管道与气泡——YouTube 推荐的拓扑封闭
社会与信息网络
2020-04-27 v1 计算机与社会
适应与自组织系统
摘要
推荐算法在在线用户封闭中的作用正处于快速增长的文献研究核心。近期的实证研究普遍表明，过滤气泡可能主要出现在显式推荐(基于用户声明偏好)而非隐式推荐(基于用户活动)的情形中。我们聚焦于 YouTube，它已成为主要的在线内容提供商，但其封闭性迄今鲜有系统性研究。从多个不同的种子视频出发，我们首先描述推荐视频集合的性质，以设计一种合理的探索协议，能够递归地捕获由这些推荐诱发的潜在推荐图。这些图构成了沿非个性化推荐进行潜在用户浏览的背景。由此，无论是在拓扑、主题还是时间意义上，我们均表明所谓平均场 YouTube 推荐的景观常常易于出现封闭动力学。此外，最封闭的推荐图即潜在气泡，似乎围绕获得最高受众因而很可能最高观看时长的视频集合组织。
引用
@article{arxiv.2001.05324,
title = {Tubes & Bubbles -- Topological confinement of YouTube recommendations},
author = {Camille Roth and Antoine Mazières and Telmo Menezes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.05324},
year = {2020}
}
备注
10 pages, 7 figures, 1 table