| 0 |
|
Многие ленты пользователей Twitter содержат подробные сведения о текущих событиях в их жизни, об интересах и мнениях. Нетрудно представить, что это может послужить основой для реконструкции истории жизни человека.
Однако автоматизация этой задачи наталкивается на трудности, связанные с выделением важных событий из массы тривиальных и повторяющихся. Алгоритм, который разработали Дживей Ли (Jiwei Li) из университета Карнеги Меллона в Питтсбурге (штат Пенсильвания) и Клэр Карди (Claire Cardie) из Корнельского университета в Итаке (штат Нью-Йорк), по их утверждению, успешно справляется с этим.
Он генерирует точную хронологию поворотных событий в жизни людей, анализируя поток твитов, созданных ими и их читателями. Каждый твит относят к одной из двух категорий — личные и общие события, а они, в свою очередь, делятся еще на две субкатегории, в зависимости от того, идет речь о конкретной дате (например, о выборах в Верховную Раду) или о периоде времени в общем (например, о летней погоде).
Соответственно, наиболее ценными для создаваемой хроники являются личные события с точной привязкой по времени. Проблему их надежного автоматического выявления, исследователи решили, установив, что для каждой из выделенных четырех категорий характерен свой «рисунок» твитов, ретвитов и ответов. Таким образом, задача состоит в том, чтобы составить «отпечаток» нужных твитов, а потом, по этому образцу просеять весь поток сообщений.
«Эксперименты на реальных данных Twitter количественно продемонстрировали эффективность нашего метода», — говорят авторы работы. Разумеется, их методика применима только к малой доле пользователей этого сервиса, регулярно публикующих твиты и имеющих достаточное количество читателей.
В дальнейшем, Ли и Карди планируют продолжить работу над увеличением точности алгоритма.
Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI
| 0 |
|
