02 youtube官網網頁版注冊登錄系統論文3000字(豆丁網詳細資料大全)

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Youtube DNN經典論文

最近在看王喆的知乎專欄，第三、四、十三篇都是Youtube的經典論文DNN：買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52169807  買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52504407  買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/61827629

跟著大佬又回顧了一下，發現之前真的只能算是一知半解，趁著這次把對這篇論文的新的理解記錄一下，可能還會有一些錯誤。

論文講解了在召回和精排兩個階段的模型：

召回：

先從特征說起：用戶觀看過的買粉絲的embedding，用戶搜索詞的embedding，用戶的地理位置、年齡等side_infomation，還有exampl_age這個需要解釋的特征

然后是模型：三層DNN

最后是training的loss：softmax做分類

serving的方式：nearest neighbor

里面其實有很多疑點：

1.example_age是什么

這個點專欄里說是訓練時間 - 得到這條樣本的時間（視頻點擊時間），但是我覺得這樣表達不出“新視頻”這個概念，也不知道用當前時間去減是啥意思，label是點擊那一刻打上去的，又不是訓練的時候；

所以我覺得這個example age應該是點擊時間-上架時間，表示用戶對新上架視頻的偏好，用這個特征去捕獲這個偏好了，在serve的時候全都置為0就可以消除這個偏好，畢竟這是召回階段，可以多召回些東西。（這樣就是消除用戶對新視頻的偏好了？）

2.為什么要做多分類，而不是預測分，多分類的話有海量視頻，性能怎么保證

為什么要做多分類，而不是把樣本的embedding也給到網絡里做打分，這一點我是真的沒弄明白；

海量視頻的多分類性能的提升是用到了sampled softmax，可以參考買粉絲://買粉絲.4k8k.xyz/article/Kaiyuan_sjtu/119881236  買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/349908071 總的來說就是通過Q(y|x)采樣出一個子集，對子集計算logits，然后用計算結果F(x,y)-log(Q(y|x))可以表示原數據集上的logits

3.serving階段為什么不做多分類了，而是做nearest neighbor

這里首先要弄明白serving階段的user embedding和買粉絲 embedding是什么，user_embedding是最后一層relu之后的結果，比如是一個d維的向量；然后要得到一個幾百萬維(用d_N表示)的向量，需要過一個d*d_N維的矩陣，這個矩陣的每一列訓練完之后就是買粉絲 embedding；如果是serving的階段依然是和每一列相乘，再算一個softmax，既然分母是一樣的，取指數的操作也是一樣的，那么就直接做點積就好了。

排序：

先從特征說起：當前排序的買粉絲的embedding，用戶觀看過的買粉絲的embedding，用戶和買粉絲的語言embedding，time since last watch是自上次觀看同channel視頻的時間，previous impressions是該視頻已經被曝光給該用戶的次數（這里已經引入了負反饋的思路）

然后是模型：三層DNN

最后是training的loss：weighted logistic

serving的方式：e^(Wx+b)

這里面也有一些疑點：

1.training時候的weighted logistic是什么，為什么serving的時候用的是e^(Wx+b)

這個點是我重讀的時候最沒理解的地方，先嘗試寫一下，這里首先要搞清楚weighted logitstic是什么，那先回顧一下LR的公式的由來是log(odds) = w*x；這里的odds=p/(1-p)表示正樣本發生的概率/負樣本發生的概率；在weighted LR里面這個odds要變成W*p/(1-p)這里的W就是給正樣本加的權重，至于為什么是這樣有一種解釋是用正負樣本比去解釋的，我覺得不是很合理 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/435912211；但是如果能夠接受這個odds的話，那么log(odds) = w*x就可以得到odds = e^(wx)，后者就是serving的目標；

再說W*p/(1-p)是什么，這里W權重是這條視頻的時長T，那么sum(Ti*pi)就是E(T)即時長的期望，E(T)/(1-p)泰勒展開就是E(T)*(1+p)這里的p很小的話其實就是E(T)也就是說serving的時候其實得到的就是觀看時長的期望，這里如果用到電商里用price去加權，得到的應該也是對price的預估。

豆丁網詳細資料大全

豆丁網創立于2007年，是全球最大的中文社會化閱讀平臺，為用戶提供一切有價值的可閱讀之物。截至2010年，豆丁網已經成功躋身網際網路全球500強，成為提供垂直服務的優秀網站之一。網站擁有分類廣泛的實用文檔、出版物、行業研究報告、以及數千位行業名人貢獻的專業檔案，各類讀物總數超過兩億。豆丁網鼓勵原創、鼓勵分享、尊重和維護上傳者的權益。在豆丁網，你可以分享你的文檔，并通過豆丁發表到不同部落格、論壇以及各種平臺上，進行廣泛傳播，同時還可以以非常環保的方式、低廉的價格看到熱門書刊、雜志、以及各類專業文獻。

豆丁網(Docin)是全球優秀的C2C文檔銷售與分享社區。豆丁允許用戶上傳包括：pdf、doc、ppt、txt在內的數十種格式的文檔檔案，并以Flash Player的形式在網頁中直接展示給讀者。簡而言之，豆丁就如同文檔版的Youtube。每天都有數以萬計的文檔會上傳到豆丁，正基于此，豆丁將致力構建全球最大的中文圖書館。

基本介紹 中文名 ：豆丁網 外文名 ：docin 網站類型 ：C2C文檔分享網站 網站創始人 ：林耀成 創立時間 ：2007年 官網 ：:docin/ 產品與服務,豆丁會議,會議PPT,豆丁書房,豆丁閱讀,播放器,豆丁彩蛋,服務理念,成長歷程,發展歷史,發展現狀, 產品與服務 豆丁會議 豆丁網會議頻道，整合國內最高端會議的商業文檔內容，關注各行業發展動態，挖掘行業文檔的商業價值，提供給行業人員一個專業的知識分享平臺。在這里，能找到商業領袖演說PPT、 權威行業分析報告等一手資料。沒拿到會議入場券，沒時間出席會議現場，在豆丁會議頻道，可以第一時間找到會議的相關內容，會議紀要、現場PPT甚至于視頻內容。 會議PPT 會議PPT是一款非常實用的，行業會議PPT內容檢索與閱讀工具，由豆丁網開發推出，旨在幫助網際網路、移動網際網路、電子商務、信息通訊、金融管理等行業從業者和愛好者，獲取最新的行業信息與商業知識。會議PPT發布最新的行業報告、趨勢分析、商業領袖演講等優質PPT，是中國版的slideshare，會議PPT為用戶提供最佳的PPT閱讀解決方案，有以下特色： 1、緊貼行業、第一時間：會議PPT關注幾大行業最新的趨勢和動態，隨時提供第一線的，來自各行業會議的最新內容，具有很強的更新及時性，同時PPT形態能夠很好地還原行業信息和演講者的思想，幫助用戶獲取最真實的商業信息。 2、眾多PPT獨家內容：會議PPT高度關注PPT介質的優質內容，與國內主流的買粉絲、數據研究、分析機構合作，每年合作會議上千場，擁有眾多的獨家內容，是關注特定行業信息及內容的首先套用。 3、一流的閱讀體驗：會議PPT方便用戶從所關注的行業、會議切入感興趣的內容，操作流暢，支持全螢幕觀看，

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