YouTube平台的推薦算法主要分為兩個階段：召回階段和排序階段。首先，召回階段會從數以百萬計的影片中快速篩選出一小部分符合用戶廣泛興趣的影片，這階段使用較簡單的模型和特徵，如用戶的歷史觀看記錄、搜尋關鍵詞和用戶特徵等，目的是快速縮小候選影片範圍。接著，排序階段會利用更複雜和精細的用戶與影片特徵，對召回的影片進行打分和排序，將最符合用戶偏好的影片優先推薦給用戶。
推薦系統主要運作於兩個位置：首頁和「即將播放」面板。首頁推薦是根據用戶的個人化興趣和訂閱內容，展示用戶可能感興趣的影片；而「即將播放」面板則根據用戶當前正在觀看的影片，推薦相關或相似的影片，提升連續觀看體驗。
YouTube的推薦算法也會考慮影片的互動數據（如觀看次數、點讚、留言等），熱門且互動率高的影片更容易被推薦。此外，系統會根據用戶的觀看歷史和相似影片的表現，智能學習用戶偏好，持續優化推薦結果。
所以，YouTube推薦算法基於協同過濾（Item-CF）和機器學習模型，通過召回和排序兩步驟，結合用戶行為數據和影片特徵，實現個性化且動態調整的影片推薦，提升用戶觀看體驗和平台活躍度。
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