1895年，第一个有记录的电影（短片）公开放映是当时法国兄弟奥古斯特（Auguste）和路易·卢米埃（LouisLumière）的区别。
1895年12月28日，巴黎发生了一场激动人心的大事，大约有200人付费观看了10部短片。
随着这种新生艺术的形成以及越来越多的人开始进入礼堂，在1908年出版了第一部电影艺术评论。在早期形式中，它是对电影的温柔批评，并且越来越多的观众对这种新艺术充满热情。形成。
由于电影评论的叙事风格很长， 《纽约每日新闻》的电影评论家艾琳·瑟勒（Irene Thirer）在1928年7月31日的报纸上开始对电影评分从零到三颗星。 三颗星表示“卓越”，两颗星表示“良好”，一颗星表示“中等”。 而且根本没有星星“意味着图片是正确的，”。
电影评论中的星级和/或评论评论的叙事风格是一个人的观点，因此非常主观。 因此，为了解决这个问题，法国电影杂志Cahiers ducinéma于1950年“开始对评论家进行投票，并将他们的判断力降低到星级。 所有电影获得的最高评分是五颗星。 这有助于消除关键人物对少数人的集中注意力，而这种方法通常会引起人们普遍喜欢或不喜欢的电影的注意。
随着计算机的出现和20世纪末期的数字化转型，imDB，Rotten Tomatoes和Meta Critic使用了这一新功能来自动汇总评论家和用户的电影评论。 用户可以访问互联网，这些公司利用计算能力来构建复杂的统计模型，并根据数百万用户的意见为电影评分。 这使广受欢迎的电影脱颖而出-牧群知道最好的收割理由。 尽管民主的方法可以帮助所有种族，肤色和地位的人从政治角度发出声音，但它往往会使任何可付诸行动的电影见解无声无息。 如果两个用户给电影评分为0和100，则该电影的平均得分为50。如果您碰巧偏左或偏右，则平均得分完全不可行。
随着时间机器进入机器学习时代，CineBee通过重新计算每个用户的口味，再次将评论重新想象成以个人为中心，而不是以牧群为中心。 CineBee从他们的评论中了解用户的品味，并使用最新的图形和神经模型来查找符合他们品味的电影和电视节目。 CineBee还提供了真正的360度光圈视图，并继续支持评论家的评论以及电影和电视的播放成绩。 CineBee还可通过适当订购来确定哪些批评家与每个用户的化学口味最佳。
CineBee还将用户的口味与其他电影和电视迷的口味进行映射，并为每个用户创建个性化部落。 通过使用一些深度协作过滤技术，CineBee收获了Tribe集体智慧，可以为任何用户提供预测和推荐。
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结论 ：从无声电影时代→商业电影时代→计算机时代→云计算时代，电影评论一直在不断演变，其提供一种准确无偏的推荐理念。 凭借强大的计算能力，现在我们能够吸引用户的注意力，以提供公正，准确的电影和电视推荐。
