大数据来了,拉黑还是不拉?

大数据来了,拉黑还是不拉?
面对一个恶意吐槽者 , 拉黑还是不拉?拉不拉都取决于大数据 , 即取决于大数据所提示的潜在吐槽者存量. 所谓潜在吐槽者存量 , 也就是那些随时有可能对你实施恶意吐槽的在线人数 , 其吐槽与否将决定你这一天的情绪走向.假定潜在吐槽者集合为T , 被吐槽者的情绪指数为q , 那么显然q是|T|的函数. 据此 , 我们可以用下式精确定义情绪指数q:q=|T|/|L|+c式中L为在线人数 , |T|/|L|为遭遇吐槽的概率 , c为你自身的犯臭系数.上式表明 , 一个人每天上猫眼开帖之后的情绪指数q , 与潜在吐槽者的人数|T|正相关. 猫战表明 , 存在一个临界值b , 当潜在吐槽者人数无限趋近于b时 , 遭遇吐槽的概率|T|/|L|也无限趋近于0 , 即情绪指数的变化率是潜在吐槽人数的微分:dq=f''''(|T|)d|T|据此 , 拉黑与否取决于大数据所给出的潜在吐槽者存量|T|与零吐槽临界值b之间的差(|T|-b);该差值越大 , 就尽量拉黑;该差值越小 , 就暂缓或终止拉黑.花时间、花流量上猫眼发帖跟帖 , 可不能再搭进心情.只要潜在吐槽者存量与零吐槽临界值b之间的差尚不够小 , 就拉一个是一个;当且仅当该存量接近临界值b时 , 方可中止拉黑 , 切入节能模式.


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