IMDb评分算法实现指南 📈

概述

IMDb评分算法是电影推荐系统的核心技术之一，通过用户评分数据与机器学习模型计算影片的综合得分。该算法结合了时间衰减因子与投票权重，确保评分的实时性与公平性。

核心公式

$$ \text{Weighted Rating} = \frac{v}{v + m} \cdot R + \frac{m}{v + m} \cdot C $$

• v：影片的投票数
• m：最低投票数阈值（默认20）
• R：影片的平均评分
• C：所有影片的平均评分

实现步骤

1. 数据收集

   • 获取用户评分数据（如 /ai_practice/data/imdb_ratings.csv）
   • 确定最低投票数 m（建议从20开始）

2. 计算平均评分
   使用公式：
   $$ R = \frac{\sum (v_i \cdot r_i)}{\sum v_i} $$
   其中 v_i 为每部影片的投票数，r_i 为对应评分。

3. 应用权重公式
   将 R 与 C 带入主公式，计算加权评分。

4. 排序与展示
   根据最终评分对影片进行排序，输出结果。

扩展阅读

• 深入理解IMDb评分机制
• 电影推荐系统实战
• 机器学习基础教程

注意事项

• 确保数据清洗（如处理无效评分）
• 可调整 m 值以适应不同场景
• 本算法适用于静态数据，动态场景需结合深度学习模型