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c****2 2018-07-10
性化推荐(
系统由两神经网络组成:候选生成网络和排序网络。候选生成网络从百万量级的视频库中生成上百候选,排序网络对候选进行打分排序,输出排名最高的数十结果。系统结构如图1所示: 图1. YouTube 性化推荐系统结构 候选生成网络(Candidate Generation Network) 候选生成网络将推荐问题建模为类别数极大的多类分类问题:对于Youtube用户,使用其观看历史(视频ID)、搜索词记录(search tokens)、口学息(如地理位置、用户登录设备)、二值特征(如性别,是否登录)和连续特征(如用户年龄)等,对视频库中所有视频进行多分类,得到每类别的分类结果(即每视频的推荐概率),最终输出概率较高的几百视频。 首先,将观看历史及搜索词记录这类历史息,映射为向量后取平均值得到定长表示;同时,输入口学特征以优化新用户的推荐效果,并将二值特征和连续特征归化处理到[0, 1]范围。接下来,将所有特征表示拼接为向量,并输入给非线形多层感知器(MLP,详见识别数字教程)处理。
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