Twitter推荐算法之*Who to Follow*

[Di WU]

刚刚发现了一个活生生的推荐算法的例子，让我们一起来围观一下：

 

Twitter几天前推出了基于自身庞大数据库的”Who to Follow”服务，这项服务针对用户的follower网络进行计算（注意，不是following网络），进而给出新的follow推荐。

 

从目前肉眼观察到的结果来看，这项算法的逻辑是：用户A、B、C都在follow你，于此同时，用户A、B、C也都在follow用户D、E，然而，你也在follow用户D，不过并没有follow用户E。所以，twitter算法向你推荐用户E。

 

几天前我发了个帖子聊到工作中发现的绝大多数用户“只打喜欢、不打讨厌”的现象。Twitter看了也有这个情况，（我猜的...），绝大多数twitter用户只会follow她喜欢的其他用户，而不会手动的去block掉一个她不喜欢的用户。这种情况下，twitter的数据库和算法工程师瞪大了眼睛在自己数据库里看到的就会都是以下形式的向量：user_id <1, 1, 0, ..., 1, 0>，而很少有 user_id <1, -1, 0, ..., 1, 0>

 

有意思 :-)

 

戴瑞课

[王靖文]

"用户A、B、C都在follow你，于此同时，用户A、B、C也都在follow用户D、E，然而，你也在follow用户D，不过并没有follow用户E。"

{A,B,C}都在follow{"你",D,E}，那么有可能{"你",D,E}是处于同一个热点事件中的当事人集合（而{A,B,C}是围观者集合）。所以“你”当然很有可能会follow同一个集合里的其他人。而事实发现你的确也在follow用户D，就更加增强了这一推断的正确性。

 

我觉得就这个意思

[Tinyfool]

tw上面很多人抱怨推荐的都是被他们unfo的

我认为：tw推荐的东西都是大家unfo的，证明推荐很准确，唯一的问题是没有用unfo和block信息作为最后的过滤而已。等待他们修正吧。

此外，这证明了，大家对推荐出错很敏感

2010/8/6 王靖文 <wang...@gmail.com>

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[Tinyfool]

此外，这证明了，推荐的准确率一般用户难以确认，很难质疑，但是推荐失败是很容易被看出来的

2010/8/6 Tinyfool <tiny...@gmail.com>

[阿暖]

貌似是twitter先获得某人的fans(这个twitter早就做好了) 然后找k个跟这个人follow对象最接近的人,获得推荐,knn吧

[yoyo]

按理说是这样，但是昨天看了一下自己的who to follow的view all，在众多有三个共同的朋友的推荐中，夹杂了个只有一个共同朋友的，
而且内容我没啥兴趣，也没有收藏过，没有锐推过。究竟为什么会推荐给我呢，不明白。

who to follow推荐给我的，有曾经fo又unfo的，也有实在太话痨懒得fo的，也有根本就不靠谱的。总之最终我的friends名单一个
都没增加。杯具~