Метод вероятностной оценки мирового информационного фона имени Третьякова-Леонтьева
Метод вероятностной оценки мирового информационного фона назван в честь российских журналистов,общественников,публицистов,писателей: Виталий Товиевич Третьяков и Михаил Владимирович Леонтьев.
-------------------------
Например,чем ассоциируется непосредственно ключевое слово "Россия" на основе публикаций в Интернете,информпространстве,СМИ,на основе всех информационных материалов?
С негативными терминами от общего количества упоминаний или с более позитивными терминами,относительно сказано,с более нейтральными:кухня,быт и пр. и наоборот чем ассоцируется эти термины с самой большой вероятностью исходя из мирового информационного фонда.
Индекс информационного фона это соотношение-ассоциация: то есть после написание слова "Россия" в поисковике,то с самой большой вероятностью например в текстах и сайтах последует слово "Путин" или слово "убийства" и.т.д.
И наоборот,можно проверить насколько часто слово "убийство" чаще всего ассоциируется со словом "Россия" или например другими государствами.Далее написав словосочетание "Россия,ДТП" с определенной долей вероятности можно достичь например до сочетания "Дорожное строительство".
Или искать ассоцииативные связи между изречениями и даже абзацами с участием слова "Россия".Можно делать по всему Интернету,а можно исследовать лишь для некоторых конкретных сегментов.
Результаты этих вероятностных соотношений исчисляются и становятся частью метода прогнозирования информационного фона на основе цепи Маркова и искусственных нейронных сетей.Таким образом например понятие "Россия" обретает свой "портрет" в мировом информпространстве.
Соответственно отсюда вытекает изначальная вероятность разных ассоцииаций этого слова /в случае "Россия"/ ,этот показатель косвенно показывает как формируется информационный фон общественного мнения,при этом оценки этих ассоцииаций меняются постоянно в зависимости от поступления новых информационных потоков и изменений мировой информационной конъюнктуры.
Отсюда получаем новый алгоритм ранжирования страниц в отличие от Page Rank Google,а именно: Универсальность букв,слов,словосочетаний,изречений,изображений на одной произвольной странице/частая встречаемость по всей пространстве/ на единицу байта информации.Таким образом авторитетность страниц не будет зависеть от количества ссылок на нее,а от богатства,универсальность/встречаемость/ и специфика текста и изображений произвольной страницы на единицу минимального объема памяти .
Имхо это более справедливый критерий ранжирования страниц.
Алгоритм назовем его-Униранк,тоже назван в честь Виталия Третьякова и Михаила Леонтьева.
-------------------------
Например,чем ассоциируется непосредственно ключевое слово "Россия" на основе публикаций в Интернете,информпространстве,СМИ,на основе всех информационных материалов?
С негативными терминами от общего количества упоминаний или с более позитивными терминами,относительно сказано,с более нейтральными:кухня,быт и пр. и наоборот чем ассоцируется эти термины с самой большой вероятностью исходя из мирового информационного фонда.
Индекс информационного фона это соотношение-ассоциация: то есть после написание слова "Россия" в поисковике,то с самой большой вероятностью например в текстах и сайтах последует слово "Путин" или слово "убийства" и.т.д.
И наоборот,можно проверить насколько часто слово "убийство" чаще всего ассоциируется со словом "Россия" или например другими государствами.Далее написав словосочетание "Россия,ДТП" с определенной долей вероятности можно достичь например до сочетания "Дорожное строительство".
Или искать ассоцииативные связи между изречениями и даже абзацами с участием слова "Россия".Можно делать по всему Интернету,а можно исследовать лишь для некоторых конкретных сегментов.
Результаты этих вероятностных соотношений исчисляются и становятся частью метода прогнозирования информационного фона на основе цепи Маркова и искусственных нейронных сетей.Таким образом например понятие "Россия" обретает свой "портрет" в мировом информпространстве.
Соответственно отсюда вытекает изначальная вероятность разных ассоцииаций этого слова /в случае "Россия"/ ,этот показатель косвенно показывает как формируется информационный фон общественного мнения,при этом оценки этих ассоцииаций меняются постоянно в зависимости от поступления новых информационных потоков и изменений мировой информационной конъюнктуры.
Отсюда получаем новый алгоритм ранжирования страниц в отличие от Page Rank Google,а именно: Универсальность букв,слов,словосочетаний,изречений,изображений на одной произвольной странице/частая встречаемость по всей пространстве/ на единицу байта информации.Таким образом авторитетность страниц не будет зависеть от количества ссылок на нее,а от богатства,универсальность/встречаемость/ и специфика текста и изображений произвольной страницы на единицу минимального объема памяти .
Имхо это более справедливый критерий ранжирования страниц.
Алгоритм назовем его-Униранк,тоже назван в честь Виталия Третьякова и Михаила Леонтьева.