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評論熱度排序演算法工程實現方案

發布時間:2022-07-01 19:33:45

❶ Java項目中有按時間排序(可正序,可倒敘),熱度排序(可正序,可倒敘)該怎麼做

數據是存在資料庫中,可以通過sql查詢實現數據的排序
數據存儲在redis中,通過zset實現排序

❷ 抖音評論怎麼設置按熱度排序

摘要 你好親,抖音短視頻中可以發表評論、點贊,如果你非常認可這條短視頻下的某條評論,還能在評論下方點贊。抖音短視頻評論,從發布到獲取不用幾分鍾就可以展現。一般評論的展現排序規則是按照發布評論時間排序,但是評論被獲得很多贊,那麼該評論就會被置頂優先展示,然後展示最新發布的評論。

❸ 搜索引擎的排序演算法都有哪些是怎麼實現的

2.1基於詞頻統計——詞位置加權的搜索引擎
利用關鍵詞在文檔中出現的頻率和位置排序是搜索引擎最早期排序的主要思想,其技術發展也最為成熟,是第一階段搜索引擎的主要排序技術,應用非常廣泛,至今仍是許多搜索引擎的核心排序技術。其基本原理是:關鍵詞在文檔中詞頻越高,出現的位置越重要,則被認為和檢索詞的相關性越好。
1)詞頻統計
文檔的詞頻是指查詢關鍵詞在文檔中出現的頻率。查詢關鍵詞詞頻在文檔中出現的頻率越高,其相關度越大。但當關鍵詞為常用詞時,使其對相關性判斷的意義非常小。TF/IDF很好的解決了這個問題。TF/IDF演算法被認為是信息檢索中最重要的發明。TF(Term Frequency):單文本詞彙頻率,用關鍵詞的次數除以網頁的總字數,其商稱為「關鍵詞的頻率」。IDF(Inverse Document Frequency):逆文本頻率指數,其原理是,一個關鍵詞在N個網頁中出現過,那麼N越大,此關鍵詞的權重越小,反之亦然。當關鍵詞為常用詞時,其權重極小,從而解決詞頻統計的缺陷。
2)詞位置加權
在搜索引擎中,主要針對網頁進行詞位置加權。所以,頁面版式信息的分析至關重要。通過對檢索關鍵詞在Web頁面中不同位置和版式,給予不同的權值,從而根據權值來確定所搜索結果與檢索關鍵詞相關程度。可以考慮的版式信息有:是否是標題,是否為關鍵詞,是否是正文,字體大小,是否加粗等等。同時,錨文本的信息也是非常重要的,它一般能精確的描述所指向的頁面的內容。
2.2基於鏈接分析排序的第二代搜索引擎
鏈接分析排序的思想起源於文獻引文索引機制,即論文被引用的次數越多或被越權威的論文引用,其論文就越有價值。鏈接分析排序的思路與其相似,網頁被別的網頁引用的次數越多或被越權威的網頁引用,其價值就越大。被別的網頁引用的次數越多,說明該網頁越受歡迎,被越權威的網頁引用,說明該網頁質量越高。鏈接分析排序演算法大體可以分為以下幾類:基於隨機漫遊模型的,比如PageRank和Repution演算法;基於概率模型的,如SALSA、PHITS;基於Hub和Authority相互加強模型的,如HITS及其變種;基於貝葉斯模型的,如貝葉斯演算法及其簡化版本。所有的演算法在實際應用中都結合傳統的內容分析技術進行了優化。本文主要介紹以下幾種經典排序演算法:
1)PageRank演算法
PageRank演算法由斯坦福大學博士研究生Sergey Brin和Lwraence Page等提出的。PageRank演算法是Google搜索引擎的核心排序演算法,是Google成為全球最成功的搜索引擎的重要因素之一,同時開啟了鏈接分析研究的熱潮。
PageRank演算法的基本思想是:頁面的重要程度用PageRank值來衡量,PageRank值主要體現在兩個方面:引用該頁面的頁面個數和引用該頁面的頁面重要程度。一個頁面P(A)被另一個頁面P(B)引用,可看成P(B)推薦P(A),P(B)將其重要程度(PageRank值)平均的分配P(B)所引用的所有頁面,所以越多頁面引用P(A),則越多的頁面分配PageRank值給P(A),PageRank值也就越高,P(A)越重要。另外,P(B)越重要,它所引用的頁面能分配到的PageRank值就越多,P(A)的PageRank值也就越高,也就越重要。
其計算公式為:

