从而形成一个大型数据库。 为了创建此选择，需要考虑交互指标、用户关注的人以及其他相关数据，例如您感兴趣的内容。 随后，计算将应用于该数据库，以便为用户选择最合适的推文。 例如，计算该个人资料对某条推文感兴趣的概率。 接下来，应用这些公式后，从最初可能的数亿条推文中选出大约 1,500 条最佳推文。 当然，在整个过程中，您关注的帐户和您不关注的帐户都会受到重视。 如此之多，以至于在最后的“为你”部分中，你会发现大约 50% 的内容来自你关注的人，50% 的内容来自你网络之外的帐户。 在选择后者时，还会考虑与您相似的用户，并研究与他们互动的推文。 推文分类 正如我们所提到的，在第一次选择过程之后，系统已经选择了大约 1,500 条很有可能吸引您注意力的推文。
然而在这个分类阶段他们会
通过机器学习模型来计算每个人可能 伊朗号码数据 具有的重要性。 这些模型由一个具有约 4800 万个参数的神经网络组成，这些参数不断地使用推文交互数据进行训练，例如转发、点赞、评论……经过分析后，系统会为每条推文给出一个分数，根据该分数，该分数表示该推文被转发的概率 用户将与帖子互动。 过滤器应用 最终筛选的最后阶段允许社交网络向用户提供更精确的推荐。 这是删除来自被阻止帐户的推文或来自同一用户的一些推文的地方，这样它们就不会垄断建议。 但除此之外，还采取了以下措施： 试图控制内容平衡，使“为你”部分的网外和网内推文数量相似。 所选推文保证是最新的且是最新版本。
内容如何到达“For You”部分旦选
择了平台想要向您呈现的推文，不同的建议就会发送是 IG 用户 当这到每个设备。 同时，分类系统将其与其他内容相结合，例如来自其他帐户或广告的后续推荐。 为什么平台会发生这样的变化？ 正如该社交网络在其声明中所言，其目标是为用户提供有关世界上任何时候正在发生的事情的最佳内容。 为了实现这一点，需要配备强大的推荐算法，能够过滤每分钟生成的大量推文。 此外，他们还确保他们的首要任务是为用户提供有关其系统运行的完全透明度。 事实上，可以在该网站上更详细地查看生成其推荐的代码，以更好地理解该算法。 该团队继续致力于解决不同的问题，以提高系统的透明度并为用户提供更多信息。 因此，Twitter 很可能会让我们习惯于有关其内部功能的沟通，并且我们会用更容易理解的语言将它们传输给您。
