通常，本文将重点关注如何在golos.io/steemit.com平台用户的品味和才能的指导下，获取有关受众喜好的信息。 提议的评级的基础是一种“口味”授权的想法。

谁想要有关Voice平台的更多详细信息，请查看此处 ；如果用三个字，请查看此处 。 Steam和Voice是兄弟，有细微差别，但它们对我们并不重要。

但是要阅读和理解本文，只需知道golos.io/steemit.com是一个博客平台（基于GOLOS / STEEM区块链，即以加密货币付款，但这并不那么重要）并且他们（或者，在GOLOS / STEEM区块链中，但这并不是那么重要）对于“某些”用户操作（例如，对于发表作者的文章，但要复杂一些），我们赢得了声誉，这是我们的基础。

即 本质上是该平台有一些积极分子，他们的整体声誉可以被视为其活动和成功的质量指标 。

现在到采样文章的想法的实质（即评级）

因此，我们有使用特定标签发布文章的博客用户。 如今，每天的用户活动至少会在每个平台上发布1000篇文章，没有人想要连续阅读所有内容，也不想错过任何有趣的事情。

即 物理上无法覆盖这么大的体积（对于我个人而言，当然可以，但是也许有“信息狂”，谁知道？）。

但是，如果您考虑一下，采用正确的方法，我们将不需要此。

思路如下：如果用户发布带有标签的某些材料（例如“ engine”），并从本地活动家那里获得喜欢，则他在标签“ engine”上的声誉+用户的总体声誉就会提高。 即 如果很多人喜欢这篇文章，那么它在此标签中的声誉将大大提高。 如果文章在用户看来是“马马虎虎”（=少数人会喜欢），那么声誉虽然会增长，但意义不大。 而且，如果您不喜欢它，那么作者的声誉甚至可能会变成“减号”。

即 通常，只要具有适当的声誉水平，就可以通过标签（已读主题）“引擎”准确地获得这样的“国家”专家。

反过来，“人民”专家也会阅读某人的文章，并用他的喜欢来奖励其中的一些人。 给他的“声音”（= like）一篇关于“发动机”的文章，在这篇文章中，他作为公认的专家，“人民”专家向我们发出信号，他认为她很有趣。 假设我们在“引擎”标签中没有这样一个“受欢迎”的专家，但是有十几个或更多的专家-事实证明，根据他们的喜好，我们可以为其他用户创建推荐内容的列表。

这是评级的主要思想和整体“盐分”。

因此，让我们再次简短地介绍一下。

• 每个用户都有共同的声誉
• 每个用户的声誉都是通过标签计算的
• 通过标签对文章评分进行计算
  
  即 普通用户的信誉→按标签的信誉→按标签的文章评分

例子

• Petya发表了带有“食品”标签的文章，Vanya 以X的声誉喜欢他。 因此，Petya现在在标签 “食品”上享有X的声誉 ，并且X的值将被视为其技能的指标。 同时，Petya在所有其他标签上的声誉为零（也就是说，就像在哈布雷上一样，没有文章-没有投票）。
• 一段时间后，Lena发表了带有相同标签“食品”的文章，并从我们的Petit收到了类似的文章。 Petya在用户中享有Y的声誉 ，她将以Lena作为食品的Y标签而闻名 ，而Petya 在食品中的Y标签也享有声誉 ，而X的声誉将在Lena上获得文章对“ food”标签的评级 。 即 文章的评分是由喜欢这篇文章的用户的标签的声誉决定的。 例如，如果从未使用“食品”标签发布过的人喜欢莉娜，那么从她那里获得的莉娜的文章将不会对此标签获得任何评分。

这给我们带来了什么？

• 该评级将满足大多数人的口味，因为它是由“公认的”平台专家形成的。 已被“大众认可”的平台专家认可文章的价值实际上可以确保大多数社区获得成功的机会很高（对于喜欢多数的人来说，标签的声誉会更高，反过来，对于最重要的是-这是系统中以一种品味委派的形式实现反馈的方式， 这是评级理念的基础 。
• 用户声誉一直在增长 ，并且随着用户数量的增加而不断扩大。 即 在标签上建立声誉并不断影响评分是不可能的。 为了使之成为可能，您需要发布吸引尽可能多的人甚至所有标签的文章。 随着系统中人数的增加，一个人的贡献将越来越少。 即 在这种情况下，几乎不可能操纵评级（实际上-因为我了解概率论，从我的角度来看，我可以是概率> 0的外星人）。
• 鉴于以上段落，我们不仅能免受作弊的侵害，而且还能免受机器人作弊的侵害 ！ 僵尸网络在这个生态系统中变得毫无用处。 撰写吸引人类灵魂的文章-无需输入验证码）
• 引入了某种标记的“专家”的概念。 女士发布带有“ recipe”标签的文章不会影响带有“ synchrophasotron”或“强子对撞机”标签的文章的声誉。 即 不断发布“印章”的人不会破坏他人的生活；每个人都有“利益圈子”。 ）
• 随着平台的普及，用户在标签中的声誉越来越高，即 这是一个不一致的数量，而且由于受众众多，我们将不会保持稳定（以偶像形式出现的动态变化）。
• 在这种情况下，重要的不是定量参数而是定性参数。 反过来，这也有益于平台本身，提供了激励更大受众“赢得心”的动力 。
• 好吧，当然，我们排除了自动上链因素，为什么我们需要它？

好吧，最有趣的是：实际上是什么？

但是在实践中，我们有以下几点：文章评级每天在golos.io平台上发布很多月。 根据用户的反馈，评级的想法很难接受（解释不是我的强项），但是一旦人们开始理解评级，他们便会热情地将其视为游戏化的一部分。 当然，该评级可以达到其主要目标-在文章中推荐“美味”。

当然，该平台每天没有很多策展人（=喜欢的策展人），仅在最近几周内，文章的数量就超过了1000，这无法让我们充分欣赏评分的所有魅力（尽管对于同一个steemit.com，讲英语的“兄弟”） ”，则活动性较高，而评分的动态性较高）。

最近，我开始并行发布该评级的第二版-针对初学者博客作者。 想法是相同的，唯一的区别是筛选出了声誉很高的作者的文章，即 “沙盒”的特殊评级。

这个评级选项令我感到高兴，因为平台规模较小，它：

• 完美展示初学者的原创文章；
• “最高”评级限制可防止一篇文章风格的作者停滞在评级中；
• 所有“萌芽”的初学者都是可见的，这对于平台的开发是一大优势。

聚苯乙烯

总的来说，评级的想法也很棒，因为它可以适应许多领域并获得相似的结果，例如，对于商店中的搜索结果或评论，这完全取决于您的想象力。