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title: "术语速查表"
description: "术语速查表：召回、排序、价值模型、DPP、可见性过滤、安全级别、标签路径等核心术语说明"
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# 术语速查表

> 本页提供推荐系统核心术语的简明说明。需要了解实现细节时，请点击对应行的“详见”链接。全站译名以本页为准。

## 推荐流程类

| 术语 | 释义 | 详见 |
|------|------|------|
| **召回**(retrieval) | 第一阶段粗筛：系统从全网帖子中快速找出一批候选，优先保障速度与覆盖面。Phoenix 召回、SimClusters、热门帖子源等都属于召回来源。 | [Phoenix 召回：双塔检索架构](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/phoenix-retrieval/) |
| **排序**(ranking) | 第二阶段精选：排序模型为召回给出的候选帖子预测行为概率，再按最终分排序。 | [Phoenix 排序模型](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/phoenix-ranking/) |
| **候选**(candidate) | 系统拟展示给用户的单条帖子。候选帖子必须通过过滤、打分与可见性检查才可能进入最终信息流。 | [home-mixer 编排层](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/home-mixer-orchestration/) |
| **站内 / 站外** | 站内（in-network）指当前用户已关注作者发布的帖子；站外（out-of-network，OON）指当前用户未关注作者发布的帖子。 | [Thunder 站内帖子内存库](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/thunder-in-network-store/) |
| **两阶段架构** | 推荐系统采用的“先召回、后排序”分阶段设计。召回阶段缩减计算范围，排序阶段对候选精细打分。 | [系统架构总览](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/system-architecture/) |
| **候选源**(source) | 向流水线提供候选帖子的组件。内层流水线装配 9 个候选源，其中 TweetMixer、Phoenix MoE 召回、SID 召回 3 个开源默认关闭（`home-mixer/candidate_pipeline/phoenix_candidate_pipeline.rs:380-390`）。 | [home-mixer 编排层](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/home-mixer-orchestration/) |
| **SimClusters** | 站外候选源。它按“谁关注谁、谁点赞什么”把账号和帖子聚成社区，再用你最近互动过的帖子找相似帖子。只保留余弦分大于 0.5 的结果，最多 800 条（`home-mixer/sources/simclusters_source.rs:25-36`）。开源默认开启。 | [SimClusters 站外候选源](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/simclusters/) |
| **热门帖子源** | 站外候选源 `PopularPostsSource`。它提供一份全站共享、不按用户个性化的热门列表：按粉丝数从高到低选作者，人数为近 7 天活跃发帖人数的 0.005%，每人最多 5 条、共 500 条（`home-mixer/util/popular_posts.rs:39-40`）。 | [home-mixer 编排层](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/home-mixer-orchestration/) |
| **水合**(hydration) | 实体元数据填充流程。系统根据候选帖子 ID 从缓存或存储中补齐正文、作者资料、媒体信息与互动数。 | [home-mixer 编排层](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/home-mixer-orchestration/) |
| **过滤器**(filter) | 候选剔除机制。打分前有 21 个预打分过滤器，按规则（如拉黑静音、已读历史、发布超过 48 小时）丢弃不合格的候选。 | [过滤流水线](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/filtering-pipeline/) |
| **流水线**(pipeline) | 标准推荐处理流程。编排框架按顺序串联候选召回、水合、过滤、打分、选择与选后检查各环节。 | [candidate-pipeline 框架与七个组件 trait](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/candidate-pipeline-framework/) |

