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新浪微博的话题里的热门微博是怎么算的
　　1. 单位时间内：转发数 评论数 点赞数 以及 转发/评论数/点赞 账号的质量（如 粉丝、微博、二次转发）　　2.审核人员 人工筛选。 （太硬的广告直接擦卡！　　3.发布微博的账号质量，如果这个账号被拉人新浪黑名单，呵呵。永远别指望上热门。 一般的企业账号是不收录的。　　4.止于算法，新浪热门微博的运营人员都不知道， 应该可以问下新浪热门微博的 PM和程序狗，大概只有他们自己知道。　　5.这个算法 经常出错。
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站方会适时对特定类型的内容做加权处理。过期内容由机器自动下榜、热门微博榜24小时榜每小时更新前24小时内产生的内容。详见《微博社区管理规定(试行)》3：1、热门微博的热度数值是根据该微博转、 图片长微博降权、信用积分低于75分的用户发布内容不上榜。详见《微博社区公约》2，和热度权重相加:14、被用户举报并判定违反社区公约的内容，即时变化、兴趣，同时还提供多种分类维度的阅读形式。（绑定手机帐号，热门微博榜单也会根据每条微博的热度。4。2、周榜，算出热度基数.10、 外链降权，下榜行为由@微博管理员 监督并执行；对应的也会对热门微博上有碍阅读体验的内容类型进行降权调整，即形成了热门微博榜。第四章 热门微博下榜规则存在违规行为的用户和违规内容将会被下榜。2、赞数和微博发布时间等各项因素、生活：热门微博的上榜，更新时间 2014，站方会依据用户喜好不断完善这些分类。5、所发微博含多图加权。4、热门微博榜小时榜每小时更新上个小时内产生的内容。第二章 热门微博上榜规则单位时间内全站发布的微博、 相似内容第二条降权。4。热门微博上榜规则如下:41 热门微博热门微博是微博上提供最新最热优质内容阅读服务的一项产品、涉及商业营销类内容不上榜，第2条内容热度降权。2，同一用户最多有2条内容上榜、所发微博含站内长微博加权、 同一时段榜单、真实用户（由站方反垃圾策略确定）的转发，按照热度由高至低排序：1、本地以及微博原生态等多种分类优质内容阅读服务。第五章 附　则本规则自日起施行、完善个人资料。一旦有调整优化@热门微博 将会提前公示。3、赞都会实时影响上榜微博热度、 非原创段子类帐号降权。3、所发微博含双#话题加权，由高到底、月榜等时间榜单，为更好的保障用户阅读效率和质量：1。热度加权，确保一个更完善的内容消费生态、实名用户加权。过期内容由机器自动下榜，得出最终热度值，同时达到激励微博上内容作者更好的创作和推广内容的目的。3，包括娱乐、认证用户等）热度降权，提供小时榜。第一章 总 则热门微博榜以热度为标准进行排序、下榜以及权重规则的公示，特制定以下管理规范，主要包括热门微博管理规范（试行版）日 17、24小时榜，会由机器计算热度增量。第三章 热度权重规则为了不断提升社区用户的阅读体验：1
我问的是是新浪微博 话！题！下！的热门微博！！而不是一般的热门微博。
话题下的热门微博需要在热门话题的基础上，再加上热门的话题。话题要热门的话，也是需要网友的大量讨论的。要成为热门话题的热门微博，最好的方法是根据热门报道，自己想一个简单明确，网友感兴趣关系的话题，并且申请这个话题的主持人，这样你的话题微博可以设置置顶。成为主持人后，尽量鼓励网友讨论，不仅话题需要是网友们感兴趣的和关心的，如果可以的话，准备一样礼物进行抽奖，用来吸引网友讨论话题，这样讨论转发评论会多一些的。祝你成功登上热门话题下的热门微博～希望帮到你～
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你可能喜欢阅读下文，回答问题。开放关键是“开” 1.开放，是热门话题，这里单说一个“开”字。2.首先，要把眼睛睁开。盲人摸象，曰如柱，如扇。夜郎自大的封建帝王，以中央之国自居，唯我独尊，亦在于闭塞眼睛，不去看世界的变化，以至痛斥西洋代数、几何为“邪术”，大骂火车、铁路乃“至拙愚之器”。如此，我们在固步自封而不思进取的心安理得中落伍，自己发明了火药，末了支敌不过列强的坚船利炮。而今，世界新格局正在形成，新技术革命飞速发展，中国正处在关键时刻。不睁眼看这个机遇与挑战并存的世界，不睛眼看与世界先进水平的差距，仅仅盯着锅里有煮的，身上有穿的，怎么会有开放的紧迫感？3.其次，思想要放开。纳百川友成江河，积小丘以成五岳。我们是唯物论者，不能因为青霉素是西方发明的，患了炎症而忌用。相反，倒是马克思主义者最讲拿来，也最善于拿来。马克思的哲学，就“拿”了黑格尔、费尔巴哈的东西。列宁在七十多年前就指出：“乐于吸收外国的好东西；苏维埃政权加普鲁士的铁路秩序加美国的技术和托拉斯组织加美国的国民教育等等等等……等于社会主义。”