Я почти уверен, что если вы внимательно посмотрите на профиль любого друга, вы сможете легко предсказать, что происходит в его/ее жизни. Даже если вы можете написать всю его/ее жизнь, вы также можете обнаружить скрытый факт, никогда не говорил и не обновлял прямо, но косвенно он/она поделился понравившейся связанной вещью, которая поможет вам проанализировать его/ее деятельность. Возможно ли в любом случае создать автоматизированную систему, которая может читать и анализировать весь профиль друзей в Facebook, его / ее общие материалы, лайки, комментарии и т. д. и создавать отчет, который будет раскрывать все его / ее жизненные факты, включая скрытые, с помощью некоторого ИИ. или концепции машинного обучения?
Анализ пользователей на основе их профиля в Facebook?
comment
В некоторой степени, но вы говорите об очень сложной системе, так как, например, вам нужно сделать вывод из URL-адреса, который понравился пользователю, что он (скажем) связан с музыкой и о группе. Кроме того, вы захотите узнать, что означает, что пользователю понравилась эта страница, что ему там действительно понравилось? Другое дело, что данные, которые предлагает вам Facebook, зависят от того, что предоставляет вам пользователь, и вы можете получить их, только если он взаимодействует с вашим приложением, вам нужно предложить пользователю достаточно стимулов, чтобы предоставить вам все данные, что не является простое дело.
- person Nitzan Tomer schedule 12.04.2012
comment
Кроме того, ваш ИИ должен будет знать разницу между заголовком/описанием и данными сообщения в профиле пользователя, это часто может смешиваться и добавляется ко всем типам сообщений, видео, ссылок, фотографий и т. д.; Если вы когда-нибудь заставите свой Аннабот ползать, я выстроюсь в очередь, чтобы проверить вас. :-)
- person Shawn E Carter schedule 12.04.2012
comment
Также обратите внимание, что такой отчет будет сводкой многих моделей. Итак, для начала попробуйте выяснить, какие модели вы можете получить. Это может быть модель пользовательских предпочтений, профессии, стиля общения и т. д. На самом деле для большинства практических задач этих отдельных моделей будет достаточно.
- person ffriend schedule 14.04.2012
comment
saplo api — это API, который можно использовать в текстовой аналитике, и когда я прочитал этот вопрос, моя интуиция подсказала мне, что этот API можно где-то использовать, если нам нужно разработать интеллектуальную систему, подобную этой. поэтому для stackoverflow я вставляю эту ссылку. может быть, это может помочь людям [blog.saplo.com/category/api/]
- person Anil Sharma schedule 16.04.2012
Ответы (1)
Не существует системы, которая автоматически сможет предоставить контент и понимание, которые вы ищете автоматически. Человеческий разум способен сделать много выводов, которые компьютеры просто не могут понять. Кроме того, вы (как правило) знаете кое-что о людях за пределами Facebook (поскольку вы дружите с ними), что дополняет множество деталей, которых не будет в системе анализа.
Лучшее, что вы можете сделать, это четко определить свою проблему и вопрос, который вы задаете. Был проект "гайдар" в Массачусетском технологическом институте, который смог просмотреть сети студентов и в целом определить, какие из них являются геями. Для больших групп вы обнаружите, что это работает в целом, но для отдельного человека у вас не будет большой уверенности.
Однако просто попросить компьютер «найти скрытую информацию» не получится. Вы должны иметь довольно твердую модель для работы. В целом, вам, вероятно, понадобится много данных с подтвержденными фактами, чтобы начать тестирование этой модели (необходимы тысячи точек). Кроме того, в любой социальной сети вы обнаружите, что в любой конкретной социальной сети есть много неточных/фальшивых данных. Люди все время ошибаются в списках по разным причинам (юмор и т. д.), и это отбрасывает ваши модели.
person
tibbon
schedule
25.04.2012
