一種影視作品演職人員評分方法及評分系統與流程
2023-08-08 08:42:11 4
本申請涉及數據統計技術領域，更具體地說，涉及一種影視作品演職人員評分方法及評分系統。
背景技術：
隨著社會和經濟的不斷發展，為了滿足人們的娛樂需求，以影業(filmcause，電影電視劇投資製作發行事業)為代表的泛娛樂產業得到了蓬勃發展，觀看影視作品成為人們重要的娛樂方式之一，也因此產生了一大批面向影業的垂直網站(verticalwebsite)。
在這些垂直網站中，用戶可以以評分、點讚或發表評論的方式對影視作品進行評價，這些用戶反饋成為影視作品測評的重要組成部分。因此收集並研究這些用戶反饋不僅有利於影視劇製作水平的不斷提高，而且對面向影業的大數據分析和預測有著重要的指導意義。目前，各個垂直網站大多直接為用戶提供了為影視作品評分的功能，在每部影視作品的相應的頁面上都顯示著當前的評分人數和平均評分，這一評分直觀地反映了用戶對該部作品的認可程度。
但是目前對於影視作品的用戶反饋僅僅以對作品的整體評分這一方式體現，對影視作品的用戶反饋體現形式較為單一，無法反映用戶對影視作品演職人員的評價。
技術實現要素：
為解決上述技術問題，本發明提供了一種影視作品演職人員評分方法及評分系統，以實現對影視作品演職人員進行評分的目的。
為實現上述技術目的，本發明實施例提供了如下技術方案：
一種影視作品演職人員評分方法，包括：
獲取影視作品數據，並按所述影視作品數據所屬影視作品種類進行分類，所述影視作品數據包括每部影視作品的評分、評價人數和用戶發表的評論；
根據每部影視作品的評價人數、所屬影視作品種類和用戶發表的評論對所述影視作品的評分進行修正，獲得修正後的影視作品數據；
對修正後的影視作品數據進行篩選，獲得關於目標演職人員的影視作品數據；
根據目標演職人員的影視作品數據對目標演職人員進行評分。
可選的，所述根據目標演職人員的影視作品數據對目標演職人員進行評分包括：
根據目標演職人員各個影視作品種類的所有影視作品的平均評分作為所述影視作品所屬種類的初始得分；
根據目標演職人員在每部影視作品中的角色計算目標演職人員在每部影視作品中的權重；
根據目標演職人員在每部影視作品中的權重對各個影視作品種類的初始得分進行修正，獲得各類別的修正得分；
根據所述修正得分獲得目標演職人員的評分。
可選的，所述根據目標演職人員在每部影視作品中的角色計算目標演職人員在每部影視作品中的權重包括：
判斷所述目標演職人員在作品中的角色是否為導演或編劇，如果是，則所述目標演職人員在所述影視作品中的權重為1；
如果否，則根據所述關於目標演職人員的影視作品數據獲得所述影視作品所有關於角色的評論數、所述影視作品關於所述目標演職人員的評論數或所述目標演職人員在所述影視作品中擔當的角色的評論數，並代入第一預設公式中計算獲得所述目標演職人員在所述影視作品中的權重；
所述第一預設公式為：其中，totalcomments代表作品vi所有關於角色的評論數，comments(p)表示作品vi關於所述目標演職人員的評論數和關於所述目標演職人員在所述影視作品中擔當的角色的評論數。
可選的，所述根據目標演職人員在每部影視作品中的權重對各個影視作品種類的初始得分進行修正，獲得各類別的修正得分包括：
將所述目標演職人員各種類影視作品中參演的作品總數、每部影視作品修正後的評分和每部影視作品的權重代入第二預設公式中計算獲得各類別的修正得分；
所述第二預設公式為：其中，index(p)為所述目標演職人員的修正得分；n為所述目標演職人員參演的作品總數，ratingindex(vi)為作品vi修正後的評分，為目標演職人員在作品vi中的權重。
可選的，所述根據所述修正得分獲得目標演職人員的評分包括：
將所述目標演職人員參演的作品總數、所述影視作品所屬種類下所有演職人員參演作品的平均數、所述目標演職人員的修正得分和所述影視作品所屬種類下所有演職人員的平均修正得分代入第三預設公式中計算獲得所述目標演職人員的評分；
