Algorithm 对基于位置的社交网络排序的评分公式的建议'；s后馈送

我正在构建一个基于位置的社交网络应用程序。这样做的目的是让用户能够发布帖子并与附近的人进行互动。应用程序的主提要将根据帖子的距离（d=帖子发布的距离）和最近程度（a=帖子发布的时间）显示帖子

我试图提出一个公式，对每个帖子进行评分，以进行排序，并实现以下目标：

• 首先显示高近距和高近距离柱（例如d=1km，a=1小时）
• 如果一个柱子距离很近，但很老（例如d=1公里，a=5天），稍微远一点的结果（例如d=5公里，a=1小时）排名更高
• 非常远的岗位（如d=10000，a=1小时）的排名只会高于非常老的附近岗位（如d=10km，a=1年）

---

我们正试图在看到足够局部的东西和新鲜事物之间取得平衡。虽然算法解决方案是可能的，但此时我们正在寻找一个公式来对帖子进行评分和排序。寻找合适评分公式的建议。

一个好的公式几乎肯定会有一些需要调整的任意参数。（要了解原因，请注意，无论距离是以米为单位，其中500是一个非常小的值，还是以公里为单位，其中500是一个非常大的值，您都希望得到相同的结果。）

对于中到大的值，我的直觉是你需要一个对数刻度；1公里和2公里之间的差异似乎与100公里和200公里之间的差异非常相似（而不是100公里和101公里之间的差异），3天和6天之间的差异似乎与30天和60天之间的差异非常相似（而不是30天和31天之间的差异）。这意味着

分数=a对数d+b对数t

（分数越低意味着职位越相关）

然而，由于对数对于非常小的值发散到负无穷大，所以对于非常小的值，您需要调整它；你不希望“一年前就在这里”和“地球的另一边，零秒前”被认为比“三十米外，十分钟前”更相关。一种方法是添加一点偏移量，这样就不会取非常小的值的对数：

得分=a对数（d+1）+b对数（t+1）

我相信你会发现，随着时间的推移，你必须做更多的调整。我很想听听你的想法