論文メモ
Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
概要
- 図２にあるように、候補者生成とランキング用の二つのニューラルネットで構成
- 候補者生成のニューラルネットは、視聴履歴からイベントを入力し、サブセットを生成
- ユーザー間の類似度は、ビデオ視聴のID、検索クエリのトークンなど荒い特徴量で表現
- 最終のレコメンドを出すまでに二段階のニューラルネットを作成
- オフラインテスト、ABテストを実施
- 行列分解モデルで最初の候補を出力
- 深層協調フィルタリングモデルは行列分解アプローチよりも良い
- 視聴時間の予測において、これまでの線形およびツリーベースの手法よりも優れている