所述第三預設公式為：其中，finalindex(p)為所述目標演職人員的評分，navg為所述影視作品所屬種類下所有演職人員參演作品的平均數，np為所述目標演職人員參演的作品總數，index(avg)為所述影視作品所屬種類下所有演職人員的平均修正得分，index(p)為所述目標演職人員的修正得分。
可選的，所述根據每部影視作品的評價人數、所屬影視作品種類和用戶發表的評論對所述影視作品的評分進行修正包括：
將所述影視作品所屬種類下的平均評價人數、對所述影視作品的總評價人數、所述影視作品所屬種類下所有影視作品的平均得分和所述影視作品的評分代入第四預設公式中，計算獲得所述影視作品修正後的評分；
所述第四預設公式為：其中，ratingindex(v)為作品vi修正後的評分，α表示所述影視作品所屬種類下所有影視作品的平均評價人數，μ表示所述影視作品所屬種類下所有影視作品的平均得分，r(vi)表示作品vi的評分，r(vi)表示對作品vi的總評價人數。
一種影視作品演職人員評分系統，包括：
數據獲取模塊，用於獲取影視作品數據，並按所述影視作品數據所屬影視作品種類進行分類，所述影視作品數據包括每部影視作品的評分、評價人數和用戶發表的評論；
數據修正模塊，用於根據每部影視作品的評價人數、所屬影視作品種類和用戶發表的評論對所述影視作品的評分進行修正，獲得修正後的影視作品數據；
數據篩選模塊，用於對修正後的影視作品數據進行篩選，獲得關於目標演職人員的影視作品數據；
演職人員評分模塊，用於根據目標演職人員的影視作品數據對目標演職人員進行評分。
可選的，所述演職人員評分模塊包括：
初始得分單元，用於根據目標演職人員各個影視作品種類的所有影視作品的平均評分作為所述影視作品所屬種類的初始得分；
權重計算單元，用於根據目標演職人員在每部影視作品中的角色計算目標演職人員在每部影視作品中的權重；
修正得分單元，用於根據目標演職人員在每部影視作品中的權重對各個影視作品種類的初始得分進行修正，獲得各類別的修正得分；
評分計算單元，用於根據所述修正得分獲得目標演職人員的評分。
可選的，所述權重計算單元計算所述目標演職人員在每部影視作品中的權重的過程包括：
判斷所述目標演職人員在作品中的角色是否為導演或編劇，如果是，則所述目標演職人員在所述影視作品中的權重為1；
如果否，則根據所述關於目標演職人員的影視作品數據獲得所述影視作品所有關於角色的評論數、所述影視作品關於所述目標演職人員的評論數或所述目標演職人員在所述影視作品中擔當的角色的評論數，並代入第一預設公式中計算獲得所述目標演職人員在所述影視作品中的權重；
所述第一預設公式為：其中，totalcomments代表作品vi所有關於角色的評論數，comments(p)表示作品vi關於所述目標演職人員的評論數和關於所述目標演職人員在所述影視作品中擔當的角色的評論數。
可選的，所述修正得分單元具體用於將所述目標演職人員各種類影視作品中參演的作品總數、每部影視作品修正後的評分和每部影視作品的權重代入第二預設公式中計算獲得各類別的修正得分；
所述第二預設公式為：其中，index(p)為所述目標演職人員的修正得分；n為所述目標演職人員參演的作品總數，ratingindex(vi)為作品vi修正後的評分，為目標演職人員在作品vi中的權重。
可選的，所述評分計算單元具體用於將所述目標演職人員參演的作品總數、所述影視作品所屬種類下所有演職人員參演作品的平均數、所述目標演職人員的修正得分和所述影視作品所屬種類下所有演職人員的平均修正得分代入第三預設公式中計算獲得所述目標演職人員的評分；
所述第三預設公式為：其中，finalindex(p)為所述目標演職人員的評分，navg為所述影視作品所屬種類下所有演職人員參演作品的平均數，np為所述目標演職人員參演的作品總數，index(avg)為所述影視作品所屬種類下所有演職人員的平均修正得分，index(p)為所述目標演職人員的修正得分。
可選的，所述數據修正模塊具體用於將所述影視作品所屬種類下的平均評價人數、對所述影視作品的總評價人數、所述影視作品所屬種類下所有影視作品的平均得分和所述影視作品的評分代入第四預設公式中，計算獲得所述影視作品修正後的評分；
