摄影/王若朴
现今每个人几乎都与智慧装置不离身,不论是智能手机、平板电脑、笔电还是传统桌电,都是如此。但不管是打开手机还是电脑,在浏览App商店、网购网站或其他网页时,总会希望页面呈现的是自己有兴趣的项目。而目前能满足这个需求的技术之一,就是推荐系统(Recommendation Systems)。Google AI首席研究员纪怀新于7月4日访台时,分享了自己在Google研究推荐系统的心得。
建立个人化推荐系统的困难
纪怀新表示,个人化是建立推荐系统的首要条件,因为每个人喜好不同,会浏览的项目也就不同,如果给两个兴趣截然不同的人推荐相同商品,那推荐就没意义了,因此个人化是打造推荐系统的第一要件。但是,要推荐什么样的产品给使用者,对开发人员来说是一大挑战。
首先,庞大的产品数量就是一个问题,纪怀新以Google Play商店的应用程序推荐为例,他说,在Google Play中的应用程序超过100万个,而且有上亿个来自190国的使用者,光是去年就有820亿的下载次数,这样庞大的资料要做到个人化推荐,不只需要复杂的算法,还需要能应付这些运算的硬件设备。不过他表示,就方法来说,深度学习正好能处理庞大的数据,而在Google研发推荐系统的研究人员,也采用这个方法来精进推荐系统。
再来,个人化推荐系统的另一个问题,就是情境(Context)。情境不同,使用者想要的推荐内容也就不一样。纪怀新举例,有些人喜欢用平板装置看电影,手机则用来看YouTube之类的影片,而这些人在不同装置上想下载的App就会不一样,而对于推荐需求,也会有所不同。
但纪怀新认为,个人化推荐系统将情境因素纳入考量后,最困难的部分就在于“时间”。比如,一个人在白天时,较常用新闻或理财类的App,晚上则喜欢用游戏类App来放松;又或者今年流行精灵类的游戏App,明年流行策略性质的战争游戏。这种动态性的变化,让打造个人化推荐系统的难度又更高了。
建立个人化推荐系统的关键
综合以上三点,纪怀新表示,Google用来建立个人化推荐系统的方式,就是将使用者与情境、App项目和时间点来配对。而他也强调,要提升推荐品质,就必须平衡幂次定律(Power Law)带来的影响。
幂次定律指的是在一个事件的发展中,其规模与次数成反比,也就是规模越大,次数就越少。而以网络服务的角度来说,幂次定律指的是20%的使用者产生了80%的资料量。也因为幂次定律带来不平衡的分布状态,纪怀新表示,Google团队在做推荐系统时,会重新平衡分布情况(如下图)。
他指出,重新平衡不同使用频率的推荐系统,让Google Play上应用程序的安装率提高3.3%。
个人化推荐系统的研究方向
纪怀新认为,要精进个人化推荐系统,必须注重“因果关系”,而不是只考量变数与变数之间的相关性(Correlation)。他解释,许多统计和计算研究员,常将焦点摆在相关性,但在推荐系统里,应该要思考因果关系,也就是事件B是否由事件A造成。如果某人因为推荐系统的建议,而做了某些动作,“这就是我们要知道的。”
不过他也提到,在过去4、5年里,自己一直在思考如何解决因果关系的难题,后来发现“重复出现”(Recurrence)是关键。他表示,重复出现在自然界中很常见,不论是空间还是时间,而从神经网络的模型来看,也有类似概念,比如Recurrent units,也就是将输入-输出的值,再当作输入的值,重复使用,就像时钟一样。纪怀新举例,这就好像一个使用者固定每天晚上九点看新闻,而开发人员只要掌握这一点,就能了解因果关系,做出更好的推荐系统。
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