问题描述
为推荐目的对这些产品进行排名的合适算法/方法是什么：
- 产品1：1个评分（平均评分5.0）
- 产品2：30个评分（4.9个平均评分）
- 产品3：500个评分（4.7个平均评分）
- 等
直觉上，我将产品2的排名比产品1更好，因为尽管平均得分略低，但30个评分比1个评分“可靠”得多。
我能想到的最好的办法是对两个数字进行归一化：评级和评级计数，并为每个数字分配（任意的，真正的）权重，并将它们取平均值以得到粗略的“排名”或推荐分数。但是我一直认为这会简化问题。
解决方法
一种常用的解决方案是在平均评分附近建立一个置信区间。然后，您无需按产品的平均评分来对其进行排名，而是可以按其较低的置信度范围对其进行排名。
例如：
- 产品1：1个评级，5.0个平均评级，
[4.0,6.0]置信区间，4.0下限 - 产品2：30个评分，平均评分4.9，
[4.8,5.0]置信区间，下限4.8 - 产品3：500个评分，平均评分4.7，
[4.65,4.75]置信区间，下限4.6
按下限排序：首先是Product-2，然后是Product-3，然后是Product-1。
相关：Wilson's confidence interval for 5-star rating。
使用对评分的信心搜索算法时的关键字：
- TrueSkill评分系统
- 威尔逊评分
- ELO rating
- Sonas rating