对APP评论点赞来说,如果只是按点赞数来显示的话,容易置顶负面评论或者广告评论,所以笔者就结合自己的实践与心得,设计了一套心得评论机制。 01:
以下的评论显示机制原理较为简单,但是在实际的设计中过程很复杂,需要设计者反复琢磨其中的权重分值,并考虑自身产品的时间情况对各数值进行模型的预建立,所以在此不建议较为小型的产品使用此模型。 评论机制不在单纯的是按照点赞或者是评论数来显示,因为这样较为单纯的比较容易把一些负面评论置顶,或者是广告评论置顶,从而给一些不良人士专漏洞,所以新设计了以下的评论机制: 周期性 记录当前评论的时间点,周一定的周期内(5分钟、10分钟)所能达到最高数。 限性 当前评论需要在周期内达到一个特定的最高数值,来表示当前评论属于最火的评论,举例为5分钟内必须达到100以上的赞等等,这个最高数值并不一定是固定数,可以是递增数;当5分钟内的点赞达到100时,则进入下一个阶段10分钟内点赞达到150;在此期间此评论可以暂列第一,然后不断的递增来保证评论的时效性和互动性。 互动性 一条好的评论必须要有互动,可以是点赞或者是评论(评论的评论),如果一条已经置顶的评论在短时间内可以获得大量的赞,但是在后续点赞和评论渐渐变少之后,可能互动性不是那么强,则可以在周期时间到达时,计算其互动性。 比如:周期时间到达后,3分钟内每个点赞记为1分,每个评论记为2分,统计3分钟内的评论与点赞的分数与第二第三做比较,如果少于第二第三则排名下移一位,以此类推来保证评论的互动性;比较又是如何比较的呢? 对比性 在周期性之外有一个期待时间值,如果在这个期待时间值之内,评论的互动性很强,点赞率很高,并且持续时间超过了期待时间值,那么我们可以判定此评论为最高评论,可进行永久置顶;相对的,大部分的评论都达不到期待时间值的要求,那么就需要进行纵向对比,根据对比结果来进行评论的排名。 02:
举例: 第一条评论(a)在周期性(10分钟)内获得了200个点赞(1分),50个评论(5分),并突破了规定的第一次限性200分,在突破限性的时间是6分钟,则在6分钟时进入下一周期性阶段(20分钟) 第二条评论(b)在5分钟内获得了150个点赞(1分),3个评论(5分) 第三条评论(c)在3分钟内获得了200个点赞(1分),0个评论(5分),该条评论在3分钟时间内突破限性,则在3分钟时进入下一周期性阶段 10分钟后: a评论,总共获得了点赞1000个,评论300个 b评论,总共获得了点赞800个,评论100个 c评论,总共获得了点赞1500个,评论50个 以此可以看出,最开始时,第三条评论上升最快,可暂时排名第一,第一条评论暂时位列第二,第二条评论则位列第三; 但是在接下来的时间内,10分钟内的: a的分数为(1000-200)*1+(300-50)*5=2050 b的分数为(800-150)*1+(100-3)*5=1135 c的分数为(1500-200)*1+50*5=1550 以此分数可得出,a暂列第一,c暂列第二,b暂列第三。 目前,评论的期待时间值是60分钟,60分钟内需要当前评论的权重分数达到10000分,则可永久置顶。 但是以此数据来看,三条评论都没有这个资格。 所以需要根据其当前所突破的限性来进行考虑,在每一条评论的期待时间值到达时,首先计算是否超过期待时间值的条件,超过则横向对比,未超过的则进行纵向对比,未超过了则根据所设定的限性和周期性来进行计算。 最后计算其权重分数,最高的可半永久位列第一,直到出现超过期待时间值的评论。 同时,整个期待时间值60分钟一个周期,每60分粥权重分数计算一次,能保证排名靠前的都是当前时间互动性最强的评论。 以上举的例子不太好,有兴趣的同学可以自己私下建立模型认证,同时欢迎各位在评论中进行补充。