首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

问题:一部电影的时长在60到200分钟之间与其平均评分之间的关系

答案: 一部电影的时长与其平均评分之间存在一定的关系。通常情况下,电影的时长越长,观众需要投入更多的时间和精力来观看,因此对于电影的质量和内容要求也相对较高。而电影的平均评分则是观众对电影质量的综合评价,包括剧情、演员表演、制作水平等方面。因此,一部电影的时长与其平均评分之间可能存在以下几种关系:

  1. 正相关关系:一部电影的时长较长,观众需要花费更多的时间来观看,这可能意味着电影具有更多的情节发展、更深入的角色刻画和更复杂的故事线索,从而提供了更多的观影体验。这样的电影往往会吸引更多的观众,评分也可能相对较高。
  2. 负相关关系:一部电影的时长过长可能导致观众疲劳或者失去兴趣,观众可能会感到无聊或者觉得电影冗长。这样的电影可能无法吸引观众的注意力,评分可能相对较低。
  3. 无关关系:电影的时长与其平均评分之间可能没有明显的相关性。观众对电影的评价更多地取决于电影的质量、内容和观影体验,而不仅仅是时长的因素。

需要注意的是,电影的时长与评分之间的关系并不是绝对的,还受到其他因素的影响,如电影类型、导演风格、观众口味等。因此,在评价一部电影时,除了考虑时长和评分之间的关系,还需要综合考虑其他因素。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

豆瓣电影数据分析

电影数据评分、时长分析 1.1 电影数据总体描述 清洗、去重后,可以看到29033条数据长度、评分、评论数具有以下特点: a.平均电影时长为102.62分钟,最长时间为826分钟,最短时间为60分钟...1.2 时长分布 结合图1(a)(b)看,可以看到电影数据时长主要集中在90-120分钟之间,向两极呈现阶梯状递减,将数据按照短(60-90分钟),中(90-120分钟),长(120-150分钟),...图 1 时长分布图:(a)时长分布柱状图,(b)各类时长占比 1.3 评分分布 结合图2(a)看,可以看到我们采集电影数据评分主要集中在6.0-8.0之间,向两极呈现阶梯状递减,在此按照评分划分区间...这意味着,如果一部电影评论人数很多(特别是超过30w人观影),时长较长(大于120min),那么它大概率是一部电影。...2.3 各地区对整体均分影响 接着我们可以探索,哪个国家电影对豆瓣评分随年份下降贡献最大,考虑电影数量对应着评分权重。

3.3K30

python演示推荐系统里协同过滤算法

一、推荐系统快速入门推荐系统是属于信息过滤领域一个范畴,目标在预测用户对某个项目(例如产品、电影、歌曲等)评分”或“偏好”。推荐系统通过与用户交互痕迹来了解用户兴趣,从而提供个性化信息。...协作过滤通过使用系统从其他用户收集交互和数据来过滤信息。它基于这样想法:对某些项目的评估达成一致的人将来可能会再次达成一致。这个概念很简单:当我们想找一部电影观看,我们经常会向朋友寻求推荐。...通过计算所选用户评分加权平均值来推断活跃用户。协同过滤系统关注用户和项目之间关系。项目的相似度由对这两个项目进行评分用户对这些项目的评分相似度来确定。...协同过滤有两类: 基于用户,衡量目标用户与其他用户相似度。基于项目,衡量目标用户评分或交互项目与其他项目之间相似度。三、使用 Python 进行协同过滤 协作方法通常使用效用矩阵来制定。...余弦相似度是查找向量相似度所需最简单算法。矩阵中,每一行代表一个用户,而每一列对应不同电影,每个单元格代表用户对该电影评分。余弦相似度(p, q) = pq____|p|.

