Вопрос или проблема
Я пытаюсь понять статью о рекомендательной системе Youtube: https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/45530.pdf
Однако в модели генерации кандидатов размер выхода softmax фиксирован. Каждый день на Youtube загружается множество новых видео. Это означает, что если добавляются новые видео, нам нужно снова изменить слой softmax? Как Youtube решает эту проблему?
Ответ или решение
Вопрос, связанный с рекомендательной системой YouTube, имеет важное значение для понимания того, как платформа справляется с постоянным ростом числа загружаемых видео. В статье, на которую вы ссылаетесь, описывается база рекомендационного алгоритма YouTube, включающего этапы генерации кандидатов и отбора. Одна из ключевых проблем, которая возникает при использовании фиксированного размера выхода softmax-слоя, связана с необходимостью обрабатывать новые видео, которые добавляются на платформу ежедневно.
Для решения данной проблемы YouTube применяет несколько стратегий. Во-первых, система основана на процессе обучения, построенном на глубоких нейронных сетях, которые разбиваются на два этапа: генерация кандидатов (Candidate Generation) и ранжирование (Ranking). На первом этапе происходит отбор небольшого набора видеоклипов, которые могут потенциально заинтересовать пользователя. Эти кандидаты формируются на основе действий пользователя, его истории просмотров и других факторов, таких как популярные в настоящее время видео.
Однако, учитывая динамическую природу платформы, YouTube использует методику декомпозиции задачи. Вместо того, чтобы изменять архитекутуру нейронной сети каждый раз при добавлении нового видео, система применяет подход, называемый "майнинг видео". Это означает, что новинки и популярные видео добавляются в список кандидатов не через обновление softmax-слоя, а через дополнительные параметры и сигналы, такие как теги, метаданные и тренды просмотров.
Кроме того, YouTube применяет стратегии использования эмбеддингов видео для их представления в непрерывном пространстве, что позволяет моделям машинного обучения находить схожие видео без необходимости фиксировать конкретный размер выходного слоя. Это делает систему более гибкой и масштабируемой.
Благодаря этим методам, YouTube удается эффективно интегрировать новые видео в рекомендационную систему, не прибегая каждый раз к дорогостоящему изменению структуры алгоритмов. Это обеспечивает пользователям своевременный доступ к актуальному и интересному контенту.
Формируя ответ, можно выделить несколько ключевых аспектов, которые делают описанный подход эффективным:
- Эластичность и гибкость архитектуры модели благодаря использованию эмбеддингов.
- Минимизация перерасчетов путем применения стратегий майнинга и обновления подходов к ранжированию.
- Интеграция разнообразных данных, включая метаданные и тренды, для обеспечения актуальности рекомендаций.
Таким образом, YouTube успешно решает задачу интеграции новых видео в свои рекомендательные системы, обеспечивая их бесперебойную работу и высокое качество пользовательского опыта.