Google怎么知道我喜欢什么？首席科学家告诉你！

[新头壳newtalk] 你是否怀疑，为什么Google总知道你喜欢什么游戏、看什么Youtube影片？其实，一切都是机器学习与人工智慧的结果。本次Google与科技部合作，推出「Google AI创新研究营」，也趁此交流机会，Google派出驻美国Google山景城总部AI首席科学家纪怀新，主持「机器学习技术论坛」，分享Google机器学习技术如何打造出更精准的推荐系统。纪怀新根据自己长期累积针对网路搜寻与线上社群系统的研究经验，以及对使用者行为所带来的社群效应的洞察，探讨Google如何利用AI技术了解使用者偏好、以提供更个人化服务、创造更好使用者体验。

如今，Google Play上已经有超过100万个应用程式、10亿个活跃用户、去年有820亿的用户下载量。数字傲人，但背后也代表传统「推荐」功能必须要迎接新的改变，才能吸引更多用户。传统的推荐方式是让用户对程式或影片等评分，再用用户评分的数据去猜测该用户对推荐内容可能会喜欢。然而，新的个人化推荐要考虑得更多。

即使是同一个用户，在不同「情境下」他的喜好也会改变。例如说，可能早上刚起床想要看新闻、中午想要用通讯软体、晚上想要玩游戏。也可能在台湾用LINE、在中国就要用微信等情境，会依照使用者所处时空而发生改变，外界发生在使用者身上的事会让他的喜好改变。所以如果要进行更量身订做的推荐体验的话，就要把「情境」这点也加进运算法中。

纪怀新表示，透过新的把使用者、情境与项目配对，机器学习成功打造出新的个人化推荐，提升使用者体验。在个人化推荐的帮助下，Google Play的应用程式安装率上升了3.3%。他表示个人化推荐的机制仍需进步，将在推荐模型中加入「因果关系」的考量，预测使用者未来体验被推荐系统影响的程度。