14410
  • R语言谱聚类社会化推荐挖掘协同过滤电影社交网站Flixster数据集应用研究

    谱聚类算法实质上是对图划分,而社交网络中用户之间关系也表示为图形式,因此对社交网络中相似用户群划分可以使用谱聚类方法。...该数据集包含两个部分,一部分是用户评分数据,包含 885个用户对 1000个电影评分记录 192775 条。...用户评分值介于 0.5-5 之间评分间隔为 0.5,数值越大,说明用户对项目的喜爱程度越高,反之,说明用户对项目兴趣度不高;另一部分是用户朋友关系数据,包含以上892个用户之间朋友关系。...图 3.1 Flixster 数据集(部分)  表3.2 数据集描述 名称 描述 简介 每个用户至少评分物品 Flixster 对电影评分从15 885名用户对1000部电影评价 100 评分预测预测准确度一般通过平均绝对误差...由上述结果可知,在2 最佳搜索范围中,不同聚类数c得到VPE值与VFC值呈单调趋势,而VXB与VK函数值均在c=12单调性发生改变。

    63930

    用9行python代码演示推荐系统里协同过滤算法

    协作过滤通过使用系统从其他用户收集交互和数据来过滤信息。它基于这样想法:对某些项目的评估达成一致的人将来可能会再次达成一致。 这个概念很简单:当我们想找一部电影观看,我们经常会向朋友寻求推荐。...通过计算所选用户评分加权平均值来推断活跃用户。 协同过滤系统关注用户和项目之间关系。项目的相似度由对这两个项目进行评分用户对这些项目的评分相似度来确定。...协同过滤有两类:  基于用户,衡量目标用户与其他用户相似度。 基于项目,衡量目标用户评分或交互项目与其他项目之间相似度。...,然后交叉值是用户打出电影评分。...基于用户相似的和他们评分critics来达到推荐给Toby用户每个电影打分。

    42310

    大数据工程师:如何改进豆瓣电影Top250算法思路

    作者:飞林沙 算法工程师 影迷们经常关注电影排行榜里,一部由100人评出9.0分电影,和一部由10000人评出8.0分电影,谁应该排在前面呢? 这是我们算法工程师时常会面对问题。...1957年《十二怒汉》时至今日仍然被人津津乐道,而一些票房大片上映非常红,过后就乏人问津。如何解决他们排序关系?...分析贝叶斯平均带来问题 我们首先思考一下贝叶斯平均中m和c意义,从算法本身出发,贝叶斯平均希望把不足评分人数电影评分平均值(也就是7.0)去拉近。...Top250电影应该是经过时间考验,而不是上映之初评分红极一然后迅速跌落。 那么接下来我们就分别来解决以上两个问题。 4....在这里,我方法是得到每一部电影在不同时间间隔内对应收藏人数和评分,这样其实类似与对每一部电影都得到了一条收藏和评分曲线。那么接下来只分析不同曲线以及之间关系便可得出结论。

    1.5K50

    推荐算法设计综述

    二、推荐问题与评价 2.1 推荐问题 目前,推荐系统主要解决两个推荐问题[1]:一、评分预测,即预测一个用户对于未知条目的评分,例如在豆瓣上用户对电影评分;二、条目排序,即预测一个用户对未知条目的兴趣排名...,紫色部分表示当前评分前用户最后一次评分电影,除了这些信息之外,还有其他信息也可以加入特征向量x中,比如用户和电影相关附加信息。...在上式中,w0为全局bias,wi建模特征之间一次线性关系,vi和vj建模第i个特征和第j个特征之间二次关系。...图7 基于因子分解机上下文感知推荐[19] 上图是一个基于因子分解机上下文感知推荐方法,通过将上下文信息引入特征向量中来学习不同上下文信息与用户和条目之间关系。...2)特征之间关系复杂,如线性关系和非线性关系

    1.1K40

    机器学习基础:相似度和距离度量究竟是什么

    在任意类型算法中,最常见相似度度量是向量之间夹角余弦,即余弦相似度。设 A 为用户电影评分 A 列表,B 为用户电影评分 B 列表,那么它们之间相似度可以这样计算: ?...从数学上看,余弦相似度衡量是投射到一个多维空间中两个向量之间夹角余弦。当在多维空间中绘制余弦相似度,余弦相似度体现是每个向量方向关系(角度),而非幅度。...余弦相似度很有优势,因为即使两个相似的文件由于大小而在欧几里德距离上相距甚远(比如文档中出现很多次某个词或多次观看过同一部电影某用户),它们之间也可能具有更小夹角。夹角越小,则相似度越高。...按照定义,常规余弦相似度反映了方向差异,而不是位置差异。因此,使用余弦相似度指标无法考虑用户评分这样差异。...调整后余弦相似度可以缓解这一问题,具体做法是从每对共同评分配对减去各自用户平均评分,其定义如下: ?

