RSS Stories by Pinterest Engineering on Medium
Подписаться
Релевантность модулей на домашней ленте
"Pinterest представил модули в ленте новостей, чтобы предоставить пользователям больше контекста и способов исследования тем. Модули разнообразны, с вариациями в пользовательском интерфейсе и содержании, основанными на факторах, таких как темы, доски и покупательские интересы. Существует два типа модулей: модули страницы и модули карусели. Чтобы оптимизировать опыт ленты новостей, была разработана платформа Module Relevance Platform для динамического смешивания модулей и Пинов.Платформа включает в себя несколько компонентов, таких как усталость модулей, ранжирование модулей и смешивание модулей. Усталость модулей изначально использовалась для скрытия модулей, которые пользователи видели несколько раз без взаимодействия с ними. Однако этот подход имел ограничения, включая неинформирование о том, как или где показать модуль в ленте новостей, и не реагирование в режиме реального времени.Чтобы устранить эти ограничения, была разработана модель ранжирования модулей для ранжирования модулей друг относительно друга. Модель использует полный набор функций модулей и пользователей, включая агрегированные функции, вложения заголовков модулей и функции взаимодействия пользователей. Модель обучается на данных взаимодействия пользователей и оптимизируется для действий модулей, таких как нажатия, клики и сохранения.Смешивание модулей решает, как динамически смешивать модули и Пины вместе, чтобы сгенерировать ленту новостей. Первоначальный подход размещал модули в статических фиксированных слотах, но он был заменен на подход "пропустить слот", который динамически смешивает Пины и модули на основе предсказанного взаимодействия. Подход использует функцию сравнения для определения того, должен ли модуль заменить Пин на основе их предсказанных баллов взаимодействия.Платформа Module Relevance Platform была запущена в производстве, и были разработаны метрики мониторинга в режиме реального времени для отслеживания ее здоровья. Будущие планы включают итерацию компонентов для дальнейшего улучшения релевантности с использованием ранжирования на основе величины и смешивания, а также смешивания на основе перемещения Пинов."