Как Google оптимизирует индексы медиа-контента для быстрого поиска и предотвращения перегрузки системы (Clumping)

Термины и определения

Band (Полоса)

Сегмент отпечатка (fingerprint). Отпечаток делится на несколько полос, каждая из которых может служить ключом поиска.

Bin (Корзина)

Структура данных в индексе, связанная с определенным Lookup Key. Хранит список всех Reference Identifiers, которые содержат этот ключ.

Clumping (Скопление)

Ситуация, когда Lookup Key связан с чрезмерно большим количеством Reference Identifiers (размер Bin превышает порог). Приводит к неэффективности поиска.

Entropy (Энтропия)

Метрика теории информации, используемая для количественной оценки информативности набора ключей. Высокая энтропия желательна.

Fingerprint (Отпечаток)

Компактное представление сегмента медиа-контента (например, видео). Вектор данных, представляющий характеристики контента.

Locality Sensitive Hashing (LSH)

Метод хеширования, используемый для индексации отпечатков, при котором похожие элементы с высокой вероятностью попадают в одну и ту же Bin.

Lookup Key / LSH Key (Ключ поиска)

Набор значений элементов данных в пределах одной Band. Используется как ключ для доступа к индексу.

Mutual Information (MI) (Взаимная информация)

Метрика, количественно определяющая избыточность или взаимозависимость между ключами. Низкая взаимная информация желательна.

Reference Identifier (Эталонный идентификатор)

Идентификатор, указывающий на конкретный отпечаток и его местоположение в видео (например, Video@(Offset)).

Reward Function (Функция вознаграждения)

Функция, используемая алгоритмом оптимизации для оценки "качества" (goodness) подмножества ключей. Основана на минимизации clumping и максимизации информативности.

Split Lookup Key (Разделенный ключ поиска)

Новый, удлиненный ключ, создаваемый из существующего ключа путем добавления дополнительных элементов данных. Используется для устранения clumping.

Training Set/Index (Тренировочный набор/индекс)

Репрезентативный набор данных, используемый для анализа и выбора оптимального набора Lookup Keys до построения основного индекса.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент носит чисто технический, инфраструктурный характер.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод оптимизации индекса.

1. Система получает набор тренировочных отпечатков (training reference fingerprints).
2. Идентифицируются потенциальные ключи (keys).
3. Выбирается подмножество ключей с использованием алгоритма выбора (selection algorithm).
4. Алгоритм оценивает различные подмножества на основе reward function, которая количественно определяет степень clumping, связанную с каждым подмножеством.
5. На основе выбранного оптимального подмножества генерируется и сохраняется эталонный индекс (reference index).

Claim 2 (Зависимый от 1): Детализирует один из вариантов алгоритма выбора (итеративное добавление, например, жадный алгоритм).

1. Выбирается один ключ.
2. Генерируется набор значений вознаграждения (reward values) для существующих подмножеств (групп), представляющих ожидаемую выгоду от добавления ключа.
3. Ключ добавляется к подмножеству, обеспечивающему максимальную выгоду (например, наименьшее увеличение clumping или избыточности).

Claim 4 (Зависимый от 1): Детализирует альтернативный вариант алгоритма выбора (перестановка).

1. Итеративно генерируются различные подмножества ключей с помощью функции перестановки (permutation function).
2. Для каждого подмножества оценивается степень clumping.
3. Выбирается подмножество ключей, связанное с минимальным значением clumping.

Claim 5 (Зависимый от 1): Описывает механизм подготовки "разделения" (splitting).

1. Идентифицируется ключ, связанный с большим значением clumping в выбранном наборе.
2. Генерируются один или несколько разделенных ключей (split keys) путем удлинения исходного ключа дополнительными значениями отпечатка.
3. Данные, указывающие на split keys, сохраняются.

Claim 7 (Зависимый от 5): Описывает применение split keys в рабочем индексе.

При индексации новых отпечатков система проверяет размер бина (bin size). Если количество связанных видео превышает пороговое значение (threshold value), индекс модифицируется для включения ранее сохраненных split keys.

Где и как применяется

Изобретение является частью инфраструктуры индексирования и поиска медиа-контента (например, Content ID).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основное применение. Процесс оптимизации (тренировка) происходит офлайн для определения оптимальной структуры Reference Index. Результаты этой оптимизации (выбранные ключи и механизм splitting) затем применяются во время непрерывного индексирования нового контента.

RANKING – Ранжирование (L1 Retrieval / Отбор кандидатов)
Изобретение косвенно влияет на этот этап, делая процесс извлечения кандидатов (поиска совпадений по ключам) значительно быстрее и эффективнее за счет предотвращения необходимости обработки огромных списков результатов (clumping).

Входные данные:

• Тренировочные эталонные отпечатки (Training reference fingerprints).
• Новые отпечатки для индексации.
• Параметры для Reward Function и пороговые значения для clumping.

Выходные данные:

• Оптимизированная структура Reference Index.
• Данные для потенциальных Split Keys.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на типы контента, для которых используется технология отпечатков и LSH для индексации и поиска совпадений (видео, аудио, изображения). Не влияет на индексацию текстового веб-контента.
• Специфические запросы/Ниши/Языки: Влияет на все ниши и языки одинаково, так как механизм оперирует распределением технических характеристик (отпечатков), а не семантикой.

Когда применяется

• Условия применения (Оптимизация): Применяется офлайн при первоначальном создании индекса или при его периодической ре-оптимизации.
• Триггеры активации (Splitting): Механизм splitting активируется динамически во время текущего индексирования, когда количество записей в определенной Bin (степень clumping) превышает заранее определенное пороговое значение.

