2012

Google анализирует глобальные тренды поисковых запросов и сопоставляет их с индивидуальной историей пользователя (посещенные сайты, прошлые запросы, категории интересов). Если популярный запрос соответствует выявленным интересам пользователя, он будет рекомендован. Система …
Патент описывает, как Google ранжирует точки интереса (POIs) в локальном поиске, отдавая приоритет рекомендациям от людей из социальных кругов пользователя. Система делит результаты на три уровня: рекомендации друзей, рекомендации других …
Google использует механизм для точной интерпретации локальных запросов, содержащих неоднозначные слова. Вместо статического удаления стоп-слов система генерирует несколько вариантов разделения запроса на субъект и местоположение. Она тестирует варианты с удалением …
Патент Google описывает интерфейс для агрегации контента (например, Google News). Система группирует связанные документы в кластеры и представляет их в виде сворачиваемых блоков. В развернутом виде блок показывает разнообразные типы …
Google совершенствует понимание текста за рамками TF-IDF, анализируя, как часто слова встречаются вместе в корпусе документов (Co-occurrence Consistency). Внутри конкретного документа или запроса система запускает алгоритм типа PageRank, где слова …
Патент Google описывает систему динамического определения географической «области релевантности» для локального поиска и рекламы. Система учитывает плотность бизнеса в запрошенной категории для конкретного местоположения: в густонаселенных районах область сужается, а …
Google оценивает, является ли один термин хорошей заменой (синонимом) для другого, анализируя, какие другие слова часто появляются рядом с ними в поисковых запросах. Система строит векторы частот совместной встречаемости для …
Google использует механизм персонализации поисковой выдачи. Если пользователь явно отметил определенный объект (например, место, компанию, веб-страницу) как интересующий его, этот объект получит значительное повышение в ранжировании при последующих релевантных запросах …
Google анализирует, как объекты движутся и трансформируются в видео (траектории), чтобы понять, что визуально разные состояния (например, открытый и закрытый глаз) семантически являются одним и тем же объектом. Эта технология …
Google обрабатывает сложные «композиционные запросы», сравнивая атрибуты (местоположение или время) разных типов сущностей в Knowledge Graph. Система находит пары, удовлетворяющие критерию связи (например, расстоянию), и визуализирует результаты на картах или …
Патент описывает механизм "разветвления" (forking) автоподсказок Google Suggest. Система анализирует введенные символы и определяет, в каких вертикалях поиска (Корпусах) — таких как Картинки, Новости или Карты — пользователи чаще всего …
Google использует систему для интерпретации запросов на естественном языке (например, «отпуск в Европе летом»), введенных в общий поиск. Система оценивает вероятность туристического намерения и выводит недостающие параметры (пункт отправления, назначение, …
Google использует механизм валидации для выбора наилучшей текстовой метки (label) для изображения. Система генерирует кандидатов в метки, использует их как поисковые запросы и проверяет, сколько качественных веб-результатов действительно содержат исходное …
Google индексирует документы, присваивая им семантическую "сигнатуру" — вектор, состоящий из абстрактных тем (Topics) и весов (Weights), определяющих их значимость. Патент описывает инфраструктуру для эффективного обновления этого тематического индекса при …
Патент Google, раскрывающий фундаментальные принципы обработки сущностей. Описано, как Google индексирует контент, распознает именованные сущности (NER) и структурирует данные о них в две категории: общие (Generic Entity Data) и специальные …
Google использует Knowledge Graph для организации поисковой выдачи по широким запросам. Система определяет сущность в запросе (например, «Собаки»), находит в Knowledge Graph ее наиболее важное свойство (например, «Порода») и автоматически …
Google группирует поисковые запросы в Image Search, основываясь на том, насколько визуально похожи их результаты (анализ на уровне пикселей). Для каждого такого кластера («визуального концепта») система создает отдельную функцию ранжирования …
Google использует механизм для организации поисковой выдачи по широким запросам. Если результатов слишком много или активируются сигналы персонализации, система динамически группирует результаты по категориям (например, по типу, цене или характеристикам). …
Google использует технологию для автоматического определения и маркировки специфических объектов или действий (называемых "объемами") внутри видео. Система анализирует визуальные характеристики, сегментирует видео на пространственно-временные части и использует существующие метаданные всего …
Google использует механизм для эффективного определения семантической схожести документов. Система генерирует «Сигнатуру Документа» — вектор, состоящий из абстрактных тем (Topics) и весов (Weights), показывающих значимость каждой темы. Схожесть вычисляется путем …