Spirit of Gadget: рекомендации приложений для Android

В DataSmart мы разрабатываем крутые штуки в области многопараметрического анализа Big Data, а также мониторинга и предсказания поведения. Звучит очень сложно, однако разработка таких самообучающихся алгоритмов позволила прийти к концепции мобильного приложения Spirit of Gadget, которое не просто рекомендует приложения Google Play, а делает это абсолютно уникальным способом.

Spirit of Gadget анализирует набор приложений установленных у человека в смартфоне. На основании этого анализа выявляются группы людей с похожими наборами приложений и общими интересами. Анализ строится на статистике по установленным и используемым приложениям, при этом мы не имеем возможности анализировать, что конкретно делает пользователь в приложениях, и собирать данные.

Первая предпосылка к созданию Spirit of Gadget родилась из нестандартной идеи — создать самообучающийся алгоритм, способный используя доступные данные о смартфоне пользователя, определять и классифицировать его владельца. Однако встал вопрос, где взять данные? Ведь чтобы алгоритм мог самообучаться, ему необходимы разнообразные многопараметрические статистические сведения. Поэтому на начальном этапе было решено собрать фокус-группу, сделать своеобразный тест, привязанный к соционике, а также проследить взаимозависимости в результатах.

The app was not found in the store. :-(

Go to store Google websearch

Постепенно участники «эксперимента», несмотря на свою уникальность, стали сегментироваться алгоритмом на схожие между собой группы, которые можно было разделить по поведенческому профилю и даже выявить относительную уникальность каждого участника. Нам даже удалось связать группы с социотипами, основанными на типологии Юнга. Более того, оказалось, что один из побочных эффектов, который мы можем предложить — определить степень похожести людей вообще. Так родился принцип рекомендаций приложений, в полной мере воплощенный в Spirit of Gadget.

Самое интересное, что алгоритм Spirit of Gadget не использует конфиденциальную информацию, но при желании пользователь может указать дополнительные сведения и таким образом улучшить качество рекомендаций — как вариант, удалить непонравившееся приложение из подборки. Если в группе с похожим поведенческим профилем кто-то первым скачивает новое приложение или часто пользуется каким-то, о чем другие даже не подозревают, то Spirit of Gadget порекомендует выявленные приложения всем членам группы.

Сейчас наша цель — доработка взаимосвязанной динамической системы, позволяющей практически на лету определять, что делает тот или иной пользователь с приложениями на своем смартфоне, рекомендуя нужные ему и его группе приложения. Вероятно, мы придумали новый способ поиска приложений в Google Play, поскольку анализируем не то, что человек делал раньше или ему было интересно когда-то или его друзьям. А именно то, что интересно в данный момент времени людям, похожим на него.