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この質問がさまざまな企業からさまざまな方法で何百万回も尋ねられていることは知っていますが、コミュニティの意見について疑問に思っています [この質問がありますが、動きの速いテクノロジーの世界では、1 年は長い時間です]。仮説として、ユーザーが YouTube や Hulu などの動画を視聴できる Web サイトを考えてみましょう (実際、これはオンデマンドのトランスコーディング ソリューションですが、十分に近いものです)。Web サイトは次のようにデプロイできます。

1. HTML、JavaScript、HTML5 の<video>タグを使用する
2. HTML、JavaScript、および Flash を使用する (現在ほとんどがそうであるように)
3. 動画プレーヤーだけに HTML、JavaScript、Silverlight を使用する
4. ナビゲーションに Silverlight を使用し、リッチなオール Silverlight エクスペリエンスを作成

(ここでも仮に、オール シルバーライト バージョンは、今日のほとんどのオール フラッシュ ページほど煩わしくはなく、代わりにデスクトップ アプリケーションに似たエクスペリエンスを提供すると仮定しましょう)

人口の大部分に到達できるのはどの方法ですか? サイトを表示するために Silverlight をインストールしなければならないことについて、人々はどのように感じますか? インストール ボタンをクリックさせるために、コンテンツをどれだけ見たいと思うでしょうか? ユーザーが、おそらく古いハードウェアを使用し、権限のないユーザー アカウントを使用して、帯域幅が制限された別の公共のコンピューターで図書館のサイトを閲覧している場合、Silverlight ランタイムをインストールするのはどれほど簡単でしょうか?

私は Silverlight のモデルが気に入っているので、本当に使いたいと思っています (仕事で社内アプリに使用しており、優れたプラットフォームだと思います)。ユーザーがサイトを表示できない場合は、Flash の方が適している可能性があります。

編集：

まあ、アイデアは、ユーザーが自宅の PC で Web からビデオにアクセスできるプレーヤーを用意することです。したがって、ユーザーは通常、自宅の PC を使用することはなく、職場の PC、友人の PC、公共の PC などを使用することになります。そのため、セキュリティ/インストール権限の問題が心配です。

グーグルでの各検索で、見つかったグーグルページの数を見ることができます。過去にこの数が何であったかを見つけることは可能ですか？

これはhttp://cssfingerprint.com用です

私はウェブサイトの大規模なデータベース（〜1億行）を持っています。これには、メインドメイン（2LDと3LDの両方）とそれらのドメインから取得された特定のURL（[ほとんどのブログのように]そこでホストされているか、[Diggのように]そこからのみリンクされているかどうか、およびホストドメインへの参照）の両方が含まれます。

また、Alexaのトップ100万、Bloglinesのトップ1000、Googleのページランク、Technoratiのトップ100、Quantcastのトップ100万のランキングも削っています。ただし、多くのドメインにはランキングがないか、部分的なセットしかありません。また、ほぼすべてのサブドメインURLには、Googleの0〜10ページランク以外のランキングはありません（ランクがないものもあります）。

大量のスパイダリングを必要としない場合は、必要な新しいスクレイピングを追加できます。

以前のユーザーがどのサイトにアクセスしたかについても、かなりの量の情報があります。

私が必要としているのは、訪問者が現在の訪問者の知識なしにそのURLにアクセスした可能性によってこれらのURLを順序付けるアルゴリズムです。（ただし、以前のユーザーに関する集約情報を使用することはできます。）

この質問は、比較的固定された（または少なくとも集計された）アプリオリランキングに関するものです。動的なランキングを取得することを扱う別の質問があります。

リソース（計算と財務の両方）が限られていることを考えると、これらのサイトにアクセスした可能性の高い順にこれらのサイトをランク付けするための最良の方法は何ですか？

ブログ記事がリツイート/ディグ/バズされた回数を数えることでブログ記事をランク付けする簡単な方法があるかどうか、そしてそのための既存のAPIがあるかどうかを知りたいです。アイデアは、ブログのタイムラインの一番上に重要な「ストーリー」を保持することです。

id (int) と date_created (datetime) のフィールドを持つ次のテーブルを考えてみましょう。

このデータ セットの 1 日の中で最も忙しい/最も人気のある時間を知りたいです。この例では、探している結果は 12 になります。

アイデア？

この質問はプログラミングに直接関係しないかもしれません。今日のテクノロジーはモバイル化されていることに気付きました。私はそれでモバイルに行きたいです。最も人気のあるモバイル OS は何ですか? ( iPhone OS を除きます。申し訳ありませんが、開発する Mac を持っていません) BlackBerry OS、Windows Phone、Symbian OS、Android OS などの選択肢があります。モバイル OS 用のアプリケーション。

