GENERATING AND PROVIDING CONTENT STACKS UTILIZING MACHINE-LEARNING MODELS

The present disclosure relates to systems, non-transitory computer-readable media, and methods for generating a content stack utilizing one or more machine-learning models. In some implementations, the disclosed systems generate and provide, to a user account, a content stack that includes content items corresponding to a topic prompt for the user account. For instance, in some implementations, the disclosed systems utilize content-based signals and account-based signals to generate an account-specific stack formulation graph that represents a plurality of content items and relationships of the content items with each other and with the user account. Additionally, in some implementations, the disclosed systems analyze the account-specific stack formulation graph to generate a content stack from the plurality of content items, the content stack comprising a set of content items corresponding to the topic prompt. La présente divulgation concerne des systèmes, des supports lisibles par ordinateur non transitoires et des procédés de génération d'une pile de contenu utilisant un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique. Dans certains modes de réalisation, les systèmes divulgués génèrent et fournissent, à un compte utilisateur, une pile de contenu qui comprend des éléments de contenu correspondant à une invite de sujet pour le compte utilisateur. Par exemple, dans certains modes de réalisation, les systèmes divulgués utilisent des signaux basés sur le contenu et des signaux basés sur un compte pour générer un graphe de formulation de pile spécifique au compte qui représente une pluralité d'éléments de contenu et des relations des éléments de contenu les uns avec les autres et avec le compte utilisateur. De plus, dans certains modes de réalisation, les systèmes divulgués analysent le graphe de formulation de pile spécifique au compte pour générer une pile de contenu à partir de la pluralité d'éléments de contenu, la pile de contenu comprenant un ensemble d'éléments de contenu correspondant à l'invite de sujet.