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Content recommendation system using a neural network language model

机译:使用神经网络语言模型的内容推荐系统

摘要

The present disclosure relates to applying techniques similar to those used in neural network language modeling systems to a content recommendation system. For example, by associating consumed media content to words of a language model, the system may provide content predictions based on an ordering. Thus, the systems and techniques described herein may produce enhanced prediction results for recommending content (e.g. word) in a given sequence of consumed content. In addition, the system may account for additional user actions by representing particular actions as punctuation in the language model.
机译:本公开涉及将类似于在神经网络语言建模系统中使用的那些技术应用于内容推荐系统。例如,通过将消耗的媒体内容与语言模型的单词相关联,系统可以基于排序来提供内容预测。因此,本文描述的系统和技术可以产生增强的预测结果,以推荐给定的消费内容序列中的内容(例如单词)。另外,系统可以通过将特定动作表示为语言模型中的标点符号来说明其他用户动作。

著录项

  • 公开/公告号US9934515B1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-04-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GOOGLE INC.;

    申请/专利号US201615370247

  • 发明设计人 GLEN ANDERSON;MICHAEL SCHUSTER;

    申请日2016-12-06

  • 分类号G06F17/27;G06Q30/02;H04N21/466;H04N21/442;G06F17/30;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:55:27

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