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「人人都是产品经理」腾讯面试题：给视频设计一个评分功能？( 二 )


它的电影评分由两部分组成：观众评分和专业评分 。 观众评分：与豆瓣类似 ， 由观众评价电影的星级再换算成相应的分数；专业评分：由主流电影媒体的资深媒体人、资深影评人、影视专业学者等人组成 ， 这些评审针对影片进行实名制打分和评价 ， 最终分数并列显示在观众评分旁边 。 原则上 ， 平台尊重每一位评审的独立性 ， 不会干涉其打分 。
他们对普通评分者进行了区分：购票观看的评分者会在用户名后添加一个“购”字加以区别 ， 这在一定程度上能够减少水军刷分的影响 。
专家数量和专家的专业程度都受到不同程度的质疑 ， 再资深的电影专家 ， 终究逃不开个人价值取向对评分的影响 。
四、设计视频的评分功能
（1）首先明确这个需求从何而来 ， 需求方是谁 ， 需求是否合理 ， 是否为用户痛点 ， 是否有验证过这个痛点是否存在等 。
（2）设计一个评分功能 ， 这里涉及到三方（这里仅从正向表达利）：
1）普通用户
“评分”功能可以给用户提供一个参考依据 ， 来鉴别视频质量的好坏 ， 再选择是否观看；
普通用户得到满足感 ， 感觉受到重视 ， 甚至跃跃欲试成为创作者 。
2）创作者：优秀的内容激励创作者 ， 持续创造更优质的内容 。
3）平台
给平台带来更精准的运营策略制定 ， 针对创作者不同属性 ， 精细化运营；
平台可以根据用户给出的评分给予创作者不同程度的创作激励 ， 并优化推荐内容 。
（3）如何设计视频的评分功能
参考体系：内容质量和用户喜好 ， 这里重点在于这个标准的好坏 ， 如何设计权重比 。
影响因素：质量得分 ， 点赞得分 ， 评论得分 ， 转发得分 ， 附加项得分
视频总得分=质量得分*权重1+互动得分*权重2+消费得分*权重3+附加项得分*权重4
ps：权重之和为100% ， 进行人为设定
质量得分：视频分享数 ， 视频完整观看率等指标；
互动得分：视频评论数 ， 视频点赞数 ， 新增粉丝数等指标；
消费得分：视频总浏览；
附加项得分：暴击加分 ， 热门加分 ， 作弊减分等；附加项加分为正向指标 ， 如个别数值表现突出 ， 超过预设值的N倍（这里需要人为单独思考设置） ， 则给与额外加分 ， 比如点赞数预设上限值为1000 ， 当有作者得到4000以上的点赞时 ， 考虑额外加分 。 附加项减分为反向指标 ， 当发现有作者作弊（水军出现）时 ， 情节轻者扣分警告 ， 恶劣者删除作者号 ， 作弊可通过第三方软件和算法识别出来 。
（4）功能的指标：
设计完评分功能后进行A/Btest ， 测试期间设置短期指标和长期指标 ， 用来衡量这个功能是否要正式上线 。
（5）A/Btest
【「人人都是产品经理」腾讯面试题：给视频设计一个评分功能？】清楚明确你要改变的是什么 ， 提高的是什么 ， 以及用什么指标来衡量 ， 这里需要考虑短期新鲜感和对长期生态系统的影响 。
五、扩散1：视频创作者的评分模型
设计创作者的评分模型可以刺激用户 ， 持续提供高质量内容 ， 针对作者不同属性 ， 进行精细化运营 。
模型是通过算法页的不同变量指标 ， 对作者进行标准化打分 ， 再根据各项指标不同的权重 ， 汇总一个总得分 ， 各项指标可以向下拆分一级、二级或更多级指标 ， 各项一级指标、二级指标在0到100分范围内打分 ， 无及格分数线 。
作者总得分=质量得分*权重1+互动得分*权重2+消费得分*权重3+发布得分*权重4+附加项得分*权重5
ps：权重之和为100% ， 进行人为设定
质量得分：视频分享数 ， 视频完整观看率等指标；
互动得分：视频评论数 ， 视频点赞数 ， 新增粉丝数等指标；
消费得分：视频总浏览；
发布得分：发布视频数；
附加项得分：暴击加分 ， 热门加分 ， 作弊减分等 。


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