Как работают рекомендации YouTube?

Есть ли среди читателей те, кто не посещает YouTube хотя бы один раз в день? Сервис уже стал неотъемлемой частью нашей с вами жизни. Сложно представить, что для просмотра видеороликов мы будем использовать что-то другое. YouTube предлагает огромную базу контента. Всего сервис насчитывает 1,9 млрд активных пользователей каждый месяц. По статистике 79% пользователей Интернета имеют аккаунт на YouTube. Так как же Google удается поддерживать работу такого огромного продукта? В этом материале мы рассмотрим принцип работы алгоритма предложений YouTube, и он интересен, поверьте.

Рекомендации YouTube умнее, чем вам кажется

Основываться данный материал будет на официальной публикации Google, в которой объясняется принцип работы алгоритмов рекомендаций YouTube на основе нейросетей. Почему же я решил изучить данный вопрос? Дело в том, что не так давно перед сном я решил включить звуки водопада (белый шум), чтобы быстрее уснуть. На следующий вечер в то же время я заметил, что на самом первом месте в рекомендациях располагалось то самое видео. Я опять включил его. На третий день в то же время это видео опять было на той же самой первой позиции. И это при том, что в любое другое время YouTube мне рекомендует совсем другие видеоролики.

И тут я окончательно понял, что алгоритмы YouTube работают куда сложнее, чем нам кажется. Как минимум, они способны адаптироваться под ваши предпочтения в различное время суток. Тогда же я решил изучить, как работают алгоритмы YouTube и наткнулся на интересную информацию, которой готов поделиться с читателями.

Перед разработчиками YouTube при разработке алгоритма стояло несколько проблем:

  • Огромное количество видеороликов в различной тематике, что усложняет оптимальный подбор в рекомендациях
  • Высокая динамика сервиса. Каждый час на YouTube загружаются сотни-тысячи часов видеороликов. Необходимо, чтобы система рекомендаций была гибкой и динамичной
  • Непостоянность интересов зрителей
  • Оптимизация ресурсов на подбор рекомендаций, так как работа алгоритмов подбора — сложный процесс, требующий немало мощностей

Архитектура рекомендательной системы YouTube

Алгоритм работы рекомендаций YouTube

На вход в систему подаются миллионы видеороликов, а на выходе она предлагает те самые десятки видео, которые попадают пользователю на экран во вкладке «Рекомендации».

Система состоит из двух сверточных нейронных сетей: «candidate generation» и «ranking» (ранжирование). Первая сеть из миллионов видео отбирает сотни наиболее подходящих, вторая нейросеть ранжирует полученную подборку от наиболее до менее интересных пользователю. При составлении выборки система учитывает всю историю пользователя и контекст. Под контекстом понимается, например, время суток, возраст, пол, географическое положение. Также в момент создания выборки происходит A/B тестирование, когда ради эксперимента пользователю показывают различные выборки, если какая-либо из выборок оказывается более просматриваемой, система самообучается и адаптируется под данную выборку.

При оценке выборки учитывается не только время просмотра но и CTR (click through rate) — число пользователей, которые начали просмотр видеоролика по отношению к числу пользователей, кто увидел видео в рекомендациях.

На этапе ранжирования выборка строится по показателю expected watch time, поэтому чем дольше пользователи смотрят видео, тем выше шанс того, что оно попадет в топ рекомендаций. YouTube не основывается только на click through rate, так как видео может быть простым кликбейтом. Целью обучения нейросети ранжирования является предсказание времени просмотра видео.

Итого

Рекомендации YouTube формируются из двух нейросетей. Первая нейросеть отвечает за подбор видео по теме, нейросеть второго уровня среди отобранных отсекает кликбейт и малоинтересные видеоролики с низкой вовлечённостью пользователей. Именно поэтому видеоролики, которые дольше смотрят, чаще лайкают и комментируют попадают на самые первые места в рекомендациях, если соответствуют тематике, которая интересна пользователю. Интересно, не правда? Давайте обсудим данную тему в Телеграм.

Читайте также: В YouTube на Android теперь можно влиять на работу алгоритма подборки видео

Система действительно сложная и я не стану пытаться объяснять сложные термины и полную архитектуру этапов формирования подборки, просто потому, что сам до конца не понимаю как именно она работает, но очевидно, что подбор рекомендаций наравне с поиском Google — сложнейший алгоритм, над которым работают лучшие умы мира.

По материалам konoden

Теги
Читайте также
Вот уж не ждали… Google может выпустить складной Pixel

Когда появляется какая-то новая технология, конкуренты производителя, придумавшего ее, автоматически разделяются на два лагеря. Одни игнорируют эту технологию, а другие, наоборот, кидаются ее копировать. Если говорить о технологии складных телефонов, то не выразили явного интереса к ней только Apple и Google. Первые всегда идут своим путем, а вот вторые, похоже, имеют виды на раскладушки. В их положении надо хвататься буквально за все, и по последней информации они, похоже, начали это делать. Если все будет так, как нам преподносят, то нас ждет интересный аппарат, а компанию - дополнительные продажи. Тем более у нее достаточно денег, чтобы работать на имидж, а не на извлечение сиюминутной выгоды от продажи конкретного смартфона.

Читать далее
Как управлять телефоном на Android с компьютера

Экосистема – это явление, которое до недавнего времени было незнакомо пользователям Android. Нет, конечно, Google предлагала им довольно широкий спектр фирменных приложений и сервисов, но такого, чтобы одно устройство компании фактически было функциональным продолжением другого, не было. Поэтому, если пользователи искали себе смартфон, который мог бы работать в связке с компьютером, или наоборот, они практически всегда делали ставку на Mac и iPhone, но уж точно не на Android. И совершенно напрасно.

Читать далее
Проще согласиться: Google замучает вас «пушами», если вы не пользуетесь Chrome

Многие из тех, кто пробовал работать с нормальным программным обеспечением, ценит его за что-то конкретное. Под нормальным программным обеспечением каждый понимает что-то свое, но я едва ли не больше всего ценю в нем ненавязчивость. Мне не нравится, когда приложение постоянно присылает мне какие-то уведомления в духе "попробуй то, попробуй это". Лично меня это как-то отталкивает. Судя по последним находкам разработчиков, совсем скоро меня будет раздражать Google Chrome, который тоже может начать постоянно рассылать уведомления и предлагать сделать то, что нужно ему, а не мне. Не знаю, как к этому отнесетесь вы, но суть "замеса" вот в чем…

Читать далее

1 комментарий Оставить свой

  1. zloderator

    Как работают рекомендации когда youtube заменил телик? Скажу — хорошо.

Новый комментарий