字节跳动从0到1的秘密(字节跳动从0到1的秘密 并行)

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信对世界上每一个人来说，想看的。网站里有数以亿现在问题在于，怎么配。诚然，或励人们进行明，这种方法的收效也十道上自己想看什么视频，就们即便不知道自己想看什么YouTube里都有100小时的视频内容是他们计的视频，内容已经完全足够了了。?”将如此多的视频内容和正确的用户进行匹频道订阅是一种行之有效的方法，但事实证分有限。技术负责人麦克法登说:“人们知会上YouTube搜索这些视频。但我们希齐，人，YouTube也能满足其需要。”YouTube很早之前束添加了“推荐视频”的侧边栏，它会基于用户行为历史提出个性化建议。裘并非吻事。2010年技术巧妙地概括了这项艰巨的“由用户上传的视频然而，想要生成人们正想要的个性化列论文《YouTube视频推荐系统》中的一段话束技术挑战:通币没有元数据，或是元数据很少。此外，YouTube上的视频大都非常简短〈长度不到10分钟)，因此用户交互时间相对较

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短，且干扰较大ov这点与Netf1ix和Amazon(亚马逊)不同，不论是观看付费影偿是购买商品，用户都表现出了非常明确的意向。此外，YouTube上许多有趣的视频从上传到大范围传播再到过气的周期很得，因此需要持纪视频上传者一般不能封面无法提示视频内容。头，视频内容本身十分有起了个神神秘秘的标题卖不断地更新推荐。”给视频起一个准确的标题，或是选择的视频有一段视频让YouTube的程序员们看了直摇趣，但它没能大范围传播的原因竟是上传者“快来看这个!”经过大量的实验后，YouTube视频荐团队才发现他们的产品居然还得依靠Amazon在12年前1998年)研发的单项目注释:[人视频网站)俗称“油管2协作过涯算法。o一一编者注|区目变半的起操忌2011年，谷歌公司在YouTupe上使用名为Sibyl的;新型机器学习系统以进行视频失存，收获了重大成果。Siby]1带来的效来可谓立竿见影，Y

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ouTube工作人员发现，在运用了更加有效的视频站的访问量像是加装了火箭助推志般直线上升。机器学闭，短时间内，网东相玫向全人全全机二拓天存技术后，网频，而不是通过网页搜索和邮件链接来得找视频。谷歌继续更新欠代，进一步优化视频推戎荐系统，后习去统效果显先择想看的视四来用GoogleBrain区次了原有的Siby1条统。GoogleBrain由谷歌旗下斯坦福大学教授安德鲁。吴带领的彰名开发团队GoogleX所研发。GoogleBrain在深度学习鲁页域取得了突破进展，如果说Siby1系统是荐”观看视频的时长达到了总时长的70%。的人承认，YouTube像是自己肚子里的曙虫，自的视频。那么GoogleBrain完全称得上“效果昌绝”。间，人们在YouTube主页上观看视频的总时间增长了20们，2014年至“颇有成效”，2017年的三年通过“视频社交开体上也有越来起多上够精准荐自己感兴

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