引用:
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作者Adsmt
之前我就注意到，如果我關注某個女Youtuber, 不久後系統就會推薦給我長得很像的其他人，有的還只有幾百人訂閱且頻道已經經營一、兩年，不是新人亂推的，我都想不出系統忽然推薦這麼冷門的人給我做啥。
像昨天，系統推給我一個女Youtuber, 看她介紹3c內容不錯，長像我也看得喜歡，就訂閱了。然後今天出現一個也是介紹3c, 從縮圖我本來以為是昨天那位的影片，點進去才發現不是同一人，但兩人真的長得有點像。
所根據我的推論：
1. YT 可以根據你看的影片，知道你的性向。
2. YT 很可能有人臉辯識，會根據你喜好的長像，推薦長像相似的 youtuber 給你。
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https://blog.youtube/inside-youtube...ndation-system/
這裡應該都能解釋你的疑問。
現代的推薦系統已經不是2000年代那樣簡單，資料分析和跨使用者的整合使用越來越複雜，但原理通常沒有很難懂就是了。原則上，只要是邏輯清晰的推論，現在都可以透過演算法達到，只是效能高低問題。
那個你指的人臉辨識，跟一般我們認知的人臉辨識不太一樣，你應該用錯名詞，不過意思我理解啦。
頻道主的經營，其實都有固定模式了，如果你攤開一些性質相同，主題類似的頻道主，基本上它們的模式都會有不少相同的地方。這不難理解，因為自媒體已經有一段時間，怎麼樣的模式比較容易成功，大家都知道，而且也都知道如何避免一些共通錯誤。
我舉例，如果是女生向的，專門談感情的頻道，你可以注意到無論是用色、拍攝角度、頻道主裝扮，基本上不會差異太大。
所以如果演算法推薦你頻道，也不用甚麼特殊演算法，你都會覺得相似度很高。
另外從你觀看歷史與搜尋紀錄，判斷你是甚麼性別，演算法一定會有，不過嚴格來說，是判斷性傾向，生理男女這我就覺得除非拿攝影機拍人臉，不然只看歷史紀錄我還想不到有甚麼方式可以做。Youtube可以根據你看的影片知道你的性傾向，這不奇怪。