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我想获得一些帮助来建立一个喜欢/不喜欢的排序算法来找到最好的条目。我想了一种方法来做到这一点，但是这种方法有两个主要缺陷，我想知道是否有更好的方法。

以下是我的想法：

l/d条目将按wherel = number of likes和给出的比率进行排序d = number of dislikes，因此比率较高的人的点赞数更高，并且比比率低的人应该获得更高的位置。

这种方法有两个问题：

1：如果不喜欢的数量为0，l/d则不可能。因此，即使一个条目有 1000 个喜欢和 0 个不喜欢，它仍然不会进入记分板。

2：喜欢和不喜欢的条目与评分多的条目相比具有优势，因为它需要较低的评分来影响比率并给条目一个好分数。

你怎么看？

编辑：这是解决第一个问题的可能替代方法：(l + 1) / (d + 1). 对此有任何反馈吗？

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这可能是相关的：如何不按平均评分排序。

于 2011-07-05T22:30:05.530 回答
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要消除除以零，您可以在分子和分母上加 1 以获得 (l+1)/(d+1)。如果您想对更多喜欢的条目进行更高的排名，那么您可以将排名公式乘以 log（喜欢的数量 + 1）。在这里添加一个以消除如果条目有零个赞而导致的数学错误。对于接下来的讨论，假设日志的底数为 10。因此，满足要求的排名公式为 (likes + 1)/(dislikes + 1) * log(likes + 1)。

请注意，如果因为 log(1) = 0 而没有喜欢，则此公式提供的排名为 0。假设投票与一个喜欢投票和一个不喜欢投票相关联。那么秩是 2/2*log(2) = 0.3，因为 log(2) = 0.3。现在考虑另一个有 9 个喜欢和 9 个不喜欢的关系。那么排名是 10/10*log(10) = 1，因为 log(10) = 1。也就是说，log(likes) 项对喜欢更多的关系的排名高于喜欢更少的关系。

于 2011-07-05T22:16:07.703 回答
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这对我来说效果最好。

rank = likes * 100 / (likes + dislikes)

它按较高的喜欢排序，然后是任何喜欢和/或不喜欢的活动，然后是没有活动。例子：

likes, dislikes => rank
0, 0 => 0            //avoid /0 error
3, 3 => 50
3, 0 => 100
于 2014-04-06T18:57:57.350 回答