贝叶斯评级系统每个评级有多个类别

Question

我正在实施一个要在我的网站上使用的评级系统，我认为贝叶斯平均值是最好的方法。每个项目将由用户分为六个不同的类别进行评分。不过，我不希望只有一个高评级的项目登上顶峰，这就是我想实施贝叶斯系统的原因。

公式如下：

Bayesian Rating = ( (avg_num_votes * avg_rating) + (this_num_votes * this_rating) ) / (avg_num_votes + this_num_votes)

因为项目将被分为 6 个不同的类别，我是否应该使用这些类别总和的平均值作为贝叶斯系统的“this_ rating”？例如，假设一项有两个评级（范围为 0-5）：

Rating 1:
  Category A: 3
  Category B: 1
  Category C: 2
  Category D: 4
  Category E: 5
  Category F: 3
  Sum: 18

Rating 2:
  Category A: 2
  Category B: 3
  Category C: 3
  Category D: 5
  Category E: 0
  Category F: 1
  Sum: 14

“this_ rating”是否应该只是上面列出的总和的平均值？我的想法是否正确，或者也应该为每个类别实施贝叶斯系统（或者是想太多了）？