Cómo crear mi propio algoritmo de recomendaciones de YouTube

• Ver solo videos que me sean útiles encontrándolos con la API de YouTube

• Generar un ranking de videos recientes con la proporción vistas/suscriptores

→ Como si un canal tiene muchos suscriptores, también suele tener muchas vistas, se les da más peso a los canales con pocos suscriptores

Pero solo a canales con más de 5000 suscriptores. Y la proporción máxima se fija en 5

→ Una vez por semana, solo videos subidos en los últimos 7 días.

( porque si pasó mucho tiempo desde que se subió, las vistas suelen ser más altas )

→ La métrica final es dividir la proporción vistas/suscriptores entre los días desde la fecha de publicación

• Al buscarlo de verdad con GPT-3, pude encontrar más videos útiles y entretenidos de canales con pocos suscriptores, en lugar de videos aburridos de canales con muchos suscriptores.

• El código está publicado en GitHub: https://github.com/chris-lovejoy/YouTube-video-finder

• Cómo funciona

1. Buscar videos de YouTube usando palabras clave y un período

2. Extraer métricas relacionadas con los videos

3. Generar el ranking de videos con la función anterior

4. Guardar la información de los videos relacionados en un DataFrame

5. Mostrar los 5 mejores videos

• Intenté subirlo a AWS Lambda para que se ejecutara automáticamente, pero fracasé

• Por ahora solo estoy ejecutando el script en local

[xguru]

Si de verdad buscas videos relacionados con tecnología en YouTube últimamente, aparecen demasiados videos hechos en India que presentan conceptos; aunque en realidad tienen muchos suscriptores y visualizaciones, muchos no son entretenidos. Creo que estaría bien probar con este enfoque.