Media 의 추천(Recommendation) 알고리즘에 대해서 게시글을 썼는데,

User 들이 업로드(Upload) 하는 Post 에 대해서 그것이 주관사가 X_1-X_N 의 객관물에 대해서 있는 것이 문장의 형태 중에 여럿 들어가는 것이 

여러 여론의 개념이 기간의 크기에 대해서 사회적인 여론을 이루고, SNS 형태의 Media 에 대해서는 Post 에 대해서

그것들이 Aspect 에 대한 여론을 이루는 것은 사실인 것같음. ㅇㅅㅇ..

애초에 이러한 Media 의 Upload post 에 대해서는 주관행사가 Post 로 나타나는 것에 대해서 주관사가 X_1-X_N 의 객관물에 대해서 있는 것은 Aspect 의 측면에서 

X_1-X_N 의 객관물에 대한 어떤 X 의 Aspects 가 주관사 Y 를 불러일으킨다는 것은 Post 에 대해서 각각의 User 의 주관일 것이고 틀리지는 않을 것임. 

그렇지만 그러한 주관사 Y 에 대해서 X_1-X_N 의 객관물의 Aspect 가 Relate 한다는 것에 대해서는, 어떻게 보면

Media 의 Volume 에 대해서 확률적으로 점수를 가진다는 것의 해석은 충분히 가능하기도 함. 

한자어구 중에 이구동성이라는 것이 있는데,

이구동성으로 모두가 X_1-X_N 의 객관물이 Y 의 성질을 가진다라고 이야기하면 농락 or 조작이 없을 때 간단히 생각하면,

이미 확률적으로 90% 이상 사람에 대해서 사실인 것임.

ㅇㅅㅇ.

그리고 YouTube 알고리즘 같은 것에 대해서 Aspect 는 Post(YouTube 동영상..) 가 기준이고 노출에 대해 X_1-X_N 의 객관물에 대해서 있음.

(User 기준을 말함..) 

그러니까, 사람들은 Media 를 통해서는 Aspect 를 기준으로 X_1-X_N 의 객관물에 대해서 관심을 가지고 찾아봄.

그렇다면 여기에서 많은 Viral 들을 Tracking 해서 Y_1-Y_N 의 User aspect 에 대해, Relate 하는 X_1-X_N 의 객관물들이 Volume 에 대해서

차지하는 바가 몇 점인가? 를 Update tracking 을 Database 로 할 수가 있는 것이고, 이로부터 여러 주관의 Y_What? 의 Layer 가 있을 때, 거기서

User 의 주관의 변동이 어디에 있는가? 를 X_1-X_N 의 객관물들이 Relate 하는 Y_What? 을 

X_1-X_N 의 객관물의 사항에 대한 노출정도의 Map 으로부터 추정할 수 있는 것임. 

그리고 어느정도 여론(Post) 에 대한 Reply(댓글) 를 띄워준다면, 거기에 대해서

주관을 행사해서 Reply 를 남기는 경우 공개고지 행위가 되는데 Aspect 에 대해서 여론에 대한 Add 행위가 되어서

거기서 다시 새로운 Y_1-Y_N 이 X_1-X_N 의 객관물에 대해서 Relate 한다는 자료가 선순환적으로 Update 가 될 수 있는 것임. ㅇㅅㅇ

내가 보기에는 이런 것들이 Naver 나 dcinside 에도 필요하지만 가장 필요한 것은 지금 상황 상, 배달의 민족 앱임.

ㅇㅅㅇ.. 

애초에 맛과 양을 보고 추천피드가 잘 모르는 거니까 필요하기도 하지만,

맛과 품질에 대해서 X_1-X_N 의 객관물들이 있어서 Y_1-Y_N 의 인상의 Aspect 가 있었다는 후기의 많은 List 에 대해서 

맛의 인상에 대한 Aspect 에 대해서 

후기의 List 중 X_1-X_N 의 객관물들에 대해서 점수 Mapper 를 확률적으로 Update 받으면, 그것으로부터 

맛에 대한 인상의 User map 을 어느정도 Science 로 알려줄 수가 있는 것같은데, 그냥 List 로 나열한 것같아서 안타까움.

배달비 및 수수료 강탈꾼에다가 가격경쟁 출혈게임 유도해서 안타까워서

정신차리라고, 게시글 썼음. ㅇㅅㅇ..