구글은 유튜브의 추천 엔진에 대한 아마존의 알고리즘을 사용

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그렉 린든 구글들이 90 년대 후반에 디자인 된 아마존의 알고리즘의 변화에 ​​자신의에서 YouTube의 추천 엔진에 사용하는 알고리즘을 전환했다고보고합니다.

이는 구글이 사람의 힘이 자신에 상당히 좋은 추천을 구축하는 현명함 있다는 것을 흥미로운 움직임이다. 그러나 여기 그들은 1998 년에 아마존에 의해 설계된 알고리즘을 사용하도록 선택할? 물론, 가장 좋은 알고리즘은 기존 알고리즘의 위에 향상이다. 구글의 자신의 알고리즘은 먼저 원래의 페이지 랭크 (PageRank) 특허와 함께 어디를 넘어 광년이다.

여기에 구글의 RecSys 2010 종이에서 관련 조각입니다 :

[유튜브] 사용자에게 재미 있고 개인적으로 관련 비디오를 추천하는 것은 독특한 도전 [입니다] 그들은 사용자가 업로드되는 동영상 종종 어떤하거나 매우 가난 메타 데이터. 비디오 코퍼스 크기는 활성 사용자의 수와 동일한 정도의 크기에 대략이다. 또한, YouTube의 동영상은 (길이 10 분 미만) 주로 짧은 형태입니다. 사용자 상호 작용에 따라서 의도 분명히 선언있는 영화를 임대하거나 상품을 구매 곳 순 플로리다 IX 또는 아마존 [달리] ... 상대적으로 짧은 잡음이 있습니다. 또한, YouTube에서 재미있는 동영상의 대부분은 짧은 수명주기가 추천 일정 신선도를 요구하는 일의 순서에 따라 바이러스에 업로드에서 가고 있습니다.

우리는 사이트에서 사용자의 개인 활동과 관련 동영상의 연관 규칙을 결합하여 개인화 된 권장 사항을 계산하려면이 명시 적으로 즐겨 찾기 한 두 (잠재적으로 특정 임계 값을 초과) 시청 한 비디오와 비디오를 포함 할 수 있습니다, 평가, "좋아" 또는 재생 ... 추천 첨가 ... 더 다양성을 증가 ... 비디오 품질 ... 사용자 고유의 맛과 환경 ... 의해 평가 [여과 각 동영상 관련 동영상 ... [사용자가 시청하거나 후에 좋아했다 [이다] .

추천 품질을 평가하기 위해 우리는 디 FF의 서로 다른 메트릭의 조합을 사용합니다. 우리가 고려할 주요 메트릭 비율 (CTR)를 통해 클릭을 포함, 긴 CTR Fi를 첫 번째 긴 시계까지, 세션 길이, 시간, 추천 범위 (로그인의 분율 (비디오 만의 상당한 부분의 시계에지도에서 클릭 수를 계산) 권고 사용자). 우리는 지속적으로에서뿐만 아니라 라이브 TRA의 FFI의 C 시스템 변경을 평가하기위한 시스템의 두 트랙 성능이 메트릭을 사용합니다.

권장 사항은 홈 페이지에서 모든 비디오 클릭의 약 60 %를 차지 ... 공동 방문을 기반으로 추천 최다 즐겨 찾기 및 최고 평점 [동영상] [보다 더 이상 2백7%] 기준 가장 많이 본 페이지의 2백7% ...에서 수행합니다.

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