Хочу составить формулу популярности игры. Имеются следующие показатели:

Н - новизна игры (количество часов с момента создания)
И - количество сыгранных раз
Л - сколько людей лайкнуло игру.
С - сколько людей добавило игру в избранные.

П = (Л / (И + 1) + С / (И + 1)) / СТЕПЕНЬ(Н + 2, 1.5)

Простите за такую незаурядную форму представления, надеюсь всё понятно. За основу была взята формула гравитации. В общем проблема в том, что при таком подходе, играясь с коэффицинетами, получается, что либо решающий фактор играет И, либо Н. А хочется какого-то разнообразия. Игра при добавлении в каталог должна сначала светиться в первых строчках, и со временем показатель новизны должен терять свою силу и местоположение игры в каталоге должны уже определять такие показатели как И,Л,С - т.к. они в совокупности и отражают отношение игроков к игре. Сам я программист, и в формулах, увы не очень смыслю.

Возможно у кого-то есть идеи какую формулу мне можно подобрать?

задан 7 Ноя '12 12:45

10|600 символов нужно символов осталось
1

Что-то типа $%(A \cdot e^{-Н/Н_0}+1 )(1+\frac{И+Л+С}{Н+1})$%, где $%Н_0$%-время, в течение которого должен затухнуть "фактор новизны", а $%A$% -величина "бонуса за новизну". При малых $%Н \lt Н_0$% эта величина примерно равна $%A$%, а при больших $%Н \to \infty$% будет равна средней сумме игр, "лайков" и добавлений в единицу времени.

Дополнение 1 (ответ на комментарий). Да, я тоже об этом подумал. Наверное, формулу лучше подкорректировать так $$(A \cdot e^{-Н/Н_0}+1 )(1+ B \frac{Л+С}{\sqrt{Н \cdot И+1}})$$ где $%B$% - еще один коэффициент - "бонус за популярность".

Дополнение 2 (ответ на комментарий). Попробуйте поэкспериментировать с таким вариантом $$(A \cdot e^{-Н/Н_0}+1 )(1+ B \frac{Л+С}{\sqrt{Н \cdot И^k+1}})$$ задавая $%k \gt 1$%.

Или можно попробовать такой вариант $$(A \cdot e^{-Н/Н_0}+1 )(1+ B \frac{Л+С}{\sqrt{Н^k + И^2+1}}),$$ здесь нужно задавать $%k \ge 2$%, можно попробовать 2.5, 3, 4

А можно еще так $$(A \cdot e^{-Н/Н_0}+1 )(1+ B_1 \frac{Л+С}{\sqrt{И^2+1}}+ B_2 \frac{Л+С}{\sqrt{Н^k + 1}}), \;\;\;\; k \ge 2$$ $%B_1$% - асимптотический вес доли "лайков и добавлений", а $%B_2$% определяет их дополнительный вес, при малом числе игр.

ссылка

отвечен 7 Ноя '12 15:45

изменен 8 Ноя '12 13:55

Здорово! Сегодня же опробую, о результатах обязательно сообщу!

(7 Ноя '12 16:35) t0di

Получилось интересно. Вверх выбились игры, которые довольно старые, но популярные. Осталась ещё одна вещь, которую мне кажется тоже можно решить - есть пачка игр, которые при неверной сортировке долго висели в топе, и как следствие заработали много И, Л и С, и продолжают висеть в топе. Вообще о качестве игры говорит большее соотношение Л и С по отношению к И. так как в игру играть может много людей, по одному разу, чисто зайти посмотреть, а лайкать и сохранять её никто не будет. Поэтому Л и С по отношению к И как бы задают качество игры. Не подскажете как правильно можно задать соотношение?

(7 Ноя '12 22:44) t0di

что-то всё равно зависимость их не придавилась(, но после них уже подтянулись старые более популярные игры. может быть давить их по количеству сыгранных раз? что если в игру играли очень много раз, то занимать топовые позиции ей уже не нужно (так называемый коэффициент известности игры). В общем всё равно спасибо, вариант получился интеерсный :)

(8 Ноя '12 11:17) t0di
10|600 символов нужно символов осталось
Ваш ответ

Если вы не нашли ответ, задайте вопрос.

Здравствуйте

Математика - это совместно редактируемый форум вопросов и ответов для начинающих и опытных математиков, с особенным акцентом на компьютерные науки.

Присоединяйтесь!

отмечен:

×1,493
×42
×9

задан
7 Ноя '12 12:45

показан
545 раз

обновлен
8 Ноя '12 13:55

Отслеживать вопрос

по почте:

Зарегистрировавшись, вы сможете подписаться на любые обновления

по RSS:

Ответы

Ответы и Комментарии

Дизайн сайта/логотип © «Сеть Знаний». Контент распространяется под лицензией cc by-sa 3.0 с обязательным указанием авторства.
Рейтинг@Mail.ru