Как работает алгоритм машинного обучения в Google Discover?

Алгоритм машинного обучения в Google Discover анализирует поведение пользователя в интернете и на основе этого подбирает персонализированную ленту контента. blog.click.ru

Процесс работы включает несколько этапов: pr-cy.ru

1. Сбор данных. pr-cy.ru Google собирает информацию активности пользователя в сервисах YouTube, Google News и поиске. pr-cy.ru
2. Анализ поведения. pr-cy.ru Алгоритмы анализируют собранные данные, чтобы понять интересы и предпочтения пользователя. pr-cy.ru
3. Данные с устройств. pr-cy.ru Местоположение, время дня и даже уровень заряда батареи влияют на то, какой контент появится в ленте. pr-cy.ru Например, утром алгоритм покажет новости, вечером — развлекательный контент. pr-cy.ru
4. Персонализация контента. pr-cy.ru На основе собранных данных Google создаёт уникальный информационный поток: новости, статьи, видео, изображения и другой контент по интересным пользователю темам. pr-cy.ru
5. Обновление контента. pr-cy.ru Сервис постоянно обновляет контент, чтобы предоставить самую актуальную информацию. pr-cy.ru
6. Контроль со стороны пользователя. pr-cy.ru Есть возможность оценивать новости и настраивать интересы. pr-cy.ru

Некоторые критерии, по которым алгоритмы ранжируют контент: актуальность, свежесть, взаимодействие с источником контента, посещаемость и авторитетность ресурса. kokoc.com

Алгоритмы Google Discover постоянно адаптируются и обучаются на основе новых данных о поведении и взаимодействии с контентом. blog.click.ru