Анализ патента Google, описывающего, как персональные ассистенты используют машинное обучение для определения «тона» сообщения. Система рассчитывает оценки «светской беседы» (Idle Chatter Score) и «пригодности для поиска» (Search Query Suitability Score). …
Персонализация
Google использует этот механизм для понимания основного назначения физического местоположения (адреса или здания). Система анализирует все бизнесы в этой локации и определяет, какие поисковые запросы чаще всего приводят к кликам …
Система отслеживает поведение пользователей (клики, время на сайте, покупки) и их сохраненные закладки (content pointers) в сетевой среде. На основе этих данных создается персональная модель релевантности и иерархия предпочтений. Эта …
Google использует механизм для интерпретации неопределенных запросов или команд (например, «Я голоден» или «Мне скучно»), когда контекст неясен. Если система не может определить конкретное намерение пользователя только из текущего контента …
Google использует систему контекстной информации, которая анализирует контент на экране пользователя (например, статью или веб-страницу) и предсказывает, что пользователь захочет искать дальше. Система не просто ищет ключевые слова на странице, …
Google использует систему для определения того, насколько важна близость (расстояние) для конкретного поискового запроса и региона. Анализируя исторические данные о кликах и запросах маршрутов, система вычисляет «Фактор важности расстояния». Для …
Google использует сложные статистические методы (Модели Маллоуза) для анализа поведения пользователей, например, кликов в поиске. Эти действия интерпретируются как «парные сравнения» (предпочтение А перед Б). Патент описывает вычислительные техники (GRIM, …
Google анализирует агрегированную активность пользователей (поисковые запросы, клики), чтобы определить "Точки внимания" (Map Attention Spots) на картах. Система повышает в ранжировании локальный контент и рекламу, физически расположенные ближе к этим …
Google запатентовал систему для анализа неявной обратной связи пользователя на странице результатов поиска. Система отслеживает время и паттерн движения курсора над конкретными результатами (сниппетами), даже если клик не был совершен. …
Патент Google описывает систему контекстного поиска, которая предлагает результаты на основе текущих действий пользователя (например, просмотра веб-страницы или звонка). Пользователь может выбрать один из исходных критериев поиска (например, сущность на …
Анализ патента Google, описывающего систему генерации персонализированных потоков контента. Система моделирует интересы пользователя на основе его активности в разных сервисах (поиск, видео, социальные сети), индексирует свежий контент в реальном времени …
Google анализирует поведение пользователей в локальном поиске, чтобы отличить реальные филиалы брендов (мультисайтовые сущности) от нерелевантных результатов. Если пользователи часто кликают на результат на карте (Information Window Invocation) и запрашивают …
Google использует механизм для оптимизации отображения контента (сниппетов). Система показывает разные варианты заголовков, описаний или изображений для одной и той же ссылки разным пользователям или на разных платформах. Затем она …
Google использует детальный профиль пользователя, основанный на его истории поиска, поведении, предпочтениях и контексте. Этот профиль применяется для автоматической модификации исходного запроса (добавления или замены терминов) и последующего переранжирования результатов, …
Патент Google описывает систему автоматического определения наиболее интересных сегментов в видео или аудио на основе агрегированных данных от пользователей (краудсорсинг). Система анализирует, какие моменты зрители активно отмечают, кластеризует эти данные …
Google анализирует физическое местоположение (используя GPS, IP и т.д.) пользователей, которые взаимодействуют с веб-страницей (например, совершают клик и долго ее изучают). Агрегируя эти данные, система определяет географическую релевантность страницы («Центр») …
Патент Google, описывающий систему динамического отображения точек интереса (POI) на электронных картах. Система ранжирует POI на основе вероятности взаимодействия с ними (персонализация) и ограничивает их количество на экране (Point of …
Google использует систему для автоматического определения, выполнил ли пользователь задачу (например, покупку товара или посещение места). Система отслеживает активность пользователя (локацию, email, транзакции) и сравнивает ее с индикаторами, связанными с …
Google использует механизм для улучшения ранжирования путем объединения данных о поведении пользователей (клики и время взаимодействия) из разных поисковых систем (например, Веб-поиск и Поиск по Видео). Если в основной системе …
Google анализирует историю местоположений пользователя для идентификации «знакомых мест» на основе частоты и давности посещений. Эти данные используются для глубокой персонализации в Google Maps: знакомые места получают повышение (boosting) в …