根據真實玩家評論對賭場的評級

1）什麼被認為是「真正的召回」

事實證明：屏幕截圖/字幕編號，提示時間，總數/方法，劄幌響應。
沒有常見短語的細節：「通過PayID在2小時內輸出300澳元」>「全部」。
可驗證性：日期，貨幣/方法，國家，遊戲不是原則性的，但付款/獎金政策很重要。
沒有情感的中性/負面案例的價值高於「5的美麗設計」。

不包括：同類型模板，促銷代碼/轉發，單日評論「下雨」，帳戶≤7天，大量5沒有細節。

2）來源和重量（按優先順序）

1.具有玩家/案例驗證的平臺（屏幕，滴答聲，公共調節）的重量× 1。0.
2.具有積極審核的主題論壇/社區-權重× 0。8.
3.未經驗證的評論聚合器-重量× 0。5.
4.社交網絡（原始數據）-重量× 0。3，僅用於質量。

規則：始終存儲來源/ID鏈接和「證明」（屏幕截圖/字幕）。

3）評估正常化

比額表→ 0-100：5=× 20，10分=× 10，Yes/No → 100/0。
我們分別區分類別：輸出速度，KYC/SoF，獎金，支持，誠實/遊戲，UX/mobile。
召回分類：一個條目可以填充多個指標（例如，「輸出」和「KYC」）。

4）Antinakrutka（最低）

按屬性劃分的重復數據消除：IP/時間/文本 ~ 80%匹配,新帳戶/一日包為標誌。
語言學：模式的可重復性，相同的保留/表情符號，非自然頻率5。
時間異常：24-48小時每個站點激增→手動檢查。
極性平衡：加速5時沒有細節-我們降低重量。
十字路口檢查：真實SLA 24-48小時的「即時輸出」反饋是手動解析。

5）平滑和「誠實」總體評估

貝葉斯平滑（對於平均）：
Adjusted = (v/(v+m))·R + (m/(v+m))·C,
其中*R是賭場的平均評分，*v是評論數，*C是市場總體平均數（例如3。7 → 74/100），*m是最低數量（例如100條反饋）。

威爾遜的下邊界（對於「正」部分）：
使用關鍵指標（例如「準時輸出」）-防止小樣本。

長期性：指數衰減180天（新評論比舊評論更重要）。

6）評級度量（100分系統中的權重）

1.付款/SLA-25分

聲稱的SLA（稱重Wilson）的結論百分比。
「>SLA+無答案」（罰款）案例份額。
存在符號方法，不存在「付費優先級」。
2.爭議/裁決-20分

成功關閉的投訴的百分比，決定時間的中位數。
具有ADR/介質，公共案例日誌。
3.KYC/SoF-15分

透明的文件清單，「僅獲勝後的KYC」案件（罰款）。
「無理拒絕/凍結」的份額。
4.獎金/T&S-15分

WR/max bet/cap的清晰度，在激活獎金之前遊戲的貢獻。
沒有「存款周轉× 2- × 3」，沒有獎金。
5.誠實/內容-10分

官方RGS域與Info中的RTP/Paytable匹配。
6.支持-10分

第一次回復的時間（聊天/電子郵件）,能力,升級。
7.UX/mobile-5分

大廳≤3 -5秒，插槽≤10 -15秒，穩定FPS，HUD可以理解。

公式：底數=Σ（歸一化度量×權重）。每個指標的最低閾值可以作為「障礙」引入（如果失敗，則從上方「切割」的總體評級）。

7）如何考慮「壞但誠實」的案例

對系統性違規行為（大規模延誤/故障）進行罰款，而不是單項爭論。
如果運營商公開糾正了做法（宣布SLA/更新了 T＆C），並且指標提高了90天以上-逐步取消臨時罰款（淡化）。

8）將賭場添加到評級之前的15分鐘支票清單

1.許可證/登記冊（2分鐘）：登記冊→單位編號；法律實體/域重合。
2.付款（3分鐘）：已發布的方法，min/max，傭金，每種方法的SLA；是否有same-method。
3.T＆C/獎金（3分鐘）：WR/max bet/cap/單頁遊戲貢獻；沒有「存款周轉× 2- × 3」沒有獎金。
4.遊戲原創性（3分鐘）：在Info插槽中可見RTP/模式；與提供商匹配；下載域是官方的。
5.評論（4分鐘）：10-20個新鮮證據案例；濾除明顯的扭曲；核實對CUS/調查結果的投訴。

9）紅旗（立即減號）

沒有點擊許可證註冊表/註冊表中的其他法律實體/域。
大眾投訴「輸出>SLA+沈默」，「付費輸出優先級」。
存款營業額× 2-× 3無獎金，隱藏列表「受限」。
與提供商的RTP/Paytable不匹配；從「左」域下載。
每天有相同類型的5條評論，表述相同/沒有數字。
在沒有理由的情況下結束投訴（「酌情決定」），追溯規則變更。

10）收集反饋卡模板（填寫每個案例）

來源ID/鏈接：
日期/國家/貨幣/方法：
案例類型：輸出/KYC/獎金/支持/其他
事實：金額，SLA承諾的請求時間，實際時間，劄幌響應，tiket/scrin
按類別分數（0-100）：付款/KYC/獎金/支持/誠實
最終得分（0-100）：
異常標記：模式/反射/無數字/新帳戶

11）計算示例（簡化）

「付款」反饋：160個案例，SLA 124個案例→ p̂=0.775；威爾遜（95％）的下限≈ 0.71 → 71/100的「付款」。
KYC：60起案件，9起有爭議的延誤→ 85/100。
獎金/T&C：70/100（有關於FS中隱藏帽子的投訴）。
支持：在聊天中響應中位數3分鐘→ 88/100。
誠實/內容：RTP/域匹配-100/100。
UX/mobile：80/100。
結果：0.25·71+0.20·（爭議解決，假設82）+0.15·85+0.15·70+0.10·100+0.10·88+0.05·80 ≈ 80/100。

12）常見問題

可以信任聚合器嗎?作為來源之一-是的,但重量較輕和斜坡過濾器。
更重要的是：評論的數量或「質量」？質量：事實驗證+長期性。數量通過Bayes/Wilson影響。
如何處理VIP案例?單獨計算（通常是不同的SLA），不要與常規混合。
是否需要考慮同性戀？是的：方法/法規不同；儲存國家/貨幣/方法。

13）賭場評分矩陣評論（100分）

付款/SLA-25
爭議/裁決-20
KYC/SoF — 15
獎金/T&C-15
誠信/內容（RTP/域）-10
支持-10
UX/mobile-5

解釋：≥85是強有力的建議；75-84-年份；60-74-中等；<60-避免。

結果

誠實的「評論評級」建立在可驗證的案例，對策，小樣本平滑化（Bayes/Wilson）和關鍵指標的權重上：支付，爭議，KYC，獎金，內容誠實，支持和移動質量。使用15分鐘的支票清單，100分矩陣和案例卡-您將獲得反映真實用戶體驗而不是營銷的評級。