Facebook Utilise L’apprentissage Automatique Pour Prédire Les Tendances Des Utilisateurs De Medsos

JAKARTA - Facebook révèle un certain nombre de façons d’identifier la volonté des utilisateurs, dont l’un est en utilisant l’apprentissage automatique (ML). Cette technologie est combinée avec des prédicteurs dans deviner les choses que les utilisateurs de la plate-forme comme.

Selon le site officiel de Facebook, l’entreprise traite des milliards de messages à montrer à plus de 2 milliards d’utilisateurs. Facebook construit un certain nombre de messages et des milliers de signaux dans le tri des messages qui conviennent à ses utilisateurs.

La société a déclaré que lorsque les utilisateurs se connectent à Facebook, dans les coulisses, il ya un processus de sélection immédiate. Le processus ne prend que quelques secondes pour afficher le flux de publication.

Après tout ce qui va, un certain nombre de couches de modèles ML et de systèmes d’algorithmes appliquent directement la méthode de deviner le contenu pertinent et significatif à ses utilisateurs.

Lorsque l’utilisateur franchit certaines étapes, le système algorithmique réduit automatiquement le nombre de flux candidats de milliers à quelques centaines. Ce flux réduit est ensuite visible dans le fil d’actualité de l’utilisateur à un moment donné.

En d’autres termes, le système sélectionne et détermine les publications qui apparaîtront dans le fil d’actualité de l’utilisateur. Le système trie les messages que les utilisateurs aiment le plus.

Un certain nombre de facteurs pour détecter l’intérêt des utilisateurs sont les abonnés des utilisateurs, ce que les utilisateurs suivent, les messages qu’ils aiment et l’engagement des utilisateurs. Le système inférera l’intérêt d’un utilisateur et affichera des messages pertinents à ses intérêts.

Facebook fournit des exemples comme suit :

Depuis que Juan s’est connecté hier, son ami Wei a publié une photo de son coq épagneul. Une autre amie, Saanvi, a publié une vidéo de sa course du matin. Sa page préférée publie des articles intéressants sur la meilleure façon de voir la Voie Lactérire la nuit, tandis que son groupe de cuisine préféré publie quatre nouvelles recettes.

« Tout ce contenu a été jugé pertinent ou intéressant pour Juan parce qu’il a choisi de suivre la personne ou la Page qui a partagé l’article », a écrit Facebook sur son blog officiel.

Le système évalue les publications selon certains critères, dont l’un correspond à la poste avec l’utilisateur permettant une interaction supplémentaire avec d’autres utilisateurs.

Il ya beaucoup de données gérées par le système, y compris le rétrécissement des messages, le tri des intérêts, la pertinence de la poste, et ainsi de suite. C’est pourquoi Facebook utilise une machine parallèle de lecteurs de modèles post appelés Predictors.

Les prédicteurs sont des machines intelligentes qui peuvent fusionner et réduire les messages à environ 500 postes sur des milliers. Facebook offre également une variété de contenus qui convient aux intérêts des utilisateurs. Tout ce processus ne prend que quelques secondes.

Le système classe également un certain nombre de postes qui conviennent aux intérêts de ses utilisateurs. Lequel de ces messages apparaîtra dans le fil d’actualité ou le fil d’actualité.

Non seulement cela, Facebook révèle également d’autres facteurs pour prédire l’intérêt de ses utilisateurs.

« Mais aimer (les messages) n’est pas la seule façon pour les gens d’exprimer leurs préférences sur Facebook. Chaque jour, les gens partagent des articles qu’ils trouvent intéressants, regardent des vidéos de personnes ou de célébrités qu’ils suivent, ou laissent des commentaires réfléchis sur leurs amis » messages.