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1. YouTube影片推薦怎麼知道你想看什麼？關鍵就在機器學習 ...
YouTube致力於提供使用者個人化的服務體驗，包括改善電腦及行動首頁的內容，推薦系統還採用機器學習技術，自動推薦使用者感興趣的內容， ...移至主內容按讚加入iThome粉絲團文/蘇文彬|2017-11-02發表不少人觀賞YouTube上的影片內容，會發現YouTube會推薦許多你可能感興趣的內容，Google今天揭露這項服務背後的關鍵技術為機器學習，透過機器學習過濾出使用者可能感興趣的內容，以提供用戶個人化的體驗。
全球每分鐘約有超過500小時的影片被上傳到YouTube，這些大量的內容中，如何找出使用者可能感興趣的內容推薦給他們，成為YouTube服務團隊的任務之一。
YouTube工程研發副總裁CristosGoodrow表示，YouTube的工作之一就是幫用戶在大量的內容中找到他們想看的，進而改善他們的服務體驗、提昇滿意度。
為了達到這個目標，YouTube持續優化服務，例如2011、2012年間將演算法從觀看次數（Views）改為觀看時間（watchtime），雖然這麼做導致了觀看次數在一天內下降20%，但觀看時間卻從平均120秒提高到140秒，到如今，2017年全球每天YouTube觀看時數已達到10億小時。
從觀看次數轉為觀看時數，代表YouTube更看重使用者的黏著度，也就是用戶可能感興趣的內容。
由於觀看行為的改變，人們從PC觀看YouTube逐漸轉向在手機、平板電腦上觀看，據統計現已有超過60%觀看時間是在行動裝置上，YouTube也在2014年到2015年優化行動網頁，讓頁面的排版更個人化外，還導入了GoogleBrain團隊的機器學習技術，改善YouTube影片推薦的準確性，讓影片觀賞經驗更個人化。
去年到今年YouTube大大小小共推出190個更新，目的為提昇用戶滿意度、維持新鮮感，讓網頁更個人化，並重新設計行動首頁，使介面更簡潔，首頁顯示和使用者相關的個人化推薦影片。
種種改善造就現今超過70%的觀看時間來自YouTube自動推薦的內容，YouTube首頁每天推薦2億支不同內容影片，在首頁點擊推薦影片的觀看時間，三年來成長了20倍之多。
全球YouTube用戶超過7成的觀看時間來自自動推薦影片，YouTube如何在龐大的影音內容中挖掘出使用者可能感興趣的內容推薦給用戶，背後的功臣是Google在2015年開源的TensorFlow的機器學習技術，打造YouTube影片推薦系統。
以TensorFlow架構的機器學習模型，讓深度神經網路系統更快運作、更有彈性： TensorFlow被運用在GooglePhotos及翻譯服務中，而在YouTube影片推薦系統結合了兩個神經網絡，候選生成模型（CandidateGenerationModel）及排名模型（RankingModel）。
如上圖所示，推薦系統會先從候選生成模型，考量使用者過去的瀏覽影片歷史、捜尋歷史、人口變項等變數，將YouTube的影音資料庫中的數百萬個影音資料篩選出數百個和使用者相關的影音資料，以貼近使用者的喜好。
接下來再經過排名模型（RankingModel），通過提名特徵（Nominatingfeatures），特徵包括了人口統計資如地理位置、最受歡迎影音、使用者語言、影片使用的語言、近期觀看紀錄、使用者和該頻道過去的連結等等特徵，以權重評分找出和使用者有關鏈性的訊號（Signals），以產生數十個影片推薦給使用者。
為使用戶感受到YouTube瞭解使用者的喜好，YouTube隨時會準備100小時用戶可能感興趣的內容。
Cristos表示，候選生成模型就像去賣場購物時，將商品從貨架上放到購物車中，而排名模型則是從中排序，挑出你想要的。
透過機器學習技術打造的推薦系統，讓YouTube能夠自動推薦使用者想看的。
值得注意的是，YouTube的推薦系統不僅針對個人喜好，還細緻化到個人所使用的不同裝置。
YouTube大中華與紐澳技術管理負責人葉佳威表示，YouTube為實現個人化體驗，隨時會為用戶準備100小時用戶感興趣的內容，即便相同的使用者在不同的裝置上觀看YouTube，系統也會依不同的裝置推薦適合的影片給用戶，例如在家透過Chromecast在電視上看YouTube，通常觀看的時間會比較長，而和在外面以手機看YouTube,觀看時間會比較短，不適合推薦較長時間的內容，因此系統會考量不同的使用裝置推薦YouTube內容。
在推薦系統上採用機器學習，提供用戶個人化的內容，讓使用者可以更容易的在Yo
全球每分鐘約有超過500小時的影片被上傳到YouTube，這些大量的內容中，如何找出使用者可能感興趣的內容推薦給他們，成為YouTube服務團隊的任務之一。
