Ich bin mir ziemlich sicher, dass wenn man sich das Zeitprofil eines Freundes genau anschaut, man leicht vorhersagen kann, was in seinem Leben vorgeht. Auch du kannst sein ganzes Leben schreiben, du kannst auch die versteckte Tatsache herausfinden/sie hat es nie erzählt oder direkt aktualisiert, aber indirekt hat sie/er eine ähnliche Sache geteilt, die dir hilft, seine/ihre Aktivität zu analysieren. Ist es irgendwie möglich, ein automatisiertes System zu bauen, das Freunde vollständig analysieren kann Facebook-Profil, seine/ihre gemeinsamen Sachen, Likes, Kommentare usw. und erstellen Sie einen Bericht, der sein/ihr gesamtes Leben Fakten einschließlich versteckte, unter Verwendung einiger AI oder Maschinelle Lernkonzepte?Benutzeranalyse basierend auf ihrem Facebook-Profil?
Antwort
Es gibt kein System, das automatisch Inhalt und Verständnis geben kann, wie Sie es automatisch suchen. Der menschliche Verstand ist in der Lage, eine Menge abzuleiten, die Computer einfach nicht verstehen können. Außerdem weißt du (allgemein) einige Dinge über die Leute außerhalb von Facebook (da du mit ihnen befreundet bist), die viele Details auffüllen, die das Analysesystem nicht haben wird.
Das Beste, was Sie tun können, ist, Ihr Problem und die Frage, die Sie stellen, klar zu definieren. Es gab eine 'gaydar' project at MIT, die in der Lage war, Netzwerke von Studenten zu betrachten und allgemein zu korrelieren, welche homosexuell sind. Für große Gruppen wird es insgesamt funktionieren, aber für eine einzelne Person werden Sie nicht in der Lage sein, große Sicherheit zu haben.
Aber nur den Computer zu bitten, versteckte Informationen zu finden, wird nicht funktionieren. Sie müssen ein ziemlich solides Modell haben, mit dem Sie arbeiten können. Insgesamt werden Sie wahrscheinlich viele Daten mit bestätigten Fakten benötigen, um mit dem Testen dieses Modells zu beginnen (Tausende von benötigten Punkten). In jedem sozialen Netzwerk finden Sie auch viele ungenaue/falsche Daten in einem bestimmten sozialen Netzwerk. Die Leute verschreiben die Dinge aus verschiedenen Gründen (Humor usw.) ständig und das wird deine Modelle abwerfen.
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In gewissem Maße, aber Sie sprechen über ein sehr komplexes System, da Sie zum Beispiel von einer URL ableiten müssen, die der Benutzer mochte, dass es (sagen wir) Musik verwandt ist und über eine Band ist. Außerdem wirst du wissen wollen, was es bedeutet, dass der Nutzer diese Seite "gemocht" hat, was hat ihm dort wirklich gefallen? Eine andere Sache ist, dass die Daten, die Facebook Ihnen bietet, dem unterworfen sind, was der Benutzer Ihnen gewährt, und Sie können es nur bekommen, wenn er mit Ihrer App interagiert, müssen Sie dem Benutzer genügend Anreize bieten, um Ihnen alle Daten zu gewähren, die keine sind einfache Sache zu tun. –
Darüber hinaus muss Ihre KI den Unterschied zwischen Bildunterschrift/Beschreibung und Nachrichtendaten auf einem Benutzerprofil kennen, dies kann oft verschmelzen und wird allen Arten von Post, Video, Link, Foto usw. hinzugefügt. Wenn Sie Ihr Annabot-Crawling jemals erhalten, werde ich es für Sie testen. :-) –
Beachten Sie auch, dass ein solcher Bericht eine Zusammenfassung vieler _models_ ist. Also, um zu beginnen, versuchen Sie herauszufinden, welche Modelle Sie erhalten können. Dies kann ein Modell der Benutzerpräferenzen, des Berufs, des Kommunikationsstils usw. sein. Tatsächlich reichen diese getrennten Modelle für die meisten praktischen Aufgaben aus. – ffriend