youtube多开系统（youtube分屏）

youtobe适配ipad

您好，YouTube可以在iPad上使用，但是您需要安装YouTube应用程序，以便在iPad上使用YouTube。您可以从App Store中下载YouTube应用程序，然后在iPad上安装它。安装完成后，您可以使用YouTube应用程序在iPad上观看视频，搜索视频，订阅频道，查看推荐视频，上传视频等等。

YouTube播放量怎么计算的，是看完才算一次还是点开看了就算一次

点开任何一个网站，这个网站有一个视频，无论是自动播，还是用户点击之后开始播，无论在手机端、PC端、还是电视端，只要开始播了，就算一个播放量。这意味着，那些自动跳转下一集的，都被算进了播放量。

一位观众每集点开了一次，就是80个播放量。如果他在等待更新的日子里，重复点开了，则再计算新的播放量。如果一集播完之后，有10个下集预告，这位观众把10个预告都看了，那他就等于贡献了10个播放量。大家赶紧来算算，忍不住点开下集预告的你，可能一天就贡献了10个播放量。

如果一个人看了80集，每两集结束后（一般情况下一天更新两集），他都看了后面的10个预告片，那么他一个人为这部剧就贡献了480个播放量（12乘以40）。

扩展资料：

有专家指出，低俗违规内容需要坚决整治，而要营造优质内容生态，平台还应以“用户思维”做精管理、做精引导。陈昌凤表示，低俗违规视频频现，责任应由多方承担，对其治理也应多方合力。

新媒体可以被视为新技术的产物，数字化、多媒体、网络等最新技术均是新媒体出现的必备条件。新媒体诞生以后，媒介传播的形态就发生了翻天覆地的变化，将传统媒体的传播内容移植到了全新的传播空间。

媒介形态也因新技术的诞生而呈现出多样化，网络电视、网络广播、电子阅读器等均将传统媒体的内容移植到了新的媒介平台上。

Youtu,be网所有视频都看不了```

为了找到不能访问YouTube的具体原因，我进行了一些测试。我尝试Ping一下YouTube的IP地址，发现无法PING通，我在Google或者Yahoo中搜索“.youtube.com”，发现返回无法显示网页的错误，这属于关键字过滤的范畴，通过过滤“.youtube.com”这样一个简单的关键字即可让整个youtube的所有全球站点都无法访问。

最后介绍一下YouTube的背景，YouTube创建于2005年2月，它的创始人是eBay网络支付部门PayPal的三位20多岁的职员。随着网络视频的兴起，YouTube很快就拥有了庞大的用户群体，成为世界上最大的网络视频分享网站，每天通过YouTube网站观看的视频数量已经超过1亿个。2006年10月Google以高达16.5亿美元的价格收购了YouTube网站。2007年6月，Youtube开始大规模的国际扩张，在全球共推出了9种语言分站，包括youtube.com.br(巴西分站)；youtube.fr(法国分站)；youtube.ie(爱尔兰分站)；youtube.es(西班牙分站)；youtube.co.uk(英国分站)；it.youtube.com(意大利分站)；youtube.nl(荷兰分站)；youtube.pl(波兰分站)；jp.youtube.com(日本分站)，几天前youtube开始测试发布繁体中文网站。

关于YouTube推荐系统的论文学习

本文是2010年发表在RecSys上的文章。本文主要介绍的是YouTube的个性化推荐的相关内容。

用户使用YouTube一般有三个原因：

--看他们在其他地方找到的单一视频（直接导航）；

--围绕某个主题（搜索和目标导向浏览）查看特定视频；

--受他们感兴趣内容的吸引。

推荐系统主要是针对第三点，目的是帮助用户发现他们感兴趣的高质量视频，并且推荐结果应该随时间和用户最近的行为更新。

在YouTube的推荐应用中，面临以下挑战：

--用户上传的视频的元信息非常少；

--视频时长比较短（一般小于10分钟）；

--用户行为短暂、多变而且噪声很多；

--视频生命周期短。

这是YouTube的推荐和普通视频网站推荐不同的地方，这些挑战也是现在很多短视频公司关注的问题。

推荐系统算法应该保持时效性和新鲜性，另外，用户必须了解为什么向他们推荐视频，这样可以帮助用户根据自己的喜好改善推荐引擎。推荐的视频是通过用户的行为来生成的，用户的行为包括观看、收藏、喜欢等来作为种子视频，然后使用各种相关性和多样性的 signals 对视频集进行排序。推荐系统的工程设计方面，保持各个模块的独立性，并且还需要对故障具有恢复能力，并在出现部分故障时适度降级。

