Нейро
Ответ создан на основе результатов поиска
Алгоритм рекомендаций на YouTube работает на основе двух нейросетей 2. Первая сеть из миллионов видео отбирает сотни наиболее подходящих, а вторая нейросеть ранжирует полученную подборку от наиболее до менее интересных пользователю 2.
При составлении выборки система учитывает 2:
- Историю просмотров пользователя 1. Алгоритм изучает, какие видео пользователь смотрел ранее, чтобы предложить ему контент на схожие темы 1.
- Поведение зрителя 1. Лайки, комментарии и подписки на каналы помогают алгоритму понять, какой контент предпочтителен для пользователя 1.
- Контекст 2. Под контекстом понимается, например, время суток, возраст, пол, географическое положение 2.
Также при формировании рекомендаций учитываются похожие видео 3. Они отбираются системой с учётом ключевых слов, которые были использованы при описании ролика, а также тегов к видео и даже комментариев 3.
Ещё один фактор, который влияет на попадание видео в рекомендации, — популярность и удержание аудитории 1. Видео, которые быстро набирают популярность (например, получают много просмотров за короткое время), чаще попадают в рекомендации 1. Если видео удерживает внимание зрителей на протяжении всего ролика, оно с большей вероятностью будет предложено другим пользователям 1.
На основе 10 источников: