youtube推荐算法数据集（youtube 算法）

yotube视频播放量多少可以上热门

1、在YouTube上，播放量达到一定程度才能上热门。具体来说，在不同国家和地区，热门的标准可能略有不同。但是一般来说，只有当一个视频的播放量足够高，才能上热门。

2、很多。油管是一个视频网站，该网站1000万播放量很多，会进入榜单前二十。每看一次视频就会增加1次浏览量的，看几次就就有几次的浏览量，而播放量是属于播放了的次数。

3、YouTube1万次有效视频播放大概的收益是130~150的范围之间（不同类型的内容、广告CPM稍有差别，但量级不会差）。所以如果我们想要在YouTube上实现广告收入过1万的话，每个月的有效广告播量要达到7万次以上。

4、如果一个人看了80集，每两集结束后（一般情况下一天更新两集），他都看了后面的10个预告片，那么他一个人为这部剧就贡献了480个播放量（12乘以40）。

5、这里有一个数据，目前YouTube上每秒平均有10个小时的视频上传到平台上。

国外aso优化工具

TOP1500实时排名 苹果商店官方提供数据接口，TOP1500榜单变动与App Store完全同步，随时获取最新数据，能查看关键词大部分数据。

A：ASO只是APPStoreOptimization，所以是有limitation的，我们要从几个方向去努力才行，而且这是一个长期的不断变化的循序渐进的过程。3Q：ASO需要考虑哪些点呢？A：75%的下载来自于搜索，所以前12个关键字对APP影响很大。

ASO智能优化助手，开发者在上传应用可以使用ASO智能优化工具，快ASO能够自动分析并优化关键词方案。同时还能提供关键词的拓展优化、关键词指数情况，方便开发者更好的进行手机应用优化。

优化方法大致分为：基础优化、进阶优化、高阶优化三个阶段。选好关键词之后，将热度高的词语排在前面，里面不要重复。

算法推荐是否真的是“后天人类”?

1、因为我们采集到的数据实在是太多了，只有算法的加持才可以简化这个推荐过程。通常情况下，开发者会用到协同过滤推荐算法。

2、大数据的推荐算法还真的是挺厉害的，想要做一个非常好的推荐机制，需要考虑的维度非常之多，需要处理的数据量非常之大，需要计算能力非常之强。

3、容易使个体产生心理疲劳与隐私焦虑；另一方面，算法推荐的“度”也常常超出应该推荐的内容范围，色情、低俗等有违主流价值观的内容常常被置入开机页诱导用户点击。

4、认知模型是决策的算法，决策算法是行动的指导，行动需要勇气来启动，也需要耐心和毅力来坚持。 否则，你就不会见到后天的太阳。 负熵和生命力 热力学第一定律讲“能量守恒”，这个我们都知道。

5、熟悉围棋的人知道，AI诞生后，人类对于AI的每一步，都只能试图去理解。因为AI的计算已经远远超过了人类的理解能力。达到了即便告诉人类自己下一步要走什么，人类也无法真正理解的地步。

推荐系统产品和算法概述丨产品杂谈系列

1、许多产品的推荐算法都依赖于三类数据：标的物相关的描述信息(如推荐鞋子，则包括鞋子的版型、适用对象、材质等信息、用户画像数据(指的是用户相关数据，如性别、年龄、收入等)、用户行为数据(例如用户在淘宝上的浏览、收藏、购买等)。

2、推荐系统是目前互联网世界最常见的智能产品形式。从电子商务、音乐视频网站，到作为互联网经济支柱的在线广告和新颖的在线应用推荐，到处都有推荐系统的身影。

3、基于用户(User-CF)： 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，并推荐近邻所偏好的物品。

4、这种算法基于一种物以类聚人以群分的假设， 喜欢相同物品的用户更有可能具有相同的兴趣 。基于协同过滤推荐系统一般应用于有用户评分的系统中，通过分数去刻画用户对于物品的喜好。

5、综合利用基于内容、基于用户行为和基于社交关系网络的多种算法，为用户推荐其喜欢的商品、服务或内容。