反向工程的twitter演算法可以在趨勢話題發生之前預測它們
麻省理工學院的研究人員說，他們發現了一種演算法，可以在Twitter上的趨勢出現前幾個小時判斷出來，為其他型別的資料建模開啟了大門。Twitter的熱門話題（顯示在主頁上的話題）是根據tweet的總數和話題被提及頻率的跳躍自動選擇的。但是副教授Devavrat Shah和學生Stanislav Nikolov說，透過建立一個基於400個主題樣本集的統計模型，他們可以以95%的準確率判斷一個主題最終是否會成為趨勢。在測試中，題目平均可以在趨勢出現前一個半小時被預測出來，有些則可以提前四五個小時被預測出來。
95%的準確率，平均一個半小時前。雖然這項技術可以用來最佳化與Twitter主題相關的廣告，但Shah也認為它還可以用來預測其他定期更新的內容。與機器學習不同的是，機器學習尋找可能影響趨勢的不同引數，這個系統本質上識別統計模式。如果一個新主題的模式類似於在其過去資料庫中發現的模式，則該主題被視為更有可能成為趨勢。
只要有足夠的計算能力，並且過去和現在的資料之間有一致的關係，這種方法應該會產生可靠的結果，即使研究人員不知道是什麼因素在起作用。當然，由於該團隊基本上是對Twitter編寫的演算法進行逆向工程，因此在Twitter中發現趨勢可能比在不太可預測的真實資料中容易得多。更多細節將在11月舉行的社交網路資訊與決策跨學科研討會上公佈。
- 發表於 2021-04-24 12:38
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