Twitter publica el código fuente de su sistema de recomendaciones

¿Y la de arreglar el reproductor te la sabes?

#6 justo lo acaban de mencionar en el Space al mismo tiempo que lo has posteado xD han dicho algo de que "solo es para seguimiento estadístico" o algo así.

yyyyyy se acaba el Space.

#14perez_chuck:

Me la pelan los enums, lo importante es la gestión de vídeo!

XDDDDDDDDDDDD

ya pero mira la puta sobre enginieria que tienen montada para un puto enum... imaginate el resto

tambien he visto en algun lado una clase que recibe 20 repository o algo asi por parametro XD que cada uno seguro que sera un micro servicio XD

Esto siempre se ha sabido, pero ahora es evidente

/**

• reduce pagerank of users with low followers but high followings
  */
  def adjustReputationsPostCalculation(mass: Double, numFollowers: Int, numFollowings: Int) = {
  if (numFollowings > threshAbsNumFriendsReps) {
  val friendsToFollowersRatio = (1.0 + numFollowings) / (1.0 + numFollowers)
  val divFactor =
  scala.math.exp(
  constantDivisionFactorGt_threshFriendsToFollowersRatioReps *
  (friendsToFollowersRatio - threshFriendsToFollowersRatioUMass) *
  scala.math.log(scala.math.log(numFollowings))
  )
  mass / ((divFactor min maxDivFactorReps) max 1.0)
  } else {
  mass
  }
  }
  }

https://github.com/twitter/the-algorithm/blob/7f90d0ca342b928b479b512ec51ac2c3821f5922/src/scala/com/twitter/graph/batch/job/tweepcred/Reputation.scala

y

https://github.com/twitter/the-algorithm/blob/7f90d0ca342b928b479b512ec51ac2c3821f5922/src/scala/com/twitter/graph/batch/job/tweepcred/UserMass.scala

El ratio de followers / following te hace rankear mejor o peor.

if (antigamingPenalty > 0
        && antiGamingFilter != null
        && !antiGamingFilter.accept(internalDocID)) {
      data.weightedCountIncrement = 0;
      data.penaltyIncrement = antigamingPenalty;
      data.tweepCred = 0;
      accumulator.accessor.collect(internalDocID);
      return;
    }

https://github.com/twitter/the-algorithm/blob/7f90d0ca342b928b479b512ec51ac2c3821f5922/src/java/com/twitter/search/common/relevance/features/RelevanceSignalConstants.java

O sea todo el mundo empieza con 17, y tu reputación va cambiando de 0 a 100 en base a followers y following.

Esta es la relacion de pagerank con la reputación
https://github.com/twitter/the-algorithm/blob/7f90d0ca342b928b479b512ec51ac2c3821f5922/src/scala/com/twitter/graph/batch/job/tweepcred/Reputation.scala

y baja a los que tienen malos ratios

  /**
   * reduce pagerank of users with low followers but high followings
   */
  def adjustReputationsPostCalculation(mass: Double, numFollowers: Int, numFollowings: Int) = {
    if (numFollowings > threshAbsNumFriendsReps) {
      val friendsToFollowersRatio = (1.0 + numFollowings) / (1.0 + numFollowers)
      val divFactor =
        scala.math.exp(
          constantDivisionFactorGt_threshFriendsToFollowersRatioReps *
            (friendsToFollowersRatio - threshFriendsToFollowersRatioUMass) *
            scala.math.log(scala.math.log(numFollowings))
        )
      mass / ((divFactor min maxDivFactorReps) max 1.0)
    } else {
      mass
    }
  }
}

https://github.com/twitter/the-algorithm/blob/7f90d0ca342b928b479b512ec51ac2c3821f5922/src/scala/com/twitter/graph/batch/job/tweepcred/README