Como Funciona o Algoritmo do Twitter: Introdução a Grafos para Entender o Feed

Como Funciona o Algoritmo do Twitter: Introdução a Grafos para Entender o Feed





Desbloqueando o Algoritmo do Twitter – Introdução a Grafos.mp3



1. Modelagem de grafos para redes sociais

Ao pensar em feeds e relacionamentos, o grafo surge como a estrutura natural para representar usuários, relações e interações. A modelagem correta é crucial para qualquer cálculo de alcance ou de conectividade.

  • Nós (nodos) representam usuários ou entidades de interesse (têm identificadores únicos).
  • Arestas podem ser direcionadas (ex.: segue) ou não direcionadas (ex.: amizade mútua); grafos dirigidos refletem assimetrias de relacionamento.
  • Atribuir pesos às arestas é comum para indicar intensidade de interação (views, replies, retweets, menções).
  • Grafos podem ser esparsos e dinâmicos: nós/arestas entram e saem com frequência, exigindo estruturas que suportem atualizações rápidas.
  • Modelos simples ajudam a entender alcance de uma publicação: vizinhança imediata, caminhos de comunicação e conectividade entre comunidades.

2. Grafos como base de ranking de conteúdo

A lógica de ranking pode ser entendida como uma função que pondera a relevância de um conteúdo com base na posição dele no grafo e na qualidade do entorno de cada nó.

  • Vizinhança: conteúdos de nós com alta atividade ou muitos vizinhos engajados tendem a ter maior probabilidade de serem vistos.
  • Conectividade: caminhos curtos entre usuário e criadores de conteúdo aumentam a exposição potencial.
  • Medições de centralidade ajudam a quantificar influência: grau, centralidade de intermediação (betweenness), centralidade de proximidade, entre outras.
  • Rastreamento de comunidades auxilia na recomendação contextual, conectando usuários a tópicos e grupos relevantes.

3. Percurso de grafos: alcance, distância e conectividade

Algoritmos de percurso, como BFS (busca em largura) e DFS (busca em profundidade), ajudam a inferir alcance, distâncias e camadas de visibilidade entre usuários e conteúdos.

  • BFS explora grafo por camadas, contabilizando distâncias mínimas a partir de um nó raiz.
  • DFS acompanha caminhos até o fim de uma ramificação, útil para detecção de ciclos e estruturas de componentes.
  • Complexidade típica: O(V + E), onde V é o conjunto de nós e E o conjunto de arestas.
  • Aplicação prática: estimar quantas pessoas podem ver uma publicação via caminhos de influência diretos e indiretos.

4. Medidas de centralidade e detecção de comunidades

A centralidade ajuda a priorizar nós que atuam como hubs de informação ou vias de passagem entre subgrupos da rede. Detecção de comunidades revela agrupamentos de usuários com interesses comuns.

  • Grau (degree centrality): nós com muitos vínculos diretos costumam ter maior visibilidade local.
  • Betweenness centrality: nós que aparecem em muitos caminhos entre pares de nós podem atuar como pontes estratégicas.
  • Proximidade (closeness): nós com menor distância média para os demais tendem a disseminar informações com mais rapidez.
  • Detecção de comunidades (modularidade, métodos como Louvain): identifica grupos com forte coesão interna e fraca ligação externa, útil para conteúdo contextualizado.

Bloco de código: BFS simples em grafos dirigidos


# BFS simples para grafos direcionados
from collections import deque

class Graph:
    def __init__(self):
        self.adj = {}

    def add_edge(self, u, v):
        self.adj.setdefault(u, set()).add(v)

def bfs(graph, start):
    visited = set([start])
    q = deque([start])
    order = []
    while q:
        u = q.popleft()
        order.append(u)
        for w in graph.adj.get(u, []):
            if w not in visited:
                visited.add(w)
                q.append(w)
    return order

# Construção de grafo simples
g = Graph()
g.add_edge("alice", "bob")
g.add_edge("bob", "carol")
g.add_edge("alice", "dave")
g.add_edge("carol", "eve")

# Distância de alcance partindo de 'alice'
print(bfs(g, "alice"))
      

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