一部電影如何打分

『壹』 怎樣評判一部電影的好壞評判標準是什麼呢

電影本質上是一種娛樂商品，是一種文化屬性。 電影的觀眾是有血有肉的人，因為每個人都有不同的價值觀，所以好壞要看仁者見仁，智者見智，但一部好電影的前提是要有一個非常吸引人的故事 ，這個吸引力會促使人們從頭到尾觀看電影，所以一部有吸引人故事的好電影尤為重要。

你還是得自己看電影。 如果你不知道如何選擇，度娘會為你解答。 您可以查看個人資料和評論，看看它是否是您喜歡的曲調。

『貳』 一部好電影的評價標准

評價一部好的電影，要從三個方面來看。第一方面就是前期投資，宣傳。第二階段是電影上映的排片量。第三階段是老百姓的口碑及票房。

『叄』 對於一部電影好壞的評價標准

還記得大衛·波德維爾在《電影藝術：形式與風格》一書提出，應該把一部電影看作是一個整體，盡可能把形式納入考量的范圍，他提出了三個標准，分別是：coherence，complexity，originality。中文大致可以翻譯為：一致性，復雜性和原創性。

當然，這個說得非常學術也不易懂，從專業人士的角度出發，這種表述可以挖掘出更多的內涵和標准。

我們都希望能夠通過影片，了解到這個世界更多的方面，能夠從影片中看到更多的人生常態。也希望一部影片帶給我們的，絕非是淺顯通俗的內容，比如笑完之後是否有感觸，看完之後是否帶來思考。如果一部影片，內容膚淺，笑完為止，那就算不得一部好片。

『肆』 豆瓣怎麼給電影評分

首先打開豆瓣，下面菜單欄有「書影音」這項，點進後你可以看到正在上映的電影，以及還未上映的電影。

2/6
無論是未上映還是已上映的電影或者電視劇，點擊該電影進去，有想看和看過，點擊想看，輸入標記以及內容即可。選擇看過打分無效。

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3/6
影院熱映電影，如果是看過了的或者上映了的，可以直接點已看過，然後直接打分，打星輸入影評。沒看過可以點想看。

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4/6
如果是沒有上映的電影，點「已看過」是不真實的，可以點想看，給電影做一下標記。點看過是無效的，必須取消。

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5/6
點擊我的-電影·電視，上方出現所有欄目，點擊看過，找到你剛剛的電影，點擊進去。在電影下面會出現你的評分和點評。

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點擊一下，進入編輯界面，文字可以編輯，最下方出現刪除標記，點擊「刪除標記」後點擊確定就可以。

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注意事項

『伍』 豆瓣電影的評分標準是什麼有何演算法

豆瓣的注冊用戶看完一部電影，心情好的話會來打個一到五星的分（有時候心情不好也會來）。比方說一部電影有42萬用戶打分。我們的程序把這42萬個一到五星換算成零到十分，加起來除以42萬，就得到了豆瓣評分。

這個評分會自動出現在豆瓣各處，中間沒有審核，平時也沒有編輯盯著看。每過若干分鍾，程序會自動重跑一遍，把最新打分的人的意見包括進來。

那42萬用戶里可能包括資深電影評論家，可能包括你、你的親戚、你的小學同學、早晨賣你油條的那個人，也可能包括阿北我個人。但每個人都是一票。這個是「大眾評審團」應該的含義：不是說團里的人全都大眾，而是說和大眾一樣一人一票。

豆瓣的工作人員偶然收到「我明明給這個片子打了五星，為什麼評分一點沒變」的投訴的時候，除了心裡嘀咕一下「哎，你拿這些紅人／獨生子女／八零後／九零後／零零後／數學不好的人怎麼辦」以外，會（或者應該）這樣耐心解釋：評分實際是變了，只是在小數點後四位，被四捨五入掉了。

但如果有幾千個人和你一樣都打五星的時候，分數就會變。

「一人一票」唯一的例外，是豆瓣的程序判斷是「非正常打分」的帳號。這些打分會被排除在外。具體下面會說到。

豆瓣電影評分的主旨和原則，是「盡力還原普通觀影大眾對一部電影的平均看法」。這個主旨過去十年沒變過，將來也不想變。

它並不是專家、影視從業人員或者資深人士對電影的看法，雖然這些看法會被豆瓣算在「普通觀影大眾」之內。所以有次聽到「豆瓣電影評分不專業」的說法的時候，我的反應這是在說「大眾不專業」，應該怪語文才是。個人認為匯總專家意見會是另一個很有價值的服務，但這個確實不是豆瓣評分的宗旨。

