Как алгоритм рекомендаций формирует новостной контент в современных системах?

Алгоритмы рекомендаций формируют новостной контент в современных системах на основе машинного обучения и больших данных. vc.ru Они нацелены на персонализацию контента, чтобы повысить вовлечённость аудитории и увеличить время, проведённое на платформе. vc.ru

Некоторые способы, как алгоритмы формируют новостной контент:

• Анализ показателей новостей. habr.com Система считает, сколько у каждой новости показов, просмотров, лайков, эмоций и комментариев. habr.com Каждый из показателей даёт новости определённый вес. habr.com Чем он больше, тем больше шансов у новости стать топовой. habr.com
• Анализ текстов новостей. habr.com Система анализирует тексты заинтересовавших человека новостей, определяя часто встречающиеся в этих новостях слова. habr.com В дальнейшем пользователь увидит в ленте похожие новости. habr.com
• Классификация новостей. habr.com Если человек смотрит новости определённой группы, то и в дальнейшем ему будут интересны новости этой группы. habr.com
• Учёт геолокации пользователя. habr.com lifehacker.ru Это нужно для соблюдения региональности новостей, чтобы человек из Рязани не получал в ленте новости Красноярска. habr.com
• Распределение новостей по дате выхода и категории. habr.com Они помогают распределять новости по времени и принадлежности интересов пользователя. habr.com

Работа системы рекомендаций зависит от условий, которые задали создатели алгоритмов. lifehacker.ru Некоторые возможные схемы её поведения: коллаборативная, контентная, гибридная, предметная. lifehacker.ru