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广场作品排序推荐算法说明

📊 当前排序算法（简单版）

1. 最新排序 (latest)

ORDER BY pw.create_time DESC

• 逻辑: 按发布时间倒序
• 优点: 简单直接，新作品优先展示
• 缺点: 忽略作品质量，优质老作品难以被发现

2. 热门排序 (hot)

ORDER BY pw.like_count DESC, pw.create_time DESC

• 逻辑: 先按点赞数倒序，再按时间倒序
• 优点: 高质量作品排前面
• 缺点:
  • 老作品积累点赞多，新作品难出头
  • 没有时间衰减，不符合"热度"概念
  • 只考虑点赞，忽略浏览、评论等互动

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🚀 优化方案：智能推荐算法

方案一：时间衰减热度算法（推荐）

热度公式

热度分 = (点赞权重 × 点赞数 + 浏览权重 × 浏览数) / (发布时间距今小时数 + 2)^衰减系数

参数设置:

• 点赞权重: 10
• 浏览权重: 1
• 衰减系数: 1.5
• 时间基数: 2 (避免除零，新作品有初始优势)

示例计算:

作品A: 100赞, 1000浏览, 发布24小时
热度 = (10×100 + 1×1000) / (24 + 2)^1.5 = 2000 / 132.3 ≈ 15.1

作品B: 50赞, 500浏览, 发布2小时
热度 = (10×50 + 1×500) / (2 + 2)^1.5 = 1000 / 8 = 125

作品B虽然数据少，但因为新鲜度高，热度分更高！

SQL实现

SELECT pw.*,
  (10 * pw.like_count + 1 * pw.view_count) / 
  POW(TIMESTAMPDIFF(HOUR, pw.create_time, NOW()) + 2, 1.5) as hot_score
FROM plaza_work pw
WHERE pw.status = 'published' AND pw.audit_status = 'approved'
ORDER BY hot_score DESC

方案二：威尔逊得分算法（适合评分系统）

如果未来加入评分功能，可使用威尔逊得分：

威尔逊下界 = (p + z²/2n - z × √(p(1-p)/n + z²/4n²)) / (1 + z²/n)

其中:
- p = 好评率 (点赞数 / (点赞数 + 踩数))
- n = 总投票数
- z = 置信度系数 (95%置信度时 z=1.96)

方案三：多维度评分算法

综合评分公式

总分 = 质量分 × 40% + 热度分 × 30% + 新鲜度分 × 20% + 互动分 × 10%

各维度计算:

1. 质量分 (0-100):

   质量分 = MIN(点赞率 × 100, 100)
   点赞率 = 点赞数 / MAX(浏览数, 1)
   

2. 热度分 (0-100):

   热度分 = MIN((点赞数 × 10 + 浏览数) / 平台平均热度 × 50, 100)
   

3. 新鲜度分 (0-100):

   新鲜度分 = MAX(100 - 发布小时数 × 2, 0)
   

4. 互动分 (0-100):

   互动分 = MIN((点赞数 + 评论数 × 3) × 2, 100)
   

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🎯 推荐的实施方案

第一阶段：实现时间衰减热度算法

修改 PlazaWorkMapper.java:

@Select("<script>" +
        "SELECT pw.*, u.nickname, u.avatar_url, " +
        "  <choose>" +
        "    <when test='sortBy == \"hot\"'>" +
        "      (10 * pw.like_count + 1 * pw.view_count) / " +
        "      POW(TIMESTAMPDIFF(HOUR, pw.create_time, NOW()) + 2, 1.5) as score " +
        "    </when>" +
        "    <otherwise>" +
        "      UNIX_TIMESTAMP(pw.create_time) as score " +
        "    </otherwise>" +
        "  </choose>" +
        "FROM plaza_work pw " +
        "LEFT JOIN user u ON pw.user_id = u.id " +
        "WHERE pw.status = 'published' AND pw.audit_status = 'approved' " +
        "  AND pw.is_public = 1 AND pw.is_deleted = 0 " +
        "<if test='taskType != null and taskType != \"\"'>" +
        "  AND pw.task_type = #{taskType} " +
        "</if>" +
        "ORDER BY score DESC " +
        "LIMIT #{offset}, #{size}" +
        "</script>")
List<Map<String, Object>> findPublicWorksList(
        @Param("taskType") String taskType,
        @Param("sortBy") String sortBy,
        @Param("offset") int offset,
        @Param("size") int size
);

第二阶段：添加智能推荐排序

增加新的排序方式 recommend：

// DTO中添加
public enum SortType {
    LATEST,      // 最新
    HOT,         // 热门（时间衰减）
    RECOMMEND,   // 智能推荐（多维度）
    QUALITY      // 高质量（点赞率）
}

第三阶段：个性化推荐

基于用户历史行为（浏览、点赞的作品类型）推荐相似作品：

1. 统计用户最喜欢的任务类型（task_type）
2. 统计用户最喜欢的模型（model_name）
3. 提取用户点赞作品的标签
4. 计算作品与用户偏好的匹配度

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📝 实施建议

立即实施（基础优化）

✅ 实现时间衰减热度算法
✅ 添加高质量排序（按点赞率）
✅ 优化数据库索引

短期计划（1-2周）

🔄 添加多维度评分算法
🔄 实现推荐排序
🔄 添加排序参数配置化

长期计划（1-2个月）

⏳ 个性化推荐系统
⏳ 机器学习推荐模型
⏳ A/B测试不同算法效果

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🔧 审核接口补充说明

当前审核接口功能

1. ✅ 查询待审核列表
2. ✅ 单个审核
3. ✅ 批量审核
4. ✅ 审核统计
5. ✅ 审核历史

可能需要的补充接口

1. 撤销审核（管理员误操作）

POST /admin/plaza/audit/revoke
{
  "workNo": "WORK-xxx",
  "reason": "误操作，需要重新审核"
}

2. 审核详情查询（含完整上下文）

GET /admin/plaza/audit/detail/{workNo}
// 返回：作品信息 + 作者信息 + 历史审核记录

3. 快捷审核（一键通过前N个）

POST /admin/plaza/audit/quick-approve
{
  "count": 10,  // 通过最早的10个待审核作品
  "taskType": "text_to_image"  // 可选：指定类型
}

4. 违规关键词检测（AI辅助审核）

GET /admin/plaza/audit/keyword-check/{workNo}
// 返回：敏感词检测结果，辅助人工审核

5. 审核员工作量统计

GET /admin/plaza/audit/admin-stats?adminId=1&startTime=xxx&endTime=xxx
// 返回：某审核员的审核数量、通过率等

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💡 是否需要补充以下功能？

请告诉我您需要：

1. 优化排序算法 - 实现时间衰减热度算法？
2. 补充审核接口 - 需要哪些额外的审核功能？
3. 个性化推荐 - 是否需要基于用户行为的推荐？
4. 违规检测 - 是否需要AI辅助审核（敏感词过滤）？

我可以立即为您实现！