カイトのアルゴリズム更新は、情報を分類する問題のようなものです - ひょうたんを押してスクープを浮かべます ひょうたんを押して柄杓を浮かべる意味:この問題を解決し、その問題が現れ、問題を次々と説明し、あることに気を配り、もう一方を失うという比喩です。 ランキングに影響を与える要因: A *重量+ B *重量+ C *重量+ N *重量。。。。。 その中で、A、B、C、N(n因子)は、数十、さらには数百の次元を含む、ランキングに影響を与える要因です。 これは最も単純なルール アルゴリズムであり、現在、ソート メカニズムには AI/ML などのアルゴリズムが導入されており、手動で定義するのはそれほど簡単ではありませんが、ほとんどの小規模なチームはそのようなものを実装する可能性があります。 今回のカイトの改善の最大の問題は、最初に関連性を持たなければならないこと、相関因子の重みが小さすぎるため、特定のプロジェクトのリストにあるユーザーの一部(少ない割合ではない)がプロジェクトとほとんど相関関係がないこと、つまり、ユーザーのx記事でこの項目を見つけることができません。 では、なぜプロジェクトチームに支払いを求めるのでしょうか? たとえば、私、スタークネットとは一体何なのか、私が書いたのですか? サピエンが何なのかはわかりません。 🤣 そしてOG、私は彼が半月で論文を発表するのを見ました、私はそれを書きましたが、それは半月前のことで、30D行60? 仕分けエクスペリエンスを向上させることは簡単な作業ではなく、品質を評価するために改善前に評価基準が必要であり、オンライン化する前に品質テストと評価を行う必要があります。 @Punk9277