从对数函数来看STEEMIT的Reputation

从对数函数来看STEEMIT的Reputation

在STEEMIT上声望分(Reputation Score)是一个很重要也是一个很有意思的参数,虽然声望分并不能完全评价一个人在STEEMIT上的声望或者说影响力,但是大家包括好多机器人在内的STEEM用户,还是把声望分作为评价用户的标准之一。


(图源 :pixabay)

那么你知道声望分的增长规律吗?你是否好奇声望分的上限是多少,比如说是否会出现100分的用户?让我慢慢道来。

声望分是Reputation Number的直观表达

在STEEM中,并不直接存在声望分的概念的,而是存储一个Reputation Number。这个值和你文章/回复收获的net_rshares,简单来讲,你收获的点赞越多,点赞者的有效SP越高,点赞者的点赞百分比越大,点赞者的Voting Power越高,你的Reputation Number增长的越快。

相应的,如果有效SP高的用户大比例权重踩你的帖子,你的Reputation Number也会相应地减少。

Reputation Number的增加或者减少,可以看成是线性变化的,如果你用steemd.com查看你的Reputation Number,就会发现有人点赞或者差评时,变化明显。

我撰写本文时,当前的Reputation Number为:

而 @deanliu 的Reputation Number*为:

声望分(Reputation Score)则是Reputation Number的直观表达,毕竟把上边的数字直接贴给大家,大家很难知道其所代表的意义,况且因为数字太长,很难比较出哪个更大,但是如果说我76,而他75,这样是不是就比较直观了?

声望分的计算方式

既然说声望分是Reputation Number的直观表达,那么如何由Reputation Number计算得出声望分(Reputation Score)呢?

答案可以参考以下这两段代码(来源):

因为不同语言有不同语言的语法,但是我们不难注意到代码的核心机制是对Reputation Number应用以10为底的对数函数log10N

这样原本线性的Reputation Number就变成对数函数形式的声望分(Reputation Score)

声望分的增长速度

通过上边的计算公式,我们不难做出如下图形,声望分(Reputation Score)Reputation Number的对应关系。


图一: 声望分-20到70 / Reputation Score -20 to 70


图二: 声望分25到60 / Reputation Score 25 to 60

从上边两幅图中,我们不难看出,声望分越高,增长所需要的Reputation Number越多,增长起来愈加缓慢,事实上也是如此,大家从25增长到40一般都很容易,而60分以后想升一级就太难了。

根据上边的计算公式,我计算得出的结论是:

声望分每升9级,需要10倍于之前的Reputation Number, 每升一级大约需要1.3倍于之前的Reputation Number

举例说,你当前声望分为60,那么升级到61分,你需要让你的Reputation Number增长30%。所以如果你从25升级到60用了1年,那么从60到61分大约需要4个月。😱

声望分的有顶吗?

以前我也好奇过这个问题,声望分有顶吗?换句话说就是log10N有最大值吗?

这个问题要从对数函数的定义说起,对数函数的定义为(对数函数):

一般地,对数函数以幂(真数)为自变量,指数为因变量,底数为常量的函数。

原谅我初中没有好好学习,有点云里雾里的,但是如果换个角度,对数函数是指数函数的反函数,那么就好理解多了。

也就是说,对于log10N而言,相当于10的x次幂等于N,我们知道N,求x,那么x的取值范围(定义域)有限制吗?答案是没有,所以log10N的结果(值域)也就没有最大值的。

所以,STEEMIT上的声望分(Reputation Score)也是没有顶的。

但是,就好比每个人的财富值理论上而言是没有上限的,但是财富需要辛苦努力才能赚取得到一样,STEEMIT上据我所知,还没有声望分过85的用户呢。

快来看看前十名有没有你?

相关链接


This page is synchronized from the post: 从对数函数来看STEEMIT的Reputation

Your browser is out-of-date!

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×