Алгоритмы рекомендаций формируют новостной контент в современных системах на основе машинного обучения и больших данных. 2 Они нацелены на персонализацию контента, чтобы повысить вовлечённость аудитории и увеличить время, проведённое на платформе. 2
Некоторые способы, как алгоритмы формируют новостной контент:
- Анализ показателей новостей. 1 Система считает, сколько у каждой новости показов, просмотров, лайков, эмоций и комментариев. 1 Каждый из показателей даёт новости определённый вес. 1 Чем он больше, тем больше шансов у новости стать топовой. 1
- Анализ текстов новостей. 1 Система анализирует тексты заинтересовавших человека новостей, определяя часто встречающиеся в этих новостях слова. 1 В дальнейшем пользователь увидит в ленте похожие новости. 1
- Классификация новостей. 1 Если человек смотрит новости определённой группы, то и в дальнейшем ему будут интересны новости этой группы. 1
- Учёт геолокации пользователя. 14 Это нужно для соблюдения региональности новостей, чтобы человек из Рязани не получал в ленте новости Красноярска. 1
- Распределение новостей по дате выхода и категории. 1 Они помогают распределять новости по времени и принадлежности интересов пользователя. 1
Работа системы рекомендаций зависит от условий, которые задали создатели алгоритмов. 4 Некоторые возможные схемы её поведения: коллаборативная, контентная, гибридная, предметная. 4