防火墙-机器学习和兴趣跟踪创建邮件排序算法

Question

我的一个应用程序包括用户生成的帖子和类似于Instagram的功能。当用户打开应用程序时，他们会看到一个按日期排序的帖子提要。当只有一个人使用该应用程序，但随着用户基础变得更加多样化，并不是每个人都对相同的帖子感兴趣时，这是可行的。这就是为什么像TikTok和Instagram这样的应用程序有算法来决定向用户展示哪些帖子。我该从哪里开始呢？我知道每个帖子上都需要标签来说明他们是关于什么的(我认为这是我可以使用机器学习的地方)，然后每个用户的信息需要包括他们的兴趣(我不知道他们喜欢或不喜欢的帖子可以用什么来改变这一点)。有没有一个简单的预先建立的方法来做这个或任何例子？这似乎是一个相当大的秘密，大多数大型科技公司理解和使用。

Answer 1

你可以使用谷歌的“云视觉Api(用于图片)：https://cloud.google.com/vision"”和“视频智能应用程序”(用于视频)：https://cloud.google.com/video-intelligence/docs"。视频智能Api也可以处理来自字节流的图像。构建一个用这些api分析发布媒体的firebase函数。从这里开始构建其余的逻辑。想办法从岗位上发现他们的兴趣，保存他们的兴趣。