谷歌使用亞馬遜的算法YouTube的推薦引擎

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格雷格·林登報導,谷歌已切換他們使用YouTube的推薦引擎從自己到被設計在90年代末亞馬遜的算法的變化的算法。

這是一種很有趣的是,谷歌已經在人力和智慧打造自己的一個相當不錯的建議。 但在這裡,他們選擇使用亞馬遜在1998年設計的算法? 當然,最好的算法是對以前的算法上面的改進。 谷歌自己的算法是光年以外,他們先用原來的PageRank的專利。

下面是來自谷歌的RecSys 2010文件相關的片段:

推薦有趣和個人相關的視頻保存到[YouTube的]用戶[是]一個獨特的挑戰:影片,因為它們是由用戶上傳的往往沒有或元數據很差。 視頻語料庫大小大約相同的數量級順序作為活動用戶的數目上。 此外,在YouTube視頻大多是短形式(長不超過10分鐘)。 用戶交互因此相對較短,嘈雜......哪裡租借影片或者購買物品[不同於]淨FL IX或亞馬遜的意圖非常明確的聲明。 此外,很多在YouTube上的有趣的影片有一個短暫的生命週期,從上傳要在病毒推薦需要不斷的新鮮感天的順序。

為了計算我們結合與網站上的用戶的個人活動的相關視頻關聯規則的個性化建議:這可以包括被明確地收藏中觀看了(可能超過一定的閾值)兩個視頻,以及視頻,“喜歡”,評級,或添加到播放列表...建議... [是]相關的影片......每個視頻...... [用戶已經觀看或他們畢竟喜歡]由...視頻質量......用戶的獨特品味和偏好...排名[過濾]進一步增加多樣性。

為了評估建議的質量,我們使用雙FF erent指標的組合。 我們考慮的主要指標包括點擊率(CTR),長CTR(只計算點擊次數,導致了視頻的相當大一部分的手錶),會話長度,時間,直到第一個長表和推薦覆蓋率(的記錄在分數搭配建議用戶)。 我們用這些指標對系統的兩個賽場表現在持續的基礎以及評估對現場TRA FFI C系統的變化。

建議考慮在主頁上的所有視頻的點擊約60%......基於共同訪問的建議進行的最受喜愛和最受好評[視頻] [優於和超過207%]基準最多查看頁面的207%......。

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