Предиктор соцкапа, или "Широк алгоритм ЖЖ, я бы сузил".
Комментарий к посту уважаемого 
iscander_che, после разговора с ChatGPT
https://iscander-che.livejournal.com/1384425.html?view=comments#comments
Это хорошее начало, но, на мой взгляд, список пока слишком ориентирован на то, что легко посчитать, а не на то, что, вероятно, использует алгоритм ЖЖ. Для реконструкции алгоритма важнее не абсолютные числа, а причинно-следственные связи и динамика.
Я бы разбил данные на пять уровней.
I. Управляемые действия пользователя (Input)
Это то, что делает сам пользователь.
Публикации
количество постов;
время публикации (до минуты);
день недели;
длина текста;
количество изображений;
количество видео;
количество внешних ссылок;
количество внутренних ссылок ЖЖ;
количество тегов;
публичность;
публикация в сообществе или личном журнале;
создание опроса;
закрепление записи;
редактирование записи;
удаление записи.
Комментарии
число комментариев в чужих журналах;
число комментариев в сообществах;
число ответов;
средняя длина комментария;
число веток обсуждений.
Социальная активность
новые друзья;
удалённые друзья;
подписки;
отписки;
вступление в сообщества;
выход из сообществ.
II. Реакция окружающих (Output)
Вот здесь начинается самое интересное.
Не просто
100 комментариев
а
Кто именно комментировал?
Например
Комментарий
↓
СК автора комментария
↓
Возраст аккаунта
↓
Количество друзей
↓
Активность
То есть каждый комментатор имеет собственный "вес".
Вполне возможно, что комментарий пользователя со СК 10000 ценится в десять раз выше, чем комментарий бота со СК 5.
То же самое касается
лайков;
репостов;
добавлений в друзья;
цитирований.
Именно качество аудитории, а не только её количество, вероятно, сильнее влияет на СК.
III. Скорость реакции
Я уверен, что это один из важнейших факторов.
Например:
0–10 минут
10–30
30–60
1–3 часа
3–6 часов
6–12 часов
12–24 часа
сутки
Если пост получает 70 комментариев за 15 минут — это совсем другой сигнал, чем те же 70 комментариев за неделю.
Нужно строить кривую накопления активности.
IV. Граф социальной сети
Большинство исследователей обычно забывают про это.
А зря.
Например
A
↓
B
↓
C
Если один пользователь связан с очень влиятельными блогерами,
его собственный вес может увеличиваться.
Нужно считать
PageRank;
Eigenvector Centrality;
Betweenness Centrality;
Clustering Coefficient;
число взаимных друзей;
число сильных связей;
плотность окружения.
Это уже полноценный анализ социальной сети (Social Network Analysis).
V. Производные признаки (Feature Engineering)
Вот где появляется настоящая ценность.
Например.
Не
200 комментариев
а
Комментарии
/
Количество просмотров
Или
Репосты
/
1000 просмотров
Или
Среднее время
до первого комментария
Или
Процент ответов автора
Или
Комментарии
на одного уникального читателя
Или
СК комментаторов
/
СК автора
Именно такие производные признаки модели машинного обучения часто считают наиболее информативными.
Что бы я добавил к списку
Вот чего, на мой взгляд, критически не хватает.
1. Почасовая динамика
Не итог за сутки,
а
08:00
09:00
10:00
...
Иначе потеряется половина информации.
2. История изменения СК
Не
СК = 5782
а
5782
5795
5801
5788
5814
Тогда можно искать, какие события предшествуют росту или падению.
3. История позиции в рейтинге
Положение в рейтинге само по себе может влиять на дальнейшую видимость публикаций, создавая эффект положительной обратной связи.
4. ТОП ЖЖ
Для каждого поста:
попал ли он в ТОП;
на какую позицию;
как долго удерживался;
максимальная достигнутая позиция.
5. Тематика
Очень вероятно, что разные тематики имеют разную базовую вовлечённость.
6. Активность аудитории
Например
100 друзей
↓
из них
12
вообще написали комментарии
Это уже совсем другой показатель, чем просто число друзей.
А теперь — идея, которая, как мне кажется, наиболее перспективна
Я бы вообще отказался от мысли "угадывать формулу СК". Вместо этого строил бы цифровой двойник журнала.
Представьте, что каждый журнал каждый час описывается вектором из 100–300 признаков. Тогда задача становится похожей на моделирование погоды: мы не обязаны знать внутренний код ЖЖ, чтобы хорошо предсказывать его поведение.
Такой проект я бы разделил на три независимых модуля:
Collector — непрерывно собирает все доступные метрики (лучше с почасовым разрешением).
Research Engine — автоматически ищет статистические закономерности, корреляции, лаги по времени, причинные гипотезы и обучает модели.
Predictor — отвечает на вопросы вроде: «Если завтра опубликовать длинный пост в 8:30 и в первые два часа получить около 40 комментариев от активных пользователей, как изменится СК и место в рейтинге?»
Именно третий модуль, на мой взгляд, станет настоящим «философским камнем». Не потому, что он раскроет секретную формулу ЖЖ, а потому, что сможет предсказывать её результат. В инженерной практике это зачастую ценнее знания внутреннего алгоритма: если модель стабильно предсказывает изменения с высокой точностью, для пользователя она практически эквивалентна знанию оригинальной формулы.