हेलो डॉक्टर, मुझे कर्म की समस्या है

"90-60-90", या ट्रैफिक पुलिस द्वारा शहर के चारों ओर ड्राइविंग

मैं पर्याप्त संख्या में सेवाओं को जानता हूं, जिस पर "कर्म" की अवधारणा मौजूद है। और ये सभी सेवाएं किसी प्रकार के स्लैड एल्गोरिथम के अनुसार रेटिंग पर विचार करती हैं। चंद्रमा के सभी प्रकार के चरणों पर इस सूचक के समान अनुभवहीन गैर-निर्भरता का परिचय और अन्य उपयोगकर्ताओं के पक्ष में समस्याओं का ध्यान देने योग्य संख्या होती है। यह उनके बारे में है (और उन्हें हल करने के संभावित तरीके) मैं आज अटकलें लगाना चाहूंगा।




मैं पहले उन सभी समस्याओं की रूपरेखा तैयार करूंगा जो मुझे दिखाई दे रही हैं, और फिर मैं थोक निष्कर्ष निकालने की कोशिश करूंगा।

समस्या 1. भार कारक

कर्म संकेतक को केवल जोड़ा और घटाया नहीं जा सकता है, उदाहरण के लिए, यह एक हब पर किया जाता है यह काफी स्पष्ट है: आइए एक ही कर्म के साथ दो उपयोगकर्ताओं की तुलना करें (जैसे = ५०) - वास्य और पेट्य। उसी समय, वास्या को इक्यावन प्लसस से एक घटा घटाकर यह पचास डॉलर मिला (अनुपात सुखद था ÷ = 50) 1 पसंद नहीं था)। और अक्सकल पेटिट में पांच सौ से अधिक प्लस और 450 मिन्यूज़ हैं (यानी, माफी देने वाले और विरोधी लगभग समान रूप से साझा किए गए)। यह मुझे बहुत पारदर्शी लगता है कि वासना का कर्म उसकी युवावस्था और हालिया पंजीकरण के बावजूद पेटिना से अधिक होना चाहिए था।
लेकिन अगर आप कुल मतों के लिए मूर्खतापूर्ण रूप से कर्म को सामान्य करते हैं, तो यह बिल्कुल वैसा नहीं है जैसा हम उम्मीद करते हैं: यह पेट्या की तुलना में 50 गुना अधिक ठंडा होगा, जिसके लिए 20 गुना अधिक लोगों को खिलाया गया है, और वह काले रंग में रहने में कामयाब रहा। इसके अलावा, हो सकता है कि तीन सौ लोगों की मात्रा में बुरी तरह से बेवकूफ़ ट्रोल हों, जो सभी में कम से कम, लंबे समय तक पेट्या का दौरा कर चुके हैं, लेकिन अभी तक वासना का दौरा नहीं किया है?

समस्या 2. उद्देश्य और व्यक्तिपरक संकेतक

हां, संकेतक विशुद्ध रूप से वस्तुनिष्ठ हैं (98% लोग जिन्होंने कट के तहत घोषणा को देखा था), और विशुद्ध रूप से व्यक्तिपरक (वासिया पीट की प्रोफाइल पर गए और कर्म के बारे में कोई शाप नहीं दिया), लेकिन अभी भी विशाल बहुमत कुछ औसत हैं। उदाहरण के लिए, बुकमार्क करने वालों की संख्या सांख्यिकीय रूप से अधिक या कम उद्देश्य सूचक है, और प्रति लेख the संख्या - यहां तक ​​कि मतदाताओं के एक बड़े नमूने में, व्यक्तिपरक के करीब है। इसके अलावा, व्यक्तिपरक मापदंडों की गणना करते समय, यह मतदाता की प्रवृत्ति को ध्यान में रखने के लिए समझ में आता है (यदि कोई माइनस पर पूरे आवंटित संसाधन खर्च करता है - उसके minuses को ह्रास करना चाहिए, और प्लसस - इसके विपरीत - मूल्य में वृद्धि होनी चाहिए, और इसके विपरीत)।

