《The YouTube video recommendation system》是一篇详细介绍YouTube视频推荐的论文，在整个系统中没有复杂的算法，使用了一些简单有效的策略，这也符合工业界的应用...---- 以下是论文的核心内容： 目标 帮助用户找到高质量且符合用户兴趣的视频，最终实现的是Top-N推荐。 总的思想 利用用户的互动行为数据，推荐与互动过视频相似的视频。...( v_i,v_j \right )} 其中，f(vi,vj)f(vi,vj)f\left ( v_i,v_j \right )称为正则化函数，通常可以取为：f(vi,vj)=vi⋅vjf(vi,vj...这样的方法容易产生narrow recommendations，即推荐的视频与种子视频相似度极高，这对推荐来说不能满足多样性的要求。...3、多级 上述的结论推广至多级，形成最终的推荐结果为： Cfinal=(⋃i=0NCi)∖SCfinal=(⋃i=0NCi)∖S C_{final}=\left ( \bigcup_{i=0}^{N}
在这个阶段，YouTube认为应该给用户推荐曾经观看过视频的同类视频，或者说拥有同一标签的视频。...然而此时，YouTube的视频已是数千万量级，拥有标签的部分却非常小，所以如何有效的扩大视频标签，被其认为是推荐的核心问题。...伪代码如下： image.png 其中V为节点集合，E为边集合，W为节点与边之间的权重，L为标签集合，VL为V中拥有标签的节点，每一个视频都对应一个标签的分布概率Lv。...image.png 初步的推荐备选结果即是用户消费过视频的相似视频。如上公式，S是用户消费的视频集合，Vi为S中的某一个视频，Ri则是Vi对应的相似视频集。最终的备选集合C，则是所有Ri的并集。...在本文中，推荐系统的建模方式有了实质性不同，即将推荐系统定义为一个多分类器，其职责是确定某个用户，在某个场景与时间下，将从系统的视频中选择消费哪一个视频。
开始之前，先明确一下：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），相关视频（Related），搜索（Search），原始评分（MetaScore...一则算法理论 YouTube的算法设计时关注的是频道效果而不是单个视频效果。但是它要利用单个视频来提高频道效果。 算法结合了单个视频的特定数据和频道的聚合数据来决定推荐哪个视频。...最终目标仍然是为频道聚拢其目标观众。 YouTube这么做是因为： 1. 让用户常常回访YouTube平台 2. 让用户在平台停留越久越好 下面有三张图表来证明这则理论是成立的。...这意味YouTube在根据一些指标选择一些频道进行推荐，然后只要算法帮这个频道提高访问量。 但，壮士请留步，以上还仅仅是理论上的分析！...如果你能停下来回头再整体上审视一下这一切，你会惊叹于YouTube算法设计如此优雅，在实现商业目标上和保护平台健康发展上做得难以置信的好。为他们点32个赞！
《The YouTube video recommendation system》是一篇详细介绍YouTube视频推荐的论文，在整个系统中没有复杂的算法，使用了一些简单有效的策略，这也符合工业界的应用，...---- 以下是论文的核心内容： 目标 帮助用户找到高质量且符合用户兴趣的视频，最终实现的是Top-N推荐。 总的思想 利用用户的互动行为数据，推荐与互动过视频相似的视频。...( v_i,v_j \right )} 其中，f(vi,vj)f(vi,vj)f\left ( v_i,v_j \right )称为正则化函数，通常可以取为：f(vi,vj)=vi⋅vjf(vi,vj...这样的方法容易产生narrow recommendations，即推荐的视频与种子视频相似度极高，这对推荐来说不能满足多样性的要求。...3、多级 上述的结论推广至多级，形成最终的推荐结果为： Cfinal=(⋃i=0NCi)∖SCfinal=(⋃i=0NCi)∖S C_{final}=\left ( \bigcup_{i=0}^{N}
《The YouTube video recommendation system》是一篇详细介绍YouTube视频推荐的论文，在整个系统中没有复杂的算法，使用了一些简单有效的策略，这也符合工业界的应用，...以下是论文的核心内容： 目标 帮助用户找到高质量且符合用户兴趣的视频，最终实现的是Top-N推荐。 总的思想 利用用户的互动行为数据，推荐与互动过视频相似的视频。...3、相似性的计算 计算的方法： 其中， 称为正则化函数，通常可以取为： 。 计算出所有的与视频 相似的视频，根据相似性的值 从候选集 中找到Top-N的相似视频。...，即推荐的视频与种子视频相似度极高，这对推荐来说不能满足多样性的要求。...，形成最终的推荐结果为： Ranking ranking的指标主要有： 视频质量 用户特性 其他 评价的方法：线上A/B Test 评价的指标：CTR 参考文献 Davidson J, Liebald
