作者：murmurphy.eth

在 Web3 领域，X（原 Twitter）绝对是项目运营和拓展市场的核心阵地。而对从业者和投资者而言，X 不仅是提升个人影响力的绝佳平台，更有机会挖掘新的机遇。本文将揭秘推荐算法，并分享切实可行的运营策略，助你迅速提升内容曝光与互动。

本文将从 X 官方推荐算法的角度出发，拆解算法逻辑，并分享简便易行的运营策略，助你迅速打开局面。

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X(Twitter)推荐算法流程

Twitter「For You」时间线的推荐系统核心是基于大量用户交互数据，预测用户对每条推文的兴趣， 具体流程 如下图所示：

Step1. 数据收集（Data）这些数据共同构成了推荐系统的「原材料」，为后续特征提取和模型训练提供坚实的基础，确保算法能够准确捕捉用户兴趣和行为特征。

• Social Graph：社交图谱采集用户之间的关注关系和互动情况，帮助构建用户社交网络，为后续推荐中识别用户社交圈和活跃关系提供依据。

• Tweet Engagement：跟踪用户对推文的各类互动行为，如点赞、评论、转发等。反映内容受欢迎程度和用户兴趣强度，为算法评估推文质量和匹配度提供关键数据。

• User Data：收集用户的个人偏好、使用习惯、历史行为等信息，帮助模型更精准地识别和预测用户的兴趣和行为模式。

Step2. 特征提取（Features）在获取原始数据后，系统会运用一系列「工具」对这些数据进行深度加工，形成可供机器学习模型使用的特征指标。

• GraphJet：实时图谱引擎，用于分析用户与推文之间的双向互动。

• RealGraph：真实图谱捕捉真实社交关系和互动模式。

• SimClusters：利用聚类算法将兴趣相近的用户或推文归组，发现潜在关联。

• TwtNN：深度学习模型，能够提取多维特征，从而更精准地捕捉用户兴趣。

• TweepCred：衡量用户在平台上的信誉度和影响力，为信任度评估提供参考。

• Trust & Safety：专门负责检测和过滤违规或有害内容，确保推荐内容的安全合规。

通过这些工具，系统能将庞杂的原始数据转化为结构化的特征，为后续算法精准判断哪些推文值得推荐打下坚实基础。

Step3. 候选来源（Candidate Source）在候选生成阶段，系统从海量推文中迅速筛选出潜在匹配用户兴趣的内容，为后续排序提供数据基础。这个阶段主要通过四个途径实现：#p#分页标题#e#

• Search Index: 通过关键词或热门搜索提取与当前趋势相关的推文。

• CR Mixer: 将候选列表进行混合、去重和筛选，输出给后续的核心排序器。

• UTEG: 将用户、推文以及其中的关键词或话题实体建立关系图谱，帮助算法理解用户与内容的深层关联。

• FRS: 关注推荐可以识别你可能感兴趣但尚未关注的账号，并引入他们的推文作为候选，提高账号多样性，帮助你发现更多优质内容。

整体而言，这个阶段通过多维度、多渠道的筛选，确保候选列表既包含当前热点，也能反映用户长期兴趣，为精准排序奠定了坚实基础。

Step4. 排序引擎（Heavy Ranker）在这一阶段系统采用深度神经网络来评估每条候选推文。它首先计算用户对不同交互类型（如点赞、评论、转发等）的预测概率，然后根据这些概率与预设权重相乘并累加，最后得到每条推文的综合得分（score）。得分越高，推文越有机会出现在时间线上。

根据 2023 年 4 月 5 日 Twitter官方GitHub公布的默认权重 设置，不同交互的权重和含义大致如下：

通过对各项正面和负面交互进行加权，Heavy Ranker 可以快速识别哪些内容最有可能获得用户青睐，哪些内容则需减少推荐。

Step5：规则与过滤（Heuristics & Filtering）排序后的内容会进一步接受一系列规则的调整，以确保推荐的内容既多样又符合平台要求。这个过程会检查推文的整体热度和社交认可度，同时关注作者的多样性