Google usa o algoritmo da Amazon para o motor Recomendação do YouTube

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Greg Linden informa que Google mudou o algoritmo que eles usam para mecanismo de recomendação do YouTube a partir de sua própria para uma variação do algoritmo da Amazon que foi projetado no final dos anos 90.

Este é um movimento interessante é que o Google tem o poder do homem e smarts para construir uma boa recomendação por conta própria. Mas aqui eles optam por utilizar um algoritmo projetado pela Amazon em 1998? Claro, os melhores algoritmos são melhorias no topo de algoritmos anteriores. próprio algoritmo do Google é anos-luz além de onde eles primeiro foram com sua patente PageRank originais.

Aqui está um trecho relevante do RecSys 2010 papel do Google:

Recomendando vídeos interessantes e pessoalmente relevantes para os usuários [YouTube] [é] um desafio único: Videos como eles são enviados por usuários muitas vezes não têm ou muito ruim metadados. O tamanho do vídeo corpus é aproximadamente na mesma ordem de grandeza que o número de usuários ativos. Além disso, vídeos no YouTube são principalmente forma curta (menos de 10 minutos de duração). interações do usuário são, portanto, relativamente curto e barulhento ... [ao contrário] ix fl Net ou Amazon, onde alugar um filme ou comprar um item são declarações muito claras de intenção. Além disso, muitos dos vídeos interessantes no YouTube têm um ciclo de vida curto indo de upload para viral na ordem de dias que exigem frescura constante de recomendação.

Para calcular recomendações personalizadas que combinam as regras vídeos de associação relacionados com a atividade pessoal de um usuário no site: Isso pode incluir ambos os vídeos que foram assistidos (potencialmente além de um certo limite), bem como vídeos que foram explicitamente favorited, “gostei”, avaliado , ou adicionado a listas de reprodução ... Recomendações ... [são os] vídeos relacionados ... para cada vídeo ... [o usuário tenha visto ou gostaram depois que eles estão] classificados por ... qualidade de vídeo ... sabor único do usuário e preferências ... [e filtrados] para aumentar ainda mais a diversidade .

Para avaliar a qualidade da recomendação usamos uma combinação de métricas erent di ff. As principais métricas que consideramos incluem taxa de cliques (CTR), longa CTR (somente contagem de cliques que levaram relógios de uma fração substancial do vídeo), duração da sessão, tempo até primeiro longa vigília, e cobertura de recomendação (a fração de logado usuários com recomendações). Nós usamos essas métricas, tanto para acompanhar o desempenho do sistema em uma base contínua, bem como para avaliar as mudanças do sistema em directo de tra ffi c.

Recomendações representam cerca de 60% de todos os cliques de vídeo a partir da home page ... Co-visitação com base recomendação realiza em 207% da linha de base página Mais Vista ... [e mais de 207% melhor do que] Top Favorito e Top Rated [vídeos].

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