自分だけのYouTube推薦アルゴリズムを作る
(towardsdatascience.com)-
YouTube APIで自分に役立つ動画だけを見つけて視聴
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再生回数/登録者数の比率で最新動画のランキングを生成
→ 登録者が多いと再生回数も高くなるため、登録者の少ないチャンネルに重み付け
ただし、5000人以上のチャンネルのみ対象。さらに最大比率は5に設定
→ 週に1回、過去7日間に投稿された動画だけを対象。
（投稿から時間が経つと再生回数が増えるため）
→ 再生回数/登録者数の比率を、登録からの日数で割ったものが最終メトリクス
- 実際にGPT-3で検索してみると、単に登録者の多いチャンネルの面白くない動画よりも、登録者は少ないが有用で面白い動画をより多く見つけられた。
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コードはGitHubで公開 : https://github.com/chris-lovejoy/YouTube-video-finder
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動作方式
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検索語と期間を使ってYouTube動画を検索
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動画関連の指標を抽出
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上記の関数で動画ランキングを生成
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関連動画情報をDataFrameに保存
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上位5本の動画を出力
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AWS Lambda にアップロードして自動実行させようとしたが失敗
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現在はローカルでスクリプトを実行中
1件のコメント
実際、最近YouTubeで技術関連の動画を検索してみると、インドで作られたコンセプト紹介動画があまりにも多く表示されます。そうした動画は実際に登録者数も再生数も多いものの、面白くないものが多いのですが、このやり方でテストしてみるのは良さそうです。