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这是机器学习如何帮助推荐应用的方法

机器学习是很多人不会完全理解的东西。这很模糊,因为人类的大脑无法真正确定计算机如何“读取”和“执行”,而简单地说,机器学习是对机器使用的统计模型和算法的研究。机器是指移动设备或计算机。为此,我们指的是智能手机,因为它正在研究它如何帮助Google Play商店用户查看和发现可能与他们相关的新应用。

在AI(人工智能)方面,DeepMind一直在帮助Google。它实际上是2014年收购的一家Google公司,致力于AI和相关技术的开发。这家搜索巨头最近详细说明了AI在Play商店中提供推荐的作用。

谷歌多年来一直在实施DeepMind的技术。它改善了Play商店为用户发现应用的方式,从而选择了更相关的应用。他们现在也更加个性化。

多年来,Play Store的发现系统已得到改进。该系统一直在帮助双方:Google和用户。实际上,应用程序开发人员也从该系统中受益。

全球有数十亿Android用户,因此很难推销应用程序。如果您是开发人员,自然会希望推广您的应用程序。应用程序建议会有所帮助,但是机器学习如何做到这一点呢?很简单:机器会查看您过去的用户偏好。

机器学习可与Play商店配合使用以改善系统。目标是相关性。Google Play拥有一个推荐系统,该系统具有以下内容:候选生成器,重新排名器和用于优化多个目标的模型。所有这些工作可以预测多个方面的偏好,以便在需要时向用户提供候选人。

DeepMind为Google Play部署了一个长期的短期模型(LSTM)。这可以了解长期依赖性,但有时可能会有所延迟。此后已由具有增强的模型性能的Transformer模型代替。通过查看重要印象权重(包括印象与安装率)可以避免偏差。

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