影音平台YouTube工程研發副總裁古德羅（Cristos Goodrow）今天表示，
為了提供個人化推薦內容，系統不會以固定方式運作，而是參考超過800億筆稱為信號的資訊，
包括影片點擊次數、觀看時間、問卷調查、喜歡和不喜歡的人數等，動態調整推薦機制。
早期YouTube系統會根據影片的受歡迎程度決定排名，建立一個龐大的發燒影片頁面。
觀看過這些被推薦影片的使用者並不多，
絕大多數YouTube觀看次數都是由平台以外的搜尋或他人分享的連結而來。
如今，YouTube的系統會從數10億部影片中，完全根據用戶的興趣量身打造出推薦內容。
相較於其他平台透過使用者本身的社群網路找到推薦內容，
YouTube推薦系統成功的關鍵在於精確預測使用者想觀看的影片。
YouTube的系統並不會依循特定公式運作，而是會隨著用戶的觀看習慣動態調整推薦機制。
➡➡資料來源：中央社
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