jueves 28 de marzo de 2024
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Como funciona el algoritmo de recomendaciones de Twitter

Twitter publicó en GitHub el código detrás del Para ti/For You, el feed personalizado que genera a cada usuario. Este post de la empresa que explica su funcionamiento sin necesidad de entender de programación. Aquí, un resumen simplificado.

La primera parte del armado del feed consiste en una selección de 1.500 tweets sobre los millones disponibles minuto a minuto en la plataforma. Ese armado de 1.500 consta de un 50% de tweets de usuarios que seguimos y un 50% de otros que no, en promedio (puede variar en cada cuenta). La parte que corresponde a los usuarios que seguimos es la “más sencilla” y toma como elementos determinantes la relevancia de los tweets para nuestras cuentas, su cercanía en el tiempo y la probabilidad de interacción que tenemos con el otro usuario. Todo esto mediante un modelo de regresión que lejos estoy de saber explicar.

Por el otro lado tenemos el porcentaje de tweets que viene de usuarios que no seguimos. Twitter utiliza 2 formas de hacer esta selección. La primera es responder a estas dos preguntas importantes: ¿Con qué tweets tuvieron interacciones recientemente los usuarios a los que sigo? ¿A qué tweets le da like la gente que suele gustar de los mismos tweets que yo?

Lo segundo que hace Twitter es preguntar qué tweets y usuarios son similares a los intereses de cada cuenta. Utiliza esto para conformar un sistema de comunidades en el que todos(as) pertenecemos a alguna(s). Podemos terminar viendo un tweet de esa comunidad a la que pertenecemos porque lo hizo un usuario destacado o porque muchos de los usuarios pertenecientes interactuaron con él. Hay 145.000 comunidades actualizadas cada 3 semanas.

Luego viene la parte de ordenar esos tweets. Twitter dice que esto es realizado por una red neuronal que trabaja con 48 millones de parámetros. Cada tweet recibe un puntaje que le da su lugar en el feed.

A continuación y ya llegando al final viene la parte del filtrado final. Se remueven los tweets de gente o palabras que bloqueamos. Se evita que aparezcan muchos tweets seguidos de la misma persona. Se aseguran de que el % de tweets de gente que seguimos y no seguimos sea similar. Y muchas otras cosas más que hacen a la experiencia de cada usuario.

Por último se toma lo que quedó y se meten publicidades, recomendaciones de usuarios a seguir y alguna que otra cosa que Twitter a veces mete en nuestro TL.

Vía

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