讀到了 Shuo-jen 大大的《我的專屬 IMDB 排名》這篇文章，以及 Alex Hsu 大大的留言，才想到我以前也做過類似的事情耶！（現已荒廢）
但我當時打分數的方式只有用 1-5 顆星，優點是簡單快速，不會猶豫個半天，缺點是沒什麼參考價值。
改成用 IMDb 的 10 分制（刻度為 0.5），感覺會是比較好的做法，不會精細到難以抉擇，又有一定的參考價值。
我想了想，幫自己看過的電影打分數，大概有以下幾個好處：
1. 分析自己對不同電影類型的喜好
你可以在「IMDb 資料集」裡面找到各種電影資訊。
- 分析看看自己傾向給哪些類型高分或低分
- 了解自己偏愛或不感興趣的題材
- 最喜歡／最常看哪個導演或演員的電影
甚至可以將結果做成「類型喜好圖」或統計表。（當然是叫 AI 幫你做！）
2. 建立個人私藏清單
利用「z-score 排序」找出你私心喜歡／不喜歡的電影，這比單純的分數排序更有價值，可以幫你發現那些「大眾覺得普通，但你超愛」的作品！
舉個栗子：
| 電影 | 你的評分 | IMDb 平均 | 差值 | z-score | 可能的解讀 |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 9.0 | 8.5 | +0.5 | -0.2 | 沒有特別偏好 |
| B | 8.0 | 7.0 | +1.0 | +1.3 | 私心推薦 |
| C | 7.0 | 6.8 | +0.2 | -1.1 | 相對不太喜歡 |
註：這裡的 z-score 是以「個人評分與 IMDb 的差值」為樣本計算。
這樣就可以排除掉「給分比較大方」或是「阿嶽真的很嚴格」的系統性偏差，抓出真正的喜好極端值。
解讀角度：
| z-score 區間 | 解讀角度 |
|---|---|
| 大於 +1.0 | 你的獨特真愛，比起大眾你更懂得它的好 |
| 介於 -1.0 至 +1.0 | 你的看法跟大眾差不多，表現符合預期 |
| 小於 -1.0 | 你覺得這部片有點過譽了，沒有那麼好 |
3. 個人化推薦系統
我去查了一下，發現 IMDb 有提到他們是怎麼推薦電影的。（連結）
"When you give a movie a positive rating or add a movie to your Watchlist, we track that as a movie that you are interested in and then compare your data to ratings made by other IMDb users."
"We can then find movies and TV shows that people with similar tastes to you like. For each recommendation, you can see a list of the movies or TV shows upon which the recommendation was based."
"You have either rated these titles highly, or added them to your Watchlist."
當你給一部電影好評，或把電影加到你的「片單」裡，我們就會記錄下來，當作你感興趣的電影，然後把你的資料跟其他 IMDb 使用者的評分做比較。
接著，我們可以找出口味跟你相似的人喜歡的電影和影集。每個推薦都會告訴你，是基於哪些電影或影集才推薦給你的。
這些作品都是你評分高的，或者已經加到你的「片單」裡的。
所以呢，去辦一個帳號，幫電影打分數（越多越好），系統就會自動找到與你口味相似的那群人，進而推薦給你「符合口味」的好電影。
（啊，對，我懶懶病，自己沒辦帳號，還叫別人去辦...XD）
