Yakread 개인 맞춤형 추천 알고리즘 개선
2025-04-12
Yakread는 사용자 구독과 북마크된 기사를 단일 개인 맞춤형 피드로 통합하는 핵심 추천 알고리즘을 다시 작성했습니다. 알고리즘은 먼저 북마크된 기사를 상호 작용(건너뛰기 및 북마크 시간)으로 정렬하고, 단조로움을 피하기 위해 약간의 무작위성을 적용하고, 웹사이트별 추천 수를 제한합니다. 구독의 경우 각 소스에 대한 사용자의 최근 10회 상호 작용(조회, 건너뛰기, 좋아요/싫어요 버튼)을 기반으로 "친밀도 점수"를 계산합니다. 고정된 구독은 우선 순위가 높습니다. 마지막으로, 이전 건너뛰기 기록을 기반으로 가중치가 부여된 무작위 선택을 사용하여 구독 항목과 북마크 항목을 번갈아 배치하여 다양성과 사용자의 선호도를 균형 있게 유지합니다.
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