PR(A):頁面A的PageRank值;
d:阻尼系數,由於某些頁面沒有入鏈接或者出鏈接,無法計算PageRank值,為避免這個問題(即LinkSink問題),而提出的。阻尼系數常指定為0.85。
R(Pi):頁面Pi的PageRank值;
C(Pi):頁面鏈出的鏈接數量;
PageRank值的計算初始值相同,為了不忽視被重要網頁鏈接的網頁也是重要的這一重要因素,需要反復迭代運算,據張映海撰文的計算結果,需要進行10次以上的迭代後鏈接評價值趨於穩定,如此經過多次迭代,系統的PR值達到收斂。
PageRank是一個與查詢無關的靜態演算法,因此所有網頁的PageRank值均可以通過離線計算獲得。這樣,減少了用戶檢索時需要的排序時間,極大地降低了查詢響應時間。但是PageRank存在兩個缺陷:首先PageRank演算法嚴重歧視新加入的網頁,因為新的網頁的出鏈接和入鏈接通常都很少,PageRank值非常低。另外PageRank演算法僅僅依靠外部鏈接數量和重要度來進行排名,而忽略了頁面的主題相關性,以至於一些主題不相關的網頁(如廣告頁面)獲得較大的PageRank值,從而影響了搜索結果的准確性。為此,各種主題相關演算法紛紛涌現,其中以以下幾種演算法最為典型。
2)Topic-Sensitive PageRank演算法
由於最初PageRank演算法中是沒有考慮主題相關因素的,斯坦福大學計算機科學系Taher Haveli-wala提出了一種主題敏感(Topic-Sensitive)的PageRank演算法解決了「主題漂流」問題。該演算法考慮到有些頁面在某些領域被認為是重要的,但並不表示它在其它領域也是重要的。
網頁A鏈接網頁B,可以看作網頁A對網頁B的評分,如果網頁A與網頁B屬於相同主題,則可認為A對B的評分更可靠。因為A與B可形象的看作是同行,同行對同行的了解往往比不是同行的要多,所以同行的評分往往比不是同行的評分可靠。遺憾的是TSPR並沒有利用主題的相關性來提高鏈接得分的准確性。
3)HillTop演算法
HillTop是Google的一個工程師Bharat在2001年獲得的專利。HillTop是一種查詢相關性鏈接分析演算法,克服了的PageRank的查詢無關性的缺點。HillTop演算法認為具有相同主題的相關文檔鏈接對於搜索者會有更大的價值。在Hilltop中僅考慮那些用於引導人們瀏覽資源的專家頁面(Export Sources)。Hilltop在收到一個查詢請求時,首先根據查詢的主題計算出一列相關性最強的專家頁面,然後根據指向目標頁面的非從屬專家頁面的數量和相關性來對目標頁面進行排序。
HillTop演算法確定網頁與搜索關鍵詞的匹配程度的基本排序過程取代了過分依靠PageRank的值去尋找那些權威頁面的方法,避免了許多想通過增加許多無效鏈接來提高網頁PageRank值的作弊方法。HillTop演算法通過不同等級的評分確保了評價結果對關鍵詞的相關性,通過不同位置的評分確保了主題(行業)的相關性,通過可區分短語數防止了關鍵詞的堆砌。
但是,專家頁面的搜索和確定對演算法起關鍵作用,專家頁面的質量對演算法的准確性起著決定性作用,也就忽略了大多數非專家頁面的影響。專家頁面在互聯網中占的比例非常低(1.79%),無法代表互聯網全部網頁,所以HillTop存在一定的局限性。同時,不同於PageRank演算法,HillTop演算法的運算是在線運行的,對系統的響應時間產生極大的壓力。
4)HITS
HITS(Hyperlink Inced Topic Search)演算法是Kleinberg在1998年提出的,是基於超鏈接分析排序演算法中另一個最著名的演算法之一。該演算法按照超鏈接的方向,將網頁分成兩種類型的頁面:Authority頁面和Hub頁面。Authority頁面又稱權威頁面,是指與某個查詢關鍵詞和組合最相近的頁面,Hub頁面又稱目錄頁,該頁面的內容主要是大量指向Authority頁面的鏈接,它的主要功能就是把這些Authority頁面聯合在一起。對於Authority頁面P,當指向P的Hub頁面越多,質量越高,P的Authority值就越大;而對於Hub頁面H,當H指向的Authority的頁面越多,Authority頁面質量越高,H的Hub值就越大。對整個Web集合而言,Authority和Hub是相互依賴、相互促進,相互加強的關系。Authority和Hub之間相互優化的關系,即為HITS演算法的基礎。
HITS基本思想是:演算法根據一個網頁的入度(指向此網頁的超鏈接)和出度(從此網頁指向別的網頁)來衡量網頁的重要性。在限定范圍之後根據網頁的出度和入度建立一個矩陣,通過矩陣的迭代運算和定義收斂的閾值不斷對兩個向量Authority和Hub值進行更新直至收斂。
實驗數據表明,HITS的排名准確性要比PageRank高,HITS演算法的設計符合網路用戶評價網路資源質量的普遍標准,因此能夠為用戶更好的利用網路信息檢索工具訪問互聯網資源帶來便利。
但卻存在以下缺陷:首先,HITS演算法只計算主特徵向量,處理不好主題漂移問題;其次,進行窄主題查詢時,可能產生主題泛化問題;第三,HITS演算法可以說一種實驗性質的嘗試。它必須在網路信息檢索系統進行面向內容的檢索操作之後,基於內容檢索的結果頁面及其直接相連的頁面之間的鏈接關系進行計算。盡管有人嘗試通過演算法改進和專門設立鏈接結構計算伺服器(Connectivity Server)等操作,可以實現一定程度的在線實時計算,但其計算代價仍然是不可接受的。
2.3基於智能化排序的第三代搜索引擎
排序演算法在搜索引擎中具有特別重要的地位,目前許多搜索引擎都在進一步研究新的排序方法,來提升用戶的滿意度。但目前第二代搜索引擎有著兩個不足之處,在此背景下,基於智能化排序的第三代搜索引擎也就應運而生。
1)相關性問題
相關性是指檢索詞和頁面的相關程度。由於語言復雜,僅僅通過鏈接分析及網頁的表面特徵來判斷檢索詞與頁面的相關性是片面的。例如:檢索「稻瘟病」,有網頁是介紹水稻病蟲害信息的,但文中沒有「稻瘟病」這個詞,搜索引擎根本無法檢索到。正是以上原因,造成大量的搜索引擎作弊現象無法解決。解決相關性的的方法應該是增加語意理解,分析檢索關鍵詞與網頁的相關程度,相關性分析越精準,用戶的搜索效果就會越好。同時,相關性低的網頁可以剔除,有效地防止搜索引擎作弊現象。檢索關鍵詞和網頁的相關性是在線運行的,會給系統相應時間很大的壓力,可以採用分布式體系結構可以提高系統規模和性能。
2)搜索結果的單一化問題
在搜索引擎上,任何人搜索同一個詞的結果都是一樣。這並不能滿足用戶的需求。不同的用戶對檢索的結果要求是不一樣的。例如:普通的農民檢索「稻瘟病」,只是想得到稻瘟病的相關信息以及防治方法,但農業專家或科技工作者可能會想得到稻瘟病相關的論文。
解決搜索結果單一的方法是提供個性化服務,實現智能搜索。通過Web數據挖掘,建立用戶模型(如用戶背景、興趣、行為、風格),提供個性化服務。

