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2023年3月31日に遂に発表されたTwitterのアルゴリズム
Twitter aims to deliver you the best of what’s happening in the world right now. This blog is an introduction to how the algorithm selects Tweets for your timeline.
今回はまずこちらのTwitter Algorithm記事を簡単に日本語要約いたします。
Twitterの推薦アルゴリズムは、500億ものツイートから、あなたのFor Youタイムラインに表示するトップツイートを選び出す必要があります。このアルゴリズムは、以下の3つのステージから構成されます。
①候補のソースを取得することで、異なる推薦元から最高のツイートを取得します。
②機械学習モデルを使用して、各ツイートをランク付けします。
③ユーザーがブロックしたツイート、NSFWコンテンツ、既に見たツイートなどをフィルタリングするなどのヒューリスティックやフィルターを適用します。
要するにですが…
■異なる推薦元から最高のツイートを取得
■機械学習モデルを使用して各ツイートをランク付けします
■ユーザーにとってより関連性の高いツイートを提供
この2点です。
■異なる推薦元から最高のツイートを取得のアルゴリズム
異なる推薦元から最高のツイートを選択する方法。コンテキストに応じたフィルタリングや、ツイートの人気度やインタラクションの数などの指標に基づくランキングなどがあります。また、機械学習モデルを使用して、ユーザーの過去の行動や興味関心に基づいて、最も興味深いツイートを選択することもできます。
■機械学習モデルを使用して各ツイートをランク付け
このランク付けの目的は、ユーザーの興味関心に応じた最適なツイートを選択することです。
具体的には、ランク付けには以下のような手順が含まれます。
- 特徴量の抽出：まず、各ツイートから特徴量を抽出します。これには、ツイートのテキスト、画像、動画、ユーザーのプロフィール情報、過去の行動履歴などが含まれます。
- モデルの学習：抽出した特徴量を使用して、機械学習モデルをトレーニングします。このモデルは、ユーザーの行動履歴や興味関心に基づいて、ツイートの興味深さを予測するように設計されています。
- スコアリング：学習済みのモデルを使用して、各ツイートにスコアを割り当てます。スコアは、ツイートの興味深さを表しており、高いスコアを持つツイートがランキングの上位に表示されます。
- ランキング：最後に、スコアに基づいて各ツイートをランキングします。このランキングには、他のフィルタリング規則も適用され、ユーザーが不適切と判断するようなコンテンツは除外されます。
Twitterのアルゴリズムは、このような機械学習モデルを使用して、ユーザーに最適なツイートを提供するように設計されています。
■ユーザーにとってより関連性の高いツイートを提供
ユーザーにとってより関連性の高いツイートを提供するTwitterのアルゴリズムの機能の概要です。
- ソーシャルグラフを活用: ユーザーがフォローしているアカウントや、フォローされているアカウントとの関係性を分析し、その関係性をもとにユーザーに関連性の高いツイートを提供します。
ソーシャルグラフとは、人々のつながりや関係性を表すグラフのことを指します。Twitterの場合、ユーザー同士のフォロー関係やリプライのやり取りなどが、ソーシャルグラフとして表現されます。例えば、ヒヨコさんとアヒルさんがTwitter上でフォローし合っている場合、ヒヨコさんとアヒルさんの間には「フォロー関係」というつながりが存在します。この「フォロー関係」をソーシャルグラフ上で表現すると、ヒヨコさんとアヒルさんのアイコンが線でつながっているようなグラフができあがります。
また、ヒヨコさんがアヒルさんにリプライを送り、アヒルさんがそれに返信するようなやり取りがあった場合、このやり取りもソーシャルグラフ上で表現されます。この場合、ヒヨコさんとアヒルさんのアイコンが、やり取りの矢印で結ばれているようなグラフができあがります。
つまり、Twitterのソーシャルグラフは、人々のフォロー関係やリプライのやり取りなどをグラフとして表現したものであり、ユーザー同士のつながりや関係性をわかりやすく可視化することができます。
- コンテキストを考慮: ツイートのテキスト、画像、動画、リンクなどの情報を分析し、そのツイートがどのようなコンテキストで投稿されたものであるかを理解し、ユーザーに最適なツイートを提供します。
- ツイートのポピュラリティを考慮: ツイートのリツイート数、いいね数、引用リツイート数などを分析し、人気のあるツイートを優先的に表示します。
- ユーザーの過去の行動履歴を考慮: ユーザーの過去のツイートやいいね、リツイートなどの行動履歴を分析し、その情報をもとにユーザーに関連性の高いツイートを提供します。
- ハッシュタグやトピックを考慮: ツイートに含まれるハッシュタグやトピックを分析し、ユーザーが興味を持つ可能性の高いトピックに関連するツイートを提供します。
- レコメンドの多様性を考慮: ユーザーに毎回同じ種類のツイートを表示しないように、様々な種類のツイートを提供するように設計されています。
Twitterのアルゴリズムは、これらの機能を組み合わせて、ユーザーに関連性の高い、興味深いツイートを提供するように設計されています。
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