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Les algorithmes de Facebook - seocampus 2015
Le document présente les algorithmes utilisés par Facebook pour personnaliser les contenus sur la plateforme, notamment à travers le fil d'actualités et la recherche dans le graphe social. Il décrit l'évolution de l'EdgeRank à un système basé sur plus de 100 000 critères et l'utilisation de Facebook Graph Search pour affiner les résultats de recherche. Enfin, il aborde l'efficacité de la publicité personnalisée et les méthodes de ciblage employées pour maximiser son impact.
Les algorithmes de Facebook - seocampus 2015
- 1. Sylvain Peyronnet LES ALGORITHMESUTILISÉS PAR .
- 2. SYLVAIN PEYRONNET Co-fondateur et responsabledes ix-labs Professeur des Universités (on leave) Co-fondateur nalrem médias @speyronnet http://www.peyronnet.eu http://live.ix-labs.org sylvain@ix-labs.org
- 3. ALGORITHMES ET FACEBOOK Enquelques années, Facebook est devenu l’un des acteurs majeurs en algorithmique pour le web
- 4. ALGORITHMES ET FACEBOOK Aujourd’hui: Créer un fil personnalisé Chercher le graphe social Afficher de la pub personnalisée
- 5. ALGORITHMES ET FACEBOOK Aujourd’hui: Créer un fil personnalisé Chercher le graphe social Afficher de la pub Avec des invités : Alice Bob Hector Juliette
- 6. UN FIL PERSONNALISÉ Comment Facebookchoisit de nous montrer un post spécifique ?
- 7. UN FIL PERSONNALISÉ Comment Facebookchoisit de nous montrer un post spécifique ? Avant 2013, le edgerank
- 8. UN FIL PERSONNALISÉ SurFacebook, un inscrit à en moyenne 300 amis
- 9. Posts des amis UNFIL PERSONNALISÉ Sur Facebook, un inscrit à en moyenne 300 amis On ne peut voir que 10% des posts produits par les amis
- 10. Posts des amis UNFIL PERSONNALISÉ Sur Facebook, un inscrit à en moyenne 300 amis On ne peut voir que 10% des posts produits par les amis Comment trouver les meilleurs pour que Bob soit content ?
- 11. EDGERANK score(p) = A⇥ T ⇥ F A la création d’un post : Affinité ! Fidélité de Bob envers Alice ! ! ! Score du post fait par Alice, pour le fil de Bob Type ! Une photo ou vidéo vaut plus qu’un petit texte ou qu’un share d’un buzztruc ! Fraicheur ! ! ! ! ! ! ! ⇡ 1 age du post
- 12. EDGERANK A chaque interaction,le score est recalculé Hector commente le post Juliette like le post Chaque interaction créée un lien entre les « interacteurs » et Bob !
- 13. EDGERANK score(p) = X liens l Al⇥ Tl ⇥ Fl Dès que les interactions s’arrêtent, le score diminue très vite (à cause de la fraicheur) On affiche sur le fil de Bob les posts dans l’ordre des scores décroissants
- 14. UN FIL PERSONNALISÉ Depuis2013, l’edgerank a disparu au profit du « newsfeed », qui utilise plus de 100k critères différents
- 15. UN FIL PERSONNALISÉ ! #de commentaires ! # de likes ! « dynamisme » ! nouveauté (nouveau contenu) ! interactions ! appartenance à des groupes identifiés post avec liens spammy ! post avec uniquement du texte ! contenu publicitaire ! click et link baiting ! contenu « memesque » Quelques critères pour le newsfeed
- 16. UN FIL PERSONNALISÉ ! #de commentaires ! # de likes ! « dynamisme » ! nouveauté (nouveau contenu) ! interactions ! appartenance à des groupes identifiés post avec liens spammy ! post avec uniquement du texte ! contenu publicitaire ! click et link baiting ! contenu « memesque » Quelques critères pour le newsfeed
- 17. CHERCHER LE GRAPHESOCIAL Comment chercher des informations dans un graphe énorme ?
