Google Play商店的应用推荐系统由DeepMind支持

互联网2020-09-04 20:37:21
导读DeepMind被广泛认为是首要的机器学习和人工智能研究实验室。多年来,Alphabet与Google的各个团队合作。最新看到DeepMind技术被利用为Play

DeepMind被广泛认为是首要的机器学习和人工智能研究实验室。多年来,Alphabet与Google的各个团队合作。最新看到DeepMind技术被利用为Play商店应用建议。

发现是任何应用商店的核心部分,而Google的方法既具有编辑性又具有算法性。根据DeepMind的说法,Play商店“支持世界上最大的推荐系统之一”,每月有数十亿用户。

Google会考虑“过去的用户首选项”(下载和安装),以“提供更丰富的个性化体验。” DeepMind与Play团队合作“开发和改进了确定应用程序与用户相关性的系统”。

但是,这需要细微差别-既要了解应用程序的功能,又要了解其与特定用户的相关性。例如,对于狂热的科幻游戏玩家来说,类似的游戏推荐可能会令人感兴趣,但是如果用户安装了旅行应用,则推荐翻译应用可能比五个以上的旅行应用更为相关。

在较高的层次上,推荐系统有三个主要模型:候选生成器,重排名程序和针对多个目标进行优化的模型。今天的博客文章深入探讨了每个部分。

候选生成器是一个深度检索模型,可以分析超过一百万个应用程序并检索最合适的应用程序。对于每个应用程序,重排名程序(即用户首选项模型)沿多个维度预测用户的首选项。接下来,这些预测是多目标优化模型的输入,其解决方案为用户提供了最合适的候选对象。

Google的DeepMind小组还阐明了协作过程,并指出了日常交流:

由于Play商店和DeepMind团队紧密合作并每天进行交流,因此我们能够在算法设计,实施和最终测试阶段中考虑产品需求和约束,从而使产品更加成功。

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