Пикабу 30 лет тому вперёд. Часть 4⁠⁠

P.S. Сегодня хотел написать о другом, но видя эти непрекращающиеся обсуждения про "умную ленту", так уж и быть, напишу о ней.

P.S. P.S. Данный пост как таковой, не относится к предложениям. Это всего лишь продолжение моего маленького повествования. Просто решил разместить тут, вдруг что-то из этого пригодится, или натолкнет на какую-нибудь схожую идею.

Продолжение. (Начало: часть 1, 2, 3).

Как и обещал ещё в первой части, расскажу немного о работе "умной ленты", которая сейчас проходит тестирование. Работа ее основана на так называемой "системе лояльности пользователей" друг к другу. Например, если выявлено частое взаимное плюсование постов (или комментариев) двух пользователей А и Б, то считается, что между ними высокая степень "лояльности" . И наоборот, если выявлено частое взаимное минусование, то это определяется как высокая степень "антилояльности" . Система эта сложная, поэтому постараюсь объяснить на упрощенных примерах.

Например установлена высокая степень лояльности между пользователями А и Б. В свою очередь, для каждого из этих пользователей определяется своя группа, наиболее часто и активно плюсующая данного пользователя . Назовем их группа А (чаще всего плюсующая посты автора А, и группа Б (чаще всего плюсующая посты автора Б). Тогда, если пробовать показывать посты автора А группе Б, то такие посты ими тоже будут чаще плюсоваться. И аналогично, если посты автора Б показывать группе А, то такие посты ими тоже будут чаще плюсоваться.

Это же самое в некоторой мере применяемо и для самих авторов: если автору А чаще показывать посты пользователей группы Б, и автору Б показывать посты пользователей группы А, то такие посты будут ими чаще плюсоваться.

Некоторая взаимосвязь проявляется и между самими группами (плюсование группой А постов группы Б, и плюсование группой Б постов группы А).

Всё вышеперечисленное, в зеркальном отображении работает и с системой "минусования" . То есть, для антилояльных авторов следует исключать посты пользователей из антилояльных групп. А антилояльным группам не показывать посты "антилояльных" авторов.

Но это был далеко не конечный алгоритм. Разработчики пошли дальше. На основе таких пробных "подсовываний" постов и дальнейшего анализа оценок от пользователей, постепенно формировались устойчивые "взаимолояльные" группы. То есть, часть пользователей (которые проявляли себя нейтрально) отсеивались, а те чей взаимный интерес к постам подтверждался, были объединены в условные группы, которые в ходе непрерывных тестирований и накопления статистики, постепенно увеличивались. В итоге, для каждого пользователя образовалась такая своеобразная "пирамида лояльности". Которая создает максимально реальную картину о вкусах и предпочтениях данного пользователя, и позволяет на основе этого распределять приоритет постов в его ленте.

Параллельно с этим, работает и другой алгоритм, основанный на отслеживании совпадений в оценках к постам от разных пользователей. Например, берутся пользователи А и Б (или группа пользователей), и система начинает отслеживать плюсуемые и минусуемые ими посты. В зачет идут только те посты, которые были просмотрены обоими пользователями. Когда набирается достаточная выборка (например 1000) таких постов, то анализируются оценки. Далее, по результатам анализа, пользователям может быть присвоена "высокая степень лояльности", или "низкая степень лояльности", или "нейтральная степень", или наоборот: "высокая степень антилояльности". В анализируемые параметры входит:

1. Совпадение по постам, с положительными оценками от обоих пользователей (оба пользователя плюсанули один и тот же пост).

2. Совпадение по постам, с отрицательными оценками от обоих пользователей (оба пользователя минусанули один и тот же пост).

3. Совпадение по нейтральным постам (оба пользователя не поставили посту никаких оценок).

4. Противоречия в оценках (пользователи поставили противоположные оценки одному и тому же посту).

Далее, при выполнении определенных условий, скажем: количество совпадений в оценках не менее 80%, количество противоречий не более 2%, пользователям присваивается "высокая степень лояльности". Таким образом, могут создаваться целые группы, с максимально совпадающими вкусами, интересами и предпочтениями. И если посты, заплюсованные одним участником такой группы, добавлять в ленту другим участников данной группы, то с очень большой частотой такие посты будут оцениваться ими положительно .

Разумеется, показ в ленте не ограничивается только такими выбранными постами, но два вышеприведенных алгоритма позволяют очень удачно выстраивать приоритеты в ленте каждого пользователя.

На данный момент вся эта система только проходит испытание, но даже и на самой ранней стадии тестирования - результаты очень впечатляющие!

Количество плюсуемых постов увеличилось в несколько раз, а количество минусуемых уменьшилось. Это в свою очередь говорит о том, что максимальное количество постов находят своих потенциальных читателей (тех, кому они понравятся), и в свою очередь минимальное количество постов попадаются на глаза тем, кому они будут не интересны. А ни это ли главная цель любой ленты - чтобы максимальное количество размещаемого контента находило свою целевую аудиторию!

И еще, что немаловажно, была решена главная проблема прежних умных лент - своеобразный "информационный пузырь".

Ленты, завязанные только на темах (тегах), ограничивают тематику, но при этом никак не способствуют качеству (для конкретного читателя) самого контента.

А новая лента наоборот, способствует качеству контента (для каждого, отдельно взятого читателя), и при этом никак не ограничивает его в разнообразии тем!

.