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[11.20] Video suggestion and discovery for YouTube: Taking random walks through the view graph
본문
WWW 2008
Google guys
내용
video co-view graph를 사용, YouTube의 recommendation video를 자동 생성한다.
실험은 92일 간의 YouTube 데이터를 사용 (46 days for training, 46 days for test - 무엇을 training하는지는 잘 모르겠다 - Lv, 아마도 user 간 선호도 유사성일 듯).
비교 알고리듬: Global Popularity (그냥 most popular videos), Local Popularity (co-views 고려. = Amazon.com).
node 간에 label을 전파하는 (label propagation) Adsorption algorithm이란 것을 제안하여, precision(추천 비디오 중 사용자가 실제로 본 비율)과 recall(사용자가 본 비디오 중 추천됐던 것의 비율) 면에서 GP와 LP보다 나음을 보였다.
Google guys
내용
video co-view graph를 사용, YouTube의 recommendation video를 자동 생성한다.
실험은 92일 간의 YouTube 데이터를 사용 (46 days for training, 46 days for test - 무엇을 training하는지는 잘 모르겠다 - Lv, 아마도 user 간 선호도 유사성일 듯).
비교 알고리듬: Global Popularity (그냥 most popular videos), Local Popularity (co-views 고려. = Amazon.com).
node 간에 label을 전파하는 (label propagation) Adsorption algorithm이란 것을 제안하여, precision(추천 비디오 중 사용자가 실제로 본 비율)과 recall(사용자가 본 비디오 중 추천됐던 것의 비율) 면에서 GP와 LP보다 나음을 보였다.
