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据官方数据，超过一半的用户每月都会通过Instagram Explore来搜索视频、图片、直播和各种文章。那么，如何从亿级规模的实时推荐数据中选出最适合某个用户的媒体内容呢？针对这样的挑战，Instagram利用机器学习做了这样的思考与操作，雷锋网AI开发者将其编译如下。
According to official data, more than half of users use instagram explore to search for videos, pictures, live broadcasts and various articles every month. So, how to select the most suitable media content for a user from the 100 million scale real-time recommendation data? In response to such challenges, instagram uses machine learning to do such thinking and operation. Lei Feng AI developer compiles it as follows.
人们在Instagram上公开分享数以十亿计的高质量媒体内容，这些内容都属于Explore上的合格内容。对于Explore中的众多感兴趣的社区来说，保持一个清晰且不断发展的目录样式分类也是一个挑战。因为社区的主题很多，从阿拉伯书法到模型训练再到slime的都有，所以基于内容的模型很难理解如此多样的兴趣社区。
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