算法工程师如何改进豆瓣电影 …

最新推荐文章于 2019-08-13 13:53:00 发布
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算法工程师针对豆瓣电影排行榜的问题提出改进方案，不再单纯依赖评分人数预设值。通过电影分类和持续关注度两个关键指标，实现更广泛的适应性和持久影响力。新算法考虑电影收藏曲线，以平衡新旧电影的排序，提高推荐的准确性和榜单的动态性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

豆瓣电影 07-04-2013

影迷们经常关注的电影排行榜里，一部由100人评出9.0分的电影，和一部由10000人评出8.0分的电影，谁应该排在前面呢？

这是我们算法工程师时常会面对的问题。

一些深度影迷可能会想到 imdb.com (互联网电影数据库) 所采用的贝叶斯公式[见附注]，这个公式的思路就是通过每部影片的［评分人数］作为调节排序的杠杆：如果这部影片的评分人数低于一个预设值，则影片的最终得分会向全部影片的平均分拉低。

由此可见，平衡评分人数和得分，避免小众高分影片排前，是这个计算方法的出发点。可问题在于：调节整个榜单的排序主要依赖于这个［评分人数预设值］。如果它设置的很低，那么最终的排序结果，就是每部影片自身评分从高到低在排序；如果它被设置得过高，那么只适用高曝光率的影片。据说 imdb.com 的这个预设值从500一路调整到了25000，遗憾的是这个算法仍然无法很好的解决他们的问题。

