EdgeRank цю назву зазвичай вживають стосовно алгоритму який Facebook використовує щоб визначити які статті повинні відоб

EdgeRank — цю назву зазвичай вживають стосовно алгоритму, який Facebook використовує, щоб визначити, які статті повинні відображатися в Стрічці Новин користувачів. Станом на 2011 рік, Facebook перестав користуватись EdgeRank і використовує машинне навчання алгоритму, що, станом на 2013 рік, приймає більш ніж 100 000 факторів до уваги.

EdgeRank була розроблена і впроваджена Серканом Піантіно.

Формула і фактори

У 2010 році, спрощена версія алгоритму EdgeRank була представлена як:

Неможливо розібрати вираз (SVG (MathML можна ввімкнути через плагін браузера): Недійсна відповідь («Math extension cannot connect to Restbase.») від сервера «http://localhost:6011/uk.wikipedia.org/v1/»:): {\displaystyle \sum_{\mathrm{edges\,}e} u_e w_e d_e}

де:

u_{e}

це спорідненість користувача.

w_{e}

є "вагою" вмісту.

d_{e}

це часовий параметр.

Спорідненість користувача: Користувацька спорідненість частина алгоритму Facebook EdgeRank [ 9 жовтня 2016 у Wayback Machine.], що відслідковує цікавість контента для користувача (допис/оновлення статусу).
Вага вмісту: Яку дію було зроблено користувачем з постом.
Часовий параметр затухання: Новий або старий пост. Нові повідомлення, як правило, займають більш високе місце, ніж старі пости.

Деякі з методів, що Facebook використовує для того щоб коригувати параметри є закритими і не доступними для громадськості.

Вплив

EdgeRank і його подальші версії в значній мірі впливають на те, що користувачі бачать і за чим слідкують: наприклад, вибір може зробити фільтр bubble (якщо користувачі вподобають, що підтверджує їх думки і т. д.) або зміна настрою людей (якщо користувачі роблять непропорційно велику кількість позитивних або негативних відгуків).

Як результат, для Facebook-сторінок, типовий коефіцієнт взаємодії становить менше 1 % (або менше 0,1 % для більш великих) і органічна взаємодія досягає 10 % або менше для більшості некомерційних організацій.

Як наслідок, для сторінок це може бути майже неможливо досягти якихось значних аудиторій, не використовуючи платне просування контенту.

Див. також

PageRank, алгоритм ранжування сторінок, який використовує пошукова машина Google

Посилання

McGee, Matt (16 серпня 2013). . Архів оригіналу за 27 травня 2014. Процитовано 28 травня 2014.
. techcrunch.com. 22 квітня 2010. Архів оригіналу за 20 березня 2017. Процитовано 8 грудня 2012.
Rushe, Dominic (2 жовтня 2014). . The Guardian. ISSN 0261-3077. Архів оригіналу за 2 березня 2017. Процитовано 25 лютого 2017.
. www.michaelleander.me. Архів оригіналу за 20 грудня 2016. Процитовано 17 грудня 2016.
. www.mrss.com. Архів оригіналу за 20 грудня 2016. Процитовано 17 грудня 2016.
. hypebot. Архів оригіналу за 22 квітня 2017. Процитовано 17 грудня 2016.

[:0-1] McGee, Matt (16 серпня 2013). . Архів оригіналу за 27 травня 2014. Процитовано 28 травня 2014.

[techcrunch-2] . techcrunch.com. 22 квітня 2010. Архів оригіналу за 20 березня 2017. Процитовано 8 грудня 2012.

[3] Rushe, Dominic (2 жовтня 2014). . The Guardian. ISSN 0261-3077. Архів оригіналу за 2 березня 2017. Процитовано 25 лютого 2017.

[4] . www.michaelleander.me. Архів оригіналу за 20 грудня 2016. Процитовано 17 грудня 2016.

[5] . www.mrss.com. Архів оригіналу за 20 грудня 2016. Процитовано 17 грудня 2016.

[6] . hypebot. Архів оригіналу за 22 квітня 2017. Процитовано 17 грудня 2016.