youtube推荐算法

YouTube fbbusiness123 3年前 (2021-05-24) 494次浏览 0个评论

  youtube视频推荐算法是youtube运营必定要知道的主要核心内容。youtube推荐算法是所有想做youtube网站的人们想明了的热门话题。许多人都对youtube推荐算法等这方面的内容不是非常明了。接下来就带各位来聊一聊关于youtube推荐算法等这方面的内容进行探讨交流。

youtube推荐算法

  youtube推荐算法的问题

  许多的youtuber或者海外KOL推广从业者也许非常好奇会对YouTube的算法是怎样进行推荐视频的,视频如何得到推荐跟更多曝光量?为什么粉丝没有收到新视频发布的推送通知?别人的视频是怎么被推荐到首页的?频道开启获利功能“Monetization”会影响推荐吗?以上所提到等这些问题都是youtube推荐算法中常见的问题。

  明了youtube推荐算法

  推荐算法的设计初衷是保持新增用户在youtube网站的观看时长,依据访问者的喜好推荐视频。youtube关心的主要点不是上传的视频内容,而是关注用户在观看哪些内容。

  youtube推荐算法的步骤

  youtube推荐算法分为两个步骤,第一个是生成候选视频,第二个是对其排名。

  生成候选视频会分析那两个方面

  第一方面是分析视频:视频创作者可以从观看量、顶踩、评论数量进行分析。

  第二方面是分析用户:用户过去观看了哪些内容,观看时长有多久,不观看哪些内容。

  排名、观看记录,新鲜程度,等一系列数百项因素。

  若是用户并没有观看近期推荐的视频,页面下一次加载时模型就会自动减少该视频内容的排名。

  若是用户没有点击特别指定的视频内容,该算法就不再将其推荐给类似的用户。

  怎么让算法喜欢视频创作者的视频:观看跟点赞越多,算法就会越来优先的进行显示出来。

  youtube的推荐算法

  youtube的搜索引擎取决了用户在观了某一视频以后将会播放哪些视频。推荐引擎是youtube强劲有力的心脏,它可以吸引用户在该平台上流连数小时。YouTube公司称用户在YouTube上花费的总时间中,看推荐内容的时间占比百分之七十。YouTube是运用经核准或有能够依靠来源的信息而并非是常规的推荐算法来向用户显示权威信息的。

  youtube视频推荐算法面临困难

  大规模,youtube的用户跟视频量级都是十亿级别以上的,须要分布式进行学习算法或高效的进行部署。

  新鲜感:推荐系统须要及时对新上传的视频跟用户的新行为作出反应。

  噪声:因为稀疏跟外部因素影响,用户的历史行为非常难进行预测。大部分YouTube视频只有隐式反馈(即用户对视频的观看行为),缺少显式反馈(即用户对视频的评分)。此外,视频的元信息不够有结构性。我们的算法须要对训练数据的这些因素稳健(robust)。

  多模态特征,里面含有视频内容、缩略图、音频、标题跟描述、用户人口统计学信息、设备、时间、位置等。

  youtube推荐算法无论是对youtube网站还是对youtube博主而言都是非常重要的。

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