Алгоритм рекомендаций X представляет собой набор услуг и заданий, которые отвечают за обслуживание каналов постов и другого контента на всех поверхностях продукта X (например, для вас сроки, поиск, изучение, уведомления). Для введения в то, как работает алгоритм, пожалуйста, обратитесь к нашим Инженерный блогПолем
Поверхности продукта на x построены на общем наборе данных, моделей и программных рамках. Общие компоненты, включенные в этот репозиторий, перечислены ниже:
| Тип | Компонент | Описание |
|---|---|---|
| Данные | tweethypie | Основной сервис, который обрабатывает чтение и написание данных. |
| Unified-User-Actions | Поток действий пользователя в реальном времени на X. | |
| Пользовательский Signal-Service | Централизованная платформа для извлечения явных (например, лайков, ответов) и неявных (например, посещений профиля, твитов твитов) пользовательских сигналов. | |
| Модель | СИМСЛУРСЕТЫ | Общественное обнаружение и редкие встраивания в эти сообщества. |
| TWHIN | График плотного знания внедряет для пользователей и постов. | |
| Доверие и безопасность моделей | Модели для обнаружения NSFW или оскорбительного контента. | |
| Реальный граф | Модель, чтобы предсказать вероятность того, что пользователь x взаимодействует с другим пользователем. | |
| Tweepcred | Алгоритм страниц-ранга для вычисления X Пользовательской репутации. | |
| рефо-инъектор | Процессор потокового события для создания входных потоков для Graphjet Основанные услуги. | |
| График-функциональный сервис | Обслуживает функции графика для направленной пары пользователей (например, сколько пользователей A последующих постов от пользователя B). | |
| тема-социальная защита | Определяет темы, связанные с отдельными сообщениями. | |
| репрезентативный бомбардир | Вычислить оценки между парами сущностей (пользователей, постов и т. Д.), Используя сходство встраивания. | |
| Программная структура | Нави | Высокая производительность, модель машинного обучения, обслуживающая в ржавчине. |
| продукт-миксер | Программная структура для создания каналов контента. | |
| Временные рамки-агрегация-рама | Структура для создания агрегатных функций в партии или в реальном времени. | |
| представительство-менеджер | Сервис для извлечения внедрения (то есть Simclusers и Twhin). | |
| твид | Legacy Machine Learning Framework, построенная на TensorFlow V1. |
Поверхности продукта, в настоящее время включенные в этот репозиторий, являются временной шкалой для вас и рекомендуемых уведомлений.
Диаграмма ниже иллюстрирует, как основные услуги и рабочие места взаимосвязаны для построения для вас.
Основные компоненты временной шкалы для вас, включенные в этот репозиторий, перечислены ниже:
| Тип | Компонент | Описание |
|---|---|---|
| Источник кандидата | Поиск-индекс | Найдите и ранжируйте в сети постах. ~ 50% постов поступают из этого источника кандидата. |
| твит-миксер | Координационный уровень для извлечения кандидатов в твиты вне сети из базовых вычислительных услуг. | |
| Пользователь-Твит-Энте-Граф (Uteg) | Поддерживает пользователя в памяти для публикации графика взаимодействия и находит кандидатов на основе обходов этого графика. Это построено на Graphjet рамки. Несколько других функций на основе графика и источников кандидатов находятся здесьПолем | |
| Следуйте за рекордсменом-сервисом (FRS) | Предоставляет пользователям рекомендации для следования учетных записей, а также сообщения из этих учетных записей. | |
| Рейтинг | Световые рейтинги | Модель Light Ranker, используемая индексом Search (Earlybird) для ранжирования постов. |
| Тяжелый | Нейронная сеть для ранжирования кандидатов. Один из основных сигналов, используемых для выбора постов по срокам, публикует поиск кандидатов. | |
| Смешивание и фильтрация | Домашний миксер | Основная служба, используемая для строительства и обслуживания домашней временной шкалы. Построен на продукт-миксерПолем |
| фильма видимости | Отвечает за фильтрацию контента X для поддержки юридического соответствия, улучшения качества продукта, повышения доверия пользователей, защиты доходов за счет использования жестких фильтрающих, видимых методов лечения продукции и крупнозернистого понижения. | |
| таймер якоря | Legacy Service, которая предоставляет релевантные посты из индекса поиска ранней птицы и службы UTEG. |
Основные компоненты рекомендуемых уведомлений, включенных в этот репозиторий, перечислены ниже:
| Тип | Компонент | Описание |
|---|---|---|
| Услуга | толкатель | Основная служба рекомендаций в X, используемая для поверхности рекомендаций для наших пользователей с помощью уведомлений. |
| Рейтинг | PushService-Light-Ranker | Модель Light Ranker, используемая PushService для ранжирования постов. Кандидатские кандидаты и тяжелый рейтинг мостов, предварительно выбирая высокотережированных кандидатов из первоначального огромного бассейна кандидатов. |
| Толкает, тяжело-ранкер | Модель обучения с несколькими задачами, чтобы предсказать вероятности, которые целевые пользователи откроют и взаимодействуют с отправленными уведомлениями. |
Мы включаем файлы Bazel Build для большинства компонентов, но не в файл сборки или рабочей области верхнего уровня. Мы планируем добавить более полную систему сборки и тестирования в будущем.
Мы приглашаем сообщество представить проблемы GitHub и привлечь запросы на предложения по улучшению алгоритма рекомендаций. Мы работаем над инструментами для управления этими предложениями и синхронизации изменений в нашем внутреннем репозитории. Любые проблемы или проблемы безопасности должны быть направлены на наш официальный Программа Bug Bounty через хакероне. Мы надеемся извлечь выгоду из коллективного интеллекта и опыта глобального сообщества, помогая нам выявить проблемы и предложить улучшения, что в конечном итоге приводит к лучшему X.
Прочитайте наш блог об инициативе с открытым исходным кодом здесьПолем
2025-09-09 15:11:00
1757432912
#TwitterTheAlgorithm #исходный #код #для #алгоритма #рекомендаций
Читайте также
