Twitter ha publicado [un artículo describiendo cómo funciona su algoritmo de recomendación de tweets](https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/open-source/2023/twitter-recommendation-algorithm) así como una buena parte del [código fuente](https://github.com/twitter/the-algorithm) y [código para entrenar los modelos ML](https://github.com/twitter/the-algorithm-ml) que usa.
Arquitectura del pipeline de recomendación de tweets.
Twitter explica que su intención publicando el código fuente es ser más transparentes y mejorar el algoritmo.
Este tipo de acciones es poco frecuentes en empresas poseedoras de redes sociales ya que su ventaja competitiva suele ser una combinación de algoritmos de recomendación, datos y cantidad de usuarios.
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Arquitectura del pipeline de recomendación de tweets.
Twitter explica que su intención publicando el código fuente es ser más transparentes y mejorar el algoritmo.
Este tipo de acciones es poco frecuentes en empresas poseedoras de redes sociales ya que su ventaja competitiva suele ser una combinación de algoritmos de recomendación, datos y cantidad de usuarios.
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Arquitectura del pipeline de recomendación de tweets.
Twitter explica que su intención publicando el código fuente es ser más transparentes y mejorar el algoritmo.
Este tipo de acciones es poco frecuentes en empresas poseedoras de redes sociales ya que su ventaja competitiva suele ser una combinación de algoritmos de recomendación, datos y cantidad de usuarios.
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Arquitectura del pipeline de recomendación de tweets.
Twitter explica que su intención publicando el código fuente es ser más transparentes y mejorar el algoritmo.
Este tipo de acciones es poco frecuentes en empresas poseedoras de redes sociales ya que su ventaja competitiva suele ser una combinación de algoritmos de recomendación, datos y cantidad de usuarios.
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Arquitectura del pipeline de recomendación de tweets.
Twitter explica que su intención publicando el código fuente es ser más transparentes y mejorar el algoritmo.
Este tipo de acciones es poco frecuentes en empresas poseedoras de redes sociales ya que su ventaja competitiva suele ser una combinación de algoritmos de recomendación, datos y cantidad de usuarios.
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Twitter ha publicado [un artículo describiendo cómo funciona su algoritmo de recomendación de tweets](https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/open-source/2023/twitter-recommendation-algorithm) así como una buena parte del [código fuente](https://github.com/twitter/the-algorithm) y [código para entrenar los modelos ML](https://github.com/twitter/the-algorithm-ml) que usa.
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