118
правок
Изменения
Нет описания правки
Данная проблема актуальна для новых объектов или объектов, с которыми пользователи редко совершают действия. Если средний рейтинг посчитан по оценкам всего трёх пользователей, такая оценка явно не будет достоверной, и пользователи это понимают. Часто в таких ситуациях рейтинги искусственно корректируют.
'''Первый способ.''' Предлагается показывать не среднее значение, а сглаженное среднее (англ. ''damped mean'')<ref>[damped mean]</ref>. Смысл таков: при малом количестве оценок отображаемый рейтинг больше тяготеет к некому безопасному «среднему» показателю, а как только набирается достаточное количество новых оценок, «усредняющая» корректировка перестает действовать.
'''Второй способ.''' Для объекта считается средний рейтинг, затем определяется интервал достоверности (англ. ''сonfidence interval'') этого рейтинга. Математически, чем больше оценок, тем меньше вариация среднего и, значит, больше уверенность в его корректности. А в качестве рейтинга объекта можно выводить, например, нижнюю границу интервала (англ. ''low CI bound''). При этом понятно, что такая система будет достаточно консервативной, с тенденцией к занижению оценок по новым объектам.
* [[Оценка качества в задаче кластеризации]]
* [[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]
== Примечания ==<references/>
== Источники информации==
* [https://habr.com/ru/company/yandex/blog/241455/ Как работают рекомендательные системы.]
