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Google调教了人工智能,让你想要的App来找你#3|灵感早读

AppSo(公众号 AppSo)注:机器学习算法可分为监督学习与无监督学习。简单讲监督学习是已知标准答案,让机器学习解决问题的方法,而未监督学习过程中不提供标准答案,本系列第一第二篇文章中提及的算法都属于监督型。
通过利用 Google Play 平台上发生的互动,交易等行为数据,我们的侦察算法可以识别出刷分刷榜等恶意行为。例如,恶意的刷分行为通常从同一个服务器上提交评价,而正常的评分行为通常来源广泛。
我们接着把刷分刷榜的人作为训练数据,开发一个算法模型来预测相似的捣乱分子。这个模型利用监管学习算法搭建,不断地拓展应用范围,消除 Google Play 上的刷分刷榜。
我们力争在加快应用审核的同时,不对用户的安全妥协,使 Google Play 成为对开发者和用户最佳的应用平台。上文提及的机器学习算法帮我们实现了这两个目标,而我们也会继续改进这些技术,保证让你不受刷分刷榜的应用所困扰。
致谢
以上研究是 Google Play 团队与 Yang Zhang、Zhikun Wang、Gengxin Miao、Liam MacDermed、Dev Manuel、Daniel Peddity、Yi Li、Kazushi Nagayama、Sid Chahar 和 Xinyu Cheng 的合作成果。译者李煜阳。

延伸阅读
Google 开发者(公众号谷歌开发者):
Google 推出 MultiModel,可同时学习 8 种不同任务

本文由让手机更好用的 AppSo 授权翻译,关注公众号 AppSo,回复「榜单」,获取 2016 年最赞的 10 个 Android 应用。

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