❹ 排序演算法的實現與比較的課程設計

;
#include<stdio.h>
#define NUM 7 //宏定義
int i; //變數類型定義
typedef struct Node{
int data ; //數據域
struct Node *next; //指針域
}Node,*LNode; //用結構體構造結點及相應的指針

typedef struct Tree{
int data ;
struct Tree *left ;
struct Tree *right ;
}Tree,*LTree ; //用結構體構造樹及相應的指針

CreateList( LNode Head ) //創建單鏈表
{
for(int i=1 ; i <=NUM ; i++) //創建循環,依次輸入NUM個數據
{
LNode temp ; //中間結點
temp = (LNode) malloc( sizeof( Node ) ); //動態存儲分配

temp-> next = NULL; //中間結點初始化
scanf("%2d",&temp-> data); //輸入賦值到結點temp數據域
temp-> next = Head-> next ;
Head-> next = temp ; //將temp結點插入鏈表

}
return 1 ;//返回1
}

InsertSqTree( LTree &root , LNode temp ) //二叉樹排序原則的設定
{
if(!root) //root為NULL時執行
{
root = (LTree)malloc(sizeof(Tree)); //動態存儲分配

root-> left =NULL;
root-> right=NULL; //初始化
root-> data = temp-> data ; //賦值插入
return 1 ; //函數正常執行,返回1
}
else
{
if(root-> data>= temp-> data)
return InsertSqTree( root-> left , temp ) ; //比較插入左子樹
else if(root-> data <temp-> data)
return InsertSqTree( root-> right , temp ); //比較插入右子樹
}
return 1 ; //如果滿足,就不做處理,返回1
}

void BianLiTree(LTree root) //採用中序遍歷,實現將所有數字按從左向右遞增的順序排序
{
if(root) //root不為空執行
{BianLiTree(root-> left); //左遞歸處理至葉子結點,當root-> left為NULL時不執行
printf("%4d ",root-> data); //輸出
BianLiTree(root-> right); //處理右結點
}
}

int main()
{
LNode Head = NULL;
LTree root = NULL ; //初始化
Head = (LNode) malloc(sizeof(Node)); //動態存儲分配

