如何计算星级评分

1. 引言

在本教程中，我们将探讨为产品或服务计算整体星级评分（Star Rating）的几种常见方法。

2. 星级评分系统的动机

企业使用星级评分作为衡量产品或服务质量的标准化基准：

本质上，星级评分不仅有助于企业赢得潜在客户的信任，还能提升其在本地搜索中的排名，从而增加销量。

这些评分直接影响购买决策。例如，在其他条件相同的情况下，普通消费者更倾向于购买星级评分更高的产品。

3. 星级评分的计算方法

接下来，我们来探讨几种常见的星级评分计算方法。

3.1. 使用平均值计算星级评分

这是最常见的一种方法，即：将所有评分进行算术平均。

通常，评分是以聚合形式呈现的。例如，我们能知道某产品获得1星、2星，直到5星的用户数量：

星级	评价数
1	50
2	50
3	100
4	400
5	500

那么，平均星级评分为：

   

这个公式就是我们常见的平均值计算方式，即每个星级乘以对应的评价数，再除以总评价数。

3.2. 使用加权平均法计算星级评分

这种方法被称为偏好加权平均法（Weighted Average Method）。

在该方法中，我们为不同用户分配不同的权重。 企业通常根据用户的购买金额、人口统计信息、忠诚度等因素来设定权重。

假设 rc 是一个矩阵，行表示用户权重，列表示星级值。我们用 rc 来存储每个星级的评价数。设星级值为 {1, 2, ..., n}，用户权重数组为 uw。例如，rc[i][j] 表示权重为 uw[j] 的用户对星级 i 的评价数。

星评计算公式如下：

   

举个例子，假设用户权重为 {0.0, 0.1, ..., 1.0}，rc 数据如下：

用户权重	星1	星2	星3	星4	星5
0.0	0	0	0	0	0
0.1	0	0	0	0	10
0.2	30	0	0	20	10
0.3	0	20	0	10	20
0.4	10	0	0	0	20
0.5	0	20	0	0	20
0.6	10	10	10	20	20
0.7	0	0	10	50	100
0.8	0	0	30	100	200
0.9	0	0	50	200	100
1.0	0	0	0	0	0

最终计算出的星级评分为：4.23

✅ 这个结果与平均法不同，说明加权方式会影响最终评分。

⚠️ 缺点是：需要为每个用户分配合适的权重，实现起来复杂，且需额外工具支持。

3.3. 使用机器学习方法计算星级评分

一些公司开始采用机器学习模型来预测或计算星级评分。这些模型可以基于大量用户行为数据、文本评论内容等，进行评分预测。

例如，可以训练一个回归模型，输入包括用户历史购买记录、评论内容、评分时间等特征，输出为预测星级。

这种方法更智能，但也有其门槛：

• 需要高质量、多样化的数据集
• 需要较强的计算资源
• 模型训练和调优成本高

所以，如果资源有限，不建议直接使用机器学习方法。

4. 不同星级评分方法对比

方法	优点	缺点
平均法	实现简单，通用性强	所有用户权重相同，无法区分重要性
加权平均法	可区分用户权重，更贴近业务需求	实现复杂，需额外设定权重规则
机器学习方法	智能程度高，可挖掘深层数据特征	需高质量数据集和强大算力，开发维护成本高

5. 总结

本文介绍了几种常见的星级评分计算方法：

• 平均法 是最基础也是最常用的方法，但所有用户评价权重相同，无法体现用户价值差异。
• 加权平均法 允许为不同用户分配不同权重，适用于需要差异化评估的业务场景，但实现复杂。
• 机器学习方法 则代表了更高级的应用方向，适合拥有丰富数据资源的企业。

✅ 在选择方法时，应结合自身业务特点和资源情况：

• 初创项目建议从平均法起步
• 有一定用户数据的企业可尝试加权平均法
• 有大数据和AI能力的公司可考虑使用机器学习方法

最终，选择合适的星级评分方法，有助于更准确地反映产品或服务的真实口碑。