早期digg 正是由于公众的广泛参与而流行起来，也因为有人作弊而衰弱下去。 一个公正的排名系统要基于一个公正的信誉系统。
Google 是如何做的
PageRank, PageRank 算法就像一个投票器，推荐信。PageRank 越高的内容引用了的文章，这篇文章的PageRank 也越高。
如何构建一个基于用户行为的评分系统
阅读越久，评分越高。一篇文章只有被人阅读了才能算真的产生价值了，没有人阅读再多的vote 也是枉然。那么有人要故意提升某篇文章的评级，就会大量注册空账号，打开页面来提升评级。这么做的话，每个账户一个时间段内只能给一篇文章提升等级，作弊的成本也是不小。为了避免这种情况的发生。可以采取如下办法: 给每一个用户评级. 评级越高，他/她停留阅读的时间产生的加权越高。
这就需要一个公正的评分系统。也就是一个公平的信誉系统。2000年以前读者杂志办的很好，采用的并非大家投票，而是编辑选文章，一个优秀的编辑的选择是具有代表性的。这个信誉系统要做的其实也正是找出优秀的编辑，并给予更高的评分加权。
一篇新文章刚发布出来的时候往往有很多读者，若是能像google 一样，提取文章的关键词，做索引，然后放入索引数据库，当这篇文章是被搜索到然后被阅读的，那么说明，这篇文章在时间的广度上是有价值的。
信誉系统的构建
1.自动生成
如何用行为检测的办法找出一个优秀的阅读者呢? 写的越多，收到的评分越多，这个人的评级也越高。为了防止作者给自己狂加分，作者看自己的文章的时候应该取消评分。
2.人工参与
人工参与没有多少可说的，和传统的编辑行业一样，由人来选择优秀的人。