SNS Media 에 대해서 게시물 등에 대한 추천의 알고리즘에 대해서, 어느정도 SNS Media 의 데이터베이스를 사용할 수 있어야 한다고 말한 것이 있음. 

그래서 그것에 대해서는 User 의 게시물에 대해서 그것이 요점이 남기에 "어떠한 무엇이 어떠하다." 라는 것을 중심으로,

게시물 등의 추천의 알고리즘이 가능할 것이, 

그러한 무엇의 것에 대해서 여론의 깊이가 형성이 되기에 개체와 주관에 대한 Relation 이 Match 가 되는 데이터가 남기에 이것에 대해서,

Match 의 정도에 대해 알고리즘으로 여러가지 주관이 남을 수가 있는 것에 대해서, 개체의 것이 어떻게 추천될 수 있는 분포의 정도를

비슷한 주관에 대해서 데이터베이스로 알아내야 한다는 것이 중심생각이었음.. 

ㅇㅅㅇ.. 

기본적으로 요건에 대해서는, 이러한 게시물 등을 올린 이유가 Media 에 대해서는 사람이 보고싶은 것에 대한 것은 '어떠한 무엇의 어떠함' 에 대해서

선택지가 갈리는 것은 일반적으로 맞음.. ㅇㅅㅇ..

그래서 요점에 대해서는 이러한 스펙트럼에 대해서 여론의 깊이가 Media 의 SNS 에 대해서 포착이 가능하다는 것임.

왜냐하면 '어떠한 무엇의 어떠함?..' 에 대해서,

'어떠한 무엇이 어떠하다!..' 라는 것이 자료로써 SNS 의 게시물도 그렇고 댓글 등에 대해서 그것이 여론의 깊이에 대해서 점수의 깊이로써 형성이

되기 때문에, 추천의 성격으로 사용할 수가 있다는 것임.. ㅇㅅㅇ..

중요한 점은 이러한 바에 대해서 통계값이 가능하다는 것인데, 

언어적 자료에 대해서, 개체의 무엇이 있다면 Media 에 대해 내용이 되는 것에 대해 그 개체에 대해

달라지는 어떠한 것들이 있을 것이고 (내용을 말함..) Media 에 대해 내용이 되는 것 중에도 그러한 개체에 대해서 어떠하다는 것들이 중첩적으로 존재할 것임. 

그래서 사람은 관성에 대해 '어떠한 무엇의 어떠함' 에 대해서 뚝 떨어지는 관계의 것을 주로 보지않기 때문에, 

이러한 중첩의 것 중에,

개체의 무엇에 대해서 어떠한 것들에 대해서 참조활동의 이력에 대해 뚝 떨어지지 않는 것을 관성의 제공으로써 추천이 가능하다는 것임. 

결과적으로는 이러한 것이 사람들이 Media 의 SNS 에서 보고싶은 것이 됨. (흥미있는 참조 등을 말함..)

ㅇㅅㅇ..

그리고 이러한 바는 '어떠한 무엇이 어떠하다!' 라는 것에 대해서, 무엇의 개체에 대해서 각기의 Media 의 게시물이 개체의 무엇에 대해,

어떠한 것의 계열이 되는 지 스펙트럼을 낳는 것을 통계값으로 확인을 해야하고, 

또 여러 게시물 등에 대해서 개체의 무엇들이 있어서 그것의 각각의 것이 점수가 찍히기에 어떠한 것의 계열이 되는 지? 의 스펙트럼을 통계값으로 확인을 해야함. 

어느정도 언어적 자료에 대해서는 중첩이 많기는 하지만 아마 가능할 것이라고 봄. 

Media 의 SNS 가 이뤄지는 것에 대해서는 이것은 어느정도 확실히 필요로 함. ㅇㅅㅇ..