豆瓣簡介

豆瓣（douban）是一家社區網站。網站由楊勃（網名「阿北」）[3]創立於2005年3月6日。該網站以書影音起家，提供關於書籍、電影、音樂等作品的信息，無論描述還是評論都由用戶提供，是中國Web 2.0網站中具有特色的一個網站。

網站還提供書影音推薦、線下同城活動、小組話題交流等多種服務功能，它更像一個集品味系統（讀書、電影、音樂）、表達系統（我讀、我看、我聽）和交流系統（同城、小組、友鄰）於一體的創新網路服務，一直致力於幫助都市人群發現生活中有用的事物。2012年，豆瓣閱讀上線，開始進入網上電子書版權領域。

(5)一部電影如何打分擴展閱讀：

豆瓣其他產品

1.豆瓣FM

豆瓣FM是你專屬的個性化音樂收聽工具，打開就能收聽，可以用「紅心」、「垃圾桶」或者「跳過」 告訴豆瓣FM你的喜好。豆瓣FM將根據你的操作和反饋，從海量曲庫中自動發現並播出符合你音樂口味的歌曲，提供公共、私人和紅心三種收聽方式。在紅心兆赫離線也能收聽。

2.豆瓣讀書- 豆瓣讀書自2005年上線，已成為國內信息最全、用戶數量最大且最為活躍的讀書網站。我們專注於為用戶提供全面、且精細化的讀書服務，同時不斷探索新的產品模式。到2012年豆瓣讀書每個月有超過800萬的來訪用戶，過億的訪問次數。

3.豆瓣閱讀

豆瓣閱讀是豆瓣讀書2012年推出的數字閱讀服務，支持 Web、iPhone、iPad、Android、Kindle等桌面和移動設備，自2012年5月7日作品商店上線以來，商店作品達600餘部，用戶評論3000餘篇，有50萬用戶購買過付費或者免費作品。

豆瓣閱讀的現有內容涵蓋了小說、歷史、科技、藝術與設計、生活等多種門類，定位為短篇作品和圖書於一體的綜合平台。

4.豆瓣音樂

豆瓣音樂是中國最大的音樂分享、評論、音樂人推廣社區，擁有最完整的全球音樂信息庫、最權威的用戶音樂評論，和最具創造力的獨立音樂人資源。匯集90多萬音樂條目，包括小凡say、幼稚園殺手、MC光光、呆寶靜等21000多位獨立音樂人入駐，2011年全年平均每5分鍾誕生一首原創音樂，覆蓋粉絲超千萬。

5.豆瓣同城

豆瓣同城是國內最大的線下活動信息發布平台，包括音樂/演出、話劇、展覽、電影、講座/沙龍、戲劇/曲藝、生活/聚會、體育、旅行、公益……專注於一線城市業餘生活方式。

6.豆瓣小組

豆瓣小組於2005年上線，定位於「對同一個話題感興趣的人的聚集地」，至今已有30多萬個小組被用戶創建，月獨立用戶超過5500萬。內容包括娛樂、美容、時尚、旅行等生活的方方面面。用戶在這里發布內容，同時也通過互動或瀏覽，發現更多感興趣的內容。

『陸』 豆瓣電影的評分規則是什麼

豆瓣的注冊用戶看完一部電影，心情好的話會來打個一到五星的分（有時候心情不好也會來）。比方說一部電影有42萬用戶打分。我們的程序把這42萬個一到五星換算成零到十分，加起來除以42萬，就得到了豆瓣評分。這個評分會自動出現在豆瓣各處，中間沒有審核，平時也沒有編輯盯著看。每過若干分鍾，程序會自動重跑一遍，把最新打分的人的意見包括進來。

但同時，阿北也說到，豆瓣也是有「非正常打分」規避機制的。作為一個擁有一億多用戶的「大眾評審團」，每個用戶都是「一人一票」制，而且隨著打分人數的增加，單人評分對整體評分走向的影響其實是在不斷被稀釋。因此，評分計算方法很簡單，但「刷分」基本上是不可能的。

那42萬用戶里可能包括資深電影評論家，可能包括你、你的親戚、你的小學同學、早晨賣你油條的那個人，也可能包括阿北我個人。但每個人都是一票。這個是「大眾評審團」應該的含義：不是說團里的人全都大眾，而是說和大眾一樣一人一票。

