榜单排行算法

① APP 排名算法

当前常见的一些排行榜类型：
1、（累计）排行榜
如果笼统的说排行榜，一般指累计排行榜，一段时间内累计下载或安装的应用排行。这个榜单能够很好的反映出用户的历史行为数据，但你可以想象，排行榜内容几乎是不变的，微信QQ支付宝长期占据头条，因此用户查看的频率会比较低。
2、飙升榜（新锐榜）
飙升榜是基于每日新增下载app的榜单，便于用户及时发现新凸显的app。飙升帮的特点是每天每时都在变动，吸引用户高频度的查看。
3、个性榜
个性榜本质上属于内容推荐，根据用户的下载/安装过的内容进行的相关推荐。特点是榜单内容定制化，各个用户看到的内容不相同，更具针对性。
4、好友榜
基于好友下载内容的推荐，和个性版类似，但是需要用户账号体系支撑。
综上，目前常见的榜单主要分3类，基于下载量、新增下载量和个人历史推荐。其中，基于下载量、新增下载量又可以按照app类型（游戏/社交/音乐···）、用户地域和性别纬度来细分。
算法

最早我以为既然目标清晰了，那么直接用下载量、新增量排序的结果就是榜单。那么会存在问题，例如：
新app每日下载量10到1000的下载量，新增100倍，微信从40000到43000，新增比例不到10%。如果仅以增量作为飙升榜单的依据，可能出现的情况是榜单被知名度很高的app占领，那这样榜单就没有意义。所以对飙升榜来说，一定要通过某种算法，削弱高下载量app比重。
同时，榜单中一般会插入广告，如果不是在固定位置插入广告的话，需要通过算法尽可能将广告app的位置排前，毕竟广告收入是应用分发渠道商的主要收入来源。
算法模型
假设有X、Y、Z3个纬度，跟别代表app搜索量、app打开率和是否广告，那么算法公式f=aX+bY+cZ，其中abc表示各个纬度的系数，且a+b+c=1。通过不断的优化abc的值，就有可能得到收益最明显的热搜排行榜数据

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