榜單排行演算法

① APP 排名演算法

當前常見的一些排行榜類型：
1、（累計）排行榜
如果籠統的說排行榜，一般指累計排行榜，一段時間內累計下載或安裝的應用排行。這個榜單能夠很好的反映出用戶的歷史行為數據，但你可以想像，排行榜內容幾乎是不變的，微信QQ支付寶長期占據頭條，因此用戶查看的頻率會比較低。
2、飆升榜（新銳榜）
飆升榜是基於每日新增下載app的榜單，便於用戶及時發現新凸顯的app。飆升幫的特點是每天每時都在變動，吸引用戶高頻度的查看。
3、個性榜
個性榜本質上屬於內容推薦，根據用戶的下載/安裝過的內容進行的相關推薦。特點是榜單內容定製化，各個用戶看到的內容不相同，更具針對性。
4、好友榜
基於好友下載內容的推薦，和個性版類似，但是需要用戶賬號體系支撐。
綜上，目前常見的榜單主要分3類，基於下載量、新增下載量和個人歷史推薦。其中，基於下載量、新增下載量又可以按照app類型（游戲/社交/音樂···）、用戶地域和性別緯度來細分。
演算法

最早我以為既然目標清晰了，那麼直接用下載量、新增量排序的結果就是榜單。那麼會存在問題，例如：
新app每日下載量10到1000的下載量，新增100倍，微信從40000到43000，新增比例不到10%。如果僅以增量作為飆升榜單的依據，可能出現的情況是榜單被知名度很高的app佔領，那這樣榜單就沒有意義。所以對飆升榜來說，一定要通過某種演算法，削弱高下載量app比重。
同時，榜單中一般會插入廣告，如果不是在固定位置插入廣告的話，需要通過演算法盡可能將廣告app的位置排前，畢竟廣告收入是應用分發渠道商的主要收入來源。
演算法模型
假設有X、Y、Z3個緯度，跟別代表app搜索量、app打開率和是否廣告，那麼演算法公式f=aX+bY+cZ，其中abc表示各個緯度的系數，且a+b+c=1。通過不斷的優化abc的值，就有可能得到收益最明顯的熱搜排行榜數據

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