基于用户投票的排名算法（三）：Stack Overflow

　　上一篇《基于用户投票的排名算法(二)：Reddit》文章中，介绍了Reddit的排名算法。

　　它的特点是，用户可以投赞成票，也可以投反对票。也就是说，除了时间因素以外，只要考虑两个变量就够了。

　　但是，还有一些特定用途的网站，必须考虑更多的因素。世界排名第一的程序员问答社区Stack Overflow，就是这样一个网站。

　　你在上面提出各种关于编程的问题，等待别人回答。访问者可以对你的问题进行投票(赞成票或反对票)，表示这个问题是不是有价值。

　　一旦有人回答了你的问题，其他人也可以对这个回答投票(赞成票或反对票)。

　　排名算法的作用是，找出某段时间内的热点问题，即哪些问题最被关注、得到了最多的讨论。

　　在Stack Overflow的页面上，每个问题前面有三个数字，分别表示问题的得分、回答的数目和该问题的浏览次数。以这些变量为基础，就可以设计算法了。

　　创始人之一的Jeff Atwood，曾经在几年前，公布过排名得分的计算公式。

　　写成php代码，就是下面这样：

　　各个算法变量的含义如下：

　　(1)Qviews(问题的浏览次数)

　　某个问题的浏览次数越多，就代表越受关注，得分也就越高。这里使用了以10为底的对数，用意是当访问量越来越大，它对得分的影响将不断变小。

　　(2)Qscore(问题得分)和Qanswers(回答的数量)

　　首先，Qscore(问题得分)= 赞成票-反对票。如果某个问题越受到好评，排名自然应该越靠前。

　　Qanswers表示回答的数量，代表有多少人参与这个问题。这个值越大，得分将成倍放大。这里需要注意的是，如果无人回答，Qanswers就等于0，这时Qscore再高也没用，意味着再好的问题，也必须有人回答，否则进不了热点问题排行榜。

　　(3)Ascores(回答得分)

　　一般来说，"回答"比"问题"更有意义。这一项的得分越高，就代表回答的质量越高。

　　但是我感觉，简单加总的设计还不够全面。这里有两个问题。首先，一个正确的回答胜过一百个无用的回答，但是，简单加总会导致，1个得分为100的回答与100个得分为1的回答，总得分相同。其次，由于得分会出现负值，因此那些特别差的回答，会拉低正确回答的得分。

　　(4)Qage(距离问题发表的时间)和Qupdated(距离最后一个回答的时间)

　　改写一下，可以看得更清楚：

　　Qage和Qupdated的单位都是秒。如果一个问题的存在时间越久，或者距离上一次回答的时间越久，Qage和Qupdated的值就相应增大。

　　也就是说，随着时间流逝，这两个值都会越变越大，导致分母增大，因此总得分会越来越小。

　　(5)总结

　　Stack Overflow热点问题的排名，与参与度(Qviews和Qanswers)和质量(Qscore和Ascores)成正比，与时间(Qage和Qupdated)成反比。

　　(完)

　　相关阅读：

　　基于用户投票的排名算法(一)：Delicious和Hacker News

　　基于用户投票的排名算法(二)：Reddit

　　基于用户投票的排名算法(三)：Stack Overflow

　　基于用户投票的排名算法(四)：牛顿冷却定律

　　基于用户投票的排名算法(五)：威尔逊区间

　　基于用户投票的排名算法(六)：贝叶斯平均