Как платформа TikTok использует машинное обучение для анализа комментариев?

Платформа TikTok использует машинное обучение для анализа поведения пользователей и предоставления персонализированных рекомендаций по контенту. moringaschool.com

Некоторые способы применения машинного обучения в TikTok:

• Создание персонализированного профиля пользователя. moringaschool.com Алгоритмы обрабатывают большие объёмы данных, включая просмотренные видео, историю взаимодействия и взаимодействия. moringaschool.com
• Предсказание интересов пользователя. moringaschool.com Модели машинного обучения предсказывают, какие видео могут понравиться пользователю на основе его исторического поведения. moringaschool.com
• Анализ реакции аудитории. tenchat.ru Алгоритмы постоянно отслеживают реакцию аудитории на контент, чтобы быстро распознавать и усиливать «вирусные» ролики. tenchat.ru
• Учёт социальных связей пользователей. tenchat.ru Платформа анализирует, какие видео смотрят друзья или аккаунты, на которые пользователь подписан, и использует эту информацию для формирования рекомендаций. tenchat.ru
• Постоянное обучение. moringaschool.com Алгоритмы регулярно обновляются, чтобы отражать изменения в предпочтениях пользователей и в ландшафте контента на платформе. moringaschool.com

Кроме того, для анализа комментариев к продуктам на платформе TikTok Shop используется машинное обучение, в частности методы классификации тональности: положительные, отрицательные и нейтральные. sdo.rea.ru