Google 在官方部落格中宣佈 Chrome 瀏覽器的最新更新,為搜尋欄(網址欄)帶來了一些新變化,據介紹,新更新將幫助網址列(又稱 Omnibox)提供「更精確、更相關」的網頁建議。
在最新的 Chrome 瀏覽器更新(M124)中,Google將機器學習模型內建到了搜尋欄中。機器學習將幫助 Chrome 瀏覽器根據使用者搜尋的內容提供精準的建議。
搜尋欄中的推薦列表其實是一種評分系統
Google表示,Chrome的搜尋欄以前依賴於「手動輸入和手動修改」的演算法來推薦搜尋結果。也就是說,當你輸入「中」,然後推薦列表中會出現「中文」、「中央氣象局」、「中國」等等的結果,是依照過去輸入「中」的不同情境內容統計而來的。基本上,目前的推薦是一種評分系統:根據使用者輸入的內容來決定使用者想要實現的目標。
先前在向網友徵詢意見統計Chrome還有哪些地方需要改進時,很多網友的回答就是搜尋欄的這個評分系統。事實上,搜尋欄使用這個評分系統已經有很長一段時間,而且基本上都沒有改進過。
評分系統的存在本身就是一個問題,它是基於靜態、不變的公式,無法適應使用者的習慣,無法在新的情境中進行改進或採用。
用機器學習改進搜尋欄
在 Chrome 瀏覽器搜尋欄中注入新的機器學習模型後,Google 可以隨著時間的累積「收集更新鮮的訊號,重新訓練、評估和部署新模型」。
根據 Google 的說法,Chrome 瀏覽器搜尋欄中的機器學習模型在推薦網頁時,會考慮到你之前對某個網址的操作。也就是說,如果使用者在過去幾秒或幾分鐘內離開了某個網頁,機器學習模型就會根據自己的理解給該網頁打一個較低的分數,認為它不是要找的網站。
舉例來說,如果你之前才在看氣象相關的資訊,現在你再輸入「中」,推薦列表可能就會優先把「中央氣象局」列在前面。
展望未來,Google認為,這種新的機器學習模型將開闢許多新的可能性,通過可能納入新的訊號來改善使用者體驗,比如區分一天中的不同時間來提高相關性。
此外,Google還表示,相關性評分系統應隨著時間的推移而變化,由於採用了新的評分系統,Google現在可以"簡單地收集更新鮮的訊號,重新訓練、評估並定期部署新的模型",以獲得更好的結果。
新聞來源:https://www.xda-developers.com/chrome-address-bar-machine-learning-upgrade/
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