马斯克最近开源了大部分Twitter的代码，截止目前已经有接近50K star，但网上大多数的文章都属于相对宽泛的介绍，于是我们计划对整个框架的每个模块进行深入解读，包括模型细节paper以及code 。 今天这篇作为整个项目的开篇，会从整体介绍 twitter 的推荐系统框架和模块。另外，如果你也对此感兴趣，想要一起学习twitter推荐系统，欢迎加入！！【加微信 text_b 告诉我】

八月份，少数派分享了 iOS、Android 两大平台上的第三方微博客户端合辑文章，收集了相当丰富的客户端应用： 然而作为新浪微博当年的「师父」，Twitter 由于在 API 接口上限制相对较少（2012 年曾有被业界吐槽的 Twitter API 1.1 政策），所以我们看到了相当丰富的第三方 Twitter for Android 客户端。今天，为大家收集了六款第三方 Twitter

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号 第一时间获取价值内容 https://zhuanlan.zhihu.com/p/618710861 看完Twitter的Blog<Twitter's Recommendation Algorithm>，第一直观的感受是推荐框架确实通用，甚至你会发现有些部分是居然是用的weibo的paper... ，至于代码部分的详细解读

当我们注册完Twitter之后，可以根据自己的兴趣选择分类，比如说音乐、运动、新闻等，以此来更适应自己的需求。但很不幸的是，在Twitter的众多分类中并没有一个社交媒体或是数字化营销这样的分类。这对于我们想做社交媒体营销的人可能就不太有利了。 别着急，小编今天给大家整理一些对社交媒体营销非常有帮助的Twitter账号，其中包括思想领袖、知名品牌、营销大咖等。通过这些账号

马斯克与Twitter的渊源 近年来，Twitter已经成为全球最受欢迎的社交媒体平台之一（类比微博？），吸引了无数名人、政治家、企业家和普通用户在这里分享观点、展示自我。其中，特斯拉和SpaceX的创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）是Twitter上最具影响力和活跃度的人物之一。他的推文往往能够引起公众广泛关注，对公司股票甚至整个行业的走向产生影响。 除了发表言论

Fenix 2 多个 Tab 页面：不同于 Twitter 官方仅提供主页、搜索、提醒和私信共四个固定的 Tab 页面，在此基础上，Fenix 2 增加了 Activity、Likes、List、Favorites 共四个页面，以及支持将某个关键词搜索设置为 Tab 页面，方便以后在应用主界面和侧边栏进行快捷查询。 七套不同的主题和自定义外观选项：Fenix 2 为我们提供了七套不同的主题皮肤

对于网络安全从业者而言，推特（Twitter）是一个可以及时了解行业发展信息和专业知识的来源之一。本文根据Twitter博主在企业网络安全方面的经验、对网络安全研究的贡献、账户关注度以及文章更新频率等衡量指标，收集整理了目前最具人气的20个网络安全账户。 01 Aleksandra Doniec @hasherezade 供职于Malwarebytes的Aleksandra

大家好，我是蘑菇先生。 Twitter近期开源了其推荐系统源码[1,2,3]，截止现在已经接近42k star。但网上公开的文章都是blog[1]直译，很拗口，因此特地开个系列系统分享下。系列涵盖： Twitter整体推荐系统架构：涵盖图数据挖掘、召回、精排、规则多样性重排、混排等。参见材料[1,2]。 Twitter精排模型(Heavy Ranker )：包含模型结构、特征工程、多目标建模

Twitter 最近推出了新的个性化推荐（tailored suggestions）功能，该功能可以通过其他网站上嵌入的 Twitter 按钮和小工具（widgets）来追踪用户的上网行为，记录用户经常访问的网站，然后，Twitter 将根据这些访问历史来向你提供个性化的推荐，在这个预览页面可以查看 Twitter 为你准备的推荐内容。 举个栗子：假设经常访问 ooxx.net 的

04.01 update: 代码量很大，目前做大致梳理，后续详细展开 太长不读 推特推荐系统整体流程和业界主流类似，包括召回、粗排、精排、混排等。不过相比非社交主导的内容推荐系统，推特更加重视网络数据（图）的利用，包括图特征、图算法等。并且对负责社交网络内和网络外的模块做了显式的区分和内容控比（目前网络内和网络外占比1:1）。 业务场景 从你关注的人（网络内 ）和你不关注的人（网络外