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Bayesian评分系统:解决样本数量过少引起的问题

zdg收录,使用标签:Arithmetic,时间:2008-3-12 20:07:18 | 相关网摘我也收藏

问题的根源是什么?问题的根源就是,样本少了会导致结果不可靠。某篇文章的评分人数越少,其平均得分越不可靠,我们应该想办法让得分越靠近所有文章的总平均得分。

所有文章的总平均分*每篇文章的平均评分人数 + 这篇文章的平均分*这篇文章的评分人数
文章最终得分 = ---------------------------------------------------------------------------------
每篇文章的平均评分人数 + 这篇文章的评分人数

这里,总平均分的权值用的是每篇文章的平均评分人数。你也可以自己设定一个合适的权值。
这种评分方法叫做Bayesian评分。很多web 2.0站点都在用这种评分系统。




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