推荐中商品的热度时间衰减降权：牛顿冷却定律；贝叶斯平均

牛顿冷却定律

当前温度 = 上期温度 x exp(-(冷却系数) x 间隔时间)
当前热度分=上一期得分 x exp（-（冷却系数） x 间隔的小时数）

冷却系数越大下降越快；

df = df.withColumn("datediff", F.datediff(F.col("date"), F.col('action_date')))
df = df.withColumn("exp", F.exp(-F.col('datediff') * cooling_coef))
df = df.withColumn("finish_rate", F.col("finish_rate") * F.col("exp")

贝叶斯平均

参考：https://www.jianshu.com/p/013962452b12/
https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/121222067

IMDB（贝叶斯平均）
score=(v/(v+m))*R+((m/(v+m)) *C

R： 某电影投票平均分

v ： 有效投票人数

m： 最低投票人数,1250

C ：所有电影平均值