最近刚好在看这个

目前已经了解的有两种，一种是威尔逊区间算法，一种是贝叶斯平均算法，威尔逊区间算法，解决了当评分人数过少而导致评分不公平的问题，贝叶斯算法则加入了全局因素，增加了游戏与其他游戏之间的纵向对比。简单说一下这两种算法。

威尔逊区间，1）默认每一个玩家评分都是独立事件；2）默认每个玩家有喜欢、不喜欢两个选项；3）计算喜欢比例；4）计算每个好评率的置信区间；5）取置信区间的下限值，下限值越高的，排名越高。

a2c9872bd1e4396e938493efce50a3bf.jpeg

贝叶斯平均算法，最典型的案例就是imdb，imdb就是用的这种算法，

c817fe03c66142f39b8714f79940e030.jpeg

在这个公式中，加入了最低评分人数，以及全局平均分，这样随着评分人数越来越多，最终结果越来越接近于真实情况。

附上链接。。。。

http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/03/ranking_algorithm_wilson_score_interval.html

http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/03/ranking_algorithm_bayesian_average.html