所述第四預設公式為：其中，ratingindex(v)為作品vi修正後的評分，α表示所述影視作品所屬種類下所有影視作品的平均評價人數，μ表示所述影視作品所屬種類下所有影視作品的平均得分，r(vi)表示作品vi的評分，r(vi)表示對作品vi的總評價人數。
從上述技術方案可以看出，本發明實施例提供了一種影視作品演職人員評分方法及評分系統，其中，所述影視作品演職人員評分方法實現了基於現有的影視作品數據實現對影視作品演職人員進行評分的目的，具體地，所述影視作品演職人員評分方法通過獲取影視作品數據並對其進行修正和篩選後獲得關於目標演職人員的影視作品數據，然後根據目標演職人員的影視作品數據對目標演職人員進行評分以實現對目標演職人員評分的目的。並且對目標演職人員進行評分的目標演職人員的影視作品數據根據每部影視作品的評價人數、所屬影視作品種類和用戶發表的評論進行過修正，以降低評價人數的多寡對演職人員評分的影響，增加最終獲得的目標演職人員評分的可信度。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據提供的附圖獲得其他的附圖。
圖1為本申請的一個實施例提供的一種影視作品演職人員評分方法的流程示意圖；
圖2為本申請的另一個實施例提供的一種影視作品演職人員評分方法的流程示意圖；
圖3為本申請的又一個實施例提供的一種影視作品演職人員評分方法的流程示意圖；
圖4為本申請的再一個實施例提供的一種影視作品演職人員評分方法的流程示意圖；
圖5為本申請的一個優選實施例提供的一種影視作品演職人員評分方法的流程示意圖；
圖6為本申請的另一個優選實施例提供的一種影視作品演職人員評分方法的流程示意圖；
圖7為本申請的一個實施例提供的一種影視作品演職人員評分系統的結構示意圖；
圖8為本申請的另一個實施例提供的一種影視作品演職人員評分系統的結構示意圖。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
本申請公開了一種影視作品演職人員評分方法，如圖1所示，包括：
s101：獲取影視作品數據，並按所述影視作品數據所屬影視作品種類進行分類，所述影視作品數據包括每部影視作品的評分、評價人數和用戶發表的評論。
需要說明的是，所述影視作品演職人員包括但不限於製片人、製片主任、製片、策劃、編劇、導演、監製、出品人、製作人、攝影師、攝影、男女演員、場記、副導演和導演助理等。但在本申請的一個優選實施例中，所述影視作品演職人員主要包括影視作品的主創，例如導演、男女主演、製片人和編劇等。
還需要說明的是，在本申請的一個實施例中，優選通過網絡爬蟲自動獲得所述影視作品數據；但在本申請的其他實施例中，還可以通過收集匯總各個垂直網站上傳的影視作品數據，實現影視作品數據的收集。本申請對所述影視作品數據的獲取方式並不做限定，具體視實際情況而定。
另外，按所述影視作品數據所屬影視作品種類進行分類的目的是為了使接下來對演職人員的評分更加準確，在本申請的一個實施例中，所述根據影視作品種類對所述影視作品進行分類可以是將所述影視作品按照國內電影、國外電影、國內電視劇和國外電視劇分為四大類。那麼相應的，當目標演職人員的角色為導演且同時參與了國內電影和國外電影，那麼對於該目標演職人員的評分就包括導演-國內電影下的評分和導演-國外電影的評分。假設某內地演員自導自演了一些電影，同時參演了一些國產電視劇，那麼當其為目標演職人員時，其對應的三個評分為：演員-國內電影下的評分、導演-國內電影下的評分和演員-國內電視劇下的評分。本申請對按所述影視作品數據所屬影視作品種類進行分類的具體方式並不做限定，具體視實際情況而定。
s102：根據每部影視作品的評價人數、所屬影視作品種類和用戶發表的評論對該影視作品的評分進行修正，獲得修正後的影視作品數據。
需要說明的是，步驟s102的目的是消除由於評價人數的多寡而造成的評分不能夠準確反映觀眾對電影的認可程度的情況。例如兩部同樣評分為9的電影，第一部電影的評價人數為100，而第二部電影的評價人數為10000，那麼很明顯地，第二部電影的評分能夠更加準確的反映觀眾對該電影的認可程度，而第一部電影的評分可能會更容易受到「水軍」和營銷行為的影響，其對於觀眾對該電影的認可程度的反映不夠準確。因此需要根據每部影視作品的評價人數、所屬影視作品種類和用戶發表的評論對該影視作品的評分進行修正。
