Rekommenderar system baserat på användarens feedback ranka objekt genom att aggregera användarnas betyg för att välja de som rankas högst. Kreditbetygen aggregeras vanligen med hjälp av ett vägt aritmetiskt medelvärde. Medeltalet är dock ganska känsligt för avvikelser och förutfattade meningar, och kan därför inte vara det mest informativa aggregatet. Vi jämför noggrannheten och robustheten hos tre olika aggregatorer: medelvärdet, medianvärdet och läget. Resultaten visar att medianvärdet ofta kan vara ett bättre val än medelvärdet, och kan avsevärt förbättra rekommendationsnoggrannheten och robustheten i samarbetsfiltreringssystem.
En studie av REF tyder på att mellan medelvärde, medianvärde och läge är medianen ofta ett bättre val eftersom den inte är lika känslig för avvikelser som medelvärdet.
Rating aggregation in collaborative filtering systems
{'venue': "RecSys '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}