Как Google эффективно сопоставляет запросы с большими архивами документов с помощью FIFO-буферов и параллельной обработки

Термины и определения

Token (Токен)

Единица данных (слово, символ), полученная в результате токенизации запроса или документа.

Tokenizing Rules (Правила токенизации)

Конфигурируемые правила, определяющие, как генерируются токены. Например, правила для игнорирования пробелов, пунктуации или HTML-тегов.

FIFO Buffer (FIFO-буфер)

Буфер, работающий по принципу "First-In-First-Out" (первым пришел — первым ушел). Используется для хранения подпоследовательности токенов документа (Document Token Buffer) и реализации механизма "скользящего окна".

Global Memory (Глобальная память)

Область памяти, доступная различным параллельным процессам для асинхронного обновления статистики совпадений.

Matches(ANY), Matches(ALL), Matches(i)

Статистические показатели, собираемые для документа. Указывают, соответствует ли документ хотя бы одному запросу ($ANY$), всем запросам ($ALL$) или конкретному запросу 'i'.

Tasks / Processes (Задачи / Процессы)

Параллельно выполняемые экземпляры обработки документов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс сопоставления и его выполнение в распределенной среде.

1. (a-b) Токенизация запросов и документов.
2. (c-d) Выбор упорядоченных последовательностей токенов документа и запроса.
3. (e) Конфигурирование буфера для хранения подпоследовательности токенов документа.
4. (f) Сравнение токенов запроса с последовательными подпоследовательностями (successive subsequences) токенов документа в буфере. Длина подпоследовательности и запроса в токенах одинаковы.
5. (g) Определение результата совпадения (match result).
6. (h) Обновление статистики на основе результата. Ключевой аспект: статистики хранятся в Global Memory и обновляются асинхронно двумя или более процессами, выполняющими шаги (a)-(g). Результаты этих параллельных процессов комбинируются.

Пункт (h) определяет архитектуру системы как распределенную и параллельную, что критично для масштабируемости.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет конфигурацию буфера.

Буфер конфигурируется как first-in-first-out (FIFO) buffer. Его размер равен количеству токенов в выбранном запросе.

Claim 3 и 4 (Зависимые): Детализируют механизм сравнения и «скользящего окна».

Токены документа последовательно вводятся в FIFO-буфер. При каждом вводе токена происходит сравнение. Процесс ввода включает удаление самого раннего введенного токена (earliest input token). Это обеспечивает эффективное перемещение окна сравнения по документу за один проход.

Где и как применяется

Патент описывает инфраструктурный механизм, применяемый на этапах, где требуется эффективное и точное сопоставление строк в больших масштабах.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе эффективные механизмы сопоставления могут использоваться во время извлечения признаков (Feature Extraction) для быстрой идентификации конкретных фраз, паттернов или сущностей в документе. Также это применимо для анализа больших архивов (логи, email), как указано в патенте.

RANKING – Ранжирование (L1 Retrieval / Отбор кандидатов)
На этапе первичного отбора система может использовать этот механизм для быстрого поиска точных совпадений (exact match) запроса в индексе, чтобы сформировать первоначальный набор документов-кандидатов.

Входные данные:

• Сырые документы (Documents).
• Запросы (Queries).
• Правила токенизации (Tokenizing Rules).

Выходные данные:

• Результаты сопоставления (Match result) — булево значение (совпало/не совпало).
• Статистика соответствий: $Matches(ANY)$, $Matches(ALL)$, $Matches(i)$.

На что влияет

Алгоритм влияет исключительно на скорость, вычислительную эффективность и масштабируемость обработки данных. Это универсальный метод сопоставления строк, который не зависит от типов контента, специфики запросов, ниш, тематик, языковых или географических особенностей.

Когда применяется

Алгоритм применяется, когда системе необходимо проверить, содержит ли документ точную упорядоченную последовательность токенов, соответствующую запросу. Это базовая операция при обработке поисковых запросов или анализе данных в распределенных системах (например, e-discovery).

Пошаговый алгоритм

Описание процесса сопоставления одного запроса с одним документом (детализация механизма FIFO).

