Как Google использует алгоритмы распространения меток (Label Propagation) для классификации сайтов и сущностей в масштабе всей сети

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему масштабируемости и эффективности выполнения графовых алгоритмов на огромных наборах данных, таких как Веб-граф или Knowledge Graph. Основная задача — как эффективно классифицировать миллиарды вершин (сайтов/страниц/сущностей), имея метки только для небольшого подмножества (например, известных авторитетных источников или спам-сайтов). Изобретение предоставляет инфраструктуру для распределенного и параллельного выполнения Алгоритма Распространения Меток (Label Propagation Algorithm, LPA), позволяя вычислять такие сигналы, как качество, тематика или спам, в масштабе всего интернета.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для выполнения Label Propagation Algorithm в распределенной вычислительной среде. Суть заключается в представлении данных в виде графа, где вершины (vertices) имеют значения меток (label values), указывающие на силу ассоциации с характеристикой, а ребра (edges) имеют веса (label weights), влияющие на распространение этих значений. Алгоритм итеративно обновляет значения меток вершины на основе взвешенных значений, полученных от соседей, используя параллельные синхронизированные итерации (supersteps) до достижения стабильности (convergence).

Как это работает

Система использует распределенную архитектуру и модель параллельных вычислений (типа BSP/Pregel):

• Инициализация: Граф разделяется на партиции и распределяется по рабочим системам (Worker Systems). Некоторые вершины (seeds) инициализируются начальными метками.
• Итерации (Supersteps): В каждой синхронизированной итерации активные вершины параллельно выполняют:
• Получение: Принимают взвешенные значения меток (weighted label values), отправленные соседями на предыдущем шаге.
• Обновление: Обновляют свои label values, используя функцию обновления, которая агрегирует полученные данные (например, L + C1 * Sum(M)).
• Отправка: Применяют веса исходящих ребер (label weights) к своим обновленным значениям и отправляют их целевым вершинам.
• Завершение: Алгоритм завершается, когда значения меток стабилизируются (достигается сходимость) или после фиксированного числа итераций.

Актуальность для SEO

Высокая. Обработка масштабных графов и алгоритмы LPA являются фундаментальными инструментами для анализа Веб-графа и Knowledge Graph. Они критически важны для классификации сущностей в масштабе веба (Semi-Supervised Learning), включая определение тематики, авторитетности (E-E-A-T) и выявление спама. Инфраструктура, описанная в патенте, остается ключевой для поисковых систем.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение (8.5/10). Хотя он описывает инфраструктуру (КАК выполнять вычисления), а не конкретный алгоритм ранжирования, он раскрывает механизмы, лежащие в основе многих систем классификации Google. Понимание того, как метки (например, «Спам», «Высокое качество», «Тематика X») распространяются через граф и как веса ссылок влияют на этот процесс, критически важно для разработки долгосрочных SEO-стратегий, основанных на авторитетности и качестве окружения.

Детальный разбор

Термины и определения

Convergence (Сходимость)

Состояние, при котором значения меток узлов стабилизируются и не изменяются (или изменяются незначительно) в последующих итерациях. Является условием для завершения алгоритма.

Edge (Ребро)

Связь между двумя вершинами в графе (например, ссылка или отношение между сущностями). Ребра содержат Label Weights.

Graph (Граф)

Структура данных, состоящая из вершин (Vertices) и ребер (Edges), моделирующая отношения между объектами (например, Веб-граф, Knowledge Graph).

Label (Метка)

Характеристика или классификация, которая может быть присвоена вершине (например, «Спам», «Авторитетный источник», «Тематика: Медицина»).

Label Propagation Algorithm (LPA) (Алгоритм распространения меток)

Класс итеративных алгоритмов, которые используют структуру графа для распространения меток от набора размеченных вершин (seeds) ко всем остальным вершинам.

Label Value (Значение метки)

Числовое значение, связанное с вершиной, указывающее на силу ассоциации вершины с определенной меткой (например, вероятность от 0 до 1).

Label Weight (Вес метки)

Значение, связанное с ребром, которое определяет, насколько сильно метки исходной вершины влияют на метки целевой вершины при прохождении через это ребро.

Superstep (Супершаг)

Синхронизированная итерация в модели параллельных вычислений. Включает получение сообщений, локальное вычисление и отправку сообщений.

Vertex (Вершина/Узел)

Элемент графа, представляющий объект (например, веб-страницу, сайт, сущность). Вершины содержат Label Values.

Weighted Label Value (Взвешенное значение метки)

Значение метки исходной вершины, скорректированное (например, умноженное) на вес метки (Label Weight) ребра, по которому оно передается.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент US20250148013A1 является заявкой на продолжение, и его Claims сосредоточены на вычислительном процессе и условиях его завершения.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод выполнения алгоритма распространения меток в распределенной системе.

