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之前看到阮一峰的文章的排名算法，突然想到之前看的社交网络中facebook的创始人因为失恋，而恶意搞他们学校的女生时，用的排名算法正就是其中的一种。其实在看后这些简单的数学公式之后，觉得并不是什么高深的知识，就是平时所学的东西，只是连我们平时都不知道怎么用。
最近做一个系统，也要为用户推送文章，也正是用了其中的一种的算法。不过，后面我们发现，对于频繁更新的feed源，他们的文章始终排在前面【因为考虑了时间】，比如CSDN的系统，每隔几分钟就有一篇博文，然后我同学说，推送的文章的全都是CSDN的，而且几乎都是代码，代码，这样不好吧。我也开始想用什么方法，去解决这个问题，但是又不能太特殊。【channel_id是推送文章的源id号】
起初，最原始的想法就是限制每个feed源的推送数量，但是我觉得这样推频繁更新的Feed源太不公平了，因为对于一个频繁更新的源，可能总是只有前面几篇文章被推送给用户，不公平啊。然后自然又想到了另一个方法，就是对于每一个feed的文章排序【这样就可以随即调整该feed里的文章的顺序了】，然后再限制每一个feed的推送数量。但是总是感觉这些方法，有点麻烦，而且没有随机性。
这时，想到了之前的一篇博文，然后就借助抖动的思想，给了这些文章排名加入了抖动。效果果然比较好，效果如下
这样一看，对于每一个有更新的feed，我们都能公平给它机会展示他们的新作，而且对于产生的排名看，没有人工的干预和特殊处理。
当然，我觉得抖动这种思想应该可以更加的发挥好，但我只是设计了简单的随机函数，希望你能设计好的随机函数。
当然，这里的随即函数有以下要求：因为文章的排名算法，我们有赞的功能，所以，按理说，这些赞过的文章应该排名靠前，所以我们在加入抖动的贡献值，不能超过赞一次的分数。比如在我们的系统中，我们赞一次，对文章的贡献的是1分，所以，在抖动时，我们的最大贡献值不能超过1分。
下面是随机函数：
import random def random_desc(start, high): while True: if random.randint(0, 100) % 3 == 0: start += random.random() else: start -= random.random() if start > high: continue yield start
它产生的效果如下：
你会发现，我们对同一个feed里文章用此函数进行抖动后，会有以下现象，我们允许局部递增，这时对于同一个feed源里的文章就不是严格意义上的按时间排序，也就是说，他们都有被推送在前面的可能；但是，对于同一个feed整体来说，我们需要它递减【贡献的分数是负数】，这样我们就可以限制同一个feed里推送文章的数量。
当然，这些小技巧其实不是什么大思想，也没有解决什么大问题，但是我觉得这种抖动的思想确实不错。
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