Uus otsingumootor soovib hoida App Store'i arvustused ausad ja täpsed, ignoreerides täielikult neid, mis võivad tuleneda tasulistest šillidest või arendajate järeleandmatutest kasutajatest.
Selle kirjutamise ajal väidab süsteem, et on auditeerinud üle 17 miljoni ülevaate ja ignoreerinud neist 1,1 miljonit. Ja kui te ei tea, kas allalaaditav kuum uus mäng või funktsioonidega kalendrirakendus on tõesti teie aega väärt, võiksite seda saiti vaadata.
AppRecs on teenus ja see on veebis täiesti tasuta. Peate otsima rakenduse, mis teid huvitab, või sirvige umbes 35 000 tõeliselt suurepärase rakenduse loendit. Saate neid filtreerida hinna, keskmise hinnangu, kategooria ja populaarsuse alusel.
AppRecsi looja, Seattle'is asuv tarkvarainsener Mark Edmond kirjeldab oma meetodeid pikk teema Redditis, kuid põhimõtteliselt taandub see usaldusväärsuse tasemel põhinevate ülevaadete korraldamisele. Edmond paigutab App Store'i orgaanilised arvustused - need kasutajad kirjutavad omal algatusel - ja arendajad soovivad õrnalt skaala ülaossa. Nende all on vähem usaldusväärsed arvustused, mis hõlmavad agressiivselt taotletud, filtreeritud/kirssidega korjatud, võrgustikust pärinevaid, tasulisi ja lihtsalt tasulisi arvustusi.
Edmond ütleb, et raske on täpselt kindlaks teha, millised App Store'i arvustused võivad olla ehedamad, kuid ta on välja töötanud mõned lipud, millele tähelepanu pöörata.
"Näiteks oletame, et arvustaja pole postitanud muud kui viietärni arvustusi ja üle 1000 rakenduse-me märgime need arvustused ebausaldusväärseteks," ütles ta Redditile. „Kuidas on lood viljakate arvustajatega A ja B, kes mõlemad on üle vaadanud peaaegu sama rakenduste komplekti, kõigil positiivse hinnanguga? Tõenäoliselt võrgus või tasuline.
„Mõnel juhul on arvustused eelmistest arvustustest välja lõigatud ja kleebitud ning seega on neid lihtne märkida. Muudel juhtudel saame vaadata iga rakenduse üldist statistikat - keskmine arvustuste pikkus, arvustajate postitatud arvustuste keskmine arv ja muud mõõdikud - ning teha kindlaks, et midagi kahtlast on toimumas. ”
AppRecs algab Java -rakendusega, mis tõmbab Apple'i otsingutest ja kanalitest sisse tohutu hulga andmeid ning eraldab andmebaasis asjakohase teabe. Seejärel hakkab see kõiki neid andmeid sõeluma, otsides asju, mis käivitavad lipud, kasutades liitmist ja soovitusmootoreid enne kõigi oma leidude sisestamist saidigeneraatorisse, mis uuendab mootorit võrgus.
Kuna Edmond kasutab rida automatiseeritud ülesandeid, mis põhinevad haritud oletustel, pole Edmond kindel, milline on süsteemi veamäär. Kuid ta otsib võimalusi selle parandamiseks masinõppe abil ja see on kindlasti hästi alanud.