TG Data Set

故事的排名因素与 IG Feed 的排名因素非常相似。故事使用参与信号，例如：

查看历史记录：经常查看帐户的故事会导致其优先级。
参与度历史记录：喜欢或回复故事是影响故事排名的参与度指标。
亲密程度：算法会考虑您与故事创作者的关系，包括相互关注、共享位置和 DM 互动。
探索
探索简化了新帖子的发现，无需主动搜索。这是它在 Instagram 上的样子：

并排放置的三个不同 Instagram Explore 提要的屏幕截图。
该网格包含来自您不关注但 Instagram 认为您 奥地利 WhatsApp 列表 可能会喜欢的帐户的内容推荐。 Instagram 考虑的信号包括：

用户过去的互动：内容根据以前与帖子的互动进行排名。
帖子受欢迎程度：点赞、评论、分享和保存的数量会影响可见度。
用户的探索活动：用户在“探索”页面上的交互历史记录，包括喜欢的帖子和类似内容。
账户信息：过去几周与账户互动的频率。
Instagram 卷轴
卷轴旨在让用户从他们不关注的帐户中探索新内容，类似于探索。 Reels 内容的关键信号包括：

用户活动：最近与 Reels 的互动，例如点赞、保存、分享、评论和参与。
交互历史记录：您与帐户的交互历史记录，即使您不关注它们。
相关性：内容的相关性由喜欢、保存和评论等流行信号决定。
帐户信息：帐户的受欢迎程度（包括关注者数量和参与度）为内容推荐提供信息。
抖音算法
TikTok 的算法是一个推荐系统，旨在考虑以下信号为每个用户策划 For You Feed：