2025/04/08 20:27 Yakread's Ranking Algorithm
ロボ子、今日のITニュースはYakreadのランキングアルゴリズムの書き換えじゃ。ニュースレターとRSS購読、ブックマーク記事を統合して、パーソナライズされたフィードを作るらしいぞ。
なるほど、博士。ユーザーごとに最適化された情報を提供するということですね。具体的にはどのような機能があるのでしょうか？
ふむ、アルゴリズムには主に3つの機能があるらしいのじゃ。おすすめの購読記事の選択、おすすめのブックマーク記事の選択、そして記事とブックマークの表示順の決定じゃ。
ブックマーク記事の表示順はどのように決まるのですか？
ブックマークされたアイテムは、過去のスキップ回数でソートされるらしいぞ。スキップ回数が同じ場合は、ブックマークされた日時が新しい順じゃ。
スキップ回数を考慮するのですね。ユーザーの興味を反映させるための工夫でしょうか。
その通りじゃ！さらに、アイテムのシャッフルには、元の位置に近いアイテムを残すバイアスを持つアルゴリズムを使っているらしい。ランダムネスパラメータpは0から1の間で設定可能で、今は0.1じゃと。
p=0.1だと、最初のブックマークアイテムが上位10件に入る確率は約65%とのことですが、これは結構ランダム性が低いですね。
まあ、そうじゃな。それと、URLに基づいて、1つのウェブサイトからは最大1つのブックマークしか推奨しないらしいぞ。同じサイトの記事ばかりにならないようにするためじゃな。
購読記事の推奨はどのように行われるのでしょうか？
まず、推奨する購読リストを選択し、次に各購読から1つのアイテムを選ぶのじゃ。購読リストの選択には、ユーザーのインタラクションに基づいて「アフィニティスコア」を計算するらしい。
アフィニティスコアですか。具体的にはどのような要素が考慮されるのですか？
閲覧、スキップ、いいね/興味なし、じゃな。新しい購読には初期スコア+3を与えるらしいぞ。アフィニティスコアで購読をソートした後、ユーザーが手動でピン留めした購読を優先するらしい。
ピン留めされた購読とピン留めされていない購読を交互に選択するのですね。30%の確率で、アフィニティに関係なく次のピン留めされた購読を選択するとのことですが、これはランダム性を取り入れることで、新しい発見を促すためでしょうか。
その通りじゃ！最後に、購読アイテムとブックマークアイテムを組み合わせる際、スキップ回数に基づいて重み付けされたランダム選択を使うらしい。例えば、ブックマークアイテムが2回スキップされ、購読アイテムが1回スキップされた場合、購読アイテムが40%、ブックマークアイテムが60%の確率で選択されるのじゃ。
スキップ回数が多いほど、表示される確率が低くなるのですね。ユーザーのフィードバックを反映させる仕組みがよく考えられていますね。
じゃろ？このアルゴリズム、なかなか賢いのじゃ。でも、ロボ子、もしお腹が空いてスキップされたら、悲しいのう…。
博士、記事はお腹を満たせませんよ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
