تعد شبكة فكونتاكتي الاجتماعية واحدة من أكثر الشبكات شعبية في روسيا وبلدان رابطة الدول المستقلة. أحد العناصر الوظيفية الرئيسية لهذه المنصة الاجتماعية هو قائمة الأصدقاء. ولكن كيف بالضبط يتم تشكيل هذه القائمة? في الواقع ، يستخدم فكونتاكتي خوارزمية معقدة تأخذ في الاعتبار العديد من العوامل.
تأخذ خوارزمية فكونتاكتي في الاعتبار ليس فقط عدد الأصدقاء المشتركين بين المستخدمين ، ولكن أيضا العوامل الأخرى التي قد تكون مهمة عند تكوين قائمة الأصدقاء. أحد هذه العوامل هو التفاعل بين المستخدمين-تكرار الإعجابات المتبادلة والتعليقات والرسائل وما إلى ذلك. تساعد هذه البيانات الخوارزمية في تحديد درجة القرب ومصالح المستخدمين.
عامل مهم آخر أخذته خوارزمية فكونتاكتي في الاعتبار هو نشاط المستخدم. كلما كان المستخدم أكثر نشاطا على شبكة اجتماعية ، زادت احتمالية أن تكون قائمة أصدقائه أكثر اكتمالا وملاءمة. تؤثر الصور وتفضيلات الموسيقى والفيديو والمجموعات والمجتمعات التي يكون المستخدم عضوا فيها أيضا على تكوين قائمة الأصدقاء.
ومع ذلك ، يجب ألا يغيب عن البال أنه يمكن تحسين خوارزمية فكونتاكتي وتغييرها باستمرار من أجل إنشاء التجربة الأكثر ملاءمة وإثارة للاهتمام للمستخدمين. وبالتالي ، فإن قائمة الأصدقاء على شبكة فكونتاكتي الاجتماعية هي خوارزمية معقدة ومتعددة الأوجه تأخذ في الاعتبار العديد من العوامل المختلفة من أجل تزويد المستخدمين بالمحتوى الأكثر صلة وإثارة للاهتمام.
في الوقت نفسه ، يجب ألا تعتمد تماما على خوارزمية فكونتاكتي فقط ، حيث يمكن أن ترتكب أخطاء وتتخطى بعض جهات الاتصال ذات الصلة. من المهم تتبع الأصدقاء الجدد والعثور عليهم بشكل مستقل على النظام الأساسي ، حيث تساعد خوارزمية فكونتاكتي المستخدم فقط في هذه العملية.
- تقييم القرب بناء على إجراءات المستخدم
- مع الأخذ في الاعتبار الأصدقاء المشتركين
- تحليل وتيرة التفاعل
تقييم القرب بناء على إجراءات المستخدم
يعتمد تقييم القرب على مفهومين أساسيين:
- وتيرة التفاعل. تأخذ الخوارزمية في الاعتبار عدد المرات التي يتفاعل فيها المستخدم مع محتوى مستخدم معين. إذا تفاعل المستخدمون مع بعضهم البعض بشكل متكرر ، فإن الخوارزمية تعتبرهم قريبين.
- موضوع التفاعل. تحلل الخوارزمية أيضا الموضوعات وأنواع المحتوى التي يتفاعل معها المستخدمون. إذا شارك المستخدمون بنشاط الإعجابات والتعليقات ضمن المنشورات حول موضوع معين ، فإن الخوارزمية تفترض أن لديهم اهتمامات مشتركة وتربطهم في قائمة الأصدقاء.
يمكن استخدام تقييم القرب بناء على إجراءات المستخدم في الخوارزمية لتشكيل قوائم الأصدقاء لتزويد المستخدم بأنسب المرشحين للصداقة. يساعد هذا الجانب من الخوارزمية على زيادة فعالية وأهمية توصيات الأصدقاء على شبكة فكونتاكتي الاجتماعية.
مع الأخذ في الاعتبار الأصدقاء المشتركين
تأخذ خوارزمية إنشاء قوائم الأصدقاء على شبكة فكونتاكتي الاجتماعية في الاعتبار عدد وجودة الأصدقاء المشتركين بين المستخدمين.
عند تكوين قائمة بالتوصيات ، تحلل الخوارزمية أصدقاء مستخدم معين وتقارنهم بأصدقاء مستخدمين آخرين بناء على الأصدقاء المشتركين. إذا كان لدى اثنين من المستخدمين العديد من الأصدقاء المشتركين ، فمن المرجح أن يكون لديهم اهتمامات مشتركة ويمكن أن يكونوا أصدقاء محتملين.
تأخذ الخوارزمية أيضا في الاعتبار جودة الأصدقاء المشتركين. يحلل مدى قرب مستخدم معين وصديقه المشترك ، وبناء على هذه المعلومات يحدد مدى ملاءمة إضافة هذا الصديق إلى قائمة التوصيات.
على سبيل المثال ، إذا كان لدى المستخدم صديق مشترك يتمتع بمستوى عال من العلاقة الحميمة ، فسيتم اعتبار هذا الصديق المشترك أكثر صلة وسيتم إضافته على الأرجح إلى قائمة التوصيات.
يسمح الأخذ في الاعتبار الأصدقاء المشتركين للخوارزمية بإنشاء قوائم بالأصدقاء تتناسب بشكل أفضل مع اهتمامات وتفضيلات المستخدمين ، مما يحسن جودة تجربتهم الاجتماعية على الشبكة الاجتماعية.
تحليل وتيرة التفاعل
تعتمد خوارزمية إنشاء قوائم الأصدقاء على شبكة فكونتاكتي الاجتماعية على تحليل تواتر تفاعل المستخدم. يتم تحديد وتيرة التفاعل من خلال معايير مختلفة ، مثل:
- تكرار المحادثات المشتركة في الرسائل;
- عدد التعليقات والإعجابات ضمن مشاركات المستخدم;
- النشاط المجتمعي العام;
- تواتر زيارات صفحة المستخدم;
- الأصدقاء والمجموعات المشتركة التي قد تشير إلى اهتمامات مماثلة.
تحلل الخوارزمية هذه البيانات وتحسب درجة التفاعل بين المستخدمين. بناء على هذه المعلومات ، يتم إنشاء قوائم الأصدقاء الموصى بهم لكل مستخدم.
تواتر التفاعل هو أحد العوامل الرئيسية التي تؤثر على نتائج الخوارزمية. كلما تواصل المستخدمون في كثير من الأحيان ، مثل التعليقات وتركها مع بعضهم البعض ، زادت درجة تفاعلهم ، وبالتالي ، احتمال أن ينتهي بهم الأمر في قوائم أصدقاء بعضهم البعض.
ومع ذلك ، تأخذ الخوارزمية في الاعتبار عوامل أخرى لتجنب تكوين قوائم الأصدقاء بناء على تكرار التفاعل فقط. لذلك ، تستخدم الخوارزمية معايير أخرى ، مثل الأصدقاء والمجموعات المشتركة ، لتقديم توصيات أصدقاء أكثر تنوعا وإثارة للاهتمام للمستخدمين.