22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）

作者回复: 在YouTube DNN中，embedding_dim的大小是一个超参数，需要根据具体任务和数据集来确定。以下是一些指导原则： 数据集规模：embedding_dim的大小通常与数据集的大小相关。较大的数据集通常需要更大的embedding_dim，以便模型可以更好地学习数据中的复杂模式。一般来说，embedding_dim的大小可以在一个相对小的范围内进行实验，例如从10到100。 特征维度：embedding_dim的大小还可以根据离散特征的维度来确定。对于具有大量离散特征的数据集，embedding_dim可能需要相对较大，以确保模型可以捕捉到离散特征之间的细微差异。如果离散特征的维度较小，则可以选择较小的embedding_dim。 任务复杂度：embedding_dim的大小还可以根据任务的复杂度来确定。对于较复杂的任务，例如推荐系统中的点击率预测，可能需要更大的embedding_dim来表示更多的信息。对于较简单的任务，例如二分类问题，可以选择较小的embedding_dim。 关于离散特征和变长特征的选择，一般的原则如下： 离散特征：离散特征是指具有有限取值或离散类别的特征，例如性别、国家、城市等。对于离散特征，可以使用embedding来将其映射到低维连续向量空间中。这使得模型能够学习离散特征之间的相关性和交互关系。通常情况下，离散特征需要经过编码（例如独热编码）并与其他特征一起输入到模型中。 变长特征：变长特征是指具有可变长度的特征，例如用户的历史行为序列或商品的标签列表。对于变长特征，可以使用循环神经网络（RNN）或Transformer等模型来建模。这些模型可以处理可变长度的序列，并捕捉序列中的时序关系和上下文信息。 根据任务和数据的特点，可以选择使用离散特征或变长特征，或者二者的组合。在YouTube DNN中，通常会同时使用离散特征和变长特征来丰富模型的表达能力。

作者回复: 您是对的，faiss.IndexFlagIP是错误的，应该是faiss.IndexFlatIP。非常抱歉给您带来了困惑。 至于add方法的参数，代码片段中只有item_embs一个参数的可能是因为之前的代码中定义了n的值，将其传递给了add方法。下面是一个可能的例子，用于解释这个情况： import faiss # 创建索引 index = faiss.IndexFlatIP(d) # 假设d是维度大小 # 这里的n表示要添加的向量数量 n = 100 item_embs = ... # 设置待添加的向量 index.add(n, item_embs) 这个例子中，通过将n值传递给add方法，告诉索引要添加的向量数量。它并不是add方法的参数，而是用来限制要添加的向量数量的一个值。add方法的参数应该是表示待添加向量的item_embs。 需要注意的是，代码片段中的add方法与faiss库中的实际实现有所不同，这只是一个示例。实际的add方法可以根据具体的索引类型和实现细节有所区别，您可以查阅faiss官方文档或源码以了解具体的add方法和参数。

作者回复: 需要开发，要自己组装特征。

作者回复: 如果有需要的话，可以的，到时候我和极客时间的工作人员商量一下，看看是以文字的形式还是直播的形式比较好。