--- license: mit --- # YouTube Channels Embeddings Dataset This dataset contains metadata and embedding vectors for YouTube channels. Each row represents a single channel with its public information and a corresponding embedding generated from the channel description using the [Snowflake Arctic Embed L v2.0](https://huggingface.co/Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0) model. **Columns:** * `title` — public name of the YouTube channel * `channel_follower_count` — subscriber count of the channel * `uploader_id` — uploader identifier * `channel_url` — URL of the channel * `vector` — embedding vector of the channel, derived from the description The embeddings are stored as arrays of floats, suitable for similarity search, clustering, or other analyses. ## 📊 Distribution Analysis Here's how the channel sizes are distributed (logarithmic scale). The red line marks the **10M subscriber threshold** — only a tiny fraction of channels reach this level: ![Follower Distribution](distribution_plot_en.png)
🇷🇺 Русская версия / Russian version... # Набор данных эмбеддингов YouTube каналов Этот набор данных содержит метаданные и эмбеддинги для YouTube каналов. Каждая строка представляет один канал с публичной информацией и соответствующим эмбеддингом, сгенерированным на основе описания канала с помощью модели [Snowflake Arctic Embed L v2.0](https://huggingface.co/Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0). **Колонки:** * `title` — публичное название канала * `channel_follower_count` — количество подписчиков * `uploader_id` — идентификатор автора * `channel_url` — URL канала * `vector` — эмбеддинг канала, полученный из описания Эмбеддинги хранятся в виде массивов чисел с плавающей запятой, пригодных для задач поиска похожих объектов, кластеризации и других видов анализа. ## 📊 Анализ распределения Вот как распределены каналы по размеру (логарифмическая шкала). Красная линия отмечает **порог в 10M подписчиков** — только крошечная доля каналов достигает этого уровня: ![Распределение подписчиков](distribution_plot_ru.png)