StumbleUpon 是目前互联网上最老牌也最成功的个性化推荐服务。它创办于 2002 年初，目标很简单，“help people discover interesting or informative web content that they wouldn’t have thought to search for.”这里面直接突出了“search”和“discover”的区别，这点我非常同意，当你明确自己需要什么的时候，search 有用，但当你漫无目的的游逛的时候，你需要的是 discover。最近正好看到一篇不错的文章，也是在说这个问题，“Finding, Locating, Discovering”。

在 StumbleUpon 身上有一段儿传奇的经历。2007年5月，eBay 花了 75 个 million 的美刀把 StumbleUpon 收入囊中，而且据说当时 Google 对它也很有兴趣。但在归入 eBay 旗下之后，StumbleUpon 并没有取得预期的更大的发展，反而星光暗淡停滞不前了。其实这倒也没什么，要知道绝大多数类似的收购案例都是差不多的结局。但令人意外的是，差不多一年半以后，StumbleUpon 的两位创始人 Garrett Camp 与 Geoff Smith 又把它从 eBay 手里买了回来！算是拯救自己的孩子于水火了。无独有偶，据报道，eBay 刚刚把它2005年收购的 Skype 又给卖了出去。eBay 不好好搞自己的拍卖，当起了高科技二道贩子，让人无语啊。

好了，言归正传，说说 StumbleUpon 的算法吧。毋庸置疑，算法绝对是 StumbleUpon 的 top secret，外人是不可能知道确切情况的。所以我这里给出的，只是某位高人经过不断实验得到的推测。

具体的推理过程大家可以看那篇 blog，我这里直接给出结果：用来衡量一篇文章在 StumbleUpon 系统内得分的公式。假设 stumbler a 提交了一篇文章 d，d 属于 domain D。

这里面最重要的一个参数，就是 A -“stumbler audience”。stumbler 指的就是使用 StumbleUpon 的用户，所以顾名思义，stumbler audience 大概说的就是一个 stumbler 在 StumbleUpon 系统内的权重，它由下面三个主要因素构成，

• Number of fans
• Number of thumbs up and down you have given
• Stumble thumb bonus – increase to score based on number of thumbs received on a page.

这个公式的大意可以理解为，文章 d 的权重，等于最初的提交者贡献的得分，加上后续 stumble up 用户贡献的得分，再减去后续 stumble down 用户带来的负面影响。
公式具体的解释如下，
1）第一个加号之前的部分，表示 a 的权重，除以 a 在 domain D 内总共提交的文章数。
2）第一个求和部分，表示后续的 stumble up 用户做出的总体贡献。alpha 是 stumble up 操作的调和参数。gamma 表示“organic bonus”，是一个预设值，是对使用了 StumbleUpon Toolbar 的额外加分。delta 表示“nonfriend”惩罚因子，用来减弱无/少 friends 用户的影响力。
3）第二个求和部分与前面这个类似，表示后续的 stumble down 用户对总体得分造成的影响。
5）N，比较奇怪，高人文章里说是一个随机数，不过我没太搞明白为什么要加这么一个参数。

不知道是高人的英文写作水平有问题，还是我的英文阅读能力不行，反正高人的这篇文章看起来非常晦涩，如果我这里的理解有什么问题的话，大家一定帮忙指出来。

延伸阅读：Social Media排序算法的四种模式，旁观者 – 郑昀

最后插一句，汪峰的新专辑《信仰在空中飘摇》，非常之好听，强烈推荐！