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投票数だけでなく、時間と「活動」にも重きを置く評価システムを探しています

少し明確にするために:

ユーザーが写真のようなものを作成するサイトを考えてみましょう。他の人の写真(1〜5のスケール)に投票できる別のタイプのユーザーがいますが、1つの写真は1つの投票しか受け取りません。

生産的なユーザーが取得する評価は、彼/彼女の写真が受けた評価から導き出されますが、以下の影響を受けるはずです。

  • 写真が作られたのはどれくらい前ですか
  • ユーザーの生産性

3と4を取得し、それでも週に10枚の写真を作成しているユーザーは、5を取得しているが、週に1枚しか作成せず、数か月前に停止したユーザーよりも高い評価を得る必要があります。

私はベイズ推定を見てきましたが、それは時間や生産性とは無関係に総投票数のみを考慮しています。

私の数学のfuはかなり強いので、私が必要とするのは正しい方向に微調整することだけであり、おそらく私のニーズに合うように何かを変更することができます。

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ここでできることはたくさんあります。

明らかなアプローチは、内部計算でスコアの測定値を時間とともに減衰させることです。たとえば、時定数を使用した指数関数的減衰を使用しTます。たとえば、写真が送信されてから経過した時間はvalue = initial_score*exp(-t/T)whereを使用します。tしたがって、Tが1か月の場合、1か月後、このスコアは貢献1/eします。つまり、元々のスコアの約0.37になります。value -= (dt/T)*value(これは、より便利な場合は、を使用して、これを差別的に行うこともできます。)

ベイジアンアプローチでこれを処理する方法はおそらくありますが、それは私に強制されているようです。ベイジアンアプローチは、一般に、モデルと直接一致しない(通常は大規模な)以前のデータのセットに基づいて新しいものを予測することです。

于 2011-09-06T21:32:38.540 に答える