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Algoritmo para calcular la calificación en función de múltiples reseñas (usando tanto la puntuación como la cantidad de reseñas)

Este post fue analizado por nuestros expertos así garantizamos la exactitud de nuestro post.

Solución:

Lo que puede hacer, por ejemplo, es tomar la tasa de revisiones (media ponderada w), dividirla por dos (para reducir la puntuación a una escala de ps[0,5]ps y sumar este valor a $5(1-e^-q)$. Entonces la fórmula se convierte en $$textpuntuación=5p/10+5(1-e^-q/Q)$$ dónde $p$ es la calificación de revisión y $q$ es la cantidad de calificaciones y usted eligió para $Q$ un número apropiado que muestre qué importancia le concedes a la noción de “cantidad”. Un ejemplo: un artículo tiene $3$ veces una puntuación de revisión de $6$ y $2$ veces una puntuación de revisión de $7$. Después $p=(3,6+2,7)/5=6,4$ si tomamos $Q=10$ después $5(1-e^-5/10)aprox. 3,88$ por lo que la puntuación total es $3.2+3.9=7.1$ redondeado $7$. Por otro lado, si alguien tiene $20$ puntuaciones de $6$ después $p=6$ y $5(1-e^-20/10)aprox. 4,58$ entonces el resultado final es $3+4.6$ dando redondeado $8$. La elección de $Q$ depende de lo que llames “pocos”, “moderados”, “muchos”. Como regla general, considere un valor $ millones que consideras “moderado” y tomas $Q=-M/ln(1/2)aprox. 1.44M$. Así que si piensas $100$ es un valor moderado entonces tome $Q=144$. Finalmente, también puede reemplazar el peso igual en cantidad y calidad por uno sesgado para que la fórmula final sea:$$textpuntuación=Pp+10(1-P)(1-e^-q/Q))$$ dónde $Pen [0,1]ps (en la fórmula original teníamos $P=0.5$).

Si sostienes alguna suspicacia o forma de ascender nuestro enunciado eres capaz de escribir una nota y con deseo lo analizaremos.

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