मैं काफी यकीन है कि अगर आप किसी भी दोस्त की टाइमलाइन प्रोफाइल पर ध्यान से देखो तो आप आसानी से क्या उसकी/उसके जीवन में होने वाली, यहां तक कि आप उसकी/उसके पूरे जीवन में लिख सकते हैं भविष्यवाणी कर सकते हैं कर रहा हूँ, आप भी छिपा तथ्य पता कर सकते हैं जो वह/उसने सीधे कभी नहीं बताया या अपडेट नहीं किया लेकिन अप्रत्यक्ष रूप से उसने साझा की गई चीज़ को साझा किया जो आपको उसकी गतिविधि का विश्लेषण करने में मदद करेगा। क्या यह एक स्वचालित प्रणाली बनाने के लिए संभव है जो एन को मित्रों को संपूर्ण फेसबुक प्रोफाइल, उसकी साझा सामग्री, पसंद, टिप्पणियां इत्यादि का विश्लेषण कर सके और एक ऐसी रिपोर्ट तैयार करे जो कुछ एआई का उपयोग करके छुपे हुए सहित अपने पूरे जीवन तथ्यों का पर्दाफाश करेगी। या मशीन सीखने अवधारणाओं?उपयोगकर्ता विश्लेषण उनके फेसबुक प्रोफाइल पर आधारित है?
उत्तर
कोई प्रणाली है कि स्वचालित रूप से आप स्वचालित रूप से देख रहे हैं की तरह सामग्री और समझ देने के लिए सक्षम हो जाएगा नहीं है। मानव मस्तिष्क बहुत कुछ अनुमान लगाने में सक्षम है कि कंप्यूटर बस समझ में नहीं आ सकते हैं। साथ ही, आप (आमतौर पर) फेसबुक के बाहर के लोगों के बारे में कुछ चीजें जानते हैं (क्योंकि आप उनके साथ दोस्त हैं) जो विश्लेषण प्रणाली में बहुत विस्तार से भरते हैं।
सबसे अच्छी बात आप कर सकते हैं स्पष्ट रूप से अपनी समस्या और सवाल है कि आप पूछ रहे हैं परिभाषित करने के लिए है। 'gaydar' project at MIT था जो छात्रों के नेटवर्क को देखने में सक्षम था और आम तौर पर समलैंगिक हैं जो समलैंगिक हैं। बड़े समूहों के लिए आप पाएंगे कि यह समग्र रूप से काम करता है, लेकिन एक व्यक्तिगत व्यक्ति के लिए आप बहुत निश्चितता प्राप्त करने में सक्षम नहीं होंगे।
फिर जैसे कंप्यूटर पूछने के लिए काम नहीं करेगा 'छिपा जानकारी मिल' के लिए। काम करने के लिए आपको एक सुंदर ठोस मॉडल होना चाहिए। कुल मिलाकर, आपको शायद उस मॉडल के परीक्षण पर शुरू करने के लिए पुष्टि किए गए तथ्यों के साथ बहुत सारे डेटा की आवश्यकता होगी (हजारों अंक आवश्यक)। साथ ही, किसी भी सोशल नेटवर्क के साथ आप पाएंगे कि किसी भी दिए गए सोशल नेटवर्क पर बहुत गलत/नकली डेटा है। लोग विभिन्न कारणों (हास्य, आदि) के लिए हर समय चीजों को गलत सूची देते हैं और यह आपके मॉडल को फेंकने जा रहा है।
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, लेकिन आप एक बहुत ही जटिल प्रणाली के बारे में बात कर रहे हैं के बाद से, उदाहरण के लिए यदि आप एक यूआरएल है कि उपयोगकर्ता पसंद आया यह है कि से अनुमान करने की आवश्यकता होगी (मान लें) संबंधित संगीत और एक बैंड के बारे में है। साथ ही, आप जानना चाहेंगे कि इसका मतलब क्या था कि उपयोगकर्ता ने उस पृष्ठ को "पसंद किया", वास्तव में उसे क्या पसंद आया? एक और बात यह है कि डेटा कि फेसबुक आप की पेशकश क्या उपयोगकर्ता अनुदान के लिए आप अधीन है और केवल अगर वह आपके एप्लिकेशन के साथ सूचना का आदान प्रदान आप इसे प्राप्त कर सकते हैं, तो आप आप सभी डेटा देने के लिए है, जो एक नहीं है उपयोगकर्ता के लिए पर्याप्त प्रोत्साहन प्रदान करते हैं की जरूरत है करने के लिए सरल बात है। –
इसके अलावा, आपके ऐ किसी उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल पर शीर्षक/विवरण और संदेश डेटा के बीच अंतर पता करने के लिए, यह अक्सर मिश्रण कर सकते हैं और बाद, वीडियो, लिंक, फोटो आदि के सभी प्रकार के लिए जोड़ा जाता है की आवश्यकता होगी ;. आप कभी भी अपने Annabot रेंगने मिलता है, मैं लाइन अप आप के लिए परीक्षण करने के लिए होगा। :-) –
यह भी ध्यान रखें कि इस तरह की एक रिपोर्ट में कई _models_ का एक सारांश हो जाएगा। तो, शुरू करने के लिए, यह पता लगाने का प्रयास करें कि आप कौन से मॉडल प्राप्त कर सकते हैं। यह उपयोगकर्ता वरीयताओं, पेशे, संचार शैली इत्यादि का एक मॉडल हो सकता है। वास्तव में, अधिकांश व्यावहारिक कार्यों के लिए ये अलग मॉडल पर्याप्त होंगे। – ffriend