Блог

Я внедрил метод множественной взвешенной сортировки в проекте бронирования фотографа (учебный проект) с целью рекомендации. Основная идея состоит в том, чтобы упорядочить фотографов от лучших к худшим на основе оценки из уравнения.

Три фактора:

• Стоимость услуги.
• Расстояние.
• Оценка.

Уравнение (коэффициенты нормализованы, а веса выбираются произвольно, если их сумма равна 1):

 score = (f1 * w1)   (f2 * w2)   (f3 * w3)
 

Аспект, который я хочу изучить здесь, заключается в том, как изменить метод, чтобы у новичков не было недостатков. Потому что, когда присоединяются новые фотографы, их рейтинг будет равен 0.0, поэтому в основном они проиграют даже тем фотографам, у которых очень низкий рейтинг, например 1.0, 2.0.

Что я сделал до сих пор, так это определить, какой фотограф является новым (на основе даты присоединения и количества бронирований, которые у них были), а затем дать им полный балл для оценки. Но я чувствую, что на самом деле это не способ сделать это, и все еще пытаюсь найти лучший способ.

Спасибо за вашу заботу!