Reddit のパーソナライゼーション モデル: 詳細

前回の投稿では、X または Twitter のパーソナライゼーション モデルがどのように機能するかについて説明しました。この投稿では、パーソナライゼーション モデルについて一貫した理解を深められるように、Reddit のパーソナライゼーション モデルと X のパーソナライゼーション モデルを並べてみます。

In the previous post, we discussed how X or Twitter’s Personalization Model works. This post will attempt to juxtapose Reddit’s personalization model against X’s so that we develop a coherent understanding of personalization models.

前回の投稿では、X または Twitter のパーソナライゼーション モデルがどのように機能するかについて説明しました。この投稿では、パーソナライゼーション モデルについて一貫した理解を深められるように、Reddit のパーソナライゼーション モデルと X のパーソナライゼーション モデルを並べてみます。

How X & Reddit are similar: X and Reddit both thrive on user-generated, community-driven content and engagement algorithms, enabling real-time discussions and content virality. In fact, Reddit is the only other social network that Apple’s App Store also classifies as a news product.

X と Reddit の類似点: X と Reddit は両方とも、ユーザー生成のコミュニティ主導型のコンテンツとエンゲージメント アルゴリズムを基盤として成長し、リアルタイムのディスカッションとコンテンツのバイラリティを可能にします。実際、Apple の App Store がニュース製品として分類している他のソーシャル ネットワークは Reddit だけです。

How X & Reddit are different: Reddit is a network of 100k subreddits centered on shared interests, while X emphasizes individual user accounts providing brief, real-time updates.

X と Reddit の違い: Reddit は共通の興味を中心とした 100,000 のサブレディットのネットワークですが、X は個々のユーザー アカウントに重点を置き、簡単なリアルタイム更新を提供します。

Historically, personalization on Reddit:

歴史的に、Reddit でのパーソナライゼーションは次のとおりです。

In July 2021, Reddit introduced a personalized feed: Instead of recommending subreddits, they started recommending posts directly in the user’s feed.

2021 年 7 月、Reddit はパーソナライズされたフィードを導入しました。サブレディットを推奨する代わりに、ユーザーのフィード内の投稿を直接推奨し始めました。

With this context out of the way, let’s get into how they’ve built it by placing Reddit’s model in the six stages that we introduced in the previous blog — Twitter’s Personalization Model:

この文脈はさておき、前回のブログで紹介した 6 つの段階に Reddit のモデルを配置して、Twitter のパーソナライゼーション モデルをどのように構築したかを見てみましょう。

1. Selection from the Corpus

1. コーパスからの選択

The system starts with all Reddit submissions from the past 24 hours.

このシステムは、過去 24 時間のすべての Reddit の投稿から始まります。

2. Candidate Generation

2. 候補の生成

It then uses machine learning to identify posts from subreddits you’ve joined, subreddits similar to those you’ve joined, or subreddits you’ve visited recently. For diversity, it also recommends posts from subreddits that are popular or geographically popular.

次に、機械学習を使用して、あなたが参加しているサブレディット、あなたが参加しているサブレディットに似たサブレディット、または最近アクセスしたサブレディットからの投稿を識別します。多様性を保つために、人気のある、または地理的に人気のあるサブレディットからの投稿も推奨します。

3. Filtering

3. フィルタリング

They remove posts that are:

次のような投稿は削除されます。

4. Scoring

4. 採点

A ML model assigns a weighted-score to each of the remaining posts by probability of click (CTR), propensity of joining (or leaving) the subreddit, propensity of commenting or upvoting/downvoting the post and watch probability if the post has a video.

ML モデルは、クリックの確率 (CTR)、サブレディットへの参加 (または離脱) の傾向、投稿へのコメントまたは賛成票/反対票の傾向、および投稿に動画がある場合の視聴確率に基づいて、残りの投稿のそれぞれに加重スコアを割り当てます。 。

Below are some interesting quotes from Reddit blogs:

以下は Reddit ブログからの興味深い引用です。

Multi-task models have become particularly important at Reddit. Users engage with content in many ways, with many content types, and their engagement tells us what content and communities they value.

Reddit ではマルチタスク モデルが特に重要になっています。ユーザーはさまざまな方法で、さまざまなコンテンツ タイプでコンテンツに関与しており、その関与によって、ユーザーがどのようなコンテンツやコミュニティを重視しているかがわかります。

This type of training also implicitly captures negative feedback – content the user chose not to engage with, downvotes, or communities they unsubscribe from.

このタイプのトレーニングでは、ユーザーが関与しないことを選択したコンテンツ、反対票、購読を解除したコミュニティなどの否定的なフィードバックも暗黙的にキャプチャされます。

These probabilities can be used to estimate long term measures such as retention.

これらの確率を使用して、保持などの長期的な尺度を推定できます。

5. Re-ranking

5.再ランキング

At this point, Reddit doesn’t blindly always put the posts with the highest score at the top. Instead, they use sampling to inject:

現時点では、Reddit は盲目的に最高スコアの投稿を常に先頭に置くわけではありません。代わりに、サンプリングを使用して以下を注入します。

The feed is curated to avoid showing too many similar posts in a row. Even if several posts have high scores, they might be spaced apart to enhance variety. Posts from different subreddits, topics, and formats (e.g., text, video, link) are interspersed to keep the feed engaging.

フィードは、類似した投稿が連続して表示されすぎないように厳選されています。複数の投稿のスコアが高い場合でも、多様性を高めるために間隔をあけて投稿する場合があります。フィードの魅力を維持するために、さまざまなサブレディット、トピック、形式 (テキスト、ビデオ、リンクなど) からの投稿が散在しています。

Conclusion

結論

I will continue reviewing additional product literature on personalization models employed across various media products, but it is likely that the six stages mentioned above will remain applicable.

私は引き続き、さまざまなメディア製品で採用されているパーソナライゼーション モデルに関する追加の製品文献をレビューしていきますが、上記の 6 つの段階は今後も適用される可能性があります。

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