【发布时间】：2012-01-22 11:10:02
【问题描述】：
规范化评论的最佳方式是什么？ IE。假设我们有用户可以从 1 到 5 星投票的产品。
简单地取平均值并不是一个好方法，因为它没有考虑评论的数量。
例如，如果一个产品只有一个 5 星的评论，它不应该领先于一个有 10000 个评论的产品，因为只有一个评论给了它 5 星。
基本上我如何根据评论数量来标准化分数？
【问题讨论】：
标签： statistics normalize
【发布时间】：2012-01-22 11:10:02
【问题描述】：
如果我的回答看起来很疯狂，我很抱歉。但是当我第一次看到你的问题时，我想到了以下答案。
计算 Top Rated 250 Titles 的公式给出了一个真实的 贝叶斯估计：
weighted rating (WR) = (v ÷ (v+m)) × R + (m ÷ (v+m)) × C地点：
R = 电影的平均值（平均值）=（评分）
v = 电影票数 = (votes)
m = 进入前 250 名所需的最低票数（目前 3000)
C = 整个报告的平均投票数（目前为 6.9）
（这是 IMDB 根据用户评论和投票对他们的热门电影进行排名的方式。下面是我获得上述段落的页面的链接：http://www.imdb.com/chart/top。）
【讨论】：