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数据分析处理中,数学角度如何削弱一个因子的影响程度?

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  •   v2zero · 220 天前 · 807 次点击
    这是一个创建于 220 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    比如要计算一个文章,它是否纳入网站首页的精选文章推荐(其得分为 z ),影响因子仅有文章点赞率(a)和文章浏览量(b)

    公式 1: z = a × b

    文章点赞率一般在零点几到几个百分点之间浮动,不同文章之间极端数值的差距,通常只有十余倍; 而文章浏览量从个位数到千万级别,不同文章之间的极端数值差距,动辄上万倍。

    于是公式 1 会过多的受到文章浏览量(b)的影响,需要改进:

    公式 2: z = a × log(b)

    公式 2 立马大幅削弱了文章浏览量(b)的影响程度。

    但问题是,如果在公式 2 的基础上,还需要进一步削弱文章浏览量(b)的影响程度,有什么数学角度上比较通用的方法么?

    这种描述起来复杂的问题,着实不容易靠搜索引擎找到答案;从数学课本补起的话,又实在太过费力。 因此提问,感谢诸位。

    12 条回复    2021-04-27 01:02:59 +08:00
    ho121
        1
    ho121  
       220 天前
    Feature Scaling ?
    Jirajine
        2
    Jirajine  
       220 天前 via Android
    那不就是权重么,weighting function
    liprais
        3
    liprais  
       220 天前
    你搞个逻辑回归把这个权重算出来不就完了
    aeron
        4
    aeron  
       220 天前
    用归一化,将 a,b 放到同一个数量级上
    imn1
        5
    imn1  
       220 天前
    没有什么数学不数学的,只有你(或贵司)想咋样
    这两年有个节目,无论表演得多好或者多差,按人气投票淘汰,这就是节目的本质,其他都是装,完了
    czfy
        6
    czfy  
       220 天前
    最通常、最简单的做法是,将公式变为 z = xa + yb
    x, y 是权重,自己调就是了..
    konnnnn
        7
    konnnnn  
       220 天前
    自己设定一组 x,y,最小二乘法就好了(线性)
    5xX4U5sUwdELgdQ3
        8
    5xX4U5sUwdELgdQ3  
       220 天前
    简单来说就是归一化,把点赞率和浏览量视作一个二维的向量,然后除以向量长度。

    btw,如果是做文章的推荐,用点赞率和浏览量作为指标是不是有点太 naive 粗暴了?,为什么不对文章进行分词统计词频,建立倒排索引,计算 tf-idf 权重,然后进行排序和推荐。(甚至都不用自己操心底层,直接调用 elasticsearch )
    ksedz
        9
    ksedz  
       220 天前
    可以继续 log:log(log(b))

    感觉应该先整理一些 a, b 值,手动做个排名,转换成打分,再想办法去拟合
    gaint97
        10
    gaint97  
       220 天前 via iPhone
    主成因?
    BiteTheDust
        11
    BiteTheDust  
       220 天前
    求一些值然后插值求函数呗
    binux
        12
    binux  
       219 天前 via Android
    先画一条你觉得分数应该长啥样的曲线,然后找一个长的像的方程,再找几个点拟合参数。
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