具體地，在上述實施例的基礎上，在本申請的一個實施例中，如圖2所示，所述根據每部影視作品的評價人數、所屬影視作品種類和用戶發表的評論對該影視作品的評分進行修正包括：
s1021：將所述影視作品所屬種類下的平均評價人數、對所述影視作品的總評價人數、所述影視作品所屬種類下所有影視作品的平均得分和所述影視作品的評分代入第四預設公式中，計算獲得所述影視作品修正後的評分；
所述第四預設公式為：其中，ratingindex(v)為作品vi修正後的評分，α表示所述影視作品所屬種類下所有影視作品的平均評價人數，μ表示所述影視作品所屬種類下所有影視作品的平均得分，r(vi)表示作品vi的評分，r(vi)表示對作品vi的總評價人數。
需要說明的是，在本實施例中，如果一部作品的總評價人數遠小於其所屬影視作品種類的平均評價人數，那麼經過修正的評分會向該類別的平均得分偏移。反之，如果總評價人數遠大於其所述類別的平均評價人數，那麼修正後的評分會與實際評分接近。總的來說，總評價人數越多，當前的實際評分可信度就越高，就越能反映用戶對該影視作品的認可程度，修正所起到的作用就越小。
s103：對修正後的影視作品數據進行篩選，獲得關於目標演職人員的影視作品數據。
s104：根據目標演職人員的影視作品數據對目標演職人員進行評分。
綜上可見，所述影視作品演職人員評分方法實現了基於現有的影視作品數據實現對影視作品演職人員進行評分的目的，具體地，所述影視作品演職人員評分方法通過獲取影視作品數據並對其進行修正和篩選後獲得關於目標演職人員的影視作品數據，然後根據目標演職人員的影視作品數據對目標演職人員進行評分以實現對目標演職人員評分的目的。並且對目標演職人員進行評分的目標演職人員的影視作品數據根據每部影視作品的評價人數、所屬影視作品種類和用戶發表的評論進行過修正，以降低評價人數的多寡對演職人員評分的影響，增加最終獲得的目標演職人員評分的可信度。
在上述實施例的基礎上，在本申請的另一個實施例中，如圖3所示，所述根據目標演職人員的影視作品數據對目標演職人員進行評分包括：
s1041：根據目標演職人員各個影視作品種類的所有影視作品的平均評分作為所述影視作品所屬種類的初始得分。
具體地，在本申請的又一個實施例中，如圖4所示，所述根據目標演職人員在每部影視作品中的權重對各個影視作品種類的初始得分進行修正，獲得各類別的修正得分包括：
s10411：將所述目標演職人員各種類影視作品中參演的作品總數、每部影視作品修正後的評分和每部影視作品的權重代入第二預設公式中計算獲得各類別的修正得分；
所述第二預設公式為：其中，index(p)為所述目標演職人員的修正得分；n為所述目標演職人員參演的作品總數，ratingindex(vi)為作品vi修正後的評分，為目標演職人員在作品vi中的權重。
s1042：根據目標演職人員在每部影視作品中的角色計算目標演職人員在每部影視作品中的權重。
具體地，在本申請的再一個實施例中，所述根據目標演職人員在每部影視作品中的角色計算目標演職人員在每部影視作品中的權重包括：
判斷所述目標演職人員在作品中的角色是否為導演或編劇，如果是，則所述目標演職人員在所述影視作品中的權重為1；
如果否，則根據所述關於目標演職人員的影視作品數據獲得所述影視作品所有關於角色的評論數、所述影視作品關於所述目標演職人員的評論數或所述目標演職人員在所述影視作品中擔當的角色的評論數，並代入第一預設公式中計算獲得所述目標演職人員在所述影視作品中的權重；
所述第一預設公式為：其中，totalcomments代表作品vi所有關於角色的評論數，comments(p)表示作品vi關於所述目標演職人員的評論數和關於所述目標演職人員在所述影視作品中擔當的角色的評論數。
通常情況下，計算獲得的與用戶的關注度和該目標演職人員在該部作品的戲份正相關。
