1.Deep Neural Networks for YouTube Recommendations——Google
视频候选集生成用到的DNN，其中输入特征有：
（1）观看历史和搜索历史Embedding，因此每个Item会对应一个向量，向量序列可以用多个方式合并，实验表明取平均值相比其它方式效果（sum，component-wise max等）要更好。
（2）用户基础属性（Demographic），这部分特征主要是作为模型的先验（prior）知识，当有新用户出现时，这部分先验会作为生成候选推荐的依据。用户的地理位置和登录设备可以同样用Embedding的方式来生成，其它二值或连续特征，如性别、登录状态、年龄，可以归一化到[0,1]，直接输入到网络中。
（3）视频上传时间（example age）