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因?yàn)樽罱鋈f(wàn)維品牌口碑的項(xiàng)目，需要對(duì)口碑進(jìn)行一個(gè)對(duì)比，現(xiàn)在庫(kù)中也有一部分的數(shù)據(jù)了，有很多的品牌評(píng)分居然是一樣的，這是庫(kù)中的真實(shí)的數(shù)據(jù)，如果我簡(jiǎn)單的按平均分進(jìn)行評(píng)比，也行不太公平，因?yàn)橛泻芏嘣u(píng)論人數(shù)很多，但有的很少。

所以我就研究了一些算法。

剛開始引用了IMDB.COM排名算法，他主要是對(duì)top250進(jìn)行排名，對(duì)評(píng)分的人數(shù)有一定的限制，而我們品牌庫(kù)中總不能不讓相應(yīng)的品牌露出。所以針對(duì)品牌庫(kù)中排行使用貝葉斯公式的算法是不合適的，沒有意義，因?yàn)樗槍?duì)的是超過(guò)某些評(píng)論后的數(shù)據(jù)的排行，對(duì)于那些評(píng)論數(shù)沒有超過(guò)最低的有效評(píng)分人數(shù)時(shí)是沒有露出機(jī)會(huì)的，貝葉斯還有一個(gè)缺點(diǎn)：主要問(wèn)題是它假設(shè)用戶的投票是正態(tài)分布。比如，電影A有 10 個(gè)觀眾評(píng)分，5個(gè)為五星，5個(gè)為一星；電影B也有 10 個(gè)觀眾評(píng)分，都給了三星。這兩部電影的平均得分（無(wú)論是算術(shù)平均，還是貝葉斯平均）都是三星，但是電影A可能比電影B更值得看。?

這里跟大家分享一下IMDB.COM排名算法公式：

WR = (v ÷ (v+m)) × R + (m ÷ (v+m)) × C

具體意思：

R = ?單部電影的平均得分
v = 單部電影的有效評(píng)分人數(shù)(for this top 250， only votes from regular voters are considered.)防止粉絲拉票

m = ?入選top250榜單所需最低的有效評(píng)分人數(shù)
C = 所有影片的平均分

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IMDB.COM排名算法不可用，于是我轉(zhuǎn)戰(zhàn)reddit評(píng)論排名算法：他這里設(shè)計(jì)到一個(gè)威爾遜置信區(qū)間，可以根據(jù)置信區(qū)間的寬窄計(jì)算出更加人性化的排行榜。具體計(jì)算方法是：

計(jì)算每個(gè)評(píng)論的”好評(píng)率”

計(jì)算每個(gè)”好評(píng)率”的置信區(qū)間（以 95% 的概率）。

根據(jù)置信區(qū)間的下限值，進(jìn)行排名。這個(gè)值越大，排名就越高。

我自己感覺有些復(fù)雜，用PHP寫出來(lái)如下：

1 function willson($ups=10, $downs=1){ 2 $n = $ups + $downs; //評(píng)論總數(shù) 3 if($n==0) return 0; 4 $z = 1.0; 5 $phat = (float)$ups/$n; 6 return ($phat+$z*$z/(2*$n)-$z*sqrt(($phat*(1-$phat)+$z*$z/(4*$n))/$n))/(1+$z*$z/$n); 7 }

其中：

$ups 好評(píng)數(shù)

$downs 差評(píng)數(shù)?

$z?表示對(duì)應(yīng)某個(gè)置信水平的z統(tǒng)計(jì)量，這是一個(gè)常數(shù)，可以通過(guò)查表得到。一般情況下，在 95% 的置信水平下，z統(tǒng)計(jì)量的值為1.96

用這個(gè)公式也會(huì)有問(wèn)題，因?yàn)槠放圃u(píng)分是按照五個(gè)等級(jí)評(píng)分，而這個(gè)公式只有好壞評(píng)分，所以我利用置信區(qū)間的不同來(lái)進(jìn)行等級(jí)排名。最后的結(jié)果是非常滿意，排名很人性化，能達(dá)到自己想要的效果。如果自己用平均值計(jì)算排名自己感覺都有點(diǎn)不好意思了。

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參考：http://www.biaodianfu.com/imdb-rank.html

參考：http://www.biaodianfu.com/reddit-comment-sorting-algorithms.html

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/hongbo819/p/3956824.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的IMDB.COM排名算法（贝叶斯公式）和Reddit评论排行算法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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