Earlybird 集成

目的与范围

本文档介绍了 Earlybird（Twitter 的实时搜索服务）与基于 TensorFlow 的推荐推文排名之间的集成。该集成能够实现高性能搜索功能，并利用机器学习驱动的相关性排名来识别推荐候选推文。

有关使用此集成功能的更广泛 CR-Mixer 推荐系统的信息，请参阅 CR-Mixer。

Earlybird 集成将 Twitter 的搜索基础设施与机器学习模型相结合，以高效地检索和排名推文。该系统利用 Earlybird 的快速搜索能力来识别候选推文，同时利用 TensorFlow 模型根据相关性对这些候选进行评分。

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连接 CR-Mixer 与 Earlybird 搜索服务并应用基于 TensorFlow 排名的核心组件

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相似性引擎构建具有针对推荐用例优化的特定参数的 Earlybird 搜索请求。

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该集成利用 TensorFlow 模型对推文候选进行高级排名。

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下图说明了请求通过 Earlybird 集成的流程。

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基于 TensorFlow 的排名使用以下参数进行配置。

参数	值	目的
`类型`	`ThriftScoringFunctionType.TensorflowBased`	指定 TensorFlow 评分
`selectedTensorflowModel`	`"timelines_rectweet_replica"`	要使用的特定模型
`minScore`	`-1.0e100`	分数的最小阈值
`applyBoosts`	`false`	禁用额外增强

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Earlybird 集成位于更广泛的推荐管道中。

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Earlybird 集成提供了一种强大的机制，利用搜索技术和机器学习来检索和排名推文候选。它使推荐系统能够高效地查找来自指定用户的相关推文，应用复杂的排名，并提供多样化、个性化的内容推荐。