Yakreadのパーソナライズされたレコメンドアルゴリズムの改良

Yakreadは、ユーザーの購読とブックマークされた記事を単一のパーソナライズされたフィードに統合するコアレコメンドアルゴリズムを書き直しました。アルゴリズムはまず、ブックマークされた記事をインタラクション（スキップとブックマーク時間）でソートし、単調さを避けるためにわずかなランダム化を適用し、ウェブサイトごとの推奨数を制限します。購読については、各ソースに対するユーザーの最新の10回のインタラクション（閲覧、スキップ、いいね/嫌いのボタン）に基づいて「親和性スコア」を計算します。ピン留めされた購読は優先されます。最後に、スキップ履歴に基づいて、重み付けされたランダム選択を使用して、購読アイテムとブックマークアイテムを交互に配置し、多様性とユーザーの好みをバランスさせます。