За построение ленты новостей и обработку ресурсов отвечает
машинное обучение — это методы, которые применяют к компьютерам, чтобы они приобретали собственный опыт, как люди. А
ресурсы — это весь контент, который есть на платформе.
Сначала Facebook проводит инвентаризацию — оценивает каждую доступную для подписчика публикацию в соответствии с сигналами ранжирования. Неинтересный контент, с которым вряд ли пользователь будет взаимодействовать (лайкать, комментировать, делать репосты), опускает вниз ленты — за основу берется его прошлый опыт. Затем многозадачная нейронная сеть оценивает отобранные публикации и прогнозирует, на какую из них, скорее всего, отреагирует пользователь. Например, Василий Степанович, с вероятностью 20% посмотрит видео о рыбалке, но с вероятностью 95% лайкнет фотографию друга. Таким образом Facebook находит золотую середину — из многочисленных факторов формирует ленту новостей.