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Algoritmo De Facebook


Enviado por   •  27 de Junio de 2013  •  359 Palabras (2 Páginas)  •  233 Visitas

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El algoritmo de Facebook se llama EdgeRank; es una especie de filtro que se encarga de optimizar el muro de Noticias decidiendo qué historias son más relevantes para el usuario y así mostrándolas en el muro, también si éstas son o no consideradas titulares y en el orden en el cuál aparecen. La relevancia depende de la forma en que nuestros amigos han interactuado con esa información y nuestra historia con la persona que posteó la información.

El EdgeRank se basa en dos cosas:

Objetos: son las publicaciones, las cuales pueden contener imágenes, videos, textos y enlaces. Cada objeto recibe un ranking (EdgeRank) del cual depende si el objeto aparecerá como titular en el muro de noticias o si sólo en el Ticker (teletipo)

Edge: es toda acción que se hace en un objeto; como crear un objeto por sí mismo es un Edge, si recibe comentarios, un share, etiqueta o “me gusta” también son Edges. Cada Edge consta de tres componentes:

• Un coeficiente de afinidad entre el usuario que ve el objeto y el creador de este objeto; si interactúas mucho con la persona que postea en Facebook ese objeto, hay mayor probabilidad de que aparezca en tu feed de noticias.

• Cada tipo de edge recibe un peso. Un comentario tiene mayor peso que un Me Gusta.

• Y el factor tiempo; entre más viejo el edge, menos relevante se vuelve.

Las publicaciones siempre aparecerán primero en el Ticker (información instantánea) y sólo si ésta es relevante para el usuario, un tiempo después, aparecerá también en el muro Noticias. Para llegar a ser titular la historia tiene que ser muy relevante para el usuario, eso es en base al resultado del EdgeRank.

A su vez, el EdgeRank no es igual a popularidad, ya que si la publicación es popular en el sentido de tener muchos me gusta, shares y comentarios, no garantiza que sea titular o aparezca en el muro Noticias, por el contrario, tiene poco que ver. Lo que importa es que tenga afinidad con el creador del Edge, el peso del Edge y la antigüedad de éste. Se suman los resultados de los Edge y se obtiene el EdgeRank del objeto

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