尺有所短，寸有所长，资本主义的某些管理经营方式确有可取之处，社会主义要发展生闻力，不断满足人民群众日益增长的__________、_________的需要，就要在发挥自身优越性的同时，学习、借鉴资本主义国家的一切反映社会化生产规律的_____________与__________——这一亦如青霉素一样，没有政治性。4.明乎此，就敢于把步子迈开了。敢想敢做。眼下，有些地方步子迈不开，是因为旧观念时隐时现，时起时伏，在战战兢兢地问姓“资”还是姓“社”的疑惑中，时间过去了，人家前进了。而深圳一往无前，迈开步子不停地走，就创造了今天一天创汇顶过去年一年的奇迹。5.由此看，眼睛睁开是基础，思想放开是关键，步子迈开，社会和经济的发展是目的。6.&归根到底，改革开放少不掉一个“开”字。 1.第3自然段讲到“马克思主义者最讲拿来，也最善于拿来”。我们课内学过我国著名作家______________的文章______________也提出要拿来，他提出“拿来”的原则即是___________。2.划分第2小节划线句的层次，第一层的最后一个词是__________，关系为______关系。 3.第2自然段中“封建帝王以中央之国自居”，“痛斥西洋代数、几何为‘邪术’的原因是□□□□、□□□□、□□□□。（用语段中的成语回答） 4.第3自然段中画线处应填入的词语最恰当的一项应为_____________项。A.&&文化生活&物质生活&经营方式&管理方式B.&&物质生活&文化生活&经营方式&管理方式C.&&物质生活&文化生活&管理方式&经营方式D.&&文化生活&物质生活&管理方式&经营方式5.第3自然段主要运用的论证方法为____________项。A.对比论证法&例证法&&&&&&&&&&&&&&&&& B.例证法&比喻论证法C.例证法&引证法&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& D.引证法&比喻论证法 6.作者在论述时讲了两点：首先：____________________，其次：_____________，这两点的顺序能否颠倒？为什么？_________________________________________________7.按照作者的观点，有些地方步子迈不开的根本原因是______________________________。
1.鲁迅 《拿来主义》取其精华，弃其糟粕&2.“变化”&因果&3.夜郎自大、唯我独尊、固步自封&4.B&5.C&6.要把眼睛睁开&思想要放开&不行&原因有两点：（1）照应了后文的“眼睛睁开是基础，思想放开是关键”的顺序&（2）本身两点之间是层进式的关系&7.思想没有放开
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想组建自己的数据科学团队?请先回答这几个问题 11:05:47&|&编辑：hely&|&查看：&|&评论：
为了让数据科学团队能更高效地工作，数据科学家必须要被团队成员、用户和公司决策者所信任。在组建团队的过程中，要招聘那些真正认同公司价值观的人，因为他们日后将给公司造成的影响是非常巨大的，或好或坏，他们做的决策可能会塑造公司的未来。
Jeremy Stanley是日用杂货当日送达初创企业Instacart主管数据科学的副总裁，Daniel Tunkelang是前LinkedIn的数据主管。作为在数据科学领域身经百战的老将，他们在这篇文章中为那些想打造一支属于自己的数据科学团队的公司CEO们提供了一些建议，主要涵盖了这几个问题：
你想实现什么样的目的?
你是否应该在数据科学上进行投入?
何时应该开始组建数据科学团队?
你应该将数据科学团队放在公司的什么位置上?
如何打造一个尊重和重视数据科学的公司文化?
你可能很难相信，&数据科学家&在2008年才开始成为一个真正意义上的职业头衔。当时，为了迎合市场对数据分析、工程学和产品这种跨学科技能人才日益增长的需求，Facebook的Jeff Hammerbacher和LinkedIn的DJ Patil率先提出了&数据科学家&这个概念。今天，市场上对数据科学家的需求极其旺盛，越来越多的公司都想更好地了解如何打造一支属于自己的数据科学家团队。
作为在数据科学领域身经百战的过来人，Jeremy Stanley和Daniel Tunkelang已经见识了不同行业的不同公司在不同发展阶段在打造数据科学家团队方面的成功和失败案例。他们发现，这里面的挑战不仅在于如何招聘顶尖的数据科学家，还包括如何最大限度地发挥他们的价值，以及如何在日趋激烈的人才竞争中留住他们。
在这篇文章中，我们为那些想打造一支属于自己的数据科学团队的公司创始人提供了一些建议。
第一个问题：你想实现什么样的目的?
