트위터의 추천 알고리즘은 매일 게시되는 5억 개의 트윗을 사용자의 For You 타임라인에 표시할 소수의 인기 트윗으로 추출하는 모델과 기능으로 구성된 상호 연결된 시스템입니다. 후보 소싱, 머신러닝 모델을 사용한 랭킹, 휴리스틱 및 필터의 세 가지 주요 단계로 구성됩니다. 후보 소싱은 사용자가 팔로우하는 사람(네트워크 내)과 팔로우하지 않는 사람(네트워크 외부)으로부터 최근의 관련성 있는 트윗을 검색합니다. 트윗 상호 작용에 대해 지속적으로 학습된 신경망을 통해 순위를 매기고, 휴리스틱과 필터를 적용하여 다양한 제품 기능을 구현합니다. 이 파이프라인은 하루에 약 50억 번 실행되며 평균 1.5초 이내에 완료됩니다.원문: https://blog.twitter.com/engineering/en_us/top..