Вот всегда меня интересовало, как же можно было сделать такую систему рекомендаций, что просто страшно ленту открывать. А вот оно оказывается как оно делается :) Ну правда, я всегда поражался тому, что мне рекомендует Twitter. И похоже, что проблема у них в Embedding Spaces - судя по статье, они выбирают твиты для рекомендаций из "сообществ" -> те, которые вызывают наибольшую реакцию и хайп. Ну и тогда понятно почему ко мне лезет в ленту какая то жесть, вместо полезных статей про управления данными :) Интересная инфа про нагрузку: "Вышеописанный пайплайн работает примерно 5 миллиардов раз в день и выполняется в среднем за 1,5 секунды. При этом один запуск пайплайна требует 220 секунд времени CPU — почти в 150 раз больше, чем задержка, которую вы видите в приложении." blog.twitter.com/enginee…lgorithm