Как instagram выбирает, какие фото предлагать пользователям

В новом техническом посте в собственном блоге об искусственном интеллекте от Facebook они раскрывают технологию, которая определяет, что видят различные пользователи Instagram. По словам компании, ей следовало создать современное решение для выбора небольшого количества рекомендуемых фотографий, видео и историй из большого количества контента, который регулярно загружается в соцсеть..

Instagram должен подобрать, что демонстрировать пользователю, когда он открывает раздел Exlore — кнопку с рисунком лупы в мобильном приложении сервиса. Для выбора контента применяется система машинного обучения, которая пытается угадать, что желает конкретный человек..

Facebook (у которого в собствености Instagram) объясняет, что система отбора работает на 3 уровнях и способна делать 90 миллионов прогнозов в секунду. Но перед этим они определяют вкусы человека, опираясь на потребителях, которым он или она наблюдает. На основании этого ищутся другие похожие пользователи..

Имея эту базу этих профилей, система Instagram свое внимание обращает на изображения и видео, с которыми пользователь взаимодействовал — лайкнул, поделился и т. Д., И еще на то, что он загрузил. В результате обнаруживаются тысячи сообщений, которые могут быть актуальными..

Теперь приходит черед упомянутой системы на 3 уровнях. Он берет 500 изображений / видео и просеивает 150 из них. На втором шаге применяется легкая нейронная сеть, которая подбирает 50 наиболее подходящих. Наконец, система, которая основана на глубоком обучении, забирает 25 последних кандидатов, которые занимают ведущую позицию в разделе «Исследование»..

Процесс отбора не такой и простой, как на первый взгляд кажется. Facebook объясняет, что система предоставляет действия, которые человек будет делать для любого сообщения, к примеру, поделиться ли он или лайкнуть его, или отозваться плохо, подобрав вариант, чтобы демонстрировать менее похожие вещи. Его можно настроить так, чтобы одни действия имели приличный вес, чем прочие..

Было добавлено, что в модель оценки добавлено эвристическое правило с целью увеличения многообразия контента. Рейтинг публикаций одного и того же автора уменьшается на штрафной показатель. Цель заключается в том, чтобы пользователь не видел несколько сообщений из одного источника..

Остаточная цель системы — помочь ей выявить новый, актуальный и интересный контент. Facebook также пишет, что система регулярно дорабатывается..
Подробности на ресурсе pcworld.bg/

Комментариев нет, будьте первым кто его оставит

Вам нужно войти, чтобы оставить комментарий.