►2.3.1 初始版本的创建
在构建我们的初始“热度”计算公式时，我们利用了几个核心变量来综合衡量一个帖子的“热度”。下面我们将简要解释我们所使用的公式中的各个部分，但请注意我们为保护商业秘密对公式进行了一定程度的脱敏：X1，X2，X3，X4，X5，X6，：这些变量代表了一系列与帖子的“热度”有关的指标，涵盖了帖子的互动层面和时间因素等多个维度。具体的变量代表的含义在此不做详细解释。a，b，c，d：这些是权重系数、衰减系数，用于调整各个变量在“热度”计算中的影响。
►2.3.2 确定参数和系数的方法论
公式中存在多个参数需要确定，在确定这些参数的研究和分析中，我们坚持了一项基本原则：所有的决定都应该基于数据。我们通过对大量历史数据的分析和统计确定了a,b,c。通过这种方式，我们确保了我们的模型是基于实际用户行为和偏好，而不是基于我们的主观判断。这不仅仅是一个技术问题，而是一个理念问题：通过数据来做决定是更加客观和公正的方式。在确定衰减系数时，我们特意为不同的论坛设置了不同的系数，这是基于我们经过多次尝试和深思得来的决定，确保我们更加贴合每个论坛的实际情况和用户需求。一个论坛的活跃度和内容生成速度决定了其热度的生命周期，而我们的目标是确保用户始终能够接触到最新鲜和最具吸引力的内容。对于内容更新迅速的热门论坛，我们采用了更高的衰减系数。这确保用户始终可以接触到最新和最受关注的讨论，而不是被过时的信息淹没。相反，更新较慢的论坛拥有较低的衰减系数，以保护那些虽然稍旧但仍具价值的讨论不会被快速掉出排名。这样，即使是在内容更新不那么频繁的论坛上，用户也可以浏览到有价值的内容，而不是只看到新但无人关注的帖子。通过这样的设置，我们初步实现了论坛环境既能捕捉到流行和新鲜内容，又不失深度和价值，从而满足了不同用户群的需求和期望。在初版算法的测试阶段，我们注意到算法在不同论坛的表现存在显著差异。在 那些生态环境相对健康的论坛里，算法展现出良好的性能，能够准确识别和推荐真正热门的帖子给用户。然而，它在不良生态的论坛中的效果却不尽人意。这些论坛通常充斥着大量水军，他们通过各种手段来人为地提高某些帖子的热度，包括大规模的刷点击量、使用机器人进行大量回帖和点赞。结果是，这些不真实的“热门”帖子占据了列表，用户看不到真正的内容。
►2.3.3 针对作弊行为的公式优化–大自然的规律
在第一版本的测试过程中，我们意识到反作弊是制定良好热度算法的必要条件。为此，我们进行了一系列数据分析和算法优化。首先，我们分析了大量历史数据，对核心指标比值的均值和方差进行了统计，确认了多项数据符合正态分布，从而建立了一个可靠的基准或“锚点”。然后，计算每个帖子的核心指标比值，观察这个值在基准正态分布中的位置。通过一套公式（具体细节略），我们能够计算出每种异常行为应受到的惩罚系数。最终，我们将这个惩罚系数整合到我们的热度分公式中，公式迭代成为：
►2.3.4 公式细节的打磨 – 数学的力量
在持续迭代的道路上，我们进行了一个简约却高效的改进，在公式中引入了著名的F1分数来替代原来的(X2+X3)/2部分。在人工智能领域，F1分数是一个非常强大的工具，通常用来衡量模型的精确度和召回率。在我们的公式中，这个改进成功解决了一个不小的问题--避免了一小部分用户通过大量回复来控制某个帖子的热度。通过这个改动，我们进一步提高了算法的公正性和多元性，改动后，公式成为：
►2.3.5 利用情感分析识别隐蔽作弊 –没有无缘无故的爱
完成了以上迭代后，我们发现了新的问题：那些用更加隐蔽的方式进行作弊的帖子。这些帖子虽然能够规避现有的反作弊机制，但他们常常显示出自己的特点——获得异常高比例的好评。正如我们所说的“没有无缘无故的爱”，真实的用户内容通常很难获得一致赞同与喜爱，因此，一个被大量用户赞美的帖子常常带有一些可疑的信号。为了应对这一问题，我们引入了NLP情感分析来甄别出那些异常帖子。现在我们的算法不仅能够捕捉到那些明目张胆的作弊行为，还可以识别出更为隐蔽的、试图规避检测的作弊行为。
►2.3.6 容错与灵活性 —— 是金子总会发光
在优化迭代公式时，我们不仅注重于打击作弊行为，也充分考虑到了误伤的可能性。这是因为在实际应用中，没有任何算法可以完全避免误伤的问题。我们设计了具备容错功能的公式，确保即使某些内容被误标为作弊内容，也仍有可能呈现在用户面前。具体来说：公式有多个部分组成，这意味着单一的失误不会完全破坏一个帖子的排名。即使一个帖子在某一方面得分不高，也可以通过其他方面的高分来弥补。这样的设计哲学不仅增强了公式的鲁棒性和灵活性，赋予了公式一种“是金子总会发光”的特质。
►2.3.7 小结
在这一节中详细地回顾了热度分公式的创建和迭代过程。从其初步构想到逐步完善，每一步都充满了试错和学习。我们不仅对公式本身进行了改进，还引入了新的要素和维度来识别热门内容，同时警惕和防范可能的作弊行为。通过对公式的优化调整，我们期望能够更加准确地呈现出真实的热度，真实的内容。同时我们也意识到没有任何数学模型或公式是完美的，它必需持续进化，才能帮助创建一个更公平、更真实的论坛环境。