权重是什么意思|权重基本原理( 二 )

如果以总分排名或者物理单科成绩排名来决定参赛人员，就简单多了，只需要在总成绩表或物理成绩排名表中取前三就ok了。但是，学校要考虑的，一方面是要物理成绩要好，可以在此次全国物理竞赛中获得优异成绩，为校争光。另一方面还要保证参赛同学的总成绩也要优秀，不然真的保送到清华北大结果成绩总是垫底就太打脸了。这时就需要考虑到物理单科成绩和总成绩两个数据维度，到底派谁去参赛呢？当需要两个以上数据维度共同影响决策结果的情况下，我们就需要用到权重，对多个维度的数据进行加权计算，计算出总的权重分，再对权重分进行排序，得到我们想要的结果。
学校的教导主任给出了最终加权公式如下：
加权总成绩=数学*2+语文*2+英语*2+化学*1+生物*1+物理*5
教导主任认为参加物理竞赛，物理成绩最重要，分数乘以5倍，其次数学、语文、英语是基本学科，分数乘以2倍，化学和生物保持不变，乘以1 。即总权重分等于2倍的标准化数学、语文、英语成绩，加上1倍的标准化生物、化学成绩，加上5倍的标准化物理成绩。
*说明，在乘以系数之前已经把各科成绩进行标准化处理，因为数据和数据不同。满分150分的科目（如数语英）得90分和满分100分的科目（物化生）得90分的意义是不同的。比如英语150分满分得了90分，但换成百分制的话才刚刚及格（相当于100分满分才得了60分），与满分100分得了90分做对比，显然不是一个概念，因此我们需要对数据进行标准化处理，把各科成绩的最高分和最低分映射到0-1的范围空间，再对各科成绩进行加权，以保证满分150分的科目和满分100分的科目在加权之前有相同的起点。
数据标准化公式：x*=(x-min)/(max-min)
最终加权计算后的结果如下图所示：

按照教导主任的加权算法得出的结果是，派权重分前三名，即总成绩分别排名第1、6、17，物理单科成绩分别排9、4、1的若雨、婧淇、绍辉三名同学参赛。
如此一来，我们通过给多个学科进行加权计算，得出加权权重分，最终得出了我们想要的结果：兼顾物理成绩与总成绩；物理成绩最重要；同时总成绩中数语外成绩相比化学生物更重要一些。
物理成绩占加权权重分的比例为39% 。

教导主任的加权公式中的权重值可以自由定义，本文用的是5、3、1的比例，权重比例不同，最终选派参赛的结果也不尽相同。这个权重计算小工具，可以应用到关键词筛选的工作当中。关键词有很多数据维度，比如展现量、点击量、点击率、转化率等，当需要兼顾多个数据维度的筛选时，比如要找转化率高，并且搜索人气也要高，点击率别太低的词，就可以通过这个方法给多个数据维度自定义加权，筛选出我们想要的关键词。
真实世界的排名算法——reddit网站的排名算法
上述学生排名只是一个简单的举例，真实世界中的加权算法是什么样的呢？
我们以国外知名的论坛reddit为例，来了解下算法是如何工作的。（为什么不用国内的论坛来说明呢？因为国内的论坛算法未公开（遗憾的是现在reddit在国内无法直接访问））

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以下关于reddit网站排名算法的内容转载自阮一峰博客。
原文链接：http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/03/ranking_algorithm_reddit.html
reddit网站的排名算法如下：

Reddit 是美国最大的网上社区，它的每个帖子前面都有向上和向下的箭头，分别表示"赞成"和"反对" 。用户点击进行投票，Reddit 根据投票结果，计算出最新的"热点文章排行榜" 。
怎样才能将赞成票和反对票结合起来，计算出一段时间内最受欢迎的文章呢？如果文章A有 100 张赞成票、5张反对票，文章B有 1000 张赞成票、950张反对票，谁应该排在前面呢？
Reddit 的程序是开源的，使用 Python 语言编写。排名算法的代码大致如下：

这段代码考虑了这样几个因素：
(1)帖子的新旧程度t