需要說明的是，所述影視作品關於所述目標演職人員的評論數是指用戶或觀眾對於影視作品a中的評論中，涉及目標演職人員b的總評論數；同樣的，所述目標演職人員在所述影視作品中擔當的角色的評論數是指用戶或觀眾對於影視作品a中的評論中，涉及目標演職人員b在影視作品a中擔當角色c的總評論數，例如，用戶或觀眾對於影視作品a的評論共有10000條，其中涉及目標演職人員b的評論數為5000，則所述影視作品關於所述目標演職人員的評論數即為5000；用戶或觀眾對於影視作品a的評論共有10000條，其中，涉及擔當角色c的評論數為3000，則所述目標演職人員在所述影視作品中擔當的角色的評論數即為3000。
s1043：根據目標演職人員在每部影視作品中的權重對各個影視作品種類的初始得分進行修正，獲得各類別的修正得分。
具體地，在本申請的一個優選實施例中，如圖5所示，所述根據目標演職人員在每部影視作品中的權重對各個影視作品種類的初始得分進行修正，獲得各類別的修正得分包括：
s10431：將所述目標演職人員各種類影視作品中參演的作品總數、每部影視作品修正後的評分和每部影視作品的權重代入第二預設公式中計算獲得各類別的修正得分；
所述第二預設公式為：其中，index(p)為所述目標演職人員的修正得分；n為所述目標演職人員參演的作品總數，ratingindex(vi)為作品vi修正後的評分，為目標演職人員在作品vi中的權重。
s1044：根據所述修正得分獲得目標演職人員的評分。
具體地，在本申請的另一個優選實施例中，如圖6所示，所述根據所述修正得分獲得目標演職人員的評分包括：
s10441：將所述目標演職人員參演的作品總數、所述影視作品所屬種類下所有演職人員參演作品的平均數、所述目標演職人員的修正得分和所述影視作品所屬種類下所有演職人員的平均修正得分代入第三預設公式中計算獲得所述目標演職人員的評分；
所述第三預設公式為：其中，finalindex(p)為所述目標演職人員的評分，navg為所述影視作品所屬種類下所有演職人員參演作品的平均數，np為所述目標演職人員參演的作品總數，index(avg)為所述影視作品所屬種類下所有演職人員的平均修正得分，index(p)為所述目標演職人員的修正得分。
需要說明的是，index(avg)的計算過程簡述如下：在利用所述第二預設公式獲得所述影視作品所屬種類下所有演職人員的修正得分後，對所述影視作品所屬種類下的所有演職人員的修正得分進行求平均，即可獲得所述影視作品所屬種類下所有演職人員的平均修正得分。
還需要說明的是，由於不同目標演職人員的活躍度也存在較大差異，有些目標演職人員相對高產，而有些目標演職人員可能在拍攝了若干部作品就銷聲匿跡了。例如，假設某演員只參演了一部電視劇，且該電視劇獲得了9分的評分，那麼並不能簡單地認為該演員同樣應該被評為9分，因此在所述第三預設公式中充分考慮了目標演職人員的作品數量、活躍度和戲份因素。
相應的，本申請實施例還提供了一種影視作品演職人員評分系統，如圖7所示，包括：
數據獲取模塊100，用於獲取影視作品數據，並按所述影視作品數據所屬影視作品種類進行分類，所述影視作品數據包括每部影視作品的評分、評價人數和用戶發表的評論；
數據修正模塊200，用於根據每部影視作品的評價人數、所屬影視作品種類和用戶發表的評論對所述影視作品的評分進行修正，獲得修正後的影視作品數據；
數據篩選模塊300，用於對修正後的影視作品數據進行篩選，獲得關於目標演職人員的影視作品數據；
演職人員評分模塊400，用於根據目標演職人員的影視作品數據對目標演職人員進行評分。
需要說明的是，所述影視作品演職人員包括但不限於製片人、製片主任、製片、策劃、編劇、導演、監製、出品人、製作人、攝影師、攝影、男女演員、場記、副導演和導演助理等。但在本申請的一個優選實施例中，所述影視作品演職人員主要包括影視作品的主創，例如導演、男女主演、製片人和編劇等。
還需要說明的是，在本申請的一個實施例中，優選通過網絡爬蟲自動獲得所述影視作品數據；但在本申請的其他實施例中，還可以通過收集匯總各個垂直網站上傳的影視作品數據，實現影視作品數據的收集。本申請對所述影視作品數據的獲取方式並不做限定，具體視實際情況而定。
