app 软件中的热门榜单怎么做的呢

[qinconquer]

我想做一个今日热榜，我现在的做法是通过用户昨天对内容的浏览量、点赞量、收藏量来做的，分别加上权重去做，但是会导致某些类别的内容被大量浏览。

目前没有想到很好的办法，各位前辈有什么好的解决方法嘛？

[kuanat]

榜单如果只有 10~20 个这样，更新频率不高的话，建议人工。

程序只负责筛选出一定量的备选。

[fkdtz]

我更倾向于不加任何干预，就是纯粹的根据用户行为做排行依据，但我是从电商角度出发，如果是内容产品可能会有跟多考虑。

如果希望做到有倾向性的内容展示，可以对某些类别或标签做降权甚至不进入榜单。

从产品角度还可以做成细分类别的热榜，这样就不会出现热榜中充斥着某一类或某几类的内容。

[qinconquer]

@fkdtz 这样做感觉是一个方法，谢谢

[simonlu9]

微博热度算法的更新过程大致如下:

1. 实时采集数据
- 微博的后台系统会实时收集各条微博的互动数据,包括浏览量、点赞数、转发数、评论数等。

2. 热度计算
- 根据预设的算法模型,结合不同互动指标的权重,计算出每条微博的实时热度分数。
\[微博热度 = w_1 * 浏览量 + w_2 * 点赞数 + w_3 * 转发数 + w_4 * 评论数\]

3. 热度排序
- 将所有微博按照热度分数进行排序,得到当日/当时段的热搜榜单。

4. 动态更新
- 每隔一段时间(如几分钟或几十分钟),系统会自动更新热搜榜单,确保排名反映最新的互动情况。
- 热搜榜单可能会根据时间段进行调整,比如工作日和周末的热搜会有所不同。

5. 人工干预
- 微博运营团队也会对热搜榜单进行人工审核和干预。
- 比如对于违规内容进行屏蔽,或者提升一些重要信息的展示。

通过这种实时采集数据、热度计算、动态排序的过程,微博能够及时地发现并推荐当下最受关注的热点话题,满足用户的信息需求。这种热度算法的更新机制也是社交媒体平台常用的内容推荐策略。



简单来说，按某个时间段统计，不同指标设计权重，新发布的内容给流量池，像抖音一样，100 个有 10 个人点赞，继续推给下一批 100 个人

[qinconquer]

@kuanat 每天程序筛选 150 条数据，然后返回 90 条这样。如果人工筛选比较消耗精力

[xueling]

前面说的都是有道理的，我觉得也是这样 ”程序 + 人工“ 两者结合。程序输出一个较大范围的热榜数据，然后人工再选择一下。可以了解一下我的开源项目： https://github.com/xl-xueling/xl-lighthouse ，帮你轻松实现任意维度的热榜数据，你可以自定义加权计算规则，然后实现实时打分排序。通过汇总多个热榜指标的数据，然后再人工筛选。

[qinconquer]

@xueling 感谢，我也打算程序+人工的方式进行处理