什么是威尔逊算法

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威尔逊得分排序算法,Wilson Score,用于质量排序,数据含有好评和差评,综合考虑评论数与好评率,得分越高,质量越高。哈里-威尔逊

u表示正例数(好评),v表示负例数(差评),n表示实例总数(评论总数),p表示好评率,z是正态分布的分位数(参数),S表示最终的威尔逊得分。z一般取值2即可,即95%的置信度。

性质:当负例数v为0时,p为1,退化为1/(1 + z^2 / n),得分S永远小于1;效果:分数具有永久可比性;

性质:当p不变时,n越大,分子减少速度小于分母减少速度,得分S越多,反之亦然;效果:好评率p相同,实例总数n越多,得分S越多;

性质:当n趋于无穷大时,退化为p,得分S由p决定;效果:当评论总数n越多时,好评率p带给得分S的提升越明显;

性质:当分位数z越大时,总数n越重要,好评率p越不重要,反之亦然;效果:z越大,评论总数n越重要,区分度低;z越小,好评率p越重要;

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