Max Home IndustryУченые-информатики создали новый алгоритм, рекомендующий теги для сообщений в социальных сетях, что должно повысить популярность рассматриваемого сообщения. Этот алгоритм учитывает больше видов информации, чем предыдущие алгоритмы с аналогичной целью. В результате значительно увеличилось количество просмотров сообщений, в которых используются теги, рекомендованные этим новым алгоритмом. Такие исследования могут быть полезны с коммерческой точки зрения и для других исследователей, изучающих поведение в Интернете.
Сюэтин Ван — научный сотрудник лаборатории Ямасаки. Как заядлый пользователь социальных сетей, она была озадачена тем, как разные сообщения разных людей достигают известности или уходят в безвестность. Руководствуясь этим любопытством, Ван, ее коллега Ивэй Чжан и их руководитель, доцент Тошихико Ямасаки, исследовали взаимосвязь между контентом в социальных сетях, тегами, прикрепленными к контенту, и людьми, которые его публикуют.
«В нашей области хорошо известно, что теги для сообщений в социальных сетях важны, — пояснил Ван. «Также известно, что природа этих тегов и относительная популярность рассматриваемого пользователя могут повлиять на популярность сообщения, например на количество просмотров. Я хотел придумать систему, чтобы рекомендовать подходящие теги для ваших сообщений, которые явно повысят их популярность. «
Это легче сказать, чем сделать. Компьютеры исключительны в точно определенных математических задачах; однако некоторые социальные концепции, исследованные исследователями, такие как популярность пользователя, слишком расплывчаты, чтобы компьютер мог их обрабатывать напрямую. Ван и его команда должны были тщательно определить каждый аспект проблемы с математической точки зрения, чтобы алгоритм стал возможным.
«У нас было 60 000 общедоступных изображений с тегами, количеством просмотров и соответствующими пользовательскими данными с веб-сайта фотографии Flickr, с которыми мы могли поэкспериментировать, — продолжил Ван. «Это дало нам достаточно исходных данных, чтобы создать систему для оценки различных деталей пользователей и изображений и присвоения им числовых значений. Это означало, что мы могли выполнять различные функции с данными».
Ван и его команда использовали эти данные, чтобы оценить эффективность конкретного тега в увеличении количества просмотров изображений. По сути, этот процесс рекомендовал успешные теги, что привело к 20-процентному росту популярности сообщения. Но что отличает их подход от других, так это то, что он принимает во внимание, кто создал сообщение. Система искусно имитирует тегирование людей с высокой социальной популярностью, чтобы рекомендовать эффективные теги.
«Алгоритм называется« народный рейтинг популярности с учетом пользователей », и это первый в своем роде алгоритм, который, как следует из названия, учитывает пользователя в том, как он рекомендует теги, — сказал Ван. «По нашим результатам мы видим, что тщательно отобранные теги, которые выражают эмоциональные впечатления, а не просто буквальные представления содержания изображения, будут более эффективными. Но все теги, которые создает система, взяты из существующего пула, и было бы хорошо расширить нашу систему таким образом, чтобы он может генерировать новые идеи ».
Существуют очевидные коммерческие приложения для определения рейтинга народной популярности, ориентированного на пользователей, и у команды уже есть несколько коммерческих партнеров, которые принимают ее рекомендации, чтобы способствовать продвижению своей продукции. Однако работа хорошего ученого никогда не заканчивается, и Ван намеревается повысить эффективность системы, а также обеспечить большую автономность, чтобы она могла генерировать собственные теги. Она также надеется, что исследователи социальных сетей смогут использовать эти идеи, чтобы изучить, например, то, что делает кого-то популярным в Интернете.