따라서 우리 는 SPR ( 1232 ) 이 사용 되 어 플레이어 들 간 에 비교 될 수 있 는 적절 한 메타데이터 태그 를 선택 하 고 , 그렇 지 않 으면 , " 확률 이 랜덤 하 게 분포 되 며 클러스터 링 이 영역 에서 "" 흐릿 해 "" 질 것 임 ( 즉 ", 상호 상관 시맨틱 카테고리 를 신뢰 할 만 하 게 식별 하 지 못할 것 임 ) 을 정의 한다 . 높 은 선명 도 데이터 분류 화 를 위한 최대 상호 포 텐 셜 이 최적 이 도록 플레이어 들 간 높 은 다양 성 ( diversity ) 을 선택 하 는 것 이 중요 하 다 . 예 를 들 어 , 마빈 민스키 ( Marvin Minsky ) 가 마음 의 사회 ( Society of Mind ) 에서 서술 한 직관 이 다양 성 의 원리 이 다 . MAPSOUL 은 데이터 를 랜덤 하 게 샘플링 하 고 다양 성 에 대한 사용자 - 정의 임계 치 를 기초 로 이 데이터 에 대한 학습 에서 플레이어 를 제거 하 는 다양 성 집행자 ( diversity enforcer ) 를 포함 하 는데 , 이 는 높 은 다양 성 이 지각력 ( perception power ) 의 지시 자 라는 직관 을 기초 로 한다 . 다양 성 을 계산 할 때 , 2 개 의 이진 - 스트링 표현 이 사용 되 는 , 하나 는 플레이어 ( A ) 에 대한 검색 질의 이 고 다른 하나 는 플레이어 가 인간 사용자 ( B ) 인 것 으로 가정 할 때 비교 를 위한 기준 구조 ( 골드 표준 ) 에 대한 것 이 다 . 플레이어 의 크기 및 데이터 는 이 들 의 메타데이터 저 장소 , 및 이 들 비 분류 된 데이터 를 기초 로 한다 . 매칭 동작 에 대해 , 다음 의 값 이 사용 된다 :