GoogleがYouTubeのリコメンデーション・エンジンの場合は、Amazonのアルゴリズムを使用しています

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グレッグ・リンデンは、Googleが、彼らは90年代後半に設計されたAmazonのアルゴリズムの変化に自分自身からYouTubeの推奨エンジンに使用するアルゴリズムを切り替えたことを報告します。

これは、Googleが自分自身でかなり良い勧告を構築するために人間力と知性を持っているということで興味深い動きです。 しかし、ここで彼らは1998年にアマゾンによって設計されたアルゴリズムを使用することを選びますか? もちろん、最高のアルゴリズムは、以前のアルゴリズムの上に機能強化されています。 Googleの独自のアルゴリズムでは、彼らが最初に元のPageRankの特許と一緒にいたところを超え光年です。

ここでは、GoogleのRecSys 2010紙から関連するスニペットは、次のとおりです。

彼らはしばしば無持っているか、非常に貧弱なメタデータがユーザーによってアップロードされているようビデオ:[YouTubeの]ユーザーに面白いと個人的に関連する動画を推薦することはユニークな挑戦です[]。 ビデオコーパスのサイズは、アクティブなユーザの数と同程度におおよそです。 また、YouTubeの動画は、(長さが10分未満)ほとんど短い形態です。 ユーザー相互作用は、ネットのFL IXや映画をレンタルまたはアイテムを購入することは意図を非常に明確に宣言しているアマゾン[とは異なり] ...、比較的短いとうるさいです。 また、YouTubeで面白い動画の多くは、短いライフサイクルは勧告の一定の新鮮さを必要とする日のために、ウイルスへのアップロードから行く持っています。

我々は、サイト上のユーザーの個人活動との関連動画の相関ルールを組み合わせてパーソナライズされた勧告を計算するには:これは明示的にお気に入りに登録した両方の(潜在的に一定のしきい値を超えて)見た動画だけでなく、動画を含むことができ、定格、「気に入りました」さらなる多様性を高めるために...ビデオ品質...ユーザーの独特の味や好み... [そして濾過]によってランク付け、またはプレイリストに追加...勧告は...関連動画...各ビデオのための... [それらがされた後、ユーザーが見たり気に入った] [ています] 。

勧告の質を評価するために、我々はディFFのerent指標を組み合わせて使用​​します。 私たちが考える主な指標はクリック率(CTR)などが、長いCTR Fiの最初の長い時計まで、セッションの長さ、時間、および推奨カバレッジ(ログインの割合(動画のみのかなりの部分の時計につながったクリックをカウント)勧告を持つユーザー)。 私たちは、トラック継続的にシステムのパフォーマンスだけでなく、ライブのtra FFI cにシステム変更を評価するための両方にこれらのメトリックを使用しています。

推奨事項は、ホームページからすべてのビデオクリックの約60%を占めて...共同訪問基づく勧告は、お気に入り登録してトップ評価[動画] [より良い以上207パーセント]ベースラインの人気の動画ページの207パーセント...で実行されます。

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