【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
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