Патент описывает метод, с помощью которого Google определяет демографические характеристики пользователей (возраст, пол), даже если они их не указали. Система анализирует поведение пользователя для вычисления вероятности принадлежности к демографической группе, …
Персонализация
Google использует этот механизм для помощи пользователям, вводящим фонетический текст (например, Pinyin) в адресную строку браузера. Система преобразует ввод в иероглифы (например, Hanzi) и использует исторические данные из логов запросов …
Патент Google, описывающий интерфейс автодополнения (Autocomplete). Система рассчитывает вероятность того, какую подсказку ищет пользователь. Если одна из них значительно превышает порог уверенности, она визуально или аудиально выделяется (например, подсветкой, гистограммой …
Google анализирует агрегированные данные (например, поисковые запросы) пользователей в определенной географической локации, чтобы выявить доминирующие интересы и присвоить этой локации категорию (например, «финансовый район» или «туристическое место»). Эта категория затем …
Google может организовывать поисковую выдачу, используя многоуровневую сортировку ("chunked sorting"). Пользователи (или сама система) могут определять критерии гранулярности (например, сначала по дате, затем по местоположению), создавая иерархически организованные наборы результатов. …
Google использует механизм для глубокой персонализации контента, особенно рекламы, в ответ на голосовые запросы. Система анализирует индексированный социальный граф пользователя (включая профиль, связи и активность друзей), чтобы извлечь релевантную информацию. …
Google использует систему оптимизации выбора контента (например, рекламы или рекомендаций), которая анализирует исторические данные показов с помощью логистической регрессии. Цель — выявить комбинации признаков (например, категория контента + категория веб-страницы …
Патент описывает интерфейс Персональной Панели Знаний (PKP), который появляется в результатах поиска, когда пользователь ищет свое собственное имя. Этот интерфейс позволяет редактировать профильную информацию (например, профессию, работодателя) прямо на странице …
Google использует модели последовательностей (например, LSTM, RNN, Attention Models) для анализа истории действий пользователя, учитывая их порядок и время. Система создает эмбеддинг (векторное представление) текущих интересов пользователя на основе этих …
Патент описывает систему для расчета персонализированных и субъективных оценок влияния (Influence Scores) пользователей социальных сетей. Вместо использования единого глобального рейтинга, система позволяет пользователю фильтровать данные по контексту (темы, время, источник) …
Google использует обработку естественного языка (NLP), чтобы понять запросы о ранее просмотренном контенте (например, «найди рецепт, который я читал на телефоне»). Система ищет ответ в персональных данных пользователя (история браузера, …
Google использует двухэтапный процесс для предоставления контекстной информации о том, что отображается на экране устройства (например, в Google Lens или Assistant). Для экономии трафика и ресурсов система сначала анализирует только …
Google агрегирует социальные одобрения (например, +1) для изображений на уровне канонической (репрезентативной) версии, независимо от того, где изображение размещено. При поиске система аннотирует результаты, показывая, кто из социального круга пользователя …
Анализ патента Google, описывающего механизм персонализации поиска, который позволял пользователю явно указать подмножество своего социального графа (например, «Круг» друзей) при выполнении запроса. Система идентифицировала отзывы или рейтинги (ассоциации) от контактов …
Патент описывает технологию контекстного поиска (например, Desktop Search), которая отслеживает активность пользователя в различных окнах интерфейса. Система извлекает ключевые слова из активных и неактивных приложений и автоматически генерирует неявные поисковые …
Этот патент описывает продвинутую технику машинного обучения, используемую Google для комбинирования различных типов сигналов (запрос, история пользователя, контекст) при ранжировании. Он использует метод иерархического взвешивания (тензорные произведения и слои), который …
Google патентует систему для записи и индексации реального опыта пользователя с помощью мобильных и носимых устройств (например, очков). Система автоматически захватывает аудио и видео, распознает объекты, лица и звуки, и …
Google повышает точность IP-геолокации путем кластеризации устройств, которые совместно используют динамически выделяемые IP-адреса. Система анализирует коллективную активность пользователей (поисковые запросы, использование карт) внутри этого кластера для определения вероятностного распределения географических …
Google использует специализированную нейронную сеть для предсказания, какие документы пользователь захочет открыть следующими в сервисах типа Google Drive. Система анализирует историю взаимодействий (редактирование, просмотры, комментарии) и временные паттерны. Результаты ранжируются …
Google использует механизм предиктивного извлечения для ускорения поиска, особенно на медленных соединениях. Когда пользователь выполняет поиск (например, в Web), система прогнозирует его следующий шаг (например, переход на вкладку Картинки) и …