嵌入与表示

相关源文件

• README.md
• pushservice/README.md

目的与范围

本文概述了 Twitter 的嵌入和表示系统，它们是支持 Twitter 各产品界面内容推荐的关键组件。这些系统将用户、推文和其他实体转换为数值向量表示，从而实现相似性比较、聚类和相关性评分。有关嵌入管理的具体详情，请参阅表示管理器；有关嵌入如何用于内容评分的信息，请参阅表示评分器。

概述

嵌入是实体（用户、推文、话题等）在高维空间中的密集或稀疏向量表示。这些数学表示捕获实体之间的语义关系，使推荐系统无需明确连接即可理解相似性、兴趣和相关性。Twitter 的推荐系统使用各种嵌入系统，它们在整个推荐流程中发挥着不同的作用。

来源：[README.md:14-16], [README.md:22-26]

关键嵌入系统

Twitter 采用了多种嵌入系统，每种系统都有其独特的用途和特点

嵌入系统	类型	描述	主要用例
SimClusters	稀疏	基于社区的嵌入，根据用户和推文对其所属检测到社区的亲和力进行表示	内容推荐、推文聚类、用户兴趣建模
TwHIN	密集	知识图谱嵌入，在密集向量空间中捕获用户和推文之间的关系	语义相似性、知识感知推荐

来源：[README.md:14-15]

嵌入生成流程

嵌入生成过程始于收集用户信号和推文数据，然后通过专门的模型进行处理以创建向量表示。

来源：[README.md:11-15], [README.md:22-26]

SimClusters

SimClusters 是一个核心嵌入系统，它执行社区检测并将用户和推文的稀疏嵌入生成到检测到的社区中。

主要特点

• 稀疏表示：实体通过与相对少量社区的关联进行表示
• 基于社区：嵌入反映对检测到的用户社区（兴趣群体）的亲和力
• 可解释性：社区结构为推荐提供了人类可解释的说明

应用程序

• 基于社区兴趣的推文推荐
• 用于关注推荐的用户相似性
• 内容分类和聚类

来源：[README.md:14]

TwHIN（Twitter 异构信息网络）

TwHIN 通过将 Twitter 网络建模为异构信息网络，为用户和推文生成密集的知识图谱嵌入。

主要特点

• 密集表示：实体在连续空间中表示为密集向量
• 基于知识图谱：整合有关实体之间关系的结构化知识
• 丰富的语义信息：捕获不同实体类型之间细微的关系

应用程序

• 实体间的语义相似性计算
• 知识感知推荐
• 跨领域实体关系

来源：[README.md:15]

表示管理器服务

表示管理器 (RMS) 是一项集中式服务，负责在 Twitter 的推荐系统中存储、检索和提供嵌入访问。

表示管理器提供了一个统一的接口，用于访问不同类型的嵌入，抽象了底层嵌入系统的复杂性，并通过缓存机制优化了性能。

来源：[README.md:26]

表示评分器

表示评分器 (RSX) 使用嵌入相似性度量计算实体对（用户、推文等）之间的相似性分数。这些分数在整个推荐流程中用于对内容进行排序。

表示评分器服务通过以下方式高效计算相似性分数：

1. 从表示管理器中检索相关嵌入
2. 根据嵌入类型计算适当的相似性度量
3. 对分数进行归一化，以便在下游排名系统中一致使用

来源：[README.md:22]

与推荐流程的集成

嵌入和表示是 Twitter 推荐流程不可或缺的一部分，为从候选生成到最终排序的各个阶段提供支持。

来源：[README.md:14-16], [README.md:22-26], [README.md:42-43]

性能考量

嵌入系统必须平衡多方面的性能考量

• 计算效率：为数十亿实体生成嵌入
• 存储优化：高效存储和检索高维向量
• 查询性能：实时推荐系统的低延迟访问
• 更新频率：随着用户兴趣和推文内容的变化保持嵌入的新鲜度

表示管理器和表示评分器服务在设计时考虑了这些因素，提供优化的访问模式和缓存机制，以确保响应迅速的推荐服务。

来源：[README.md:26], [README.md:22]

总结

Twitter 的嵌入和表示系统提供了基础技术，能够大规模理解实体之间的关系。这些数学表示支持推荐算法在各种产品界面为用户识别相关内容的能力。主要组件——SimClusters、TwHIN、表示管理器和表示评分器——协同工作，将原始用户和内容数据转换为有意义的向量表示，从而捕获语义关系并支持个性化推荐。