我正在制作一个处理员工信任的软件。我正在尝试制作一个数学公式（不需要告诉我数学上不好:)）。
以下是该方案：
Employee 1 trusts employee 2 = > 20% or 0.2 (average trust of employee 1 with employee 2)
Employee 2 deals with 10 customers => 13% (average - 10 customers trust on Employee 2)
Employee 1 also deals with 7 customers that customers belongs to Employee 2's 10 customers. => 37% ( average 7 customers trust on employee 1)
Employee 1 dealt with 10 customers for last 17 years.
Employee 2 dealt with 7 customers for last 1 years.
现在我想计算一下，我们怎么能说员工1比员工2更值得信任？如果我只是看到平均而不是我可以说员工1，但他只与客户打交道1年。现在我想制作一个通用公式，看看哪一个更值得信任，我想使用所有三个值（员工对员工，员工对客户和年份）来计算平均百分比。我想根据这些值增加或减少员工信任。请记住，我想减少一些员工，我不能说所有员工或90多名员工都值得信任等。
我做了什么： 我只是简单地将员工加上员工和员工对客户的信任权重
Employee 1 = 0.57
Employee 2 = 0.33
我不知道该怎么做多年。
当前系统只计算员工对员工的信任，这种信任不足以信任自己。
我不限于任何编程语言，因为我只想制作通用公式。欢迎所有的想法和建议！
如果您认为我的问题与之前开发的任何信任模型有关，那么请告诉我（我已经知道网络信任模型，但我不知道如何在我的情况下适应）
答案 0 :(得分：2)
我不认为信任可以简单地平均化 - 这是一个严肃的研究领域。这是一篇典型的论文： http://www.cs.uwaterloo.ca/~rckerr/KerrCohen-pst06.pdf 它使用相当多的非线性函数。
答案 1 :(得分：2)
你需要一个对数函数。
y = k*log(t+b)
t是他们在某个有用的时间单位（年，月等）维持客户关系的时间，k和b是通过实验确定的常数因素。将此等式的结果添加或乘以到目前为止的结果。