这是一个创建于 4978 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
比如数据库中存有如下三个字段：
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| id | support | unsupport | timestamp |
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| 1 | 45 | 19 | 14223xxxxx|
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根据这三个字段，如何才是比较好的自动推荐？
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| id | support | unsupport | timestamp |
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| 1 | 45 | 19 | 14223xxxxx|
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根据这三个字段，如何才是比较好的自动推荐？
 | 1 hu437 2012 年 9 月 7 日 如果只根据这个基本上没有太好的，现在的推荐主要有两种，协同过滤和内容相似度；内容相似度可以使用TD IDF，你这个比较适合使用协同过滤中的基于用户的协同过滤。 比如用户A，支持了帖子1、2、3 用户B，支持了帖子，1 用户C，支持了帖子，1、3 那就可以为用户C推荐帖子2 |
| 2 hu437 2012 年 9 月 7 日 可以使用TD IDF和上面的这个协同过滤结合的方法 |
 | 3 Js 2012 年 9 月 7 日 这几个字段只能(support-unsupport)/(now()-timestamp)*N因子吧 阮一峰今年年初写过几篇《基于用户投票的排名算法》的 |
 | 4 paulguo OP |
 | 5 best1a 2012 年 9 月 7 日 要不参考下Reddit的? http://songshuhui.net/archives/66981 |
 | 6 KiseXu 2012 年 9 月 7 日 |
 | 7 leiz 2012 年 9 月 7 日 你要的是一个排序优先的取舍吧。 先排s+us总数，然后排时间，例如一周内，最后排s |
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