在让人工智能算法从这些新变化中学习了一年之后，YouTube 于 2016 年发布了一份白皮书。它的标题是“YouTube 推荐的深度神经网络”。在这篇论文中，开发人员解释了算法如何关注观众的观看历史并个性化体验。
.2016 年，YouTube 更新内容政策推出后，开发人员调整了算法，使其更加敏感地适应内容的性质。
算法厌恶任何违反YouTube 社区准则的视频，并将其扔到队列的后面。如果算法发现您有多次违反政策的行为，您的频道也可能会被取消盈利。
因此，请避免上传任何视频：
含有攻击性语言
宣扬暴力或危险行为
宣传辱骂或种族主义等负面行为。
YouTube 算法如何运作？
YouTube 的当前版本非常复杂，会根据多种因素 巴哈马数字数据集 推荐视频。白皮书“YouTube 推荐的深度神经网络”解释了 YouTube 用于对视频进行推荐排名的这些信号。
以下是所有内容的摘要：
观看历史：查找观众感兴趣的话题。
观看时间：如果观看者之前曾花时间观看过创作者的视频，则会推荐该创作者的视频。
搜索词：它会观察观看者一直在搜索的词，并根据观看者从搜索结果中选择的内容类型推荐视频。
以前观看过的内容：它考虑了观看者最近观看过的视频类型。
YouTube 响应信号：该算法记录个人响应信号，例如不喜欢、分享、喜欢等。它会将每个视频与这些信号进行交叉引用，然后再向您推荐。
人口统计：它主要推荐符合您所在地区和当前位置的视频。但是，考虑到插页，这不是必需的。
点击率：推荐点击率高的视频或更有可能被查看的视频。
总之，算法现在只关心那些适合观众的视频，并惩罚那些误导观众的内容。
YouTube 如何确定算法？
在保留我们之前提到的白皮书的启示和过去迭代的研究的同时，我们可以自信地说，YouTube 使用以下信号来决定推荐哪些视频。
个性化：算法观察观众的反应信号、兴趣、观看历史等，并选择符合其个性化标准的视频。
性能：如果视频表现良好（获得参与度、大量观看次数、高点击率、喜欢、分享等），则更有可能获得推荐。