我有一个 PHP 评分系统 (1-5)，其中一些评委会对一些产品进行评分。我希望这些产品的结果是公平的。通常情况下，一些评委非常严格，可能只会在 1-2 的范围内对产品进行评分。而一些评委只在 4-5 的范围内对产品进行评分。有些人在 1-5 之间做出正确判断。
有人可以提出想法或帮助为平均评委创建一种算法，该算法可以衡量评委的评分并计算产品分数。
我想对所有产品的评委分数取平均值，但这是前进的道路，或者有些人有另一种很好的选择来获得公平的结果。
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评级系统不适用于电子商务应用程序。这里只有少数评委说 10 人对所有产品进行评分。例如，产品可以是比赛中的歌曲。一些法官可能非常严格，而另一些则非常自由。可能有几场比赛，所以我必须记录这些非常严格和自由的评委，即使是其他比赛，也必须为他们制定规则。
简单地说，你根据他们的典型投票范围为法官分配一个权重（注意，他们一定不知道这个权重，否则他们会破坏系统。）总是投票给单一分数的法官得到最低的权重. 给出广泛分数的裁判被认为更准确。
这也假设这些法官以公平的质量判断产品；因此，如果你给他们一堆好或坏的产品，并期望有一定范围的投票水平，那可能是不现实的。
您正在寻找的是具有最高权重的选票中标准偏差（最大变化）的法官，而最低的法官将拥有最少的选票。
非算法解决方案（本质上）是在评委身上运行算法，然后选择美国偶像风格的评委，让他们相互平衡以获得感觉上准确的结果。在这种情况下，您需要注意平均投票以及标准差，并且可能设置三位评委，一位标准差较宽，然后两位窄，一位高一位低（自由和严格）进行评判它。通过这种方式，他们不会因为他们更严格或更宽松而觉得自己“声音小”。
再说一次，这可能是他们减少/更严格的动力——如果他们对产品太容易或太苛刻，他们就会“失去声音”。
听起来您可能正在尝试将算法解决方案应用于非算法问题。我会思考为什么有些“法官”只投 1-2 票，而其他“法官”只投 4-5 票。
一个可能的原因可能是自我选择。例如，在线购买商品的人如果对购买特别失望或特别满意，他们可能更有可能评论该商品。如果这是您的问题，您可以尝试鼓励购物者更多地投票，这样即使是那些有非极端经验的人也会回来投票。
另一个可能的问题可能是指导。评委们可能不清楚您对评分系统的解释。您可以尝试添加对每个评分含义的描述，看看这是否会提高数据质量。
总而言之，任何类型的评分问题解决方案都需要有一个“人”的成分，并考虑到评委如何选择评分以及为什么选择评分的全部故事。如果您的输入数据质量较差，排名算法将无能为力。另一方面，如果您的数据质量不错，那么取平均值效果很好。
取平均值的一个不相关的问题是，一个 5 星评级的项目将排在一个拥有 100 个 5 星评级 + 一个 4 星评级的项目之上。一个简单的解决方案是拉普拉斯平滑法，它通过有效地启动每个项目来解决这个问题，每个值（1、2、3、4、5）的一票。您不显示“平滑”值，但在排序时使用它们。请参阅如何不按平均评分排序帖子以获取替代解决方案。