个性化推荐系统设计（4.1）案例分析

在过去的十年中，神经网络已经取得了巨大的飞跃。如今，神经网络已经得以广泛应用，并逐渐取代传统的机器学习方法。 接下来，我要介绍一下YouTube如何使用深度学习方法来做个性化推荐。

由于体量庞大、动态库和各种观察不到的外部因素，为YouTube用户提供推荐内容是一项非常具有挑战性的任务。

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。如果你没时间仔细研究论文，可以看看我们下面给出的简短总结。

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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，然后我们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。

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进行到这一步，我们得到一组规模更小但相关性更高的内容。我们的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。

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通过这两步，我们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。这个方法还能让我们把其他来源的内容也容纳进来。

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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。

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