[추천시스템 9-4] 최근의 딥러닝 추천시스템 - 유투브

 

● 유투브 딥러닝 추천시스템(2016)

    - 2016년 공개된 유투브 추천시스템은 행렬 인수분해(MF, matrix factorization) 대신 딥러닝으로 더 좋은 성능을 내었습니다.

    - 평가 정보 외에도 고객 정보(성별, 거주국, 시청 기록, 이전 노출 목록, 마지막 시청 후 경과시간 등)를 비롯해

      컨텐츠 정보(영상 길이, 조회 수, 영상 제작 시점 등)까지 딥러닝의 입력값으로 활용하여 추천 성능을 높임.

    - 편향을 줄이기 위해 유투브 이외의 영상을 시청한 이력도 확인.

 

● 유투브의 성능 개선

    - 처음에는 조회 수 올리는 쪽으로 방향이 맞춰짐 -> 자극적인 썸네일, 낚시성 제목으로 변질됨

    - 오래 시청하는 영상을 추천하도록 보상 함수를 개선. '이어 보기'에도 높은 가중치를 줌.

    - 결국 덜 클릭하고 오래 보는 영상에 집중했고 결국 영상의 품질을 올리게 됨.