Google DeepMind aplica recomendações personalizadas de apps na Play Store

Explicação detalhada dos três modelos aplicados ao sistema de recomendação

• Gerador de candidatos: como recomendações baseadas nos apps já instalados podem gerar viés, considera-se a taxa de instalação após a exibição.

• ReRanker: a ordem dos apps recomendados é recalculada com base em pairwise, em vez de pointwise. É uma forma de reajustar a classificação relativa entre os apps apresentados em uma situação específica com base naquele que foi escolhido.

• Otimização multiobjetivo: muitos sistemas de recomendação realizam otimização simultânea para objetivos como relevância, popularidade e preferência pessoal. Esses objetivos mudam dinamicamente de acordo com as necessidades do usuário. Por exemplo, se um usuário que estava interessado em apps para buscar moradia já encontrou uma casa, ele pode passar a se interessar por apps de decoração. Para lidar com esses casos, o objetivo secundário é melhorado calculando-o em porcentagem, e não em valor absoluto.