定义
EdgeRank 是 Facebook 最初使用的算法的名称，用于确定在用户的新闻源上显示哪些内容及其出现的高度。在 Facebook 术语中，“边缘”是指 Facebook 内发生的任何操作，例如点赞、评论、分享，甚至上传照片或更新状态的行为。
EdgeRank 的关键方面
- 亲和力分数： 算法的这一部分衡量用户与内容创建者的关系。用户与创作者的内容的互动（喜欢、评论、消息）越多，亲和力分数就越高，来自该创作者的内容就越有可能出现在用户的源中。
- 边权重： 不同类型的边具有不同的权重。例如，评论可能比点赞更重要，因为它们需要付出更多的努力并且表明用户对内容的参与度更高。
- 时间衰减： 帖子越旧，出现在动态消息中的可能性就越小。算法的这个方面确保了内容的及时性和相关性。
Facebook算法的演变
虽然 EdgeRank 是 Facebook News Feed 算法的基础，但该公司多年来对其方法进行了重大改进。“EdgeRank”这个术语现在有些过时了，因为 Facebook 使用更复杂的机器学习算法，它考虑了数千个因素，而不仅仅是原来的三个。
当前影响 Facebook News Feed 算法的因素
- 内容类型： 用户对内容类型（例如视频、照片、文本）的偏好会影响他们看到的内容。
- 互动： 点赞、评论和分享越多的帖子更有可能被显示。
- 新近度： 最近的帖子比旧的帖子更有可能出现，尽管不像原始 EdgeRank 系统那样严格。
- 关系： 优先考虑来自朋友和家人或与用户经常互动的创作者的帖子。
- 用户反馈：通过调查和互动收集的直接用户反馈有助于根据个人喜好定制新闻源。
结论
虽然 Facebook 不再使用“EdgeRank”一词，但了解其背后的原理仍然可以深入了解社交媒体算法如何对内容进行优先级排序和排名。随着 Facebook 算法的不断发展，对于任何希望维持和扩大在该平台上影响力的人来说，及时了解最新变化并相应地调整内容策略仍然至关重要。
