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臉書動態消息演算法 排列故事有4學問

2018-08-14 16:02中央社 台北14日電

社群網站Facebook動態消息來自用戶的個人化故事串流,為了找出最貼近用戶的內...
社群網站Facebook動態消息來自用戶的個人化故事串流,為了找出最貼近用戶的內容,臉書運用一系列的演算法來排列故事,包括庫存、訊號、預測、相關分數。 歐新社
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社群網站巨擘Facebook(臉書)動態消息來自用戶的個人化故事串流,為了找出最貼近用戶的內容,臉書運用一系列的演算法來排列故事,包括庫存、訊號、預測、相關分數。

臉書動態消息有所謂的故事「庫存」,指的是用戶可能看到的所有故事。臉書會決定用戶每次打開動態消息時可提供的故事總數,這些故事來自用戶已加入的好友,以及用戶已決定追蹤專頁和社團。

臉書會檢視所有適用的「訊號」,例如發布者、發布時間、內容類型或用戶目前的上網速度。其中,近期性是重要訊號,動態消息會按照時間先後順序排列,但並非絕對如此。

接下來,臉書會按照用戶對某個特定故事感興趣的可能性,做出一些「預測」。最後將預測整合為一個「相關分數」,代表用戶對庫存中任何特定故事有多大興趣的最佳估計,然後根據這些分數來排列故事。

此外,臉書致力打擊錯誤訊息,主要透過3大方法。第一是移除(remove),例如移除假新聞;第二是減少(reduce),減少顯示連結誘餌和垃圾訊息等內容;第三是通知(inform),向用戶顯示相關文章以提供更多故事脈絡。

臉書近期製作一部名為Facing Facts(面對現實)的短片,傳遞臉書打擊錯誤訊息的決心。影片中提到,臉書上有許多訊息遊走在灰色地帶,難以客觀上決定正確或錯誤,但臉書仍有責任檢視訊息是否被誤導。

影片指出,不當人士、不好的行為、不好的內容通常會透過不同途徑同時出現。因此,臉書與第三方專家合作,能找出公開照片的原始數據,例如拍攝地點等,進行交叉比對,來檢視訊息內容是否被竄改。

影片也提到,臉書全球用戶超過20億人,有數十億項內容,無法用人工逐項審查,必須透過機器學習來分類、舉報錯誤內容。臉書正在建立數據集,以構建規則系統來檢視最細微的資訊,了解錯誤訊息的傳播方式。

演算法機器學習Facebook

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