等效于一元评级系统的贝叶斯平均值

Question

我非常期待为我正在开发的网站实施贝叶斯平均评分系统。不过我遇到了一个问题 - 我可以在网上找到的所有示例都是针对多值评级系统的，最小的是二进制 - 喜欢/不喜欢 (Apply Bayesian average in a NON 5-star rating system)。

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

• C 是项目收到的平均评分数
• m 是所有项目的平均评分
• n是当前项目的评分数
• j 是当前项目的平均评分

我卡在m - 所有项目的平均评分。所有内容的平均评分为 1。

如何为一元评级系统调整这个公式？

也许还有其他更适合此类任务的贝叶斯等价物？

Answer 1

点赞数是一维输入，因此如果没有其他输入，就很难做出任何有趣的事情。两种可能性是该项目的年龄以及有多少用户查看过它。