442
правки
Изменения
→Холодный старт
Данная проблема актуальна для новых объектов или объектов, которые редко покупают. 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 – показывать не среднее значение, а сглаженное среднее (англ. ''Damped Meandamped mean''). 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.
Другой подход – рассчитывать по каждому рейтингу интервалы достоверности (англ. ''Confidence Intervalsсonfidence шntervals''). Математически, чем больше оценок, тем меньше вариация среднего и, значит, больше уверенность в его корректности. А в качестве рейтинга можно выводить, например, нижнюю границу интервала (англ. ''Low low CI Boundbound''). При этом понятно, что такая система будет достаточно консервативной, с тенденцией к занижению оценок по новым товарам.
== User-based и item-based алгоритмы ==