数据科学主要有两个方面的功能：
一是改善用户所使用的产品;
二是为公司决策提供支持，改善决策质量。
数据驱动型产品利用数据科学和工程学来持续改进产品性能，例如，提供更好的搜索结果、更个性化的推荐等等。
数据决策科学利用数据来分析业务指标，例如增长数据、用户黏性数据、盈利点和用户反馈数据等，从而为制定公司战略和关键性的业务决策服务。
两者的区别可能看起来非常显而易见，不过在打造和扩充自己的数据科学团队的过程中，记住这两者之间的区别非常重要。接下来我们就详细探讨这两点。
1.1利用数据科学打造更好的产品
数据产品可以利用数据科学去提升产品的性能表现。他们依靠的是这样一个良性循环：产品搜集用户使用数据，这些数据成为算法素材后再反过来为用户提供更好的产品使用体验。
那么在搜集到数据之前是怎样的呢?你的产品的第一个版本必须解决数据科学称之为 &冷启动& 的问题，也就是说产品的初始版本必须提供足够好的体验才能够启动 &数据搜集&数据驱动产品提升& 这个良性循环。要想做到这一点，这就需要依靠产品经理和工程师制定足够好的解决方案。
例如，当用户打开Instacart应用的时候，这款应用会在 &再次购买& 栏向自动给用户展示他们最近购买过的日用杂货品。这是一个用户很喜欢的功能，不过它几乎用不到数据科学或是需要足够多的数据来支撑。只有当我们为用户推荐一些他们之前没有购买过的商品的时候，这时数据科学才能发挥它真正的作用。例如，要向A用户推荐他之前从未购买过的商品，这就需要数据科学家对所有用户的购买行为进行分析，从而确定和A用户比较类似的B用户，然后再根据B用户过去的购买行为来为A用户推荐商品。这就是数据科学利用数据创造价值、从而使用户更容易地发现他们自己可能没发现的好产品的一个案例。
为了改善产品，数据科学家必须和工程师进行持续而紧密地合作。此外，你还需要决定是产品科学家自己去落实产品改进方案还是与工程师一起去落实。这两种方法都可以，不过最好能对其进行规定，让它成为公司员工人人皆知的一个流程与规范。
1.2使用数据科学为做出更好的决策提供支持
数据决策科学利用数据分析与可视化来为公司业务和产品决策提供支持。公司里可能谁都有可能是决策者，例如产品经理对如何制定路线图的优先级进行决策，公司高管对公司层面的战略性问题进行决策。决策科学问题涉及的范围很广，不过它们有一些共同的特点。第一，它们是公司之前尚不需要解决的一些新问题;第二，它们通常是主观性的问题，需要数据科学家在有未知变量和缺少上下文的情况下处理的问题。第三，它们通常是非常复杂的问题，问题的不同部分之间缺少明确的因果关系。与此同时，决策科学问题又是可以衡量且影响非常重大的，做出决策后能对业务产生具体而重大的影响。
上面说得听起来很像数据分析，事实上，数据分析和数据决策科学之间的差别并不是一直都非常清楚的。不管怎样，决策科学要做的事远不限于仅仅是制作报告和图表。数据科学家不应该做那些利用市场上现有的商业智能工具就能完成的工作。
在LinkedIn，公司管理团队就曾利用数据决策科学做出一个非常关键的商业决策：有关在搜索结果中其他会员资料的可见性。在之前，只有付费用户才能查看自己三度人脉网络里成员的全部资料。这种可见性规则非常复杂，LinkedIn想对其进行简化，但同时又不想影响自己的营收。其中的风险还是很大的。
最后提议的可见模型是对非付费用户每月的使用进行限制。LinkedIn的决策科学家利用用户历史行为来预测这个改变对营收和用户黏性可能会造成的影响。这个分析必须在一个模型上推断过去的行为从而在另一个完全不同的模型上预测用户未来的行为。结果证明，新的可见性规则不仅对公司业务产生了积极影响，同时也让数百万用户更加满意我们的产品，它还帮我们卸下了之前产品开发中规则过于复杂的沉重负担。有些用户抱怨新的可见性规则方面对查看资料上做出的限制，然而这部分人正是LinkedIn认为应该付费使用自己产品的用户。在数据决策科学的帮助下，这个项目非常成功。
并不是所有的决策都需要依靠数据决策科学。有些决策太无关紧要，所以不值当在数据决策科学上进行大量投入。还有一些决策可能非常重要，但缺乏需要的数据对其进行有意义地分析。在这种情况下，就需要依靠直觉和实验。
数据决策科学和数据产品需要的技能有的是类似的，很少数据科学家能在这两个方面都非常擅长。数据决策科学依靠的是业务和产品感觉、系统思维能力和优秀的沟通能力。数据产品需要的是机器学习知识和产品级别的工程技能。如果你的数据科学团队规模还很小，你可能需要找一个在这两方面都比较擅长的超级英雄。当团队规模慢慢变大后，你最好能招在这两个方面分别比较擅长的人才。
第二个问题：你是否应该在数据科学上进行投入?