编译 | 陈彩娴 喜欢在YouTube上看视频的朋友也许会有一个苦恼：YouTube的算法会推荐一些“垃圾”视频，或者“标题党”链接。...这也能理解，毕竟算法推荐一般是优先考虑用户的点击率与视频观看时长。 为了解决这个烦恼，Chris Lovejoy决定自己写代码，帮助自己找到有价值的视频，而不是依靠YouTube的推荐算法。...一个拥有1万订阅者的频道，其观看次数为10万的视频可能会比一个拥有100万订阅者的频道中观看次数为10万的视频更优秀。...虽然排名靠前的几个视频看起来好像很有趣，但第二个视频和第三个视频并没有达到作者的预期。因此，他将最少观看次数设置为5000，观看次数与订阅者的最大比率设置为5，希望能改善推荐结果： ?...理想情况下，作者希望Lambda每周都能自动将推荐视频发送到自己的邮箱，这样一来，就可以直接在邮件中挑选过去一周想要观看的视频、而不必访问YouTube主页。但这个目标还没有达到。
如何简单快速的 搬运youtube视频， 并自动配上中文字幕？...Step 01 打开youtube的某个视频，点击打开解说词 Step 02 使用chrome右键翻译成中文 Step 03 按F12转为开发者模式 Step 04 在Console中注入一小段...js代码 document.querySelector('.title').style.background = 'white'; document.querySelector('.title').style.marginTop...n')[1]; document.querySelector('.title').innerText = t; } catch {}; }, 500) Step 05 用mac自带的quick
ChatGPT中输入提示： 你是一个Python编程专家，写一个脚本，具体任务步骤如下： 循环接受用户输入的YouTube视频地址； 获取用户输入的YouTube视频地址（用户一次可能输入一个URL，也可能一次输入多个...，确保能自动识别出多个不同的http地址）； 如果这是单个视频，那么用yt-dlp库下载视频中的音频流，保存到文件夹："F:\aivideo"，格式为MP3； 如果这是一个列表，那么用yt-dlp库下载列表中所有视频的音频流...（格式为MP3），保存到文件夹："F:\aivideo"的子文件夹，子文件夹名称为列表名； 注意： 每一步都要输出信息到屏幕上； Mp3的文件名在保存前要进行处理，去掉和Windows系统中符合命名规范的特殊字符...download_single_video函数：用于下载单个YouTube视频的音频，格式为MP3，并保存在F:\aivideo目录下。...如何使用： 确保已经安装yt-dlp：可以通过以下命令安装： 复制代码 pip install yt-dlp 运行脚本，用户可以一次输入一个或多个YouTube视频或播放列表地址，程序会自动识别地址并下载音频
首先我们来讲在windows上下载youtube视频的方法 我们需要使用到YoutubeDownloader 这个项目，作者的github地址如下：https://github.com/Tyrrrz/YoutubeDownloader...，我们从readme里直接找到download，里面选择最新的版本直接下载就好。...把要下载的视频链接复制上去，回车下一步即可，等它解析了这个链接之后，选择对应的分辨率，就开始下载了~。 点击设置，可以进入设置页面。有常规的自动更新、暗夜模式、自动加媒体标签，并行任务数等。...这个我们可以按需进行设置 windows客户端操作的还是比较简单的。
对于喜欢上YouTube看音乐视频/现场演唱会音源的朋友们来说，怎么把视频转换为MP3格式可能是个很棘手的问题，今天小编整理了一些能把YouTube视频转换为MP3格式的网站，亲测有效，分享一波~ 1...、VidPaw [image.png] 这是层主用过的最方便快捷的视频转换器，只需要复制YouTube的视频地址然后粘贴到这个网站的下载框上就可以了，而且不会弹出乱七八糟的广告或者插件诱惑你去点击。...2、Dirpy [image.png] 这个网站相比第一个就复杂一点了，在网站上输入 YouTube 视频 url 之后, 你会得到更多的选项，如设置录制时间和编辑标签的网页。...3、VidtoMP3 [image.png] 这个网站也不错，除了 YouTube，它支持其他网站包括 MegaVideo、 Dailymotion、 Metacafe，Veoh，Myspace 等等。...4、Ytconv [image.png] 这个网站操作也很简单，把视频的 url 输入到框中，选择 MP3或者其他格式，如 FLV，3GP。最后，单击转换，得到文件。
