纸飞机频道内容的热度预测算法

热度预测算法不难，核心在用户行为数据，可以从这几个方面入手：历史爆款发布时间、互动量（赞/转发/评论数）、关键词出现次数；机器学习模型（比如LSTM文本情绪值）、流量实时监控；此外不要忽视Telegram社区生态，很多冷门领域突然火爆，建议20%的资源放在小众赛道。目前最大的问题是优质的数据集，比算法难搞多了。

可以尝试使用机器学习模型（如LSTM或随机森林）结合历史数据、发布时间、关键词、互动量等特征训练预测。但需要自己构建数据集，Telegram公开可用数据较少，爬虫+人工标注是关键。不要指望黑箱算法，调参很难。

热点敏感度。节日、重大事件相关频道易爆，算法可添加实时事件权重，但Telegram审核严，不要触碰红线，预测算法需考虑合规性。最后提醒：不要过度依赖算法，人工复核是保命符。

Telegram频道热度预测没有固定公式，但可以参考以下几点：1.发布时间错峰（早8晚10）；2.蹭热点+本地梗；3.统一视觉风格；4.发帖前三天互动破百必火。多尝试不同赛道，数据反馈最真实。

可参考5个维度：1.实时关键词榜单 2.历史爆文特点 3.互动数据变化4.关联热点事件 5.测试不同时间段。数据导向+人工复盘最靠谱。