另外，按所述影視作品數據所屬影視作品種類進行分類的目的是為了使接下來對演職人員的評分更加準確，在本申請的一個實施例中，所述根據影視作品種類對所述影視作品進行分類可以是將所述影視作品按照國內電影、國外電影、國內電視劇和國外電視劇分為四大類。那麼相應的，當目標演職人員的角色為導演且同時參與了國內電影和國外電影，那麼對於該目標演職人員的評分就包括導演-國內電影下的評分和導演-國外電影的評分。假設某內地演員自導自演了一些電影，同時參演了一些國產電視劇，那麼當其為目標演職人員時，其對應的三個評分為：演員-國內電影下的評分、導演-國內電影下的評分和演員-國內電視劇下的評分。本申請對按所述影視作品數據所屬影視作品種類進行分類的具體方式並不做限定，具體視實際情況而定。
數據修正模塊200的作用是消除由於評價人數的多寡而造成的評分不能夠準確反映觀眾對電影的認可程度的情況。例如兩部同樣評分為9的電影，第一部電影的評價人數為100，而第二部電影的評價人數為10000，那麼很明顯地，第二部電影的評分能夠更加準確的反映觀眾對該電影的認可程度，而第一部電影的評分可能會更容易受到「水軍」和營銷行為的影響，其對於觀眾對該電影的認可程度的反映不夠準確。因此需要根據每部影視作品的評價人數、所屬影視作品種類和用戶發表的評論對該影視作品的評分進行修正。
還需要說明的是，所述影視作品演職人員評分系統實現了基於現有的影視作品數據實現對影視作品演職人員進行評分的目的，具體地，所述影視作品演職人員評分方法通過獲取影視作品數據並對其進行修正和篩選後獲得關於目標演職人員的影視作品數據，然後根據目標演職人員的影視作品數據對目標演職人員進行評分以實現對目標演職人員評分的目的。並且對目標演職人員進行評分的目標演職人員的影視作品數據根據每部影視作品的評價人數、所屬影視作品種類和用戶發表的評論進行過修正，以降低評價人數的多寡對演職人員評分的影響，增加最終獲得的目標演職人員評分的可信度。
在上述實施例的基礎上，在本申請的一個實施例中，所述數據修正模塊200具體用於將所述影視作品所屬種類下的平均評價人數、對所述影視作品的總評價人數、所述影視作品所屬種類下所有影視作品的平均得分和所述影視作品的評分代入第四預設公式中，計算獲得所述影視作品修正後的評分；
所述第四預設公式為：其中，ratingindex(v)為作品vi修正後的評分，α表示所述影視作品所屬種類下所有影視作品的平均評價人數，μ表示所述影視作品所屬種類下所有影視作品的平均得分，r(vi)表示作品vi的評分，r(vi)表示對作品vi的總評價人數。
需要說明的是，在本實施例中，如果一部作品的總評價人數遠小於其所屬影視作品種類的平均評價人數，那麼經過修正的評分會向該類別的平均得分偏移。反之，如果總評價人數遠大於其所述類別的平均評價人數，那麼修正後的評分會與實際評分接近。總的來說，總評價人數越多，當前的實際評分可信度就越高，就越能反映用戶對該影視作品的認可程度，修正所起到的作用就越小。
在上述實施例的基礎上，在本申請的另一個實施例中，如圖8所示，所述演職人員評分模塊400包括：
初始得分單元410，用於根據目標演職人員各個影視作品種類的所有影視作品的平均評分作為所述影視作品所屬種類的初始得分；
權重計算單元420，用於根據目標演職人員在每部影視作品中的角色計算目標演職人員在每部影視作品中的權重；
修正得分單元430，用於根據目標演職人員在每部影視作品中的權重對各個影視作品種類的初始得分進行修正，獲得各類別的修正得分；
評分計算單元440，用於根據所述修正得分獲得目標演職人員的評分。
在上述實施例的基礎上，在本申請的一個優選實施例中，所述權重計算單元420具體用於判斷所述目標演職人員在作品中的角色是否為導演或編劇，如果是，則所述目標演職人員在所述影視作品中的權重為1；
如果否，則根據所述關於目標演職人員的影視作品數據獲得所述影視作品所有關於角色的評論數、所述影視作品關於所述目標演職人員的評論數或所述目標演職人員在所述影視作品中擔當的角色的評論數，並代入第一預設公式中計算獲得所述目標演職人員在所述影視作品中的權重；
