第二步：计算每个点赞率的置信区间；
第三步：计算置信区间的下限值（wilson-s，进行排名 。这个下限值越大，排名越高 。
以下是置信区间上下限的界限：下限值最小为0，上限值最大为1
1927年，美国数学家 Edwin Bidwell Wilson提出了一个修正公式，被称为”威尔逊区间”，很好地解决了小样本的准确性问题 。
注意：公式中的在上面的公式中，表示样本的”赞成票比例”，n表示样本的大小，表示对应某个置信水平的z统计量，这是一个常数，可以通过查表或统计软件包得到 。一般情况下，在95%的置信水平下，z统计量的值为1.96 。
不难看出威尔逊置信区间的均值：（上限+下限）/2 ：
可以看到，当n的值足够大时，这个下限值会趋向 。如果n非常小，这个下限值会大大小于 。实际上，起到了降低”赞成票比例”的作用，使得该类视频的得分变小、排名下降 。实际示例中也的确如此 。
这种排序算法可以消除样本数量差异太大的影响，可以适用于寻找用户兴趣爱好排序问题，进一步进行个性化方向推荐 。
几种语言的实现示例 。
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