Новая поисковая система хочет, чтобы обзоры в App Store оставались честными и точными, полностью игнорируя те, которые могут быть получены из-за выплаченных вознаграждений или из-за неустанного издевательства разработчиков над пользователями.
На момент написания этой статьи система утверждает, что она провела аудит более 17 миллионов отзывов и проигнорировала 1,1 миллиона из них. И если вам интересно, действительно ли новая игра или приложение-календарь с полным набором функций, которое вы собираетесь загрузить, стоит вашего времени, вы можете посетить этот сайт.
AppRecs это услуга, и она абсолютно бесплатна в Интернете. Все, что вам нужно сделать, это найти непосредственно интересующее вас приложение или просмотреть список из примерно 35 000 «действительно хороших» приложений. Вы можете отфильтровать их по цене, среднему рейтингу, категории и популярности.
Создатель AppRecs, инженер-программист из Сиэтла Марк Эдмонд, описывает свои методы в длинная ветка на Reddit, но в основном это сводится к организации проверок на основе уровней надежности. Эдмонд помещает «органические» обзоры в App Store - эти пользователи пишут по собственной инициативе - и те, которые осторожно запрашивают разработчики, на вершине шкалы. Ниже приведены менее заслуживающие доверия обзоры, которые включают в себя агрессивно запрошенные, отфильтрованные / отобранные, сетевые, ориентированные на вознаграждение и просто прямо оплачиваемые.
Эдмонд говорит, что трудно точно определить, какие отзывы в App Store могут быть менее чем подлинными, но он разработал несколько флагов, на которые следует обратить внимание.
«Например, предположим, что рецензент опубликовал только 5-звездочные обзоры и просмотрел более 1000 приложений - мы помечаем эти отзывы как ненадежные», - сказал он Reddit. «Как насчет многочисленных рецензентов A и B, которые рецензировали почти один и тот же набор приложений, и все они получили положительные оценки? Наверное, сетевой или платный.
«В некоторых случаях обзоры вырезаны и вставлены из предыдущих обзоров, поэтому их легко пометить. В других случаях мы можем посмотреть общую статистику для каждого приложения - среднюю длину обзора, среднее количество обзоров, опубликованных рецензентами, и другие показатели - и установить, что происходит что-то подозрительное ».
AppRecs начинается с приложения Java, которое извлекает огромный объем данных из поисковых запросов и каналов Apple и разделяет соответствующую информацию в базе данных. Затем он начинает просеивать все эти данные в поисках вещей, которые запускают флаги, используя агрегацию и системы рекомендаций перед передачей всех результатов в генератор сайта, который обновляет механизм онлайн.
Поскольку он использует серию автоматических задач, основанных на обоснованных предположениях, Эдмонд не уверен, каков уровень ошибок системы. Но он ищет способы улучшить его с помощью машинного обучения, и это определенно хорошее начало.
