之前 SegmentFault 的热门内容算法没有考虑到时间因素，导致热门内容更新较慢，新的热门内容排不上位，所以最近对这块做了一些改动，主要参考了阮一峰老师的关于网站热门内容排序的一系列博客：
这几篇文章对于网站热门内容的计算研究有很好的指导作用，非常值得拜读。
言归正传，来说说 SegmentFault 的热门算法。
热门文章
对于热门文章，使用了如下公式：
$$ \frac{lg(views) * 4 + recommendScore + collectScore + ln(articleComments)}{(age/2 + update/2 + 1) ^ i}
$$
其中
views：浏览量，对浏览量做了一次去对数处理，主要是为了防止某些浏览量较大的文章异军突起，待在榜单迟迟不动。
recommendScore / collectScore：文章的推荐数和收藏数，直接加和到分子中，作为文章热门程度的考虑因素。
articleComments：文章评论数，这个也作为一个影响文章热度的因素，不过为了降低其影响，对其作了一次取对数操作，主要是考虑到评论数量的影响力并没有上面两个的高。
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(age/2 + update/2 + 1) ^ i：分母是对时间因子的考虑，宏观上来看，就是文章热度和创建时间成反比。细节上，做成了个指数函数，可以通过对 i 变量的调控来改变时间因子在对热度的影响。
age：内容发布时间
update：内容最后更新时间（所有时间值单位均为 h/3600）
i：重力因子，取值的大小会直接决定热门排序（后面将介绍这点）
热门问答
对于热门问答，使用了如下公式：
$$
\frac{lg(views) * 4 + sum(Qanswers * anwserScores + Qscore) / 5 + ln(commentSocres)}{(age/2 + update/2 + 1) ^ i}
$$
热门问答的计算参考了 Stack Overflow 对于回答数量和问题得票数的处理。同时，结合我们的实际，将评论的得票数也做为一个因素加入计算。
Qanswers / Qscore：分别是问题的答案数量和问题的得票数
anwserScores / commentSocres：分别是该问题下所有答案的总得票数和所有评论的总得票数
update：该问题下答案的最新更新时间
其余的变量含义和文章算法相同。
日/周/月热门如何区别？
首先要明确各类不同热门内容的目的。
日热门的主要目的就是突出最近一天内的热门内容，更方便于内容被大家看到，文章快速地形成讨论、受关注的问题尽快得到解决；
周热门的主要目的很明确，就是突出过去一周内的热门内容，同时，给新产生的优秀内容机会，让其有机会进入热门列表；
月热门同周热门目的一样，但更需要给新内容进入列表的机会，以让内容经常更新。
所以，该怎么做呢？
对于同一内容，上面的计算公式均可化简为
$$ \frac{s}{t^i} （s 是总得分指标，t 为时间量，i 是变量重力因子） $$
可以看出，其热度和创建时间成反比，那么这个反比的值最终就由重力因子 i 来影响。
日热门为了突出新热内容、过滤时间过久的热门内容，需要增大重力因子，尽可能排除 24 小时之外的热门内容；周热门和月热门则需要按时间要求依次逐渐降小 i 值。
关于指数 i 值的选定，采取了估算：绘制出一定范围内时间和文章热度的指数函数的图，然后根据需求挑选满足自己条件的指数值。如下图
多次估值测试，最终分别将日、周、月的 i 值选取为 1.0、0.5、0.3。
总结
开始修改热门算法的时候，并没有收到计算周热门、月热门的需求，所以直接很暴力的将时间因子加入进去，这样的确能够满足需求，可以保证热门的内容随着时间的推移保持更新，而不会出现之前的某几篇文章的热度一直保持恒定，稳居榜首。
后来需要计算区间内的热门内容时，仍然使用开始的方案，因为时间因子的关系，会导致区间内的热门内容受时间的影响太大，出现的问题就是周热门、月热门榜首的内容依然是最新产生的内容占比重较多，所以才考虑对分母的时间因子做了动态调节的方案，也就是将分母的指数根据计算不同的区间，给出不同的值（但未找到更合适的取值方法，只能多次估值）。
我们目前的算法仍有需要完善之处，重力因子 i 的取值依旧是难点，大家如果有更好的方法，欢迎讨论。
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