Google патентует механизм «ассистированного поиска» для специализированных баз данных (например, магазинов приложений или расширений). Пользователь выделяет контент (текст/изображение) на веб-странице, и система использует его как запрос. Специальный конвертер анализирует выделенное, …
Патенты Google
Разборы патентов поисковой системы Google
Патент раскрывает инфраструктуру Google для кэширования результатов поиска и сниппетов. Описан механизм, использующий «метки времени» (datestamps) для проверки актуальности кэшированной информации на основе даты последнего индексирования документа. Если кэшированный сниппет …
Google анализирует текстовые URL-адреса из журналов поиска, чтобы определить наиболее вероятный способ их произношения (например, facebook.com -> «face book dot com»). Этот процесс использует большие языковые модели для сегментации URL. …
Google персонализирует статус доступности локального бизнеса, рассчитывая предполагаемое время прибытия пользователя (текущее время + время в пути). Бизнес помечается как «Открыто сейчас», только если пользователь физически успевает добраться до закрытия. …
Google использует автоматизированную систему для наполнения детских интерфейсов безопасным и интересным контентом. Система определяет темы, интересующие детей, через Knowledge Graph и внешние источники, рассчитывает «Оценку детской близости» (Children's Affinity Score) …
Патент Google, описывающий пользовательский интерфейс для создания сложных, модифицируемых запросов, называемых "конвейерами". Этот интерфейс позволяет пользователям последовательно фильтровать наборы документов, используя вывод одного запроса как источник для следующего. Технология разработана …
Google использует систему для оценки важности географических объектов (городов, дорог, зданий) на основе их физических и географических атрибутов, таких как размер, плотность населения, экономическая активность и связность транспортных сетей. Эти …
Патент описывает комплексную систему Google для визуального поиска товаров. Система автоматически обрабатывает изображения: отделяет объект от фона (сегментация), выравнивает его, извлекает визуальные признаки (цвет, форма, текстура) и создает цифровые подписи …
Google анализирует личные данные пользователя (история поиска, email, социальная активность) для построения Персонального Графа Знаний. Этот граф структурирует сущности и связи, значимые для пользователя. Сила связей динамически обновляется: усиливается при …
Google анализирует видеоконтент для выявления сущностей (терминов, концепций), которые пользователи, вероятно, захотят найти в поиске. Система использует ML, обученное на реальных поисковых запросах, возникающих во время просмотра видео. Когда сущность …
Google использует автоматизированный процесс для категоризации веб-сайтов в иерархическую таксономию. Система анализирует контент для выявления семантических кластеров (групп совместно встречающихся терминов), сопоставляет их с концепциями и определяет наиболее подходящую категорию. …
Google разрабатывает инфраструктуру для индексации данных напрямую из блокчейнов, фокусируясь на NFT. Система извлекает описания, историю транзакций и сами цифровые активы, следуя по ссылкам в блокчейне. Она оценивает качество и …
Google использует модель машинного обучения (например, Support Vector Machine) для анализа изменений между двумя версиями веб-страницы. Система оценивает контентные, структурные (ссылки) и поведенческие (трафик) признаки, чтобы классифицировать обновление как «значимое» …
Анализ патента Google, описывающего систему Dupserver для обнаружения дубликатов контента и редиректов до индексации. Система идентифицирует дубликаты с помощью фингерпринтов и выбирает каноническую версию на основе независимой оценки авторитетности (например, …
Google использует систему геокодирования для интерпретации неструктурированных локальных запросов. Система преобразует запрос в стандартный формат, не зависящий от порядка слов, учитывая синонимы, ошибки и аббревиатуры. Ранжирование результатов зависит от важности …
Google использует этот механизм для понимания контекста местоположения пользователя за пределами сырых координат. Система идентифицирует вложенные "Области Поиска" (магазин, торговый центр, район, город) и выбирает наиболее релевантную. Это позволяет Google …
Система Google использует дифференцированное ранжирование в локальном поиске: результаты внутри указанной пользователем области ("Broad Area") ранжируются по "Location Prominence" (авторитетность, цитируемость, отзывы), тогда как результаты за ее пределами ранжируются по …
Google ранжирует локальные результаты (POI) не только по близости, но и по контексту. Система учитывает время суток (часы работы и актуальность категории), свежесть социальных обновлений, уникальность бизнеса в данной местности …
Система использует технологию визуального поиска для анализа изображения товара или рекламы («seed content item»), извлекая его визуальные характеристики (цвет, форма, текстура) и генерируя «визуальную подпись» (Signature). Затем выполняется поиск по …
Патент описывает технологию "неявного поиска" (Implicit Search), которая анализирует текущий контекст пользователя (например, редактируемый документ или просматриваемую страницу) для автоматической генерации запросов. Ранжирование этих контекстных результатов учитывает характеристики исходного контента …