पोस्ट के लिए लिंक्डइन की खोज प्रणाली में सुधारों की एक श्रृंखला इसे सरलीकृत यूजर इंटरफेस के भीतर तेजी से और अधिक प्रासंगिक परिणाम देने की अनुमति देगी।
लिंक्डइन अपने पुराने सिस्टम की जटिलता को समझाते हुए नए सिस्टम आर्किटेक्चर के विकास की यात्रा का विवरण देता है।
पोस्ट के लिए खोज परिणाम पहले दो इंडेक्स द्वारा प्रस्तुत किए जाते थे – एक लिंक्डइन के मुख्य फ़ीड में पोस्ट के लिए और एक लेखों के लिए।
जटिल प्रकृति ने इसे बनाना मुश्किल बना दिया, इसलिए लिंक्डइन ने दो इंडेक्स को अलग करने का फैसला किया। लिंक्डइन एक नए ब्लॉग पोस्ट में पूरी प्रक्रिया को विस्तार से बताता है।
यहाँ इसे एक आरेख में सारांशित किया गया है:
लिंक्डइन द्वारा साझा की गई अधिकांश जानकारी सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए तैयार की गई है। इस पोस्ट में, मैं तकनीकी विवरणों को छोड़ दूंगा और बताऊंगा कि लिंक्डइन पर नियमित उपयोगकर्ताओं के लिए परिवर्तनों का क्या अर्थ है।
लिंक्डइन पोस्ट सर्च तेजी से, अधिक प्रासंगिक परिणाम प्रदान करता है
खोज परिणामों को अधिक प्रासंगिक बनाने के लिए, लिंक्डइन ने एक ऐसी प्रणाली बनाने की शुरुआत की जो निम्नलिखित पहलुओं पर विचार करती है:
- एक प्रश्न के लिए पद की प्रासंगिकता
- पोस्ट की गुणवत्ता
- वैयक्तिकरण
- उपयोगकर्ता का इरादा
- सगाई
- ताजगी/ताज़ापन
लिंक्डइन का कहना है कि इसकी नई प्रणाली को विविध स्रोतों से भी परिणाम देना चाहिए।
लिंक्डइन प्रासंगिकता और विविधता के लिए इन लक्ष्यों को पूरा करने के लिए खोजकर्ताओं की अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए कई मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठा रहा है।
इसके अलावा, लिंक्डइन ने खोज परिणामों के लिए मानव रेटिंग को क्राउडसोर्स किया और यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा का लाभ उठाया कि इसकी नई प्रणाली गुणवत्ता के लिए एक निश्चित सीमा को पूरा करती है।
लिंक्डइन नोट करता है कि क्राउडसोर्स किए गए मानव एनोटेशन डेटा परिणामों की रैंकिंग में सुधार के लिए मूल्यवान प्रशिक्षण डेटा भी प्रदान करते हैं।
नई प्रणाली बनाम। पुरानी व्यवस्था
मशीन लर्निंग द्वारा संचालित लिंक्डइन की नई प्रणाली, पुराने सिस्टम में निम्नलिखित तरीकों से सुधार करती है:
- प्रासंगिकता: यह सदस्यों की मंशा, रुचियों और समानता के लिए गहरे और वास्तविक समय के संकेतों का लाभ उठाकर वैयक्तिकरण को सक्षम बनाता है।
- विविधता: यह रुझान वाली क्वेरी के लिए संभावित रूप से वायरल सामग्री की खोज को बढ़ाता है और समान सामग्री के दोहराव को कम करता है।
- श्रेणी: यह अन्य प्रकार के परिणामों के साथ मिश्रित होने पर पोस्ट की रैंकिंग में सुधार करने के लिए इंडेक्स से पोस्ट-संबंधित मेटाडेटा का उपयोग करता है।
- मार्गदर्शन: इसका एक नया उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस है जो लोगों को किसी विशिष्ट लेखक की पोस्ट, उद्धृत प्रश्नों से मेल खाने वाली पोस्ट, हाल ही में देखी गई पोस्ट, और बहुत कुछ खोजने की अनुमति देता है,
डेटा दिखाता है कि नई प्रणाली बेहतर है
लिंक्डइन का कहना है कि इसकी नई प्रणाली द्वारा दिए गए खोज परिणामों ने उपयोगकर्ता संतुष्टि में वृद्धि की है, जो कि ए . द्वारा परिलक्षित होता है 20% की वृद्धि सकारात्मक प्रतिक्रिया में।
उपयोगकर्ता की क्वेरी के लिए अत्यधिक प्रासंगिक परिणाम, जिसे लिंक्डइन “प्रासंगिक परिणाम” के रूप में पहचानता है, ने कुल क्लिक-थ्रू दर में सुधार किया है 10% से अधिक.
खोजकर्ता के सोशल नेटवर्क, उनकी भौगोलिक स्थिति और उनकी पसंदीदा भाषा के भीतर से पोस्ट की अधिक विविधता के कारण a 20% की वृद्धि खोजकर्ता के नेटवर्क के भीतर संदेश भेजने में।
खोज परिणाम देने में लगने वाले समय को कम कर दिया गया है ~62ms एंड्रॉयड के लिए, ~34ms आईओएस के लिए, और ~ 30ms वेब ब्राउज़र के लिए।
भविष्य में सुधार
लिंक्डइन साझा करता है कि यह कैसे पोस्ट के लिए खोज परिणामों में सुधार करना जारी रखेगा। भविष्य के अपडेट में शामिल होंगे:
- प्रश्नों के अर्थ अर्थ को समझने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को लागू करना।
- ट्रेंडिंग टॉपिक्स पर प्रश्नों के लिए नए परिणाम सामने लाना, फीडबैक लूप को घंटों से घटाकर मिनटों में करना।
- मल्टीमीडिया सामग्री जैसे छवियों, लघु-फ़ॉर्म वीडियो और ऑडियो को शामिल करने के लिए दस्तावेज़ समझने की क्षमताओं का विस्तार करना।
इन परिवर्तनों के पीछे सभी तकनीकी विवरणों के लिए लिंक्डइन का पूरा ब्लॉग पोस्ट देखें।
स्रोत: लिंक्डइन
विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: / शटरस्टॉक
