GooglePlayStore用AI帮你推荐App

在拥有超过200万款App 的Google Play Store中，搜寻到想要的App并不是一件很容易的事。Google最近就引入神经网络技术，可根据App名称与简介预测主题，帮助使用者找到更相关的App。

负责Play Store的Google工程师Malay Haldar、Matt MacMahon、Neha Jha及 Raj Arasu指出，在每个月涌入Google Play下载App的数十亿用户中，有人是搜寻特定名称的App，如Snapchat，但有近半数是输入一个概略的主题进行搜寻，像是“自拍App”或“恐怖游戏”等。

但是对搜索引擎来说，主题式搜寻就不只是以查询字词来索引App，而需要真正理解与某个app相关的主题。传统上可以用机器学习来解决，然而这种方法需要先以极大量的字词来训练人工智能。不过在Google Play上，即使是“社交网站”（social networking）这种常见主题也没有足够app可资训练。对Google来说挑战在于如何在有限的范例下进行训练，然后推广到上千个主题及数百万的App。

为此Google建立一种深度神经网络（deep neural network, DNN），加以训练后，可以依据App的名称及叙述字词预测App的主题。例如当叙述文字中包含“令人害怕”、“恐惧”、“非常吓人”等字词，就与“恐怖游戏”主题建立关联性。然而这种机器学习的问题是，机器会完全死记这些主题，而无法概括化到没见过的主题。为此，Google又以模仿人类学习的方法来训练这套神经网络，教它学习如何运用语言来描述App，例如碰到“相片”就会预测“分享”。在此阶段下，这套神经网络系统已能为App加入不同类主题关联，但成功率仅在常见主题较高，较少见的主题如“自拍”则尚无法胜任。最后，Google再辅以人类训练员，以强化这套系统的关联训练。

Google并未说明目前效果如何，但表示已足以用于Play Store的推荐搜寻上，协助使用者找到高相关性的App。Google同时正在研发Play Store的个人化搜寻技术。