。

我可以添加任何必要的新抓取，假设它不需要大量的爬虫。

我也有大量关于以前用户访问过哪些网站的信息。

我需要的是一种算法，该算法根据访问者在不知道当前访问者的情况下访问该 URL 的可能性对这些 URL 进行排序。（但是，它可以使用有关以前用户的汇总信息。）

这个问题只是关于相对固定（或至少汇总）的先验排名；还有另一个问题涉及获得动态排名。

鉴于我的资源有限（计算资源和财务资源），我按照访问这些站点的先验概率对这些站点进行排名的最佳方法是什么？

我想知道是否有任何简单的方法可以通过计算博客文章被转发/挖掘/嗡嗡声的次数以及是否有现有的 api 来对博客文章进行排名。这个想法是将重要的“故事”保留在博客时间线的顶部。

考虑下表，其中包含字段 - id (int) 和 date_created (datetime)：

我想知道这组数据一天中最繁忙/最受欢迎的时间。在这个例子中，我正在寻找的结果是 12。

想法？

这个问题可能与编程没有直接关系。我注意到今天的技术已经移动化了。我想带着它去移动。什么是最流行的移动操作系统？（不包括 iPhone OS。抱歉，我没有 Mac 可以开发） 一些选择可能是 BlackBerry OS、Windows Phone、Symbian OS、Android OS 等。我想制作和销售移动操作系统的应用程序。

我一直在研究Reddit、Digg甚至Stackoverflow等网站上使用的流行度算法。

Reddit算法：

我一直在 SQL 中执行简单的排序，我想知道我应该如何处理这样的排序。

它应该用于定义表，还是我可以使用公式中的顺序构建 SQL（不影响性能）？

我还想知道，是否可以在不同的场合使用多种排序算法，而不会产生性能问题。

我正在使用 Django 和 PostgreSQL。

帮助将不胜感激！^^

我需要创建一个网络服务，所以我做的第一件事当然是去谷歌

如果您查看这些结果，您只会看到有关 ASMX 的信息，这显然被称为要被 WCF 取代的遗留技术。为什么与 WCF 相比，ASMX 仍然如此受欢迎？（当然，在 SO WCF 上更受欢迎.. 嗯）

我们有一个包含地点数据库的网站。对于每个地方，我们的用户都可以采取我们记录的以下操作之一：

1. VIEW - 查看它的个人资料
2. 评分 - 以 1-5 星的等级对其进行评分
3. 审查 - 审查它
4. 已完成 - 标记他们去过那里
5. 愿望清单 - 标记他们想去那里
6. FAVORITE - 标记这是他们的最爱之一

在我们的地点数据库表中，每个地点都包含执行上述每个操作的次数以及用户给出的平均评分。

• 意见
• 收视率
• 平均评分
• 完全的
• 愿望清单
• 最喜欢的

我们希望能够使用上述信息生成排名靠前的位置列表。理想情况下，我们希望能够使用相对简单的 SQL 查询来生成此列表，而无需做任何繁琐的工作来计算额外的字段或相互堆叠排名位置。话虽如此，由于我们只有大约 50,000 个位置，我们可以运行一个夜间 cron 作业来计算一些字段，例如不同类别的排名，如果它会对我们的顶级位置的整体结果产生有意义的差异。

如果你能就我们应该如何考虑将最佳位置冒泡到顶部提出一些建议，我将不胜感激，我们应该更加重视哪些标准，并鉴于这些信息 - 建议 MySQL 查询需要看起来像什么才能选择前 10 个地方。

需要注意的一点是，此时我们不太关心某个地方的流行程度——这意味着查看汇总信息就可以了，并且不需要对更新的数据进行更重的加权。

提前感谢您的帮助和建议！

我正在开发一个信息系统（在 C# 中），它（当我的用户使用它时）收集关于每个用户请求最多的信息（表格和记录）的统计数据，以及他/她使用的界面的哪些部分最多。我正在使用这些统计数据使应用程序适应用户的需求，无论是界面呈现自身的方式（例如：选项卡/窗格排序）还是使用经常查看的信息来（例如:)显示的方式在搜索结果/建议列表中更高。

我正在寻找的是一种算法/公式来确定这些对象对特定用户的当前“热度”/相关性。每个对象的简单“命中计数器”是不够的，因为用户可能会在一段时间内非常频繁地查看某些信息，然后继续查看下一个信息，从而使旧信息的相关性降低。所以我认为我的算法还需要某种滑动/历史原则来解释应用程序中对象随着时间的推移而变化的流行度。

所以，问题是：有没有人有某种算法可以解释“随着时间的推移而流行”？

最好对参数进行一些解释:)

谢谢！

PS我看过其他帖子，比如流行度算法，但我不能完全将它移植到我的具体案例中。任何帮助表示赞赏。