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揭YouTube推荐系统神秘面纱 800亿笔用户信号露玄机

admin2021-11-1265

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影音平台YouTube工程研发副总裁古德罗今天示意,为了提供小我私人化推荐内容,系统不会以牢靠方式运作,而是参考跨越800亿笔称为信号的资讯,包罗影片点击次数、旁观时间、问卷观察、喜欢和不喜欢的人数等,动态调整推荐机制。

古德罗今天在Google台湾官方部落格宣布最新文章「浅谈YouTube推荐系统」,拆解推荐系统背后的运作原理,以及YouTube若何从数10亿部影片中,凭证使用者兴趣提供小我私人化的影片推荐,并协助创作者触及新观众。

古德罗说,YouTube大量的旁观次数来自推荐系统,它的成效甚至逾越频道订阅和征采功效。他介入YouTube推荐系统的建构事情已有10多年,这套系统现在已成为YouTube所有使用者体验中不能或缺的一部门,但推荐系统的运作原理往往被视为神秘的黑箱作业。

YouTube推荐系统主要在2个位置运作,包罗使用者的首页和「即将播放」面板。首页是用户开启YouTube时第一个看到的画面,会显示小我私人化推荐内容、订阅项目、最新动态和资讯等。系统会凭证现在旁观的影片,及以为用户可能感兴趣的内容,推荐建议内容在「即将播放」面板中。

早期YouTube系统会凭证影片的受迎接水平决议排名,确立一个重大的发烧影片页面。旁观过这些被推荐影片的使用者并不多,绝大多数YouTube旁观次数都是由平台以外的征采或他人分享的连结而来。

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现在,YouTube的系统会从数10亿部影片中,完全凭证用户的兴趣量身打造出推荐内容。相较于其他平台透过使用者自己的社群网路找到推荐内容,YouTube推荐系统乐成的要害在于准确展望使用者想旁观的影片。

古德罗指出,为了提供小我私人化推荐内容,推荐系统并不会「照本宣科」以牢靠方式运作,而是会参考跨越800亿笔称为信号的资讯,这些信号包罗影片点击次数、旁观时间、问卷观察的回答、喜欢和不喜欢的人数。

他也提到,每个信号的主要性都取决于用户。若是用户会分享所有看过的影片,包罗那些用户给1或2颗星的影片在内,系统在推荐内容时,就知道不必过于加重盘算用户所分享的影片。基于以上考量,YouTube的系统并不会依循特定公式运作,而是会随着用户的旁观习惯动态调整推荐机制。

近年来不实资讯的盛行,也促使YouTube进一步扩展推荐系统的应用方式,将有问题的不实资讯和游走在违规边缘的内容纳入其中。

YouTube在2019年首度最先调降违规边缘内容在推荐系统中的排名,那时在美国,未订阅频道的使用者经由系统推荐旁观违规边缘内容的时间削减70%。现在经由系统推荐旁观违规边缘内容的比例远低于1%,YouTube目的是将经由系统推荐旁观违规边缘内容的次数,降低至整体旁观次数的0.5%以下。1100916

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