私はD&rsquo Pibuiように更新、単純な投票システムを組み込みます (+1/-1)その’これらの投票を基準にD&rsquoシステム単純な予測チェーン.

私は思いました, 突然, I&rsquoがいること、それがどのように動作するかを説明するつもり. 先立って, AIを期待してはいけません, C&rsquoは、単にランダムです “頭” ^^

このシステムのベースは投票で. ことを除いて、, BDDで, クリップと関連しているとしてではなく、クリップ間の遷移に関連し、前のクリップを指摘されているように私のバックアップの投票を (見て最初のクリップのノートのn&rsquoをするように、無視されます). 次のクリップのショーを取得するときに、この投票が記録されています.

次のクリップが表示されるかを知るために、, 私は、トランジションのリストを取得 + 私たちは見てきたです;&rsquoクリップがノート “ソース”. Siの未クリップ “先” N’ PAS EU・ド・ノート (したがって、nは’このリストに含まれていません) または負ノート, 彼は、クリップの総数にチャンスがあります (チェーンを介してフィルタリングを含みます) D&rsquoは、表示されます (私は任意のクリップを除外しません). EST正のSiラノート, ベース機会に加えて、, それは評価データの多くより多くのチャンスを持っています, を乗じました [ノンブル総脱クリップ]/250 (サイトのn’非常に相談していません, 良い値であり、私はそれ&rsquoは思います, より多くの投票が行われた場合、それは上がるこ​​とができます).

それからちょうど間でランダムにします 0 クリップの総数 + クリップの追加の機会の合計数と出てくるクリップを取ります.

それはおおよそ現在のシステムであり、. C’非常に単純なシステムであり、, ランダムに基づき、として学習し、ノートはクリップに記載されているよう.

それは時間をかけてますが、現時点では変更される可能性があり, ここで説明するように、それは動作します^^