12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？

请教老师几个问题： Q1：权重的设置有什么根据？完全是经验值吗？还是说有一个计算公式？本专栏类似于培训课程，在公司的实际开发中也是凭经验设置权重吗？ Q2：衰减系数公式的设置，也不是理性推导得来的，似乎也是根据经验，理论性不强啊。公司实际开发中也是这么实现的吗？ Q3：权重设置、衰减系数计算，是否用到了仿真？

实现代码： from dao.mongo_db import MongoDB import datetime import math class ContentLabel(object): def __init__(self): self.mongo_recommendation = MongoDB(db='recommendation') self.content_label_collection = self.mongo_recommendation.db_recommendation['content_label'] def get_data_from_mongodb(self): datas = self.content_label_collection.find() return datas def update_content_hot(self): datas = self.get_data_from_mongodb() for data in datas: self.content_label_collection.update_one({"_id": data['_id']}, {"$set": {"hot_heat": self.hot_time_alpha(data['hot_heat'], data['news_date'])}}) def hot_time_alpha(self, hot_value, news_date, alpha=0.01): # 计算当前时间和新闻时间天数差 day = (datetime.datetime.now() - news_date).days hot = hot_value / math.pow(day, alpha) return hot

老师您好，如何理解这段话：在这里，我们还要考虑一个特殊的情况：如果短时间内一个关键词被频繁搜索或关注，就说明这个内容是一个最近突然非常热的话题，我们在求其热度值的时候就要做一个时间的加权。 是不是这样理解的：如果短时间内某几个关键词被频繁搜索，对具有这些热搜关键词的内容要增加热度呢？ Q1：要查找具有热搜关键词的内容，是不是需要对内容进行关键词提取？当出现高频搜索的词汇时，就要对所有内容根据热搜词汇检索，找出这些内容来增加热度呢？ Q2:具体热度值是如何增加的呢？另外您文中提到的“求其热度值的时候就要做一个时间的加权”，这个时间的加权是什么意思呢？如何实现的呢？

在实现过程中，我们需要对模块有一个基本的权重定义，我们可以根据用户的兴趣程度以及运营需求来设置模块的权重。例如在上面的例子中，我们可以假设财经、体育、娱乐、教育的权重分别为 0.4、0.3、0.2、0.1 “0.4、0.3、0.2、0.1”这四个权重值，是针对每一位用户都要设置不同的权重还是针对这四个模块设置的权重？如果只是针对这四个模块设置的权重，那给所有用户推荐的文章类别顺序都是按照【财经、体育、娱乐、教育】这四个顺序进行推荐的吗？