信息流优化：牛顿冷却定律的应用( 四 )_：信息流优化：牛顿冷却定律的应用信息

2. 用户行为

如果只是有上面提到的因素，那么可能会导致的问题就是，有很多相近或者同一时间段发布的帖子，热度值随着时间的推移降低的速度几乎是一致的，这就会导致帖子的排名也基本上是一致的，从而失去了我们做这个东西的目的。

所以为了解决这样的问题，还可以在除了初始热度以外，引入帖子被发布后用户对其产生的一些行为，常见的行为可以包括浏览、评价、收藏、分享、点赞等。

具体实现时，可以按照不同的维度划分权重，然后按照实际的数量乘以对应的权重后（比如浏览量、评价量、收藏量、点赞量、分享量分别对应的权重是10%、20%、20%、20%、30%），求总的得分，总分姑且称之为用户行为热度，计算方式为：

用户行为热度=浏览量*10%+评价量*20%+收藏量*20%+点赞量*20%+分享量*30%

3. 时间

最主要的毫无疑问是时间。

无论对于用户还是平台，显然是不希望一直是同样的内容霸占了排行榜或者帖子列表的最前面位置的，而是希望不断被更新的内容所替代，也可以称之为帖子的热度需要随时时间的推移而慢慢衰减，最好能呈现出下面这样的一种趋势：

信息流优化：牛顿冷却定律的应用( 四 )