    3.6K21

    关于Python数据分析,这里有一条高效学习路径

    卡片里面内容可以滑动 爬取豆瓣TOP250电影并分析 @Linda 不知道看什么电影,就会习惯性看看豆瓣,但落伍我直到最近才发现还有个神奇豆瓣电影Top250榜单!...那么得出这个排行榜和电影评分及评论人数有怎样关系?和上映时间关系大不大?哪种类型电影上榜最多呢?哪些国家、导演、主演最受欢迎?片长多长时间最合适?这次通过爬取豆瓣TOP250电影解开这些秘密。...用 describe() 函数看一下数值型数据统计信息: 在“豆瓣电影Top250”榜单中,上映时间最早为1931年,最晚为2016年;评分最低为8.2分,最高9.6分,平均分为8.76分;评论数量最低...豆瓣评分大多是集中在 8.3 - 9.2 之间,随评分升高,豆瓣Top250排名名次大致提前,Pearson相关系数为 -0.6951 ,呈强相关性。...排名与电影时长关系 电影时长多数集中在 80-120 分钟之间,与豆瓣电影Top250之间关系不大,Pearson相关系数为 -0.2420 ,为弱相关性。

    1.8K110

    利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

    每部电影id 2.1.2 title 电影标题 2.1.3 genres 电影类别(详细分类见readme.txt) 3 ratings.csv 文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影评分...它包含9742部电影100836个评级和3683个标签应用程序。这些数据由610位用户在1996年3月29日2018年9月24日之间创建。该数据集于2018年9月26日生成。...{‘rating’: [np.size, np.mean]}来按照key即rating这一列聚合,查看每一部电影被评论过次数和被打的平均分。...取出至少被评论过100次电影按照平均评分从大小排序,取最大10部电影。...并且用unstack函数将数据转换为一个表格,每一行为电影名称,每一列为年龄组,值为该年龄组用户对该电影平均评分

    1.6K30

    16推荐系统5-6协同过滤算法低秩矩阵分解均值归一化

    ,那么我们就会有一个 很方便方法 来度量两部电影之间相似性。...例如说:电影 i 有一个特征向量 ,你是否能找到一部不同电影 j,保证两部电影 特征向量之间距离 和 很小 ,那就能很有力地表明电影 i 和电影 j 在某种程度上有相似,至少在某种意义上...用平均值代替新用户值 如上分析所示,如果新用户在没有对任何电影进行评分状况下使用协同过滤算法进行预测,最终 得不到任何有意义结果 ,此时我们想到,对于新用户,我们可以使用每部电影评分平均值来代替...首先需要对结果 Y 矩阵进行均值归一化处理,将每一个用户对某一部电影评分减去所有 用户对该电影评分平均值: ?...然后我们利用这个新 Y 矩阵来训练算法,如果我们要用新训练出算法来预测评分,则需要将平均值 重新加回去,即计算 为最终评分.对于 Eve,虽然 仍等于 0,但是加上平均值后,我们新模型会认为她给每部电影评分都是

    95710

    机器学习-08-关联规则和协同过滤

    在这当中,关联规则X→Y,利用其支持度和置信度从大量数据中挖掘出有价值数据项之间相关关系。 关联规则解决常见问题如:“如果一个消费者购买了产品A,那么他有多大机会购买产品B?”...假设有几个人分别看了如图电影并且给电影有如下评分(5分最高,没看过评分),我们目的是要向A用户推荐一部电影: 协同过滤整体思路只有两步,非常简单:寻找相似用户,推荐电影。...当把每一部电影看成N维空间中一个维度,这样每个用户对于电影评分相当于维度坐标,那么每一个用户所有评分,相当于就把用户固定在这个N维空间一个点上,然后利用欧几里德距离计算N维空间两点距离。...还是用上一章节例子,目的是给A推荐一部电影。...,est为预测评分 推荐系统 推荐系统到底解决是什么问题 推荐系统从20世纪90年代就被提出来了。

    16410

    从小白年薪10万+,优秀数据分析能力如何速成?