这里有2种数据可以考虑：

1）是内容数据视频流、视频元信息（标题，标签等）；

2）用户行为数据，包括显性和隐性数据。前者是指用户评分、明确表示喜欢、不喜欢等行为，后者是浏览、观看等行为。

原始数据中还含有非常多的噪声，很多不可控因素会影响原始数据的质量。

作者将相关视频定义为用户在观看给定的种子视频 v 之后可能会观看的视频，使用关联规则挖掘技术来确定视频间的相关性。视频i和j的相关性定义为：

将用户观看过的视频、喜欢过的视频、收藏过的视频等等作为种子集合，对它们进行N级的级联扩展，也就是YouTube选择召回的不是1步相关视频，而是n-步相关视频，即种子视频迭代n次后得到的相关视频集合，产生广阔和多样的候选结果。

在生成一组候选视频后，需要对这些相关视频进行排序。

用于排序的数据主要包括：

--视频质量：包括观看次数、视频评分、评论、收视和上传时间等；

--用户特征：考虑用户观看历史记录中种子视频的属性，例如观看次数和观看时间等；

--多样性：要在被推荐的视频集合的类别中做一个平衡，以保持结果的多样性。

这些数据最终被线性组合起来，得到ranking的评分。

本文虽然是2010年发表的，近年来有很多内容升级复杂化了，但是作为初学者，本文的知识点和整体思路是非常值得学习的。当时的YouTube推荐系统的核心算法就是基于Item的协同过滤算法，也就是对于一个用户当前场景下和历史兴趣中喜欢的视频，找出它们相关的视频，并从这些视频中过滤掉已经看过的，剩下就是可以用户极有可能喜欢看的视频。

本文是Google的YouTube团队在推荐系统上DNN方面的尝试，发表在16年9月的RecSys会议。本文第1节介绍了YouTube推荐系统主要面临的挑战。第2节介绍了一个简要的系统概述。第3节更详细地描述了候选集生成模型，包括如何对其进行训练并用于提供推荐服务；实验结果显示模型添加特征和DNN深度后可以显著提升预测效果。第4节详细说明了排序模型，包括使用加权逻辑回归技术以训练预测预期观察时间的模型；实验结果表明，增加隐层网络宽度和深度都能提升模型效果。 最后，第5节做了总结。

-规模大：用户和视频的数量都很大，传统适合小规模的算法无法满足；

-新鲜度：要求对新视频作出及时和合适的反馈；

-噪音：YouTube上的历史用户行为由于稀疏性和各种不可观察的外部因素而不可预测。 我们很少能获得基本真实的用户满意度，更多的是隐式反馈噪声信号。

推荐系统的整体结构如图所示：

该系统由两个神经网络组成：一个用于候选集的生成，一个用于排序。候选集生成网络将用户的Youtube活动历史记录作为输入，然后从海量视频集中筛选出一小部分（数百个）以高精度与用户相关的视频。排序网络负责基于更加精细的特征对候选集进行排序，最后将最高得分的视频呈现给用户（按它们的得分排名）。

该模型把这个推荐问题转化成极端多分类问题：对于用户U和上下文C，把语料库V中的数百万个视频（分类）i，在时间t处做准确的分类，如下所示：

其中u为用户U的embedding表示，vi 代表各个候选视频的embedding。embedding是指稀疏实体（单个视频，用户等）到实数密集向量的映射；DNN的目标就是在用户信息和上下文信息为输入条件下学习用户的embedding向量u，这对于用softmax分类器来区分视频是有用的。

整个模型架构是包含三层全连接层，使用relu激活函数。把用户观看历史数据、搜索数据做一个embedding，加上age、gender等特征作为DNN的输入；输出分线上和离线训练两个部分。训练阶段使用softmax输出概率，在服务期间则直接使用接近最近邻搜索来进行生产候选的N个视频。

