推荐经典1-Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 工作也有3年了,做搜索做了一年多,做推荐也做了一年多了,还做了半年的大模型,前段时间还做了几周广告,目前还是回到了推荐这块。(打工人,领导让干啥、就干啥,哈哈;领导也没办法、有啥业务就得接啥活、领导也是打工人;或者说公司也没得办法,这个技术...
Conference on Information and Knowledge ManagementKeunchan Park, Jisoo Lee, and Jaeho Choi. 2017. Deep Neural Networks for News Recommendations. In Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management. ACM, 2255-2258....
标题:Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 来源:google.research 问题:主要通过深度神经网络实现视频信息在Youtube平台上的推荐,解决以下三个难点 (1)Scale: 大数据量问题 (2)Freshness: 新增内容的冷启动问题,提供实时新鲜视频 (3)Noise: 噪音,用户的历史行为数据稀疏,存在很多外部因素的影响,用户的满意...
1. 公式中的用户向量 u 和 每个视频对应的视频向量 vi是怎么得到的? 其实u 就是 nn+softmax 层的前一层的输出结果,假设该层的维度为 n,视频数目为 m,那么这两个层之间的权重维度就是 n * m,第 i 个视频的 embedding 其实就是这个权重矩阵第 i 列向量 2. 在softmax其实只在training的时候用到,在ser...
论文Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 来自google的YouTube团队,发表在16年9月的RecSys会议。我想应该很多人都读过,之前参与了公司的推荐系统优化的项目,本来想从各大搜索引擎中寻找到现成的分析,但是出人意料的一无所获。Github上的代码实现也出奇的少以及不清晰,所以就借着这个机会和大家分享一下自...
今日分享的论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》深入探讨了YouTube推荐系统的构建与优化。该系统旨在通过深度学习技术提升用户体验，通过高效的候选集生成和排序机制，为用户提供个性化内容。摘要部分概括了论文的核心观点：YouTube作为全球最大、最复杂的推荐系统之一，提出了一种基于深度神经...
《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》学习笔记: <center data-spm-anchor-id="5176.11165377.0.i4.146b45a5zSgrlK"><b><font color="#008000&quo...
这篇论文 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 是google的YouTube团队在推荐系统上DNN方面的尝试,发表在16年9月的RecSys会议。虽然去年读过,一方面因为这篇paper的来源于youtube团队的工业实践,G家的东西,非常值得好好研究下;另一方面,目前正在公司推进的项目对该论文有参考(both method and insight),也...
Youtube的推荐论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》https://zhuanlan.zhihu.com/p/52169807第一层是Candidate Generation Model完成候选视频的快速筛选,这一步候选视频集合由百万降低到了百的量级。最底层的输入是用户观看过的video的embedding向量,以及搜索词的embedding向量。先用word2vec方法对video...
搞点儿文艺复兴:今天分享的是 Youtube 2016 年的推荐系统论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》 摘要 YouTube 是如今工业界最大、最复杂的推荐系统之一,作者提出了一种高效的基于深度学习的推荐系统。该系统和工业界经典的推荐流程一样,分为候选集生成(candidate generation 也称为召回),排序(rank...