## 打分类

| 术语 | 释义 | 详见 |
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| **打分器**(scorer) | 给候选算分的组件。内层流水线按序运行 5 个打分器：`PhoenixScorer` → `ImmersiveVideoScorer` → `VMRanker` → `PageDecodeRerankScorer` → `PageRlExplorationScorer`，后两个开源默认关闭（`home-mixer/candidate_pipeline/phoenix_candidate_pipeline.rs:475-481`）。旧版的 `RankingScorer` 已删除。 | [打分与排序](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/scoring-and-ranking/) |
| **多行为预测** | 排序模型同时预测用户在单条帖子上点赞、回复、转发、停留、举报等多种行为的概率。home-mixer 取用 29 个预测字段。 | [Phoenix 排序模型](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/phoenix-ranking/) |
| **加权打分** | 系统把各行为的预测概率乘以权重再求和，共 30 项（`xai-value-model/scoring.rs:79-218`）。权重乘的是预测概率，不是帖子收到的互动次数。 | [打分与排序](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/scoring-and-ranking/) |
| **价值模型**(value model) | 加权打分及其后处理的统称。价值模型分 = 加权求和 + 作者探索奖励 + 新作者扶持 + 作者多样性 × 站外降权（`vm-ranker/scoring/value_model.rs:159-219`）。 | [VM Ranker 重排服务](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/vm-ranker/) |
| **vm-ranker** | 计算最终分的独立服务。`VMRanker` 打分器把候选和 Phoenix 预测发给它；它算价值模型分，再做 DPP。调用失败时，home-mixer 用本地加权分加新作者扶持兜底。 | [VM Ranker 重排服务](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/vm-ranker/) |
| **DPP** | 行列式点过程（determinantal point process）。vm-ranker 用帖子嵌入的相似度，从前 150 条里挑出最多 50 条“分高且彼此不相似”的帖子；入选者保留原分，其余分数置 0（`vm-ranker/scoring/dpp_model.rs:196-206`）。启动参数 `--dpp-enabled` 代码默认值为 false。 | [VM Ranker 重排服务](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/vm-ranker/) |
| **负反馈** | 降低排名的行为预测，包括不感兴趣、拉黑作者、静音作者、举报帖子和未停留。它们的权重为负。 | [打分与排序](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/scoring-and-ranking/) |
| **作者多样性** | 同一作者每多出现一条，分数乘一个递减系数：第 k+1 条乘 `(1-0.25)·0.5^k + 0.25`（vm-ranker 代码默认值），防止单作者刷屏。 | [打分与排序](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/scoring-and-ranking/) |
| **站外降权**(OON) | 站外帖在加权打分后乘以 0.75（vm-ranker 代码默认值）。关注者发的回复和转发默认也乘 0.75，只有关注者的原创帖不降权（`vm-ranker/params.rs:193-222`）。 | [打分与排序](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/scoring-and-ranking/) |
| **新作者扶持** | 每次请求最多选一条低曝光的新作者原创帖，抬到第 16 名的分数。条件包括作者粉丝不超过 50000、帖龄不超过 7200 秒、首页曝光少于 200（`home-mixer/params/param.rs:608-681`）。 | [打分与排序](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/scoring-and-ranking/) |
| **双向关注加成** | 作者与你互相关注、且帖子是原创时，回复权重加 15.0，从 5.0 变为 20.0（`home-mixer/params/param.rs:411-416`）。停留加成默认 0.0。 | [打分与排序](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/scoring-and-ranking/) |
| **候选隔离** | 排序模型通过注意力掩码阻断候选帖子之间的注意力，使单条候选的分数只取决于该帖子与用户自身特征，支持独立打分与缓存。 | [候选隔离注意力掩码](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/candidate-isolation-masking/) |

## 模型与 AI 类

| 术语 | 释义 | 详见 |
|------|------|------|
| **Grok** | xAI 开发的大语言模型。早期开源版的 Phoenix 附带从 Grok-1 移植的示例 transformer；当前仓库发布的是 Phoenix 生产实现本身（`phoenix/README.md:9-21`）。Grox 的分类器按任务调用 Grok 型号或 Gemma 系列。 | [Grok Transformer 骨架](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/grok-transformer/) |
| **transformer** | 基于自注意力机制的深度学习架构。Phoenix 的排序与召回模型共用一个 transformer 骨架，编码用户历史互动序列。 | [Grok Transformer 骨架](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/grok-transformer/) |
| **双塔模型** | 召回阶段采用的模型结构。用户塔把用户映射为向量，候选塔把帖子映射为向量，系统通过向量相似度检索候选。生产配置的候选塔用语义 ID 加作者哈希表示帖子。 | [Phoenix 召回：双塔检索架构](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/phoenix-retrieval/) |
| **嵌入**(embedding) | 稠密向量表示。系统将用户、帖子或词映射为固定维度的浮点数向量，用于比对相似度。 | [哈希嵌入](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/hash-based-embeddings/) |
| **哈希嵌入** | 实体容量压缩技术。实体编号规模过大时，系统通过哈希映射到固定大小的嵌入表槽位。生产召回已不查帖子 ID 嵌入；排序仍保留帖子与用户哈希嵌入。 | [哈希嵌入](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/hash-based-embeddings/) |
| **语义 ID**(SID) | 由帖子多模态嵌入量化出的离散编码，6 层、每层 256 个码（`phoenix/README.md:110-115`）。同主题帖子共享 SID 前缀，新帖不需要积累互动就能得到可用的向量。 | [Phoenix 召回：双塔检索架构](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/phoenix-retrieval/) |
| **互动序列** | 用户在系统内的有序行为记录（点赞、回复、转发、停留等），是模型判断用户兴趣的核心输入。 | [Phoenix 排序模型](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/phoenix-ranking/) |
| **注意力 / attention** | transformer 的核心计算机制。模型通过动态权重分配，在处理当前内容时聚焦用户历史中的关键交互。 | [Grok Transformer 骨架](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/grok-transformer/) |
| **MoE** | Mixture-of-Experts（混合专家模型）。Phoenix 的 transformer 骨架使用普通前馈层，没有 MoE。home-mixer 另有一个名为“Phoenix MoE 召回”的候选源，开源默认关闭（`home-mixer/params/param.rs:181-186`）。 | [Grok Transformer 骨架](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/grok-transformer/) |

