X公式が推薦アルゴリズムをオープンソース化

X公式は x-algorithm プロジェクトをオープンソース化し、推薦アルゴリズムの中核コードを全面公開した。

X の推薦アルゴリズムは Grok トランスフォーマー + 重み付きスコアリング の二層アーキテクチャを採用しており、最終ランキングスコアは次の式で決まる。

Final Score = Σ (weight_i × P(action_i))

この式が直感的に分からなくても問題ない。重み変数を見ればよい。

正の重み（順位を押し上げる）

1. ブックマーク/いいね
2. 返信
3. リポスト
4. 引用リポスト
5. 投稿の展開
6. プロフィールクリック
7. 共有
8. DM共有
9. リンクコピー共有
10. 滞在時間
11. 引用コンテンツのクリック
12. 投稿者をフォロー
13. 画像クリック
14. 動画再生の重み（最小動画再生時間の条件あり）
15. 連続滞在時間

負の重み（順位を下げる）

1. 興味なしを指定
2. 投稿者をブロック
3. 投稿者をミュート
4. コンテンツを報告

推薦メカニズム

今回、重要な重みパラメータと処理メカニズムは公開されたが、これら重み変数の実際の重み値は公開されていない。

推薦メカニズムとしては、Grok がユーザー特性と過去のインタラクションからベクトルを計算し、ベクトル近似検索を通じて、ユーザーが関心を持ちそうな投稿をタイムラインに推薦する。

そのため、タイムライン上の投稿の供給元は二つある。フォロー中 と おすすめ だ。

クリエイターへの示唆

重みリストから、いくつかの重要なシグナルが読み取れる。

• ブックマークといいね は最も基礎的な正のシグナルだが、リポストと引用リポスト は拡散効果がより大きい
• 滞在時間 と 連続滞在時間 は、アルゴリズムがコンテンツの深さを重視しており、見出し先行の釣り投稿だけでは評価されないことを示している
• プロフィールクリック と 投稿者をフォロー は、読者により深く知りたいと思わせるクリエイターが報われることを意味する
• 動画再生の重み には最小再生時間のしきい値があり、短尺動画でも一定の品質がないと推薦を獲得しにくいことを示す

総じて、新しい推薦アルゴリズムはユーザーインタラクションを中核重みとして維持しつつ、アルゴリズム層では手作業で設計した機能の多くを削ぎ落とし、Grok ベースのモデルでインタラクション確率を予測する方向へ移行している。