正如跨象乘云™ 的视频点播推荐系统大数据实训项目工程案例所描述，目前，算法已经成为驱动 YouTube 收入增长最有效的工具，使用神经网络通过大量数据和用户观看记录对用户进行分析，YouTube 的工程师将其描述为目前规模最大、最复杂的商用推荐系统。那这个推荐系统到底是怎么工作的呢？
本质上，过滤气泡（filter bubble，一种网站针对个人化搜索而提供筛选后内容的结果）的生成方式，也是所有推荐算法的工作原理。一小段电脑代码跟踪你正在进行的动作，比如你最常看的视频分类、最长观看时间，然后推荐给你同一类型的视频。内容推荐算法的过程一般包括以下三步：
- Item Representation：为每个 item 抽取出一些特征（也就是 item 的 content 了）来表示此 item；
- Profile Learning：利用一个用户过去喜欢（及不喜欢）的 item 的特征数据，来学习出此用户的喜好特征（profile）；
- Recommendation Generation：通过比较上一步得到的用户 profile 与候选 item 的特征，为此用户推荐一组相关性最大的 item。上图内容推荐算法的步骤展示出了推荐算法的基本原理。
Google 前员工 Guillaume Chaslot 自建了一个网站 Algotransparency.org，用来揭示 YouTube 和 Google 算法的工作原理，让这个被称为全世界目前最复杂的商业推荐系统算法透明化。Chaslot 编写了一款软件，旨在为大家提供全球首个探究 YouTube 推荐引擎的窗口，该程序模拟用户在观看一个视频后引发推荐视频链，并跟踪数据。在过去的 18 个月中，Chaslot 利用该计划探索法国、英国和德国选举期间 YouTube 上推广内容的偏差，全球变暖和大规模枪击事件，并在他的网站 Algotransparency.org 上发布了他的调查结果。从目前该网站披露的项目来看，至少在 2016 年美国大选、拉斯维加斯枪击案、德国大选等事件中，YouTube 算法都发挥了重要的作用。
通过该网站的检测，有助于我们更好地了解 YouTube 算法带来的影响，同时带给我们关于机器学习算法透明化的思考：从用户的角度来看，算法透明化是趋势，也是有必要的，这就给破除“黑盒子”问题提出了更迫切的要求。