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评价指标：线下评价(precision,recall,rankingloss);线上评价（A/Btest，点击率、时间）深度候选模型候选模型目的：在大量Youtube视频中检索出数百个和用户相关的视频作为候选推荐——多…
网上应该有很多这个问题的论文，试试搜搜YouTube视频评价系统的文章，它们一直是采用like和unlike,为何不考虑看似更直观的5分制评分系统？一定会提到原因。我现在直觉是，在从5分评分系统产生的数据提取信息时，要考虑到很多人会因为激烈的...
导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十五篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。本文主要介绍下Google在RecSys2019上的最新论文[1]，提出了一套大规模多目标排序框架应用于Youtube视频推荐，引入MMoE解决多目标学习，以及解决用户隐式…
VideoInstanceSegmentation.EvaluationMetrics.我们借鉴了图像实例分割中标准的评价指标，并根据我们的新任务进行了修改。.具体来说，指标是averageprecision（AP）和averagerecall（AR）。.AP被定义为precision-recall曲线下的面积。.置信分数用于绘制曲线。.AP在多个IoU阈值...
如何评价一篇论文，评价一篇论文可以依靠哪些标准?写完一篇论文该从哪些方面来评价呢?下面简单为大家介绍一下评价一篇论文的八条标准。研究以问题为诱因和起点，评价一篇论文的优劣，首先要判断研究者对研究问题的陈述是否明晰和具体。
前言Airbnb的《Real-timePersonalizationusingEmbeddingsforSearchRankingatAirbnb》是一篇经典的论文，类似Google的Youtube论文和Aviewfromthetrenches那篇论文。而对待经典的态度就是应该多读几遍。
《YouTube深度神经网络推荐系统》目的：利用深度神经网络做YouTube视频推荐。论文信息：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。一，Contribution：1）详细描述了一个候选集生成模型和一个深度排序模型，开始用deeplearning做YouTube视频推荐。
YouTube，源自美国视频分享网站，也是目前全球最大的视频搜索和分享平台，让用户上传、、分享及评论视频。.Twitter，是美国一个微博客和社交网络服务平台。.它可以让用户更新不超过280个字符的消息（中文、日文和韩文为140个），这些消息也被称作...
文章目录1.YouTube论文概述2.召回模型3.排序模型特征表达特征工程离散特征embedding化连续特征归一化建模时间Hiddenlayers的实验参考资料1.YouTube论文概述YouTube在16年发的这篇经典paper，是同时解决了推荐系统的中召回问题和排序问题，因此也有两个两个网络模型：1.召回模型：从上百万的视频库中...
如何评价学术论文的质量——解读影响因子、中科院分区一本正经胡说八道er2282播放·18弹幕...【youtube上最火爆的小说写作系统课程】BrandonSanderson写作课|BYU-318RBUNO191.1万播放·15弹幕语料库辅助英文论文写作课程1
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