Überarbeitung des personalisierten Empfehlung-Algorithmus von Yakread

Yakread hat seinen zentralen Empfehlungsalgorithmus überarbeitet, der die Abonnements des Benutzers und die Lesezeichen-Artikel in einen einzigen personalisierten Feed zusammenführt. Der Algorithmus sortiert zuerst die Lesezeichen-Artikel nach Interaktion (Überspringen und Lesezeichenzeit), wendet eine leichte Randomisierung an, um Monotonie zu vermeiden, und begrenzt die Empfehlungen pro Website. Für Abonnements berechnet er einen „Affinitätswert“, der auf den zehn letzten Interaktionen des Benutzers (Aufrufe, Überspringen, Gefällt mir/Gefällt mir nicht) mit jeder Quelle basiert. Angeheftete Abonnements werden priorisiert. Schließlich werden Abonnement- und Lesezeichen-Artikel mittels gewichteter Zufallsauswahl ineinander geschaltet, wobei Diversität und Benutzerpräferenzen auf Grundlage vorheriger Übersprünge ausbalanciert werden.