一篇博文被一个用户推荐，主要有两种情形：发自内心的欣赏推荐和友情推荐。因此，要评价一篇博文被推荐的份量，仅仅靠被推荐数量是不够的。把自己心中的大概思路说出来，一起探讨。

要衡量一篇文章被推荐的整体份量，则需要考虑每个推荐者的“推荐价值”，比如一个被推荐1000次，但只推荐别人10次的人的一个推荐，显然就显得“更重要”。如何量化个人的“推荐价值”，并不容易，是一个较为复杂的模型。影响个人“推荐价值”的因素可能包括：推荐别人文章的次数、活跃程度、平均单篇被推荐数、最高单篇被推荐数、是否好友等等。下面做一个定性的分析：

推荐别人文章的次数。推荐别人次数越多，则被友情回报推荐的机会越大，这种推荐，和文章本身质量关系不大。但也有人相当活跃，积极看文章，发自真心的欣赏文章，这就要考虑活跃程度。

活跃程度。这个不好衡量，相关因素应该包含发文量、评论量等等互动参数，又是一个复杂模型，没想好。

平均单篇被推荐数。结合推荐别人文章的次数，计算出一个“推荐价值”加权值。

最高单篇被推荐数。作为爆发力的一种体现，爆发值越高，个人“推荐价值”可能越高。

是否好友。则影响到是是否友情推荐。

这些分析限于科学网博文模型，实际上一个网络社区的博文质量还要考虑被收藏、被反对、小群体倾向等等因素，相当复杂。

一篇各项参数透明的博文量化被推荐的份量就如此困难，可以想象量化科研结果是多么困难的事情。还是期望学术圈能形成一种专业、正直、严肃、理想主义的良好人文环境，感性直觉的推荐比量化的分析可能更和谐。

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