自分のリストランキングの変化を見ると、アルゴリズムの点でカイトと@xhunt_ai違います! まず第一に、このリストは@Mantle_Officialと協力しているため、理論的には、識別可能なすべてのツイートはプロジェクト自体にリンクされ、他のツイートによる重みの影響はありません。 第二に、Xhunt はツイートの読み取り数、いいね数、KOL インタラクションの数もカウントしており、アルゴリズムにも Kaito の影があるものの、ICT インタラクションに完全に依存しているわけではないことが示されています。 AI に大まかに推測してもらい、一般的な結論は次のとおりです。 読み取り重量:0.2 重量が好き:0.3 KOLインタラクションの重み:0.4 ツイート数:0.1 このアルゴリズムは非常に優れていると思いますが、これは口から口へのプロジェクトであるため、KOL のグループに頼ってお互いにコメントし合うだけでは決して十分ではなく、意味をなすためにツイートをより多くの人に広める必要があるからです。 カイトの問題点の1つは、一部のツイートの視聴回数が非常に低いことですが、KOLのグループの存在により、ヤップと比重が比較的高くなります。 ビッグデータの観点から見ると、KOL の交流自体が高い視聴回数をもたらしますが、これは視聴回数が高いことが高い権威やより多くのヤップにつながるという意味ではありません... 一方で、これは Xhunt のアルゴリズムへのある種の近道も提供し、参加者は大量の閲覧データや「いいね!」をブラッシングすることで KOL の相互作用の不足を補うことができます。 そして、カイトが同じデータをブラッシングしたいなら、グループデータブラッシングの操作をするICTを何らか探さなければならない... 明らかに、後者は少し費用がかかりますが、すべての小規模アカウントにとって非常に不親切ですが、前者は一定の抜け穴はありますが、明らかに誰もが参加するのに適しています。 要約すると、Kaito は KOL のための口を叩くプラットフォームのようなものですが、Xhunt はすべての人のための口を叩くプラットフォームであり、どちらにも独自の長所と短所があり、どちらのアルゴリズムが優れているかを言うのは難しいです。