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Alphabet旗下的人工智慧公司DeepMind不只會下棋或玩遊戲,該公司也把機器學習與人工智慧技術應用在改善各式服務上,例如減少冷卻資料中心的用電量,或是延長Android裝置的電池續航力,本周DeepMind則說明了Google Play如何藉由該公司的技術來推薦程式予使用者。

DeepMind說明,Google Play支持著全球最大的推薦系統之一,有些使用者是直接到Google Play搜尋想要的程式,有些使用者則是單純瀏覽該服務以尋找有趣或新的程式,為了提供更豐富且個人化的體驗,Google Play團隊會根據使用者過去的偏好來推薦程式,但中間有許多細微的差異,例如對於科幻遊戲的玩家來說,推薦其它科幻遊戲可能是正確的,但對於安裝旅遊程式的使用者而言,推薦翻譯程式可能更符合他們的需求。

於是DeepMind即與Google Play團隊密切合作,且Google Play已在今年部署了由DeepMind建置的推薦系統。

現在Google Play的推薦系統主要由3個模型組成(下圖,來源:DeepMind),分別是候選生成器、重新排序,以及針對不同目標最佳化的模型,先由候選生成器自上百萬種程式中找出最適合使用者的少許程式,再根據使用者的偏好替這些程式排序,之後建立整合關聯性、熱門程度與個人偏好等目標的最佳推薦。

DeepMind指出,他們除了必須在現實環境的約束之下導入機器學習技術之外;也會避免候選程式生成程序時所產生的偏差,例如不只仰賴程式出現的次數,還會根據每個程式的出現次數與安裝次數的比例來減少誤差;另也改善了針對個別使用者的程式推薦排序能力,以更準確地預測使用者的需求;同時發展一套新的演算法,以在各種目標之間找到折衷。

要在規模龐大的Google Play上導入機器學習帶來許多研究上的挑戰,因為研究人員必須在有許多實體限制下的環境作業,在設計、導入或測試演算法時必須把產品需求及限制納入考量,這使得DeepMind與Google Play團隊必須每天進行溝通,才得以造就今日的Google Play推薦系統。

 


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