我正在开发一个信息系统(在 C# 中)，该系统(当我的用户使用它时)收集关于哪些信息(表格和记录)的统计数据每个用户的请求最多，以及他/她最常使用界面的哪些部分。我正在使用这些统计数据使应用程序适应用户的需求，无论是界面呈现方式(例如:选项卡/ Pane 排序)还是使用经常查看的方式信息(例如:)在搜索结果/建议列表中显示更高。
我正在寻找一种算法/公式来确定这些对象对于特定用户的当前“热度”/相关性。每个对象的简单“点击计数器”是不够的，因为用户可能会在一段时间内非常频繁地查看某些信息，然后转到下一个，从而使旧信息的相关性降低。所以我认为我的算法还需要某种滑动/历史原则来解释应用程序中对象随时间变化的流行度。
所以，问题是: 有没有人有某种算法可以解释“随时间推移的流行度”？
最好对参数进行一些解释:)
谢谢!
PS 我看过其他帖子，例如 Popularity algorithm但我不能完全将它移植到我的具体案例中。感谢您的帮助。
最佳答案
与其尝试猜测用户想要什么，不如让用户设计信息的布局。
例如，My Yahoo 允许用户指定他或她想要查看的信息类型，以及信息在屏幕上的位置。
您的统计信息可用于向用户建议将信息放置在屏幕上的什么位置。基本上，系统可以建议将上个月访问最多的信息放在左上角。但理想情况下，每个用户都应该决定哪种信息布局对他或她最有意义。
关于c# - 自适应用户界面/环境算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2830885/