Некоторые основные принципы работы алгоритмов машинного обучения, которые используются для определения качества содержания в социальных сетях:

• Обработка естественного языка (NLP). 1 С её помощью анализируют текстовые данные (твиты, комментарии), чтобы выявить настроения, классифицировать содержимое или выявить тенденции. 1
• Линейная регрессия. 1 Этот тип алгоритма машинного обучения находит взаимосвязь между входными данными и целевой переменной. 1 В социальных сетях линейная регрессия используется для прогнозирования реальных значений, например вовлечённости пользователей на основе характеристик публикации. 1
• Машина опорных векторов (SVM). 1 Такой алгоритм машинного обучения применяется для задачи классификации. 1 В социальных сетях SVM используют для выявления мошеннических действий. 1
• Анализ поведения пользователей. 1 Машинное обучение анализирует поведение пользователей для оптимизации функций и пользовательского опыта. 1
• Анализ сообществ. 3 Анализ сообществ пользователя социальной сети также является важным критерием при классификации. 3 Как правило, сообщества в социальных сетях имеют внутреннюю категоризацию, что упрощает задачу при классификации пользователей, вступивших в них. 3