Reddit、Digg、さらにはStackoverflowなどのサイトで使用されている人気アルゴリズムを調査してきました。

Reddit アルゴリズム:

私は常に SQL 内で単純な順序付けを実行してきましたが、そのような順序付けをどのように処理すればよいのか疑問に思っています。

テーブルを定義するために使用する必要がありますか、または式内の順序で (パフォーマンスを妨げることなく) SQL を構築できますか?

また、パフォーマンスの問題を発生させることなく、さまざまな機会に複数の順序付けアルゴリズムを使用できるかどうかも疑問に思っています。

Django と PostgreSQL を使用しています。

助けていただければ幸いです。^^

私はウェブサービスを作成する必要があるので、もちろん私が最初にしたことはグーグルに行くことでした

これらの結果を見ると、ASMXについてのことしかわかりません。これは、WCFに置き換えられるレガシーテクノロジーと呼ばれているようです。ASMXがWCFと比較して依然として非常に人気があるのはなぜですか？（もちろん、SOではWCFの方がはるかに人気があります。うーん）

場所のデータベースを含む Web サイトがあります。各場所で、ユーザーは次のいずれかのアクションを記録できます。

1. VIEW - プロフィールを見る
2. 評価 - 星 1 ～ 5 段階で評価してください
3. REVIEW - レビューする
4. COMPLETED - 彼らがそこにいたことをマークします
5. WISH LIST - 彼らがそこに行きたいことをマークします
6. FAVORITE - お気に入りの 1 つであることをマークします。

場所のデータベース テーブルには、各場所に、上記の各アクションが実行された回数のカウントと、ユーザーによる平均評価が含まれています。

• ビュー
• 評価
• avg_rating
• 完了
• ウィッシュリスト
• お気に入り

私たちができるようにしたいのは、上記の情報を使用して上位の場所のリストを生成することです。理想的には、比較的単純な SQL クエリを使用してこのリストを生成できるようにする必要があります。追加のフィールドを計算したり、順位を互いに比較したりするための面倒な作業は必要ありません。そうは言っても、約 50,000 の場所しかないため、夜間の cron ジョブを実行して、上位の場所の全体的な結果に有意な差が生じる場合は、さまざまなカテゴリのランキングなどのフィールドを計算できます。

最良の場所を一番上にバブリングすることについてどのように考えるべきか、どの基準をより重視するべきか、そしてその情報を考慮して、MySQL クエリがどのようになる必要があるかを提案していただければ幸いです。上位 10 か所を選択します。

1 つ注意すべき点は、現時点では人気のある場所の最新性にはあまり関心がないということです。つまり、集計情報を見ることは問題なく、より最近のデータに重みを付ける必要はありません。

あなたの助けとアドバイスを前もってありがとう！

私は情報システム(C#) に取り組んでおり、(ユーザーが使用している間に) 各ユーザーが最も要求している情報 (テーブルとレコード) に関する統計データと、ユーザーが使用しているインターフェイスの部分に関する統計データを収集しています。多くの。この統計データを使用して、ユーザーのニーズに合わせてアプリケーションを適応させています。これは、インターフェイスがそれ自体を提示する方法 (例: タブ/ペインの順序) と、頻繁に表示される情報を使用して (例:) 表示する方法の両方で行われます。検索結果/提案リストの上位。

私が探しているのは、特定のユーザーに対するこれらのオブジェクトの現在の「ホットネス」/関連性を判断するためのアルゴリズム/式です。オブジェクトごとの単純な「ヒットカウンター」では十分ではありません。ユーザーは、ある情報を一定期間非常に頻繁に表示し、その後次の情報に移動して、古い情報の関連性を低下させる可能性があるからです。したがって、私のアルゴリズムには、時間の経過とともにアプリケーション内のオブジェクトの人気が変化することを説明するために、ある種のスライド/歴史的原則も必要だと思います。

では、問題は次のとおりです。その「時間の経過に伴う人気」を説明する何らかのアルゴリズムを持っている人はいますか?

できれば、パラメータについていくつか説明してください:)

ありがとう！

PS人気アルゴリズムのような他の投稿を見てきましたが、特定のケースに移植することはできませんでした。どんな助けでも大歓迎です。