评分是怎么算出来的：影响度加权而不是简单平均
看懂分数是用好这个应用的前提。很多人第一反应是「分数就是所有用户评分的平均值」，但官方明确说过：不是简单平均。算法细节部分保密，但官方公开的框架值得完整了解。
核心机制：用户影响度
每个用户对不同料理门类有各自的「影响度」，评分按影响度加权汇总：
- 分门类设定：一个在拉面门类写了大量高质量口碑的用户，对拉面店分数的影响大，但对甜品店分数的影响可能很低；
- 经验加权：基本原则是「探店经验丰富的人影响更大」，通常与投稿数量、质量挂钩；
- 动态调整：影响度随时间重新评估，会升也会降。
哪些人的评分不算数
官方为了保公平，明确以下几类用户不赋予影响度：
- 被判定存在隐蔽营销（Stealth Marketing）等不正当行为的用户；
- 被判定为餐饮业相关人士的用户；
- 「美食界名人」等特定公众身份；
- 平台运营相关人员。
分数形成的两个门槛
门槛一：评价数量。 分数很低或没有分数，常常不是店不好，而是评价太少。官方明确举例：即使个别评分很高，口碑只有两三条的店也可能拿不到高分。
门槛二：口碑的相关性。 与常规菜单明显不同的用餐（比如试吃会）、信息陈旧的口碑，可能被排除在计分之外。
分数会无变化地波动
因为影响度本身在动态重估，可能出现这样的情形：某位高分影响度用户的算法权重被调低后，他评过的店在口碑一条没变的情况下分数下跌。官方把这个现象解释得很直白——分数反映的是「此时此刻用户评价的汇聚状态」，不是刻在石头上的定论。
防作弊设计
官方公开说明了两点：
- 计分方法的完整细节保密，并定期改版，目的就是防止刷分者反向研究规则；
- 分数每月两次全面重算（详见分数更新节奏）。
一个重要的澄清
很多用户担心「充了钱的店分数会更高」。官方对此有专门说明：餐饮店付费购买的是曝光服务（在「标准顺序」里优先展示），是否付费对分数没有任何影响。两者的关系在排序规则与付费店铺一页详细拆解。
理解了算法，接下来最实用的是学会解读分数段位：去 3.5 分和 4.0 分分别代表什么水平。