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2017-06-16 22:48:56 +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

@zingl ....比如代写和当枪手....

2017-06-16 22:46:49 +08:00

回复了 loopio 创建的主题 › 程序员 › 学生兼职一年挣了 2000 元，想买个 2000 元左右的二合一平板。求 V 友推荐。先谢谢啦。

一年 2K....好心酸....

2017-06-16 21:10:06 +08:00

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@leemail
http://technocalifornia.blogspot.com/2011/04/recommender-systems-were-doing-it-all.html
https://news.ycombinator.com/item?id=2423313

读到了这两篇，感觉非常受教，谢谢你！

2017-06-16 20:50:37 +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

@leemail 啊...确实都不知道...感觉犯了大错...非常感谢你的指出！（我是当作离散值来理解的）

不知道这方面有什么可以学习的?

https://stats.stackexchange.com/questions/67551/calculate-mean-of-ordinal-variable

我查到的貌似是有争议？

2017-06-16 20:31:55 +08:00

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@Icemic
@Yinz

聚类怎么做的：我就是把 5 个各占的比例输进去，作为输入条件

你们可能想问的是：为什么只有这几种组合？

理论上，会有多得多的组合。比如凹形，五星和一星各占 40%? 但问题在于，这种分布的形状，在数据里并不存在，或者极少。所以并没有。完全可能的形状, 值域都是可以模拟出来的(用 dirclet 做就可以了)。

换句话说，能够得到的聚类结果，是实际数据中存在的情况。本身数据就大概只有这些类型。

不知道这个是否是你想问的

当然，也可能把 STD 作为一个额外的 feature 放进去做聚类，但是我感觉效果不是特别好。

2017-06-16 20:08:10 +08:00

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@Icemic 按照正态特性画直线是啥意思? 怎么做?

用 Kmeans 因为是基本的聚类啊...我就传数据进去看看结果，结果感觉还不错就用了.

2017-06-16 19:56:22 +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

@leemail 可以具体说说，问题在哪里？

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

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@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

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@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

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