IMDB.COM排名演算法（貝葉斯公式）

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因為最近做萬維品牌口碑的項目，需要對口碑進行一個對比，現在庫中也有一部分的資料了，有很多的品牌評分居然是一樣的，這是庫中的真實的資料，如果我簡單的按平均分進行評比，也行不太公平，因為有很多評論人數很多，但有的很少。

所以我就引用了IMDB.COM排名演算法，他主要是對top250進行排名，對評分的人數有一定的限制，而我們品牌庫中總不能不讓相應的品牌露出。所以我就針對這個部分資料應用了貝葉斯公式。

最後的結果還是很好，能達到自己想要的效果。如果自己用平均值自己感覺都有點不好意思了。

這裡跟大家分享一下排名演算法公式：

WR = (v ÷ (v+m)) × R + (m ÷ (v+m)) × C

具體意思：

R =  單部電影的平均得分
v = 單部電影的有效評分人數
m =  入選top250榜單所需最低的有效評分人數
C = 所有影片的平均分

IMDB.COM排名演算法（貝葉斯公式）