科技、数码、互联网新闻如今都成为了大众所关注的热点了，因为在我们的生活当中如今已经是处处与这些相关了，不论是手机也好，电脑也好，又或者是智能手表也好，与之都相关，那么今天小编也是为大家来推荐一篇关于互联网科技数码方向的文章，希望大家会喜欢哦。

DeepMind被广泛认为是首要的机器学习和人工智能研究实验室。多年来，Alphabet与Google的各个团队合作。最新看到DeepMind技术被利用为Play商店应用建议。

发现是任何应用商店的核心部分，而Google的方法既具有编辑性又具有算法性。根据DeepMind的说法，Play商店“支持世界上最大的推荐系统之一”，每月有数十亿用户。

Google会考虑“过去的用户首选项”(下载和安装)，以“提供更丰富的个性化体验。” DeepMind与Play团队合作“开发和改进了确定应用程序与用户相关性的系统”。

但是，这需要细微差别-既要了解应用程序的功能，又要了解其与特定用户的相关性。例如，对于狂热的科幻游戏玩家来说，类似的游戏推荐可能会令人感兴趣，但是如果用户安装了旅行应用，则推荐翻译应用可能比五个以上的旅行应用更为相关。

在较高的层次上，推荐系统有三个主要模型：候选生成器，重排名程序和针对多个目标进行优化的模型。今天的博客文章深入探讨了每个部分。

候选生成器是一个深度检索模型，可以分析超过一百万个应用程序并检索最合适的应用程序。对于每个应用程序，重排名程序(即用户首选项模型)沿多个维度预测用户的首选项。接下来，这些预测是多目标优化模型的输入，其解决方案为用户提供了最合适的候选对象。

Google的DeepMind小组还阐明了协作过程，并指出了日常交流：

由于Play商店和DeepMind团队紧密合作并每天进行交流，因此我们能够在算法设计，实施和最终测试阶段中考虑产品需求和约束，从而使产品更加成功。