【人工智能】Twitter开源核心推荐系统解读 | 推荐系统架构介绍 | 召回 | 粗排 | 精排 | 重排 | 混排
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- เผยแพร่เมื่อ 5 ก.ย. 2024
- Twitter开源核心推荐系统解读之推荐系统架构介绍。
推荐系统核心服务:Home Mixer,Twitter定制的Scala框架。可以认为是算法工程。类比国内大厂用的Java、Go、C++等。由三大部分构成:
召回:Candidate Sources,从不同的推荐源获取最好的推文,类似推荐系统的召回阶段。核心召回路是图召回。
粗精排:使用机器学习模型对推文进行打分排序,Twitter分为Light Ranker和Heavy Ranker。分别类比推荐系统的粗排和精排阶段。
重排/混排:应用启发式规则,例如过滤自已屏蔽用户的推文、NSFW内容和已看到的推文;保证作者多样性等;以及负责广告、推文和作者混排等。
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博主真tm牛❤
👍博主牛逼
推特账号使用半年了,坚持发帖发了650多条了,但还是没有一条推文展示量破百是什么情况?可以帮忙解答一下吗?
内容很棒,换个好一些的头像吧,老师
哎,我这美工不行啊,一直想重新设计一个呢。谢谢观看和支持
@@bestpartners midjourney你值得拥有😂
@@kilin.. 哈哈,回头做一个吧