## 内容理解与广告类

| 术语 | 释义 | 详见 |
|------|------|------|
| **Grox 分类器** | Grox 在帖子发布后运行的内容分类器。它们不再统一用视觉语言模型（VLM）：按任务调用 Grok 型号或 Gemma 系列（`grox/config/config.py:79-94`）；PTOS 类别检测在开源默认配置下优先调用 Gemma（`grox/flows/ptos/classifier.py:122`、`:172`），成人图片另有非大模型分类器 safemodel 参与仲裁。 | [Grox 内容分类器](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/grox-classifiers/) |
| **VLM** | 视觉语言模型（Vision-Language Model），能够联合解析图像与文本。旧版 Grox 用 `VLM_PRIMARY` 等别名指代模型；这些别名已删除，改写具体模型型号。 | [Grox 内容分类器](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/grox-classifiers/) |
| **PTOS** | 平台服务条款合规策略（Platform Terms of Service）。Grox 先判违规类别，再判具体策略类型，结果直接映射成帖子安全标签。 | [Grox 内容分类器](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/grox-classifiers/) |
| **banger** | 旧版 Grox 输出的质量分，已删除。分类器不再输出质量分，写入统一帖子注解时 `qualityScore` 固定为 1.0（`grox/flows/upa/task_write.py:177`）。 | [Grox 内容分类器](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/grox-classifiers/) |
| **多模态嵌入** | 帖子多模态联合表征。Grox 把帖子的文本、图像信息统一映射到同一向量空间；v8 系列的输入还包含作者画像。 | [多模态帖子嵌入器](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/multimodal-embedders/) |
| **品牌安全** | 帖子与广告并列展示的适宜性裁定，共五档：未指定、安全、低风险、中风险、高风险（`home-mixer/models/brand_safety.rs:7-14`）。中风险与高风险帖子不能紧挨广告。 | [广告混排](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/ads-blending/) |
| **广告混排** | 广告插入机制。系统把广告插入已排序的自然帖子流，开源默认策略为 `multi_risk`，共六种策略可选。 | [广告混排](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/ads-blending/) |

## 可见性与标签类

| 术语 | 释义 | 详见 |
|------|------|------|
| **可见性过滤**(visibility filtering，VF) | 决定一条帖子能不能展示给某位用户的服务。它读取标签和关系，不读模型预测分。home-mixer 在选出帖子后查询它（`home-mixer/candidate_pipeline/phoenix_candidate_pipeline.rs:485-487`）。 | [可见性过滤（Visibility Filtering）](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/visibility-filtering/) |
| **安全级别**(safety level) | 可见性过滤的规则清单名。For You 用两个：站内候选用 `TimelineHome`，站外候选、祖先帖、被引用帖用更严格的 `TimelineHomeRecommendations`（`home-mixer/candidate_hydrators/vf_candidate_hydrator.rs:70-106`）。 | [可见性过滤（Visibility Filtering）](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/visibility-filtering/) |
| **ALLOW / NOTICE / INTERSTITIAL / DROP** | 可见性过滤的四种裁定：正常展示；展示并附提示；展示但加一层遮罩，用户点开才能看；不展示。内部对应 `Verdict` 的三个分支（`visibility-filtering/models/verdict.rs:20-29`）。home-mixer 只去掉 Drop 一类，带遮罩的帖子保留（`home-mixer/filters/vf_filter.rs:22-27`）。 | [可见性过滤（Visibility Filtering）](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/visibility-filtering/) |
| **账号标签 / 帖子标签** | 标签路径写下的安全标签。部分账号标签只在站外推荐中生效，例如 SpamHighRecall、DoNotAmplify：带这些标签的账号，帖子仍会给关注者看，但不推给非关注者（`visibility-filtering/rules/levels.rs:65-72`）。 | [可见性过滤（Visibility Filtering）](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/visibility-filtering/) |
| **标签路径** | 与请求路径并行、在后台持续运行的路径。内容理解模型和打标签规则给帖子和账号打标签，标签写入存储，供可见性过滤读取。 | [系统架构总览](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/system-architecture/) |
| **申诉保护期** | 处置被申诉推翻后的一段保护时间。abuse-ledger-service 回答账号是否处在保护期；处置服务查询保护期的这道检查开源默认关闭（`abuse-enforcement-service/service-lib/src/overturn_hold.rs:150-162`）。 | [处置与标签聚合](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/enforcement/) |
| **user-cred**(user-cred-v2 分数) | 在关注图上跑 PageRank 得到的 0–100 账号分（`user-cred-v2/UserCredV2.scala:10-19`）。分数不低于 54 视为高 PageRank 账号，多数自动打标签规则豁免这类账号。 | [账号级信号（agatha、bdsm、user-cred-v2）](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/account-signals/) |
| **Under the Hood** | 按月生成的标签透明度报告。账号注册满 365 天、且报告月内至少发 10 条帖子才有资格（`under-the-hood/strato/columns/underTheHoodReport.User.strato:18-19`）。报告只展示白名单内的 19 种帖子标签和 12 种账号标签。 | [Under the Hood 透明度报告](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/under-the-hood/) |

