VoteRating algoritmus

gekon:
A když budu mít 25, tak do jaké skupiny patřím (15–25, 25–35) ??

môžeš tam popridávať koeficienty. ak je cielova skupina 15-25 tak ju prenásob dvoma 10-14 prenásob 1,5 atd. ak predpokladaš že cielova skupina bude posielať aj najviac odpovedi tak to zasa možeš dať na druhú všetko a nakoniec to odmocnit dvoma. tam sa dá vymysliet stovky možností. záleží na tom čo presne potrebuješ

gekon:
Z toho popisu mi není úplně zřejmé jak to má fungovat, ale asi by šlo použít tzv. vážený průměr.
Jde vlastně o první část Stanova příspěvku: Pro každou kategorii se stanoví koeficient (váha), kterým se vynásobí hodnoty v té kategorii. Pak se spočítá normální průměr.

Jestli to dobře chápu, v tomhle případě má váha záviset na celkovém počtu hlasujících v dané skupině.
V tom případě by ale myslím fungoval dobře i jednoduchý průměr.
Dá se předpokládat, že lidi z těch „necílových skupin“ vesměs nebudou vůbec hlasovat. Čímž i u jednoduchého průměru bude hodnocení záviset hlavně na té největší skupině, jednoduše protože je největší.

A ještě jedna poznámka, počet hlasujících nemusí vypovídat o cílové skupině položky, ale o struktuře návštěvníků webu. Řekněme například, že bude položka zajímavá pro skupinu 45-55, ale převážná většina návštěvníků bude z kategorie 15-25. Taková položka pak nejspíš bude mít nejvíc hlasů z kategorie 15-25 a pravděpodobně budou spíš negativní. Ale nevyplývá z toho, že cílová skupina položky ji hodnotí negativně, ale že cílová skupina položky nechodí na ten hodnotící web.

Dám příklad, jak by pak ten výpočet fungoval, zkrátím to na skupiny A, B, C, hodnocení 1, 2, 3 a hlasování bude:
První krok je zjistit si počet hlasujících za skupiny: nejvíc má A (130), pak B (80) a C (30)
Teď se nabízí spousta možností, jak nastavit ty váhy. Můžu je dát napevno (např. ta co má nejvíc 2, druhá nejvyšší 1,5 a třetí 1), můžu dát pevný koeficient té největší nebo nejmenší a ostatní počítat podle relativního podílu hlasů (např.: největší je A, ta dostane 2, B dostane 2*(80/130) = 1,23 a C 2*(30/130) = 0,46). Případně úplně nejjednodušší způsob je, že samotný počet hlasů bude ten koeficient (tj. A bude mít 130, B 80 a C 30)
Prostě možností je spousta.
A teď jak se počítá ten vážený průměr. Řekněme, že největší skupina (tj. A) dostane 2 a ostatní podle poměru hlasů (tj. 1,23 a 0,46). Tím přenásobím počty hlasů, takže vážené počty hlasů podle skupin budou:
Celkové vážené počty hlasů: 150, 144 a 79 a průměrné hodnocení 1,8.
(Pro zajímavost, hodnocení podle jednoduchého průměru by bylo 1,9)

gekon:
„ono to má 87 procent, ale je to úplná blbost“
Proti tomuhle ale ten algoritmus nepomůže, protože tam záleží v jaké skupině jsem já a ne jaká hlasuje nejvíc.
Když například položka bude zaměřená na 20-leté, takže největší váhu bude mít skupina 15-25, a mně bude 60, naopak to tenhle efekt ještě zesílí.

V tomhle případě by dávalo smysl přidávat váhu hlasům skupiny ve které je návštěvník.

Poznámka trochu mimo: Systém asi nejbližší dokonalosti by byl zvyšovat váhu hlasů lidí s podobným vkusem, neboli lidí, kteří společně se mnou už hodnotili jiné položky a dali jsme jim podobná hodnocení. Ale bylo by to pěkně složité.
O něco jednodušší je to co dělají sociální sítě: Prioritu má hodnocení od lidí, kteří se sami zařadili do podobných skupin jako já.