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2017-06-16 19:19:52 +08:00

回复了 cqcn1991 创建的主题 › 分享创造 › 为什么这部电影的豆瓣评分我不认可？—— 一点数据分析的视角

@Yinz 代码里面有
直接把电影的 5 个百分比输进去，然后看聚类的结果
实际就是可以分很细，也可以分很粗，取决于你想分成多少种。还可以分得更细，比如均值为 6 的，可以分成 4 星占多还是 2 星占多的，其他类似。

当然，从 Cross validation 的曲线来看, 6-7 的样子基本上就收窄了.

2017-06-16 19:02:28 +08:00

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@lxy 但从产品的使用角度来说，太麻烦了，而且大多数时候，电影的表现是相对比较平均的
所以我觉得可以这样思考这个问题，但是产品这样设计有太多不便。毕竟我们也就是 2C，个人评价一下而已

@yiciyuansky 评分分布有，但是“评分分布”的分歧程度的“大小”，没有。所以很多人不会注意到这点。而且这个和人群一致性无关，是豆瓣电影打分的受众并不小众（摔跤吧爸爸有 30W 了）。我们并不是要追求一个“一致性”的评分，而是知道什么时候这个评分是无效的。

2017-06-16 18:35:58 +08:00

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@Abirdcfly 对，只是很多人很少关注这个东西。提醒大家一下评分的分歧程度，有助于减少撕逼…

2017-06-16 17:47:36 +08:00

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@zrj766 应该就涉及到了方差，这个应该就中学数学水平....?

2017-06-16 17:32:03 +08:00

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@staticor 作为豆瓣用户....非常不喜欢豆瓣主流的文艺 /清新的声音，其实也有不少用户如此。是豆瓣目前的定位有问题，或者说被知乎刚怕了，只敢站这个风格.

2017-06-16 16:50:46 +08:00

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@tony1016 对，或者说大家看分数很疑惑的时候，可以从这个角度去理解一下。

2017-06-16 16:41:21 +08:00

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@qiayue 明白了~

2017-06-16 16:14:23 +08:00

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@viator42 那个很少（如果只考虑评分较多的电影的话），你从对开始我给的图里面就能看到，只有一例

最近的“深夜食堂”，是 L 型，如果放在这里比较，也是 STD 最小的。。。也就是一众觉得非常烂的.....

2017-06-16 16:03:19 +08:00

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@kiwi95
那很好，你并不受本文这个问题的困扰，但对于其他人来说，我们觉得很多时候，这个看法是可以参考的，那么，我们就有文中的这个问题了。我个人觉得，评分的看法，可以这样理解:

绝对标准(平均分 /我的看法) -> 真实情况 -> 绝对主观 (评分没有意义)

有些人觉得评价是唯一的，这个分数和我的看法不一样，那一定是有水军 /别人在装逼 /别人口味差
有的人觉得是绝对主观的，别人的看法和我的看法完全没关系

我的看法是，有时候，平均分是非常有效的（大家看法一致的时候），有的时候，平均分无效，因为大家看法非常不一样，本文就是这个内容。

2017-06-16 15:58:59 +08:00

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@qiayue 对对。。。你是觉得有歧义？那怎么改比较好？

2017-06-16 15:58:38 +08:00

回复了 cqcn1991 创建的主题 › 分享创造 › 为什么这部电影的豆瓣评分我不认可？—— 一点数据分析的视角

@qiayue 啥意思？我表述没清楚？

2017-06-16 15:40:12 +08:00

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@cnwtex 我觉得其实豆瓣官方加个 label + 具体展示页面就好了，这样被人民日报怼的概率就小很多了

2017-06-16 15:17:24 +08:00

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@xdz0611 基本图表用的是 Matplotlib, 文章里面的辅助线是用 Axure (对你没看错)，我自己加的

2017-06-16 15:16:21 +08:00

回复了 cqcn1991 创建的主题 › 分享创造 › 为什么这部电影的豆瓣评分我不认可？—— 一点数据分析的视角

@chensuifu @wmzt @ichubei
看来我有些内容没太说明白，已经 Append 到主贴里了

西游的问题是各方面差异太大了，表演很差，故事较差，但是画面想象力爆棚

所以，也就能看到大家评论的分化情况，因为大家对这方面的看重点是不一样的。

全文其实就一个意思 —— **不是“你的评分 /口味是错的”，“我的看法是对的”，而是“你的看法是对的”，“我的看法也是对的”，** 只是大家对这部电影的看法差别太大了（由于各种各样的原因）。

大多数时候，大家对电影的看法趋同，对于豆瓣电影的分数认可，是因为一部电影的各个方面较为平均，大家的看法也会比较一致。但是出现**西游**，**刺客聂隐娘**等等这类长 /短板差异明显的电影的时候，产生较大的差异，简单的平局分也就失效了

2017-06-16 14:51:43 +08:00

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@kokdemo 完全没觉得标题党....怎么说？

2017-06-16 10:10:14 +08:00

回复了 Icemic 创建的主题 › 分享创造 › 基于 Bangumi.tv 220 万用户评分的动画推荐工具

@Icemic 如果是 TJU 的本科土木的话...感觉很 NB....

2017-06-16 07:19:53 +08:00

回复了 cqcn1991 创建的主题 › 问与答 › 坐标上海，推荐一下你喜欢的餐馆？

@POPOEVER 左庭右院我能看到评价挺高的…

2017-06-15 23:02:17 +08:00

回复了 Icemic 创建的主题 › 分享创造 › 基于 Bangumi.tv 220 万用户评分的动画推荐工具

@Icemic 然后，按照我这几天看的推荐系统。。。。
基本的协同过滤，我感觉称为“相关物品”更佳，因为“推荐”不止是相似的东西。但是经典的协同貌似只能做到这个程度。
典型的应用场景就是 Amazon 的相关商品

我们对推荐系统，其实很看重 serendipity，完全是另外一个 measure 了

2017-06-15 23:00:08 +08:00

回复了 Icemic 创建的主题 › 分享创造 › 基于 Bangumi.tv 220 万用户评分的动画推荐工具

@Icemic 看你 Github 介绍...难道是我土木出身? 然后你 blog https 挂了貌似

2017-06-15 22:55:06 +08:00

回复了 Icemic 创建的主题 › 分享创造 › 基于 Bangumi.tv 220 万用户评分的动画推荐工具

@Icemic 我最近也在看推荐系统
所以你只是用的协同过滤？相关的算法 /包是啥？能看看不?

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