「Pinterestのフィードレコメンデーションは、アイテムの選択と表示にカスケードシステムを使用しています。最終段階では、エンゲージメント、新しいユースケースの採用、ビジネス目標のバランスを取る多目的最適化に焦点を当てています。チームは、アルゴリズムとインフラストラクチャのアップグレードを通じて、この段階を時間をかけて改善しました。当初は、フィードの多様化のために決定点過程（DPP）アルゴリズムを使用し、ユーザーエンゲージメントの大幅な改善を示しました。その後、計算複雑性が低く柔軟性のあるスライディングスペクトル分解（SSD）を実装しました。SSDにより、品質目標を組み込むことが可能になり、特に注意が必要なコンテンツに対して「ソフトスペーシング」ペナルティを導入しました。このフレームワークは、制限的なフィルタリングを回避し、より良いユーザーエクスペリエンスを生み出します。システムインフラストラクチャは進化し、ロジックをモデルサーバーに移行することで、実験が容易になりました。多様性シグナルも改善され、より優れたピン類似性計算のために、視覚、テキスト、グラフの埋め込みが組み込まれています。コンテンツ品質シグナルを導入し、リアルタイムでの改善のために視覚的埋め込みをアップグレードしました。その後、セマンティックIDを追加して、より効果的な多様性制御のためにセマンティックな重複を管理しました。」