Как TikTok использует машинное обучение для персонализации контента?

TikTok использует машинное обучение для анализа интересов и предпочтений пользователей, а затем предоставляет персонализированную подборку контента. 23

Некоторые способы, как это происходит:

• Анализ видео. 1 Для этого TikTok применяет компьютерное зрение, обработку естественного языка и метаданные. 1 Компьютерное зрение позволяет анализировать черты лица, продукты и другие характеристики людей и объектов. 1 Обработка естественного языка помогает переводить и описывать звуковой контент видео. 1
• Создание персонализированного профиля пользователя. 3 Алгоритмы машинного обучения обрабатывают большие объёмы данных пользователя, включая просмотренные видео, историю взаимодействия и взаимодействия. 3
• Предсказание предпочтений. 3 Модели машинного обучения предсказывают, какие видео могут понравиться пользователю на основе его исторического поведения. 3
• Фильтрация контента. 1 Алгоритм ищет сходство между новыми видео и теми, с которыми пользователь уже взаимодействовал. 1
• Адаптация рекомендаций. 3 Система работает в реальном времени, постоянно корректируя предложения контента на основе немедленной обратной связи пользователя. 3
• Постоянное обучение. 3 По мере изменения поведения пользователей и появления новых трендов алгоритм адаптируется, чтобы рекомендации оставались актуальными и интересными с течением времени. 3