Mirando los cambios de clasificación de mi propia lista, @xhunt_ai difiere de Kaito en términos de algoritmos. En primer lugar, esta lista está en cooperación con @Mantle_Official, por lo que teóricamente todos los tweets identificables estarán vinculados al proyecto en sí, y no habrá un impacto de peso de otros tweets. En segundo lugar, Xhunt también contó el número de lecturas de tweets, me gusta e interacciones KOL, lo que indica que también hay una sombra de Kaito en el algoritmo, pero no depende completamente de la interacción de las TIC. Dejemos que la IA especule a grandes rasgos, aquí está la conclusión general: Peso de lectura: 0.2 Peso similar: 0.3 Peso de interacción KOL: 0.4 Número de tweets: 0.1 Creo que este algoritmo es muy bueno, porque dado que es un proyecto boca a boca, definitivamente no es suficiente confiar en un grupo de KOL para comentar entre sí, y el tweet debe difundirse a más personas para que tenga sentido. Uno de los problemas con Kaito es que algunos tweets tienen muy pocas vistas, pero debido a la existencia de un grupo de KOL, los Yaps y el peso serán relativamente altos. Aunque desde la perspectiva de big data, la interacción KOL en sí misma traerá altas vistas, pero esto no significa que las altas vistas conducirán a una alta autoridad y más Yaps... Por otro lado, esto también proporciona algún tipo de atajo al algoritmo de Xhunt, es decir, los participantes pueden compensar la falta de interacción KOL cepillando una gran cantidad de datos de navegación y me gusta. Y si Kaito quiere cepillar los mismos datos, debe encontrar alguna TIC para hacer la operación de cepillado de datos grupales... Obviamente, este último cuesta un poco más pero es muy hostil para todas las cuentas pequeñas, mientras que el primero, aunque tiene ciertas lagunas, obviamente es más adecuado para que todos participen. En resumen, Kaito es más como una plataforma de golpeteo bucal para KOL, mientras que Xhunt es una plataforma para relamerse la boca para todos, ambos tienen sus propias ventajas y desventajas, es difícil decir qué algoritmo es mejor, ¡solo deja que el tiempo dé la respuesta!