什么是YouTube的视频排名算法？

YouTube视频排名算法简析

一、候选视频生成网络

1.1 工作原理

工作原理：候选视频生成网络是基于用户的历史背景、偏好，从数以百万计的视频中选择出数百个候选视频。

1.2 输入特征

这些过滤网络以及它们的输入特征基本上可以确定用户在YouTube上看到的所有推荐和相关视频。Youtube用户可以使用它的收看历史记录(视频ID)、搜索词条(search tokens)、人口学信息(例如地理位置、用户登录设备)、二值性特征(例如性别，能否登录)、连续特征(如用户年龄)等，对视频库中所有的视频进行多分类，计算每个视频的推荐概率，最后将数千段视频进行处理。

1.3 协同过滤

此外，候选者生成还依赖于类似用户的观看历史，即协同过滤。其算法是根据观看的ID、搜索问题等特征，以及人口数字来判断当前用户与之相似的人，并根据相似人的行为向当前用户推荐相似视频。

二、YouTube 排名 网 络

2.1 根据候选人与用户的相关性来对候选者进行处理

YouTube 排名 网 络就是根据候选人与用户之间的相关性来对候选者进行处理。对此有数千因子影响(例如ID、最后一次浏览时间时间、上传时间、浏览量)都会影响最后的评判。

2.2 顶端加权逻辑

顶端采用加权逻辑，以预测浏览时间最长这一函数来加权候选者的浏览时间，浏

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常见问答(FQAS)

视频在YouTube搜索结果中的排名主要根据以下几个因素决定:视频相关度、视频质量、视频播放量、点赞数量、视频评论数量等。视频内容与搜索关键词 的相关性决定了视频在搜索结果中的位置,视频质量好、播放量高的视频通常排名靠前。

YouTube主要通过分析视频标题、描述、标签等内容,与搜索关键词的匹配程度来判断视频与搜索查询的相关性。匹配度越高,相关性越强,排名越前。 YouTube还会检查视频内容是否真正反映标题和描述,以避免标题误导。

视频的历史播放量会影响其在搜索结果中的长期排名。但是新的视频由于没有历史数据,YouTube会更重视实时互动行为如点赞、评论来影响短期排名。随着时间的推移,历史数据 played 越来越重要。通常6个月以上的视频,历史数据的影响会大于实时行为。