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全文见 How to implement Frequented Visitees of Sina Weibo
本文是我臆想中的实现这个功能可能的方法，不代表我反向工程了新浪微博，也不代表微博是如此实现的。
主要思路：用户的浏览数据是以流（在线）的方式呈现的，使用熟知的估计流中元素频率的方法可以在时间、额外空间都很少的情况下实现用户访问一个人的频率的估计，从而给出“经常访问的人”。
8 条回复 2017-12-21 16:07:24 +08:00
 | 1 smartiscool 2017-12-18 16:46:01 +08:00 一般都是离线计算一下然后放缓存里，没你想的那么复杂 |
 | 2 wizardforcel 2017-12-18 18:14:00 +08:00 到日志服务器里面检索一周之内的访问记录，然后计数排序就行了。 |
 | 3 owenliang 2017-12-18 18:33:21 +08:00 via Android 取近期访问日志，日志 a,b 表示 a 访问了 b。 mrjob 第一轮统计 a,b 的计数，第二轮按 a 聚合 topN，结果进 redis。 |
 | 4 SoulSleep 2017-12-18 19:47:29 +08:00 有勇气用英文写，就可以大大的赞一个了！ |
 | 5 Hackghost 2017-12-18 21:35:18 +08:00 貌似可以加入时间衰减系数，让最近看得多的排在前面 |
 | 6 geelaw OP @wizardforcel Hmmm 您可能没有意识到这样计算是比较慢的。 @owenliang 同上。 另外该方案也可以用于 trending 的计算（还需要一个等价类 filter 一下） @Hackghost 你没注意到最后一段提了如何加入指数衰减哈哈哈哈，就是每次处理之前乘一下上次以来的衰减系数，并把计数放宽到非整数。 |
| 7 wizardforcel 2017-12-19 09:26:35 +08:00 via Android |
 | 8 feiyang21687 2017-12-21 16:07:24 +08:00 @geelaw 要不要来微博聊聊，^_^ |
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