一、融合策略
1、热度榜
（1）数据源
猫眼热度排序、淘票票热度排序
（2）融合策略
a.策略一 ： 平均排名
不填充数据，有一个排名，就以一个作为基准；有两个排名，就计算两个的平均值。
（3）热度值转换
上述策略得到的score是平均排名，score越小，热度越热，score越大，热度越低。
根据业务需要，将该排名映射为10000以内的数，最终选择的映射函数是反正切函数，核心代码如下：
val hot = 10000 - 2 / math.Pi * FastMath.atan(index / 40) * 10000
2、口碑榜
（1）数据源
豆瓣评分、猫眼评分、淘票票评分
（2）融合策略
a. 只有一种评分
豆瓣（0.99）、猫眼（0.95）、淘票票（0.92）
b. 只有两种评分
i. 有豆瓣（豆瓣0.6，其他0.4）
ii. 无豆瓣（猫眼0.65，淘票票0.35）
c. 三种都有
0.5 * 豆瓣 + 0.3 * 猫眼 + 0.2 * 淘票票
（3）2022.01.21最新策略
只过滤出含有豆瓣评分的院线电影，并直接根据豆瓣评分进行排序
3、票房榜
（1）数据源
猫眼、淘票票（暂时没有数据）
（2）数据融合策略
票房是统一的口径，融合时先碰到哪个平台有票房，就用哪个平台的票房数据
（3）排序
将字符串票房转换成Double型的数字，该数字的含义是<百万>，票房榜只需据此降序排列即可。
标签：榜单,评分,热度,淘票票,豆瓣,数据源,院线,猫眼 来源： https://www.cnblogs.com/renyang/p/16487828.html
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