评论是一种重要的产品UGC模块，可以作为用户互动，产品反馈等的重要作用，甚至通过运营可以打造成为产品的亮点。评论的功能层面十分简单，但是背后如何设计一套合适的排序规则却能决定成败。
当前主流产品的评论排序一般提供基于的点赞热门排序和时间线排序，可以满足大部分场景，大部分用户看完热门评论就走，时间线排序作为补充，但是热门排序由于中心化天生存在一些弊端，首先是大容量评论的情况，当数量达到数百上千时，由于用户不可能花时间浏览全部评论，热门排序容易导致用户浏览集中，忽略很多有价值的信息；另外一种是时效性内容，即评论的主体可能在不停的变化，热门排序只能反映一个时间段主体的情况。
本文探讨一种时效性优先的评论排序，核心就是提取最近一段时间（具体产品会有不同）的评论基于质量和时效排序，目的在于提升近期优质评论的曝光率，提高用户UGC的热情。时效性排序已经广泛应用于电商、O2O等网站，在以下一些场景我觉得也需要考虑：
1.微博
微博的评论排序之前是点赞热门排序和时间排序，现在热门排序是回复数和点赞数混合（回复数优先），在增加了回复数权重之后不得不说微博更适合撕逼了，尤其是在一些争议性的热门微博下，可以将一些争议性的评论迅速顶上去。但这样的机制遇到正常的微博还是有一些弊端，从微博的机制入手分析，热点微博在发出后帐号的粉丝第一批涌入评论和点赞，随后一些大的比如KOL转发会导致二次涌入，但二次涌入的粉丝只能看到第一批的热门，后面的高质量评论只能从时间线中找到，而这么做成本很高。
时效性排序在多次传播的热点微博效果会更好，在一些挖坟性质的传播中（比如明星出轨）效果拔群，站在微博鼓励热门的角度，可以直接替代时间线排序。
2.新闻
新闻和微博相同点在于新鲜时间短，区别在于新闻一般不存在多次传播，在新闻发布后的黄金时间内评论迅速聚集，热门评论也随之产生，后发布的评论也面临曝光率低的风险，由于现在新闻普遍重视评论文化，因而引入时效性排序替代时间线排序很有必要。
3.网易云音乐/豆瓣/视频网站
艺术作品的新鲜度通常可以保持很久，电视剧电影图书音乐除了发布第一波热度，用户在随后的很长时间也会持续贡献评论，在网易云音乐和豆瓣上一些热门作品，评论区动辄上万，热门评论却很可能是几年之前的，点赞数排名的机制让一些新的优质内容无法得到曝光，可能很多年以后第一页依然是这些评论。这种类型的产品适合用时效性排序作为补充。
4.应用商店
应用的评论具有很大的特殊性，首先是应用会不断更新，旧的评论很可能已经不适合当前版本，这种情况尤其是在游戏上特别明显，另外很多评论都带有用户反馈，热门排序无法准确定位bug情况而时间线排序很容易被淹没。因此应用商店适用时效性排序直接取代热门排序，提取最近几个版本周期内的点赞数评论，既能用作用户反馈的工具（用户遇到相同问题可以直接点赞无需评论节省操作）又能反映产品的最近情况。
时效性排序的算法上需要考虑点赞、回复量、内容质量（字数、带图）、用户（是否水军）、fa发布时间等等，不同产品需要根据具体情况决定优先级。关于具体的算法，举2个例子表达一下我的思路：
1.时效性排序代替热门排序
以一款APP在应用商店的评论区为例，展示形式为无限滚动。考虑因素为是否带图、点赞数、版本号、回复数、是否水军。带图可能表明用户定位了具体位置，注意回复数高代表可能该问题存疑。设计思路如下：
2.时效性排序代替时间线排序
以一部电影的短评为例，时效性排序代替时间线排序本质就是将优质内容提权，便于用户发现点赞进入热门排序。数值+1代表在时间倒序中向前提1个位置。设计思路如下：
其实不只是评论，很多信息流的展示也要考虑时效性的因素，当然排序算法是一方面，要鼓励用户进行高质量的创作还需要运营的持续投入。
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