## 工程基础设施类

| 术语 | 释义 | 详见 |
|------|------|------|
| **gRPC** | 基于 HTTP/2 和 Protocol Buffers 的高性能 RPC 框架。`home-mixer`、`Thunder` 与 `vm-ranker` 服务均通过 gRPC 暴露接口。 | [home-mixer 编排层](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/home-mixer-orchestration/) |
| **Kafka** | 分布式流式事件总线。新发布帖子与用户互动事件实时写入 Kafka，`Thunder` 与 `Grox` 消费下游数据流。 | [Thunder Kafka 摄入](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/thunder-kafka-ingestion/) |
| **保留期**(retention) | 内存数据生存周期。`Thunder` 只在内存中保留最近 172800 秒（2 天）内的帖子，过期数据自动淘汰（`thunder/args.rs:48-49`）。 | [Thunder Kafka 摄入](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/thunder-kafka-ingestion/) |
| **side effect** | 流水线非阻塞附加操作。系统在后台异步执行写入缓存、上报日志等任务，不阻塞推荐结果交付。 | [candidate-pipeline 框架与七个组件 trait](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/candidate-pipeline-framework/) |

## 出处

本表术语提炼自系统各技术文档，不引入未经源码支持的定义。每个“详见”链接的技术文档均标注了 `文件:行号` 源码锚点。术语的精确语义以技术文档和源码实现为准。

| 术语 | 主要源码 |
|------|----------|
| 打分器 | `home-mixer/candidate_pipeline/phoenix_candidate_pipeline.rs:475-481` |
| 加权打分 | `xai-value-model/scoring.rs:79-218` |
| 价值模型 | `vm-ranker/scoring/value_model.rs:159-219` |
| DPP | `vm-ranker/scoring/dpp_model.rs:196-206`、`vm-ranker/params.rs:253-259` |
| 站外降权 | `vm-ranker/params.rs:193-222` |
| 新作者扶持 | `home-mixer/params/param.rs:608-681` |
| 双向关注加成 | `home-mixer/params/param.rs:411-416` |
| 语义 ID | `phoenix/README.md:110-115` |
| banger 已删除 | `grox/flows/upa/task_write.py:177` |
| 安全级别 | `home-mixer/candidate_hydrators/vf_candidate_hydrator.rs:70-106` |
| 四种裁定 | `visibility-filtering/models/verdict.rs:20-29` |
| 申诉保护期 | `abuse-enforcement-service/service-lib/src/overturn_hold.rs:150-162` |
| user-cred | `user-cred-v2/UserCredV2.scala:10-19` |
| Under the Hood | `under-the-hood/strato/columns/underTheHoodReport.User.strato:18-19` |

## 相关页面

- [推荐系统工作原理](https://x-algorithm.vergego.ai/guide/how-it-works/) —— 端到端执行流程说明
- [核心组件速览](https://x-algorithm.vergego.ai/guide/the-five-components/) —— 六组核心组件介绍
- [运营迷思与源码真相](https://x-algorithm.vergego.ai/guide/operating-myths/) —— 运营经验与源码实现对照
- [算法发帖指南](https://x-algorithm.vergego.ai/guide/posting-guide/) —— 基于算法机制的内容分发建议
- [常见疑问解答](https://x-algorithm.vergego.ai/guide/faq/) —— 核心逻辑常见问题解答
- [系统架构总览](https://x-algorithm.vergego.ai/concepts/system-architecture/) —— 技术架构与数据流向总览

Source: https://x-algorithm.vergego.ai/guide/glossary/index.mdx