我们看看国内电影市场的现状。2013年上映的《疯狂原始人》两个月内在豆瓣电影得到了13万人次的评分，而1974年上

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算法工程师如何改进豆瓣电影
wenyusuran的专栏
10-29 1618
影迷们经常关注的电影排行榜里，一部由100人评出9.0分的电影，和一部由10000人评出8.0分的电影，谁应该排在前面呢？ 这是我们算法工程师时常会面对的问题。 一些深度影迷可能会想到 imdb.com (互联网电影数据库) 所采用的贝叶斯公式[见附注]，这个公式的思路就是通过每部影片的［评分人数］作为调节排序的杠杆：如果这部影片的评分人数低于一个预设值，则影片的最终得分会向全部影片的平均分拉
豆瓣电影TOP250数据分析
weixin_44657010的博客
02-21 9765
本文使用的语言为Python, 用到的几个模块有：BeautifulSoup（爬数据），pandas（数据处理），seaborn（可视化），部分图表由Tableau生成。 1. 数据获取 计划要抓取的字段包括：片名，导演，年份，国别，评分，评价数量，看过数量，想看数量，短评数量，长评数量。 需要抓取的影片信息有250条，每页25部影片，一共有10页。简单浏览网页不难发现，翻页的链接不需要从页面底...
算法工程师如何改进豆瓣电影 TOP250
系统运维
07-05 683
影迷们经常关注的电影排行榜里，一部由100人评出9.0分的电影，和一部由10000人评出8.0分的电影，谁应该排在前面呢？ 这是我们算法工程师时常会面对的问题。 一些深度影迷可能会想到imdb.com(互联网电影数据库) 所采用的贝叶斯公式[见附注]，这个公式的思路就是通过每部影片的［评分人数］作为调节排序的杠杆：如果这部影片的评分人数低于一个预设值，则影片的最终得分会向全部...
豆瓣250排行榜算法
weixin_30627381的博客
09-03 610
IMDB网站依据下列公式计算每部影片的得分，以排定名次：　　　　加权平均分(WR) = (v ÷ (v+m)) × R + (m ÷ (v+m)) × C　　　　在这里：　　R = 该电影的平均分　　v = 该电影的总投票数　　m = 列入前250所需要的最少票数(目前是1300票)　　C = 数据库中所有电影的总平均分(目前是6.7)　　　　这个估算比目前豆瓣所采用的简单平均...
MDB TOP250影片排名算法（转）
weixin_30369087的博客
06-14 1047
http://hi.baidu.com/relaxlp/blog/item/c2e3ae7e0a3727320dd7dad6.html 转载于:https://www.cnblogs.com/paulbai/archive/2013/06/14/3136872.html
豆瓣电影Top250爬取的数据的一些简单可视化笔记
热门推荐
cjooo0的博客
05-19 1万+
豆瓣Top250网址 将之前爬取到的豆瓣电影进行简单的可视化： 数据列表保存为CSV格式，如图#!-*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pylab as plt import re from numpy import rank from builtins import map f
利用解析库解析豆瓣图书top250图书信息
acarsar的博客
12-22 1386
提取网页信息时用正则表达式还是比较繁琐，而且正则表达式太复杂时，有时还会出错，我们爬取的信息大多都是网页信息，网页HTML节点(标签)中定义了大量的id和class属性，而且节点之间还有层级关系。所以可以用解析库来解析信息。 三种解析库： xpath Beautiful Soup PyQuery 利用解析库解析豆瓣图书top250信息并将解析的信息保存到本地。 1. 分析豆瓣图书t...
算法学习之路和程序员(技术)学习必读书籍
NockinOnHeavensDoor的博客
06-24 7317
原文链接：http://lucida.me/blog/on-learning-algorithms/ 转 算法学习之路和程序员(技术)学习必读书籍 2015年05月26日 09:46:...
python GUI ItemCF算法界面豆瓣电影推荐系统 完整代码 详细教程 毕业设计
01-13
python GUI ItemCF算法界面豆瓣电影推荐系统 完整代码 详细教程 毕业设计 设计出图形用户界面（GUI）进行交互，封装成电影推荐软件，针对数据集中的用户推荐相关电影。 主要分为三大模块： 1. 爬虫模块：request 库...
python基于物品的协同过滤算法的豆瓣电影推荐系统源码+文档说明（高分项目）
12-12
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python的GUI+ItemCF算法界面豆瓣电影推荐系统源码+文档说明（高分项目）
12-12
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<爬虫实战>豆瓣电影TOP250（三种解析方法）
weixin_30734435的博客
08-13 2335
1.豆瓣电影排行.py # 目标：爬取豆瓣电影排行榜TOP250的电影信息 # 信息包括：电影名字，上映时间，主演，评分，导演，一句话评价 # 解析用学过的几种方法都实验一下①正则表达式.②BeautifulSoup③xpath import requests import re # 正则表达式 import json from bs4 import Beautifu...
豆瓣电影Top250基本信息抓取
aiwanghuan5017的博客
03-26 661
豆瓣电影Top250基本信息抓取最近想看电影，但是想看一些有营养的，所以就去豆瓣上看电影评分，但是豆瓣上的评分没有排序，所以就用python把网站内容爬下来了，然后按评分做了排序。具体代码参见github地址：https://github.com/marsggbo/DoubanMovieTop250效果图 转载于:https://www.cnblogs.com/marsg...
