Google utilizza l'algoritmo di Amazon Per di YouTube Recommendation Engine

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Greg Linden riporta che Google ha cambiato l'algoritmo che usano per motore di raccomandazione di YouTube dal proprio ad una variazione dell'algoritmo di Amazon che è stato progettato alla fine degli anni '90.

Questa è una mossa interessante è che Google ha il potere di uomo e l'intelligenza per costruire una abbastanza buona raccomandazione per conto proprio. Ma qui si sceglie di usare un algoritmo progettato da Amazon nel 1998? Naturalmente, i migliori algoritmi sono miglioramenti sulla parte superiore di algoritmi precedenti. proprio algoritmo di Google è anni luce al di là di dove prima erano con il loro brevetto PageRank originale.

Ecco un frammento rilevante dal RecSys 2010 Carta del Google:

Raccomandando video interessanti e personalmente rilevanti per [YouTube] utenti [è] una sfida unica: Video in quanto vengono caricati dagli utenti spesso non hanno o metadati molto povera. La dimensione del video corpus è più o meno dello stesso ordine di grandezza del numero di utenti attivi. Inoltre, i video su YouTube sono per lo più sotto forma di breve (meno di 10 minuti di lunghezza). le interazioni degli utenti sono quindi relativamente breve e rumorosa ... [a differenza] ix fl netto o Amazon dove noleggiare un film o l'acquisto di un oggetto sono molto chiare dichiarazioni di intenti. Inoltre, molti dei video interessanti su YouTube hanno un breve ciclo di vita che va da upload virale nell'ordine di giorni che richiedono freschezza costante di raccomandazione.

Per calcolare consigli personalizzati che combinano le relative regole video di associazione con attività personale di un utente sul sito: Questo può includere sia video che sono stati guardati (potenzialmente oltre una certa soglia), così come i video che sono stati esplicitamente inserito tra i preferiti, “piaceva”, nominale o aggiunti alle playlist ... Suggerimento ... [sono i] video correlati ... per ogni video ... [l'utente ha visto o voluto dopo che sono] ordinati per ... video di qualità ... gusto unico dell'utente e le preferenze ... [e filtrati] per aumentare ulteriormente la diversità .

Per valutare la qualità raccomandazione si usa una combinazione di metriche di ff erenti. Le metriche principali che consideriamo includono la percentuale di clic (CTR), lungo CTR (solo il conteggio dei clic che hanno portato agli orologi di una parte sostanziale del video), la durata della sessione, tempo fino orologio prima lungo fi, e la copertura raccomandazione (la frazione di login gli utenti con raccomandazioni). Usiamo questi parametri sia per tenere traccia delle prestazioni del sistema in modo continuativo, nonché per valutare le modifiche al sistema attualmente in diretta tra ffi co.

Raccomandazioni rappresentano circa il 60% di tutti i clic video dalla home page ... raccomandazione Co-visitazione basato esibisce al 207% della linea di base pagina più viste ... [e oltre il 207% in più rispetto] I preferiti e più votate [video].

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