经过努力，终于找到了，这算法应该是简化的贝叶斯算法。
上百度可以查到一个题目，简述：发生车祸，车辆逃逸，只有红蓝车两种可能，证人指证说是蓝车，专家评估可信度是0.8，然后计算：0.8蓝车除以（0.8蓝车+0.8红车），这就是贝叶斯。
假如可信度是1，只有两个嫌疑人，那公式就是：嫌疑人1除以嫌疑人2。如果算得41%，就意味嫌疑人1有41%的概率趋向为肇事者，而嫌疑人2有59%的概率趋向为肇事者。
领导给员工打分，实际也就是首先计算员工的“优秀的概率”，只不过用整数加减来代表，根据整数分数的高低来大致判断优秀程度。然后得出一个优秀员工作为嫌疑人1，除以其他员工，也就是嫌疑人2，从而得出嫌疑人2趋向优秀（肇事者）的程度。而优秀定义为嫌疑人1，所以也可以说是嫌疑人2趋向嫌疑1的程度。