Hacker News 排名算法工作原理

这篇文章我要向各人先容Hacker News网站的文章排名算法事变道理，以及如安在本身的应用里行使这种算法。这个算法很是的简朴，但却在突出热点文章和遴选新文章上示意的非常优越。

深入 news.arc 措施代码

Hacker News是用Arc说话开拓的，这是一种Lisp方言，由Y Combinator投资公司首创人Paul Graham缔造。Hacker News的开源的，你可以在arclanguage.org找到它的源代码。深入掘客 news.arc 措施，你会找到这段排名算法代码，就是下面这段：

本质上，这段 Hacker News回收的排名算法的事变道理看起来或许是这个样子：

Score = (P-1) / (T+2)^G 个中， P = 文章得到的票数( -1 是去掉文章提交人的票) T = 从文章提交至今的时刻(小时) G = 比重，news.arc里缺省值是1.8

正如你看到的，这个算法很轻易实现。在下面的内容里，我们将会看到这个算法是怎样事变的。

比重(G)和时刻(T)对排名的影响

比重和时刻在文章的排名得分上有重大的影响。正常环境下如下面所述：

当T增进时文章得分会降落，这就是说越老的文章分数会越底。当比重加大时，老的文章的得分会减的更快

为了能视觉泛起这个算法，我们可以把它绘制到Wolfram Alpha。

得分跟着时刻是怎样变革的

你可以看到，跟着时刻的流逝，得分骤然降落，譬喻，24小时前的文章的分数变的很是低——不管它得到了怎样多的票数。

Plot语句:

比重参数是怎样影响排名的

图中你可以看到，比重越大，得分降落的越快。

Plot语句:

Python说话实现

之前已经说了，这个评分算法很轻易实现：

要害是要领略算法中的各个身分对评分的影响，这样你可以在你的应用中举办定制。我但愿这篇文章已经向你声名白这些

祝编程快乐！

编辑：

Paul Graham 分享了批改后的HN 排名算法：

（编辑：河北网）

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