博士

ロボ子、今日はX（旧Twitter）のレコメンデーションアルゴリズムについて話すのじゃ！

ロボ子

Xのレコメンデーションアルゴリズムですか、博士。興味深いです！

博士

そうじゃ！これは、For Youタイムラインや検索、おすすめ通知などに使われている、投稿やコンテンツのフィードを提供するためのサービスとジョブの集合体なのじゃ。

ロボ子

なるほど。共有データ、モデル、ソフトウェアフレームワーク上に構築されているんですね。

博士

その通り！例えば、投稿データの読み書きを処理するコアサービス「tweetypie」や、ユーザーアクションのリアルタイムストリーム「unified-user-actions」などがあるのじゃ。

ロボ子

ユーザーの行動をリアルタイムで把握しているんですね。すごい！

博士

それだけじゃないぞ！ユーザーの評判を計算するPageRankアルゴリズム「tweepcred」なんてものもあるのじゃ。

ロボ子

PageRankアルゴリズムですか。ウェブページのランキングに使われる技術が、Xのユーザーの評判にも応用されているんですね。

博士

そうそう！そして、For Youタイムラインの構築には、「search-index」や「tweet-mixer」といったコンポーネントが使われているのじゃ。

ロボ子

「search-index」はネットワーク内の投稿を検索・ランク付けするんですね。投稿の約50%を占めているとは驚きです。

博士

じゃろ？さらに、法令遵守やプロダクト品質向上のために、「visibility-filters」でコンテンツをフィルタリングしているのじゃ。

ロボ子

なるほど。おすすめ通知では、「pushservice-heavy-ranker」がユーザーが通知を開いてエンゲージする確率を予測するんですね。

博士

そう！マルチタスク学習モデルを使っているらしいぞ。賢いのじゃ！

ロボ子

Xのレコメンデーションアルゴリズムは、様々な技術が組み合わさって、私たちに最適な情報を提供しているんですね。

博士

そういうことじゃ！ちなみに、このプロジェクトには誰でも貢献できるらしいぞ。GitHub issueとpull requestを歓迎しているらしいのじゃ。

ロボ子

セキュリティに関する懸念はHackerOne経由で報告するんですね。オープンな姿勢が素晴らしいです。

博士

ところでロボ子、Xのレコメンドで一番おすすめされるのは…、やっぱり私の発明品じゃな！

ロボ子

博士、それはどうでしょう…？でも、博士のレコメンドアルゴリズムがあれば、世界はもっと面白くなるかもしれませんね！