Google использует механизм для динамического обогащения просматриваемых веб-страниц. Система анализирует контент страницы и персональные данные пользователя (история поиска, местоположение, интересы), формирует комбинированный внутренний поисковый запрос, находит релевантные внешние документы или …
Shumeet Baluja
Google использует механизм для понимания контента без текста (изображения, видео), анализируя, какие другие (текстовые) страницы пользователи посещают в рамках той же сессии. Ключевые слова с этих текстовых страниц заимствуются и …
Google использует эффективный математический метод для распространения характеристик (например, тематик сайтов) по большим графам. Патент описывает, как Google может строить графы сайтов, где связи основаны на поведении пользователей (совместное посещение …
Google использует модель машинного обучения для прогнозирования текущих интересов пользователя на основе истории поиска. Эта модель объединяет несколько методов прогнозирования: анализ того, как недавно были отправлены запросы (на основе времени), …
Google использует анализ «избыточных запросов» (тем, которые ищут в регионе значительно чаще, чем в среднем по стране) для определения поведенческой схожести географических локаций, независимо от расстояния. Это позволяет Google переносить …
Google анализирует, что пользователи искали в прошлом, просматривая определенную географическую область (например, в Картах). Эта история запросов используется для определения наиболее популярных и релевантных локальных объектов (бизнесов, достопримечательностей) в этой …
Google анализирует исторические данные поиска, чтобы выявить запросы, сделанные пользователями, находящимися далеко от интересующей их локации (поведение на этапе планирования). Этот анализ позволяет понять, какие темы, услуги и достопримечательности актуальны …
Google идентифицирует связанные запросы, анализируя схожесть их исторических трендов популярности, а не только семантику. Система преобразует данные об объеме запросов в многомерные изображения и применяет вейвлет-анализ для извлечения ключевых характеристик …
Google анализирует, как часто и когда пользователи вводят разные запросы. Если временные графики (распределения) двух запросов совпадают (одинаковые пики и спады популярности), система считает эти запросы семантически близкими или переводом …
Google анализирует статистику запросов по разным географическим регионам. Если конкретный запрос вводится в определенном регионе значительно чаще, чем ожидалось (по сравнению с базовым регионом), Google классифицирует этот запрос как "локальный" …
Google анализирует локальные всплески поисковых запросов ("excess queries"), чтобы найти города с похожими интересами, но смещенными во времени. Определяя, какие города лидируют в трендах, а какие следуют за ними, Google …
Google использует механизм для определения авторитетности контента (например, книг), когда отсутствуют традиционные гиперссылки. Система создает «неявные ссылки» на основе общих уникальных признаков: схожих изображений или редких текстовых фраз (n-грамм). На …
Google использует гетерогенный граф для анализа взаимосвязей между пользователями, видео, группами и рекламой в социальных сетях (например, YouTube). Система итеративно распространяет "метки интереса" (labels) через эти связи, используя алгоритмы типа …
Google анализирует, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска за пределами клика. Действия, такие как сохранение результата, его совместное использование (sharing), отправка по почте или быстрое удаление из сохраненного, используются как …
Google использует механизм для оценки качества и авторитетности изображений, даже если на них нет прямых ссылок. Система создает "виртуальные ссылки" между изображениями на основе их визуального сходства, данных о кликах …
Google использует систему для выявления уникальных интересов пользователей в конкретных городах путем идентификации «избыточных запросов» — тем, которые ищут значительно чаще, чем в среднем по стране. Анализируя эти паттерны во …
Google анализирует визуальные характеристики изображений и строит граф сходства. Релевантные ключевые слова распространяются от размеченных изображений к похожим, но неразмеченным или плохо размеченным изображениям. Это позволяет поисковой системе понять реальное …
Google использует механизм (VisualRank) для улучшения качества поиска по картинкам, анализируя визуальное содержимое изображений. Система не полагается исключительно на окружающий текст. Она сравнивает визуальные характеристики изображения с другими в индексе …
Google сканирует веб на наличие «Scumware» (вредоносное и нежелательное ПО). Патент описывает, как система различает сайты, которые содержат вредоносный код, и сайты, которые на него ссылаются. Обнаружение угрозы может привести …
Google улучшает поиск по картинкам, находя дубликаты или похожие изображения на разных сайтах. Система собирает все текстовые метки (из alt-текста, заголовков, окружающего текста), связанные с каждой копией изображения, объединяет их …