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尽管豆瓣的评分体系在准确度上依然略逊于IMDb，但评分体系本身并没有好坏的明显界限。只要建立合适的放作弊机制，任何体系都是值得信赖的。
下面火箭君就给你解释为什么这样认为：
了解下IMDb
IMDb是什么？
IMDb全称为互联网电影资料库(Internet Movie Database)，是目前全世界最知名的电影评分网站之一，同时它的评分均来自于观众而非专业电影从业者。它目前的Alexa世界网站排名为55，而豆瓣为346。可见其体量和知名程度。
豆瓣与IMDb评分系统的差别01 评分算法的差别
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IMDb的算法：
根据IMDb网站中有关评分计算的自述，其IMDb 250榜单的排名采用了贝叶斯估计法，并遵照了以下的计算公式：
weighted rank (WR) = (v ÷ (v+m)) × R + (m ÷ (v+m)) × C
其中：
R-该部电影的加权平均分
v-投票人数
m-进入IMDb 250榜单所需要的最小票数，目前为1250票
C-目前所有电影的平均得分
豆瓣的算法：
尽管豆瓣官方并没有出台过有关评分计算的具体方法，但通过豆瓣创始人阿北之前博文中的描述：
豆瓣的注册用户看完一部电影，心情好的话会来打个一到五星的分（有时候心情不好也会来）。比方说一部电影有42万用户打分。我们的程序把这42万个一到五星换算成零到十分，加起来除以42万，就得到了豆瓣评分。这个评分会自动出现在豆瓣各处，中间没有审核，平时也没有编辑盯着看。每过若干分钟，程序会自动重跑一遍，把最新打分的人的意见包括进来。
豆瓣的注册用户看完一部电影，心情好的话会来打个一到五星的分（有时候心情不好也会来）。比方说一部电影有42万用户打分。我们的程序把这42万个一到五星换算成零到十分，加起来除以42万，就得到了豆瓣评分。这个评分会自动出现在豆瓣各处，中间没有审核，平时也没有编辑盯着看。每过若干分钟，程序会自动重跑一遍，把最新打分的人的意见包括进来。
可以基本理解为，豆瓣的算法基本就是最简单的加权平均。同时，简单将5星评分系统转换成10分制的评分结果，也必定造成一定的误差。
02 投票统计的差别
IMDb的统计：
IMDb对于每一部电影的评分，均进行了较为详实的投票人群分析，从性别、年龄等多个维度展现了投票人群画像。
豆瓣的统计：
而豆瓣在评分统计时，仅能体现全体用户所打的星数，以及对应的占比。但火箭君个人认为，豆瓣通过用户行为的分析，基本能给投票人群进行较为准确地区分，只不过这种间接的分析结果，可能会造成用户对于评分可信度的质疑。与其多一事，还不如少一事，因此豆瓣就没有将投票打分人群再进行更细的划分。 03 防作弊机制的差别
IMDb的防作弊：
虽然IMDb没有公布具体防作弊机制的原理，但就IMDb 250榜单的投票人群选择上，其明确表示，只接受Regular Voter的投票结果：
尽管没有明确定义，但至少可以认为这样的举措将有利于降低刷票的行为。
豆瓣的防作弊：
这点上豆瓣一如既往地固执其自身的判断法则，也没有对外公布防作弊机制。我们仅能从阿北的博文中窥探一些他的“执念”：
豆瓣这两年的原则是“所有能判断属于非正常评分的一概不算”，不分高低贵贱颜色。（捍卫评分公正的用户，真的抱歉加感激。但这应该是我们的工作，不是大家的，一时没做好是我们失职。）。“不算”非常简单可操作，但“判断属于非正常评分”不是那么直接。豆瓣一代接一代的算法工程师、程序员、编辑和产品经理在这件事上贡献过才智，最后都落实在二十四小时跑的大小程序上面。这确实是持续的、魔高一尺道高一丈的事情。但现在门槛已经很高，声称能刷分的基本是在骗人。
豆瓣这两年的原则是“所有能判断属于非正常评分的一概不算”，不分高低贵贱颜色。（捍卫评分公正的用户，真的抱歉加感激。但这应该是我们的工作，不是大家的，一时没做好是我们失职。）。“不算”非常简单可操作，但“判断属于非正常评分”不是那么直接。豆瓣一代接一代的算法工程师、程序员、编辑和产品经理在这件事上贡献过才智，最后都落实在二十四小时跑的大小程序上面。这确实是持续的、魔高一尺道高一丈的事情。但现在门槛已经很高，声称能刷分的基本是在骗人。
但不公布，不代表不做。从阿北的博文中可以看出，豆瓣对于打击刷分行为的严肃程度，在这几年并没有放松，相反，还有所上升。只不过，任何时候，你考虑问题都很难做到尽善尽美，但只要不断改进，那防作弊系统的成果还是可以值得用户信赖的。
要分清的是，IMDb所公布的计分方法，仅适用于Top 250榜单。对于榜单外的计分方法，这也是一个迷。