Membuat algoritma rekomendasi YouTube versiku sendiri

• Menemukan dan menonton hanya video yang bermanfaat bagiku dengan API YouTube

• Membuat peringkat video terbaru berdasarkan rasio tayangan/jumlah subscriber

→ Karena jika subscriber banyak maka tayangan juga tinggi, jadi diberi bobot pada channel dengan subscriber lebih sedikit

Namun, hanya untuk channel dengan lebih dari 5000 subscriber. Dan rasio maksimum diatur ke 5

→ Sekali seminggu, hanya video yang diunggah dalam 7 hari terakhir.

(karena jika sudah lama diunggah maka jumlah tayangannya tinggi)

→ Rasio tayangan/jumlah subscriber yang dibagi dengan jumlah hari sejak pendaftaran adalah metrik akhirnya

• Saat benar-benar mencobanya dengan GPT-3, ternyata saya bisa menemukan video yang subscriber-nya sedikit tetapi bermanfaat dan menarik, dibanding video membosankan dari channel dengan banyak subscriber.

• Kodenya dibuka di GitHub: https://github.com/chris-lovejoy/YouTube-video-finder

• Cara kerjanya

  1. Mencari video YouTube menggunakan kata kunci pencarian dan periode

  2. Mengekstrak metrik terkait video

  3. Membuat peringkat video dengan fungsi di atas

  4. Menyimpan informasi video terkait ke dalam DataFrame

  5. Menampilkan 5 video teratas

• Saya mencoba mengunggahnya ke AWS Lambda agar berjalan otomatis, tetapi gagal

• Saat ini saya hanya menjalankan skripnya secara lokal

[xguru]

Kalau belakangan ini benar-benar mencoba mencari video terkait teknologi di YouTube, akan muncul terlalu banyak video pengenalan konsep yang dibuat di India. Memang banyak di antaranya punya subscriber dan jumlah tayangan yang tinggi, tetapi sering kali tidak menarik. Rasanya menarik juga kalau diuji dengan cara seperti ini.