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10.1145/2623330.2623362acmconferencesArticle/Chapter ViewAbstractPublication PageskddConference Proceedingsconference-collections
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Morchelpilze in Xuanen geerntet

Abstract

Users on an online social network site generate a large number of heterogeneous activities, ranging from connecting with other users, to sharing content, to updating their profiles. The set of activities within a user's network neighborhood forms a stream of updates for the user's consumption. In this paper, we report our experience with the problem of ranking activities in the LinkedIn homepage feed. In particular, we provide a taxonomy of social network activities, describe a system architecture (with a number of key components open-sourced) that supports fast iteration in model development, demonstrate a number of key factors for effective ranking, and report experimental results from extensive online bucket tests.

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  1. Activity ranking in LinkedIn feed

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    cover image ACM Conferences
    KDD '14: Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining
    August 2014
    2028 pages
    ISBN:9781450329569
    DOI:10.1145/2623330
    Permission to make digital or hard copies of all or part of this work for personal or classroom use is granted without fee provided that copies are not made or distributed for profit or commercial advantage and that copies bear this notice and the full citation on the first page. Copyrights for components of this work owned by others than the author(s) must be honored. Abstracting with credit is permitted. To copy otherwise, or republish, to post on servers or to redistribute to lists, requires prior specific permission and/or a fee. Request permissions from [email protected].

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    New York, NY, United States

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    Published: 24 August 2014

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