Google DeepMind、Playストアのパーソナライズされたアプリ推薦に適用

推薦システムに適用した3つのモデルについての詳細な説明

• 候補生成器: 既存のインストール済みアプリに基づく推薦は偏りが生じる可能性があるため、表示後のインストール率を考慮

• ReRanker: 推薦するアプリの順序を "pointwise" ではなく "pairwise" で再算定。特定の状況で提示されたアプリの中から選択されたものについて、相対的な順位を再調整する方式。

• 多目的最適化: 多くの推薦システムは、関連性、人気度、個人的な好みなどの目標に対して同時に最適化を進める。目標はユーザーのニーズに応じて動的に変化する。たとえば住宅を検索するアプリに関心を持っていたユーザーが家を見つけた後は、インテリア関連アプリに関心を持つようになるということ。このような場合に対応するため、2次目標を絶対値ではなく百分率で計算して改善する。