സോഷ്യല് മീഡിയ അല്ഗോരിതം
പുതിയ അറിവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അല്ഗോരിതം വഴി ഒരാള്ക്ക് ലഭിക്കുന്ന വിവരങ്ങള് ജോലികളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതോടൊപ്പം ലക്ഷക്കണക്കിനു ഡാറ്റകളില് നിന്നും നമുക്കാവശ്യമുള്ള വിവരങ്ങള് എളുപ്പത്തില് ലഭ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഇന്റര്നെറ്റില് എന്തെങ്കിലും വിവരങ്ങള് തിരയുന്ന സമയത്ത് ചില സൈറ്റുകള് ആദ്യം തന്നെ വരാറില്ലേ? ഒരുപക്ഷെ നമ്മുടെ തന്നെ ഒരു സൈറ്റ്...
ഇന്റര്നെറ്റില് എന്തെങ്കിലും വിവരങ്ങള് തിരയുന്ന സമയത്ത് ചില സൈറ്റുകള് ആദ്യം തന്നെ വരാറില്ലേ? ഒരുപക്ഷെ നമ്മുടെ തന്നെ ഒരു സൈറ്റ് എത്ര നോക്കിയാലും കിട്ടാറുമില്ല. എങ്ങനെയാണ് ഇത്തരത്തില് ചില സൈറ്റുകള്ക്ക് മുന്ഗണന ലഭിക്കുന്നത്? പ്രസിദ്ധീകരണ സമയത്തിന് പകരം വിവരങ്ങളുടെ പ്രസക്തി അടിസ്ഥാനമാക്കി പോസ്റ്റുകള് അടുക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതിക മാര്ഗമായി സോഷ്യല് മീഡിയ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലെ അല്ഗോരിതങ്ങളെ നിര്വചിക്കാം.
ആവശ്യമുള്ള വിവരങ്ങൾ
ഒരു ഉപഭോക്താവിനാവശ്യമുള്ള വിവരങ്ങള് മനസ്സിലാക്കിയാണ് ഇവിടെ ക്രോഡീകരിക്കപ്പെടുന്നത്. ഏത് ഉള്ളടക്കമാണ് ആദ്യം കാണേണ്ടതെന്ന് അല്ഗോരിതം വഴി വിലയിരുത്തി മുന്ഗണന നല്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ ഇന്സ്റ്റാഗ്രാം ഫീഡിലൂടെ സ്ക്രോള് ചെയ്യുമ്പോള് നിങ്ങള്ക്ക് ശുപാര്ശ ചെയ്യുന്ന പോസ്റ്റുകള് അല്ലെങ്കില് ഡാഷ്ബോര്ഡില് ആദ്യം ദൃശ്യമാകുന്നത് നിങ്ങളുടെ സുഹൃത്തുക്കളുടെ സ്റ്റോറികള് ആയിരിക്കും. ഇത് അല്ഗോരിതം അനുസരിച്ചാണ് നിര്ണ്ണയിക്കപ്പെടുന്നത്.
