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ミームの意味がわからない場合は、この記事を読むことができます readwriteweb

私の質問は、ミーム アルゴリズムを作成する方法です。何千ものブログ投稿を集約した Web サイトがあり、最も話題になっているストーリーを把握したいと考えています。

上記の記事からのこの引用を参照してください

「ミーム アグリゲーションは、最も話題になっているニュース (そして、できれば最も重要なニュース) を特定することによって、信号対雑音比を削減しようとします。」

誰もこれを行う方法を知っていますか?,

彼らの簡単なチュートリアルはありますか?

私は数学があまり得意ではないので。

ありがとう

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変数:

  • カウント
  • 時間
  • コンテンツ

コンテンツの出現回数を数えます。十分な頻度で発生する場合は、資格があります。また、最近発生した必要があります。それ以外の場合、カウントは関係ありません。誤検知を避けるために、コンテンツは適切に関連している必要があります。

手始めに、Yahoo のコンテキスト検索とキーワード API をご覧ください。

于 2009-05-16T08:03:21.530 に答える
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そのようなことを行う「正しい」方法はありません。これを達成するにはさまざまな方法があり、実装/実行でき、好きなように動作するものを選択する必要があります。理解できる簡単なことから始めて、そこから進んでください。

例えば：

Ben Reeves は、「(特定のタグを付けたブログ投稿の数 / ブログ投稿の総数)」とページランクのアプローチを提案しました。これらが適切な方法でトピックを選択する場合は、それらを使用してください。

他にもいくつか提案がありますが、

ホスティング Web サイトの人気度に応じて、投稿の重みを追加できます。たとえば、New York Times に投稿されたものは、Joe Shmoes のブログに投稿されたものよりも人気があると見なされ、より多くの重みが付けられるはずです。これはページ ランクのアプローチに似ており、実際にはほとんど違いがない場合があります。

時間要素を追加することもできるので、トピックの投稿がどれだけ速く来るかが重要になります。たとえば、トピック B に先週から 30 件の投稿があり、トピック C に今日から 10 件の投稿がある場合、トピック C の人気が高いと見なすことができます。昨年、トピック D に 1 週​​間に 2 件の投稿があった場合はどうなるでしょうか? 過去 1 時間に 5 件の投稿があるトピック E はどうですか?

于 2009-05-16T02:31:47.550 に答える
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最も人気のある主題を見つけたいと仮定しますか? 実際の計算は非常に単純ですが、処理する必要があるデータの量は膨大になります。

(特定のタグが付けられたブログ投稿数/ブログ投稿総数) = タグの人気度

明らかに、無視する一般的なタグ/単語のリストが必要になります

次に、そのタグに関連する最も人気のある投稿 = そのタグを含む他の投稿から最も頻繁にリンクされたブログ投稿。

また、より洗練された方法として、ページランク スタイルの計算を使用してリンクの重みを計算できます。http://www.webworkshop.net/pagerank.html - これは、ランダムにブラウジングしたときに、特定のページ、つまり最も人気のあるページに到達する確率です。

/私の2セント

于 2009-05-16T00:43:45.003 に答える
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T. Segaran の本「Programming Collective Intelligence」を入手してください。

http://shop.oreilly.com/product/9780596529321.do

人気度とランキング アルゴリズムの重要な概念を紹介および説明し、Python での包括的な例を示します。

于 2012-03-28T04:26:03.223 に答える