youtube的推荐系统

youtube之所以可以成功跟精准的视频推荐系统是不能分开的。很多人对youbue的推荐系统非常陌生，接下来就带各位来说一说关于youbue的推荐系统的相关内容。

youtube的推荐系统

Youtube的推荐系统解决了哪些问题？

在youtube中观看视频时，youtube页面上会出现观众可能喜爱的视频推荐列表。youtube焦点在于下面两大目标。

须要优化不用的目标。他们没有定义准确的目标函数，确实将目标函数判断为参与度目标跟满意度目标。

参与度目标指的是点击量、花的时间。

满意度目标指的是点赞量、踩的量。

减少系统引用的选择偏见，观众一般更偏向在点开排在首位的推荐视频，即使后面的视频也许参与度、满意度更高。

Youtube的推荐系统解决方案

模型的完整架构。

用 MMoE 替换 shared-bottom 层。

在 Youtube 多个任务中的专家层应用情况。

Youtube的推荐系统结果

用 MMoE 替换 shared-bottom 层能够在参与度（观看推荐视频花费的时间）与满意度（调查反馈）两个目标中提升模型的性能。增加 MMoE 中的专家层数量和乘法的数量能够进一步提升模型的性能。可是因为计算上的限制，现实部署中没办法实现这一点。

以上内容是关于youtube的推荐系统的相关内容，希望能帮助到大家。