【摘 要】
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传统基于商品好评率的排名算法在处理小样本的评价数据时，存在着明显的缺陷问题，例如小样本的排名准确性问题等。为了解决这个问题，文中通过引入威尔逊置信区间估计的概念，提出了
【机 构】
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西南交通大学数学学院,西南交通大学物理科学与技术学院
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-10-0702)
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传统基于商品好评率的排名算法在处理小样本的评价数据时，存在着明显的缺陷问题，例如小样本的排名准确性问题等。为了解决这个问题，文中通过引入威尔逊置信区间估计的概念，提出了一种利用置信区间下限值来代替好评率的改进算法。该算法综合考虑了商品好评率与评论数，能有效解决好评率排名存在的小样本准确性问题。通过真实数据上的实验表明，无论是小样本数据还是大样本数据，改进算法都能避免以上问题并提供更为可信的排名结果。
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