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Sistema de recomendaciones de X. A la izquierda se muestran los datos de entrada (grafo social, interacción con tuits y datos de usuario). En el centro, los componentes de características como GraphJet, SimClusters, TwHIN, RealGraph, TweepCred y Trust & Safety alimentan distintos módulos de candidatos (Search Index, CR Mixer, UTEG y FRS). Estos se procesan en un modelo de red neuronal denominado Heavy Ranker, seguido de heurísticas y filtros como prueba social, diversidad de autores, visibilidad, balance de contenido y fatiga de retroalimentación. Finalmente, los resultados se mezclan junto con anuncios y recomendaciones de a quién seguir, para construir la línea de tiempo del usuario.

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