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Twitter的用户推荐算法 关于Twitter的用户推荐算法,Quora上的文章有一个说明。算法基本分4步: First and foremost, we looked at who your friends follow, who they talk to, who they RT as gauges of your interest. Then we applied either positive/negative 阅读详情

 

近来我成为Twitter的重度用户了。几乎到了某位推客所说,有了Twitter,都舍不得睡觉的境界。为什么呢?

 

我注册Twitter很久了,刚开始图新鲜,玩了一会就不太管它了。最近国外Twitter爆火,顺带地连相关的书也火了。我又上去感受一下,终于想明白Twitter的威力所在:

 

首先,它是一个极为高效低成本的营销工具。如果加你的人(Twitter里叫followers)够多,而且是你的目标对象,那么你只需敲几个字,就把想说的话、想宣传的意思传播出去了,成千上万的人会马上听到。想想吧,如果我能把所有买过图灵书、对图灵书感兴趣的同学都吸引为我的followers,当图灵出了一本书的时候,我一张嘴,大家就都知道了,什么广告、营销,都去它的吧。

 

其次,它是一个高效的信息获取工具。通过Twitter,你可以在第一时间知道许多之前需仰视才见的同学所思所想和所为。我现在跟踪的软件开发大师级同学就包括:Kent Beck(极限编程之父、设计模式和重构的创始人之一、JUnit之父)、Erich Gamma、Ed Yourdon、Don Box(《COM本质论》作者)、Dave Winer(blog之父)、Ola Bini(JRuby创始人之一)、Andy Hunt(《程序员修理之道》作者)、Ward Cunningham(Wiki之父)、 DHH(RoR之父)、Robert Martin、Martin Fowler等等。

 

当然,它也是一个方便高效的沟通工具。

 

推荐大家使用Twitter,并Follow我:http://twitter.com/turingbook。

手撕Twitter推荐算法 通过分析你关注的人或有相似兴趣的人的行为,来预测你感兴趣的相关推文,比如,二跳关系U2U2I,为了实现高效动态图构造和游走,内部自研了GraphJet[5]图引擎,发表在VLDB 2016上。稀疏嵌入:最有用的表征模型是SimClusters[7],发表在KDD 2020上,基于社区发现的异构表征模型,利用矩阵分解算法,基于social graph中有影响力的用户进行社区发现,并根据流行度和用户行为将推文和用户划分到不同空间中。然后,每个用户可以用一个高维向量表示,向量中的每个维度对应一个聚类。 阅读详情

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