知識閱讀 -Google blog 淺談 YouTube 推薦系統

Google 部落格發布了一篇文章 - 淺談 YouTube 推薦系統。講了很多 YouTube 的推薦系統,滿滿的乾貨。

第一個 YouTube 的推薦系統,主要運作在兩個地方 - 使用者的首頁 & 「即將播放」面板。

早期做法

早期 YouTube 的推薦主要是有一個龐大的「發燒影片」(單純以觀看次數來推薦)頁面來推薦,但是未依照此推薦的觀看者不多,因為大多是來次站外的流量。

現今做法

系統會先記住每個人獨特的觀看習慣,然後與類似的使用者做比較。例如你今天喜歡某個網球影片,而系統發現有類似喜好的使用者,也喜歡爵士樂。系統可能就會推薦你爵士樂,即使你從未觀看任何爵士樂的影片。(但如果是新聞或資訊類影片,則會有不同的做法)

參考信號

推薦系統為了達到這些推薦方式,會參考許多的特徵指標。而以下這些信號的權重,每個使用者都會不同。例如如果你幾乎每個影片都會分享,即使是不喜歡的影片,那系統就會降低分享的權重。

點擊次數

點擊次數是最初期的參考指標,但是會發現有時候並不是如此簡單。因為首頁縮圖可能跟內容有所差異。

觀看時間

觀看時間,可以知道使用者最在意的內容地方在哪。但是不是所有的觀看時間都具有相同的價值

問卷調查答覆

現在系統上會隨機的詢問使用者觀看完影片後的感受如何,以此為參考。

分享次數、喜歡和不喜歡的人數

Reference