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如果视频获得大量观看和

此后开始大规模扩张。以前的视频推荐方法虽然在规模较小时有效但无法跟上现在的规模。还需要对每秒上传的相同数量的新视频做出响应。新的推荐系统必须考虑到全新的视频和用户行为。最后是用户之前的操作。对于来说很难从可验证的客户行为中得出任何解决方案和评论。通过经常扫描您的品牌名称或主题标签您可以查看人们在社交媒体上分享的帖子而无需被要求这样做。

年四年后机器学习首

历史年年的最初目标是获得广泛接受。开始跟踪人们的观看时长或观看特定视频所花费的时间而不是点击次数。此举提高了用户帐户中出现的视 丹麦手机号码列表 频的相关性同时也帮助团队将人们留在他们的平台上。同时告知内容创作者制作视频时无需考虑算法。相反他们建议只制作他们知道人们会喜欢的视频。次在的推荐引擎中实现。同年月由多名工程师撰写的一篇名为用于推荐的深度神经网络的论文试图解释新的机器学习将如何影响的算法。

的初始营销或

最常点击的视频是那些突出显示和推荐的视频。从年到年的七年时间专门用于统计观众的点击次数。如果点击次数越多视频就会受到更多关注。起初推理是合理的。点击则意 话号码 新加坡 味着其中的内容良好且引人入胜。另一方面这种算法方法增加了感知问题的可能性。演示可能会产生误导性结果。现在使用术语点击诱饵来描述这种行为。内容创建者创建他们通过引入算法规则和的部分来实现这一目标。

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