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rogwan
V2EX  ›  问与答

表示某商品受欢迎程度的计算方法

  •  
  •   rogwan · 2021-09-21 08:21:49 +08:00 via Android · 1671 次点击
    这是一个创建于 919 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    某商品 P,有 1 位用户喜欢,4 位用户讨厌,计算其受欢迎程度。

    方式 1:1 / (1+4) = 20%

    方式 2:(1 -4) / (1+4) = - 60%


    哪种计算方法,更好的表示该商品的受欢迎程度呢?
    8 条回复    2021-09-22 00:59:56 +08:00
    linhongye
        1
    linhongye  
       2021-09-21 08:33:42 +08:00 via Android
    还得考虑这个受欢迎程度是给谁看的,目的是啥
    eason1874
        2
    eason1874  
       2021-09-21 08:40:00 +08:00
    这样没办法计算的,要细分,比如 1 到 5 打分
    rogwan
        3
    rogwan  
    OP
       2021-09-21 08:53:49 +08:00 via Android
    @eason1874 只有两种可选方式:不喜欢、喜欢,类似 - 1 和 1 。1~5 分评价方式,也可以换成 -2 -1 0 1 2 的算法,只是选项多少的差别,本质上是差不多的。
    fgwmlhdkkkw
        4
    fgwmlhdkkkw  
       2021-09-21 08:59:42 +08:00
    一位用户喜欢加 10 分,一位用户不喜欢扣 1 分。不能同权啊,,,,
    Inf1nity
        5
    Inf1nity  
       2021-09-21 09:22:10 +08:00
    ![]( https://imgur.com/1iEUz4n)
    我觉得可以构造一个这样的对数函数,X 轴是当前商品的评分,Y 轴是其对应的受欢迎程度。随着评分增高,受欢迎程度增长变缓,防止恶意刷单,同时也可以防止短期内的大量恶意差评导致的数据失真。
    Raven316
        6
    Raven316  
       2021-09-21 10:19:13 +08:00   ❤️ 3
    你这个都是线性的,其实没有区别的
    keith1126
        7
    keith1126  
       2021-09-21 12:59:46 +08:00   ❤️ 3
    A = x / (x + y)
    B = (x - y) / (x + y)

    2A - B = 1, 只是一个线性变化,所以没有任何区别
    paopjian
        8
    paopjian  
       2021-09-22 00:59:56 +08:00
    应该根据商品属性等预设一个开始阶梯判分阈值,比如 10 人以下不评分,30 人开始好评价权重倾向,50 人开始加强权重.并增加时间段属性,比如 steam 的近期好评如潮等,力求避免短时大量恶意刷单.
    1:4 不评分
    10:40 20%好评
    40:160 40/(200+160)=11%好评
    100:400 100/(500+400*2)= 7%好评

    4:1 不评分
    40:10 80%好评
    160:40 160/(200+40)= 66%好评
    400:100 400/(500+40*2) 68%好评
    (可能负面评价权重有点大了)
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