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源文出处：http://hi.baidu.com/loxtfire/blog/item/2683c5ef115db937acafd5e0.html
你知道 IMBD 的电影排行算法么？你有兴趣研究一下么？
加权平均分(WR) = (v ÷ (v+m)) × R + (m ÷ (v+m)) × C 在这里：
R = 该电影的平均分
v = 该电影的总投票数
m = 列入前 250 所需要的最少票数(目前是 1300 票)
C = 数据库中所有电影的总平均分(目前是 6.7)
哈哈，厉害吧，投票数多的话，那么 R，也就是每个人的电影评分就起到主要作用；
如果投票数少呢，也不能说电影不好，小众的东西还往往是精品呢，文化的东西，毕竟有可能因为语言等因素，或者曲高和寡变得在 IMDB 上变得小众，这样如果投票数少，那么也不能一棒子打死，就趋于平均水平。
如果票数相同呢，那么就看 R 了，平均分越高，那么自然排名就越靠前啦。
好玩吧，再看一个。
很多网站在设计博客的排行时，在时间相关性上很困惑，为了满足 阅读全文
原文：http://www.chinamyhosting.com/seoblog/2006/08/28/editorial-opinion/…
原文：http://www.chinamyhosting.com/seoblog/2006/08/28/editorial-opinion/
8 月 22 号，美国专利局刚刚批准了一份有关 Google 排名算法的专利，标题是”搜索结果排名中引入支持性编辑意见的系统和方法(System and method for supporting editorial opinion in the ranking of search results)“。
简单的说，这个专利提出了用人工编辑修正搜索结果的方法，大致程序是:
把搜索词按不同的话题分组，分组方法有可能类似于开放目录等目录结构。
编辑在不同搜索词分组下进行搜索，找出好的网站和坏的网站，编辑所做的评级被量化为某种参数。
如果某个搜索属于已经有人工编辑评级的范围，那么 Google 会查看自动算法排列出的结果与编辑给的评级有什么关系，尤其是自动排名结果中的网站与那些所谓好的网站(favored)和不好的网站(non-favored)有没有什么关系。
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