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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

YouTube首席产品官尼尔·莫汉（Neal Mohan）近期宣布，计划从3月起在美国推出YouTube Shorts的测试版。该公司正试图研发将其创作者人群和20亿月度用户扩展到移动优先的产品，而Instagram也在做着同样的事情。在YouTube推出Shorts前不久，Instagram推出了Reels，全球领先的两个科技巨头紧随TikTok抢占短视频赛道。 提到短视频

随着抖音用户的增加，抖音创作者的队伍也越来越庞大。抖音创作者通过发布短视频来吸引粉丝。有的短视频是原创的，有的却是从YouTube搬运过来的。那么，抖音搬运YouTube视频的技巧是什么呢?接下来我们一起来了解看看。 一、抖音搬运视频技巧 说到搬运，很多人可能还是不理解，就是把别人搬运的视频发到自己的账号里面去，但是不懂的人可能理解不了，抖音里面百分之99的人，不具备拍摄真人出镜的

YouTube is a wild west of content. There are some great videos there, but also some truly awful ones. You can help out by reporting questionable content. YouTube是内容的狂野西部。 那里有一些很棒的视频，但也有一些真正糟糕的视频。