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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

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

@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

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@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?

2017-06-15 11:50:24 +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？

@techart 这个貌似评价也很高....

2017-06-14 19:22:23 +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？

@bbchain 为何突然问这个…