社交媒体已成为沟通和娱乐的主要平台，需要不断寻求创新方式来保持用户的参与度和娱乐性。Instagram 是领先的社交媒体平台之一，有一个名为 Instagram Reels 的关键功能，这是一种短视频.

有选择地从科技公司的工程博客中挑选了博客文章：[Meta]扩展 Instagram Explore 推荐系统 讲述了一个关于使用先进机器学习模型（如两塔神经网络）使 Instagram 推荐更具可扩展.

您已经在 Twitter 上看到一些人具有某种影响力，他们的推文以近乎神奇的效率获得点赞、转发和回复。但是你有没有想过这种影响力是什么？今天，我们将深入 Tweepcred 的神秘世界，这是计算用户在.

Netflix 撰写了一篇激动人心的博客，讲述了在生产环境中操作推荐引擎的最佳实践。运营一个大规模的推荐系统是一项复杂的工作：它需要高可用性和吞吐量，涉及许多服务和团队，推荐系统的环境每秒都在变化。例.

大规模构建在生产中部署的推荐系统 ，并在用户等待页面加载时在几百毫秒内提供实时请求。要构建这样的系统，工程师必须做出跨越多个移动层的决策，例如： 高级范式（如协同过滤、基于内容的推荐、向量搜索、基于模.

Metarank（或 METAdata RANKer）可以轻松个性化任何列表：推荐、文章和搜索结果。开发人员进行一次重新排名 API 调用，Metarank 负责 ML 功能更新、模型训练和提高点击率.

看了南方周末（www.infzm）网站，发现该网站有一个相似性阅读功能，即阅读当前文章到末尾，右下方会弹框提示一篇相似性度比较高的文章来推荐用户阅读，这个功能感觉很实用，如果自己要实现这样的功能，有什.