Elo 评级系统，更好的选择？
Rating System with Elo, better alternatives?
我正在研究评级算法。我有一套练习。它们都按级别分类（1 = 最简单，5 = 最难）。
用户会看到两个练习，他们应该决定哪一个更难，或者两者是否相等。应根据用户评分调整级别。
我做了什么：
我尝试了 Elo 评分。
我的问题：
有没有更好的算法来做这个用例？ （到目前为止什么也没找到）
提前致谢并干杯。
托比
我会尝试以一种简单但（我希望）有效的方式解决问题。
首先，您仅在投票与系统实际预期不同时才更新行使评级。从现在开始，我将只考虑用户输出与系统实际预期不同的情况。
其次，我会更重视两个级别差异较大的选票。对评分为 2 和 3 的两个练习的错误期望的影响应该小于对评分为 1 和 5 的两个练习的错误期望的影响。
也就是说，我的算法将遵循：
1- 设置了一个固定的百分比，我们称它为increment。它确定了投票的影响百分比，并且可以根据用户数量在此过程中进行修改。
2- 对于 "unexpected" 投票，我会计算原始水平之间的差异（最小为 1）。
diff = max(1, abs(ex1.level - ex2.level))
3- 我会根据 increment 和 diff 的乘积按百分比更新每个运动评分。
if (ex1 level expected bigger)
ex1.rating = ex1.rating + diff*increment;
else
ex1.rating = ex1.rating - diff*increment;
评级为浮点数，级别为 rating:
的四舍五入
ex1.level = round(ex1.rating)
示例：
让我们设置increment = 0.1。 exA，评分 2.0，级别 2 与 exB，评分 3.0，级别 3.
进行比较
第一个用户选择 exB 作为最难的。没有任何变化，因为这是系统预期的结果。
第二个用户选择exA。这不是预期的结果。两次练习之间的差异为 1，因此评分被修改为 1*0.1 = 0.1，
导致 exA.rating = 2.1 for exB.rating = 2.9
我正在研究评级算法。我有一套练习。它们都按级别分类（1 = 最简单，5 = 最难）。
用户会看到两个练习，他们应该决定哪一个更难，或者两者是否相等。应根据用户评分调整级别。
我做了什么： 我尝试了 Elo 评分。
我的问题： 有没有更好的算法来做这个用例？ （到目前为止什么也没找到）
提前致谢并干杯。 托比
我会尝试以一种简单但（我希望）有效的方式解决问题。
首先，您仅在投票与系统实际预期不同时才更新行使评级。从现在开始，我将只考虑用户输出与系统实际预期不同的情况。
其次，我会更重视两个级别差异较大的选票。对评分为 2 和 3 的两个练习的错误期望的影响应该小于对评分为 1 和 5 的两个练习的错误期望的影响。
也就是说，我的算法将遵循：
1- 设置了一个固定的百分比，我们称它为increment。它确定了投票的影响百分比，并且可以根据用户数量在此过程中进行修改。
2- 对于 "unexpected" 投票，我会计算原始水平之间的差异（最小为 1）。
diff = max(1, abs(ex1.level - ex2.level))
3- 我会根据 increment 和 diff 的乘积按百分比更新每个运动评分。
if (ex1 level expected bigger)
ex1.rating = ex1.rating + diff*increment;
else
ex1.rating = ex1.rating - diff*increment;
评级为浮点数，级别为 rating:
ex1.level = round(ex1.rating)
示例：
让我们设置increment = 0.1。 exA，评分 2.0，级别 2 与 exB，评分 3.0，级别 3.
第一个用户选择 exB 作为最难的。没有任何变化，因为这是系统预期的结果。
第二个用户选择exA。这不是预期的结果。两次练习之间的差异为 1，因此评分被修改为 1*0.1 = 0.1，
导致 exA.rating = 2.1 for exB.rating = 2.9