恰当的方式才是最好的

2019年03月22日 |

起因

公司的网站内容是由经纪人维护的，希望每个人都能有机会展示，因为流量和展示的好位置是有限的。
于是就需要一套算法来平衡这种关系。

算法：系数 * (当前时间 - 发布的时间)，分数以此，线性递减的。

就是根据用户点击某个内容的次数给出响应的扣分，然后让其他分数低的内容顶上去。也是简单的累加减分。

当然实际项目比这个要复杂一些，这里只是为了说明问题，把重点的方法简单描述一下。

另外，这些评分规则都是通过定时任务定时刷新计算的。

上述的原始解决方案一看就是很low，而且并不能给出一个恰当的评分。

于是就不免会想到能不能用AI相关的技术来完善评分功能：
比如图片评分可以进行图像识别，对高质量的图片给高分，而低质量的图片给低分，并且能够辨别是不是重复图片等等。
内容上通过语义识别判断写的内容质量好坏，是否重复照抄等。

另外，点击量减分功能实时计算的方式来实现的。

并且引入A/B Testing来验证效果。

然后就根据这个思路进行了学习，希望能够找到方法，可是越深入了解越觉得没有具体实施的思路和方法。
毕竟自己和团队里其他人都没有这个实力来解决这一系列的问题。

经过了一段时间的学习了解之后，虽然暂时认为没法用高大上的方式来实现，但是多少在分数计算的算法思路上还是有些启发的。
于是觉得放弃那些高大上的想法，对我来说就是有点高不可攀，要接收现实。
然后回归问题本身来想办法，哪怕它low，只要能真实有效就好。

算法：(当前时间 - 发布的时间)不再采用线性递减的方式，而是差值越大的递减的速度越快。

同样的也是弃用原来的简单粗暴的累加方式（线性递减）改用指数级递减。

经过实际阅读代码之后发现，原来的计算过程本身就有很多需要优化的地方，比如循环里面执行SQL之类的。

放弃A/B Testing，虽然我认为AB测试非常重要，但是现实真的没有条件允许这样来做。所以放弃。