Google utiliza el algoritmo de Amazon para motor de recomendación de YouTube

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Greg Linden informa que Google ha cambiado el algoritmo que utilizan para motor de recomendación de YouTube desde su propia para una variación del algoritmo de Amazon que fue diseñado a finales de los años 90.

Este es un movimiento interesante es que Google tiene la mano de obra y la inteligencia para construir una bastante buena recomendación por su propia cuenta. Pero aquí se opta por utilizar un algoritmo diseñado por Amazon en 1998? Por supuesto, los mejores algoritmos son mejoras en la parte superior de los algoritmos anteriores. propio algoritmo de Google está a años luz más allá de donde primero fueron con su patente original de PageRank.

Aquí hay un fragmento relevante de RecSys 2010 el documento de la Google:

Recomendar videos interesantes y personalmente relevantes para los usuarios de YouTube [] [] es un desafío único: Videos, ya que son subidos por los usuarios a menudo no tienen ningún o muy mala metadatos. El tamaño corpus de vídeo es más o menos del mismo orden de magnitud que el número de usuarios activos. Además, vídeos en YouTube son en su mayoría forma corta (menos de 10 minutos de duración). interacciones de los usuarios son por lo tanto relativamente corto y ruidoso ... [diferencia] ix fl neto o Amazon, donde alquilar una película o comprar un artículo son declaraciones muy claras de la intención. Además, muchos de los videos interesantes en YouTube tienen un ciclo de vida corto que va de carga viral que en el orden del día que requieren la frescura constante de recomendación.

Para calcular recomendaciones personalizadas que combinan las reglas de asociación vídeos relacionados con la actividad personal de un usuario en el sitio: Esto puede incluir tanto los videos que fueron vigilados (potencialmente más allá de un cierto umbral), así como los vídeos que se ha marcado como favorito explícitamente, “le gusta”, clasificado o añadido a listas de reproducción ... Recomendaciones ... [son los] vídeos relacionados ... para cada vídeo ... [el usuario ha visto o querido después de que estén] ordenados por ... de vídeo de calidad ... sabor único del usuario y preferencias ... [y filtrados] para aumentar aún más la diversidad .

Para evaluar la calidad de la recomendación utilizamos una combinación de métricas Erent di ff. Las métricas primarias que consideramos incluyen tasa de clics (CTR), a largo CTR (sólo contando los clics que llevaron a los relojes de una fracción sustancial del vídeo), duración de la sesión, el tiempo hasta el primer tiempo del reloj, y la cobertura de recomendación (la fracción de conectado usuarios con recomendaciones). Utilizamos estas métricas para tanto rendimiento en la pista del sistema en una base en curso, así como para la evaluación de cambios del sistema en vivo tra fi c.

Recomendaciones representan aproximadamente el 60% de todos los clics de vídeo desde la página principal ... recomendación basada Co-visita se realiza en el 207% de la línea de base página más visto ... [y más de 207% mejor que] más seleccionados como favoritos y programas [videos].

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