YouTube工程研發副總裁CristosGoodrow表示，YouTube的工作之一就是幫用戶在大量的內容中找到他們想看的，進而改善他們的服務體驗、提昇滿意度。
為了達到這個目標，YouTube持續優化服務，例如2011、2012年間將演算法從觀看次數（Views）改為觀看時間（watchtime），雖然這麼做導致了觀看次數在一天內下降20%，但觀看時間卻從平均120秒提高到140秒，到如今，2017年全球每天YouTube觀看時數已達到10億小時。
從觀看次數轉為觀看時數，代表YouTube更看重使用者的黏著度，也就是用戶可能感興趣的內容。
由於觀看行為的改變，人們從PC觀看YouTube逐漸轉向在手機、平板電腦上觀看，據統計現已有超過60%觀看時間是在行動裝置上，YouTube也在2014年到2015年優化行動網頁，讓頁面的排版更個人化外，還導入了GoogleBrain團隊的機器學習技術，改善YouTube影片推薦的準確性，讓影片觀賞經驗更個人化。
去年到今年YouTube大大小小共推出190個更新，目的為提昇用戶滿意度、維持新鮮感，讓網頁更個人化，並重新設計行動首頁，使介面更簡潔，首頁顯示和使用者相關的個人化推薦影片。
種種改善造就現今超過70%的觀看時間來自YouTube自動推薦的內容，YouTube首頁每天推薦2億支不同內容影片，在首頁點擊推薦影片的觀看時間，三年來成長了20倍之多。
全球YouTube用戶超過7成的觀看時間來自自動推薦影片，YouTube如何在龐大的影音內容中挖掘出使用者可能感興趣的內容推薦給用戶，背後的功臣是Google在2015年開源的TensorFlow的機器學習技術，打造YouTube影片推薦系統。
以TensorFlow架構的機器學習模型，讓深度神經網路系統更快運作、更有彈性： TensorFlow被運用在GooglePhotos及翻譯服務中，而在YouTube影片推薦系統結合了兩個神經網絡，候選生成模型（CandidateGenerationModel）及排名模型（RankingModel）。
如上圖所示，推薦系統會先從候選生成模型，考量使用者過去的瀏覽影片歷史、捜尋歷史、人口變項等變數，將YouTube的影音資料庫中的數百萬個影音資料篩選出數百個和使用者相關的影音資料，以貼近使用者的喜好。
接下來再經過排名模型（RankingModel），通過提名特徵（Nominatingfeatures），特徵包括了人口統計資如地理位置、最受歡迎影音、使用者語言、影片使用的語言、近期觀看紀錄、使用者和該頻道過去的連結等等特徵，以權重評分找出和使用者有關鏈性的訊號（Signals），以產生數十個影片推薦給使用者。
為使用戶感受到YouTube瞭解使用者的喜好，YouTube隨時會準備100小時用戶可能感興趣的內容。
Cristos表示，候選生成模型就像去賣場購物時，將商品從貨架上放到購物車中，而排名模型則是從中排序，挑出你想要的。
透過機器學習技術打造的推薦系統，讓YouTube能夠自動推薦使用者想看的。
值得注意的是，YouTube的推薦系統不僅針對個人喜好，還細緻化到個人所使用的不同裝置。
YouTube大中華與紐澳技術管理負責人葉佳威表示，YouTube為實現個人化體驗，隨時會為用戶準備100小時用戶感興趣的內容，即便相同的使用者在不同的裝置上觀看YouTube，系統也會依不同的裝置推薦適合的影片給用戶，例如在家透過Chromecast在電視上看YouTube，通常觀看的時間會比較長，而和在外面以手機看YouTube,觀看時間會比較短，不適合推薦較長時間的內容，因此系統會考量不同的使用裝置推薦YouTube內容。
在推薦系統上採用機器學習，提供用戶個人化的內容，讓使用者可以更容易的在Yo
2. 編輯播放清單
重新排列播放清單中的影片順序.編輯播放清單注意：YouTube的受監督模式可能不支援這項功能。
請按這裡瞭解詳情。
你可以新增或編輯播放清單的標題和說明、重新編排影片順序，或是移除播放清單中的影片。
為播放清單新增說明在電腦版網站的導覽區中，選擇任一播放清單。
按一下[加上說明]並輸入播放清單相關細節。
點選[完成]。
編輯播放清單的標題或說明在電腦版網站的導覽區中選擇任一播放清單。
按一下播放清單的標題或說明，即可編輯內容。
按一下[完成]。
重新排列播放清單中的影片順序選擇您所需的播放清單。
將滑鼠游標移到影片上，這時影片縮圖旁會出現灰色直條。
往上或往下拖放影片，即可重新排列播放清單中的影片順序。
移除播放清單中的影片開啟播放清單。
將滑鼠游標移到您要移除的影片上。
點選影片標題右邊的X圖示。
如果這些操作說明不適用於您的狀況，那麼您使用的可能是舊版YouTube。
如果您使用的是新版瀏覽器，請更新至新版YouTube網頁。
提示：您也可以透過行動裝置上的YouTube Studio應用程式完成這項操作。
