32.【ボタ山話#12】YouTubeはどうやって動画レコメンドしてる？
2020年06月16日
内容紹介
RecSys'19で発表されたYouTubeのレコメンドアルゴリズム論文の紹介です
出演者
最近の面白かったAI・データサイエンスネタを話すプログラムとして「ボタ山話」をはじめました。
雑談・とりとめの無い話という意味の”四方山話”と、鉱業関係の単語の”ボタ山”を混ぜて「ボタ山話」です。
白金鉱業.FMのハッシュタグ #白金鉱業fm にてコメントなど歓迎です！
Show notes
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Recommending what video to watch next: a multitask ranking system
- レコメンドでは複数の指標を目標とした最適化が必要
- クリック、視聴時間、高評価など
- Multi-gate Mixture-of-Experts（MMoE）による、指標間のソフトなパラメータ共有
- 現行のレコメンドシステムによる、学習データに対する選択バイアス
- リスト上部に表示されたことによるプラス効果が存在
- モデルのメイン部分とは別にモジュールを付加することで学習
- 位置バイアスを考慮した学習を行った
- レコメンドでは複数の指標を目標とした最適化が必要