X 官方开源推荐算法

X 官方开源 x-algorithm 项目，完整公开推荐算法核心代码。

X 的推荐算法采用 Grok 变换器 + 加权评分的双层架构，最终排名分数由以下公式决定：

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

这个公式看不懂没关系，我们可以看它的权重变量。

正向权重（提升排名）

1. 收藏/点赞
2. 回复
3. 转推
4. 引用转推
5. 展开帖子
6. 点击用户资料
7. 分享
8. 私聊分享
9. 复制链接分享
10. 停留时间
11. 点击引用内容
12. 关注作者
13. 点击图片
14. 视频播放权重（需满足最小视频时长条件）
15. 连续停留时间

负向权重（降低排名）

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推荐机制

这次关键算法权重参数和处理机制虽然公开了，但是这些权重变量的实际权重数值并没有公开。

推荐机制上，Grok 会通过用户的特征和用户的历史交互计算出向量，再通过向量近似搜索，把用户感兴趣的帖子推荐到时间线上。

所以时间线上的帖子来源有两个：你的关注列表和为你推荐。

对创作者的启示

从权重列表可以看出几个关键信号：

• 收藏和点赞是最基础的正向信号，但转推和引用转推的传播效应更大
• 停留时间和连续停留时间说明算法在意内容的深度，不只是标题党
• 点击用户资料和关注作者意味着算法会奖励能吸引人深入了解的创作者
• 视频播放权重有最小时长门槛，说明短视频需要一定质量才能获得推荐

总的来说，新的推荐算法延续了用户互动为核心权重，但算法层去掉了大量的人工设计功能，转向以基于 Grok 的模型来预测互动概率。