Instagram 解释其算法如何推荐新内容

在 Meta 首席执行官马克扎克伯格宣布计划到2023 年底将出现在提要中的“推荐”内容数量增加一倍以上之后，Instagram 透露了其算法如何向用户推荐新内容。

周五，Instagram 的工程团队发布了一份关于该应用程序的人工智能 (AI) 如何选择用户在其供稿中看到的建议帖子的详细概述。

Instagram 于 2020 年 8 月发布了建议帖子。据该团队称，其目的是利用 AI 功能复制人类对 Instagram 新内容的发现，以提高用户参与度。

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Instagram 的工程团队表示，该应用的帖子推荐分为两类：“已连接”和“未连接”。

在连接的系统中，Instagram 的人工智能会根据用户的兴趣查找并突出显示推荐的帖子。然后，排名系统会根据参与度、相关性、内容质量和新鲜度等因素选择最佳帖子。

在未连接的系统中，来源是根据用户在 Instagram 上的活动隐式得出的，然后根据类似因素进行排名。

该过程主要基于用户在应用程序中直接执行的操作的隐含信号，例如关注和喜欢帖子。但它也可以扩展到用户关注的人和他们喜欢的人，作为直接参与的代表，同时也根据整体参与度突出显示一些热门帖子。

根据工程团队的说法，其目的是复制 Instagram 用户在显示建议帖子时选择关注的帖子和个人资料的感觉——以便让他们感觉熟悉。

团队说：“滚动浏览提要推荐的结尾应该感觉像是向下滚动 Instagram 主页提要的扩展。”

该团队表示，如果用户最近在 Instagram 上没有足够的参与度让 AI 为他们推荐帖子，系统会评估该用户关注的帐户并将其用作建议内容的种子。

如果用户是 Instagram 新手，该应用程序只会向他们展示流行的媒体项目，并根据他们的初始反应调整参数。

Instagram 的工程团队表示，他们试图确保混合媒体类型(例如视频和传统帖子)与 Home 和建议帖子的比例相对相似。然而，这条消息似乎与 Instagram 最近将更多视频，特别是Reels推送到用户提要中的举措不一致。

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