我有一个用户在1到5之间得分的音乐项目 我需要一个公式来获得5个最得分的项目。
但显然，从1000个不同用户获得3.5平均分的项目将获得更多得分，然后一个项目从仅5个用户获得4.9平均分数...换句话说我认为如果项目得到人们的注意得分它，这表明该项目很有趣。所以在计算中，votesCount参数需要有权力。 （多少力量？我不确定，我要求你得到想法）。
我认为我们在函数中需要以下参数：votesAverage，votesCount。
答案 0 :(得分：28)
您可以使用贝叶斯估算来计算加权投票。
IMDb（互联网电影数据库）使用此计算来确定其IMDb Top 250. （注意：IMDb使用10颗星，但使用5颗星的公式相同）。
计算最高评级250标题的公式给出了真正的贝叶斯估计：
加权等级（WR）=（v÷（v + m））×R +（m÷（v + m））×C
其中：
- R =电影的平均值（平均值）=（评级）
- v =电影的投票数=（投票）
- m =需要列入前250名（目前为3000名）的最低票数
- C =整个报告的平均投票数（目前为6.9）
答案 1 :(得分：8)
如果你真的想以正确的方式去做，那么reddit评分算法可能是最好的选择。它是explained in detail here和a high level by xkcd author Randall here。
问题在于它并不适用于五星评级，这正是您的目标。您应该能够概括reddit的排序系统以使用评级。哎呀，它可能已经在某个地方完成了。我要去找它。
答案 2 :(得分：6)
平衡系统的一种简单方法是添加固定数量的假设用户（比如计数为H），他们都投票支持所有部分的长期平均值A.说平均值是3;然后公式变为
得分=（votesCount x votesAverage + H x A）/（votesCount + H）
现在，当投票数量增加时，假设的平均选民的相对影响力会减弱。
您可以通过实验设置H，或者通过思考来设置H.例如。如果你认为20票足以建立相对较强的评级，你可以设置H = 5。说。
答案 3 :(得分：0)
我按照方法使用我的音乐文件：
评级以百分比（0-100）衡量 未评级的歌曲可获得50％的礼物 每当有人为一首歌投票时，其评级就会增加 每当有人投票反对这首歌时，它的评级就会下降 如果歌曲评级高于MAX（100），则MAX设置为当前歌曲评级 如果歌曲评级低于MIN，则MIN设置为歌曲评级 在每次改变MIN或MAX的投票之后，我正在为列表中的每首歌做标准化，如：
NewRating =（CurrentRating - MIN）* 100 /（MAX -MIN）然后我将MIN设置为0，MAX设置为100.
此方法为新旧歌曲提供了相同的机会，可以快速获得正确的评分。每一次对最佳和最差歌曲的投票都会影响其他人，我也认为这是正确的事情。
当选择要播放（或投票）的歌曲时，我会生成0-100范围内的随机数，并搜索评级等于或高于此数字的下一首歌。
糟糕的歌曲很少被选中，选择很少，优秀的歌曲会更频繁地被选中，但我仍然有机会在将来的某个时间播放（投票）最糟糕的歌曲。
答案 4 :(得分：-1)
这个术语是bayesian estimate。
一个常见的例子：
贝叶斯评级=
(v*R + m*C)/(v+m)
其中：
R =歌曲的平均评分
v =歌曲的票数
m =需要列出的最低票数（例如10）
C = 所有歌曲的平均投票次数