排序规则说明

看近期有多少人去访问，也看这些访问离现在有多近。

点击热度占基础参与度的 55%。排名使用近 7 天按日去重的有效跳转数据，而不是把所有点击次数直接相加。重复点击受到去重和限额规则约束。

最近一天的权重为 1.0，往前每天递减 0.1，直到第七天的 0.4。也就是说，同样一次有效跳转，近期发生的对排名影响更大。

点击翻倍，热度分不会直接翻倍。 对数处理会压缩流量差距，再与全站最高加权点击比较，避免单靠大流量拉开过大的分差。

评价好不好、评价的人够不够多，两件事一起看。

用户口碑占基础参与度的 45%。算法采用 Wilson 置信下界，先对好评率做保守估计，再结合总投票数计算票量系数。没有投票时，口碑分为 0。

例如，只有 1 票且是好评，虽然表面好评率是 100%，但证据很少；100 票中有 90 票好评，反馈更充分。在相同的全站比较基准下，后者的口碑分会更高。

票多不等于口碑好，少量全好评也不等于满分。 这套算法兼顾评价倾向和样本数量；防刷规则用于减少异常影响，但不代表投票结果不会有偏差。

有热度、有口碑，还要看近期能不能正常连接。

点击与口碑合成后，会乘上可用率折减系数。默认公式是 30% + 70% × 近 7 天可用率：可用率为 100% 时保留全部参与度得分，为 50% 时保留 65%，为 0 时保留 30%。

随后再加一小部分保底轮换分，默认是 0.02 × 可用率。它给缺少点击和投票的站点一个基础分，并不保证获得固定位置，也不保证一定出现在头部分区。

没有可用率数据时，计算暂按 50% 代入。这只是缺少数据时的计算约定，不是实测结论。 在线与可用率反映连接情况，不认证模型真伪，也不保证资金安全。

数据会更新，分数也会有小幅随机浮动。

综合分默认每 10 分钟重新计算，每轮对参与计算的站点加入 ±5% 的随机浮动。基础分是 0.5 时，最终分可能落在 0.475 至 0.525 之间。这是分数浮动，不是名次上下浮动 5%。

因此，分数相近的站点更容易交换位置；差距较大时，单靠这点浮动通常不足以逆转。全站比较基准、近期点击和投票变化，也会影响同一站点的分数。

首页另有约 5 分钟的页面缓存，所以分数重算与页面显示可能存在时间差。刷新后名次没有立刻变化，不一定是计算没有执行。

赞助影响展示安排，具体名次仍由规则决定。

有效赞助安排站点进入对应头部分区，带“赞助”标识的站点优先展示；同类展示中按综合分排列。赞助合作不增加综合分，不支持指定或锁定具体名次。

头部分区有空位时，非赞助站按全站综合分顺序，在各分区间轮流补位。因此，头部分区同时包含赞助站点与自然补位站点，具体以站点标识为准。

“新站上榜”按收录时间从新到旧展示，是独立于综合排名的入口。这里的“新”表示近期被本站收录，不代表第三方刚刚开始运营。

假设一个站点经过前面的处理，点击热度分为 0.6、口碑分为 0.8，可用率为 90%。这三个数字用于演示，不对应任何真实站点；0.8 的口碑分也不等于 80% 好评率。