根据 #followers #following 计算 Twitter 用户“重要性”值的方程式答案

【问题标题】：Equation for "importance" value of twitter user according to #followers #following根据 #followers #following 计算 Twitter 用户“重要性”值的方程式
【发布时间】：2011-06-11 17:12:10
【问题描述】：

我正在尝试根据#following #followers 找到一个计算推特用户“重要性”的方程式

我想考虑的事情：
1. #followers / #following 越大，他的重要性就越大。
2. 20/20 和 10k/10k 之间的差异（虽然比例相同，但 10k 更重要）。

考虑到这两个，我希望得到与这两个输入相似的输出重要性值：
#followers=1000 #following=100
#followers=30k #following=30k

我在考虑第二点时遇到问题。我相信它需要非常简单。帮忙？

谢谢

【问题讨论】：

标签： algorithm math sorting ranking

【解决方案1】：

一种可能性是(#followers/#following)*[log(#followers) - CONST]，其中 CONST 是某个预定义的值，经过适当测试。这将确保比率具有适当的重要性，但规模也很重要。
对于您的最后一个示例，您需要设置 CONST~=9.4 才能获得类似的结果。

【讨论】：

@amit 谢谢！您能否详细说明为什么我应该使用 log 而不是 ^2？只是这样当我将来做这样的事情时，我的头脑会更加清晰......
@Noam：在我看来，#followers 越高，它应该增加，但是，它应该增加得更慢......这可以使用 log(n) 来实现，而 n^2随着#followers 的增加，该值的增加会更加剧烈...
@amit 我现在明白了。我在理解“/ CONST”时遇到问题。您是否建议我将答案除以预定义的数字？我看不出这将如何改变任何事情。我错过了什么？
@Noam：不，那是个错误，我的意思是 (#followers/#following)*log(#followers/CONST) = (#followers/#following)*[log(#followers) - log(CONST) ] = (#followers/#following)*[log(#followers) - OTHER_CONST ] 。现在您可以找到一个 CONST/OTHER_CONST 将使最后一条规则 (1000,100 ~= 30k,30) 为真。（我编辑了答案）
还有一件事：这与您所要求的有点不同，但您可能需要考虑另一种选择：有一种众所周知的信息检索算法用于排名：Hubs and Authorities。你可能要考虑一下：如果有人关注很多人，他可能被认为是一个枢纽，如果很多人关注他，他可能被认为是一个权威。（阅读下一条评论中的材料）

【解决方案2】：

这个问题的答案太多了，您需要权衡关注者数量与比率相比的重要性，以便获得一个共同的数字来将这两者联系起来。例如，我想到的第一个想法是将比率乘以#Followers 的对数。像这样。

Importance = (#Followers / #Following)*Log(#Followers)

【讨论】：

【解决方案3】：

根据你所说的，你可以做 3*followers^2/following。

但是您已经描述了一个系统，在该系统中，用户可以通过关注更少的其他用户来提高他们的重要性。好像不太厉害。

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以按用户总数对其进行标准化。
我建议对所有值使用对数，以减少较高值的显着增加或变化。

(log(#followers)/log(#TotalNumberOfPeopleInTwitter))*(log(#followers)/log(#following))

【讨论】：

Timmer 我将使用您关于日志的提示。你能详细说明标准化吗？也许举一个简单的例子来说明这种规范化将实现什么？