youtube主题有哪些(youtube什么内容最受欢迎)
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2025-11-05 02:04:41
看YouTube学英文：听《冰雪奇缘》主题曲学实用片语
迪士尼新作《冰雪奇缘》创下票房佳绩，里头配合剧情转折的每一首歌曲也都让人印象深刻，尤其是赢得奥斯卡最佳原创歌曲的主题曲〈Let It Go〉。歌曲唱出摆脱束缚、能无拘无束施展魔法的自由感。而这首歌中也有许多非常实用的生活片语！
迪士尼新作《冰雪奇缘》创下票房佳绩，里头配合剧情转折的每一首歌曲也都让人印象深刻，尤其是最近刚赢得奥斯卡最佳原创歌曲的主题曲〈Let It Go〉。这首歌是艾莎离开王国后，独自一人在冰天雪地中打造出属于自己的国度时，所唱的歌曲。她唱出摆脱束缚、能无拘无束施展魔法的自由感。而这首歌中也有许多非常实用的生活片语，就跟着艾莎的歌声和我们一起学英文吧！
1. Let it go
Let it go 是「随它去、放下吧、忘了吧」的意思。艾莎在这时终于决定不再隐藏自己的法力，要尽情做自己，所以不断告诉自己「随它去吧！放下吧！」安慰别人别再烦恼、别再坚持时，可以用这个片语。例如：
Adam: I still cannot believe Sherry left me. （我还是不敢相信Sherry离开我了）
Evan: Let it go, man. Let it go. （放下吧，老兄。放下吧。）
2. Hold back
Hold back 是「退缩、限制、抑制」的意思。因为已经压抑许久，现在艾莎决定要抛开束缚，就再也无法退缩，回不去了！若是要提到从什么事情退缩，可以用hold back from something，举个例子：
不得不看的体育片有哪些？
一、《卡特教练》美国、篮球
这部片子是根据教练肯·卡特的真实故事改编，讲述了一支败绩累累的高中篮球队在教练卡特的领下改头换面成为无人能敌的常胜将军的故事。片子非常励志感人，个人觉得非常适合学生观看，当我们的梦想渺茫的时候，需要这么一个故事来激励自已。
二、《百万美元宝贝》美国、拳击
影片讲述了一位有名的拳击教练法兰基因为太过于投身与拳击事业而陷入了长期的自我封闭和压抑，一位学徒麦琪坚毅的决心软化了法兰基并成出色的女拳击手。
推荐这部片子其实我是比较纠结的，一方面女主角麦琪的坚毅与执着让人非常振奋，另一方面对待太过残酷的现实结局就很失落。但是还是推荐一下，因为获得冠军的时候实在太振奋了。
三、《摔跤吧!爸爸》印度、摔跤
这部是根据印度摔跤手马哈维亚·辛格·珀尕的真实故事改编，讲述了曾经的摔跤冠军辛格为了理想将女儿培养成女子摔跤冠军的故事，打破印度传统的励志故事。
这部牌子对国内观众来说有一些不能理解的地方，但是对印度而言具有非常大的意义。
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「干货」YouTube 基于深度神经网络推荐系统剖析YouTube推荐系统的三大难点：
· 一是规模太大，简单的推荐算法在如此大规模数据量上可能是失效的；
· 二是实效性，即新数据不断产生，需要将其良好的呈现给用户，以平衡旧有的好内容以及新内容；
· 三是噪音问题，用户行为与视频描述均有噪音，并且只能获得充满噪音的用户隐含反馈，而不能直接获取用户满意度。
图1.YouTube基于深度学习推荐系统架构图
本文呈现的推荐系统解决方案分为两个部分:
· 一个是备选生成（Candidate Generation），其目标是初选结果，从海量数据中选择出符合其个人需求偏好的百级别数据;
· 一个则是排序（Ranking），通过更加丰富的用户，视频乃至场景信息，对结果进行精细化排序，得到呈现给用户的备选。
备选生成阶段，将推荐系统定义为一个多分类器，其职责是确定某个用户，在某个场景与时间下，将从系统的视频中选择消费哪一个视频。具体的方法是，将用户与视频全部转化为Embedding描述，即一个向量，最终用户消费某个视频的概率通过如下方式计算得到：
而构建用户与视频的Embedding，则是通过训练而来。将用户观看视频/搜索记录/其它信息如年龄性别等作为输入特征，部分稀疏特征首先进行Embedding化，中间为数层ReLU，最终一层用SoftMax进行分类。 换句话讲，是将用户与场景信息作为输入，预估用户下一个要看的视频，也就是将用户分到具体某一个视频作为其类别。 用户与视频的Eembedding，则是神经网络最后一层的对应矩阵。这种方法除了能利用用户行为信息外，其它信息例如设备，地理位置，性别等也可以作为输入，这是神经网络相对于普通MF类算法的优势之一。
图2.YouTube推荐备选生成阶段架构
