Criando meu próprio algoritmo de recomendação do YouTube

• Encontrar e assistir apenas a vídeos úteis para mim com a API do YouTube

• Gerar um ranking dos vídeos mais recentes pela razão entre visualizações e inscritos

→ Como canais com muitos inscritos tendem a ter mais visualizações, dar mais peso a canais menores

Mas apenas para canais com mais de 5.000 inscritos. E a razão máxima foi definida como 5

→ Uma vez por semana, considerar apenas os vídeos publicados nos últimos 7 dias.

( como vídeos mais antigos tendem a ter mais visualizações )

→ A métrica final é a razão entre visualizações e inscritos dividida pelo número de dias desde a publicação

• Ao testar a busca com GPT-3 na prática, foi possível encontrar mais vídeos úteis e interessantes de canais com menos inscritos do que vídeos sem graça de canais grandes.

• Código disponível no GitHub: https://github.com/chris-lovejoy/YouTube-video-finder

• Como funciona

1. Buscar vídeos do YouTube usando termos de busca e período

2. Extrair métricas relacionadas aos vídeos

3. Gerar o ranking dos vídeos com a função acima

4. Armazenar as informações dos vídeos em um DataFrame

5. Exibir os 5 melhores vídeos

• Tentei subir para o AWS Lambda para executar automaticamente, mas não consegui

• No momento, estou apenas executando o script localmente

[xguru]

Hoje em dia, se você pesquisar vídeos relacionados a tecnologia no YouTube, aparecem vídeos demais da Índia apresentando conceitos, e embora muitos deles realmente tenham bastante inscritos e visualizações, muitos são sem graça. Acho que seria bom testar desse jeito.