الذكاء الاصطناعي في الانستقرام في اقتراحات إكسبلورر

الذكاء الاصطناعي في الانستقرام بوظيفة متطورة و يعرض محتوى جديدًا وجذابًا لكل مستخدم حسب اهتماماته وخبراته.

نشر انستقرام مقالات شاملة حول تفاصيل ذكاءه الاصطناعي المسؤول عن عرض محتوى مثير للاهتمام وجديد في قسم الاستكشاف (أيقونة العدسة المكبرة الشهيرة في التطبيق).

تحتوي المقالة لوسائل التواصل الاجتماعي على العديد من التعقيدات والتفاصيل الفنية التي يمكن للمهتمين قراءتها بالرجوع إلى رابط المصدر.

في استمرار لمقال اینستانیک هذا ، سنصف الميزات الرئيسية الخمس للذكاء الاصطناعي في انستقرام في عرض المحتوى.

موارد محدودة الانستقرام و الفيسبوك

يعد موجز أخبار الفيسبوك أحد أكثر الأجزاء إثارة للاهتمام في تجربة المستخدم الخاصة به. يفضل العديد من المستخدمين عرض المحتوى بترتيب زمني.

في المقابل ، تتطلب علامة التبويب إكسبلوررعلى الانستقرام مزيدًا من التطور، والذي يتم تحقيقه باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

يعد فهم كيفية عمل شبكة اجتماعية قائمة على الصور واقتراح محتوى جديد أمرًا صعبًا للغاية وقد لا يكون أسهل من بناء خوارزمية اقتراح.

إذا كان لدى الانستقرام و الفيسبوك وعمالقة التكنولوجيا الآخرين موارد معالجة ووقتًا غير محدود ، فربما اتخذوا نهجًا مختلفًا لتطوير علامة التبويب إكسبلورر.

بالطبع ، لديهم الآن موارد محدودة في المعالجة ويمكنهم خدمة مئات الملايين من المستخدمين في أي وقت من الأوقات.

ومع ذلك ، تم ذكر هذه المشكلة في بداية منشور مدونة الانستقرام بحيث قد يكون لدى المستخدمين مخاوف وأسئلة أقل حول الاستخدام الاقتصادي للموارد.

في جزء آخر من المقالة ، يُقال إن تغيير الهياكل بسرعة وعرض النتائج بسرعة هي عملية أسهل لمطوري الانستقرام.

أهمية الحساب و الذكاء الاصطناعي في الانستقرام

يتم نشر الكثير من المحتوى على الانستقرام، وهناك بالتأكيد العديد من الصعوبات في تتبع ومراجعة كل صورة على حدة ، من أجل تقديمها بشكل أفضل للمستخدمين.

في المقابل، يعد تتبع حسابات المستخدمين أكثر كفاءة وبساطة. ومع ذلك ، فإن حسابات المستخدمين لها موضوع أكثر تحديدًا وتعمل على مواضيع مصنفة.

على سبيل المثال ، يمكن تصنيف الحسابات إلى فئات مثل “السفر”، وهو موضوع عام، بمزيد من التفصيل و طرق زيادة عدد المتابعين على الانستقرام وهمیین.

لا يعني إبداء الإعجاب بصورة في الحساب الاهتمام بمحتوى هذا الحساب بالكامل. من ناحية أخرى ، يوضح هذا أنك مهتم على الأقل بموضوع الحساب وموضوعه.

خوارزمية انستقرام

على سبيل المثال، افترض أنك تحب صورة قطة في حساب معين. إذا كان الحساب يحتوي على المزيد من صور القطط ، فهذا يعني أنك كمستخدم مهتم بهذا الموضوع.

مصادر المعلومات خوارزمية انستقرام

لا يقتصر الانستقرام على ملفات تعريف الفيديو لتحديد الأهمية الموضوعية لحسابات المستخدمين. ومع ذلك ، يمكن أيضًا اكتشاف مثل هذه الحالة بسهولة بواسطة الخوارزمية.

لفهم العلاقة بشكل أفضل ، يتم أيضًا فحص سلوك المستخدم. على سبيل المثال ، عندما تعجبك عدة منشورات متتالية ، فمن المحتمل أن تكون مرتبطة ببعضها البعض ، على الرغم من أن خوارزمية الانستقرام قد لا تفهمها.

إذا تفاعل المستخدم مع حسابات متعددة في تطبيق واحد ، فمن المرجح أن تكون مرتبطة من حيث الموضوع.

في المقابل ، هناك طريقة يرى فيها المستخدم ترتيبًا عشوائيًا لمحتوى حساب المستخدم في الذكاء الاصطناعي في الانستقرام. باستخدام نفس السلوك ، نحدد حسابات المستخدمين المتشابهة من حيث الموضوع.

لدى المستخدمين بشكل عام وظيفة مشابهة للوظيفة المذكورة أعلاه.

ينتقلون من حساب يركز على السفر ، على سبيل المثال ، إلى حساب مشابه ، وينطبق الشيء نفسه على مواضيع أخرى.

يتم التقاط جميع السلوكيات وتحليلها بواسطة الخوارزمية لإيجاد التشابه في قرارات المستخدم.

