我有一个 MS SQL Server 2008 数据库,用于存储提供食物的场所(咖啡馆、餐馆、小餐馆等)。在连接到该数据库的网站上,人们可以从 1 到 3 对这些地方进行评分。
在网站上有一个页面,人们可以在其中查看某个城市中排名前 25 位(评分最高)的热门列表。数据库结构看起来像这样(表中存储了更多信息,但这里是相关信息):
一个地方位于一个城市,选票放在一个地方。
到目前为止,我刚刚计算了每个地方的平均投票分数,其中我将某个地方的所有投票总和除以该地方的投票数,如下所示(伪代码):
vote_count = total number of votes for the place
vote_sum = total sum of all the votes for the place
vote_score = vote_sum/vote_count
如果一个地方没有选票,我还必须处理除以零。所有这些都是在存储过程中完成的,该存储过程获取我想在顶部列表中显示的其他数据。以下是获取投票得分最高的前 25 个位置的当前存储过程:
ALTER PROCEDURE [dbo].[GetTopListByCity]
(
@city_id Int
)
AS
SELECT TOP 25 dbo.Places.place_id,
dbo.Places.city_id,
dbo.Places.place_name,
dbo.Places.place_alias,
dbo.Places.place_street_address,
dbo.Places.place_street_number,
dbo.Places.place_zip_code,
dbo.Cities.city_name,
dbo.Cities.city_alias,
dbo.Places.place_phone,
dbo.Places.place_lat,
dbo.Places.place_lng,
ISNULL(SUM(dbo.Votes.vote_score),0) AS vote_sum,
(SELECT COUNT(*) FROM dbo.Votes WHERE dbo.Votes.place_id = dbo.Places.place_id) AS vote_count,
COALESCE((CONVERT(FLOAT,SUM(dbo.Votes.vote_score))/(CONVERT(FLOAT,(SELECT COUNT(*) FROM dbo.Votes WHERE dbo.Votes.place_id = dbo.Places.place_id)))),0) AS vote_score
FROM dbo.Places INNER JOIN dbo.Cities ON dbo.Places.city_id = dbo.Cities.city_id
LEFT OUTER JOIN dbo.Votes ON dbo.Places.place_id = dbo.Votes.place_id
WHERE dbo.Places.city_id = @city_id
AND dbo.Places.hidden = 0
GROUP BY dbo.Places.place_id,
dbo.Places.city_id,
dbo.Places.place_name,
dbo.Places.place_alias,
dbo.Places.place_street_address,
dbo.Places.place_street_number,
dbo.Places.place_zip_code,
dbo.Cities.city_name,
dbo.Cities.city_alias,
dbo.Places.place_phone,
dbo.Places.place_lat,
dbo.Places.place_lng
ORDER BY vote_score DESC, vote_count DESC, place_name ASC
RETURN
正如您所看到的,它获取的不仅仅是投票分数——我需要有关该地点、其所在城市等的数据。这很好,但是有一个大问题:投票分数太简单了,因为它没有考虑投票的数量。使用简单的计算方法,一票得分为 3 的地方最终将在列表中高于一个十四票得分为 3 且一票得分为 2 的地方:
3/1 = 3
(14*3 + 1*2) = 44/15 = 2.933333333333
为了解决这个问题,我一直在研究使用某种形式的加权平均/加权指数。我发现了一个看起来很有希望的真正贝叶斯估计的例子。它看起来像这样:
weighted rating (WR) = (v ÷ (v+m)) × R + (m ÷ (v+m)) × C
where:
R = average for the place (mean) = (Rating)
v = number of votes for the place = (votes)
m = minimum number of votes required to be listed in the Top 25 (unsure how many, but somewhere between 2-5 seems realistic)
C = the mean vote across the whole database
当我尝试在存储过程中实现这个加权评级时,问题就开始了——它很快变得复杂,我陷入了括号中,并且对存储过程的作用松散了跟踪。
现在我需要一些帮助来解决两个问题:
这是为我的网站计算加权指数的合适方法吗?
当在存储过程中实现时,这个(或其他合适的计算方法)会是什么样子?