- YouTube的推荐系统算法由两个神经网络组成:
- 一个用于候选生成
- 一个用于排序
- 以用户的浏览历史为输入,候选生成网络可以显著减小可推荐的视频数量,从庞大的库中选出一组最相关的视频
- 这样生成的候选视频与用户的相关性最高,然后会对用户评分进行预测
- 这个网络的目标,只是通过协同过滤提供更广泛的个性化
- 进行到这一步,得到一组规模更小但相关性更高的内容
- 这个任务由排序网络完成
- 所谓排序就是根据视频描述数据和用户行为信息,使用设计好的目标函数为每个视频打分,得分最高的视频会呈献给用户
- 通过这两步,可以从非常庞大的视频库中选择视频,并面向用户进行有针对性的推荐
- 这个方法还能让把其他来源的内容也容纳进来
- 推荐任务是一个极端的多类分类问题
- 这个预测问题的实质,是基于用户(U)和语境©,在给定的时间t精确地从库(V)中上百万的视频类(i)中,对特定的视频观看(Wt)情况进行分类。
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