演算法熱

『壹』 熱量計算公式該如何計算

根據熱量計算公式：Q=G·C·（tg-th）可知，當供熱系統向熱用戶提供相同的熱量Q時，供回水溫差Δt= tg-th與循環水量G成比例關系。即系統的供回水溫差大，則循環水量就小，水泵的電耗就會大大降低。

例如一個供熱系統設計熱負荷為7MW，一次網供回水溫差Δt= 30℃經計算，其循環水量為200m/h。外網管徑為DN200。查表可知沿程阻力系數為170Pa/m。經水力計算，管網沿程總阻力損失為50m水柱，如果按此流量和揚程選水泵，即水泵功率為45KW。

公式用途

直供系統或間供系統的二級管網，也都存在著運行溫差過小的問題。用戶的室內採暖系統一般按供回水溫差25℃設計，但實際運行的溫差都在20℃以下，有的甚至只有10℃左右。因此存在著大量電能浪費問題。二級管網和室內採暖系統的節能潛力也很大。

能耗的降低是多方面的，溫差的提高勢必會管道輸送損耗。

『貳』 關於熱度演算法

熱度演算法基本原理

需要了解的是，熱度演算法也是需要不斷優化去完善的，基本原理：

新聞熱度分 = 初始熱度分 + 用戶交互產生的熱度分 – 隨時間衰減的熱度分

Score = S0 + S(Users) – S(Time)

新聞入庫後，系統為之賦予一個初始熱度值，該新聞就進入了推薦列表進行排序；隨著新聞不斷被用戶點擊閱讀，收藏，分享等，這些用戶行為被視作幫助新聞提升熱度，系統需要為每一種新聞賦予熱度值；同時，新聞是有較強時效性的內容，因此新聞發布之後，熱度必須隨著新聞變得陳舊而衰減。

新聞的熱度就在這些演算法的綜合作用下不斷變化，推薦列表的排序也就不斷變化。

初始熱度不應該一致

上面的演算法為每一條入庫的新聞賦予了同樣的熱度值，但在現實使用後發現行不通，例如娛樂類別比文化類別受歡迎程度本身就高很多；或者突發了嚴重的災害或事故；或是奧運會期間，體育類別的關注度突然高了起來；而此時如果還是每條新聞給同樣的熱度就不能貼合實際了。

解決辦法就是把初始熱度設置為變數：

（1）按照新聞類別給予新聞不同的初始熱度，讓用戶關注度高的類別獲得更高的初始熱度分，從而獲得更多的曝光，例如：

（2）對於重大事件的報道，如何讓它入庫時就有更高的熱度，我們採用的是熱詞匹配的方式。

即對大型新聞站點的頭條，Twitter熱點，競品的頭條做監控和扒取，並將這批新聞的關鍵詞維護到熱詞庫並保持更新；每條新聞入庫的時候，讓新聞的關鍵詞去匹配熱詞庫，匹配度越高，就有越高的初始熱度分。

這樣處理後，重大事件發生時，Twitter和門戶網站的爭相報道會導致熱詞集中化，所有匹配到這些熱詞的新聞，即報道同樣事件的新聞，會獲得很高的初始熱度分。

用戶行為分規則不是固定不變的

解決了新聞入庫的初始分之後，接下來是新聞熱度分的變化。先要明確用戶的的哪些行為會提高新聞的熱度值，然後對這些行為賦予一定的得分規則。例如對於單條新聞，用戶可以點擊閱讀（click），收藏（favor），分享（share），評論（comment）這四種行為，我們為不同的行為賦予分數，就能得到新聞的實時用戶行為分為：

S(Users) = 1*click + 5*favor + 10*comment + 20*share

這里對不同行為賦予的分數為1,5,10,20，但這個值不能是一成不變的；當用戶規模小的時候，各項事件都小，此時需要提高每個事件的行為分來提升用戶行為的影響力；當用戶規模變大時，行為分也應該慢慢降低，因此做內容運營時，應該對行為分不斷調整。

當然也有偷懶的辦法，那就是把用戶規模考慮進去，算固定用戶數的行為分，即：

S(Users) = (1*click + 5*favor + 10*comment + 20*share)/DAU * N(固定數）

這樣就保證了在不同用戶規模下，用戶行為產生的行為分基本穩定。

熱度隨時間的衰減不是線性的

由於新聞的強時效性，已經發布的新聞的熱度值必須隨著時間流逝而衰減，並且趨勢應該是衰減越來越快，直至趨近於零熱度。換句話說，如果一條新聞要一直處於很靠前的位置，隨著時間的推移它必須要有越來越多的用戶來維持。

我們要求推薦給用戶的新聞必須是24h以內，所以理論上講，衰減演算法必須保證在24h後新聞的熱度一定會衰減到很低，如果是線性衰減，當某些新聞突然有大量用戶閱讀，獲得很高的熱度分時，可能會持續排名靠前很久，讓用戶覺得內容更新過慢。

參考牛頓冷卻定律，時間衰減因子應該是一個類似於指數函數：

T(Time) = e ^ (k*(T1 – T0))

其中T0是新聞發布時間，T1是當前時間。

而由於熱度的發展最終是一個無限趨近於零熱度的結果，最終的新聞的熱度演算法也調整為：

Score = ( S0(Type) + S(Users) ) / T(Time)

其他影響因素

很多新聞產品會給用戶「贊」，「踩」或「不在推薦此類」的選項，這些功能不僅適用於個性化推薦，對熱度演算法也有一定的作用。

新聞的推送會造成大量的打開，在計算熱度的時候需要排除掉相關的影響。類似於這樣的因素，都會對熱度演算法產生影響，因此熱度演算法上線後，依然需要不斷地「調教」。建議把所有的調整指標做成可配項，例如初始熱度分，行為事件分，衰減因子等，從而讓產品和運營能實時調整和驗證效果，達到最佳狀態。

『叄』 微信直播和抖音直播的區別

流量不同

短視頻運營實時更新
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『肆』 名詞解釋 演算法

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。

『伍』 路由中熱土豆演算法是怎麼來的，為什麼這樣

固定維序路由當出現競爭時，只能等待，直到鏈路空閑方可繼續前進。熱土豆路由在路由器從不等待，任意選擇一個空閑的埠進行發送，但卻有活鎖問題。
Baran 在1964年提出的熱土豆（Hot Potato）演算法。當一個分組到來時，節點必須盡快脫手，將其放入輸出列最短的方向上排隊，而不管該方向通向何方。