备选生成的下一个阶段是排序。其网络结构跟备选生成阶段类似，将所有排序模型中的信息输入后，进入多层ReLU，最终进行优化的是一个加权逻辑回归损失函数，观看时间作为阳性样本权重。在这一层，也可以看到其推荐“代理问题”的转化：由点击行为预估转为了以观看时长为权重的点击行为预估，这样更佳贴近Youtube的产品优化方向。与备选生成阶段另一个不同在于，排序模块需要考量的特征要多得多:
· “场景”类特征，例如用户可能在某个地方某个时间愿意观看某一条视频，但是在别的地方别的时间则不会；
· 曝光信息：用户观看了某界面，但是并未在其上进行操作，那么随之应进行已呈现内容降级；
· 备选生成层输出：排序需要将各种备选结果联合起来；
· 更丰富的用户信息：例如用户最近的一次搜索词，用户最近观看的同一个主题下的视频数量，用户上一次观看同主题视频的时间，用户所使用的语言等；
图3.YouTube推荐排序阶段架构
除了整体设计与系统架构以外，本篇论文中陈述了很多“选择”，这些选择更多的是“艺术”而不完全属于技术范畴。这些选择往往是很多技术人员关注不多的点，但在笔者看来，这些都蕴含着YouTube技术与产品人员深入的思考与判断。
“Example Age” 特征
对于YouTube产品层来讲，鼓励内容产生毫无疑问是至关重要的，所以推荐系统也希望对用户上传的新内容的有所偏好。然而幸运的是，即使损失一部分相关性，视频的消费者也偏好新内容。也就是说，新内容的价值可以良好的通过其带来的吸引力呈现出来，并不需要平台刻意而为之。
由于系统使用一个时间窗口的训练样本进行训练，如果没有视频的上传时间信息，那么模型会认为这个时间窗口内用户对视频的偏好是稳定的，然而事实远非如此。将视频的上传时间加入到特征集合后，预估更加准确，尤其是视频刚上传阶段的强烈便好被成功捕捉到。
图4.无时间特征预估/有时间特征预估/真实情况 三者对比
优化目标选择
图5.优化对象的选择
算法系统的设计首先要明确优化对象，这不仅仅涉及到损失函数的形式，同样也是评判系统成功与否的标准。YouTube是视频平台，更是富含“价值”的长视频平台，其观看行为比点击行为意义更大。（当然，笔者认为没有任何一个简单指标可以完全代表一个产品）
“正样本”定义
图6.何为正样本的设计选择
训练数据来源
图7.关于训练数据来源的设计抉择
训练数据应该只来源于推荐界面的曝光吗？YouTube认为不然。如果只考虑推荐界面曝光，则无法对用户便好进行 探索 ，更加无法捕捉用户偏好的变化，因为用户偏好的变化往往首先会对应着搜索与浏览行为。所以YouTube将各个界面例如搜索，导航等用户行为全部纳入其中。
训练数据窗口
图8. 训练数据收集方式的设计选择
Youtube将所有用户等而视之，每个用户收集一定量的样本。而不是惯常可见的直接收集一个时间窗口内的所有用户行为，作为训练样本。这样的好处是避免系统收到少数行为过多用户的影响，使得系统更多的为大众设计。这样的设计理念与近期阿里Gai Kun的论文中评测方法(用户AUC)设计有异曲同工之妙。
用户行为序列处理
图9.用户行为序列信息处理的设计选择
在系统中，用户往往会顺着一个检索结果页或者用户发布者浏览页进行顺序观看，如果系统捕捉到了用户看了检索界面的前三个结果，那么预估用户将看第四个结果就会很容易。但是这样真的好吗？将检索结果页面或者用户发布视频界面直接作为推荐结果呈现给用户是并不友好的--抢了别的界面应该干的活嘛。所以此处YouTube对用户行为序列做了处理，在模型输入中选择放弃用户行为的序列信息，将其打散成词袋Embedding，即使这样的信息有利于模型的离线训练效果。
预估对象的选择
图10.关于预估对象的设计选择
用户的行为往往是有顺序的，用户在系统中“热身”后，在一个频道下面，往往先看大众喜欢的热门，然后逐步找到自己的兴趣点，聚焦看一块内容。那么，训练数据则应该收集用户前段时间行为，预估此后的行为。而不是收集时间前后段的行为，预估中间时间段的用户行为。这样模型更加接近用户习惯。
除此之外，Youtube根据系统设计了对应的实验，结果非常简单：深度网络层数越高，效果越好。
YouTube的推荐系统，已经为其贡献了70%的用户播放时长，搜索与导航在PC时代的主导地位在移动时代已经完全被颠覆掉。希望大家在其中学到一些东西。笔者水平所限，若有错误不当之处，敬请指正。
另外，个人用TensorFlow模拟Youtube的推荐系统，做了一个简单实现。其实就是一个多分类器外加一个单分类器，远谈不上成熟，可以供大家参考。
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以上就是关于youtube主题有哪些(youtube什么内容最受欢迎)的介绍，更多问题请留言或者咨询老师呢
文档于 2025-11-05 02:04:41 修改