【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

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。
#twitter #algorithm #recommendation

[@xiaowukong]

博主真tm牛❤

[@Alexander_Sun]

👍博主牛逼

[@user-rz8ol3cp9o]

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？

[@yuli.kamakura]

内容很棒，换个好一些的头像吧，老师

[@bestpartners]

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

[@kilin..]

​@@bestpartners midjourney你值得拥有😂

[@bestpartners]

@@kilin.. 哈哈，回头做一个吧