ノートなどのテキストコンテンツの分類は国立国会図書館分類で分類して肯定的か否定的かで補正いれて-1~+1の値でいい感じにマトリックスにできそう
これでノートとハッシュタグをなんとかするとして
それをユーザーに入れまくれば興味ベースのクラスタリングはある程度できるから
そこまでできたらリレーションシップベースのクラスタリングといい感じに出力してあげるだけだよね

インタラクションした内容・・・・・・

利用時間もあったわ

ユーザーをクラスタリングできる方法、フォロー・フォロワー、ハッシュタグ、キーワード、GeoLocationのマトリックスくらいしか思いつかん

フォロー・フォロワーマトリックスを生成してそれをいい感じに数値化できればまぁすくなくとも人間関係が僅差値の人達をクラスタリングすることはできそう

Misskeyにもおすすめタイムラインほしいよね
まずはユーザークラスタリングから実装しないとなんにもならなそうだけど

@cyberrex@mi.cbrx.io おめでとーーーー！