尽管LinkedIn算法没有像Facebook或Twitter那样引起广泛争议，但它在运行过程中仍然出现了一些问题 。
2016年9月，LinkedIn被指控，在使用其搜索功能寻找候选人时，会更多地推荐男性 。。
在此之前的几个月，LinkedIn开发出了新功能，用户可以与名字重复的人一起玩游戏 。
LinkedIn可能对于其算法运作方式公开最多的的社交网络之一 。
2017年3月，其数据团队发布了一篇博客文章，标题为“维护LinkedIn 信息流相关性的策略”，其中包括有关如何打击垃圾邮件的算法图表 。
从2017年3月的帖子可以看出，LinkedIn使用人工干预和算法来维护其内容质量 。
如果帖子开始引起人们的广泛参与，“ LinkedIn上的真人”将对其进行分析，并确定其是否足够优秀，是否应该推广给平台上的更多受众 。
内部消息：你应该坚持使你的LinkedIn关系网络与你共享的内容类型相关 。如果你的大多数联系人与您所在的行业相同，并且重视相同的内容，那么你会拥有更大的传播机会 。
在2018年3月，同一团队发布了另一篇博客文章，名为“LinkedIn信息流背后的AI”，提供了关于LinkedIn算法价值观的见解 。
工程团队表示，当用户登录平台时，LinkedIn算法会对成千上万的帖子进行排序，并将最重要的帖子排在信息流顶部 。
他们使用成千上万的因素来确定用户的偏好，以此来制定个性化信息流内容 。
LinkedIn算法把这些排名因素分为三大类：
身份：你是谁？你在哪里工作？你有什么技能？与谁联系？
内容：该更新被阅读了多少次？被点赞多少次？最新内容是什么？发表多长时间了？使用的语言是什么？更新中提到了哪些公司，人员或主题？
行为：你过去点赞和分享的内容是什么？和谁的互动频率最高？你在新闻信息流的哪个部分花费了最多时间？
通过将这些因素输入到算法中，能够为每个用户生成个性化的新闻信息流，使用户能够获得自己所需的交流对话，这些对话能帮助他们更具成效，并走向成功 。
2016年，LinkedIn发布了一篇详细介绍其“知识图表”的帖子，该内容基于用户的职位，职务，技能，公司，地理位置，学校等 。
LinkedIn表示，“这些实体及其之间的关系构成了专业领域的本体，并被LinkedIn用来增强其推荐系统，搜索，变现和消费者产品，以及商业和消费者分析 。”
去年，该公司宣布了“兴趣图表”计划，该图表代表了用户与主题分类之间的关系 。
“该图表使我们能够计算用户与不同主题之间的亲密度（例如，你对水肺潜水有多大兴趣？），主题与主题之间的相关性（例如，浮潜与水肺潜水有关），以及哪位你关注的人分享了你的兴趣 。”
这意味着，通过知识图表和兴趣图表，LinkedIn算法将不仅可以根据人们的工作来匹配他们，而且还可以根据他们的个人生活来匹配他们 。
这将是一个非常强大的算法 。比起Facebook算法，它可能能够做到更多事情 。
LinkedIn算法会把你的内容，推荐给与之互动的人的联系人，从而使你的内容更加活跃 。如果有人在你的帖子下评论或点赞，那么算法会把这些评论和点赞推荐给他们的一级联系人（即你的一级或二级联系人）
因此，假设某人对你的内容发表了评论，LinkedIn算法会将其推荐给他们的五个联系人 。通过这种方式，你的内容将从一级网络扩展到二级和三级联络网络 。
如果你经常使用LinkedIn，你可能会看到被BuzzFeed称之为“ Broetry”的状态更新 。
这些是“营销人员，社交媒体专家和传教士的首选发帖方式” 。
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