小生境(Niche)機制是否可以用於處理SNS中的用戶群體相似性高的問題?

從這個問題衍生而來,http://www.zhihu.com/question/19617141?__nids__=1431049#89726 回答了LZ的問題以後我發現我對我的答案中提到的問題更感興趣一些。

我的想法:從演算法的角度來講,有一種從生態學研究中借鑒來的Niche機制可以用來解決種群相似性高的問題。其核心在於先按照一個規定的niche半徑進行類似於聚類的處理,然後對於屬於同一個niche的個體進行罰分或者資源共享。

因為我做過遺傳演算法評估優化種群性質的課題,當時是用了niche機制中的適應度共享來解決個體相似性高的問題的。所以由此覺得問題領域應該是相通的。那麼這個機制是否可以用來解決SNS領域中群體相似性高的問題呢?


其實應該是拓撲發現,否則會變成剛進去遇到什麼人就鬼打牆只有什麼人的炯鏡。就好像出遠門帶地圖,SNS應該有個GIS地理信息系統。


推薦閱讀:

如何理解量子糾纏對量子演算法的影響?
如何理解可視化利器t-SNE演算法?
一個人a年b月c日出生,a,b,c三數的乘積為428575,這個人是什麼時候出生的?
Facebook Edgerank 的演算法是什麼?
對網傳一道詭異的邏輯問題的解答表示強烈質疑!?

TAG:演算法 | 演算法實用性探討 |