بطبيعة الحال ، فإن الأنشطة مثل تحديد خيار “مشاهدة عدد أقل من المنشورات مثل هذا” أو حظر حساب لها تأثير كبير على أداء الخوارزمية لكل مستخدم.

القدرة على حسابات الانستقرام

من الصعب جدًا تحديد وعرض عشرات الصور من مليارات الصور المنشورة و متابعين انستقرام حقيقيين عرب.

لتقليل التعقيد ، تقوم الخوارزمية بتقييد علامة التبويب “استكشاف” على حسابات وحسابات مستخدمين مماثلة أبدى فيها المستخدم إعجابه أو حفظه مؤخرًا.

تُعرف حسابات المستخدمين هذه بالحسابات الأولية. يبدو المعنى الدقيق لهذه الحسابات صحيحًا ، حيث تنمو وظائف الخوارزمية الأخرى منها.

تجعل كيفية عرض حسابات المستخدمين وموضوعاتهم في خوارزمية الذكاء الاصطناعي من السهل العثور على مئات حسابات المستخدمين.

تخيل لثانية أنك تحولت إلى عالم إيرل مدفوع بالكرمية. إذا كنت ترغب في العثور على مثال مشابه له ، فإن البحث عن كوميديا فوضوية للأقمشة سيكون عديم الفائدة.

حتى لو رميتها على الأرض ، فسيستغرق الأمر وقتًا طويلاً للعثور على التصميم الذي تريده. في المقابل ، إذا قمت بالفعل بترتيب الأقم

مثل حسابات انستقرام

شة حسب اللون ، فستجد القماش الأحمر بسرعة عالية.

تقوم خوارزمية التعلم الآلي بتنفيذ عملية مشابهة للمثال أعلاه للعثور على أمثلة مماثلة.

كل حساب مستخدم له موقع في مساحة افتراضية ، وكلما اقتربوا من بعضهم البعض في تلك المساحة ، كانت أكثر صلة بهم.

بناءً على التفسيرات المقدمة ، نعلم أنه تم تخفيض الحسابات و متابعين فيسبوك ذات التصنيف الصحيح من مليارات العناوين لمراجعتها إلى عدة مئات. نتيجة لذلك ، نجد صعوبة أقل في العثور على عناصر مماثلة.

بعد التصنيف ، يستخدم الانستقرام شبكة عصبية لأداء ثلاث خطوات للوصول إلى الصور النهائية:

يؤدي الإعجاب بحسابات المستخدمين المتشابهة

يمكن اعتبار الخطوة الأولى خطوة أبسط ومجموعة من الخطوتين التاليتين ، مما يقلل من 500 حساب مستخدم إلى 150 حسابًا.

قد يبدو هذا النهج غريبًا بعض الشيء ، ولكن لفهمه بشكل أفضل ، يمكنك تخيله بهذه الطريقة: لقد لاحظت الشبكة العصبية حدوث المرحلتين الثانية والثالثة عدة مرات ولديها رؤية جيدة لأدائها وعواقبها.

تخيل لثانية أنك تحولت إلى عالم إيرل مدفوع بالكرمية. يبدو التخمين دقيقًا بعض الشيء ، لكنه بالتأكيد لا يؤدي إلى نشر تقدير من إعجابات يوتيوب حقیقیین. في الواقع ، نحصل فقط على معلومات عامة وواضحة في الخطوة الأولى.

تتضمن المرحلة الثانية شبكة عصبية بسيطة نسبيًا من حيث المعالجة. تستخدم الشبكة إشارات أكثر بكثير من المرحلة السابقة.

في هذه المرحلة ، يلعب المستخدم الفردي دورًا ، بالإضافة إلى بيانات أعمق حول حسابات المستخدمين.

على سبيل المثال ، بناءً على تاريخ الإعجابات ، فأنت مهتم بموضوع السفر وفئة أكثر تفصيلاً ، مثل سفر العائلة.

تلعب المعلمات الأخرى ، مثل الشعبية الإجمالية للمنشور أو اختلافه الملحوظ عن الذكاء الاصطناعي في الانستقرام ، دورًا مهمًا في العرض. وتزيل المرحلة الثانية 100 عطاء أخرى ، ولم يتبق سوى 50 عطاء.

تتضمن المرحلة الثالثة شبكة عصبية ذات احتياجات معالجة أكثر وأكثر تعقيدًا. في هذه المرحلة ، تتم مراجعة العناصر الخمسين المتبقية وإزالة نصفها.

إن إلقاء نظرة فاحصة على المحتوى وفحص آلاف نقاط البيانات بدلاً من المئات يجعل من الممكن اتخاذ خيار أكثر دقة في الخطوة الثالثة.

إزالة المحتوى غير اللائق

نحتاج إلى التأكد من أن المحتوى المعروض في قسم الاستكشاف آمن وملائم للمجتمع العالمي الأوسع.

نحن نستخدم مجموعة متنوعة من الإشارات لفلترة المحتوى بطريقة نرى أنها غير مناسبة للاقتراح.

يوضح الوصف أعلاه وظيفة انستقرام لإزالة المحتوى غير المناسب من قسم الاستكشاف.