1）把用户观看过的视频id列表做embedding，并对所有历史观看视频ID的embedding做平均，得到观看embedding向量。

2）同时把用户搜索过的视频id列表也做如上的embedding，得到搜索embedding向量。

3）用户的人口统计学属性做embedding得到特征向量。

4）简单的二值和连续特征，例如用户的性别，登录状态和年龄作为归一化为[0,1]的实数值直接输入到网络中。

5）example age：机器学习系统总是利用历史的例子去预测未来，所以对过去总会有一个隐含的偏差。为了矫正偏差，YouTube把训练样本的年龄当作一个特征。

1.训练样本要用youtube上的所有视频观看记录，而不只是我们的推荐的视频的观看记录。

2.为每个用户生产固定数量的训练样本。

3.丢弃搜索信息的顺序，用无序的词袋表示搜索查询。

4.如下图，图(a)从历史观看记录中随机拿出来一个作为正样本来预测它，其余的历史观看记录作为上下文；这样其实泄露了未来的信息，并且忽略了任何非对称的消费模式。相反，图(b)是从用户的历史视频观看记录中随机拿出来一个作为正样本，然后只用这个视频之前的历史观看记录作为输入；这样的预测效果好得多。

– 深度为0：这时网络就是一个把连接起来的输入层转换一下，和softmax的256维输出对应起来

– 深度为1：第一层 256个节点，激活函数 是ReLU （rectified linear units 修正线性单元）

– 深度为2：第一层512个节点，第二层256个节点，激活函数都是ReLU

– 深度为3：第一层1024个节点，第二层512个节点，第三层256个节点，激活函数都是ReLU

– 深度为4：第一层2048个节点，第二层1024个节点，第三层512个节点，第四层256个节点，激活函数都是ReLU

实验结果如下图所示：

可以看出，特征选取较多时，并且模型深度在四层时，可以得到较好的结果。

排序阶段最重要的任务就是精准的预估用户对视频的喜好程度。在排序阶段面对的数据集比较小，因此会采用更多的特征来计算。

作者在排序阶段所设计的DNN和上文的DNN的结构是类似的，但在训练阶段对视频的打分函数不再是softmax，而是采用的逻辑回归。如下图所示：

1）特征工程

尽管神经网络能够减轻人工特征工程的负担，但是我们依然需要花费精力将用户及视频数据转化为有效的特征。其主要的挑战在于如何表示用户动作的时间序列以及这些动作如何与正被评分的视频展现相关。但是通过对用户和物品之间的交互行为，我们能提取出一些有用信息，比如： 用户从这个频道里看过多少视频，用户上次观看这个主题的视频是什么时候等。

2）embedding 离散特征

每个维度都有独立的embedding空间，实际并非为所有的id进行embedding，比如视频id，只需要按照点击排序，选择top N视频进行embedding，其余置为0向量；而当多值离散特征映射成embedding之后，像在候选集生成阶段一样，在输入网络之前需要做一下加权平均。另外一个值得注意的是，离散特征对应的ID一样的时候，他们的底层embedding也是共享的，其优势在于提升泛化能力、加速训练、减小内存占用等。

3）连续特征归一化

对连续值类的特征进行归一化，作者设计一种积分函数将特征映射为一个服从[0,1]分布的变量；还可以对某些特征进行取根号、取对数和取平方的相关操作，使得网络有更强的表达能力。

给定正负样本，正样本为有点击视频，负样本为无点击视频；用观看时长对正样本做了加权，负样本都用单位权重（即不加权）；采用的是基于交叉熵损失函数的逻辑回归模型训练的。

上表显示了在保留数据集上用不同的隐层配置得到的结果，这些结果表明增加隐层的宽度提升了效果，增加深度也是一样。

本文内容方面，介绍了YouTube基于深度学习的推荐系统，先用视频和用户的主要信息通过深度候选生成模型从百万级视频中找出数百个相关的视频，再用视频和用户的其他信息通过深度排序模型从数百个视频中找出几十个最有可能受用户欢迎的视频给用户。这样使得推荐系统对用户喜好的刻画能力大大增强，刻画的范围更加广泛。

本文结构方面，从推荐系统的整体结构讲起，划分为候选集生成和排序两个阶段，然后对每个阶段详细地展开讲解。整体过程条理清晰，逻辑严密，值得我们学习。

手机下载YouTube影片教学：Android、iPhone、iPad都能用

想要下载YouTube影片到手机里吗？有时候路上网路不稳、或是想要在离线的情况观看影片，将影片下载就是最方便的方法。然而，用电脑将影片灌入手机不免麻烦，而iOS系统的iPhone、iPad也无法套用大部分的下载方式，因此，本篇便整理几种将YouTube影片下载到手机里的方法，iOS系统也有，不用再因为网路不稳影响看影片的心情。

