通过item2vec方法推荐歌曲的效果为啥很差？ - 知乎
- 安宇雨 - 随手采集
- 2019-04-12 15:07:46
- 随手采集
- 0000-未整理-等待研究
题主最近拿spotify的歌单数据做了一个召回实验。
前提假设一个歌单内部的歌曲是有相似性的，通过基于skipgram的item2vec方法，窗口大小设置2，每个正样本全局随机选4首歌曲做负样本，生成每首歌曲的embedding后，把验证集里用作训练的歌曲做average生成歌单的embedding，然后全局搜索最相似的K首歌作为召回结果，但悲催的是，召回率竟然是0 ？！
虽然这个方法比较naive，但歌单总数100w，歌曲总数200w，训练样本总共10亿+，按说这个数据量学出来的emb是比较可靠的，为什么这么做没有一点效果呢
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Created at: 2019-04-12 15:07:46
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