Créer mon propre algorithme de recommandation YouTube

 (towardsdatascience.com)
16 points par xguru 2020-12-07 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp

  • Utiliser l’API YouTube pour ne trouver et regarder que des vidéos qui me sont utiles

  • Générer un classement des vidéos récentes à partir du ratio vues/abonnés

→ Comme un grand nombre d’abonnés entraîne généralement plus de vues, donner plus de poids aux chaînes avec peu d’abonnés

Mais uniquement pour les chaînes de plus de 5 000 abonnés. Et fixer le ratio maximal à 5

→ Une fois par semaine, uniquement sur les vidéos mises en ligne au cours des 7 derniers jours.

( comme les vidéos anciennes ont naturellement plus de vues )

→ La métrique finale est le ratio vues/abonnés divisé par le nombre de jours depuis la publication

  • En faisant de vraies recherches avec GPT-3, j’ai pu trouver davantage de vidéos utiles et intéressantes provenant de petites chaînes, plutôt que des vidéos peu captivantes de chaînes ayant beaucoup d’abonnés.

  1. Rechercher des vidéos YouTube à partir de mots-clés et d’une période

  2. Extraire les métriques liées aux vidéos

  3. Générer le classement des vidéos avec la fonction ci-dessus

  4. Stocker les informations des vidéos associées dans un DataFrame

  5. Afficher les 5 meilleures vidéos

  • J’ai essayé de le déployer sur AWS Lambda pour l’exécuter automatiquement, mais sans succès

  • Pour l’instant, j’exécute simplement le script en local

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1 commentaires

 
xguru 2020-12-07

En pratique, si l’on cherche en ce moment des vidéos liées à la tech sur YouTube, on voit sortir beaucoup trop de vidéos de présentation de concepts réalisées en Inde ; elles ont souvent beaucoup d’abonnés et de vues, mais beaucoup sont peu intéressantes. Je pense que ce serait une bonne idée de tester de cette façon.