演算法工程師如何改進豆瓣電影

2021-06-26 15:42:52 字數 561 閱讀 2103

影迷們經常關注的電影排行榜裡,一部由100人評出9.0分的電影,和一部由10000人評出8.0分的電影,誰應該排在前面呢?

這是我們演算法工程師時常會面對的問題。

一些深度影迷可能會想到 imdb.com (網際網路電影資料庫) 所採用的貝葉斯公式[見附註],這個公式的思路就是通過每部影片的[評分人數]作為調節排序的槓桿:如果這部影片的評分人數低於乙個預設值,則影片的最終得分會向全部影片的平均分拉低。

由此可見,平衡評分人數和得分,避免小眾高分影片排前,是這個計算方法的出發點。可問題在於:調節整個榜單的排序主要依賴於這個[評分人數預設值]。如果它設定的很低,那麼最終的排序結果,就是每部影片自身評分從高到低在排序;如果它被設定得過高,那麼只適用高**率的影片。據說 imdb.com 的這個預設值從500一路調整到了25000,遺憾的是這個演算法仍然無法很好的解決他們的問題。

我們看看國內電影市場的現狀。2023年上映的《瘋狂原始人》兩個月內在豆瓣電影得到了13萬人次的評分,而2023年上映的《教父2》,到目前為止的評分總人數還不到10萬人。近幾年觀影方式的多樣化以及影院觀影的持續火爆,使得新近上映的影片很輕鬆地就能獲得大量的評分,相較之下&#x

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