为了查找趋势主题，我将标准分数与移动平均数结合使用：
z-score = ([current trend] - [average historic trends]) / [standard deviation of historic trends]
(Thank you very much, Nixuz)
到目前为止，我的做法如下：
不管是什么时候，对于历史趋势，我只需回到24小时前。假设我们现在有1月12日下午3:45：
当前趋势=点击率[1月11日，3:45-1月12日，3:45]
历史趋势=点击率[1月10日，3:45-1月11日，3:45]+点击率[1月9日，3:45-1月10日，3:45]+点击率[1月8日，3:45-1月9日，3:45]+…
但这真的足够吗？如果我总是在00点开始，不是更好吗例如，对于相同的数据（下午3:45）：
当前趋势=点击率[1月11日，0:00-1月12日，0:00]
历史趋势=点击次数[1月10日，0:00-1月11日，0:00]+点击次数[1月9日，0:00-1月10日，0:00]+点击次数[1月9日，0:00-1月9日，0:0]+。。。
我相信结果会有所不同但哪种方法能给你更好的结果呢？
我希望你理解我的问题，你能帮助我：）提前谢谢！
最佳答案
我认为，你可能看到的问题，你目前的实施是，23小时前的热门话题正在影响你的排名。我看到你新提议的实现的问题是，你在午夜把板子擦干净了，所以昨晚晚些时候很热门的话题在第二天一大早就不会很热门了（但它们应该如此）。
我建议你考虑实现一个digg风格的算法，其中一个主题的热度随着年龄的增长而衰减。你可以通过计算过去24小时每个时段的点击率/小时数，然后将每个时段的得分除以该时段发生的前几个小时。把24节课加起来得到分数。
热度=（24/24分）+（23/23分）+…+（分数2/2）+分数1
其中score24是一个主题在24小时前的一小时内获得的“点击”次数（可能不是准确的点击次数，而是该小时的标准化得分）。
这样，24小时前热门的主题仍然会被计算在算法中，但不会像一小时前热门的主题那么重要。
关于algorithm - 标准分数的时间表，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/1003162/