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Cómo el algoritmo de Facebook clasifica el contenido de la fuente de noticias

Facebook publicó un artículo que explica cómo funciona el algoritmo de feed de Facebook. En comparación con la patente de algoritmos de feed de noticias de Facebook, ambos documentos explican mucho sobre cómo Facebook clasifica las publicaciones en la fuente de noticias.

Aprendizaje de la máquina y ranking

El algoritmo de feed de Facebook es un sistema de clasificación de aprendizaje de la máquina. Sin embargo, no es solo un algoritmo. Es una combinación de múltiples algoritmos que trabajan juntos en diferentes fases.

Las partes del algoritmo hacen diferentes cosas, como seleccionar las publicaciones “candidatas” para mostrar en la alimentación de noticias de una persona, eliminando las publicaciones con desinformación o clickbait, creando listas de amigos que una persona interactúa, los temas de los que la persona tiende a comprometerse y luego usar todos estos factores para clasificar (o no clasificar) puestos en un FACEbook News Feed.

Todas esas de esas diferentes capas se aplican para predecir lo que un Miembro de Facebook le va a encontrar relevante para ellos.

El objetivo de los algoritmos es de clasificar qué publicaciones Averigüe en la fuente de noticias, el orden en que se encuentran y para seleccionar las publicaciones en las que es probable que un miembro de Facebook esté interesado e interactuar con.

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No es solo unas pocas señales que son considerado. Facebook afirma que usan miles de señales.

Según Facebook:

“Para cada persona en Facebook, hay miles de señales que necesitamos Evalúe para determinar lo que esa persona puede encontrar más relevante … para predecir lo que cada una de esas personas quiere ver en su feed … “

Facebook News FSeñales de clasificación de EED Características de una publicación de Facebook

Una de las señales de ranking que Discusiste en Facebook son las características “

” de una publicación.

Facebook está utilizando una característica o calidad de una publicación y determinar si este es el tipo de cosa que un usuario tiende a interactuar con más.

Por ejemplo, si se acompaña una publicación con una imagen colorida y un miembro tiene un miembro. Historia de interactuar con publicaciones con imágenes coloridas, entonces eso se va a clasificar más alto.

Si una publicación está acompañada por un video y de eso le gusta interactuar un miembro de Facebook, entonces eso se clasificará más alto para ese miembro.

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Si el Post tiene una imagen, un video, si los amigos de un usuario están etiquetados en la publicación, esos y oLas características de una publicación se utilizan como factores de clasificación para determinar si una publicación se mostrará a un usuario y qué tan alto se clasificará en la fuente de noticias.

Facebook usó el ejemplo de un ficticio Usuario llamado Juan (el nombre “John” en español) para ilustrar el factor de clasificación de las características.

Esto es lo que Dijo Facebook sobre el factor de clasificación de las características:

“Podemos usar el Características de un poste, como quién está etiquetado en una foto y cuando se publicó, para predecir si Juan le guste.

Por ejemplo, si Juan tiende a interactuar con los puestos de Saanvi (por ejemplo, compartir o comentar ) A menudo, y su video en ejecución es muy reciente, hay una alta probabilidad de que Juan le gustará su publicación.

Si Juan se ha comprometido con más videoContenido que las fotos en el pasado, la predicción similar a la foto de Wei de su cocker Spaniel podría ser bastante baja.

En este caso, nuestro algoritmo de clasificación se ubicaría en el video en ejecución de Saanvi más alto que la foto del perro de Wei porque predice un mayor probabilidad de que Juan le gustaría “.

El tiempo es un factor de clasificación de Facebook

El ejemplo de Facebook que se señaló anteriormente también ilustra cómo el tiempo, en forma de cuán se publicó algo, También se puede utilizar como factor de clasificación.

Lo interesante sobre el ejemplo del “Juan” ficticio es que Facebook mencionó que cuando se hizo una publicación es un factor de clasificación.

“Podemos Use las características de una publicación, como la OMS etiquetada en una foto y cuando se publique, predecir si Juan le puede gustar “.

tSombrero Aspecto del tiempo Como factor de clasificación coincide con una patente relativamente reciente de Facebook que afirma que cuán recientemente se publicó algo se puede usar como un factor de clasificación.

Se llama la patente de feed de Facebook,

selección y Presentación de noticias que identifican contenido externo a los usuarios del sistema de redes sociales

.

Esto es lo que dice la patente de Facebook News Feed:

“Noticias … Las historias se pueden clasificar en función de los datos cronológicos asociados con las interacciones con las noticias, de modo que las noticias más recientemente compartidas tengan un ranking más alto “.

