DeepMind被广泛认为是机器学习和人工智能的主要研究实验室。多年来，Alphabet与谷歌的各个团队进行了合作。查看最新的DeepMind技术，作为Play商店应用程序的建议。

发现是任何应用商店的核心，谷歌的方法既是编辑的，也是算法的。根据DeepMind的说法，Play Store“支持世界上最大的推荐系统之一”，每月拥有数十亿用户。

谷歌将考虑“过去的用户偏好”(下载和安装)，以“提供更丰富的个性化体验。”Deep与Play团队合作“开发和改进用于确定应用程序和用户之间相关性的系统”。

然而，这需要细微差别——理解应用程序的功能及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是有趣的，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相关。

在更高层次上，推荐系统有三个主要模型：候选生成器、重新排序程序和针对多个目标优化的模型。今天的博文深入探究了每一部分。

候选生成器是一种深度检索模型，可以分析超过一百万个应用，检索出最适合的应用。对于每个应用程序，重新排序程序(即用户偏好模型)沿着多个维度预测用户的偏好。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。

谷歌的DeepMind团队也明确了协作流程，并指出日常沟通：

因为Play Store和DeepMind团队紧密合作，每天都在交流，所以我们可以在算法设计、实现和最终测试阶段考虑产品需求和约束，从而让产品更加成功。

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