单帖体验函数及拉黑定理
发帖体验 ， 取决于愉悦指数.愉悦指数越高 ， 发帖体验就越接近期望;反之 ， 愉悦指数越低 ， 体验就越偏离期望 。一般地 ， 帖主愉悦指数的高低随两种跟帖量的密度变化而变化:肯定性跟帖量D的密度x ， 否定性跟帖量d的密度y.我们们定义:肯定性跟帖量的密度x=D/h ， 即每小时获得的肯定性跟帖量;否定性跟帖量的密度y=d/h,即每小时获得的否定性跟帖量.据此 ， 假设c为表征帖主文字功底的个人技术系数 ， 而且假定跟帖密度自帖子发出之后6小时之内的随时间波动量可以忽略不计 ， 那么我们可以暂不考虑微分方程或差分方程的情形 ， 而直接引入一个二元函数以描述愉悦指数P与跟帖密度之间的上述变化关系:P=x/y +c上式称为帖主的单帖体验函数 ， 它表明当y企稳时 ， 愉悦指数与肯定性跟帖密度正相关（positive correlation）,即二者呈同向变化;当x企稳时 ， 愉悦指数与否定性跟帖密度负相关(negative correlation) ， 即二者呈反向变化.根据公式P和古典概率定义 ， 无论假定每一个粉丝或潜在吐槽者的跟帖概率相等抑或不相等 ， 我们显然都可推出下述两个重要定理:粉丝定理:单帖愉悦指数随粉丝跟帖概率的加大而递增 ， 反之则递减.拉黑定理:单帖愉悦指数随拉黑量的加大而递增 ， 反之则递减.在时间和流量资源有限的环境下 ， 上述定理诠释了为什么粉丝较多的帖主更容易获得较好的单帖体验 ， 也解释了拉黑累积量和单帖拉黑量较多的帖主通常具有更高的单帖愉悦指数.
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