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Mudar o ranking de um sistema sem identificar a causa raiz do problema é comum na prática. Passei meses ajustando o algoritmo de classificação e só depois percebi que o real desafio tava na seleção dos itens.
No meu caso, às vezes o que ajuda é olhar o fluox completo, desde o input até a resposta, pra identificar onde realmente pesa.
Verdade, muitas vezes a gente troca de algori tmo achando que vai resolver, mas o problema é na seleção ou nos dados de entrada mesmo. Já passei por isso várias vezes.
No meu time, o que ajuda bastante é validar as hipóteses com testes A/B antes de fazer mudanças drásticas. Assim, evita o efeito de melhoria falsa.
Concordo, às vezes a métrica que a gente usa é só um reflexo e não a causa. Acho que a chave é entender bem o problema antes de mexer no algoritmo.