146.个性化推荐系统案例介绍-创新互联
- 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
- 目标是仔细分析这些候选内容,以便做出最佳的选择
- 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
- 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。
大数据视频推荐:
网易云课堂
人工智能算法竞赛实战
AIops智能运维机器学习算法实战
ELK7 stack开发运维实战
PySpark机器学习从入门到精通
AIOps智能运维实战
腾讯课堂
大数据语音推荐:
ELK7 stack开发运维
企业级大数据技术应用
大数据机器学习案例之推荐系统
自然语言处理
大数据基础
人工智能:深度学习入门到精通
你是否还在寻找稳定的海外服务器提供商?创新互联www.cdcxhl.cn海外机房具备T级流量清洗系统配攻击溯源,准确流量调度确保服务器高可用性,企业级服务器适合批量采购,新人活动首月15元起,快前往官网查看详情吧
分享文章:146.个性化推荐系统案例介绍-创新互联
标题来源:http://myzitong.com/article/djdses.html