فكونتاكتي هي واحدة من الشبكات الاجتماعية الأكثر شعبية في روسيا وبلدان رابطة الدول المستقلة. تتمثل إحدى ميزاته في القدرة على تلقي توصيات من الأصدقاء تساعد المستخدمين في العثور على أشخاص مثيرين للاهتمام. ولكن كيف بالضبط يتم تشكيل هذه التوصيات?
تعتمد خوارزمية إنشاء توصيات من الأصدقاء في فكونتاكتي على عدة عوامل. أولا ، تأخذ الخوارزمية في الاعتبار تفاعلات المستخدم على الشبكة الاجتماعية. إذا كنت تتواصل غالبا مع شخص ما ، مثلهم أو تعلق على منشوراتهم ، فإن احتمال ظهورها في التوصيات سيكون أعلى.
ثانيا ، تأخذ الخوارزمية في الاعتبار المصالح المشتركة للمستخدمين. إذا كنت أنت وأحد أصدقائك مهتمين بنفس الموضوع ، على سبيل المثال ، الموسيقى أو الأفلام ، فإن احتمال إدراج هذا الشخص في التوصيات سيكون أعلى أيضا.
بالإضافة إلى ذلك ، تأخذ الخوارزمية في الاعتبار القرب الجغرافي للمستخدمين. إذا كنت في نفس المدينة أو حتى في نفس المنطقة مع شخص معين ، فإن فرص رؤيته في التوصيات تزداد أيضا. تأخذ الخوارزمية أيضا في الاعتبار الأصدقاء المشتركين واشتراكات المستخدمين.
من المهم ملاحظة أن خوارزمية إنشاء توصيات من الأصدقاء على فكونتاكتي معقدة ويتم تحسينها باستمرار. يعمل فريق التطوير باستمرار على تحسينه من أجل تزويد المستخدمين بالتوصيات الأكثر صلة وإثارة للاهتمام.
- خوارزمية لتوليد توصيات الأصدقاء
- تحليل النشاط الاجتماعي
- تقييم علاقات المستخدمين
- المحاسبة عن التفضيلات الشخصية
- تأثير التصنيف والشعبية
خوارزمية لتوليد توصيات الأصدقاء
تستخدم فكونتاكتي خوارزمية معقدة لإنشاء توصيات من الأصدقاء ، والتي تأخذ في الاعتبار العديد من العوامل. تقوم الخوارزمية بتحليل البيانات حول المستخدم وأصدقائه ونشاطهم على النظام الأساسي لتقديم التوصيات الأكثر ملاءمة.
العوامل الرئيسية التي تؤخذ في الاعتبار في الخوارزمية لتشكيل توصيات الأصدقاء:
- الأصدقاء المشتركون: تبحث الخوارزمية عن الأشخاص الذين يمتلك مستخدمهم العديد من الأصدقاء المشتركين. قد يشير هذا إلى اهتمامات مماثلة ويزيد من احتمالية أن يكون هؤلاء المستخدمون أصدقاء.
- الموقع الجغرافي: تأخذ الخوارزمية في الاعتبار موقع المستخدم وتبحث عن مستخدمين آخرين في نفس المدينة أو المنطقة. يمكن أن يكون هذا مفيدا بشكل خاص للأشخاص الذين يبحثون عن أصدقاء جدد في مسقط رأسهم أو يرغبون في العثور على جيران.
- المصالح المشتركة: تحلل الخوارزمية نشاط المستخدم على فكونتاكتي ، مثل الإعجابات والتعليقات والاشتراكات في المجموعات والموسيقى ، من أجل العثور على أشخاص لديهم اهتمامات مماثلة وتقديمهم كتوصيات من الأصدقاء.
- النشاط على المنصة: تأخذ الخوارزمية في الاعتبار مدى نشاط المستخدم وأصدقائه على المنصة. كلما زاد استخدام المستخدم فكونتاكتي والتفاعل مع أصدقائه ، زاد احتمال تلقيهم توصيات من الأصدقاء.
- التفاعل مع التوصيات: تأخذ الخوارزمية في الاعتبار كيفية تفاعل المستخدم مع التوصيات السابقة من الأصدقاء. إذا أضاف مستخدم صديقا مقترحا إلى قائمة أصدقائه أو تفاعل مع محتواه ، فقد يؤثر ذلك على التوصيات المستقبلية.
يتم تحديث الخوارزمية وتحسينها باستمرار بناء على البيانات والتعليقات من المستخدمين. هذا يسمح فكونتاكتي لتقديم التوصيات الأكثر صلة من الأصدقاء وتحسين تجربة المستخدم على المنصة.
تحليل النشاط الاجتماعي
أحد المقاييس المهمة هو عدد الإعجابات والتعليقات وإعادة النشر التي يتلقاها المستخدمون. يعتبر المستخدمون الأكثر نشاطا الذين يتلقون المزيد من التفاعلات أكثر إثارة للاهتمام للمستخدمين الآخرين ويمكن التوصية بهم كأصدقاء محتملين.
تحلل الخوارزمية أيضا تفاعلات المستخدم مع بعضها البعض. إذا تفاعل مستخدمان بنشاط مع بعضهما البعض-مثل ، تعليق ، إضافة مستخدم آخر كصديق ، إلخ.، ثم يمكن التوصية بها لبعضها البعض كأصدقاء محتملين.
نشاط المستخدم في مختلف المجموعات والمجتمعات هو أيضا عامل مهم. إذا تفاعل المستخدم بنشاط مع محتوى موضوع معين ، فقد يطلب من المستخدمين الآخرين المهتمين بهذا الموضوع إضافتهم كأصدقاء.