AnunciCementContinue leyendo a continuación que parece confirmar el valor en la publicación La misma publicación más de una vez durante el transcurso de un día. Puede llegar a diferentes personas a lo largo de los períodos de tiempo.y aquellos que interactúan con la publicación pueden ayudarlo a ser mostrados a sus amigos, etc.

Compromiso e interés

Otro factor de clasificación implica predecir si un usuario probablemente estará interesado en o Participar con un post. Facebook usa una serie de señales para hacer esa predicción.

El artículo es claro en ese punto:

“… El sistema determina qué publicaciones se presentan en su feed de noticias, y en qué orden, al predecir lo que es más probable que esté interesado o comprometerse con “

y algunos de los factores que utiliza Facebook son señales de postes y personas anteriores. que el usuario ha interactuado con. Facebook utiliza estas interacciones anteriores para ayudarlo a predecir lo que un usuario interactuará en el futuro.

Según Facebook:

“Estas predicciones se basan en una variedad de factores, incluidos lo que y a quienes ha seguido, le gustó, o comprometidos con recientemente”.

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Facebook utiliza modelos de aprendizaje de la máquina para predecir cada una de estas cosas diferentes. Hay un modelo que predice qué contenido le gustará un usuario, otro modelo que predice qué publicación el usuario comentará. Cada una de estas formas de participación recibe una puntuación de clasificación y posteriormente se clasifican.

Para resumir, el proceso de clasificación comienza identificando las publicaciones de candidatos a clasificar, desde un grupo de publicaciones que se realizaron desde el último inicio de sesión del usuario.

El siguiente paso es asignar puntuaciones de clasificación a cada publicación.

Así es como lo explica Facebook usando un ejemplo de una ficciónAl Usuario llamado Juan:

“A continuación, el sistema necesita anotar cada publicación para una variedad de factores, como el tipo de publicación, similitud con otros artículos, y cuánto la publicación Coincide con lo que Juan tiende a interactuar con.

Para calcular esto para más de 1,000 puestos, para cada uno de los miles de millones de usuarios, todo en tiempo real, ejecutamos estos modelos para todas las historias de candidatos en paralelo en múltiples máquinas, Llamados predictores “.

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Las señales de clasificación se personalizan para el usuario

Una visión interesante de los factores de clasificación es que se ponderan de manera diferente de un usuario a otro. Los medios ponderados para cuando una señal de clasificación es más importante que otra señal de clasificación.

Qué reveló Facebook es que para una persona, el predic.De los que “me gustaría”, una publicación podría tener una influencia más fuerte en si esa publicación está clasificada.

Para otro usuario, la predicción de que el usuario comentará sobre una publicación se le da un peso de clasificación más fuerte.

Facebook compartió:

“El siguiente es el pase de puntuación principal, donde ocurre la mayor parte de la personalización. Aquí, una puntuación para cada historia se calcula de forma independiente, y luego los 500 puestos se ponen en orden por puntaje.

Para algunos, la puntuación puede ser mayor de gustos por lo que para comentar, como a algunas personas les gusta expresarse más a través de los gustos que comentar. Cualquier acción que una persona rara vez se involucra (por ejemplo, una predicción similar a la que está muy cerca de cero) obtiene automáticamente un papel mínimo en la clasificación, ya que el valor predicho es muy bajo “.

advertisementcontinue Lectura a continuación Lo que eso significa es que para que un post sea exitoso, la publicación debe inspirar diferentes formas de compromiso de todos los usuarios.

Características contextuales para la diversidad de noticias.

El último paso en el proceso de clasificación es garantizar la diversidad del tipo de contenido que se muestra en la fuente de noticias. De esa manera, la alimentación del usuario no se vuelve repetitiva.

Múltiples factores de clasificación personalizados de Facebook Facebook no enumeró todos los factores de clasificación utilizados para clasificar las publicaciones en una fuente de noticias. Pero dieron una idea, una visión general de cómo ocurre el proceso de ranking y qué tipo de comportamiento están priorizados. También aprendimos que las señales de clasificación son dinámicas y pueden ser pesadas de manera diferente dependiendo de la persona. Citas ¿Cómo predice las noticias que predice lo que quiere ver? Cómo el aprendizaje de la máquina Poderes el algoritmo de clasificación de noticias de Facebook Selección y presentación de noticias que identifican contenido externo a los usuarios del sistema de redes sociales (PDF) Polaridad del sentimiento para usuarios de un sistema de redes sociales (PDF) advertisementcontinue leyendo a continuación Contenido de la historia de reorganización (PDF) Resolver entidades de múltiples fuentes de datos para sistemas asistentes (PDF)

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