Патенты Google

Google анализирует главные страницы авторитетных новостных сайтов ("Hub Pages"), чтобы определить важность новостных статей. Чем выше и заметнее расположена ссылка на статью (учитывая позицию, размер шрифта, наличие изображений и сниппетов), …

Google использует систему для автоматической генерации движущихся миниатюр (анимированных превью). Система анализирует видео покадрово, оценивая визуальное качество, наличие лиц и движение. Затем она использует метод «скользящего окна» для оценки целых …

Google оптимизирует ресурсы сканирования, используя метрику Важности Страницы (Page Importance Score, например, PageRank). Высоковажные страницы всегда скачиваются заново для обеспечения свежести. Менее важные и стабильные страницы могут быть «переиспользованы» из …

Google использует систему для Автоматизированных Ассистентов, которая ищет ответы не только в общем веб-индексе. Система анализирует текущий контекст пользователя (местоположение, тему диалога) и «активные документы» (открытые веб-страницы, недавно озвученный контент). …

Google использует модели машинного обучения для оценки релевантности пользовательского контента (например, постов в социальных сетях). Система учитывает не только текст поста, но и контекст его автора (биографию, экспертизу, местоположение). Это …

Google использует механизм для повышения точности коротких ответов (Featured Snippets). Вместо того чтобы полагаться только на один источник, система анализирует несколько топовых результатов поиска. Если информация в основном кандидате подтверждается …

Google использует механизм автоматического создания вероятностных словарей для перевода между разными языками и наборами символов. Система анализирует «выровненный текст», в первую очередь анкорные тексты ссылок (Parallel Anchor Text), указывающих на …

Google использует систему ранжирования для локальных услуг (например, в Local Services Ads), которая учитывает доступность исполнителя в реальном времени и его текущее физическое местоположение (GPS), а не только адрес офиса. …

Google использует систему для улучшения поисковых подсказок путем добавления «живого контента». Когда пользователь вводит запрос, система генерирует подсказки и автоматически инициирует «живой запрос» для получения актуальных данных (например, погоды или …

Google использует машинное обучение для анализа изображений и отзывов о местах (например, ресторанах) и связывания их с конкретными атрибутами (например, "есть детское меню", "вид на горы"). При поиске система динамически …

Google использует системы для двустороннего связывания запросов и сущностей. Алгоритмы анализируют релевантность документов запросу и значимость сущности внутри этих документов, чтобы определить главную (Primary) и второстепенные (Secondary) сущности для запроса. …

Google использует фундаментальную архитектуру для персонализации поиска. Система собирает историю действий пользователя (запросы, клики по результатам и рекламе, просмотренные страницы) с разных устройств и браузеров. Эти фрагментированные данные объединяются в …

Google использует механизм диффузии для улучшения ранжирования в поиске по картинкам. Система строит граф визуально похожих изображений и распространяет оценки релевантности, основанные на поведении пользователей (клики, dwell time), по этому …

Google использует систему для определения того, какие сущности (люди, места, объекты) подразумеваются в поисковом запросе. Система анализирует, насколько релевантны топовые документы запросу и насколько центральное место в этих документах занимает …

Фундаментальный патент Google, лежащий в основе AdSense. Он описывает, как Google анализирует контент документа (веб-страницы или видео) для определения его тем. Система использует классические методы Information Retrieval: частоту терминов (концепция …

Google использует систему для автоматического определения, какие URL-параметры влияют на контент страницы (content-relevant), а какие нет (content-irrelevant). URL группируются в кластеры по хосту и пути. Система анализирует статистику прошлых сканирований …

Патент описывает систему для определения семантического контекста текста (веб-страниц, запросов и истории пользователя). Она разделяет информацию на тематические Домены и вычисляет контекстный вектор (Macro-Context) на основе использования уникальной терминологии. Это …

Патент описывает механизм, который Google использует для консолидации фактов, извлеченных из интернета. Система анализирует разрозненные данные (объекты), сравнивает их на предмет сходств (например, общие редкие факты) и конфликтов (например, разные …

Google использует графовую модель Маркова (Markov Model) для кластеризации поисковых подсказок. Система анализирует, какие запросы пользователи вводят в рамках одной сессии (session co-occurrence) и на какие документы они кликают (click-through …

Google использует гибридный подход для генерации рекомендаций контента. Система динамически переключается между внешними данными (например, ТВ-рейтингами) и поведенческими данными (поисковые запросы, клики). Для нового контента приоритет отдается внешним данным и …