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因為最近做萬維品牌口碑的項目，需要對口碑進行一個對比，現(xiàn)在庫中也有一部分的數(shù)據(jù)了，有很多的品牌評分居然是一樣的，這是庫中的真實的數(shù)據(jù)，如果我簡單的按平均分進行評比，也行不太公平，因為有很多評論人數(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top250進行排名，對評分的人數(shù)有一定的限制，而我們品牌庫中總不能不讓相應(yīng)的品牌露出。所以針對品牌庫中排行使用貝葉斯公式的算法是不合適的，沒有意義，因為他針對的是超過某些評論后的數(shù)據(jù)的排行，對于那些評論數(shù)沒有超過最低的有效評分人數(shù)時是沒有露出機會的，貝葉斯還有一個缺點：主要問題是它假設(shè)用戶的投票是正態(tài)分布。比如，電影A有 10 個觀眾評分，5個為五星，5個為一星；電影B也有 10 個觀眾評分，都給了三星。這兩部電影的平均得分（無論是算術(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評論排名算法：他這里設(shè)計到一個威爾遜置信區(qū)間，可以根據(jù)置信區(qū)間的寬窄計算出更加人性化的排行榜。具體計算方法是：

計算每個評論的”好評率”

計算每個”好評率”的置信區(qū)間（以 95% 的概率）。

根據(jù)置信區(qū)間的下限值，進行排名。這個值越大，排名就越高。

我自己感覺有些復(fù)雜，用PHP寫出來如下：

1 function willson($ups=10, $downs=1){ 2 $n = $ups + $downs; //評論總數(shù) 3 if($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 好評數(shù)

$downs 差評數(shù)?

$z?表示對應(yīng)某個置信水平的z統(tǒng)計量，這是一個常數(shù)，可以通過查表得到。一般情況下，在 95% 的置信水平下，z統(tǒng)計量的值為1.96

用這個公式也會有問題，因為品牌評分是按照五個等級評分，而這個公式只有好壞評分，所以我利用置信區(qū)間的不同來進行等級排名。最后的結(jié)果是非常滿意，排名很人性化，能達到自己想要的效果。如果自己用平均值計算排名自己感覺都有點不好意思了。

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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內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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