我正在寻找一个评级系统，它不仅会对投票数量进行加权，还会对时间和“活动”进行加权
澄清一下：
考虑用户生成某些内容的网站，例如图片。 还有另一种类型的用户可以对其他人的照片进行投票（按照1-5级），但是一张照片只能获得一票。
高效用户获得的评分来自他/她的图片已收到的评分，但应受以下因素影响：
获得3分和4分并且每周仍然拍摄10张照片的用户应该获得比获得5张但每周仅拍摄1张并且几个月前停止的人更高的评价。
我一直在关注贝叶斯估计，但这只考虑了与时间或生产力无关的投票总数。
我的数学非常强大，所以我需要的是一个正确方向的推动，我可以修改一些东西以满足我的需要。
答案 0 :(得分：1)
你可以在这里做很多事情。
显而易见的方法是让您的分数测量值在内部计算中随时间衰减，例如使用具有时间常数T的指数衰减。例如，使用value = initial_score*exp(-t/T)，其中t是自提交图片以来传递的时间。因此，如果T是一个月，那么在一个月之后，这个分数将贡献1/e，或者原来的约为0.37。 （如果更方便的话，您也可以使用value -= (dt/T)*value以差别方式执行此操作。）
可能有一种方法可以用贝叶斯方法来实现这一点，但它似乎对我不利。贝叶斯方法通常是基于（通常很大的）先前数据集来预测新事物，这些数据与您的模型不直接匹配。