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집계 정렬 분석

여러 분석 지표를 통합하여 우선순위를 계산합니다. 패턴 / 통계 / 고급 분석 결과를 가중 평균하여 가장 의심스러운 데이터를 우선 식별하는 메타 알고리즘입니다.

가중치
info점수에 직접 영향 없음
알고리즘
1ref impl (메타 우선순위)
역할
정렬다중 지표 통합 우선순위

집계 정렬 우선 순위 분석 실 구현aggregation.sort_priority

여러 지표를 종합하여 각 데이터의 우선순위를 계산합니다. 패턴/통계/ 고급 분석 결과를 가중 평균하여 가장 의심스러운 데이터를 우선적으로 식별합니다.

동작 원리 (시각화)

수식

Pi=∑j=1nwj⋅Aij∑j=1nwjP_i = \frac{\sum_{j=1}^{n} w_j \cdot A_{ij}}{\sum_{j=1}^{n} w_j}

변수

  • PiP_i — i 번째 데이터의 종합 우선순위 (0~1)
  • wjw_j — j 번째 지표의 가중치
  • AijA_{ij} — i 번째 데이터의 j 번째 지표 집계 결과
  • nn — 통합되는 분석 지표 수

파라미터

  • λ=0.9\lambda = 0.9 — 시간에 따른 가중치 감소율
  • 최소 필요 지표 수: 3

판정 기준

조건의미
P ≥ 0.75고우선순위 이상치
0.5 ≤ P < 0.75중간 우선순위
P < 0.5정상
전문가용 기술 설명

도메인 코드의 compositeScore() 가 패턴 (35%) / 통계 (35%) / 고급 (30%) 세 카테고리를 가중 평균. 본 알고리즘은 그 위에서 동작하는 정렬 우선순위 계산 — 여러 reviewer 를 동시에 모니터링할 때 가장 의심스러운 순으로 정렬해 사용자에게 노출.

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