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YouTube에는 워낙 방대한 자료와 새로운 영상의 업로드, 사용자의 행동의 sparse한 부분 등의 문제로 추천하기가 엄청 어렵다. 해당 논문에서는 최상의 영상을 추천해주기 위해 Deep Neural Networks를 사용했고, 모든 상황을 고려해 추천을 해주는 시스템을 구축했다.
사용한 데이터는 YouTube 앱 화면에서 손가락의 업/다운, 제품 내 설문조사, 사용자의 언어, 영상의 언어 등 모든 것을 고려해 input으로 집어넣고 3개의 Layer를 통과해 추천영상을 제공해준다.
[Layer는 Linear + ReLU로 총 3겹을 쌓았다.]
Layer를 겹겹이 쌓았을 때 성능이 개선되는 것을 볼 수 있다.
결론
딥러닝을 활용했지만 여전히 정확한 예측은 어렵다. 일부항목에서는 다른 machine-learning model이 성능이 더 좋게 나온다.