Патенты Google

Google анализирует визуальное содержимое изображений, которые пользователи чаще всего выбирают в ответ на определенный запрос. На основе этого анализа (наличие лиц, текста, графиков, доминирующих цветов) система определяет категорию запроса (например, …

Google анализирует контент веб-страницы или приложения, активного на устройстве пользователя, для понимания неоднозначных или диалоговых запросов (например, «когда он родился?»). Система идентифицирует сущности (людей, места, объекты) в активном контенте и …

Google использует технологию анализа контента на экране устройства (включая видимую и прокручиваемую области, а также историю взаимодействий) для прогнозирования следующего шага пользователя. Система идентифицирует и ранжирует сущности на странице по …

Google анализирует соседние слова в поисковом запросе для выявления иерархических отношений (например, «Город, Страна» или «Род, Вид»), используя данные таксономии. Система генерирует различные интерпретации запроса, оценивает их на основе шаблонов …

Google использует метод машинного обучения для автоматического понимания и маркировки контента, такого как изображения, видео или текст. Система анализирует обучающий набор данных, выделяет схожие признаки (кластеры) и определяет, какие комбинации …

Патент описывает систему локального поиска, которая ранжирует результаты не только по расстоянию (Spatial Relevance), но и по социальной значимости (Social Relevance) и релевантности виду деятельности (Activity Relevance). Система анализирует отзывы …

Google использует механизм для разрешения географической неоднозначности. Если фраза может означать как местоположение, так и нечто иное (например, «Orange»), система анализирует сопутствующие слова в запросе (Location Factor), местоположение пользователя (Origin …

Анализ патента Google, описывающего фундаментальные технологии распознавания контента внутри изображений. Система обнаруживает и идентифицирует людей (используя комбинацию лиц, одежды, времени и местоположения), текст (OCR) и другие объекты. Эта информация индексируется, …

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). …

Google использует этот механизм для помощи пользователям в изучении тем, связанных с их исходным запросом. Когда пользователь ищет коллекцию сущностей (например, «Романтические фильмы»), система анализирует связи этих сущностей в Knowledge …

Google измеряет время загрузки страниц у реальных пользователей (RUM) и сегментирует эти данные по странам и типам устройств/браузеров. Если страница загружается медленно для пользователей с характеристиками, схожими с вашими, ее …

Патент Google описывает систему коррекции запросов для сложных случаев: редких запросов (long-tail), сложных опечаток и путаницы между сущностями. Если система подозревает неточность термина, она генерирует производные запросы, удаляя или заменяя …

Google использует этот механизм для оптимизации своей базы данных путем объединения дублирующихся тематических кластеров документов. Система анализирует метки (labels), присвоенные разным кластерам. Если метки семантически схожи, кластеры объединяются. При этом …

Google использует механизм для автоматического и безопасного наполнения ограниченных индексов (например, YouTube Kids). Система анализирует, что ищут пользователи в ограниченном индексе, находит соответствующие темы в основном индексе, а затем рассчитывает …

Система Google для анализа и маркировки новостных статей такими типами, как «In-Depth» (Подробный материал), «Opinion» (Мнение), «Most Cited» (Наиболее цитируемый) или «Local Perspective» (Местный источник). Это помогает пользователям выбирать нужный …

Google использует механизм рекомендаций, который намеренно предлагает пользователям новый опыт, максимально отличающийся от их устоявшихся интересов. Вместо того чтобы предлагать похожие места, система находит пользователей с противоположными вкусами или объекты, …

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 этот механизм для классификации запросов и выбора формата прямого ответа. Система анализирует, присутствуют ли сущности, извлеченные из результатов поиска, в тексте самого запроса. Если найдена новая сущность (которой …

Google патентует систему для автоматической категоризации видеоканалов и плейлистов. Система определяет тематику канала, анализируя не только метаданные, но и то, какие видео пользователи смотрят чаще всего и сколько времени проводят …