Для улучшения алгоритмов рекомендательных систем в социальных сетях можно предпринять следующие шаги:

• Собрать больше данных о пользователях и контенте. 1 Это может включать историю кликов, лайки, комментарии, подписки и другую активность. 1
• Обработать данные. 1 На этом этапе следует очистить данные от шумов, заполнить пропуски и нормализовать их для дальнейшего анализа. 1
• Провести анализ данных. 1 На основе собранных данных применяются различные алгоритмы, чтобы выявить паттерны поведения пользователей. 1
• Сгенерировать рекомендации на основе проанализированных данных. 1 Это может быть автоматизированный процесс, который выдаёт пользователям контент, максимально соответствующий их интересам. 1
• Регулярно проводить тестирование и оценку эффективности. 1 Для этого могут использоваться метрики, такие как CTR (кликабельность), время на сайте и уровень вовлечённости. 1
• Использовать гибридные подходы. 4 Они комбинируют несколько методов для улучшения качества рекомендаций. 4 Например, можно объединить коллаборативную и контентную фильтрацию, чтобы учитывать как поведение пользователей, так и характеристики элементов. 4

Чтобы улучшить алгоритмы рекомендаций в социальных сетях как пользователь, можно:

• Проходить авторизацию. 2 Это позволит платформе накапливать знания о пользователе и его предпочтениях. 2
• Взаимодействовать с контентом. 23 Ставить лайки, добавлять в закладки, оставлять комментарии — показывать алгоритмам, что увиденное понравилось. 2
• Периодически наводить порядок в подписках. 2 Если в профиле много страниц, на которые уже не заглядываете, советы будут хуже. 2
• Реагировать на рекомендации системы. 2 Заходить на страницу с рекомендованным контентом и давать фидбэк в виде кликов по постам и лайков. 2
• Указать больше информации о себе. 2 Система рекомендаций может ориентироваться не только на реакции, но и на демографические показатели. 2 Чтобы советы в ленте были точнее, нужно заполнить профиль полностью: указать пол, возраст, место проживания. 2