인기도 기반 추천

인기도의 척도

조회수, 평균 평점, 리뷰 개수, 좋아요/싫어요 수

Most Popular

Score Formula

• 시간과 상관 없이 가장 많이 조회된 뉴스를 추천 or 좋아요가 가장 많은 게시글을 추천
• 최신성 반영 불가
  $score=f(popularity,age)$

Hacker News Formula

• age가 증가함에 따라 score 감소
• gravity 상수 사용하여 최신성 반영
  $score=\frac{pageviews-1}{(age+)^{gravity}}$

Reddit Formula

• 나중에 게시된 포스팅일수록(seconds가 클수록) 더 높은 score를 가짐
• 오래된 포스팅일수록 상대적으로 아주 많은 vote가 있어야만 높은 score를 가짐
  $score=\log_{10}(ups-downs)+\frac{sign(ups-downs)\cdot{seconds}}{45000}$

Highly Rated

Score Formula

• 가장 높은 평점을 받은 영화 혹은 맛집을 추천
• 평가수가 적으면 신뢰도가 떨어짐
  $score=f(rating,\#\;of\;ratings)$

Steam Rating Formula

• 평균 rating이지만 전체 리뷰 수가 적을수록 0.5(중간값)에 가까워짐
• 리뷰 수가 많으면 평균 rating과 가까워짐
  $avg\_rating=\frac{\#\;of\;positive\;reviews}{\#\;of\;reviews}$
  $score=avg\_rating-(avg\_rating-0.5)\cdot2^{-\log(\#\;of\;reviews)}$