請瀏覽YouTubeStudio應用程式的說明中心，瞭解如何開始使用。
這對您有幫助嗎？我們應如何改進呢？是否提交電腦Android裝置iPhone和iPad更多選項true儲存或分享影片與播放清單建立及管理播放清單新增及移除「稍後觀看」播放清單中的影片變更播放清單的隱私設定將播放清單儲存至媒體庫編輯播放清單管理媒體庫搜尋清除搜尋內容關閉搜尋框Google應用程式主選單這個網站會使用Google的Cookie提供服務及分析流量。
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3. 自訂頻道版面配置
自訂頻道版面配置你可以自訂頻道的版面配置，讓觀眾進入頻道首頁時看到頻道宣傳短片、精選影片和精選版面。
利用頻道宣傳短片吸引新觀眾頻道宣傳短片能讓觀眾預覽頻道內容，吸引他們深入瞭解，進而訂閱頻道。
根據預設，除非影片本身含有第三方版權內容，否則系統不會在頻道宣傳短片中顯示廣告。
既有的訂閱者不會看到頻道宣傳短片，而是會看到精選影片。
登入YouTube工作室。
依序選取左側選單中的[自訂] [版面配置]。
在「主打影片」下點選[新增]，然後選取要用來做為頻道宣傳短片的影片。
按一下[發布]。
專為訂閱者精選的影片你可以主打自己的影片或任何YouTube影片，在訂閱者前往頻道首頁時，吸引他們觀看。
登入YouTube工作室。
依序選取左側選單中的[自訂] [版面配置]。
在「主打影片」下點選[新增]，然後選取要主打的影片。
按一下[發布]。
精選版面你可以自訂頻道首頁的版面配置，最多可設定10個版面。
根據預設，頻道頁面會顯示3個預先填入內容的版面：「上傳的影片」、「已建立的播放清單」和「訂閱內容」，當中收錄你設為公開的內容。
建立版面登入YouTube工作室。
依序選取左側選單中的[自訂] [版面配置]。
按一下底部的[新增版面]。
使用向下箭頭選取內容。
影片：如果想主打已發布的影片，請選擇這個選項。
熱門上傳影片：如果想主打正在播送、即將播送或過去的直播影片，請選擇這個選項。
播放清單：如果想主打單一、多個或已建立的播放清單，請選擇這個選項。
頻道：如果想主打已訂閱的頻道或精選頻道，請選擇這個選項。
按一下[發布]。
編輯版面登入YouTube工作室。
依序選取左側選單中的[自訂] [版面配置]。
在頁面底部，針對要編輯的版面按一下「選項」圖示，然後選取「編輯版面內容」圖示 。
在編輯畫面中調整版面的內容。
按一下[發布]。
重新排列頻道版面順序登入YouTube工作室。
依序選取左側選單中的[自訂] [版面配置]。
在頁面底部，針對要移動的版面按一下垂直線，然後拖曳以重新排序。
按一下[發布]。
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4. YouTube-查詢影片時依熱門程度排序@ 學不完．教不停．用不 ...
YouTube 是大家常用來觀賞影片的好用工具，最近和同事聊到一個常見的問題：如何在查詢影片時 ... 例如：你選用「排序依據／觀看次數」，則得到的結果是依被點閱的次數由高而低來排列： ... 更多vincent 的電腦教學 推薦文章.學不完．教不停．用不盡跳到主文分享個人電腦教學和回答網友提問(Google,Windows,雲端應用)(Excel,Word,PowerPoint)部落格全站分類：數位生活相簿部落格留言名片贊助廠商Oct09Thu201418:16YouTube-查詢影片時依熱門程度排序YouTube是大家常用來觀賞影片的好用工具，最近和同事聊到一個常見的問題：如何在查詢影片時依熱門程度排序列出呢？例如：查詢「TED中文」時，因為TED的影片相當多，而即使加入「中文」來限縮搜尋的範圍，也會列出不少的影片，你如何找到較為熱門的影片呢？你可以藉助YouTube提供的「篩選器」，來作為列出影片的篩選和排序的工具。
例如：可以根據「上傳日期、搜尋結果類型、片長、屬性」等來篩選，也可以使用「排序依據」來排序。
例如：你選用「排序依據／觀看次數」，則得到的結果是依被點閱的次數由高而低來排列：還可以依照上傳日期和評分等項目來做為排序的參考。
全站熱搜創作者介紹vincent學不完．教不停．用不盡vincent發表在痞客邦留言(0)人氣()全站分類：數位生活個人分類：電腦教學上一篇：Excel-利用動態圖表顯示學生成績統計圖(OFFSET)下一篇：Google表單-研習回饋單實作範例▲top留言列表發表留言到站人數本日人氣：累積人氣：內建文章關鍵字搜尋回到頁首回到主文免費註冊客服中心痞客邦首頁©2003-2021PIXNET關閉視窗PIXNETFacebookYahoo!GoogleMSN{{guestName}}(登出)您尚未登入，將以訪客身份留言。
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