Untitled

Sopl - Keşfet & Öneri (Clips) Algoritması

1. Veri Toplama
Keşfet sisteminin temelini, kullanıcılardan ve içeriklerden alınan veriler oluşturur. Bu veriler şunları içerebilir:
* Kullanıcı Verisi: Kullanıcıların profilleri, takip ettikleri hesaplar, beğendikleri gönderiler, yorumlar, paylaşımlar, izlediği videolar, etkileşimde bulundukları içerikler vb.
* İçerik Verisi: Video başlıkları, açıklamalar, etiketler (hashtag’ler), video uzunluğu, kullanılan müzikler, görsellerin analizinden elde edilen özellikler (görsel etiketleme, renk analizi, vb.).
* Kullanıcı Etkileşimleri: Beğeniler, yorumlar, paylaşımlar, videoların izlenme süresi, videoların yeniden izlenme oranı, içeriklerin kaydedilme oranları.

2. Kullanıcı Segmentasyonu
Kullanıcılar, ilgi alanlarına göre segmentlere ayrılır. Örneğin, kullanıcılar:
* Eğlence: Memler, komik videolar.
* Sanat ve Tasarım: Sanatçıların paylaşımları, illüstrasyonlar.
* Müzik: Müzik videoları, şarkılar, dans içerikleri.
* Spor: Antrenman videoları, sporcuların paylaşımları.
Bu segmentasyon, kullanıcının ilgisini çekebilecek içerikleri daha doğru bir şekilde önerir.

3. İçerik Özelliklerinin Analizi
Her bir video içeriği, algoritma tarafından çeşitli kriterlere göre analiz edilir. İçerik özellikleri, şunları kapsar:
* Görsel Tanıma ve Etiketleme: Görsel tanıma teknolojileri, videodaki nesneleri, sahneleri, renk paletlerini ve diğer görsel unsurları analiz eder. Örneğin, bir spor videosunda egzersiz hareketleri veya dans videosunda kullanılan koreografiler tanınabilir.
* Metin Analizi: Başlıklar, açıklamalar ve hashtag'ler üzerinden içerik analizi yapılır. Bu sayede içeriklerin konuları hakkında bilgi edinilir ve buna göre öneriler yapılır.
* Müzik ve Ses Analizi: İçeriklerde kullanılan müzikler veya ses efektleri, trend olan şarkılar ve popüler sesler üzerine analiz yapılır.

4. Kullanıcı Etkileşimlerinin Hesaplanması
Kullanıcının geçmiş etkileşimleri, algoritmanın öneri yaparken en önemli verilerinden biridir. Bu etkileşimler, şunları içerir:
* İzlenme Süresi: Bir videonun ne kadar süre izlendiği, kullanıcının ilgisini çekip çekmediğini gösterir. Uzun izlenme süresi, içeriğin ilgi çekici olduğunun bir işaretidir.
* Beğeni ve Yorumlar: Videoların beğenilme oranı ve yorumlanma sıklığı, içeriğin popülerliğini ve etkileşim düzeyini gösterir.
* Paylaşım ve Kaydetme: İçeriğin paylaşılma veya kaydedilme oranı, kullanıcının içeriğe ne kadar değer verdiğini gösterir.

5. İçerik Sıralama ve Öneri Mekanizması
Algoritma, kullanıcıya gösterilecek içerikleri sıralarken birkaç farklı faktörü dikkate alır:
* Kişiselleştirilmiş Öneriler: Kullanıcının daha önce etkileşimde bulunduğu içeriklere benzer yeni videolar önerilir. Örneğin, daha önce dans videolarına ilgi gösteren bir kullanıcıya, benzer dans videoları önerilir.
* Popülerlik: Popüler içerikler, geniş bir kitle tarafından beğenilen veya paylaşılan videolar, önerilen içerikler arasında öne çıkar.
* Zamanlama ve Trendlere Uyumluluk: Trend olan içerikler, o an popüler olan hashtag’ler veya müzikler ile uyumlu içerikler önerilir.
* Keşif Algoritması: Kullanıcıya yeni tür içerikler keşfetmesini sağlayacak bir öneri sunulur. Bu, kullanıcının daha önce etkileşimde bulunmadığı ancak potansiyel olarak ilgi gösterebileceği içerikleri içerir.

6. Ağırlıklar ve Parametreler
Algoritma, öneri yaparken belirli parametreler üzerinde ağırlıklandırmalar yapar:
* Kullanıcı İlgi Ağırlığı: Kullanıcının önceki etkileşimlerine dayalı olarak kişisel tercihler daha yüksek ağırlığa sahip olabilir.
* İçerik Popülerliği: Trend olan içerikler, popüler müzikler ve hashtag’lerle ilişkilendirilen içerikler daha yüksek önceliğe sahip olabilir.
* Çeşitlendirilmiş İçerik: Kullanıcının yalnızca belirli tür içeriklerle etkileşimde bulunmasına rağmen, farklı türlerde içerikler önerilerek keşif yapılması teşvik edilir.

7. Sürekli Öğrenme ve Geri Bildirim
Algoritma sürekli olarak kullanıcı etkileşimlerini izler ve öğrendikçe daha iyi önerilerde bulunur. Yapay zeka ve makine öğrenimi teknikleri kullanılarak, kullanıcı davranışları analiz edilir ve algoritma, her yeni etkileşimle daha da geliştirilir.
* Kullanıcı Davranışları: Kullanıcıların hangi tür içeriklere ilgi gösterdiği, hangi tür içeriklerden uzak durduğu sürekli olarak izlenir.
* Geri Bildirim Döngüsü: Algoritma, kullanıcıların geçmişteki tepkilerini ve davranışlarını kullanarak, hangi önerilerin daha başarılı olduğunu öğrenir ve gelecekteki önerileri bu doğrultuda şekillendirir.