Pinterest Pin2Vec: Unterschied zwischen den Versionen

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'''Gründe hierfür sind:'''
'''Gründe hierfür sind:'''
# '''Board-Segmentierung'''   Pinterest User (= Pinner) haben oft mehr als eine Pinnwand zum gleichen Thema. So kann z.B. jemand ein Rezept für Weihnachtsplätzchen an eine Pinnwand zum Thema Weihnachten pinnen, jedoch ein anderes Rezept für Weihnachtsplätzchen an eine Pinnwand zum Thema Rezepte. Folglich entsteht eine Lücke, die es schwierig macht, verwandte Pins zu empfehlen.<ref name=":1" />
# '''Board-Segmentierung'''
# '''Board-Granularität''' Pinnwände werden in der Regel für ein breites Interessengebiet erstellt. Das heißt zum Beispiel, dass eine Abfrage zur einer speziellen Tierart, wie z.B. dem Löwen auf Pinnwänden zum Thema „Tiere“ gespeichert ist, aber auch auf Pinnwänden zum Thema „Wildtiere“, d.h. als Ergebnis werden nicht explizit Löwen, sondern alle Arten von Tieren gezeigt.<ref name=":1" />  
Pinterest User (= Pinner) haben oft mehr als eine Pinnwand zum gleichen Thema. So kann z.B. jemand ein Rezept für Weihnachtsplätzchen an eine Pinnwand zum Thema Weihnachten pinnen, jedoch ein anderes Rezept für Weihnachtsplätzchen an eine Pinnwand zum Thema Rezepte. Folglich entsteht eine Lücke, die es schwierig macht, verwandte Pins zu empfehlen.<ref name=":1" />
# '''Board-Verschiebung'''   Im Laufe der Zeit wandeln sich Interessen. So kann sich z.B. eine Pinnwand zum Thema „gesundes Essen“ mit der Zeit zu einer rein veganen Pinnwand entwickeln.<ref name=":1" />  
# '''Board-Granularität'''
Die „Board Co-Occurence“ kann also den Kontext eines Pins verlieren, was sich wiederum negativ auf die Empfehlungen auswirkt. Das war der Grund weshalb Pinterest nach einem Weg suchte, um die Beziehung von einem Pin zu seinem Pinner besser verstehen zu können.  
Pinnwände werden in der Regel für ein breites Interessengebiet erstellt. Das heißt zum Beispiel, dass eine Abfrage zur einer speziellen Tierart, wie z.B. dem Löwen auf Pinnwänden zum Thema „Tiere“ gespeichert ist, aber auch auf Pinnwänden zum Thema „Wildtiere“, d.h. als Ergebnis werden nicht explizit Löwen, sondern alle Arten von Tieren gezeigt.<ref name=":1" />  
# '''Board-Verschiebung'''
Im Laufe der Zeit wandeln sich Interessen. So kann sich z.B. eine Pinnwand zum Thema „gesundes Essen“ mit der Zeit zu einer rein veganen Pinnwand entwickeln.<ref name=":1" />  
Die „Board Co-Occurence“ kann also den Kontext eines Pins verlieren, was sich wiederum negativ auf die Empfehlungen auswirkt. Das war der Grund weshalb Pinterest nach einem Weg suchte, um die Beziehung von einem Pin zu seinem Pinner besser verstehen zu können.


=== '''Idee und Funktion''' ===
=== '''Idee und Funktion''' ===

Version vom 16. August 2017, 11:31 Uhr

Pin2Vec ist ein von Pinterest entwickeltes System, das eingesetzt wird, um die Relevanz bei Pin-Empfehlung zu erhöhen. Das System setzt die so genannte "Deep Learning Technologie" ein, eine Form der künstlichen Intelligenz.

Entwicklungshintergrund

Pinterest User entdecken neue Pins bevorzugt über das Feature der verwandten Pins.[1] Verwandte Pins erscheinen als Empfehlungen in der Detailansicht eines Pins. Erzeugt werden verwandte Pins durch einen kollaborativen Filtermechanismus, der Pinnwände auswertet, auf denen ein Pin gespeichert wurde. Pinterest bezeichnet diesen Filtermechanismus als „Board Co-Occurence“.[2] Jedoch sah sich Pinterest beim Einsatz dieses Filtermechanismus mit einigen Nachteilen konfrontiert, die dazu führten, dass Pin-Empfehlungen nicht immer die gewünschte Relevanz aufwiesen.[1]

Gründe hierfür sind:

  1. Board-Segmentierung

Pinterest User (= Pinner) haben oft mehr als eine Pinnwand zum gleichen Thema. So kann z.B. jemand ein Rezept für Weihnachtsplätzchen an eine Pinnwand zum Thema Weihnachten pinnen, jedoch ein anderes Rezept für Weihnachtsplätzchen an eine Pinnwand zum Thema Rezepte. Folglich entsteht eine Lücke, die es schwierig macht, verwandte Pins zu empfehlen.[2]

  1. Board-Granularität

Pinnwände werden in der Regel für ein breites Interessengebiet erstellt. Das heißt zum Beispiel, dass eine Abfrage zur einer speziellen Tierart, wie z.B. dem Löwen auf Pinnwänden zum Thema „Tiere“ gespeichert ist, aber auch auf Pinnwänden zum Thema „Wildtiere“, d.h. als Ergebnis werden nicht explizit Löwen, sondern alle Arten von Tieren gezeigt.[2]  

  1. Board-Verschiebung

Im Laufe der Zeit wandeln sich Interessen. So kann sich z.B. eine Pinnwand zum Thema „gesundes Essen“ mit der Zeit zu einer rein veganen Pinnwand entwickeln.[2] Die „Board Co-Occurence“ kann also den Kontext eines Pins verlieren, was sich wiederum negativ auf die Empfehlungen auswirkt. Das war der Grund weshalb Pinterest nach einem Weg suchte, um die Beziehung von einem Pin zu seinem Pinner besser verstehen zu können.

Idee und Funktion

Der Name Pin2Vec ist eine Analogie zu dem Word2Vec-Ansatz, eine im Jahr 2013 von Google entwickelte Technologie, bei der ein maschinelles Lernmodell zur Erstellung von Wortbausteinen im Kontext der menschlichen Sprache trainiert wird.[2] Pin2Vec analysiert den Kontext der Pin-Aktivitäten eines Users während einer laufenden Sitzung und verbessert so die Ergebnisse bei der Pin-Empfehlung. Hierzu setzt Pinterest „Deep Learning“ ein, eine Form der künstlichen Intelligenz, bei der Daten innerhalb eines neuralen Netzwerkes ausgewertet werden.[1]

Nutzen

Erste Tests zeigten, dass das Engagement mit verwandten Pins durch den Einsatz von Pin2Vec um 5% gestiegen ist.[2] Jedoch zeigte sich auch, dass das System bei so genannten "Long Tail Pins" weniger effektiv ist, da diese klassischerweise ein geringeres Engagement aufweisen. Pinterest wird daher künftig "Board Co-Occurence" und Pin2Vec in Kombination einsetzen.[1]   

Quellen

Weblinks

  1. ↑ 1,0 1,1 1,2 https://marpha-consulting.de/pinterest-deep-learning/
  2. ↑ 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 https://medium.com/the-graph/applying-deep-learning-to-related-pins-a6fee3c92f5e
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