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c****2 2018-07-10
性化推荐(一)
YouTube 性化推荐系统结构 候选成网络(Candidate Generation Network) 候选成网络将推荐问题建模为一类别数极大多类分类问题:对于一Youtube用户,使用其观看历史(ID)、搜索词记录(search tokens)、人口息(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,对库中所有进行多分类,得到每一类别分类结果(即每一推荐概率),最终输出概率较高几百。 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,输入人口特征以优化新用户推荐效果,并将二值特征和连续特征归一化处理到[0, 1]范围。接下来,将所有特征表示拼接为一向量,并输入给非线形多层感知器(MLP,详见识别数字教程)处理。最后,训练时将MLP输出给softmax做分类,预测时计算用户综合特征(MLP输出)与所有相似度,取得分最高kk作为候选成网络筛选结果。图2显示了候选成网络结构。 图2.
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