计算实体频率和新近度的算法？

Question

我有一个由不同用户打开的实体列表。我通过如下存储访问日期和时间来跟踪任何实体的每次访问：

public class Entity
{
  public int Id { get; set; }
  public virtual ICollection<AccessInfo> Accesses { get; set; } 
    = new HashSet<AccessInfo>();
}

public class AccessInfo
{
  public int Id { get; set; }
  public AccessInfoType Type { get; set; }
  public User User { get; set; }
  public DateTime DateTime { get; set; }
}

public enum AccessInfoType
{
  Create,
  Read,
  Update,
  Delete,
}

现在我正在尝试制作一种算法，根据新近度和频率这两个因素来过滤最想要的联系人。

我希望昨天访问 5 次的联系人优先于一周前访问 30 次的联系人。但另一方面，今天只访问过一次的用户就不那么重要了。

这个有正式名称吗？我敢肯定，人们以前曾进行过类似这样的频率计算，我想在花一些时间编码之前先阅读一下。

我想过计算最近一个月访问日期的总和并相应排序，但我仍然不确定这种方法是否正确，我想向专家学习。

return Entities
  .OrderBy(c =>
    c.Accesses
      .Where(a => a.Employee.UserName == UserName)
      .Where(a => a.DateTime > lastMonth)
      .Select(a => a.DateTime.Ticks)
      .Sum());

Answer 1

我会使用一种启发式方法，将点分配给实体以供访问，并对这些点使用某种衰减。

例如，您可以在每次访问某个实体时给它 1 分，并且每天一次将所有分数乘以 0.8 的系数

Answer 2

指数衰减正是您要找的。看到这个 link:

http://www.evanmiller.org/rank-hotness-with-newtons-law-of-cooling.html

计算实体频率和新近度的算法？

Algorithm to calculate frequency and recency of an entity?

c#

algorithm

frequency

frequency-analysis