    那么得出这个排行榜和电影评分及评论人数有怎样关系?和上映时间关系大不大?哪种类型电影上榜最多呢?哪些国家、导演、主演最受欢迎?片长多长时间最合适?...用 describe() 函数看一下数值型数据统计信息: 在“豆瓣电影Top250”榜单中,上映时间最早为1931年,最晚为2016年;评分最低为8.2分,最高9.6分,平均分为8.76分;...豆瓣评分大多是集中在 8.3 - 9.2 之间,随评分升高,豆瓣Top250排名名次大致提前,Pearson相关系数为 -0.6951 ,呈强相关性。...排名与电影时长关系 电影时长多数集中在 80-120 分钟之间,与豆瓣电影Top250之间关系不大,Pearson相关系数为 -0.2420 ,为弱相关性。...每学习一部分知识,能解决实际问题,即便是对于纯小白来说,也没有什么压力。

    1.2K60

    吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 11:推荐系统

    然后通过推荐算法或者技术把信息进行过滤,解决用户过载问题。 当用户有新行为发生,比如点击或者搜索之后,能及时进一步捕捉用户兴趣。...选择合适场景,个性化或者相关、热门,来给用户进行推荐。 个性化推荐系统解决是用户很内容关联关系,它是二者之间桥梁。...现在假设电影有两个特征: x1浪漫程度 x2动作程度 那么每部电影都有一个特征向量,如第一部电影是[0,9 0] 针对特征来构建一个推荐系统算法。...对上面的Y矩阵进行均值归一化,将每个用户对某一部电影评分减去所有用户对该电影评分平均值,得到如下矩阵: 利用新矩阵Y来训练算法。...如果我们要用新训练出算法来预测评分,则需要将平均值重新加回去,模型会人为其给每部电影评分都是该电影平均分。

    36720

    吴恩达笔记11_推荐系统

    然后通过推荐算法或者技术把信息进行过滤,解决用户过载问题。 当用户有新行为发生,比如点击或者搜索之后,能及时进一步捕捉用户兴趣。...选择合适场景,个性化或者相关、热门,来给用户进行推荐。 个性化推荐系统解决是用户很内容关联关系,它是二者之间桥梁。...现在假设电影有两个特征: x_1浪漫程度 x_2动作程度 ? 那么每部电影都有一个特征向量,如第一部电影是[0,9 0] 针对特征来构建一个推荐系统算法。...对上面的Y矩阵进行均值归一化,将每个用户对某一部电影评分减去所有用户对该电影评分平均值,得到如下矩阵: ? 利用新矩阵Y来训练算法。...如果我们要用新训练出算法来预测评分,则需要将平均值重新加回去,预测(\theta{(j)})T x^{(i)}+{\mu}_i,模型会人为其给每部电影评分都是该电影平均分。

    91910

    数据分析证明最靠谱电影评分网站不是 IMDB, 也不是烂番茄,而是...

