Instagram поделился новыми подробностями о том, как приложение использует машинное обучение для выявления пользовательского контента, подчеркнув, что при выработке рекомендаций основное внимание уделяется поиску учетных записей, которые, должны понравиться людям.
Инженер программного обеспечения Instagram Иван Медведев рассказал в своем блоге, что, для того чтобы решить проблему выдачи актуального контента из миллиардов вариантов в режиме реального времени, они разработали серию пользовательских языков запросов, облегченные методы моделирования и инструменты, позволяющие проводить высокоскоростные эксперименты.
Эти системы поддерживают масштаб Explore (так официально называется раздел Рекомендации в Instagram), одновременно повышая эффективность разработки. В совокупности эти решения представляют собой систему искусственного интеллекта, основанную на высокоэффективной воронке ранжирования из трех частей, которая извлекает 65 миллиардов функций и делает 90 миллионов прогнозов моделей каждую секунду.
Instagram идентифицирует аккаунты, которые похожи друг на друга, путем адаптации общего метода машинного обучения, известного как «встраивание слов». Системы встраивания слов изучают порядок, в котором слова появляются в тексте, чтобы измерить, насколько они связаны. Так, например, система встраивания слов могла бы заметить, что слово «браво» часто появляется рядом со словами «классно» и «гениально», но реже рядом со словами «подушка» или «мяч». Instagram использует аналогичный процесс, чтобы определить, как связаны две любые учетные записи друг с другом.
Чтобы сформулировать свои рекомендации, система Instagram Explore начинает с рассмотрения «начальных учетных записей». Это те учетные записи, с которыми пользователь взаимодействовал в прошлом, ставил лайки и сохранял в закладки. Explore идентифицирует аккаунты, подобные этим, из них он выбирает 500 единиц контента. Эти кандидаты фильтруются для удаления спама, дезинформации и «контента, который может нарушать политику», а остальные посты ранжируются на основе вероятности взаимодействия пользователя с каждым из них.
Наконец, первые 25 сообщений отправляются на первую страницу вкладки «Обзор» пользователя.То есть если к посту пользователя проявят интерес, то приложение расширит охват и придаст ему вирусность.