समस्या 3. स्पष्ट और गैर-स्पष्ट संकेतक

मैं उदाहरण के लिए, एक स्पष्ट संकेतक के रूप में जोड़े गए बुकमार्क की संख्या पर विचार करता हूं। यह एक महत्वपूर्ण पैरामीटर है, लेकिन इसे सीधे उपयोग नहीं किया जा सकता है: कोई व्यक्ति हर दूसरे नोट को बुकमार्क करता है, किसी को - प्रति वर्ष एक। इसलिए, "बिछाने" में जोड़ने की प्रवृत्ति से सामान्यीकृत पैरामीटर का उपयोग करना समझ में आता है। बुकमार्क जोड़ने की एक सामान्य उलटा आवृत्ति की तरह कुछ। फिर वासिआ, जो एक हफ्ते के लिए सेवा में है और पहली बार "प्यादे", और पेट्या, जो एक साल के लिए सेवा में है और यह उसकी पचासवीं बुकमार्क है, कर्म में वही योगदान देगा, और कोल्या (सेवा में महीने, 30 बुकमार्क, "कुल याद सिंड्रोम" ) - 7 गुना छोटा।
यह गैर-स्पष्ट विचार करने के लिए समझ में आता है, कहते हैं, टिप्पणियों में "माहौल" (प्लसस / मिनट की कुल राशि)। उदाहरण के लिए, टिप्पणियों में एक नोट जिसमें एक भी ऋण नहीं है (या उनकी संख्या नगण्य है) होलीवर की तुलना में संभवतः अधिक उपयोगी है। टिप्पणियों की कुल संख्या, हालांकि, यह मुझे लगता है, किसी भी तरह से एक पैरामीटर के रूप में कार्य नहीं कर सकता है।

समस्या 4. कर्म बनाम रेटिंग

दो ऑर्थोगोनल संकेतक हैं: कर्म और रेटिंग। कर्म व्यक्तिपरक गैर-स्पष्ट संकेतकों का एक कार्य है; रेटिंग - इसके विपरीत - स्पष्ट उद्देश्य का एक कार्य है। मुझे यह स्पष्ट प्रतीत होता है कि पहला केवल बच्चे के अंग की लंबाई को मापने के लिए चैंपियनशिप के लिए उपयुक्त है, जबकि केवल उद्देश्य, स्पष्ट संकेतक का उपयोग किसी उपयोगकर्ता के "अधिकार" को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है।

तथ्य

मैं निम्नलिखित संस्थाओं के साथ आने में सक्षम था जिनके द्वारा मूल्यांकन करने के लिए:

• अभिलेख
• टिप्पणी
• कार्रवाई (similar और इसी तरह)
• कुल गतिविधि

सभी व्यक्तिपरक आकलन को स्वयं उपयोगकर्ता के लिए सामान्यीकृत किया जाना चाहिए (मूल्यांकन का मूल्य इस उपयोगकर्ता के लिए इस तरह के आकलन के संतुलन के विपरीत आनुपातिक है), और उनकी कुल संख्या तक।
अब इसे सभी को एक साथ लाने की कोशिश करते हैं।

पोस्ट और टिप्पणी

पोस्ट और टिप्पणियों को रेट किया जा सकता है और ∕ या बुकमार्क में जोड़ा जा सकता है, इसके अलावा, उन्हें हब के बाहर और अंदर दोनों से संदर्भित किया जा सकता है। टिप्पणी का वजन (और संबंधित रेटिंग) पोस्ट की तुलना में कम है।

क्रियाएँ और अन्य गतिविधियाँ

इन दो मापदंडों को केवल मापा जा सकता है।

योग

दरअसल, मेरे पास चांदी की गोली नहीं है। बाधाओं को एक अनुभवजन्य फिट की आवश्यकता होती है। लेकिन मेरा मानना ​​है कि मेरे द्वारा बताए गए दोनों मापदंडों की गणना के सूत्र कुछ इस तरह दिखना चाहिए:

कर्म = _{सभी को} बताएं ( _{this इस से कर्म करें} (k _{कर्म से} ))

रेटिंग = _{सभी को} बताएं ( _{this इस विषय के लिए this)} () _{विषयों के लिए} ) + ORM × _सभी () _{टिप्पणियों के लिए} ±) (एफ) (बाहरी लिंक की संख्या) + F × एफ (आंतरिक लिंक की संख्या) + + ORM _{इस पर} () बुकमार्क में)

इस सूत्र के प्रत्येक सदस्य का वजन मैन्युअल रूप से समायोजित किया जाना चाहिए।

रचनात्मक और विनाशकारी आलोचनाओं का बहुत स्वागत है। मुझे यकीन है कि मैं कुछ महत्वपूर्ण याद किया और मुझे आपकी मदद से कार्यप्रणाली को पूरक करने की उम्मीद है। दुर्भाग्य से, मुझे हब पर सभी प्रविष्टियों के माध्यम से जाने और इन नंबरों की मैन्युअल रूप से गणना करने का अवसर नहीं है (और यदि आपके पास डेटाबेस तक सीधी पहुंच है, तो यह अनुरोधों का एक जोड़ा है)। यदि आप प्रशासन को मना सकते हैं - नहीं! मौजूदा सिस्टम को संशोधित न करें! - लेकिन सभी उपयोगकर्ताओं के लिए इन दो मूल्यों की गिनती शांत होगी। खैर, मुझे ऐसा लगता है।