数据科学并不适合所有公司。只有当它对公司成功与否至关重要时，你才需要在数据科学上进行投入。在你决定是否投入打造一支数据科学团队之前，建议先问自己下面这四个问题：
2.1你决心利用数据科学来为制定战略决策服务或是打造数据驱动型的产品吗?
如果你还不确定是否会利用数据科学为制定战略决策服务或是打造数据驱动型的产品的话，那么建议暂时不要招聘数据科学家。
只有当你决心打造一个数据驱动型的决策文化时，数据科学才能更好地为制定战略决策服务。你可能并不是一开始就需要它，不过要招到合适的数据科学家是需要一定的时间的，让数据科学家了解你的数据和业务同样是需要一定的时间的。在你打算利用数据科学驱动决策之前，这些工作都需要提前做。
数据驱动型产品可以通过利用数据持续改善和优化产品，从而创造更多的价值并取悦更多的用户。如果你这些在你的产品路线图上，那么你应该尽早招数据科学家进来。数据科学家可以在产品设计、数据搜集和系统架构等方面做出关键性决策，这对于打造一款真正优秀的产品非常重要。
2.2你能够搜集到你需要的数据并且让数据驱动行动吗?
公司的创始工程师可以依靠很少产品和设计指导的情况下就能开发一个最小可行性产品。数据科学则需要大量的数据。推荐系统依靠监测你的产品来追踪用户行为，优化业务决策则需要依靠对关键性的活动和输出进行精密测量。
光搜集数据是远远不够的，只有数据能够真正驱动行动的时候，数据科学的价值才能显现。数据应该去推动产品的迭代完善，同时能够驱动公司的关键绩效指标(KPI)。
为了真正落实这一理念，这就需要在全公司范围内明确每款产品需要搜集什么数据，同时制定清晰的搜集和维护数据的架构和流程。这需要数据科学家、工程师和产品经理的协同配合，而所有这些又都需要管理层的支持和承诺。同样的道理，数据驱动型决策也需要公司CEO自上而下的支持和决心，确保全公司都能决心依靠数据来做决策，而不是依靠依靠职位高的人的意见进行决策。
2.3你搜集的数据里有足够多有用的信号来帮你获取有意义的见解吗?
很多人将大量数据和数据科学等同起来，然而数量并不是一切。真正的数据科学是从噪音中的数据里提取有用的数据信号。
有用的信号不光取决于数据量的大小，还取决与信号和噪音的比例。举个例子，一个广告产可能会从数十亿的广告曝光中搜集数据，然而只有少数用户与广告互动的情况下才是真正有用的数据信号。因此，通常情况下大量的数据只能产生少量有用的信号。
2.4你是否需要让数据科学成为你的核心竞争力，或是否可以将数据科学工作外包出去?
要打造一支数据科学团队是非常困难而且是需要大量资金支持的。如果通过外包就能完全满足你在数据科学方面的需求的话，那么不妨将这项工作外包出去。有人建议可以明智地利用外部的顾问来做这项工作，不过还有一个更好的建议，那就是通过利用市场上现有的产品和解决方案来获取数据、创建模型、实现自动化操作并给出关键的分析报告。它可能不是专门为你的需求量身定制的完美解决方案，不过为了能快速推进业务、同时能够让核心团队成员专注在能创造最多价值的工作上，在这方面做一点点妥协也是值得的。
你什么时候需要将数据科学作为自己的核心竞争力呢?如果数据科学正在解决对你能否成功起着至关重要作用的问题的话，这时你就不能将这项工作外包出去了。市场上现有的解决方案很多时候也非常死板不灵活。如果你的公司正在尝试利用一种独特的方法解决一个新问题的话(例如搜集全新类型的数据或是以全新的方法使用数据)，这时市场上现有的解决方案可能就无法满足你的需求了。
&(Jeremy Stanley 在位于旧金山的 Instacart 总部)
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