これは、Discourse で「トップ」によってフィルタリングされたトピックがどのように「トップ トピック」として決定されるかを説明するリファレンス ガイドです。
必要なユーザーレベル: 全ユーザー
Discourse サイトには、ユーザーがトピックを「トップ」で並べ替えることができる機能があります。このガイドでは、「トップ」トピックがどのように計算および表示されるかを説明します。
要約
- すべての「トップ」トピックには「トップ スコア」が割り当てられます。
- スコアは、選択した期間内のいいね、返信、および表示回数に基づいています。
- 「トップ スコア」が最も高いトピックがリストの上位に表示されます。
トップ スコアの計算
トピックの「トップ スコア」は、次の要因を使用して計算されます。
- 表示回数
- 最初の投稿へのいいね
- 後続の投稿へのいいね
- 返信数
計算では、3 つのサイト設定が乗数として使用されます。
top topics formula log views multipliertop topics formula first post likes multipliertop topics formula least likes per post multiplier
計算手順
次の合計を計算して、各トピックのトップ スコアを計算します。
- 選択した期間の各トピックの表示回数に
log views multiplierを掛けたもの - トピックの元の投稿へのいいね数に
first post likes multiplierを掛けたもの - 次のいずれか小さい方:
- 投稿あたりの平均いいね数 (トピックの合計いいね数 / 投稿数)
least likes per post multiplierの値
- 期間の投稿数が 10 未満の場合は、次の計算を実行します。
それ以外の場合は0 - ((10 - トピックの投稿数) / 20) * 元の投稿へのいいね数-10 - トピックの投稿数
トップ トピックの表示
下の画像は、Discourse サイトでのトップ トピックの例です。
追加リソース
より技術的な詳細については、以下を参照してください。
- トップ計算の Ruby ソース コード: discourse/app/models/top_topic.rb at main · discourse/discourse · GitHub
- 各トピックの正確な「トップ スコア」を確認するための Data Explorer クエリ:
-- [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

