以最小分組按比例混排的文章列表

內容型網站的文章列表通常都是根據發佈時間順序排列，或者根據閱讀次數降序排列，或者根據回覆、評論次數降序排列,或者根據一個熱度算法升降序排列，這樣的好處顯而易見——可讓用戶得到做重要的、最新的內容。

不過，這裏可能會存在一個問題就是：

當內容並非單一類別時，這樣的分類方法可能會讓用戶感受到網站內容的單一性。

好比按照時間順序排列的文章列表，可能編輯在這一時間統一去處理‘手機’類別的文章，這就會形成網站的文章列表中的前面不少條甚至整版都是關於手機的文章，這會讓用戶認爲：這個網站的手機內容不少，或者太多了。這對於喜歡‘手機’這類文章的用戶固然很好，但可能會下降其餘用戶的訪問體驗。

再好比按照評論多少順序排列的文章列表，你會發現一些《編程語言特性對比》，《中國XXX公司推出徹底自主研發操做系統》這樣的文章老是在前面，儘管像《Linux的18個實用技巧》這樣的文章可能比前面兩個文章的價值更大，但不能否認，某些‘易感文章’就是會吸引大量的評論，這樣單一的排序方法極可能會讓用戶以爲這個網站沒什麼重要的價值。

再好比熱度排序算法，如今市面上有不少熱度排序，這些算法的目的就是選出時下最熱的，用戶最感興趣的文章。用戶會認爲這個網站真的很酷、很快、很潮，緊跟這個時代的步伐。

可是，

這些排序都是基於網站現有用戶的數據，也就是說，這樣的排序會讓現有的網站用戶感受很好，但對於新來的用戶呢？

若是新用戶和大部分的老用戶（也就是爲排序算法提供數據的主力用戶）是同一類人（同一職業或者愛好，好比都喜歡NBA，或者都是程序員），新用戶會很是容易融合進網站現有的環境；

若是新用戶和老用戶是徹底不一樣的兩類人，那這個新用戶會認爲，這個網站不是個人菜！

這時候，你的網站或多或少能夠說已經被羣體無心識的綁架了，那麼你須要一種新的排序方式。

這個排序方式將經過‘文章熱度排序算法’取得最小分類的文章，並會結合用戶的訪問習慣提供針對性的文章列表，而且不會讓新用戶感到排斥，網站還會在必定程度上主導網站內容。

這個文章列表容納100個文章（這100文章會更新），咱們將每10個文章分爲一小組，整個網站有ABCDE五種類型的內容平均分佈。

普通分組可能會這樣分：

AABBCCDDEE[一組]，一共有10個這樣的組。

這個文章列表看起來會是這樣的：

AABBCCDDEEAABBCCDDEEAABBCCDDEEAABBCCDDEEAABBCCDDEEAABBCCDDEEAABBCCDDEEAABBCCDDEEAABBCCDDEEAABBCCDDEE

當用戶瀏覽一段時間，網站預判斷用戶可能對AD文章感興趣，對B文章通常，對C文章沒興趣或者討厭，這個文章列表可能會這樣：

AAADDDCCEB[一組] 咱們把用戶感興趣的AD文章放到前排而且增大在一個單元組中的比例，把用戶最不感興趣的內容減少比例並放到最後。甚至去掉： AAADDDCCEE。

另外網站還能夠直接控制這個文章列表來有針對性的吸引用戶羣。

好比AE都是購物相關的文章分類，而網站判斷到一個新用戶從某寶的外部連接進入的網站，那麼這個文章列表可能會是這樣：

AAAEEEBCD*[一組] 這樣的排序方式。

對於ABCDE這五個分類怎麼排序，或者說文章列表中的A類文章本身是怎麼排序的。。

對於單一類型的文章，就按照最傳統的三種排序方法嘍。