CR-Mixer 是一个协调层，负责从 Twitter 推荐系统中的底层计算服务获取非关注推文候选。它提供了用户“为你推荐”时间线中大约 50% 的推文。本文档涵盖了 CR-Mixer 的架构、候选推文来源机制及其与 Twitter 推荐系统其他组件的集成。
有关这些候选推文如何并入最终时间线的信息，请参阅主页时间线生成。
在 Twitter 的推荐管道中，CR-Mixer 位于数据源/ML 模型和 Home-Mixer 之间。它的主要功能是发现和检索用户在其常规时间线中未看到（因为他们未关注作者）但基于各种相似性和相关性信号可能会感兴趣的推文候选。
CR-Mixer 在整体架构中的位置
CR-Mixer 包含多个相似性引擎，它们通过不同的机制识别推文候选。其中一个关键的相似性引擎是 EarlybirdTensorflowBasedSimilarityEngine，它利用 Twitter 的搜索基础设施 (Earlybird) 和基于 TensorFlow 的排名来查找相关推文。
CR-Mixer 的一个关键能力是它与 Earlybird（Twitter 的搜索索引）和基于 TensorFlow 的排名模型的集成。这使其能够使用机器学习技术从用户未关注的账户中找到相关推文。
EarlybirdTensorflowBasedSimilarityEngine 负责
Earlybird 搜索的查询参数包括
| 参数 | 目的 |
|---|---|
seedUserIds | 用于查找推文的用户 ID |
searcherUserId | 将看到推荐的用户 ID |
maxNumTweets | 返回的最大推文数量 |
filterOutRetweetsAndReplies | 用于过滤非原创内容的布尔值 |
useTensorflowRanking | 启用基于 TensorFlow 排名功能的布尔值 |
maxNumHitsPerShard | 控制每个分片（shard）的搜索终止 |
来源
CR-Mixer 中的 TensorFlow 排名使用特定参数对推文进行评分
相关性选项包括
| 选项 | 值 | 目的 |
|---|---|---|
proximityScoring | true | 提高短语查询的相关性 |
maxConsecutiveSameUser | 2 | 防止来自同一用户的过多推文 |
maxHitsToProcess | 500 | 限制处理以优化性能 |
maxUserBlendCount | 3 | 控制用户多样性 |
proximityPhraseWeight | 9.0 | 临近度评分的权重 |
returnAllResults | true | 确保返回所有匹配结果 |
来源
CR-Mixer 生成推文候选后，它们被发送到 Home-Mixer，Home-Mixer 将
这种无缝集成使得 Twitter 能够向用户展示其关注账户的推文和可能感兴趣的推荐内容的混合。
CR-Mixer 的结果使用元数据选项来增强推荐的质量
这些选项确保推文具有适当的上下文，并且系统有足够的信息来提供高质量的推荐。
CR-Mixer 是 Twitter 推荐系统中的一个关键组件，提供非关注推文推荐。它利用相似性引擎，特别是带有基于 TensorFlow 排名功能的 Earlybird 搜索基础设施，从用户未关注的账户中查找相关内容。该组件贡献了用户“为你推荐”时间线中大约一半的推文，这使其成为平台内容发现不可或缺的一部分。