Ratingsystem一种考虑时间和活动

我在找一个评级系统，做不仅重量评级票数，也一次“活动”Ratingsystem一种考虑时间和活动

为了澄清一点：

考虑用户可以制作一些东西的网站，如图片。还有一种类型的用户可以对其他人的照片进行投票（1-5级），但一张照片只能得到一票。

富有成效的用户获得从评价他/她的照片都收到衍生，而是应该由受影响的评价：

照片是多久前提出
用户已经如何生产

谁是越来越3的和4的和仍在进行每周10张图片比已经得到了5的，但只取得每周1个PIC，并停了几辆一个月前的人应该得到较高评价的用户。

我一直在寻找贝叶斯估计，但只考虑总的票数与时间或生产力无关。

我的数学功能非常强大，所以我需要的是在正确的方向微调，我可以修改一些东西来适应我的需求。

来源

2011-09-06 Adam Ingmansson

你试过什么样的贝叶斯估计？ Navie贝叶斯分类？ – rocksportrocker

我实际上还没有尝试过任何东西，但可能像imdbs –

因此，我假设你看到朴素贝叶斯分类，并且你不知道如何结合连续值，因为大多数贝叶斯分类器假定某种离散分布，其中分配通过简单的计数来估计。我对吗？ – rocksportrocker

你可以在这里做很多事情。

显而易见的方法是在内部计算中测量分数随时间的衰减，例如使用时间常数为T的指数衰减。例如，使用value = initial_score*exp(-t/T)，其中t是自提交图片以来经过的时间。所以如果T是一个月，那么在一个月后，这个分数将贡献1/e，或者它原来的0.37。（如果这样做更方便，也可以通过value -= (dt/T)*value来实现差异化。）

可能有一种方法可以用贝叶斯方法来解决这个问题，但它似乎被强制给我了。贝叶斯方法通常是基于（通常很大的）一组先验数据来预测新事物，而这些数据并不直接匹配您的模型。

来源

2011-09-06 21:32:38 tom10

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