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ユーザーがコンテンツ (1 ～ 5 つ星) を評価する Web サイトを開発しています。コンテンツの人気を測定する必要があります (重要度/注目度/関心度とも呼ばれます)。私が最初に考えたのは、コンテンツのユーザー評価を追加することだけでした:

人気度 = SUM(評価 - 2.5)

2 人のユーザーが 5 つ星を付け、1 人が 2 つ星を付けた場合、2.5+2.5-0.5 = 4.5 の人気が得られます。その後、コンテンツの古さに応じて値が減衰します。できるだけ正確にしたいので、これで「十分」なのか、評価の分布を分析するなどのより良い方法があるのか​​ 、それともより多くの指標（ビュー、コメント、シェア）を取り入れる必要があるのか​​ 疑問に思っています. 、コンテンツに費やした時間など）。

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ちょっと古典的な質問ですね、これ。あなたのアプローチは良いですが、スコアの信頼性は考慮されていますか? あなたはそうではないことをほのめかします。

投稿の評価が高ければ高いほど、評価が価値をより確実に伝えます。

一方、単一の悪い評価はあまり信用されません。

データセットの信頼性を説明できること、そしてそこから得られることを計算することで、統計におけるベイズとは何かがわかります。ベイジアン平均が必要です。これらの記事はこちらから、優れたリソース セットはこちらからご覧ください。

これはスタック オーバーフローの質問であるため、平均の計算方法に関する多くの標準的な SO の質問の 1 つを次に示します。

この古いナゲットの歴史と哲学的側面を発見したいなら、これは良い本です.

于 2013-07-23T16:50:54.450 に答える