貝葉斯等於一元評級系統的平均值

Question

我非常期待爲我正在開發的網站實現貝葉斯平均評級系統。我遇到了一個問題 - 我可以在網上找到的所有例子都是用於多值評分系統的，其中最小的是二進制 - 喜歡/不喜歡（Apply Bayesian average in a NON 5-star rating system）。

我似乎無法理解如何將二元貝葉斯應用於一元評分系統。

我有沒有不喜歡，我只喜歡。

鑑於算法：

(n/(n + C)) * j + (C/(n + C)) * m 

• C是平均收視率的項目接收
• m是平均得分在所有項目
• n被評級的數量目前項目
• j是當前項目的平均評分

我卡在m - 所有項目的平均評分。平均評分爲1。

如何調整這個公式的一元評級系統？

也許還有其他更適合貝葉斯等價物的任務嗎？

Answer 1

喜歡的數量是一個一維的輸入，所以很難做任何有趣的事情，沒有另一個輸入。兩種可能性是該項目有多大以及有多少用戶查看過它。