各評価に複数のカテゴリがあるベイジアン評価システム

私は自分のウェブサイトで使用される評価システムを実装しています。ベイジアン平均はそれを行うための最良の方法だと思います。すべてのアイテムは、ユーザーによって6つの異なるカテゴリで評価されます。高評価が1つしかないアイテムを上に向けたくないので、ベイジアンシステムを実装します。

ここに式があります：

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

アイテムは6つの異なるカテゴリで評価されるため、これらのカテゴリの合計の平均をベイズシステムの「this_rating」として使用する必要がありますか？たとえば、2つの評価（0〜5のスケール）を持つ1つのアイテムを取り上げます。

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」は、上記の合計の平均にすぎませんか？私の考えは正しいですか、またはベイジアンシステムを各カテゴリにも実装する必要がありますか（またはそれを考えすぎていますか）。

それは、各オブジェクトの累積的な評価のみ、またはカテゴリ固有の評価のみでワインドアップするかどうかによって異なります。各カテゴリに個別のシステムがあると、より現実的に聞こえますが、特定のコンテキストではそうでない場合があります。カテゴリ固有の評価と全体的な評価の両方を行うこともできます！