电动汽车充电机：900W1Kw双管正激可调电源充电机的设计与实现 · PCB设计
08-08
900W或1Kw，20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。涵盖了硬件设计（如PCB设计、磁性器件选择）、软件实现（如程序代码、保护功能）、通讯功能（如RS232隔离通讯）以及散热设计等方面。此外，还提供了详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件，旨在帮助用户快速投入生产。 适合人群：从事电动汽车充电设备研发的技术人员、电子工程师及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效、稳定的充电解决方案的企业和个人开发者。目标是通过详细的技术解析，帮助用户理解和掌握双管正激充电机的设计与实现方法，从而应用于实际产品开发。 其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包括具体的实现案例和源文件下载链接，便于读者深入研究和实践。
【人工智能与机器学习】项目介绍 Python实现基于POA-BP鹈鹕优化算法（POA）优化反向传播神经网络（BP）进行多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-08
内容概要：本文详细介绍了基于Python实现的POA-BP（鹈鹕优化算法优化反向传播神经网络）多特征分类预测项目。项目旨在通过融合POA和BP神经网络，解决传统BP训练中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，从而提升多特征分类预测的精度和效率。POA算法通过模拟鹈鹕捕食行为，增强了全局搜索能力，提高了模型对高维复杂数据的适应性和鲁棒性。项目涵盖输入数据预处理、POA优化模块、BP神经网络训练模块及预测评估模块，提供了完整的算法实现框架和部分示例代码。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对机器学习和神经网络有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：① 提升多特征分类预测精度，减少误分类率；② 加速神经网络训练过程，缩短训练时间；③ 克服传统BP训练局限，提高模型稳定性和泛化能力；④ 支持多领域实际应用需求，如金融风险评估、医疗诊断、图像识别等。 其他说明：项目背景强调了新型群智能算法与经典神经网络结合的重要性，为智能化多特征分类提供了坚实的技术基础。通过模块化设计，实现了POA与BP的有效融合，确保代码结构清晰且便于维护。此外，项目还提供了详细的代码示例，帮助读者更好地理解和实践POA-BP算法。
充电桩上位机：全自动报文分析与快慢充智能监控技术解析 快慢充
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充电桩上位机的全自动报文分析功能及其对快充和慢充的支持。文章首先从技术实现角度深入剖析了上位机的工作机制，涵盖技术架构、算法流程和关键代码实现。接着，通过实际开发经验和案例展示了上位机在报文分析中的应用。此外，还从用户体验和技术决策两个角度分别探讨了上位机的功能特点和选择依据，帮助读者全面理解这一技术。 适合人群：对充电桩技术感兴趣的工程师、产品经理及初学者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解充电桩上位机工作原理、开发过程及应用场景的专业人士。目标是让读者掌握上位机的关键技术和设计理念，提升相关领域的技术水平。 其他说明：文章不仅提供了技术实现的详细讲解，还包括了丰富的图表和代码片段，便于读者更好地理解和实践。
Simulink If：支持DBC与硬件信号导入自动生成模型及代码的技术解析
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内容概要：本文介绍了Simulink If这款强大工具的功能及其应用。Simulink If不仅支持DBC（数据库容器）文件的自动导入以生成模型和代码，而且兼容ASW（应用软件组件）和BSW（基础软件组件），同时支持硬件信号的导入来创建模型和生成代码。文中详细讲解了这两个主要功能的具体实现方法，并附有Matlab代码片段作为示例，展示了从读取DBC文件或硬件信号到最终生成模型和代码的完整流程。 适用人群：对汽车电子系统开发感兴趣的研发人员和技术爱好者，尤其是那些需要频繁处理DBC文件以及进行硬件接口编程的人士。 使用场景及目标：适用于汽车电子领域的项目开发过程中，当涉及到基于DBC定义的消息通信或者需要快速建立硬件交互原型时，利用Simulink If可以显著提高工作效率，简化开发步骤，缩短产品上市时间。 其他说明：Simulink If的应用有助于提升开发者对于复杂系统的理解和掌控能力，促进团队协作，确保项目的顺利推进。
人工智能学习笔记与课程资料全记录-布里斯托大学机器人专业研究生AI课程完整内容-机器学习算法实现与数学推导详解-神经网络深度学习基础与进阶知识-包含K-means聚类等无监督学习技.zip
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在工业自动化领域中，如何利用WinCC（Windows Control Center）实现通用外部数据库报表的全脚本化操作。主要内容涵盖数据连接脚本、数据查询脚本、报表生成脚本的具体实现步骤，以及如何进行全自定义表格的设计和C脚本的存储。文中还强调了该模板的灵活性，即可以通过适当修改适应不同类型的上位机系统。最后，为初学者提供了学习路径和实践建议。 适合人群：具备一定WinCC脚本基础和SQL语言基础的技术人员，尤其是从事工业自动化领域的工程师。 使用场景及目标：① 实现从数据库到报表展示的全流程自动化；② 提升报表设计效率和灵活性；③ 培养工业自动化项目中的数据分析与展示能力。 其他说明：建议读者结合实际案例进行练习，逐步深入理解和掌握WinCC的高级功能。
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