Особливості роботи рекомендаційних алгоритмів YouTube
Abstrakt
На YouTube велике значення відіграють алгоритми, що здатні виокремити серед завантажуваних на сайт відео ті, які варто рекомендувати до перегляду індивідуально кожному користувачу з урахування безлічі параметрів, основними з яких є мова відео та тематика. Окремо від системи рекомендацій існує пошуковий механізм YouTube, який працює аналогічно до пошукової системи Google та обирає найбільш актуальні результати пошуку згідно з запитом користувача.
Bibliografia
P. Warden, M. Wattenberg, M. Wicke, Y. Yu, and X. Zheng. TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems, 2015. Software available from tensorflow.org.
X. Amatriain. Building industrial-scale real-world recommender systems. In Proceedings of the Sixth ACM Conference on Recommender Systems https://medialab.online/news/alhorytmy-youtube/
Covington, Paul, Jay Adams, and Emre Sargin. "Deep neural networks for youtube recommendations." Proceedings of the 10th ACM conference on recommender systems. 2016.
Т. В. Нескородєва, Є. Є. Федоров, Т. В. Січко, А. Р. Нескородєва. Експертні та рекомендаційні системи: навч. посіб. для здобувачів вищої освіти спеціальностей 122 «Комп’ютерні науки», 125 «Кібербезпека», 113 «Прикладна математика»». – ДонНУ імені Василя Стуса. 2021. - 320с
