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php - 向贝叶斯排名系统添加额外因素(点击次数)

coder 2023-10-11 原文

我经营一个面向业余音乐家的音乐网站，我们有一个基于 10 分满分的评分系统，然后计算出总分 100 分。我们有一个直接影响用户的“信誉”积分系统评分时的平均分，但下一步是实现有效使用此数据的图表系统。

我会尝试并准确解释它的工作原理，以便您了解我有哪些数据可供使用。

  • 网站成员给轨道打分，评分在 1 到 10 之间。
  • 该站点成员有一个“信誉”分数，它只是站点周围各种事件所累积的分数的总和。例如，用户通过给出评级获得 100 分，因此他们给出的评级越多，他们的“可信度”分数就越高。只有总可信度分数会保存在数据库中，每次用户执行带有积分奖励的事件时都会更新。这些个人事件不会被存储。
  • 根据该用户相对于对该轨道进行评分的其他用户的可信度，计算该轨道的加权平均值，然后将其作为 1 到 100 之间的数字存储在轨道表中。
  • 在轨道表中，轨道被收听的次数(即播放次数)也存储为总数。

所以我必须处理的数据是:

  • 歌曲的总体评分(1 到 100 之间的数字)
  • 轨道的评分数
  • 轨道的播放次数

在图表系统中，我想创建一个使用上述 3 组数据的排名，以在质量(总体评级，用评级数量标准化)和受欢迎程度之间取得公平的平衡(播放次数)。但是系统应该更重视质量而不是受欢迎程度，例如，质量方面占标准化排名的 75%，受欢迎程度占 25%。

在这个网站上搜索后，我找到了 IMDB Bayesian-style system这有助于确定质量方面的问题，但我如何增加受欢迎程度(播放次数)并以我想要的方式平衡它？

如果有帮助，该站点是用 PHP 和 MySQL 编写的。

编辑:标题说“点击次数”，但这基本上是“播放次数”的直接等价物。

最佳答案

您可能想尝试以下操作。您提到的 IMDB 等式使用权重来倾向于电影的平均评分或所有电影的平均评分:

WR = (v/(v+m)) × R + (m/(v+m)) × C

所以

v << m => v/(v+m) -> 0; m/(v+m) -> 1 => WR -> C

和

v >> m => v/(v+m) -> 1; m/(v+m) -> 0 => WR -> R

这通常应该是公平的。根据播放次数计算 0 到 100 之间的人气分数是非常棘手的，除非你真的了解你的数据。作为第一次尝试计算平均播放次数 avg(p) 和方差 var(p)，然后您可以使用这些来使用称为白化的技术来缩放播放次数:

WHITE(P) = (p - avg(p))/var(p)

假设您的数据看起来像钟形曲线，这会给您一个介于 -1 和 1 之间的分数。然后，您可以通过再次缩放将其缩放到 0 - 100 范围内:

POP = 50 * (1 + WHITE(P))

要根据某个权重因子 w(例如 0.75)合并分数，您只需执行以下操作:

RATING = w x WR + (1 - w) x POP

试一试这些，让我知道你的进展情况。

注意:这并没有说明这样一个事实，即一次使用可以多次“玩弄”流行度购买轨道。您可以通过惩罚多次播放一首歌曲来解决这个问题:

deltaP = (1 - (Puser - 1)/TPuser) 地点:

  • deltaP = # plays 的变化
  • Puser = 该用户播放此轨道的次数
  • TPuser = 用户播放的轨道总数(不唯一)

因此，用户只播放一首轨道的次数越多，该轨道的总播放次数就越少。如果用户的收听习惯不同，那么 TPuser 会很大，因此 deltaP 会趋向于 1。这仍然可以博弈，但这是一个好的开始。

关于php - 向贝叶斯排名系统添加额外因素(点击次数)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6017208/

贝叶排名code的sectionphpmysqlrankingbayesianrating-system

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