Фильтрация контента в популярных платформах общения работает с помощью различных алгоритмов. 1 Некоторые из них:

• Списки нежелательных элементов. 1 В них входят запрещённые слова или домены, владельцы которых нарушили законы или правила сети. 2 Доступ к сайтам с вредоносным контентом автоматически блокируется. 2
• Машинное обучение. 1 Алгоритмы используют статистические методы и анализ данных для определения нежелательных элементов. 1
• Семантическая фильтрация. 1 Алгоритмы анализируют содержание информации и определяют, соответствует ли оно заданным критериям. 1
• Алгоритмы нечёткой логики. 1 Используются для выявления соответствия заданным критериям. 1

Общий процесс фильтрации: 1

1. Сбор информации о пользователе. 1 Обычно используются данные местоположения, возраста, интересов, друзей и т. д.. 1
2. Создание модели поведения пользователя. 1 Она учитывает его интересы и другие характеристики. 1
3. Фильтрация контента, который показывается приложением. 1 Определяется, что соответствует предпочтениям, а что нет. 1
4. Ранжирование информации. 1 Та, у которой процент соответствия больше, будет показана первее всех. 1
5. Постоянное обновление модели поведения. 1 Это позволяет ей работать эффективнее и точнее. 1

Пример работы фильтрации — социальная сеть «ВКонтакте», где для умной ленты используются алгоритмы машинного обучения. 1 Они собирают сведения о предпочтениях пользователей, учитывают отметки «мне нравится», «поделиться», «не интересно», частоту просмотра той или иной информации, комментарии, вступления в сообщества или подписки и т. д.. 1