Facebook, одна из крупнейших социальных сетей, которую ежемесячно используют около 2 миллиардов активных пользователей (по данным Википедии ), решила использовать машинное обучение для борьбы с приманкой для вовлечения. На платформе Facebook часто бывает так, что пользователи запрашивают или отмечают некоторых пользователей, чтобы увеличить вовлеченность пользователей в свои сообщения, и иногда это кажется раздражающим. Facebook получал много жалоб на него, и, наконец, Facebook решил..

Это сообщение в блоге разбито на две части и восходит к урокам из предыдущего сообщения. Сумма всех этих частей - это все, что я сделал, чтобы дать вам представление о том, как вывести создание персонализированных новостных лент на новый уровень. Часть 1: Теория, лежащая в основе очень простого алгоритма стиля EdgeRank, который использовался для создания моего собственного механизма обнаружения Instagram . Часть 2: Понимание того, как использовать современные методы машинного..

Создаете ленту активности? Да, для этого есть спецификация W3C! В наши дни массовых инноваций в области социальных технологий мы рады сообщить, что потоки действий являются важной функцией почти во всех приложениях. Любой разработчик приложений, знающий свой код, знает это, и каждый пользователь социальных сетей знает это: каналы есть повсюду, и они невероятно полезны. Причина? Потоки действий держат вас в курсе, лучшие из которых используют алгоритмы глубокого обучения для..

Toutiao - крупнейший агрегатор мобильных новостей и контента в Китае, основными продуктами которого являются новостное приложение Toutiao и видеоприложение TikTok. Оба приложения имеют затягивающий, но немного спорный алгоритм новостной ленты. Недавно Toutiao показал, как он дает рекомендации , и вот мой перевод. Он не очень хорошо структурирован, потому что изначально он использовался как компаньон для технических разговоров со слайдами. 1. Обзор Система рекомендаций Систему..