- 18. CHERCHER LE GRAPHESOCIAL Comment chercher des informations dans un graphe énorme ? En utilisant des signaux sociaux pour personnaliser les résultats
- 19. FACEBOOK GRAPH SEARCH TomStocky Lars Rasmussen Avant, chez Avant, créateur de
- 20. FACEBOOK GRAPH SEARCH Moteurde recherche sémantique Depuis Mars 2013 Pas encore en France Cherche dans le graphe de Facebook, et utilise des résultats de BING en plus Alice Bob Hector Juliette
- 21. FACEBOOK GRAPH SEARCH Alice Bob jecherche un ami capable de faire un barrage je cherche une belle célibataire au poil soyeux
- 22. FACEBOOK GRAPH SEARCH Alice Bob Hector Juliette jecherche un ami capable de faire un barrage je cherche une belle célibataire au poil soyeux
- 23. FACEBOOK GRAPH SEARCH Bob Quelssont les films aimés par mes amis au poil aussi soyeux que le mien?
- 24. FACEBOOK GRAPH SEARCH Curtiss,Michael, et al. "Unicorn: A system for searching the social graph." Proceedings of the VLDB Endowment 6.11 (2013): 1150-1161. Facebook graph search est réalisé grâce au système Unicorn
- 25. FACEBOOK GRAPH SEARCH Curtiss,Michael, et al. "Unicorn: A system for searching the social graph." Proceedings of the VLDB Endowment 6.11 (2013): 1150-1161. Facebook graph search est réalisé grâce au système Unicorn Il s’agit d’un « outil » qui sélectionne des parties du « social graph » selon des requêtes portant sur les connexions
- 26. FACEBOOK GRAPH SEARCH Connexions ouliens amis taggé dans like liker Et bien d’autres encore… attended
- 27. FACEBOOK GRAPH SEARCH Requêtes (andfriend:Alice friend:Bob) (or friend:Alice friend:Bob) (difference friend:Alice friend:Bob) Les amis d’Alice qui ne sont pas des amis de Bob Les amis communs d’Alice et Bob Les amis d’Alice et Bob
- 28. FACEBOOK GRAPH SEARCH Requêtes (weak-endfriend:Alice (term friend:Bob :optional-weight 0.2)) (strong-or (term live-in:Paris :optional-weight 0.1) (term live-in:Rouen :optional-weight 0.1)) Un groupe d’amis d’Alice dont au moins 80% sont aussi amis de Bob Des gens qui vivent à Paris ou Rouen.Au moins 10% dans chaque ville.
- 29. FACEBOOK GRAPH SEARCH Requêtes (applyfriend: (and friend:Alice friend:Bob)) Les amis des amis communs de Alice et Bob
- 30. FACEBOOK GRAPH SEARCH Pointsdivers ! • « we might want to prioritize results for individuals who are close in age to the user typing the query » ! • pour la recherche « standard », les algorithmes usuels sont utilisés ! • Le graph search est plus une prouesse technique qu’algorithmique
- 31. DE LA PUBPERSONNALISÉE Une pub personnalisé serait plus efficace qu’une pub standard
- 32. DE LA PUBPERSONNALISÉE Une pub personnalisé serait plus efficace qu’une pub standard Ce n’est pas la discussion du jour, mais cette phrase est largement douteuse
- 33. DE LA PUBPERSONNALISÉE On va estimer le CTR de chaque pub pour chaque utilisateur utilisateur : genre, age, amis, likes, localisation annonceur : critère de ciblage, bid pour l’enchère enchère : on classe les pubs par bid * CTR estimé + + = 10% = 0,01%
- 34. DE LA PUBPERSONNALISÉE On place l’utilisateur et les pubs dans l’espace des concepts Parfum Pêche On crée un estimateur par proximité géométrique
- 35. DE LA PUBPERSONNALISÉE On place l’utilisateur et les pubs dans l’espace des concepts Parfum Pêche On crée un estimateur par proximité géométrique Technique très similaire au Cosinus de Salton utilisé par les moteurs pour l’analyse de la pertinence d’un texte par rapport à une requête
- 36. DE LA PUBPERSONNALISÉE Placer l’utilisateur dans l’espace des concepts : extraire un modèle Lecture du statut : « j’aime la pêche au gros » Les likes (sur une page sur la pêche à la mouche) Les commentaires : « Bob, tu étais encore à la pêche hier ? » L’âge, l’endroit, etc. Les pubs précédemment cliquées Etc…
- 37. DE LA PUBPERSONNALISÉE Placer la pub dans l’espace des concepts : extraire un modèle par classification de texte ! Algos de classification supervisé (Dekel et al. 2004 par exemple) Shopping/clothing : 80% Art/Fashion : 30% Pêche à la morue : 0%
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