一元评级系统的贝叶斯平均值等效方法

Question

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我非常期待在我正在开发的网站中实现贝叶斯平均评分系统。然而，我遇到了一个问题——我能在网络上找到的所有示例都是针对多值评分系统的，其中最小的是二进制——喜欢/不喜欢(在非五星评级系统中应用贝叶斯平均)。

我似乎无法理解如何将二进制贝叶斯应用于一元评级系统。

我没有不喜欢，我只有喜欢。

给定算法：

  (n / (n + C)) * j + (C / (n + C)) * m

我卡在了m上 - 所有项目的平均评级都是1。

如何为一元评级系统调整此公式？

也许有其他更适合这种任务的贝叶斯等效方法吗？

- tomsseisums

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只是一个想法，可能不是最好的：考虑那些不喜欢某个项目的用户。因此你可以使用 number_of_users - item_likes 来计算它的踩数。 - IVlad

1个回答

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- David Eisenstat · Accepted Answer

点赞数是一维输入，如果没有另一个输入，很难做出有趣的事情。两个可能性是物品的年龄和查看它的用户数量。