Mixture-of-Experts (MMoE)，而本文介绍的youtube视频推荐模型，就用到了这种多任务学习的框架。...1、背景 视频推荐的任务可以描述为根据用户当前所观看的视频，来预测用户下一个可能观看的视频。传统的推荐系统往往是两阶段的设计模式，即召回和精排阶段。本文主要介绍精排阶段的模型。...设计和部署一个大型的视频推荐系统充满了许多挑战，比如以下几条： 1）视频推荐中有多个不同甚至可能发生冲突的目标，比如除用户是否会观看外，还希望去预测用户对于视频的评分，以及是否会分享给朋友。...，在Youtube中，不同位置的点击率差别很大： 不同位置的点击率差异主要来自于推荐结果相关性以及位置偏置。...消除推荐系统中的位置偏置，一种常见的做法是在训练阶段将位置作为一个特征加入到模型中，而在预测阶段置为0或者一个统一的常数，如下图所示： 还有一种做法是在训练阶段将点击率拆解为两个部分，即用户看到物品的概率
为了很好的解决用户快速发现可能感兴趣的视频这个问题，推荐系统绝对是搜索的一个很好的补充。 本文主要介绍youtube 10年推荐系统相关的算法和策略变迁。...4页，非常简单明了的介绍了youtube推荐系统的方方面面，同时还介绍了很多实际业务中需要使用的trick，比如如何解决相关推荐带来的兴趣狭窄问题，引入minimum score threshold去除不相关视频等...这篇文章介绍的推荐场景是youtube主页，场景的目的是给用户提供个性化的内容以此提升用户使用网站的互动性和娱乐性。...这篇文章比较有开创性的是，在这两个模块中都使用了深度学习，合理的将不同特征和不同数据源融合在一起，并取得非常不错的效果。...，正样本的权重是播放时长 Ti，负样本权重是1，而最后一层模型是weighted logistic regression；那么LR学到的odds为： 其中 N 是总的样本数量，k 是正样本数量，Ti
为了很好的解决用户快速发现可能感兴趣的视频这个问题，推荐系统绝对是搜索的一个很好的补充。 本文主要介绍youtube 10年推荐系统相关的算法和策略变迁。...4页，非常简单明了的介绍了youtube推荐系统的方方面面，同时还介绍了很多实际业务中需要使用的trick，比如如何解决相关推荐带来的兴趣狭窄问题，引入minimum score threshold去除不相关视频等...推荐系统实现方面分为三个方面：1、数据收集；2、推荐候选生成；3、线上推荐服务；系统主要使用了Bigtable和mapReduce实现; 2016年的论文用到的技术相对于2010年有了非常大的改变，所用到的数据源也不仅仅只有用户显性行为...这篇文章比较有开创性的是，在这两个模块中都使用了深度学习，合理的将不同特征和不同数据源融合在一起，并取得非常不错的效果。...；那么LR学到的odds为： 其中N是总的样本数量，k是正样本数量，Ti是第i正样本的观看时长。
youtube这个不存在的网站上有很多有用的资料，一般来说我们是可以下载所有视频到本地以供离线的情况下的研究学习，网上有很多工具提供了下载功能，但是在试用了很多标称很好用的软件后，老高发现，真的没有一个能和...youtube-dl相提并论，所以老高还是记录一下如何使用正确使用youtube-dl！... youtube-dl -i -o "%(playlist)s/%(playlist_index)s.%(title)s-(%(id)s)....ext)s" --restrict-filenames --sub-lang en --write-auto-sub --write-sub --sub-format srt https://www.youtube.com...v\=eAtGqz8ytOI\&list\=PLjSwXXbVlK6IHzhLOMpwHHLjYmINRstrk alias ytbdl="youtube-dl -ci -o \"%(playlist
YouTube 最近发布了一个新功能，YouTube Direct，它能让你i在自己的网站上直接嵌入 YouTube 视频上传功能，用户就能直接在第三方网站上上传视频，而 Direct 的用户则能够审核视频...这样 YouTube 除了是一个视频分享网站之外，现在又真正成为了一个视频服务存储服务平台，让任何媒体，组织或者个人都能利用 YouTube 构建属于自己的视频网站。...YouTube Direct 的主要功能 YouTube Direct 基于 YouTube API 的 100% 的开源解决方案。 YouTube Direct 上传视频界面完全可定制。...用户能够直接在你的网站完成视频上传的工作。 YouTube Direct 审核面板能够让你适合，然后接受或者拒绝用户上传的视频。...是的，任何网站通过 YouTube Direct 服务构建自己的视频网站或者服务，并且免费使用 YouTube 的存储和视频服务资源，而 Google 通过 YouTube Direct 更加稳定 YouTube
