Допустим, что каждая публикация в вымышленной социальной сети «Молодой инвестор» характеризуется следующими факторами: 1. Х популярность поста число лайков (красное сердечко) под…

Чтобы вычислить значение \( y \) для каждой публикации, нам нужно воспользоваться заданной моделью линейной регрессии:

\[ y = x_{популярность} \times 30 - x_{возраст} \]

где:

• \( x_{популярность} \) — количество лайков,
• \( x_{возраст} \) — количество полных дней с момента публикации до текущей даты (07.11.22, 17:22).

Сначала определим возраст каждой публикации в полных днях.

1. Публикация 1: 43 лайка, дата публикации — 07.11.22, 15:21.

   • Возраст: 2 часа до 07.11.22, 17:22, это менее одного полного дня.
   • \( x_{возраст} = 0 \)
   • \( y_1 = 43 \times 30 - 0 = 1290 \)

2. Публикация 2: 341 лайк, дата публикации — 30.10.22, 8:01.

   • Возраст: с 30.10.22 по 07.11.22 — 8 полных дней.
   • \( x_{возраст} = 8 \)
   • \( y_2 = 341 \times 30 - 8 = 10230 - 8 = 10222 \)

3. Публикация 3: 157 лайков, дата публикации — 07.11.22, 12:31.

   • Возраст: 4 часа до 07.11.22, 17:22, это менее одного полного дня.
   • \( x_{возраст} = 0 \)
   • \( y_3 = 157 \times 30 - 0 = 4710 \)

4. Публикация 4: 238 лайков, дата публикации — 07.11.22, 16:35.

   • Возраст: 47 минут до 07.11.22, 17:22, это менее одного полного дня.
   • \( x_{возраст} = 0 \)
   • \( y_4 = 238 \times 30 - 0 = 7140 \)

Теперь у нас есть значения интереса пользователя для каждой публикации:

• Публикация 1: \( y_1 = 1290 \)
• Публикация 2: \( y_2 = 10222 \)
• Публикация 3: \( y_3 = 4710 \)
• Публикация 4: \( y_4 = 7140 \)

Теперь расположим значения \( y \) в порядке убывания интереса пользователя:

1. Публикация 2: 10222
2. Публикация 4: 7140
3. Публикация 3: 4710
4. Публикация 1: 1290

Таким образом, порядок публикаций по интересу пользователя:

1. 2 публикация
2. 4 публикация
3. 3 публикация
4. 1 публикация