在拥有超过200万款App 的Google Play Store中，搜寻到想要的App并不是一件很容易的事。Google最近就引入神经网路技术，可根据App名称与简介预测主题，帮助使用者找到更相关的App。
负责Play Store的Google工程师Malay Haldar、Matt MacMahon、Neha Jha及 Raj Arasu指出，在每个月涌入Google Play下载App的数十亿用户中，有人是搜寻特定名称的App，如Snapchat，但有近半数是输入一个概略的主题进行搜寻，像是「自拍App」或「恐怖游戏」等。
但是对搜寻引擎来说，主题式搜寻就不只是以查询字词来索引App，而需要真正理解与某个app相关的主题。传统上可以用机器学习来解决，然而这种方法需要先以极大量的字词来训练人工智慧。不过在Google Play上，即使是「社交网站」（social networking）这种常见主题也没有足够app可资训练。对Google来说挑战在于如何在有限的範例下进行训练，然后推广到上千个主题及数百万的App。
为此Google建立一种深度神经网路（deep neural network, DNN），加以训练后，可以依据App的名称及敍述字词预测App的主题。例如当敍述文字中包含「令人害怕」、「恐惧」、「非常吓人」等字词，就与「恐怖游戏」主题建立关联性。然而这种机器学习的问题是，机器会完全死记这些主题，而无法概括化到没见过的主题。为此，Google又以模仿人类学习的方法来训练这套神经网路，教它学习如何运用语言来描述App，例如碰到「相片」就会预测「分享」。在此阶段下，这套神经网路系统已能为App加入不同类主题关联，但成功率仅在常见主题较高，较少见的主题如「自拍」则尚无法胜任。最后，Google再辅以人类训练员，以强化这套系统的关联训练。
Google并未说明目前效果如何，但表示已足以用于Play Store的推荐搜寻上，协助使用者找到高相关性的App。Google同时正在研发Play Store的个人化搜寻技术。
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