Recomendaciones de TikTok explicadas
TikTok recomienda videos usando redes neuronales. Se crea un vector para cada usuario que representa sus preferencias según su comportamiento. Los videos también tienen vectores. Se calcula el producto punto entre ambos vectores. Si el resultado es alto, el video se recomienda al usuario porque sus intereses están alineados. El modelo usado se llama modelo de dos torres. Si quieres más detalles, comenta en el video.
Contenido tomado de www.tiktok.com
Ir a la fuente (Posiblemente con anuncios)Paso a paso
- Identificar el comportamiento del usuario en la plataforma.
- Representar al usuario como un vector de características.
- Utilizar una red neuronal para aprender a generar el vector óptimo.
- Representar el video usando otra red neuronal basada en las reacciones de los usuarios.
- Calcular el producto punto entre los vectores del usuario y del video.
- Determinar la proyección del vector del video en el vector de preferencias del usuario.
- Recomendar el video si los vectores están alineados.
TikTok usa un modelo de redes neuronales llamado modelo de dos torres que analiza vectores de características para recomendar videos.
Un vector de características es una representación matemática de las preferencias de un usuario.
El producto punto es una operación matemática que indica qué tan alineados están dos vectores.
Se representa como un vector de características que refleja su comportamiento en la plataforma.
Es un modelo de red neuronal que utiliza dos redes para analizar y recomendar contenido.
Porque determina qué tan bien un video se alinea con las preferencias de un usuario.
El comportamiento del usuario ayuda a definir su vector de características, que es usado para las recomendaciones.
Indica que el video y el usuario están alineados en sus intereses, aumentando la probabilidad de que le guste al usuario.
Aprende a representar el video según las reacciones de los usuarios.
Puedes dejar un comentario solicitando más información.
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