अपना खुद का YouTube recommendation algorithm बनाना

• YouTube API से सिर्फ वही वीडियो ढूंढकर देखना जो मेरे लिए उपयोगी हों

• view/subscriber ratio के आधार पर नए वीडियो की ranking बनाना

→ subscribers ज़्यादा होंगे तो views भी ज़्यादा होंगे, इसलिए कम subscribers वाले channels को weight देना

लेकिन, सिर्फ 5000 से ज़्यादा subscribers वाले channels। और maximum ratio 5 पर सेट

→ हफ्ते में एक बार, सिर्फ पिछले 7 दिनों में अपलोड हुए वीडियो

( क्योंकि पुराना अपलोड होने पर views ज़्यादा हो जाते हैं )

→ view/subscriber ratio को upload के बाद बीते दिनों की संख्या से divide करने पर final metric

• GPT-3 से वास्तव में खोजकर देखा तो, सिर्फ subscribers ज़्यादा वाले channels के कम दिलचस्प वीडियो की तुलना में, कम subscribers लेकिन उपयोगी और दिलचस्प वीडियो ज़्यादा अच्छे से मिल सके।

• कोड GitHub पर सार्वजनिक: https://github.com/chris-lovejoy/YouTube-video-finder

• काम करने का तरीका

1. search term और अवधि का उपयोग करके YouTube वीडियो खोज

2. वीडियो से जुड़े metrics निकालना

3. ऊपर वाले function से वीडियो rank बनाना

4. संबंधित वीडियो जानकारी को DataFrame में सहेजना

5. top 5 वीडियो आउटपुट करना

• AWS Lambda पर अपलोड करके इसे अपने आप चलाने की कोशिश की, लेकिन असफल रहा

• अभी बस लोकल में script चला रहा हूँ

[xguru]

आजकल अगर आप वास्तव में YouTube पर टेक्नोलॉजी से जुड़े वीडियो खोजें, तो भारत में बने concept-introduction वीडियो बहुत ज़्यादा दिखते हैं, और उनमें से कई के subscribers और views भी काफ़ी होते हैं, लेकिन उनमें मज़ा नहीं होता। इस तरह से test करके देखना अच्छा लग सकता है।