知識閱讀 -Google blog 淺談 YouTube 推薦系統
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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
- https://taiwan.googleblog.com/2021/09/recommendation-system-youtube.html?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+blogspot%2FzVQEM+%28Google%E5%8F%B0%E7%81%A3+-+%E5%AE%98%E6%96%B9%E9%83%A8%E8%90%BD%E6%A0%BC%29