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读paper:Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

转载 2016-09-05 20:38:49

Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

1. 介绍

基于深度神经网络算法,构建youtube视频推荐。该paper提出两阶段算法,首先构建deep candidate generation model ,然后使用deep ranking模型进行排序。youtube视频推荐面临的挑战:

  • scale:数据量大, 需要分布式系统支持

  • freshness:视频更新非常快,提供实时新鲜的视频内容

  • noise:数据稀疏,存在很多外部因素的影响,一些隐性的信号较难处理和获取

2.系统架构

两部分,产生推荐候选集和排序(1)The candidate generation network only provides broad personalization via collaborative filtering. The similarity between users is expressed in terms of coarse features such as IDs of video watches, search query tokens and demographics.

(2)The ranking network accomplishes this task by assigning a score to each video according to a desired objective function using a rich set of features describing the video and user. The highest scoring videos are presented to the user, ranked by their score.

3. 算法

3.1 候选集产生算法

将推荐问题看做是extreme 多分类问题,即每个视频看做一个类别

算法框架如下,

3.2 排序算法

dnn based weighted-LR

4. 总结

(1)基于dnn训练分类问题,将推荐问题转换成extreme分类问题和二分类问题;

(2)重点还是在与特征工程的处理,即在为dnn提供输入时,考虑了大量的业务特征工程。

参考:

http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/45530.pdf


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