Пошаговый алгоритм

Фаза А: Оптимизация индекса (Тренировка, Офлайн)

1. Сбор данных: Получение набора тренировочных отпечатков, репрезентативных для популяции.
2. Идентификация ключей: Определение всех потенциальных Lookup Keys (Bands).
3. Итеративная оптимизация: Запуск алгоритма выбора (жадного или на основе перестановок).
   1. Генерация/модификация подмножеств (групп) ключей.
   2. Расчет Reward Value для каждой группы (оценка clumping, Entropy, Mutual Information).
   3. Выбор группы с наилучшим значением (максимальная выгода или минимальный clumping).
4. Анализ рисков Clumping: Идентификация ключей в выбранной группе, которые с высокой вероятностью могут вызвать clumping.
5. Подготовка Split Keys: Предварительный расчет и сохранение Split Keys для рискованных ключей.
6. Генерация индекса: Создание структуры Reference Index на основе выбранного набора ключей и выделение памяти (в том числе резервной для Split Keys).

Фаза Б: Текущее индексирование (Рантайм)

1. Получение данных: Получение новых эталонных отпечатков для индексации.
2. Идентификация ключей: Определение Lookup Keys в новых отпечатках.
3. Проверка Clumping: Проверка размера Bin, связанного с ключом. Превышает ли он пороговое значение?
4. Активация Splitting (Если порог превышен):
   1. Извлечение предварительно рассчитанных Split Keys.
   2. Обновление индекса для включения Split Keys вместо исходного ключа.
   3. Перераспределение существующих Reference Identifiers из большой Bin в новые, меньшие Bins.
5. Сохранение (Если порог не превышен): Сохранение нового Reference Identifier в соответствующей Bin.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на оптимизации структуры базы данных и не использует стандартные SEO-факторы.

• Технические факторы (Отпечатки): Используются исключительно сырые данные отпечатков (fingerprints) — векторы элементов данных. Эти данные генерируются из медиа-контента и представляют его технические характеристики.

Патент НЕ использует контентные, ссылочные, поведенческие, временные, географические или пользовательские факторы.

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует метрики, основанные на теории информации и статистическом распределении.

• Occupancy Metric (Метрика заполненности): Количество уникальных видео, связанных с подмножеством ключей.
• Probability Metric (Метрика вероятности): Occupancy Metric, деленная на общее количество видео (N).
• Entropy (H) (Энтропия): Измеряет информационную ценность ключа. Рассчитывается на основе вероятности наблюдения значений элементов данных в ключах. Формула (упрощенно): $H(h) = - \sum (p(v) log p(v))$.
• Mutual Information (MI) (Взаимная информация): Измеряет избыточность или взаимозависимость между двумя ключами ($h_x$ и $h_y$). Формула расчета: $MI(h_x, h_y) = H(h_x) + H(h_y) - H(h_x, h_y)$. Цель — максимизировать H и минимизировать MI.
• Reward Function (Функция вознаграждения): Агрегирует вышеуказанные метрики для оценки общего "качества".
• Clumping Threshold (Порог скопления): Заранее определенное максимальное количество Reference Identifiers в одной Bin.

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Это чисто технический, инфраструктурный патент, который не дает практических выводов для специалистов по поисковой оптимизации.

1. Фокус на эффективности, а не на релевантности: Изобретение направлено на оптимизацию скорости и ресурсов системы извлечения данных. Оно не касается оценки качества контента или его релевантности запросу пользователя.
2. Борьба с Clumping как ключевая задача: Clumping (скопление данных вокруг популярных ключей) является серьезной проблемой масштабируемости. Неравномерное распределение данных в индексе критически замедляет поиск.
3. Применение теории информации для оптимизации: Для выбора структуры индекса используются сложные математические концепции (Entropy, Mutual Information) и алгоритмы оптимизации (жадные алгоритмы, перестановочные алгоритмы) на основе тренировочных данных.
4. Адаптивность системы (Splitting): Система спроектирована адаптивной. Предусмотрен механизм динамического разделения ключей (split keys) для устранения clumping, если оно возникает в процессе эксплуатации.

Патент инфраструктурный и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Не применимо к SEO. Патент не содержит информации, которая могла бы подтвердить или опровергнуть какие-либо SEO-практики.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо к SEO. Патент не направлен против каких-либо SEO-манипуляций.

Стратегическое значение

Патент не влияет на долгосрочную SEO-стратегию. Его значение заключается в понимании того, насколько сложные инженерные задачи решает Google для обеспечения масштабируемости и эффективности своих систем поиска и сопоставления медиаконтента. Это подтверждает высокий уровень инвестиций Google в инфраструктуру.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Пример из области применения (сопоставление видео):

Сценарий: Устранение Clumping при индексации видео (например, в Content ID)

1. Индексация: Google индексирует миллионы видео. Для сегмента видео генерируется отпечаток, а из него извлекается Lookup Key, например, "A5 43 21 C2".
2. Возникновение Clumping: Этот ключ соответствует очень распространенной характеристике (например, полностью черному кадру). В результате Bin для ключа "A5 43 21 C2" содержит 500,000 идентификаторов, что превышает порог (например, 10,000).
3. Активация Splitting: Система активирует механизм разделения. Она анализирует следующий элемент данных в отпечатках этих 500,000 видео.
4. Генерация Split Keys: Исходный ключ расширяется. Например, создаются новые ключи: "A5 43 21 C2 11" и "A5 43 21 C2 E1".
5. Перераспределение: 500,000 идентификаторов перераспределяются. Bin для "A5 43 21 C2 11" теперь содержит 8,000 идентификаторов, а Bin для "A5 43 21 C2 E1" — 7,500 (и т.д.).
6. Результат: Clumping устранен. Поиск по этим новым, более специфичным ключам будет происходить быстро.