1. Инициализация:
   • Конфигурируется буфер для хранения токенов текущего запроса (Query Token Buffer).
   • Инициализируется FIFO-буфер для токенов документа (Document Token Buffer). Его размер устанавливается равным длине запроса в токенах.
2. Подача токена: Следующий токен из упорядоченной последовательности токенов документа добавляется в FIFO-буфер.
3. Управление размером (FIFO): Проверяется размер FIFO-буфера. Если он превышает длину запроса, самый старый (первый введенный) токен удаляется. Это реализует "скольжение окна".
4. Проверка готовности к сравнению: Проверяется, равен ли текущий размер FIFO-буфера длине запроса.
   • Если НЕТ: Перейти к шагу 2 (если токены еще есть).
   • Если ДА: Перейти к шагу 5.
5. Сравнение: Содержимое FIFO-буфера сравнивается с буфером токенов запроса (точное сравнение последовательности).
6. Определение результата:
   • Если совпадение найдено: Фиксируется результат "Match found". Процесс может остановиться или продолжиться для поиска других вхождений.
   • Если совпадения нет: Проверяется наличие следующих токенов в документе. Если токены есть, возврат к шагу 2. Если токенов нет, фиксируется результат "No match".

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на механизме сопоставления и использует минимальный набор данных:

• Контентные факторы: Используется сырой текст запросов и документов в качестве входных данных для токенизации.
• Структурные и Технические факторы: Tokenizing Rules (Правила токенизации). Эти правила определяют, как система обрабатывает специальные элементы контента. В патенте упоминается возможность игнорирования:
  • HTML или других форматирующих тегов.
  • Пробелов (white space).
  • Пунктуации (punctuation).

Патент не упоминает использование ссылочных, поведенческих, временных, географических или пользовательских факторов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Длина запроса (в токенах): Используется для конфигурации размера FIFO-буфера.
• Результат сравнения (Boolean): Определяется путем точного сравнения двух буферов одинаковой длины (Claim 5: comparing two buffers of a same dimension).
• Статистика соответствий: Метрики обновляются асинхронно в Global Memory для каждого документа:
  • $Matches(ANY)$: Устанавливается в TRUE, если хотя бы один запрос совпал.
  • $Matches(ALL)$: Устанавливается в FALSE, если хотя бы один запрос не совпал (инициализируется в TRUE).
  • $Matches(i)$: Устанавливается в TRUE, если запрос 'i' совпал.
• Методы анализа текста: Используется базовая токенизация с фильтрацией. Сложные NLP или ML методы не применяются.

Патент является чисто инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO-стратегии. Он описывает внутренние механизмы повышения эффективности работы системы.

1. Фокус на эффективности и масштабируемости: Основная цель изобретения — предоставить быстрый и масштабируемый метод для точного сопоставления (exact match) множества запросов в большом количестве документов. Это патент об оптимизации вычислений, а не о ранжировании.
2. Механизм FIFO-буфера: FIFO-буфер является центральным техническим элементом, позволяющим реализовать эффективное сравнение по типу "скользящего окна", минимизируя накладные расходы при потоковой обработке документа за один проход.
3. Ориентация на параллельную обработку: Система спроектирована для работы в распределенных вычислительных средах. Это подтверждается механизмом асинхронного сбора статистики в Global Memory (Claim 1h).
4. Универсальная токенизация: Патент подчеркивает важность применения единых Tokenizing Rules как к запросам, так и к документам для обеспечения консистентности сопоставления и фильтрации шума (теги, пунктуация).
5. Отсутствие связи с качеством поиска: Патент не содержит информации о том, как результаты сопоставления используются для ранжирования, оценки качества или релевантности. Он решает задачу бинарного определения наличия совпадения.

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO-стратегий, направленных на улучшение ранжирования.

Best practices (это мы делаем)

Практических рекомендаций по SEO (контентных, ссылочных или технических), основанных на механизмах этого патента, нет. Он описывает низкоуровневую механику поиска точных совпадений строк.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки манипуляции токенизацией: Хотя это не является основной темой патента, описанный механизм токенизации (FIG. 5) подразумевает, что вставка невидимых символов, избыточных тегов или пунктуации между словами ключевой фразы будет неэффективной. Tokenizing Rules предназначены для игнорирования таких элементов и восстановления базовой последовательности токенов.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент имеет значение для инженеров, занимающихся разработкой систем обработки больших данных (Big Data) и инфраструктуры поисковых движков. Он подтверждает необходимость использования высокоэффективных алгоритмов для выполнения базовых операций в масштабах интернета, но не влияет на долгосрочную SEO-стратегию.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет.