论文阅读——YouTube的视频推荐系统
2016-10-21 15:21
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《The YouTube video recommendation system》是一篇详细介绍YouTube视频推荐的论文,在整个系统中没有复杂的算法,使用了一些简单有效的策略,这也符合工业界的应用,在工业界,为了考虑算法复杂度,数据量,可维护性等等一些因素,在工业界中,通常会选择一些简单有效的方法。
以下是论文的核心内容:
Ri=f(vi)Ri=f(vi)
其中:
vivi:种子视频
RiRi:与视频vivi相似的视频的集合
计算与给定的种子视频一起被观看的概率,概率越大,相似性越高。
r(vi,vj)=cijf(vi,vj)r(vi,vj)=cijf(vi,vj)
其中,f(vi,vj)f(vi,vj)称为正则化函数,通常可以取为:f(vi,vj)=vi⋅vjf(vi,vj)=vi⋅vj。
计算出所有的与视频vivi相似的视频,根据相似性的值r(vi,vj)r(vi,vj)从候选集RiRi中找到Top-N的相似视频。
由(vi,vj)(vi,vj)可以表示成一个有向图,其中,权重为r(vi,vj)r(vi,vj),如下所示:
C1(S)=⋃vi∈SRiC1(S)=⋃vi∈SRi
这样的方法容易产生narrow recommendations,即推荐的视频与种子视频相似度极高,这对推荐来说不能满足多样性的要求。
C2(S)=⋃vi∈Cn−1RiC2(S)=⋃vi∈Cn−1Ri
Cfinal=(⋃i=0NCi)∖SCfinal=(⋃i=0NCi)∖S
视频质量
用户特性
评价的指标:CTR
以下是论文的核心内容:
目标
帮助用户找到高质量且符合用户兴趣的视频,最终实现的是Top-N推荐。总的思想
利用用户的互动行为数据,推荐与互动过视频相似的视频。相似视频的挖掘
1、概念
相似视频指的是:当给定视频vivi后,用户更有可能观看的视频组成的集合RiRi,公式如下所示:Ri=f(vi)Ri=f(vi)
其中:
vivi:种子视频
RiRi:与视频vivi相似的视频的集合
2、方法
关联规则(Association Rule)计算与给定的种子视频一起被观看的概率,概率越大,相似性越高。
3、相似性的计算
计算的方法:r(vi,vj)=cijf(vi,vj)r(vi,vj)=cijf(vi,vj)
其中,f(vi,vj)f(vi,vj)称为正则化函数,通常可以取为:f(vi,vj)=vi⋅vjf(vi,vj)=vi⋅vj。
计算出所有的与视频vivi相似的视频,根据相似性的值r(vi,vj)r(vi,vj)从候选集RiRi中找到Top-N的相似视频。
由(vi,vj)(vi,vj)可以表示成一个有向图,其中,权重为r(vi,vj)r(vi,vj),如下所示:
生成推荐的候选
1、一级
假设种子集合为SS,由上述的相似性的方法挖掘出一些候选:C1(S)=⋃vi∈SRiC1(S)=⋃vi∈SRi
这样的方法容易产生narrow recommendations,即推荐的视频与种子视频相似度极高,这对推荐来说不能满足多样性的要求。
2、二级
以一级产生的候选C1C1作为种子,产生C2C2。C2(S)=⋃vi∈Cn−1RiC2(S)=⋃vi∈Cn−1Ri
3、多级
上述的结论推广至多级,形成最终的推荐结果为:Cfinal=(⋃i=0NCi)∖SCfinal=(⋃i=0NCi)∖S
Ranking
ranking的指标主要有:视频质量
用户特性
其他
评价的方法:线上A/B Test评价的指标:CTR
参考文献
Davidson J, Liebald B, Liu J, et al. The YouTube video recommendation system[C]//Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems. ACM, 2010: 293-296.相关文章推荐
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