Head-> next = NULL ; //初始化
printf("please input numbers:\n");//輸入提示語句
if(!CreateList( Head )) //建單鏈表成功返回1不執行下一語句
return 0; //結束函數,返回0
LNode temp = Head-> next ; //將頭指針的指針域賦值予中間結點
while( temp ) //temp為NULL時停止執行
{
if(!InsertSqTree( root ,temp )) //排序正常執行,返回1不執行下一語句
return 0 ; //結束函數,返回0
Head-> next = temp-> next ; //將中間指針的指針域賦值予頭結點指針域
free(temp); //釋放空間
temp = Head-> next ; //將頭指針的指針域賦值予中間結點,以上三句實現了temp指針後移
}
printf("the result is:\n");//輸出提示語句
BianLiTree(root); //採用中序遍歷,輸出並觀察樹結點
return 1; //函數正常結,返回1
}

❺ 有什麼評估輿情話題熱度值的方法

評估輿情話題熱度值的方法;
藉助社交媒體工具查詢。有許多社交媒體平台會對每天網民網民們討論熱度高的話題進行排序,並實時更新話題的數據量等。如微博客、今日頭條、知乎等。所以,要查詢網輿情熱點和熱度,可以通過社交媒體平台查看每天排行榜單熱度話題的數據量和網民討論情況,若排行榜沒有也可以在平台內直接搜索相關話題。
藉助專業輿情熱點監測系統。輿情熱度值的查看主要體現在輿情信息量、傳播量、輿情發布時間密度等,通過藉助蟻坊軟體輿情熱度查詢系統的熱點識別功能,可對信息的傳播節點、信息來源、 評論數量、發言時間密集程度等進行實時監測,並給出不同時間段內的輿論熱度分析數據。目前網路公關傳播顯然已經在公關中占據重要的地位,但其效果評估一直困擾著企業和網路公關公司。
網路公關公司普遍採用「廣告當量」代替對互聯網公關傳播效果本身的衡量,這樣的評估方式雖然量化上有一定的指標意義,但是對於影響力以及效果的真實說明上還是存在距離的,我們看看當前的一些評估方式有哪些?

1)量:評估網路公關傳播會以數量作為KPI已經成為普遍方式,主要表現為主動發布篇次、被轉載數、評論數、瀏覽量等。

不過目前瀏覽量一般媒體平台很少對外公開,尤其對於單篇新聞,頁面上也很難看出來,其他數據是比較直觀,對於達成效果上是相對容易的,在對效果的意義上,以量為據的方式不是最好的評估方法,在傳播中這種方法是最基礎的KPI設定方式。在被轉載數這個指標上,目前來看是對網路公關一個很好的評估,一篇好的文章,和一個好的新聞事件,會在很長時間內會被反復轉載。截止一個時間段並記錄它的被轉載次數,是一個可行的方案。

2)質:關於網路公關傳播質量的評估,會有很多個維度,比如:

熱門新聞排行榜:由於很多新聞沒有瀏覽量來權衡,不過一些新聞網站會有一個根據24小時、48小時訪問流量的新聞自動排序,兩外一些網路新聞源媒體在「網路新聞」各個頻道的推薦也值得關注。

網路媒體發布的位置:網路發布的位置一般會通過兩方面產生,一個是以廣告形式購買的文字鏈或者幻燈片輪播,之後用戶點擊是企業的新聞,或產品推薦或者品牌植入等等,這種方式一般較容易達成,不過要考慮內容的符合度。另外一種方式則是策劃優秀的內容被編輯推薦,這種難度較高,需要營銷推廣人員在內容選題、稿件撰寫上有一定功夫。

專題的影響力:帶入流量、專題文章數量、評論量、文章撰寫專家數量與影響力等都會成為專題評估的指標,不過目前在網路公關上,大家習慣性的進行專題製造,在專題的用法上重點在質,不在量的多少,一個專題輸出內容是不是足夠有影響力,吸引過來用戶的目的是什麼,如果是一個企業的產品介紹頁,那不如就直接做個廣告鏈接到企業官方網站,專題更多會是深度解讀,從品牌的另一面展示品牌內涵。

