https://wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7_%D0%BA%D0%B0%D1%80%D0%BC%D1%8B_%D0%BF%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_reddit_%28%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%29 2026-06-06T18:16:32Z История изменений этой страницы в вики MediaWiki 1.45.3 https://wikicshse.ru/index.php?title=%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7_%D0%BA%D0%B0%D1%80%D0%BC%D1%8B_%D0%BF%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_reddit_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=1900&oldid=prev 2015-10-20T07:47:43Z

<p>Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru</p> <p><b>Новая страница</b></p><div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Прогноз кармы поста на reddit (проект)<br /> |mentor=Иван Савин<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Ivsavin|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=on<br /> |categorize=yes<br /> |is_archived=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Reddit.com - социальный новостной сайт похожий по принципам работы на habrahabr/dirty/leprasorium и тд. Инструмент для прогноза рейтинга поста позволит анализировать интерес аудитории и реакцию на разные особенности подачи материала: время суток, пунктуация, длина заголовка и прочее.<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * Работа с API веб-сервисов: авторизация, составление запросов, разбор результатов<br /> * Анализ данных: классификация, логическая регрессия. Использование готовых инструментов аналитики<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * Бызовые понятия веб-технологий: HTTP, OAuth, API, HTML<br /> * Владение любым из популярных языков программирования: Python, Java, Perl<br /> * Работа с базой (предпочтительнее MongoDB, SQLite)<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> Зависит от выбранного языка программирования. Нужно убедиться, что для него уже есть готовые модули для следующих операций:<br /> * Отправка запросов POST/GET по HTTP<br /> * Разбор JSON<br /> * Реализация логической регрессии<br /> * Могут потребоваться инструменты для работы обработки текстов на естественных языках (NLP)<br /> <br /> Рекомендуется начать поиски модулей тут:<br /> * https://github.com/bayandin/awesome-awesomeness<br /> * https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> <br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Инструмент для анализа социальных новостых сайтов, ассистент, подсказывающий, как и когда делать популярные посты.<br /> * Инструмент для определения накрутки рейтинга, выявление аномалий.<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: Написан скрипт для скачивания постов, которых сохраняет извлеченную информацию в БД. Написан скрипт для бинарного определения рейтинга поста (например, наберет 50 очков или нет) по алгоритму OneR.<br /> <br /> 6-7: Написан скрипт для скачивания постов и информации об авторах (link karma, comment karma, дата регистрации) и информацию о сабредите. Написан скрипт для регрессионного анализа постов по извлеченным параметрам, который выдает предполагаемый рейтинг в виде числа.<br /> <br /> 8-10: + первый скрипт извлекает информацию о комментариях к посту: глубина дискуссий, количество и длина ответов. В анализаторе используются особенности поста: длина заголовка, длина поста в символах, абзацах, среднее количество слов в абзаце, использование знаков препинания &quot;!&quot; и &quot;?&quot; и любых других особенностей, объяснимо влияющих на рейтинг.</div>

imported>Ira dolgaleva