O Twitter liberou parte do código que chamou de “The Algorithm”, que forma o sistema que popula a aba de recomendações “Para Você”.
Vamos entender qual é o contexto de ciência da computação e história necessários pra começar a entender esse código todo. E uma pequena introdução à ciência por trás de recomendações e grafos em geral.
Finalmente, vou poder mostrar na prática a diferença de “código de curso” e “código de verdade” e exatamente porque software nunca acaba.
ERRATA
Vira e mexe eu falo nó e vértice mas o correto são nó e arestas. Eu estou acostumado a falar em inglês só nodes e edges e traduzi errado em português.
Capítulos
00:00:00 – Intro
00:00:57 – CAP 1 – Avisos e Descrevendo o Repositório
00:02:51 – CAP 2 – Interpretando Errado: Não Acredite em Blog Posts
00:07:14 – CAP 3 – Derrubando o Meme: Pessoas Idiotas
00:11:30 – CAP 4 – Objetivos do Video: derrubar os Clones. Código de Verdade
00:16:37 – CAP 5 – Entendendo Grafos. Introdução a Relevância
00:21:47 – CAP 6 – Primeira Geração de Relevância: WTF
00:27:49 – CAP 7 – Relevância nos Primórdios da Web: PageRank e HITS
00:35:43 – CAP 8 – Segunda Geração de Relevância: RealGraph e SALSA
00:39:22 – CAP 9 – Escalando com Hadoop e MapReduce: HDFS e Pig
00:43:15 – CAP 10 – Algoritmos Escaláveis de Grafos: Relembrando Mergesort
00:46:58 – CAP 11 – Terceira Geração de Relevância: GraphJet
00:50:36 – CAP 12 – Earlybird: Light Ranker. Apache Lucene
00:51:37 – CAP 13 – Ids para Sistemas Distribuídos: Snowflake
00:55:23 – CAP 14 – Serialização Eficiente sem JSON: Thrift e Protobufs
01:01:07 – CAP 15 – A Controvérsia do “Rails Não Escala”. Por que Scala?
01:07:37 – CAP 16 – Introdução a Similarity Clusters: Similaridade de Cosseno
01:16:08 – CAP 17 – Resumindo os demais Projetos: Aplicando o que Aprendemos
01:20:22 – CAP 18 – Qualidade do Código: Mini-Assessment
01:22:43 – CAP 19 – Sendo Educado na Web: Memes Idiotas
01:24:32 – CAP 20 – Refletindo sobre o Código: Lições a Aprender
01:27:31 – Bloopers
Links
Fio no Twitter (https://twitter.com/AkitaOnRails/stat…)
Twitter: The Algorithm (https://github.com/twitter/the-algorithm)
Twitter: The Algorithm ML (https://github.com/twitter/the-algori…)
Twitter’s Recommendation Algorithm ( / twitter-recommendation-algorithm )
Steven Tey: # How the Twitter Algorithm works in 2023 (https://steventey.com/blog/twitter-al…)
Aakash Gupta: The Real Twitter Files: The Algorithm (https://aakashgupta.substack.com/p/th…)
Earlybird: Real-Time Search at Twitter (https://stephenholiday.com/notes/earl…)
Twitter Search is Now 3x Faster ( / twitter-search-is-now-3x-faster )
Paper: GraphJet: Real-Time Content Recommendations at Twitter (https://www.vldb.org/pvldb/vol9/p1281…)
Paper: RealGraph: User Interaction Prediction at Twitter (https://www.ueo-workshop.com/wp-conte…)
Paper: Real-Time Twitter Recommendation: Online Motif Detection in Large Dynamic Graphs (http://www.vldb.org/pvldb/vol7/p1379-…)
Paper: Discovering Similar Users on Twitter (http://snap.stanford.edu/mlg2013/subm…)
GitHub: FlockDB (https://github.com/twitter-archive/fl…)
GitHub: Cassovary (https://github.com/twitter/cassovary)
GitHub: GraphJet (https://github.com/twitter/GraphJet)
Twitter: Finagle (https://twitter.github.io/finagle/)
Apache Avro (https://avro.apache.org/)
AkitaOnRails: Chatting with Blaine Cook (Twitter) (https://www.akitaonrails.com/2008/6/1…)
Fireship: Vector databases are so hot right now. WTF are they? ( • Vector databases are so hot right now… )
Slideshare: Restrição == Inovação (https://www.slideshare.net/akitaonrai…)
Elastic: Vector Search (https://www.elastic.co/what-is/vector…)
Transcript: https://www.akitaonrails.com/2023/04/…
Podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/sh…
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