    每个柱状条对应一个评分。柱状条越高,处于这个评分区间电影越多。 进而我们可以得出,一部电影评分如下。 ? 获得高分和地分概率都较低,但很大概率获得一般评分。...在绘制和解释分布之前,让我明确下我之前使用定性值:从 0 10 分基准上,烂片评分在 0 3 之间,一般影片在 3 7 之间,好片在 7 10 之间。...简单来看,可以注意, metascore 直方图最接近于正态分布。平均面积由不规则高度柱形条组成,使顶部既不生硬,也不尖锐。...再看到 IMDB ,评分大部分也在平均区域,但是高分评分比重明显偏多。其高分区域直方图却较符合正态分布。然而,令人惊讶是低评分区域有一部分是空,这确实很奇怪。...结论:推荐使用 Metacritic 总而言之,我建议在查询电影评分时选择 Metacritic 。 metascore 是来自知名评论家许多影评加权平均数。

    6.3K70

    数据分享|数据视角可视化分析豆瓣电影评分爬虫数据

    本文对豆瓣电影评分爬虫数据进行可视化分析。 中国与其他国家数量和评分对比 汇总年电影总产量。一直在快速推进电影产业在2017年出现转折,电影产量开始下滑。与现在相比,相差1500部左右。...中国大陆评分低于整体评分,然后我们选择电影数量排名前三国家与中国大陆进行比较。日本电影质量非常好,评分一直保持在平均水平以上。中国大陆、美国和日本电影评分差距很大。美国电影评分更高。...总体而言,近年来电影产量有所下降,但评分有所上升。怀疑两者之间存在联系。 电影类型和烂片分析 再来看看拍摄偏好和烂片率。现在烂片越来越多。现在让我们从数据角度来看。...虽然美国、中国大陆、日本都有大量电影。但平均评分低于法国、英国、德国和意大利。其中,德国电影评分均值最高,英国电影数量最多,这意味着相对而言,德国电影质量最高。...豆瓣包括电影500+国家或地区,大部分为发达国家,或中国、印度等人口大国,说明电影数量可能与一个国家或地区发展水平有一定关系

    1.2K20

    猫眼47858条评论告诉你《飞驰人生》值不值得看?

    但是仅仅依靠数字怎么能直接看出一部电影优劣呢?不如在观众们评论中,看看能得出什么有趣点。 作者:彭雨露 来源:Yura不说数据说(ID:Data_tells_U) ?...根据我爬取数据,计算所得平均分是8.725,和实时显示分数8.8相差不大。 ? 除了从宏观角度看评分,我们来瞧瞧评论者性别和评论时间与最终评分有什么不能说秘密? ?...性别的不同并没有造成评分很大区别,男观众和女观众评分平均分仅仅相差0.35分,“未知性别”人群评分在两者之间,基本等于男性评分8.53和女性评分8.88平均值(8.71)。...从评分时间和评分关系来看,低分一般出现在0点7点之间,我猜吧,大概是在这种夜深人静时候,大家情绪容易有大起大落,白天看完电影兴奋已经退去,留下只有深深思考,或许还带点批判性,吧。 ?...从剧情来看,“励志”“搞笑”“热血”“梦想”这些词语也说明这是一部超燃电影,里面有一句台词“不是非得赢,我只是不想输”,够中二吧?但也够热血。

    55141

    独家 | 从零开始用python搭建推荐引擎(附代码)

    当对某个商品有任何疑问,人们往往会采用这种方式。但是随着数字时代到来,这个圈子已经扩展包括使用某种推荐引擎在线网站。 一个推荐引擎使用不同算法过滤数据,并向用户推荐最相关物品。...根据在-11之间余弦值,可以将电影按降序排列,并且采用下面两种方法中一种用于推荐: 选择前N部电影:推荐最相关前N部电影(这里N可以由公司决定)。...当有大量用户,它并不有效,因为计算所有用户对之间相似性需要花费大量时间。这就产生了商品-商品协同过滤,当用户数量远远超过推荐商品数量,这种算法是非常有效。...MRR越大,代表推荐效果越好 8.5 MAP at k(Mean Average Precision at cutoff k K位置截止平均精度均值) 精确度和召回率并不关系推荐中顺序 截止k精度是通过只考虑从...这样做各种方法有: 组合商品分数: 我们把从两种推荐方法中得到评分组合起来,最简单方式是取平均值。 假设有一种方法推荐对一部电影评分为4,而另一种方法则推荐对同一部电影评分为5。

    1.9K40
    领券