所述第一預設公式為：其中，totalcomments代表作品vi所有關於角色的評論數，comments(p)表示作品vi關於所述目標演職人員的評論數和關於所述目標演職人員在所述影視作品中擔當的角色的評論數。
通常情況下，計算獲得的與用戶的關注度和該目標演職人員在該部作品的戲份正相關。
需要說明的是，所述影視作品關於所述目標演職人員的評論數是指用戶或觀眾對於影視作品a中的評論中，涉及目標演職人員b的總評論數；同樣的，所述目標演職人員在所述影視作品中擔當的角色的評論數是指用戶或觀眾對於影視作品a中的評論中，涉及目標演職人員b在影視作品a中擔當角色c的總評論數，例如，用戶或觀眾對於影視作品a的評論共有10000條，其中涉及目標演職人員b的評論數為5000，則所述影視作品關於所述目標演職人員的評論數即為5000；用戶或觀眾對於影視作品a的評論共有10000條，其中，涉及擔當角色c的評論數為3000，則所述目標演職人員在所述影視作品中擔當的角色的評論數即為3000。
在上述實施例的基礎上，在本申請的另一個優選實施例中，所述修正得分單元430具體用於將所述目標演職人員各種類影視作品中參演的作品總數、每部影視作品修正後的評分和每部影視作品的權重代入第二預設公式中計算獲得各類別的修正得分；
所述第二預設公式為：其中，index(p)為所述目標演職人員的修正得分；n為所述目標演職人員參演的作品總數，ratingindex(vi)為作品vi修正後的評分，為目標演職人員在作品vi中的權重。
在上述實施例的基礎上，在本申請的又一個優選實施例中，所述評分計算單元440具體用於將所述目標演職人員參演的作品總數、所述影視作品所屬種類下所有演職人員參演作品的平均數、所述目標演職人員的修正得分和所述影視作品所屬種類下所有演職人員的平均修正得分代入第三預設公式中計算獲得所述目標演職人員的評分；
所述第三預設公式為：其中，finalindex(p)為所述目標演職人員的評分，navg為所述影視作品所屬種類下所有演職人員參演作品的平均數，np為所述目標演職人員參演的作品總數，index(avg)為所述影視作品所屬種類下所有演職人員的平均修正得分，index(p)為所述目標演職人員的修正得分。
需要說明的是，index(avg)的計算過程簡述如下：在利用所述第二預設公式獲得所述影視作品所屬種類下所有演職人員的修正得分後，對所述影視作品所屬種類下的所有演職人員的修正得分進行求平均，即可獲得所述影視作品所屬種類下所有演職人員的平均修正得分。
還需要說明的是，由於不同目標演職人員的活躍度也存在較大差異，有些目標演職人員相對高產，而有些目標演職人員可能在拍攝了若干部作品就銷聲匿跡了。例如，假設某演員只參演了一部電視劇，且該電視劇獲得了9分的評分，那麼並不能簡單地認為該演員同樣應該被評為9分，因此在所述第三預設公式中充分考慮了目標演職人員的作品數量、活躍度和戲份因素。
綜上所述，本申請實施例提供了一種影視作品演職人員評分方法及評分系統，其中，所述影視作品演職人員評分方法實現了基於現有的影視作品數據實現對影視作品演職人員進行評分的目的，具體地，所述影視作品演職人員評分方法通過獲取影視作品數據並對其進行修正和篩選後獲得關於目標演職人員的影視作品數據，然後根據目標演職人員的影視作品數據對目標演職人員進行評分以實現對目標演職人員評分的目的。並且對目標演職人員進行評分的目標演職人員的影視作品數據根據每部影視作品的評價人數、所屬影視作品種類和用戶發表的評論進行過修正，以降低評價人數的多寡對演職人員評分的影響，增加最終獲得的目標演職人員評分的可信度。
本說明書中各個實施例採用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。
對所公開的實施例的上述說明，使本領域專業技術人員能夠實現或使用本發明。對這些實施例的多種修改對本領域的專業技術人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發明的精神或範圍的情況下，在其它實施例中實現。因此，本發明將不會被限制於本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的範圍。