先前的文章介绍了StackOverflow的系统架构，这次继续排序话题，学习的是StackOverFlow的排序算法。
StackOverflow的排序共分为两类，1个是问题排序，1个是答案排序。这里主要介绍的是关于热门问题的排序。
在分析问题前可以先考虑下，如果是你来做这个排名算法需要考虑哪些因素？
1、问题的投票人数，StackOverflow允许用户投反对票，所以这里可以使用绝对投票数，即正面票-负面票数量。绝对数越高问题越热门。
2、问题浏览量，或是有效浏览量，有效浏览量可以建立一个停留时间的阀值去衡量。浏览的越多则越热门。
3、问题的答案数，理论上说答案越多则问题的越热门，但这也并不绝对，有些好的问答可能只有一个好的答案。
4、问题答案的认可数，即是否存在一个被大量认可的答案。这里存在两种情况，被提问者认可或被其他访问者投票。多少的投票量可以认为是问题答案被认可也是需要考虑的问题。
5、问题的提问时间和问题的最后答复时间，问题的受欢迎程度应该是随时间变长而变得不热门。
5、提问者的声望和回答问题的声望，声望越高的问题肯定质量越到，越值得去推荐。
在08年8月23日的时候，StackOverflow的创始人 Jeff Atwood曾经公布了一个热门问题的排名算法(链接)：具体为
此算法目前是否还继续使用或者是否改变不得而知。下面我们详细介绍下问题排名中涉及到的变量。将其转化成Python代码为：
import time, math
def hot (Qviews, Qanswers, Qscore, Ascore, date_ask, date_active):
Qage = round((time.time() - date_ask) / 3600)
Qupdated = round((time.time() - date_active) / 3600)
return (math.log10(Qviews) * 4 + Qanswers * Qscore / 5 + Ascore )/(pow((Qage + 1) - (Qage - Qupdated) / 2,1.5))1、Qviews(问题的浏览次数)
- log(Qviews)*4
某个问题的浏览次数越多，就代表越受关注，得分也就越高。这里使用了以 10为底的对数，用意是当访问量越来越大，它对得分的影响将不断变小。
2、Qscore(问题得分)和 Qanswers(回答的数量)
-(Qanswers * Qscore)/5
Qscore(问题得分)= 赞成票-反对票。如果某个问题越受到好评，排名自然应该越靠前。Qanswers 表示回答的数量，代表有多少人参与这个问题。这个值越大，得分将成倍放大。这里需要注意的是，如果无人回答，Qanswers 就等于0，这时 Qscore 再高也没用，意味着再好的问题，也必须有人回答，否则进不了热点问题排行榜。
3、Ascores(回答得分)
-sum(Ascores)
一般来说，”回答”比”问题”更有意义。这一项的得分越高，就代表回答的质量越高。但是简单加总的设计还不够全面。这里有两个问题。首先，一个正确的回答胜过一百个无用的回答，但是，简单加总会导致，1个得分为 100 的回答与 100 个得分为 1 的回答，总得分相同。其次，由于得分会出现负值，因此那些特别差的回答，会拉低正确回答的得分。
4、Qage(距离问题发表的时间)和 Qupdated(距离最后一个回答的时间)
-((Qage+1) - ((Qage - Qupdated)/2)) ^ 1.5
Qage 和 Qupdated 的单位都是小时。如果一个问题的存在时间越久，或者距离上一次回答的时间越久，Qage 和 Qupdated 的值就相应增大。也就是说，随着时间流逝，这两个值都会越变越大，导致分母增大，因此总得分会越来越小。
总结：Stack Overflow 热点问题的排名，与参与度(Qviews 和 Qanswers)和质量(Qscore 和 Ascores)成正比，与时间(Qage 和 Qupdated)成反比。
关于上述的答案是否合理的，是否可以再改良，答案是肯定的，如果是你你会怎样去推荐热门问答呢？
参考地址：http://meta.stackoverflow.com/questions/11602/what-formula-should-be-used-to-determine-hot-questions