هذا دليل مرجعي يشرح كيف يتم تحديد المواضيع التي تم تصفيتها بواسطة “الأعلى” على أنها “أفضل المواضيع” في Discourse.
مستوى المستخدم المطلوب: جميع المستخدمين
تحتوي مواقع Discourse على ميزة تسمح للمستخدمين بفرز المواضيع حسب “الأعلى”. يشرح هذا الدليل كيفية حساب وعرض هذه المواضيع “الأعلى”.
ملخص
- يتم تعيين “نقاط عليا” لجميع المواضيع “العليا”
- تستند النتيجة إلى الإعجابات والردود والمشاهدات خلال فترة زمنية محددة
- تظهر المواضيع ذات “النقاط العليا” الأعلى في أعلى القائمة
حساب النقاط العليا
يتم حساب “النقاط العليا” للموضوع باستخدام العوامل التالية:
- عدد المشاهدات
- الإعجابات على المنشور الأول
- الإعجابات على المنشورات اللاحقة
- عدد الردود
يستخدم الحساب ثلاث إعدادات موقع مخفية كعوامل مضاعفة (هذه غير مرئية في واجهة إعدادات المسؤول، ولكن يمكن تغييرها عبر وحدة تحكم Rails أو واجهة برمجة التطبيقات):
top topics formula log views multiplier(القيمة الافتراضية:2)top topics formula first post likes multiplier(القيمة الافتراضية:0.5)top topics formula least likes per post multiplier(القيمة الافتراضية:3)
خطوات الحساب
احسب النقاط العليا لكل موضوع عن طريق جمع ما يلي:
- لوغاريتم عدد المشاهدات (الحد الأدنى 1) لكل موضوع في الفترة المحددة، مضروبًا في
log views multiplier - عدد الإعجابات على المنشور الأصلي للموضوع مضروبًا في
first post likes multiplier - الأقل من:
- متوسط الإعجابات لكل منشور (إجمالي الإعجابات على الموضوع مقسومًا على عدد المنشورات)
- قيمة
least likes per post multiplier
- إذا كانت الفترة تحتوي على أقل من 10 منشورات، قم بإجراء الحساب التالي:
وإلا،0 - ((10 - عدد المنشورات في الموضوع) / 20) * عدد الإعجابات على المنشور الأصلي10 - لوغاريتم عدد المنشورات (الحد الأدنى 1) في الموضوع
عرض المواضيع العليا
يمكنك رؤية مثال للمواضيع العليا في موقع Discourse في الصورة أدناه:
موارد إضافية
لمزيد من التفاصيل التقنية، يمكنك الرجوع إلى:
- كود مصدر Ruby لحساب النقاط العليا: discourse/app/models/top_topic.rb at main · discourse/discourse · GitHub
- استعلام Data Explorer هذا لرؤية “النقاط العليا” الدقيقة لكل موضوع:
-- [params]
-- date :start_date = 26 apr 2020
-- date :end_date = 2 may 2020
-- double :log_views_multiplier = 2.0
-- double :first_post_likes_multiplier = 0.5
-- double :least_likes_per_post_multiplier = 3.0
WITH likes AS (
SELECT topic_id, SUM(like_count) AS count
FROM posts
WHERE created_at::date >= :start_date::date
AND created_at::date < :end_date::date
AND deleted_at IS NULL
AND NOT hidden
AND post_type = 1
GROUP BY topic_id
),
op_likes AS (
SELECT topic_id, like_count AS count
FROM posts
WHERE created_at::date >= :start_date::date
AND created_at::date < :end_date::date
AND post_number = 1
AND deleted_at IS NULL
AND NOT hidden
AND post_type = 1
),
posts AS (
SELECT topic_id, GREATEST(COUNT(*), 1) AS count
FROM posts
WHERE created_at::date >= :start_date::date
AND created_at::date < :end_date::date
AND deleted_at IS NULL
AND NOT hidden
AND post_type = 1
AND user_id <> 0
GROUP BY topic_id
),
views AS (
SELECT topic_id, COUNT(*) AS count
FROM topic_views
WHERE viewed_at::date >= :start_date::date
AND viewed_at::date < :end_date::date
GROUP BY topic_id
),
category_definition_topic_ids AS (
SELECT COALESCE(topic_id, 0) AS id FROM categories
),
top_topics AS(
SELECT
topics.id AS topic_id,
topics.title,
topics.user_id,
posts.count AS date_range_posts,
views.count AS date_range_views,
topics.views AS all_time_views,
topics.bumped_at,
(CASE
WHEN topics.created_at::date < :start_date::date
AND topics.created_at::date >= :end_date::date
THEN 0
ELSE log(GREATEST(views.count, 1)) * :log_views_multiplier +
op_likes.count * :first_post_likes_multiplier +
CASE WHEN likes.count > 0 AND posts.count > 0
THEN
LEAST(likes.count / posts.count, :least_likes_per_post_multiplier)
ELSE 0
END +
CASE WHEN topics.posts_count < 10 THEN
0 - ((10 - topics.posts_count) / 20) * op_likes.count
ELSE
10
END +
log(GREATEST(posts.count, 1))
END) AS score
FROM posts
INNER JOIN views ON posts.topic_id = views.topic_id
INNER JOIN likes ON posts.topic_id = likes.topic_id
INNER JOIN op_likes ON posts.topic_id = op_likes.topic_id
LEFT JOIN topics ON topics.id = posts.topic_id AND topics.deleted_at IS NULL
WHERE topics.deleted_at IS NULL
AND topics.visible
AND topics.archetype <> 'private_message'
AND NOT topics.archived
AND topics.id NOT IN (SELECT id FROM category_definition_topic_ids)
ORDER BY
score DESC,
topics.bumped_at DESC
)
SELECT * FROM top_topics WHERE score > 0