Как YouTube собирает персонализированные рекомендации на основе истории просмотров?

YouTube собирает персонализированные рекомендации на основе истории просмотров с помощью алгоритмов машинного обучения. www.sostav.ru Система сравнивает то, что смотрят пользователь и другие зрители с похожими интересами, и предлагает видео, которые могут привлечь внимание пользователя. support.google.com

Некоторые факторы, которые учитываются при составлении рекомендаций:

• История просмотра. support.google.com www.sostav.ru Сведения о том, какие видео пользователь уже смотрел на YouTube, помогают предлагать более точные рекомендации. support.google.com
• История поиска. support.google.com Рекомендации зависят от того, что пользователь искал на YouTube. support.google.com
• Подписки на каналы. support.google.com www.sostav.ru Информация о подписках помогает рекомендовать видео, которые могут понравиться пользователю. support.google.com
• Отметки «Нравится». support.google.com Зная, какие видео понравились пользователю, система может точнее находить похожие ролики. support.google.com
• Отметки «Не нравится». support.google.com Система запоминает, какие видео не понравились пользователю, чтобы не предлагать похожие. support.google.com
• Ответы в опросах. support.google.com Иногда YouTube предлагает оценить видео после просмотра. support.google.com Благодаря ответам система учитывает не только как долго пользователь смотрел видео, но и насколько оно ему понравилось. support.google.com

YouTube также учитывает местоположение пользователя и рекомендует ему видео, которые могут быть интересны в его регионе. www.sostav.ru