Med den senaste tillväxten av konversationssystem och intelligenta assistenter som Apple Siri och Google Assistant, mobila enheter blir ännu mer genomträngande i våra liv. Till följd av detta engagerar sig användarna i mobilapparna och söker ofta efter informationsbehov i sina appar. Användarna kan dock inte söka i sina appar genom sina intelligenta assistenter. Detta kräver ett enhetligt mobilt sökramverk som identifierar målapp(er) för användarens fråga, skickar frågan till app(er), och presenterar resultaten för användaren. I detta dokument tar vi det första steget framåt mot att utveckla en enhetlig mobil sökning. Mer i detalj introducerar och studerar vi uppgiften att rikta apps urval, som har olika potentiella verkliga applikationer. I detta syfte analyserar vi attribut för sökfrågor samt användarbeteenden, samtidigt som vi söker med olika mobilappar. Analyserna görs baserat på tusentals frågor som vi samlat genom crowdsourcing. Vi slutligen studera prestanda av state-of-the-art hämtning modeller för denna uppgift och föreslå två enkla men effektiva neurala modeller som avsevärt överträffar baslinjerna. Våra neurala metoder bygger på att lära sig högdimensionella representationer för mobila appar. Våra analyser och experiment pekar på specifika framtida riktningar inom detta forskningsområde.
Mycket nyligen arbete har gjorts för att bygga en enhetlig mobil sökram med neurala metoder för att lära sig högdimensionella representationer för mobila appar REF.
Target Apps Selection: Towards a Unified Search Framework for Mobile Devices
{'venue': "SIGIR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}