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排名如何产生？
Paperank 衡量已观测到的社区关注。论文质量、结论可靠性与实际价值，仍然需要阅读和验证。
01 / 先选论文，再比较信号
时间筛选指论文的首次发表时间；“今日”按上海时间计算。近 7 天等选项选择该时间范围内发表的论文。当前信号是最近一次采集到的累计关注，并非这段时间内新增的关注。
02 / 四个社区来源，明确权重
Hugging Face40%
X30%
Reddit20%
Hacker News10%
以上为固定的目标权重，缺失来源的权重不分配给其他来源。分数是已观测关注的证据下界：例如只观测到 Hugging Face 时，最多获得 40 分，不能视为完整影响力评分。原始指标缺失显示“—”，无任何可评分社区信号时不输出分数。
03 / 控制规模与发表时间的影响
原始互动经过对数处理，在完整索引中按同主领域、相近发表年龄分组归一化。分组不足 20 篇时，退回同领域或全库比较，并在论文证据记录中说明。这个校准减轻规模和年龄影响；跨领域分数不能视为研究价值的精确测量。
GitHub Stars 和引用数量使用独立排序，不叠加进社区关注分。仓库关注不等于复现，引用也不等于认可。
04 / 承认数据的边界
公开互联网并非完整覆盖。X、Reddit 等来源的可访问性与覆盖情况会影响可观测信号；待接入、未找到、抓取失败有不同含义。原始记录和来源更新时间优先于单一分数。
历史索引仍在补全时，榜单只代表已入库论文。首次发表日期合并版本，更新论文不会重新获得“新论文”身份。