Google nutzt Algorithmus Amazon für Motor YouTube Empfehlung

A+ A-

Greg Linden berichtet, dass Google den Algorithmus verwenden sie für den YouTube-Recommendation Engine von ihren eigenen zu einer Variation von Amazon-Algorithmus umgeschaltet hat, die in den späten 90er Jahren entwickelt wurde.

Das ist ein interessanter Schachzug zu sein, dass Google die Menschen Macht hat und Smarts eine ziemlich gute Empfehlung auf ihrem eigenen zu bauen. Aber hier entscheiden sie einen Algorithmus von Amazon im Jahr 1998 entworfen zu benutzen? die besten Algorithmen sind Erweiterungen auf der vorherigen Algorithmen Natürlich. Google-eigener Algorithmus ist Lichtjahr darüber hinaus, wo sie mit ihrem ursprünglichen PageRank-Patent ersten waren.

Hier ist ein relevanter Ausschnitt aus dem RecSys 2010 Papier von Google:

Empfehlungen für interessante und persönlich relevante Videos zu [YouTube] Benutzer [ist] eine einzigartige Herausforderung: Videos, wie sie von den Nutzern hochgeladen haben oft keine oder nur sehr schlecht Metadaten. Die Video corpus Größe ist in etwa auf der gleichen Größenordnung wie die Zahl der aktiven Nutzer. Darüber hinaus Videos auf YouTube sind meist kurze Form (weniger als 10 Minuten lang). Benutzer-Interaktionen sind also relativ kurz und laut ... [im Gegensatz zu] Net fl ix oder Amazon, wo ein Film Anmietung oder dem Kauf eines Elements sind sehr klar Absichtserklärungen. Darüber hinaus haben viele interessanten Videos auf YouTube einen kurzen Lebenszyklus von der Upload in der Größenordnung von Tagen erfordern ständige Frische der Empfehlung an den viralen gehen.

Zur Berechnung personalisierte Empfehlungen wir die ähnlichen Videos Assoziationsregeln mit einem Benutzer persönliche Aktivitäten auf der Website verbinden: Dies kann sowohl Videos enthalten, die (möglicherweise über eine bestimmte Schwelle) beobachtet wurden, sowie Videos, die explizit favorisiert wurden, „gefällt mir“, bewertet oder Playlisten ... Empfehlungen hinzugefügt ... [sind] ähnliche Videos ... für jedes Video ... [der Benutzer beobachtet hat oder gefallen, nachdem sie sind] Platz von ... Videoqualität ... Nutzers einzigartiger Geschmack und Vorlieben ... [und gefiltert] weiter Vielfalt zu erhöhen .

Zur Beurteilung Empfehlungsqualität verwenden wir eine Kombination von Di ff Erent Metriken. Die primären Metriken betrachten wir sind durch Klickrate (CTR), (Zählen nur Klicks, die Uhren für einen wesentlichen Anteil des Video führte) lange CTR, Sitzungslänge, Zeit bis zum ersten langen Uhr, und Empfehlung Deckung (der Anteil der eingeloggte Benutzer mit Empfehlungen). Wir verwenden diese Metriken sowohl Spurleistung des Systems auf einer laufenden Basis sowie für Systemänderungen auf Live-tra ffi c auswertet.

Empfehlungen zu berücksichtigen etwa 60% alle Video-Klicks von der Homepage ... Co-Visitation basierte Empfehlung führt bei 207% der Basislinie Meist gesehen Seite ... [mehr als 207% besser als] Top-Favoriten und Top Rated [Videos].

Dazugehörige Stories:

  • Google Links Ihrer Wettbewerber neben YouTube-Videos
  • YouTube Formal stellt 'Sponsored Videos'
  • YouTube Surpasses 13 Milliarden Videos angeschaut Im März comScore sagt
  • Spiele mit YouTube Leanback Auf Google TV: Nice!
  • YouTube Insight: Sehen Sie Ihre YouTube-Video Statistiken
  • YouTube Mitteilungen Videos & Suchen Für das Jahr 2010

Ads

Aktie