[Перевод] Как машинное обучение влияет на алгоритм ранжирования ленты новостей в Facebook
Разработка персонализированной системы ранжирования для более чем 2 миллиардов человек (учитывая, что у всех разные интересы) и обилием контента на выбор представляет собой серьёезные и сложные задачи. Это то, чем мы занимаемся каждый день с системой ранжирования News Feed. Без машинного обучения новостные ленты людей могут быть переполнены контентом, который они не считают актуальным или интересным (включая чрезмерно рекламный контент или постоянные публикации от знакомых), который будет выше в ленте, чем публикации от близких друзей или родственников. Ранжирование существует, чтобы помочь решить эти проблемы, но как создать систему, которая представляет такое количество различных типов контента таким образом, чтобы он был персонализирован для каждого человека в Facebook? Мы используем машинное обучение, чтобы предсказать, какой контент будет иметь наибольшее значение для каждого человека, чтобы сделать его более интересным и позитивным для пользовательского опыта. Мы делимся новыми подробностями о том, как в Facebook разработали систему ранжирования лент новостей на основе машинного обучения.

Приятного чтения!