YouTube 推荐系统召回方法

最新推荐文章于 2025-04-14 08:43:23 发布

goTsHgo

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分类专栏：推荐系统机器学习文章标签：机器学习深度学习 dnn

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/goTsHgo/article/details/144257478

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YouTube 的推荐系统主要分为两部分：

召回（Recall）：从海量视频池中快速筛选出用户可能感兴趣的视频。
排序（Ranking）：对召回的视频进一步精排，生成最终的推荐列表。

本文重点介绍召回阶段，即从庞大的视频池中高效筛选出候选视频的过程，结合其底层原理和代码实现逐步讲解。

1. YouTube 召回的核心思想

1.1 为什么需要召回阶段？

海量视频池：YouTube 上有数十亿个视频，不可能直接对每个视频进行排序。
效率优先：召回阶段通过高效的算法，快速缩小候选池的规模（从上亿到几百个）。

1.2 召回的目标

根据用户的历史行为或兴趣特征，从视频池中找到相关性较高的视频。

1.3 YouTube 的召回策略

YouTube 使用了多种召回策略的组合：

基于协同过滤的召回（如矩阵分解、Embedding）。
基于内容的召回（利用视频标题、标签、描述等）。
基于深度学习的序列召回（如 YouTube Deep Neural Network）。

2. YouTube Deep Neural Network (DNN) 召回

YouTube 在召回阶段的关键技术是基于深度学习的多塔模型，其输入是用户的行为数据和视频的特征，输出是用户对每个视频的匹配分数。

3. 模型的底层原理

3.1 数据表示

召回模型的输入由用户特征和视频特征组成。

用户特征：
- 历史行为（观看的视频、搜索词等）。
- 人口统计信息（年龄、地区等）。
视频特征：
- 视频内容（标题、描述、标签等）。
- 视频元信息（发布时间、类别等）。

3.2 模型架构

YouTube DNN 模型主要分为两个部分：

Embedding 层：将用户和视频的高维稀疏特征转化为低维稠密向量。
深度神经网络：将用户和视频的向量输入到神经网络，学习非线性映射，预测用户与视频的匹配分数。

3.3 模型输入与输出

输入：
- 用户历史行为： $[v_{1},v_{2},v_{3}]$ （用户观看过的视频）。
- 候选视频：c（需要评估是否推荐的候选视频）。
输出：
- 匹配分数：s=f(u,c)，表示用户对候选视频的兴趣。

4. 模型的实现步骤

4.1 数据准备

假设有以下数据：

用户历史行为：用户 ID 和观看过的视频。
视频特征：视频 ID、标题、标签等。

示例：

users = [
    {"user_id": 1, "history": [101, 102, 103]},  # 用户1观看了视频101、102、103
    {"user_id": 2, "history": [104, 105]},      # 用户2观看了视频104、105
]

videos = [
    {"video_id": 101, "title": "Python Tutorial"},
    {"video_id": 102, "title": "Machine Learning Basics"},
    {"video_id": 103, "title": "Deep Learning Advanced"},
    {"video_id": 104, "title": "Cooking Tips"},
    {"video_id": 105, "title": "Travel Vlog"},
]

4.2 构建 Embedding 层

将用户和视频 ID 映射到低维稠密向量空间。

原理

每个用户和视频都有一个独立的向量表示（Embedding）。
向量空间中的距离反映用户与视频的兴趣相关性。

实现代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Input, Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model

# 参数定义
num_users = 1000  # 用户数量
num_videos = 1000  # 视频数量
embedding_dim = 64  # 嵌入维度

# 用户和视频嵌入
user_input = Input(shape=(1,), name="user_id")  # 用户ID
video_input = Input(shape=(1,), name="video_id")  # 视频ID

user_embedding = Embedding(input_dim=num_users, output_dim=embedding_dim, name="user_embedding")(user_input)
video_embedding = Embedding(input_dim=num_videos, output_dim=embedding_dim, name="video_embedding")(video_input)

# 将嵌入展平
user_vector = Flatten()(user_embedding)
video_vector = Flatten()(video_embedding)

4.3 深度网络建模用户与视频关系

使用深度网络学习用户与视频的匹配分数。

原理

将用户向量和视频向量拼接，输入全连接网络。
通过非线性变换（如 ReLU）捕捉复杂关系。

实现代码

# 拼接用户和视频向量
concat = tf.keras.layers.Concatenate()([user_vector, video_vector])

# 深度网络
hidden_layer = Dense(128, activation="relu")(concat)
hidden_layer = Dense(64, activation="relu")(hidden_layer)
output = Dense(1, activation="sigmoid")(hidden_layer)  # 匹配分数

# 构建模型
model = Model(inputs=[user_input, video_input], outputs=output)
model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# 打印模型结构
model.summary()

4.4 模型训练

用用户的观看记录和候选视频的数据进行训练。

示例数据

import numpy as np

# 模拟训练数据
user_ids = np.random.randint(0, num_users, size=(10000, 1))
video_ids = np.random.randint(0, num_videos, size=(10000, 1))
labels = np.random.randint(0, 2, size=(10000, 1))  # 0或1表示是否点击

# 模型训练
model.fit([user_ids, video_ids], labels, epochs=5, batch_size=64)

4.5 召回实现

原理

为每个用户生成兴趣向量（通过其观看历史）。
计算兴趣向量与所有候选视频的匹配分数，筛选分数最高的前 K 个视频。

实现代码

# 用户兴趣向量生成
def generate_user_vector(user_id):
    return model.get_layer("user_embedding").get_weights()[0][user_id]

# 视频嵌入向量生成
def generate_video_vector(video_id):
    return model.get_layer("video_embedding").get_weights()[0][video_id]

# 计算相似度
def recommend_videos(user_id, top_k=5):
    user_vector = generate_user_vector(user_id)
    video_vectors = model.get_layer("video_embedding").get_weights()[0]
    scores = np.dot(video_vectors, user_vector)  # 计算点积相似度
    top_video_indices = np.argsort(scores)[-top_k:][::-1]  # 取分数最高的K个视频
    return top_video_indices

# 示例推荐
print("推荐视频ID：", recommend_videos(user_id=1))