3)勢:網路公關的真正的影響力有多大,這個「勢」可以引起多少人關注,在這方面會有幾個指標出現:

傳播力:有些網路公關傳播上會引發全行業的關注,一篇爆炸性的網路新聞發出後,引起平面、電視、廣播等媒體的熱烈討論,在這時就不是「被轉載數」這個指標來評估了,在成「勢」之後,會有眾多媒體、機構自發的將事件發酵起來,此時可以通過網路指數、Google趨勢等數據進行評估,或者委託第三方調研公司,調查品牌或者產品的知名度及美譽度變化情況。

銷售力:銷售這個詞是企業推廣的終極目的,只是在品牌的各階段要求會略有不同,然而在網路公關效果成「勢」方面是不是就能帶來銷售力,我的回答是,能!從一個用戶「了解、知道、興趣、購買」的行為轉化流程看,了解、知道環節都可以從網路公關上獲得,用戶行為的轉化可以通過公關、廣告、互動產生,目前通過網路廣告產生是很容易評估,各種監測代碼隨著用戶跳轉著陸被記錄下來。

❻ 幾種常見的排序演算法的實現與性能分析(數據結構)的報告

可參考 :
http://blog.csdn.net/stubbornpotatoes/article/details/7513509

http://hi..com/shismbwb/item/404c94898cfd2855850fab24

❼ 快速排序演算法原理與實現

快速排序的基本思想就是從一個數組中任意挑選一個元素(通常來說會選擇最左邊的元素)作為中軸元素,將剩下的元素以中軸元素作為比較的標准,將小於等於中軸元素的放到中軸元素的左邊,將大於中軸元素的放到中軸元素的右邊。

然後以當前中軸元素的位置為界,將左半部分子數組和右半部分子數組看成兩個新的數組,重復上述操作,直到子數組的元素個數小於等於1(因為一個元素的數組必定是有序的)。

以下的代碼中會常常使用交換數組中兩個元素值的Swap方法,其代碼如下

publicstaticvoidSwap(int[] A, inti, intj){

inttmp;

tmp = A[i];

A[i] = A[j];

A[j] = tmp;


(7)評論熱度排序演算法工程實現方案擴展閱讀:

快速排序演算法 的基本思想是:將所要進行排序的數分為左右兩個部分,其中一部分的所有數據都比另外一 部分的數據小,然後將所分得的兩部分數據進行同樣的劃分,重復執行以上的劃分操作,直 到所有要進行排序的數據變為有序為止。

定義兩個變數low和high,將low、high分別設置為要進行排序的序列的起始元素和最後一個元素的下標。第一次,low和high的取值分別為0和n-1,接下來的每次取值由劃分得到的序列起始元素和最後一個元素的下標來決定。

定義一個變數key,接下來以key的取值為基準將數組A劃分為左右兩個部分,通 常,key值為要進行排序序列的第一個元素值。第一次的取值為A[0],以後毎次取值由要劃 分序列的起始元素決定。

從high所指向的數組元素開始向左掃描,掃描的同時將下標為high的數組元素依次與劃分基準值key進行比較操作,直到high不大於low或找到第一個小於基準值key的數組元素,然後將該值賦值給low所指向的數組元素,同時將low右移一個位置。

如果low依然小於high,那麼由low所指向的數組元素開始向右掃描,掃描的同時將下標為low的數組元素值依次與劃分的基準值key進行比較操作,直到low不小於high或找到第一個大於基準值key的數組元素,然後將該值賦給high所指向的數組元素,同時將high左移一個位置。

重復步驟(3) (4),直到low的植不小於high為止,這時成功劃分後得到的左右兩部分分別為A[low……pos-1]和A[pos+1……high],其中,pos下標所對應的數組元素的值就是進行劃分的基準值key,所以在劃分結束時還要將下標為pos的數組元素賦值 為 key。

❽ 新浪熱門微博的熱度排序演算法是怎樣的

有很多因素會影響新浪熱門微博的排序的,例如、瀏覽量、好評度、用戶停留時間等。

❾ 排序演算法的實現和比較

int main()
{
int i,j,t,a[10];
printf("Please input 10 integers:\n");
for(i=0;i<10;i++)
scanf("%d",&a[i]);
for(i=0;i<9;i++) /* 冒泡法排序 */
for(j=0;j<10-i-1;j++)
if(a[j]>a[j+1])
{t=a[j];/* 交換a[i]和a[j] */
a[j]=a[j+1];
a[j+1]=t;

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