Google DeepMind, Play Store'daki kişiselleştirilmiş uygulama önerilerine uyguladı

Öneri sistemine uygulanan üç modelin ayrıntılı açıklaması

• Aday oluşturucu: Mevcut kurulu uygulamalara göre yapılan öneriler yanlı olabilir; bu yüzden gösterim sonrası yükleme oranı dikkate alınıyor.

• ReRanker: Önerilen uygulamaların sırası, pointwise yerine pairwise olarak yeniden hesaplanıyor. Belirli bir durumda gösterilen uygulamalar arasından seçilen öğe için göreli sıralamayı yeniden ayarlayan bir yöntem.

• Çok amaçlı optimizasyon: Birçok öneri sistemi, alaka düzeyi, popülerlik ve kişisel tercih gibi hedefleri aynı anda optimize eder. Hedefler, kullanıcının ihtiyaçlarına göre dinamik olarak değişir. Örneğin, kiralık ev arama uygulamalarıyla ilgilenen bir kullanıcı evi bulduktan sonra ev dekorasyonu uygulamalarına ilgi duyabilir. Bu tür durumlara yanıt verebilmek için, ikincil hedef mutlak değer yerine yüzde olarak hesaplanıp iyileştiriliyor.