给定（比如说）歌曲列表，确定它们相对“流行度”的最佳方法是什么？
我的第一个想法是使用 Google 趋势。此歌曲列表：
产生以下Google Trends report：（为了了解现在流行什么，我将报告限制为过去 30 天）
http://s3.amazonaws.com/instagal/original/image001.png?1275516612
Empire State of Mind 比 California Gurls 更受欢迎，而 Subterranean Homesick Blues 则远不如两者受欢迎。
所以这很有效，但是当您的列表有 100 或 1000 首歌曲时会发生什么？谷歌趋势只允许你一次比较 5 个词，所以没有一个巨大的循环，什么是正确的方法？
另一种选择是只对每首歌曲进行 Google 搜索，看看哪首歌曲的结果最多，但这并不能真正衡量同一件事
【问题讨论】：
标签： algorithm statistics
很好的问题 - Britney Spears 的一首歌可能会流行 2 个月然后（谢天谢地）被遗忘，而 Elvis 的另一首歌可能会持续流行 30 年。您如何定量区分两者？我们知道我们想认为持续流行比“昙花一现”更重要，但是如何得到这个结果呢？
首先，我会在发布日期前后正常化 - Subterranean Homesick Blues 现在可能不受欢迎（虽然不在我家），但正常化回到 1965 年可能会产生不同的结果。
由于大多数歌曲的流行度会上升，趋于平稳，然后下降，让我们选择它们趋于平稳的区域。人们可能会假设，在那个时期，这两个系列是平稳的、不相关的和正态分布的。现在您可以应用测试来确定均值是否不同。
确定两个时间序列之间差异幅度的测试可能限制较少，但我还没有遇到过它们。
有人吗？
【讨论】：
我当然会将 Google 的 API 视为“受限”。
一般来说，用于排序算法的比较函数是非常“二进制”的：
这里有：
因此，您只需要线性数量的 API 调用（而排序通常需要 O(N log N) 次调用比较函数）。
您将需要ceil( (N-1)/4 ) 电话。您可以并行化，但请仔细阅读用户指南，了解您有权提交的请求数量。
然后，一旦所有这些都被“评级”，您就可以在本地进行简单的排序。
直观地说，为了正确收集它们，您应该：
如果你的列表有 1000 首歌曲，那 250 次 API 调用，没什么可怕的。
【讨论】：
有一个非官方的谷歌趋势 api。见http://zoastertech.com/projects/googletrends/index.php?page=Getting+Started我没用过，但也许有帮助。
【讨论】：
您可以在 Twitter 上搜索该项目，看看它被提及了多少次。或者在亚马逊上查看它，看看有多少人评论过它以及他们给它的评级。 Twitter 和 Amazon 都有 API。
【讨论】：