2019-08-13工作进展

昨天工作：
尝试使用mv-dssm进行query关联title的效果改善，将封片图信息加入到网络的输入中。当前mv-dssm网络已经搭建完成。训练数据生成中，采用的阿里预训练的resnet50模型来得到图片特征，但是由于数据比较多，程序跑了13h也只完成了10%。

今天计划：

1. 完成训练数据生成，开始mv-dssm网络的训练

2. 寻找其他可以改善query关联video效果的方式

3. 商品主图比较纯粹，没有什么背景，但是有些图片很模糊

select title, concat(https://img.alicdn.com/imgextra/ + pict_url) as pic_url from tbcdm.dim_tb_itm where ds=MAX_PT('tbcdm.dim_tb_itm') and is_online="Y" limit 100;

2. hs_query_ugc_co_video_final_result_info_1最原始的结果，效果非常不好；将query关键词的权重调到70，结果在hs_query_ugc_co_video_final_result_info_6，效果基本上是当前最好，将query关键词的权重调到150，效果变差，在表hs_query_ugc_co_video_final_result_info_7中

3. 训练集中title对应的封面图：2658153552，我觉得需要每张图进行特征提取，但是费时

4. 关于专利（内容、时间）