谷歌使用亚马逊的算法YouTube的推荐引擎

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格雷格·林登报道,谷歌已切换他们使用YouTube的推荐引擎从自己到被设计在90年代末亚马逊的算法的变化的算法。

这是一种很有趣的是,谷歌已经在人力和智慧打造自己的一个相当不错的建议。 但在这里,他们选择使用亚马逊在1998年设计的算法? 当然,最好的算法是对以前的算法上面的改进。 谷歌自己的算法是光年以外,他们先用原来的PageRank的专利。

下面是来自谷歌的RecSys 2010文件相关的片段:

推荐有趣和个人相关的视频保存到[YouTube的]用户[是]一个独特的挑战:影片,因为它们是由用户上传的往往没有或元数据很差。 视频语料库大小大约相同的数量级顺序作为活动用户的数目上。 此外,在YouTube视频大多是短形式(长不超过10分钟)。 用户交互因此相对较短,嘈杂......哪里租借影片或者购买物品[不同于]净FL IX或亚马逊的意图非常明确的声明。 此外,很多在YouTube上的有趣的影片有一个短暂的生命周期,从上传要在病毒推荐需要不断的新鲜感天的顺序。

为了计算我们结合与网站上的用户的个人活动的相关视频关联规则的个性化建议:这可以包括被明确地收藏中观看了(可能超过一定的阈值)两个视频,以及视频,“喜欢”,评级,或添加到播放列表...建议... [是]相关的影片......每个视频...... [用户已经观看或他们毕竟喜欢]由...视频质量......用户的独特品味和偏好...排名[过滤]进一步增加多样性。

为了评估建议的质量,我们使用双FF erent指标的组合。 我们考虑的主要指标包括点击率(CTR),长CTR(只计算点击次数,导致了视频的相当大一部分的手表),会话长度,时间,直到第一个长表和推荐覆盖率(的记录在分数搭配建议用户)。 我们用这些指标对系统的两个赛场表现在持续的基础以及评估对现场TRA FFI C系统的变化。

建议考虑在主页上的所有视频的点击约60%......基于共同访问的建议进行的最受喜爱和最受好评[视频] [优于和超过207%]基准最多查看页面的207%......。

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