아니요, 콩잎이 평점 메커니즘을 업데이트했는지 모르겠지만, 적어도 20 12 에서는 콩잎의 평점 메커니즘이 여전히 간단한 산수평균이라는 것을 알아차렸습니다. 이로 인한 직접적인 문제는 수군의 영향으로 많은 영화 점수가 허망하다는 것이다. 이와는 대조적으로, IMDB 의 채점 규칙은 훨씬 더 복잡하다. 복잡한 채점 메커니즘이 얻은 점수가 반드시 더 믿을 만하다는 뜻은 아니지만, 나는 콩잎이 분명히 더 잘할 수 있다고 생각한다. 예를 들어 새로 등록한 사용자의 채점 가중치를 적절히 낮출 수 있습니까? 또는 2 년에 한 번 로그인하는 것은 단지 홍보기 영화에 점수를 매기기 위해 무시할 수 있는지 여부일 뿐이다. 먼저 아직 개봉되지 않은 5 점이나 1 점의 가루나 블랙을 말씀드리겠습니다. 위의 많은 논평들은 콩꽃잎의 점수가 믿을 수 없다는 것을 보여준다. 하지만 제가 말씀드리고 싶은 것은, 이 관람객들이 조직된 해군군이 아니라면, 이런 행동은 여전히 작은 확률사건이며 최종 점수의 통계적 성격에 영향을 미치지 않는다는 것입니다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언) 콩잎에 있는' B' 의 속성에 관해서는 사실' B' 라는 것이 없다고 생각하는데, 이는 관객의 심미적 취향의 차이를 반영한 것이다. 서로 다른 집단의 관중들은 상대방이 B 를 장만하고 자신이 B 라고 생각하는데, 이 문제를 해결하기 위해서는 개인화된 채점 메커니즘이 필요하다. 즉, 사용자의 이전 채점 역사에 따라 영화의 점수를 미세 조정할 수 있다는 것이다.