feat: 评论去重 + 热度/新鲜度加权选文

评论去重逻辑：
- 查询今日已评论的文章ID，选文时已评论的文章权重降为10%
- 若选中已评论文章：改为回复其他用户的评论（虚拟用户互动链）
- 若选中未评论文章：正常发新评论，评论成功后随机回复他人评论

热度+新鲜度加权选文规则：
- 热度分 = commentNum×3 + praiseNum×2 + readNum×1
- 新鲜度 = 72小时内的新文章获得最高3倍加成，随时间线性衰减
- 综合权重 = (热度分+1) × 新鲜度，确保真实用户互动多的新文章优先被虚拟用户关注

backend/app/services/news_service.py

@@ -407,7 +407,54 @@ class NewsPlatformService:
                              if (x.get("recordId") or x.get("id")) not in INVALID_IDS]
                     logger.info(f"[广场新闻] {user.account} 获取到 {len(items)} 条（已过滤本人+无效文章）")
                     import random as _rand
-                    return _rand.sample(items, min(count, len(items))) if items else []
+                    from datetime import datetime as _dt
+                    import math as _math
+
+                    # ── 热度 + 新鲜度加权选取 ─────────────────────────────────
+                    # 规则：真实用户互动量越大 + 发布时间越新 → 虚拟用户越倾向互动
+                    def _hot_weight(a):
+                        comment_n = int(a.get("commentNum") or 0)
+                        praise_n  = int(a.get("praiseNum")  or 0)
+                        read_n    = int(a.get("readNum")    or 0)
+                        # 热度分：评论权重3倍，点赞2倍，阅读1倍
+                        hot_score = comment_n * 3 + praise_n * 2 + read_n
+
+                        # 新鲜度衰减：发布时间越近权重越高（72小时内为新鲜文章）
+                        freshness = 1.0
+                        pub_time_str = a.get("publishTime") or a.get("createTime") or ""
+                        if pub_time_str:
+                            try:
+                                for fmt in ["%Y-%m-%d %H:%M:%S", "%Y-%m-%dT%H:%M:%S"]:
+                                    try:
+                                        pub_dt = _dt.strptime(pub_time_str[:19], fmt)
+                                        hours_old = (_dt.now() - pub_dt).total_seconds() / 3600
+                                        # 72小时内新鲜文章：新鲜度加成最高3倍
+                                        freshness = max(1.0, 3.0 - hours_old / 36.0)
+                                        break
+                                    except Exception:
+                                        continue
+                            except Exception:
+                                pass
+
+                        # 综合权重：热度 * 新鲜度（基础权重最少为1）
+                        return max(1.0, (hot_score + 1) * freshness)
+
+                    if len(items) <= count:
+                        return items
+                    # 加权随机采样
+                    weights = [_hot_weight(a) for a in items]
+                    selected = []
+                    pool = list(range(len(items)))
+                    w_pool = list(weights)
+                    for _ in range(min(count, len(items))):
+                        if not pool:
+                            break
+                        chosen_idx = _rand.choices(pool, weights=w_pool, k=1)[0]
+                        selected.append(items[chosen_idx])
+                        i = pool.index(chosen_idx)
+                        pool.pop(i)
+                        w_pool.pop(i)
+                    return selected
                 logger.warning(f"[广场新闻] {user.account} code={d.get('code')} msg={d.get('message')}")
         except Exception as e:
             logger.error(f"[广场新闻] {user.account}: {e}")