总结贝叶斯评级公式答案

【问题标题】：Summarizing Bayesian rating formula总结贝叶斯评级公式
【发布时间】：2010-06-30 08:37:51
【问题描述】：

基于这个 url 我找到了Bayesian Rating，它很好地解释了评级模型，我想总结一下公式，以便任何人更容易实现 SQL 语句。如果我这样总结公式，这是否正确？

avg_num_votes  = Sum(votes)/Count(votes) * Count(votes)

avg_rating     = sum(votes)/count(votes)

this_num_votes = count(votes)

this_rating    = Positive_votes - Negative_votes

加特

【问题讨论】：

avg_num_votes = Sum(votes)/Count(votes) * Count(votes) 如果 Count(votes)=Count(votes) 这没有意义。
在不了解贝叶斯评级的情况下，我会说可能不会。首先，您的 avg_num_votes 完全等于 Sum(votes)，这听起来不像变量应该是什么。

标签： algorithm bayesian

【解决方案1】：

看起来更像这样：

avg_num_votes  = Count(votes)/Count(items with at least 1 vote)
avg_rating     = Sum(votes)/Count(items with at least 1 vote)

this_num_votes = Count(votes for this item)
this_rating    = Sum(votes for this item)/Count(votes for this item)

如果您使用简单的 +/- 系统，Sum(votes) = Count(positive votes)（即，将 + 视为 1，- 视为 0）

另请参阅：Bayesian average。

【讨论】：

【解决方案2】：

avg_rating 不应该是：

总和（票数）/计数（票数）

伊夫

【讨论】：