تأخذ الخوارزمية في الاعتبار ليس فقط عدد ونشاط التفاعلات ، ولكن أيضا جودتها. إذا تفاعل المستخدمون غالبا مع محتوى المستخدم ، مع ترك تعليقات إيجابية والتعبير عن موافقتهم على الرأي ، فقد يصبح هذا عاملا إضافيا للتوصية كصديق.
يؤخذ النشاط الاجتماعي العام للمستخدم أيضا في الاعتبار عند تقديم التوصيات. إذا كان المستخدم نشطا على النظام الأساسي ، وينشر بانتظام منشوراته وتعليقاته ويحب محتوى المستخدمين الآخرين ، فيمكن التوصية به كمحاور نشط ومثير للاهتمام.
لذلك ، تستخدم خوارزمية إنشاء توصيات من الأصدقاء في فكونتاكتي تحليلا للنشاط الاجتماعي للمستخدمين ، مع مراعاة تفاعلاتهم ونشاطهم على النظام الأساسي ، فضلا عن جودة التفاعلات مع المحتوى والمستخدمين الآخرين.
| عوامل تحليل النشاط الاجتماعي: |
|---|
| عدد الإعجابات والتعليقات وإعادة النشر على منشورات المستخدم |
| التفاعل مع المستخدمين الآخرين (الإعجابات والتعليقات وإضافة الأصدقاء وما إلى ذلك.) |
| نشاط المستخدم في مختلف المجموعات والمجتمعات |
| جودة التفاعلات (التعليقات الإيجابية ، عبارات الاتفاق) |
| نشاط المستخدم العام على المنصة |
تقييم علاقات المستخدمين
أحد العوامل الرئيسية في تقييم العلاقات هو عدد ونوعية التفاعلات بين المستخدمين. إذا كان المستخدمون يتبادلون الرسائل في كثير من الأحيان ، ويعلقون على منشورات بعضهم البعض ، ويحبون بعضهم البعض ، فقد يشير ذلك إلى وجود اتصال أوثق بينهم.
تأخذ الخوارزميات أيضا في الاعتبار الاهتمامات المشتركة للمستخدمين. إذا كان لدى اثنين من المستخدمين الكثير من الأصدقاء المشتركين ، فإنهما ينتميان إلى مجموعة مشتركة واحدة أو أكثر ، فقد يكون هذا علامة على قربهما أو اتصال محتمل مثير للاهتمام.
يتم أيضا تحليل نشاط المستخدم. إذا تفاعل المستخدم بنشاط مع مستخدمين آخرين وغالبا ما يستخدم خدمات فكونتاكتي ، فقد يكون هذا عاملا يزيد من توصيته بالأصدقاء.
القرب الجغرافي للمستخدمين هو أيضا عامل مهم. إذا كانوا في نفس المدينة أو قريبين من بعضهم البعض ، فقد يشير هذا إلى أن لديهم المزيد من الفرص للالتقاء والتفاعل في الحياة الواقعية.
قد تختلف مساهمة كل عامل في تقييم علاقات المستخدمين اعتمادا على التنفيذ المحدد للخوارزمية. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تحسين الخوارزميات وتطويرها باستمرار لتقديم توصيات صديق أكثر دقة وذات صلة لمستخدمي فكونتاكتي.
المحاسبة عن التفضيلات الشخصية
تأخذ خوارزمية إنشاء توصيات من الأصدقاء على فكونتاكتي أيضا في الاعتبار التفضيلات الشخصية للمستخدمين. عندما يقوم المستخدم بتقييم منشورات أصدقائه أو التعليق عليها ، يقوم النظام بتحليل المحتوى والبيانات الوصفية لهذه المنشورات لفهم الموضوعات والمحتوى الذي يهتم به المستخدم.
بناء على هذه المعلومات ، تحدد الخوارزمية المنشورات والمحتوى الذي من المرجح أن يثير اهتمام المستخدم وتوصي بالأصدقاء الذين غالبا ما ينشرون محتوى مشابها أو لديهم اهتمامات مماثلة.
وبالتالي ، فإن توصيات الأصدقاء على فكونتاكتي لا تستند فقط إلى الموقع الجغرافي والأصدقاء المشتركين ، ولكن أيضا على تفضيلات المستخدم ، مما يسمح لك بتقديم المحتوى الأكثر صلة له والتواصل مع الأشخاص المقربين من الاهتمامات.
تأثير التصنيف والشعبية
كلما ارتفع تصنيف المستخدم ، زاد احتمال أن يتم أخذ نشاطه في الاعتبار بواسطة الخوارزمية عند تكوين التوصيات. على سبيل المثال ، إذا كان لدى المستخدمين الذين لديهم نفس الاهتمامات والمحتوى تقييمات مختلفة ، فإن احتمال التوصية بمستخدم ذي تصنيف أعلى سيكون أعلى.
شعبية المستخدم هو أيضا عامل مهم. كلما زاد عدد المشتركين والأصدقاء لدى المستخدم ، زادت أولوياتهم في الحصول على التوصيات. سيكون المستخدم الذي لديه عدد كبير من المشتركين والأصدقاء الذين لديهم الكثير من النشاط أكثر وضوحا للخوارزمية وسيكون لديه فرصة أفضل للتوصية به.
عند تكوين توصيات الأصدقاء ، لا تأخذ الخوارزمية في الاعتبار تصنيف المستخدم وشعبيته فحسب ، بل تأخذ أيضا في الاعتبار عوامل أخرى مثل الأصدقاء المشتركين والمصالح المشتركة والموقع الجغرافي وغيرها. يسمح الجمع بين العوامل المختلفة للخوارزمية بإنشاء توصيات تتوافق بشكل أفضل مع اهتمامات المستخدم وتفضيلاته.