『柒』 從豆瓣電影評分演算法說起

在PingWest看到一篇《豆瓣電影打分規則竟如此簡單粗暴…》，作者寫這篇文章是因為豆瓣創始人阿北最近寫了一篇博文《豆瓣電影評分八問》，阿北博文是為了回應一些外界對豆瓣電影評分的質疑，然後作者看到這篇博文後，覺得豆瓣電影的評分演算法有點low，就寫了這樣一篇吐槽文章。

那麼這個很low的演算法究竟是什麼樣子的呢？此處引用阿北原文。

簡單說就是計算每部電影評論的算數平均值，並按此值來排名。

對這個演算法持懷疑態度，因為如果按照這個演算法的話，假設一部小眾文藝片有10個用戶給了全五星，和一部經典老片比如《十二怒漢》相比，小眾文藝片排名比《十二怒漢》還要高，不過這在豆瓣電影TOP250裡面不太可能。阿北可能只是為了文章寫作方便或是保密起見，把演算法故意說簡單了，因為假如豆瓣公布了詳細的演算法，那電影發行方的水軍們十分有可能針對這個演算法制定出有效的刷分策略的。可憐我還真信了。

下面是阿北當年在知乎上的 回答 。

順著PingWest這篇文章給的鏈接，我又去阮一峰博客看了他在2012年寫的《基於用戶投票的排名演算法》系列文章，以及這些文章里的參考文章，發現排名演算法很好玩很有趣，非常有收獲，推薦閱讀。

看完這些文章，我就想知道知乎的評論排名演算法是怎麼樣的，於是去知乎找到他們產品經理 @黃濤的回答 ，知乎在2014年底更新的演算法使用的正是Reddit在2009年引入的評論排名演算法，也就是阮一峰老師在系列文章第5篇中介紹的「威爾遜區間」演算法。在用這個演算法之前，知乎用的是直接利用好評減去差評的結果來給評論排序，這種演算法的缺點我就不介紹了，可以查看參考資料[1]。

「威爾遜區間」演算法的數學基礎是數學家Edwin B. Wilson在1927年提出的威爾遜區間修正公式，後來芝加哥工程師Evan Miller在2009年寫了一篇 博客 ，認為該修正公式可以用來做排名。

這個演算法的核心思想是這樣的：

因為常見的置信區間計算公式「正態區間」不能很好的照顧小樣本數量的准確性，而威爾遜提出的修正公式能很好地修正小樣本數量的准確性問題，所以大家採用「威爾遜區間」演算法較多，像Reddit、Yelp、Digg，還有知乎。

不過這種演算法也有缺點，缺點就是對於那些得票少的新評論很難獲得出頭之日，因為得票少，置信區間就會寬，排名位置就會低，得到的關注也就會更少。

前面阿北的回答裡面提到了IMDB，IMDB是亞馬遜旗下的一個類似豆瓣的電影排名網站，他們在處理TOP250電影排名問題時採用了「貝葉斯平均」演算法來解決，這個演算法的核心思想是既然新興產品的評分數量很少，那我就為你人工補償一定的投票。關於這種演算法在阮一峰老師系列文章第6篇中有介紹。

更多參考資料：

『捌』 如何准確的給電影評分

注冊一個豆瓣，保持登陸狀態
在搜索欄上輸入電影名，進入電影頁
點擊☆☆☆☆☆ 中任意位置，確定你對影片的星數評定
或點擊圖片下 看過 按鈕 再在彈出的對話框中進行打分

『玖』 一般而言，一部電影是如何評分的。

IMDB網站上公布的TOP250評分標准：
imdb
top
250用的是貝葉斯統計的演算法得出的加權分(Weighted
Rank-WR)，公式如下：
weighted
rank
(WR)
=
(v
÷
(v+m))
×
R
+
(m
÷
(v+m))
×
C
其中：
R
=
average
for
the
movie
(mean)
=
(Rating)
（是用普通的方法計算出的平均分）
v
=
number
of
votes
for
the
movie
=
(votes)
（投票人數，需要注意的是，只有經常投票者才會被計算在內，這個下面詳細解釋）
m
=
minimum
votes
required
to
be
listed
in
the
top
250
(currently
1250)
（進入imdb
top
250需要的最小票數，只有三兩個人投票的電影就算得滿分也沒用的）
C
=
the
mean
vote
across
the
whole
report
(currently
6.9）

『拾』 你對好電影的評判標準是什麼

一部好的電影，劇情很重要，劇情要和邏輯有沖突，能和觀眾有共鳴，可以讓觀眾產生氣憤，心疼，心疼，恐懼等情緒，同時，演員的演技也很重要，每位演員的神態，情緒變化，動作，細節要貼合人物，受到了觀眾的喜歡，就算一部好的電影。