反向工程的twitter算法可以在趋势话题发生之前预测它们
麻省理工学院的研究人员说，他们发现了一种算法，可以在Twitter上的趋势出现前几个小时判断出来，为其他类型的数据建模打开了大门。Twitter的热门话题（显示在主页上的话题）是根据tweet的总数和话题被提及频率的跳跃自动选择的。但是副教授Devavrat Shah和学生Stanislav Nikolov说，通过建立一个基于400个主题样本集的统计模型，他们可以以95%的准确率判断一个主题最终是否会成为趋势。在测试中，题目平均可以在趋势出现前一个半小时被预测出来，有些则可以提前四五个小时被预测出来。
95%的准确率，平均一个半小时前。虽然这项技术可以用来优化与Twitter主题相关的广告，但Shah也认为它还可以用来预测其他定期更新的内容。与机器学习不同的是，机器学习寻找可能影响趋势的不同参数，这个系统本质上识别统计模式。如果一个新主题的模式类似于在其过去数据库中发现的模式，则该主题被视为更有可能成为趋势。
只要有足够的计算能力，并且过去和现在的数据之间有一致的关系，这种方法应该会产生可靠的结果，即使研究人员不知道是什么因素在起作用。当然，由于该团队基本上是对Twitter编写的算法进行逆向工程，因此在Twitter中发现趋势可能比在不太可预测的真实数据中容易得多。更多细节将在11月举行的社交网络信息与决策跨学科研讨会上公布。
- 发表于 2021-04-24 12:38
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- 分类：互联网
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