随着现代信息科技的不断发展,电影已经逐步发展成为了人类日常生活的重要一个组成部分,是一种拥有广阔观众覆盖面的崭新文化艺术。1994年开始了电影市场改革之路,时至今日,电影产业已完成了由传统的无声到有声再到立体声的更替,由黑白到彩色的转换,电影票房也完成了从几亿到六百多亿元的增长,这其中与国家和政府的支持有着重要联系。在电影产业快速发展的同时,电影评分网站也应运而生,互联网和媒体的快速发展,使得人们在电影评分网站上有了更多的选择,用户可以在上面各抒己见,互相参考。久而久之评分就成为了评判电影质量的重要指标,但即便是这样,依然存在这样的情况:有些观众认为电影不错,但是评分较低;有些观众认为电影没有那么好,但评分很高,说明评单纯从评分来评判电影的品质过于片面。所以,本文考量诸多指标,从观众评分和电影基本信息两方面出发,建立中国电影评价指标体系,以此可以让观众轻松的找到适合自己的影片。与此同时,了解影响我国电影评价的诸多因素可以提高电影行业的经济效益,对经济的提升和文化的进步都起着至关重要的作用。本文对国内外电影评分网站进行系统的分析,然后确定选取豆瓣电影网站中的数据进行下一步研究,文章数据来源于近期热门里中国大陆的前300部影片,截选日期为2019年12月30日。通过数据预处理,最终样本集为272部影片,数据分为电影的基本信息和电影影评评分记录两个数据集。本文首先确定了评价体系中的三个客观指标,即为导演效应、明星效应和电影类型。其次对电影评分进行了差异性分析,发现当电影评分的差异性很大,即方差很大时,电影评分即平均数的价值十分有限,在使用K-means算法对样本进行分类时,发现除了五种常见的评分类型外还存在混合分布的情况。因此,本文根据数据的特点,并通过EM检验,最终选用两成分的混合二项分布的拟合,选定拟合后的指标分别为混合比例、好评子总体的标准优势值、差评子总体的标准优势值。最后,本文运用熵值法对选取的六个指标赋予权重,探究各个指标的重要程度,建立中国电影评价指标体系。实证研究结果发现,电影评分在一定程度上可以反映大众对于电影的喜爱程度,但是其仅代表观众的平均看法,当大家的看法差异很大时,平均分的价值就十分有限,电影评分无法涵盖数据内部的特征,以此来衡量电影质量略微单一。在电影评价指标体系的一级指标中,拟合指标的权重大于电影客观指标的权重。六个指标权重从高到低分别为混合比例、导演效应、明星效应、差评子总体的标准优势值、好评子总体的标准优势值电影类型。将评论划分为好评和差评时,差评的影响力要大于好评。并且影片的导演和演员在评价体系中具有一定的影响,但是电影类型的权重很低,电影类型对电影的评价影响较小。本文的主要创新点:一是将混合模型与实际相结合,使用两成分的混合二项分布对电影评分数据拟合,弥补了混合模型在电影评分研究中的空白。二是在指标的选取上采用了客观指标和拟合指标相结合的形式,指标的多样性使得最终的指标体系更为具体全面。