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AbstractYouTubeDNN是目前工业界规模最大最复杂的推荐系统之一。在《DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendation》这篇论文中首先从整体的角度上介绍了以YouTube推荐系统的架构，然后集中介绍了一下深度学习给YouTube的推荐系统带来的提升。
前置团队招聘贴：这篇论文DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations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。虽然国内必须翻墙才能登录YouTube，但想必大家都知道这个网…
这周我们一起讨论一下Youtube的深度推荐系统论文《DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations》，这是2016年的论文，按照今天的标准来看，已经没有什么新颖的地方，我也是两年前读过这篇文章之后就放下了，但前几天重读这篇文章，竟让发现了诸多亮点，几乎处处...
4篇YouTube推荐系统论文,一起来看看别人家的孩子最近一直在花时间研究和实现一些推荐算法，并且搭建系统在产品中进行测试。我读了一些关于Netflix等网站“如何使用CollaborativeFiltering来预测用户对其他影片的打分”的文章，之前也曾在Pinterest目睹了RelatedPin从传统的计算co-occurence，到…
从这篇YouTube论文，剖析强化学习在工业级场景推荐系统中的应用.【导读】本文作者根据两篇工业界背景的论文解答了RL在推荐场景需要解决的问题与困难，以及入门需要学习得相关知识点。.2个月前，业界开始流传youtube成功将RL应用在了推荐场景，并且...
YouTube近期的两篇关于“偏差”的论文笔记.近期读了两篇YouTube的两篇关于“偏差”的论文，感觉挺有意思的，一篇samplingbiascorrectedneuralmodelingforlargecorpusitemrecommendations是关于采样偏差的，另一篇recommendingwhatvideotowatchnextamultitaskrankingsystem是关于推荐...
关于YouTube的推荐系统总结就进行到这里，从4篇论文里我们可以看到YouTube在不同时段，基于不同的资源和技术对系统的进化过程，也能帮助自己更好的在不同情况下选择最合适的解决方案。欢迎各位老师，朋友多多交流，共同成长。作者介绍王栋
本文首发于我的微信公众号里，地址：YouTube采样修正的双塔模型论文精读我的个人微信公众号：Microstrong微信公众号ID：MicrostrongAI公众号介绍：Microstrong(小强)同学喜欢研究数据结构与算法、机器学习、深…
youtube论文·写作评论DrLiuResearchTIP发消息SubscribeDr.LiuResearchTIPSatyoutube.分享学术研究写作演讲人生感悟...如何写论文系列讲座:09文献分析的三种逻辑推理方法DrLiuResearchTIP5482播放·8弹幕展开...
从YouTube算文反推其推荐机制。在本论文中，我们将集中介绍深度学习对YouTube视频推荐系统的全面影响…基于描述视频和用户的丰富特征，目标期望函数会给每个视频设定分数。通过点击率进行排名往往会变相鼓励诱导性的视频内容，用户即便...
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