മെഷീൻ ലേണിംഗ്
മെഷീന് ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ചാണ് അല്ഗോരിതങ്ങള് എഴുതുന്നത്. മെഷീന് ലേണിംഗ് എന്നാല് മനുഷ്യരുടെ ഇന്റര്നെറ്റിലെ പ്രവര്ത്തനങ്ങളെ വിവിധ തലങ്ങളില് വിലയിരുത്തി ജോലികള് എങ്ങനെ നിര്വഹിക്കണമെന്ന് അല്ഗോരിതങ്ങള് 'പഠിക്കുന്നു' എന്നാണ്. ഇതിനനുസരിച്ച് മികച്ച ശുപാര്ശകളിലൂടെ ആവശ്യമുള്ള ഉള്ളടക്കം നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നു. ഉള്ളടക്കം കണ്ടെത്താന് ലൈക്കുകളും കമന്റുകളും പോലെയുള്ള വിവരങ്ങളും വിലയിരുത്തുന്നു. ഇങ്ങനെ മനുഷ്യര്ക്ക് മടുപ്പിക്കുന്ന നിരവധി ജോലികള് അല്ഗോരിതങ്ങള് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ഓരോ മാര്ക്കറ്റുകള്ക്കനുസൃതമായി ഉള്ളടക്കങ്ങള് കാണിക്കുന്ന രീതിയില് അല്ഗോരിതങ്ങള് വിവരങ്ങള് റാങ്ക് ചെയ്യുകയും ഫില്ട്ടര് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഉള്ളടക്കം പ്രധാനം
വ്യത്യസ്ത വശങ്ങള് കണക്കിലെടുത്താണ് അല്ഗോരിതങ്ങള് രൂപകല്പ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. ഉള്ളടക്കത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് സാധാരണയായി കാണുന്നത്. ഇത്തരത്തിലുള്ള അല്ഗോരിതം ഡിസൈന് ഉപയോക്താവിന്റെ അഭിരുചിക്കനുസരിച്ച്, അവരുടെ പ്രൊഫൈലിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഉപയോക്താവ് ഇഷ്ടപ്പെടുമെന്ന് സിസ്റ്റം ഊഹിക്കുന്ന പ്രത്യേക പോസ്റ്റുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്താന്
ശ്രമിക്കുന്നു. ഉപഭോക്താക്കള് ഒരു നിര്ദ്ദിഷ്ട ടാഗിലോ വിഭാഗത്തിലോ താല്പ്പര്യം പ്രകടിപ്പിച്ചുകഴിഞ്ഞാല്, അതേ വിഭാഗത്തിലുള്ള മറ്റ് കണ്ടെന്റുകളിലേക്ക് അവരെ എത്തിക്കുന്നു. അല്ഗോരിതങ്ങള്ക്ക് സഹകരിച്ച് പ്രവര്ത്തിക്കാന് കഴിയും. സമാന താല്പ്പര്യങ്ങള് പങ്കിടുന്നതായി തോന്നുന്നവരുമായി പരസ്പരം പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നത് കൊളാബറേറ്റിങ്ങ് ഫില്ട്ടററിംഗ് വഴിയാണ്.
സമാനമായ പ്രൊഫൈലുള്ള ആളുകളെ ഒരു നിര്ദ്ദിഷ്ട സോഴ്സിലെത്താന് തിരഞ്ഞ വസ്തുതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, വ്യക്തി കാണാന് ആഗ്രഹിച്ചേക്കാവുന്ന പോസ്റ്റുകളിലേക്കോ വീഡിയോകളിലേക്കോ അല്ഗോരിതം കൊണ്ടുപോകുന്നു. ഒരാളുടെ കൃത്യമായ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സ്ഥാനം പോലുള്ള വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയെ വേര്തിരിച്ചറിയാന് കഴിയും എന്നതു കൊണ്ടും അല്ഗോരിതങ്ങള്ക്ക് സന്ദര്ഭോചിതമായ പ്രവര്ത്തിക്കാന് കഴിയുന്നു.
മെഷീന് ലേണിംഗ് ആണ് ഇവിടെ മനുഷ്യരുടെ പ്രവൃത്തികള് അനുകരിക്കാന് കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ സഹായിക്കുന്നത്. പുതിയ അറിവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അല്ഗോരിതം വഴി ഒരാള്ക്ക് ലഭിക്കുന്ന വിവരങ്ങള് ജോലികളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതോടൊപ്പം ലക്ഷക്കണക്കിനു ഡാറ്റകളില് നിന്നും നമുക്കാവശ്യമുള്ള വിവരങ്ങള് എളുപ്പത്തില് ലഭ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
നിങ്ങള് ആമസോണിലോ, ഫ്ളിപ്പ്കാര്ട്ടിലോ പോയി ഒരു ഡ്രസ്സ് നോക്കി, പിന്നീട് ഫെയ്സ്ബുക്കില് അതേ ഡ്രസ്സില് സൈറ്റിന്റെ പരസ്യം കണ്ടാല് എനി സംശയിക്കണ്ട. നിങ്ങള്ക്ക് വേണ്ടി സോഷ്യല് മീഡിയ അല്ഗോരിതം പണി തുടങ്ങിയെന്നര്ത്ഥം.