Android手机：修改增添网址

和电脑下载YouTube影片一样，Android手机可以透过修改YouTube网址，直接下载影片。修改网址的方式包含「youtubemy(网址youtube之后加上my)」、「youtubeto(网址youtube后加上to)」、「yout(网址youtube将ube删掉)」等，只要修改影片网址，按下确认键，就会直接跳转到下载页面，进行下载。不过，想必还是有许多人满头雾水吧？在此便举「yout」为例，介绍修改网址下载YouTube影片的方法。

▲既然要下载YouTube影片，那首先当然是去YouTube找影片。

▲找到想下载的影片之后，按下「分享」。

▲在「分享」里，选择「复制连结」。

▲因为要修改网址，所以需要使用网页开启YouTube。开启Google Chrome浏览器。

▲需要用到的是上方的网址。

▲将刚刚已复制的网址贴上，并且搜寻。需要注意的是，如果在这里直接修改网址的话，并不会跳转到下载页面。

▲贴上复制好的网址之后，按下搜寻，再次回到所下载的YouTube页面。上方出现了可以直接复制的网址。

▲将该网址「youtube」中的「ube」删掉，按下确认。

▲出现下载页面，到此就可以直接选择喜欢的画质、声音、段落，按下最下方的「纪录（下载）」就可以下载影片了。

除了示范的「yout」以外，还有「youtubemy(网址youtube之后加上my)」、「youtubeto(网址youtube后加上to)」等，可以从中选择最习惯的方式下载。

iOS手机：使用「捷径」App

iPhone手机要下载YouTube影片会比较麻烦一点，因为无法直接修改网址下载，因此只能够透过「捷径」App。而为了要让捷径App确实启动，需要先准备好下载YouTube的脚本。

▲在上网找影片之前，先下载「捷径」App。App可以直接搜寻，或是直接去App Store找。如果不能下载的话，可以先更新手机。

▲App安装好之后，会在桌面出现图示。

▲接着要安装捷径的脚本，点此捷径脚本下载会出现以上页面，点选「取得捷径」。这些动作只有第一次启动时需要安装，之后就不用了。

▲前置作业准备好之后，找到想要下载的YouTube影片，按下「分享」。

▲按下分享后再选择「显示更多」。

▲第一次使用捷径下载YouTube影片的话，继续选择「更多」。

▲捷径会出现在选项里，需要手动打开。

▲打开之后开关呈现绿色。

▲回到上一个画面，会发现下方多出现了一个捷径图示，点选图示。

▲点下图示之后，选择「下载YouTube影片」脚本。

▲接着就会开始下载，部分影片有解析度可以选择。

▲如果有出现照片的存取权询问，要选「好」才能顺利下载影片。

▲影片下载完成后会出现在相簿中。

只有第一次下载捷径App时会需要前置作业，等到安装完成，接下来直接进行下载步骤就可以了。而捷径App除了YouTube影片下载之外，配合不同的脚本还能有压缩档案、网页翻译等功能，如果有多种需求，可以寻找多方资讯，减少页面转换之间的麻烦。

影片下载需注意版权，尊重著作权法避免受罚

无论是电脑还是手机，YouTube影片下载都不再是难事，但是在下载时也要注意版权等相关规范，不随意散播、重新上传或用于商业用途，以免触法。

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YouTube如何创建多个频道Channel？用一个谷歌账号即可

创建多几个youtube油管频道有什么用处？

创建多几个youtube油管频道有什么用处？

创建多个频道的最大好处就是可以避免频道被封，影响一直积累起来数据。

一个帐户最多创建50个YouTube频道。

你可以用来测试不同的视频类型；

登录一个谷歌账号就可以在多个频道之间切换；

没有人知道你的“其他”频道 ，每个频道都是完全独立的；

把个人频道和工作频道分开，因为youtube的视频推荐算法，如果个人和工作时看的内容不一样，首页推荐的视频就会不同，不多不少会影响使用体验；

Adsense帐户对所有渠道均有效，因此可以通过新频道获利。

但要注意的是，如果账号被封，所有的频道都会作废，这点需要注意。

YouTube如何创建多个频道Channel？

方法挺简单的：

在首页左边的setting设置

然后找到 create a new channel，创建新的频道：

输入新频道名称：

然后在头像下拉菜单，就可以选择switch account，里面就会有你所有的频道

然后就可以上传新的头像

会跳到账号设置，点击小铅笔上传头像：

Peace out!