详细介绍 Facebook 最新演算法以及权重计算方式。

我将介绍 Facebook 的演算法以及计算不同功能的权重方式。如需转载请注明出处，并附上本文的链接。

影响排序的因素

亲密度分数

指用户与内容的关系密切程度。它基于用户与帖子的交互历史，例如用户是否经常与该帐户互动、用户是否经常与该类型的内容互动等等。用户与帖子的亲密度分数越高，该帖子的权重分数越高。

权重值

指用户对帖子的互动类型，包括点赞、评论、分享等。用于衡量用户对某篇帖子进行互动时的权重。

不同类型的互动在计算权重分数时有不同的权重。下面是不同类型的权重分数。

类型	权重分数
赞	1
大爱	2
哇	3
笑趴	4
心碎	7
怒	8
抱抱	16
评论	13
分享	26
热门	400

权重分数算法

f1(w1) = P1 x wP1 + P2 x wP2 + P3 x wP3 + P4 x wP4 + P7 x wP7 + C x wC + S x wS

P1～P7 代表不同点赞类型的次数。
wP1～wP7 代表不同点赞类型对应的权重分数。
C 代表评论次数。
wC 代表评论权重分数。
S 代表分享次数。
wS 代表分享权重分数。

举个例子，假设帖文有 19 个赞、8 个大爱、3 个抱抱、44 个评论、2 个分享。那么根据权重分数计算出 19 * 1 + 8 * 2 + 3 * 16 + 44 * 13 + 2 * 26 = 707 ，这个分值大于 400，那么就被判定为热门帖文。

时间衰减

指帖子的发布时间。随着时间的推移，帖子的权重分数会逐渐降低，以反映新鲜度和时效性。

时间衰减算法

decayFactor = 0.5 ^ (age / halfLife)

age 表示帖子发布到现在的时间间隔，halfLife 表示设定的半衰期，半衰期为 12 小时，单位也是毫秒。decayFactor 表示根据时间衰减计算得到的衰减因子，取值在 0 到 1 之间。

首页排名

权重总分 = (亲密度分数 + 互动分数) * 时间衰减

演算法会根据帖文权重总分将帖文放入“仓库中”，每次用户刷新首页的时候，就会从仓库中取出权重分数高的帖文呈现出来。

帖文情绪

积极正面的情绪会让帖子更容易被推送，负面消极的情绪帖子会被减少推送。下面的工具可以根据输入的内容分析帖文的情绪是正面的还是负面的。