Google анализирует все известные названия (Titles), связанные с локальным бизнесом. Система сравнивает распределение частотности слов в этих названиях с двумя моделями: равномерным распределением (характерно для легитимных данных из разных источников) …
2013
Google использует двухэтапную систему оценки для проактивной доставки информации (например, в Google Discover). Сначала система определяет уровень интереса пользователя к сущности (First Score). Затем вычисляется уверенность в необходимости уведомления (Second …
Google использует многоэтапный процесс для выбора наиболее репрезентативного (evocative) изображения для сущности (например, для Knowledge Panel). Система оценивает, насколько тематически связаны с сущностью как само изображение, так и веб-страницы, на …
Google использует механизм для точной ассоциации контента (статей, веб-страниц) с конкретными сущностями (авторами, людьми). Система предварительно группирует похожий контент в кластеры. При запросе имени автора система ранжирует эти кластеры, сравнивая …
Google использует специальный алгоритм для выбора изображений в блоках с ответами. Система проверяет, что изображение релевантно одновременно и заданному вопросу, и предоставленному ответу. Для этого анализируются метки (Labels) и распознанные …
Google использует систему для автоматического создания коллекций (групп) сущностей в Knowledge Graph. Система анализирует популярные поисковые запросы и категории из краудсорсинговых источников (например, Wikipedia), чтобы найти связанные сущности. Затем она …
Google анализирует сущности (entities), распознанные в поисковом запросе, и определяет, к каким «коллекциям» (группам связанных сущностей) они принадлежат. Оценивая характеристики этих коллекций, система вычисляет вероятность коммерческого намерения пользователя. Этот механизм …
Google использует систему для понимания того, что именно изображено на картинке, связывая ее с конкретной семантической сущностью (например, статьей в Wikipedia или Freebase). Это позволяет устранить неоднозначность (понимать разницу между …
Google генерирует поисковые подсказки, используя шаблоны, полученные из общих паттернов запросов (например, "рестораны в [городе]"). Этот патент подробно описывает, как Google выбирает, какую сущность (например, конкретный город или бренд) вставить …
Google использует автоматизированную систему для обновления своих географических данных путем анализа геокодированного веб-контента, в частности, отзывов о местных компаниях. Система ищет фразы (n-граммы), которые демонстрируют плотную географическую кластеризацию. Если фраза …
Google использует этот механизм для решения двух задач: выбора наиболее релевантной сущности для Панели Знаний при неоднозначном запросе и определения необходимости показа самой панели. Система анализирует, насколько сущности соответствуют контенту …
Google использует механизм для улучшения локального поиска путем идентификации пользователей, которые являются экспертами в определенной географической области и категории бизнеса. Система определяет, насколько вкусы этих экспертов совпадают со вкусами пользователя, …
Google анализирует неоднозначный запрос пользователя и создает гипотезы о том, какой корпус (Картинки, Видео и т.д.) может быть релевантен. Для каждой гипотезы запрос переписывается, выполняется поиск и оценивается качество результатов …
Google использует формулу S' = S * Q^D для корректировки ранжирования. Система определяет, требует ли запрос свежего контента (Q) и насколько свеж и качественен сам документ и его источник (D). …
Патент описывает систему автоматизированного тестирования визуальных элементов контента (результатов поиска или рекламы). Google может случайным образом изменять параметры отображения (цвет ссылок, размер шрифта, отступы) в пределах заданного диапазона. Система отслеживает …
Google использует аддитивную модель для разрешения неоднозначности сущностей (например, «Ягуар» — машина или животное). Вместо перемножения вероятностей контекстных признаков, система усредняет их «голоса» (support scores). Это предотвращает ошибки из-за коррелирующих …
Google использует иерархическую систему правил для выбора единственной «геолокации запроса» из множества доступных сигналов. Система анализирует физическое местоположение пользователя, локации в тексте запроса, историю поиска и настройки профиля. Затем она …
Google анализирует визуальную структуру отрендеренной страницы для идентификации основного контента («Колонки интереса»). Система определяет расположение колонок, исключает выбросы (невидимый или удаленный контент) и вычисляет центральную область. Контент, найденный в этой …
Google использует систему для определения точного местоположения изображения путем анализа и сверки трех источников: визуального распознавания объектов (Landmark), текстовых подписей/тегов (Caption) и GPS-данных из файла (Metadata). Система разрешает конфликты, используя …
Google использует технологию, позволяющую инициировать поиск жестами (например, обведением объекта на экране). Система анализирует выбранный контент (текст, изображения, видео), извлекает ключевые темы, учитывает контекст страницы и пользователя (местоположение, время), взвешивает …