EdgeRank 算法 – Facebook News Feed 背后的算法

简介

EdgeRank 是 Facebook 的新闻推送算法，它用于确定 Facebook 用户的个人主页或新闻源中显示哪些内容，以及以什么顺序显示。通过 EdgeRank 算法，Facebook 可以根据用户的兴趣和参与度，为每个用户自定义生成个性化的内容流。

EdgeRank 算法的基本原理

EdgeRank 算法是由三个主要元素组成的：Affinity Score、Weight、以及 Time Decay。这些元素用于计算每个边缘（Edge）的重要性，并决定是否将其显示在用户的新闻源中。

1. Affinity Score（关联度）：表示用户与内容创建者之间的互动程度。包括用户经常互动的朋友、页面和群组。互动的形式可以是评论、点赞等。

2. Weight（权重）：表示不同类型的边缘的重要性。例如，照片和视频的权重可能高于文字帖子。

3. Time Decay（时间衰减）：表示边缘的新鲜度。较新的边缘将比较旧的边缘具有更高的权重。

EdgeRank 算法的具体计算步骤

根据上述元素，EdgeRank 算法可以通过以下步骤计算每个边缘的重要性：

1. 收集用户的所有边缘，例如朋友的帖子、页面的帖子、群组的帖子等。

2. 计算每个边缘的 Affinity Score，根据用户与内容创建者的互动情况，例如评论、点赞等。

3. 根据边缘类型的权重分配相应的权值。

4. 根据边缘的时间戳计算 Time Decay，使新鲜度更高的边缘具有更高的权重。

5. 根据以上计算，为每个边缘生成一个 EdgeRank 分数。

6. 按照 EdgeRank 分数对边缘进行排序，显示在用户的新闻源中。

如何优化内容在新闻源中的展示

针对程序员来说，优化内容在 Facebook 新闻源中的展示可以考虑以下几点：

1. 创建引人注目的内容：创作有趣、有价值、与用户兴趣相关的内容，以提高用户的互动程度。

2. 与用户互动：积极回复用户的评论和问题，与用户建立更紧密的社交联系。

3. 调整发布时间：在用户活跃的时间段发布内容，以增加内容的新鲜度。

4. 利用多媒体：照片和视频等多媒体内容可以提高边缘的权重，增加在新闻源中的展示机会。

5. 避免滥用链接：减少过多的链接帖子，以免影响内容的展示。

以上是 EdgeRank 算法和如何优化内容在新闻源中展示的一些基本介绍。希望对你有所帮助！

参考资料：

• https://en.wikipedia.org/wiki/EdgeRank
• https://newsroom.fb.com/news/2011/09/edges-and-rankings/