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我们的设计是在ID匹配的基础上引入蚁群算法,针对某个ID随机的选择可能合适的驱动,然后根据收集的用户的反馈去计算自动安装的驱动和用户最终实际的驱动是否存在差异,如果驱动工具自动安装的是A驱动,结果反馈信息是用户的驱动为B,我们默认采信用户的选择是最合理的,我们就会在规则库中将该设备的驱动暂定为B,通过模拟进化优化来最终确定设备的驱动选择,这种方式的本质的确就是一个一个测试,只是这种测试是在用户端进行,每一个用户都可能成为测试的对象,我们希望引入客户端自动测试并上报使用结果、服务器集中分析驱动采用情况的机制去不断优化匹配结果,通过机器学习的手段改善准确度,我们的匹配规则不依赖驱动整理人员的人工筛选,规则的建立和优化采用自动构建,不断迭代的方式去完成,大概就是这个样子。。。 |
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