H指数与用户热榜排序

H指数算法

H指数，英文被较为h-index，h代表“高引用次数”（high citations)。某人的h指数是指他至多有h篇论文分别被引用了至少h次。一般来说H指数能够比较准确地反映一个人的学术成就。一个人的H指数越高，则表明他所发表的论文影响力越大。

具体算法实现：

python版H-index算法

专业用户热榜算法：

如何将专业用户（比如简书上热门作者，CSDN上专业的程序员）进行排序？

专业用户热搜的目标是找到持续发布高质量作品的用户。借鉴H-index的思想，我们推出一个基于用户发布作品的转评赞信息的用户权重计算算法：

Score_User=W1*H-index(share)+W2*H-index(comment)+W3*H-index(like)

该算法的优点是可以通过该作者所发布作品的转评赞等用户行为数据对该作者进行有效的评估，基本上满足用户热榜的需求。

下一步改进：

算法增加时间衰减，让算法更倾向榜单上活跃的用户。