为了很好的解决用户快速发现可能感兴趣的视频这个问题，推荐系统绝对是搜索的一个很好的补充。 本文主要介绍youtube 10年推荐系统相关的算法和策略变迁。...笔者从网上找到了三篇介绍youtube推荐系统相关的文章。...这篇文章介绍的推荐场景是youtube主页，场景的目的是给用户提供个性化的内容以此提升用户使用网站的互动性和娱乐性。...这篇文章比较有开创性的是，在这两个模块中都使用了深度学习，合理的将不同特征和不同数据源融合在一起，并取得非常不错的效果。...，正样本的权重是播放时长 Ti，负样本权重是1，而最后一层模型是weighted logistic regression；那么LR学到的odds为： 其中 N 是总的样本数量，k 是正样本数量，Ti 是第
本文主要介绍下Google在RecSys 2019上的最新论文[1]，提出了一套大规模多目标排序框架应用于Youtube视频推荐，引入MMoE解决多目标学习，以及解决用户隐式反馈中的selection...介绍 本文提出了一套大规模多目标排序框架应用于Youtube视频推荐平台。...众所周知，Youtube视频推荐面临着众多的挑战，包括需要解决多个互相竞争的排序目标、以及用户反馈中的选择偏差（selection bias）等等。...另外，我们改进了W & D框架来解决用户反馈的selection bias。在Youtube视频推荐的线上实验也证明了本文算法的显著提升。 ?...模型将目标分解为两部分，一个是无偏的用户偏好，另一个是倾向分。模型结构可以看做是Wide & Deep的扩展，用以解决用户反馈中的selection bias。 ?
在YouTube的推荐过程中，把推荐过程分为召回和排序两个阶段，在召回阶段，其主要目的是从百万级的视频中检索除一部分的视频用于之后的排序，对于召回阶段，需要处理的是全量的数据，由于数据量巨大，这就对召回的速度有很高的要求...算法原理 在YouTube的召回模型（有时也被称为DeepMatch，下面统称为DeepMatch）中，将视频的召回问题转化成一个多类别的分类问题，即每一个视频为一个类别，这个与word2vec的算法思路一致...假设 是视频的集合，对于用户 和上下文 ，在 时刻，第 个视频被召回的概率为： P...这是一类比较特殊的特征。 对于YouTube这样的平台来说，每一秒中都有大量视频被上传，推荐最新的视频对于YouTube来说是极其重要的。同时，数据也显示用户更倾向于尽管相关度不高但是是最新的视频。...YouTube推荐系统-年度最佳Paper(附实践代码) 深度召回模型在QQ看点推荐中的应用实践 更多内容请访问：www.felixzhao.cn
众所周知，YouTube是世界上最大的视频网站，网站每天要面对着不同兴趣的用户，它需要从视频池中捞出当前用户感兴趣，想看的视频，以留住老用户吸引新用户，而这个功能就是视频推荐系统提供的。...对视频推荐系统的升级改造–在08年使用了基于用户-视频图的随机遍历算法，而到了10年，又升级为基于物品的协同过滤算法，而13年将推荐问题转换成多分类问题，并解决从神经网络最后的众多输出节点中找出最大概率的输出节点...此举也为16年将推荐核心算法升级为深度学习算法打下了基础。...YouTube的推荐系统，它都由两部分构成，第一部分是候选集的生成，就是根据内容数据（比如视频流，标题，标签，类别等元数据）和用户行为日志（比如视频点击，观看时长，视频打分等）等信息来找出要推荐给用户的候选视频...所以就大胆推测当时YouTube推荐系统应该就是根据用户曾经看过的视频给用户推荐同类视频，也就是拥有相同标签的视频。
为了很好的解决用户快速发现可能感兴趣的视频这个问题，推荐系统绝对是搜索的一个很好的补充。 本文主要介绍youtube 10年推荐系统相关的算法和策略变迁。...4页，非常简单明了的介绍了youtube推荐系统的方方面面，同时还介绍了很多实际业务中需要使用的trick，比如如何解决相关推荐带来的兴趣狭窄问题，引入minimum score threshold去除不相关视频等...推荐系统实现方面分为三个方面：1、数据收集；2、推荐候选生成；3、线上推荐服务；系统主要使用了Bigtable和mapReduce实现; 2016年的论文用到的技术相对于2010年有了非常大的改变，所用到的数据源也不仅仅只有用户显性行为...这篇文章比较有开创性的是，在这两个模块中都使用了深度学习，合理的将不同特征和不同数据源融合在一起，并取得非常不错的效果。...regression；那么LR学到的odds为： 10.jpg 其中N是总的样本数量，k是正样本数量，Ti是第i正样本的观看时长。
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