¿Cómo lo hizo? En un post en su blog oficial, la red de tableros informó que ha usado la tecnología de deep learning. «Hemos desarrollado un sistema escalable que evoluciona con nuestro producto y los intereses del usuario para que podamos dar las recomendaciones más relevantes a través de los botones relacionados (Related Pins)«, se indica.

El servicio muestra contenido vinculado al pin realizado por el usuario. Por ejemplo, se presentan más carteras:

El algoritmo realiza una búsqueda de los pines relacionados. En este ejemplo se muestra un mapa de imágenes sobre anillos de compromiso. Cada punto es un pin:

Este sistema ayuda a detectar ‘pines que son candidatas en aparecer en Related pins’.   Luego se separan y organizan sobre una base de características (lo que llaman reranking).  Finalmente se muestran los pines relacionados.

Además, Pinterest asegura que viene trabajando otros métodos para hacer que estos filtros sean más rápidos.