YouTube平台是全球搜索量最大的视频平台之一，它的算法规则也是千变万化的，算法排名值得跨境商家们深挖一下，下面一起来看看YouTube视频排名算法简析! 1、YouTube排名算法-候选视频生成网络 工作原理： 1)候选视频生成网基于用户的历史背景.偏好，从数以百万计的视频中选择数百个候选视频。 2)视频排名网将数百个候选视频进行分类，并输出排名最高的几十个结果。

文章目录 本文是《引流推广》系列文章的第 12 部分，该系列共包含以下 12 个部分： 如果你想在YouTube上获得更多观众和流量，那么了解视频推荐机制的演变是至关重要的。阅读本文，深入了解YouTube视频排名算法演变及其影响，学习如何SEO优化你的视频并吸引更多观众。 优化YouTube推荐方式，让你的视频获得更多曝光！ YouTube是全球最大的视频分享新媒体平台

所以说豆瓣广播是个好东西，长久以来已经怠于主动关注paper的我，每次都能通过我那些专业敬业的友邻们发现有意思的文章或话题，知识因分享而伟大！而这一次，这篇来自youtube的4页论文[1]，最初是通过Chen_1st同学的博客介绍知道的。追溯过去，又找到了Greg Linden的评荐博客。这篇文章很新，以至于我根本找不到免费的全文下载，于是很感谢zibuyu博士帮了一忙

做推荐系统也好一段时间了，一直没有系统的整理过相关的内容。本月开始，每周将会阅读并总结一些推荐系统的paper或常用的方法，激励自己，也给需要的朋友。 本周阅读了youtube知名的DNN用于推荐系统的文章《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》。这篇文章将DNN技术与推荐系统相结合，文章中包含很多的具体的实践经验，非常值得仔细读

我之前翻译过一篇文章《破解 YouTube 的视频推荐算法》，得到了很多人的好评，在各个算法、大数据公号上纷纷转载。最初看到这篇文章是@fengyoung 在Facebook上分享的，觉得题目很有意思就看了一遍，看完后感觉很有启发，遂决定翻译一下让更多人看到。 这篇文章内所指的算法包含多个YouTube增长类算法（为你推荐（Recommended），建议观看（Suggest）

YouTube会在新视频中分享有关其搜索和推荐算法工作原理的更多详细信息，该视频将帮助公司回答用户的问题。据悉，YouTube小组在本月初发布了类似的视频，尽管其最新视频回答了一系列全新问题。有很多内容需要讨论，所以让我们一起看看吧。 1、如果视频效果不佳，通过改标题和缩略图可以拥有更多的推荐吗？还是会使算法对视频失去信心，从而失去推荐？ YouTube绝对建议视频发布者更改标题或缩略图的外观

YouTube是世界上最大的视频分享平台，开启了人人分享视频内容的时代。随着直播、短视频等内容形式的多元化发展，YouTube不断迭代自己的算法推荐、搜索推荐等，以提高分发效率。 那么什么样的行为可以促进推荐呢？什么样的行为会降低推荐的几率？YouTube根据什么推荐视频？视频推荐算法是如何工作的？ YouTube推荐算法的详细说明 YouTube的算法设计大致经历了三个阶段

摘要 该文首先从youtube推荐任务所面临的实际难题入手，提出了一种切合视频推荐需求的二阶网络推荐算法，具有很强的工程性意义。 1. 简介 YouTube的视频推荐任务目前面临以下三个问题： 规模（scale）：推荐算法应当可以适应youtube视频库中海量的视频内容 新鲜度（Freshness）：由于youtube网络中每天都会有大量的视频被上传，因此推荐系统应当对新上传的视频给与足够的响应

去年，在波士顿举办的第10届ACM推荐系统大会（ACM’s RecSys ‘16）上，来自Google的一个研究团队公布了YouTube推荐系统的深度学习论文：Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 论文作者是Google的软件工程师 Jay Adams 与高级软件工程师 Paul Covington、Embre Sargin

短剧以其紧凑的剧情、高密度的冲突和快节奏的叙事，正在YouTube平台掀起内容创作新浪潮。要在这场竞争中脱颖而出，理解YouTube流量算法的运作逻辑是成功的关键。本文将深度解析算法机制，并提供可落地的“流量密码”获取策略。 YouTube官方明确表示，其算法并非单纯追求点击率，而是围绕两大核心指标构建： 用户满意度 （Viewer Satisfaction）：通过观看时长、完播率