基于票数和 5 星评级的对象评级算法

标签 algorithm comparison evaluation rating

我正在创建一个网站,人们可以在该网站上通过分配星级(比如 5 星评级)来对他们选择的对象进行评级。对象排列在一系列标签和类别中,例如。电子>显卡>pci express>...或维护>承包商>水管工。

如果另一个用户搜索特定类别或标签,则命中必须返回该类别中“评级”最高的对象。但是,如果 1 个人只为一个对象投 5 颗星,而 1000 名用户为另一个对象平均投 4.5 颗星,则该系统将存在缺陷。显然,逻辑表明可信度将给予 1000 个用户评分的对象,而不是被 1 个用户评价的对象,即使它具有“较低”分数。

相反,例如,信任具有 500 个用户评分且得分为 4.8 的对象比信任具有 1000 个用户评分为 4.5 的对象更可靠。

什么算法可以实现这个权重?

最佳答案

这个问题的一个很好的答案在这里: http://www.evanmiller.org/how-not-to-sort-by-average-rating.html

关于基于票数和 5 星评级的对象评级算法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/5096951/

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