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Yandex Zen Nota: Para outros significados de Zen, veja Zen (desambiguação).
Yandex Zen (russo: Я́ндекс.Дзен) é um serviço de recomendações pessoais criado pela Yandex que usa tecnologia de aprendizagem computacional.[4][5][6][7] O Zen cria um feed de conteúdo que se ajusta automaticamente aos interesses de um usuário.[8] A seleção de conteúdo é baseada na análise do histórico de navegação, preferências especificadas pelo usuário, hora do dia e outros fatores.[9] O Zen tem um público ativo de usuários semanal de mais de 20 milhões de pessoas.[10] Características técnicasZen é um exemplo de implementação de uma tecnologia de inteligência artificial especializada.[11][12] Para analisar os interesses e preferências de usuários, o Yandex usa informações sobre sites que foram visitados, assim como sobre interesses específicos do usuário.[13] O sistema analisa os sites favoritos dos usuários e outros comportamentos, com o objetivo de criar um modelo único de preferências do usuário.[14] Com o aumento de dados sobre o usuário, o sistema pode oferecer conteúdo mais relevante e mais segmentado,[14] incluindo de fontes desconhecidas pelo usuário.[15] O Zen adapta-se às mudanças de interesse do usuário.[16] Por exemplo, se um usuário começar a ler sobre arquitetura, conteúdo sobre esse assunto aparecerá no seu feed com mais frequência.[17][18]  O serviço está disponível como parte das versões desktop e móvel do Yandex Browser[10] e do Yandex Launcher.[19][20] O Zen, o Launcher e o Browser pertencem à categoria de tecnologia "Discovery" (serviços e aplicativos que usam inteligência artificial para adaptar-se ao usuário).[21][22][23] A tecnologia que está na base do Zen foi adaptada pela Yandex e CERN para uso no acelerador de partículas Large Hadron Collider. Ela é usada para fornecer análises detalhadas de resultados de experimentos físicos realizados no LHC.[24][25] HistóriaEm 1997, a Yandex começou suas pesquisas na área de processamento de linguagem natural, aprendizagem computacional e sistemas de recomendação.[19] Em 2009, o algoritmo de aprendizagem computacional proprietário MatrixNet foi desenvolvido pela Yandex, tornando-se um dos componentes chave das funções do Zen.[9] O primeiro serviço Yandex a apresentar o uso de tecnologia de recomendação foi o Yandex.Music, lançado em setembro de 2014[26] Esta tecnologia foi implementada no Yandex.Market e no Yandex.Radio.[1] Em junho de 2015, uma versão beta do Zen se tornou disponível.[1][2][27] A princípio, o feed de conteúdo do Zen exibia somente conteúdo de mídia e o serviço só estava disponível para 5% dos usuários do Yandex Browser no Android, registrados com uma conta Yandex.[1] Antes disso, o Zen esteve disponível de forma experimental na página web zen.yandex.ru.[9][28] Nos meses seguintes, outros tipos de conteúdo foram adicionados ao Zen, como galerias de imagem, artigos, blogs, fóruns e vídeos do YouTube etc.[10][9][29] De acordo com dados de abril de 2017, o Zen está disponível em mais de 50 idiomas, em mais de 100 países, incluindo Estados Unidos, Índia e Brasil.[10][30] Gestão corporativaO chefe do serviço Zen é Viktor Lamburt.[10][30] FinançasO Zen pertence ao segmento "experimental" como uma das atividades de negócio experimentais da Yandex.[21][31] De acordo com dados de 2015, este segmento rendeu à empresa mais de meio bilhão de rublos em receita.[32] No segundo trimestre de 2016, Zen e outros serviços experimentais renderam um lucro de 153 milhões de rublos à Yandex.[31][33] A monetização de serviços se dá devido ao bloqueio de anúncios em feeds de notícias (na Rússia, anúncios são servidos pelo Yandex.Direct).[10] ConcorrentesApós o lançamento do Zen, várias grandes empresas também anunciaram serviços de recomendação pessoal. Em maio de 2016, o Grupo Mail.Ru apresentou um projeto semelhante, chamado Likemore, que oferece aos usuários conteúdo dos grupos de mídia social VK (VKontakte).[34][35] Em agosto de 2016, o Google lançou uma versão de teste de um serviço similar que recomenda artigos de notícias.[34][36][37] A Apple o o Facebook também lançaram novos serviços com funcionalidade semelhante.[38] Referências
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