у меня для вас плохие новости.

Алгоритмы YouTube для генерации рекомендаций для пользователя используют сложные методы машинного обучения и анализа данных. Основные аспекты их работы включают:

История просмотров пользователя:

Алгоритм анализирует, какие видео пользователь смотрел ранее, насколько долго их смотрел и какие действия выполнял (например, лайки, дизлайки, комментарии).

Учитывается частота просмотров определенных типов контента.

Взаимодействия с видео:

Алгоритм учитывает лайки, дизлайки, комментарии и подписки на каналы.

Видео, которые вызывают больше взаимодействий, имеют больше шансов быть предложенными.

Поиск и клики:

Учёт ключевых слов, по которым пользователь ищет видео.

Видео, на которые пользователь кликает после поиска, учитываются для дальнейших рекомендаций.

Информация о видео:

Алгоритм анализирует метаданные видео, такие как заголовки, теги, описания и транскрипции.

Учитываются также тематические категории видео.

Популярность и тренды:

Рекомендации также основываются на общей популярности видео и текущих трендах.

Алгоритм пытается предложить популярный контент, который может быть интересен широкому кругу пользователей.

Персонализация:

Система учитывает индивидуальные предпочтения каждого пользователя.

Например, если пользователь часто смотрит видео определенного жанра, ему будет предложено больше видео этого жанра.

Сходство пользователей:

Используются методы кластеризации, чтобы определить пользователей с похожими интересами.

Рекомендации формируются на основе предпочтений схожих пользователей.

Время и частота:

Время суток и частота использования платформы также влияют на рекомендации.

Например, алгоритм может предложить короткие видео утром и длинные вечером.

Эффект «Скрытых слоев» и «Обучения с подкреплением»:

Алгоритмы глубокого обучения с использованием нейронных сетей анализируют огромное количество данных, чтобы выявить скрытые паттерны.

Включены механизмы обучения с подкреплением, где алгоритмы корректируют свои рекомендации на основе реакции пользователя.

Эти аспекты работают вместе, чтобы создать максимально релевантные и персонализированные рекомендации для каждого пользователя, постоянно адаптируясь к его изменяющимся предпочтениям и поведению.

В тёмные времена долбоёбы орут громче всех.

На ютубе полно полезного, но некоторые начинают притягивать за уши всё что угодно.

Блокируйте и тогда конечно мы станем умнее/глупее (нужное подчеркнуть). Но проблема ведь, не в инструменте, а в том, как его использовать. Можно что угодно запретить, если оно кому-то не нравится, например ставки на спорт и прочие тотализаторы, ауе, преступных мигрантов, полицейский беспредел и т.п.

Но нет, вы решили заблокировать ютуб, будто это наша главная проблема.

Вот пример моих рекомендаций, вполне соответствует интересам, а вы продолжайте смотреть про анал с кавказцами

(ПАРОДИЯ НА ОСНОВНОЙ ПОСТ)

Пост на пикабу через 10 кибернетических лет:

"Польза установки государственного чипа для слежки себе в жопу"

И это я ещё не брал в расчет уменьшение подлётного времени для полицейских, чтобы в случае чего, они знали ваши координаты, и успели прилететь к вам на помощь. Также, и скорая помощь.

А те, кто говорят, что это безобразие - послушайте совета: барин рекомендует, значит лучше установить.

Это я к тому, что вы выдумываете проблем , которых нет. На новой платформе, которую предложат как аналог, выложат все лекции. Если не сразу, то со временем. Вы их все равно смотреть не будете.