1. Система получает данные графа, состоящего из вершин (с label values) и ребер (с label weights).
2. Система выполняет Label Propagation Algorithm в течение серии итераций.
3. В рамках итерации на конкретной вершине выполняются следующие действия:
• Получение входящего сообщения, содержащего weighted label value.
• Обновление собственного label value на основе полученного взвешенного значения.
• Определение того, что набор label values достиг сходимости (converged).
• На основании достижения сходимости, выполнение завершения (terminating execution) алгоритма.

Ядро изобретения — это распределенное выполнение итеративного обновления меток с явным механизмом определения сходимости как условия для завершения работы.

Claim 3 (Зависимый): Детализирует механизм синхронизации.

Вершина отправляет сообщение о завершении итерации координирующей системе (coordinating system) и получает сигнал для начала следующей итерации. Это описывает механизм барьерной синхронизации между супершагами (модель BSP).

Claim 4 (Зависимый): Описывает оптимизацию отправки сообщений.

Система поддерживает очередь сообщений (message queue) и отправляет исходящие сообщения, когда очередь достигает порогового размера (threshold size). Это оптимизирует сетевое взаимодействие путем буферизации.

Где и как применяется

Изобретение описывает инфраструктурный механизм, который применяется на этапе анализа данных для вычисления статических сигналов.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основной этап применения. Label Propagation Algorithms используются для анализа больших графов (Веб-граф, Knowledge Graph) в офлайн-режиме или в процессе индексирования.

• Извлечение Признаков (Feature Extraction): Алгоритм используется для вычисления критически важных признаков:
• Оценка качества и E-E-A-T: Распространение меток «Авторитетный источник» от доверенных seed-сайтов для оценки качества других ресурсов (аналог TrustRank).
• Классификация спама: Распространение метки «Спам» от известных спам-ресурсов для вычисления Spam Score.
• Тематическая классификация: Распространение тематических меток для определения Topical Authority.
• Выявление сетей (PBNs/Community Detection): Кластеризация сайтов на основе схожести распространяемых меток.

Входные данные:

• Структура графа (Вершины и Ребра).
• Начальные (seed) метки и их значения для некоторых вершин.
• Веса ребер (Label Weights).

Выходные данные:

• Вычисленные Label Values для всех вершин. Эти значения сохраняются в индексе как признаки и используются позже на этапе RANKING.

На что влияет

Поскольку LPA — это универсальный механизм, он может влиять на все типы контента и запросов, в зависимости от того, какие метки распространяются.

• Оценка Качества и Спама: Влияет на видимость контент-ферм, дорвеев и сайтов, использующих манипулятивные техники, путем распространения меток «Спам» или «Низкое качество».
• Авторитетность (E-E-A-T): Критически важно в YMYL-тематиках, где алгоритм помогает повышать авторитетные источники путем распространения меток «Доверенный» или «Экспертный».
• Тематическая классификация (Topical Authority): Помогает системе понять основную тематику сайта или кластера страниц и определить их авторитетность в нише.
• Knowledge Graph: Может применяться для классификации сущностей и определения связей между ними.

Когда применяется

• Частота применения: Вычисления обычно выполняются периодически (офлайн или во время обновления индексов), так как требуют значительных ресурсов для обработки всего графа. Это не real-time процесс.
• Условия завершения: Алгоритм выполняется до тех пор, пока не будет достигнута сходимость (convergence) — когда label values стабилизируются и перестают значительно меняться между итерациями, или пока не будет достигнут лимит итераций.

Пошаговый алгоритм

Процесс выполнения Label Propagation Algorithm в распределенной системе.

1. Подготовка данных и инициализация:
• Данные графа (вершины и ребра) поддерживаются в распределенной системе.
• Ребрам присваиваются Label Weights.
• Начальные вершины (seeds) получают стартовые Label Values.
• Граф разделяется на партиции и назначается рабочим системам (Worker Systems).
2. Начало итераций (Supersteps): Мастер-система инициирует первую итерацию. Все необходимые вершины активны.
3. Выполнение итерации (параллельно на всех активных вершинах):
• Прием сообщений: Вершина обрабатывает входящие Weighted Label Values, отправленные соседями на предыдущей итерации.
• Обновление локальных значений: Вершина применяет функцию обновления для пересчета своих Label Values. В описании патента приводится пример функции: L + C1 * Sum(M) (Текущее значение L + Параметр C1 * Сумма входящих взвешенных значений M).
• Проверка сходимости: Вершина сравнивает новые значения со старыми. Если изменения незначительны (ниже порога), вершина может «проголосовать за остановку» (vote to halt) и стать неактивной.
• Генерация исходящих сообщений: Если вершина активна, она генерирует новые Weighted Label Values, применяя функцию взвешивания (например, умножение) к своим обновленным Label Values и весам исходящих ребер.
• Отправка сообщений: Сообщения отправляются целевым вершинам (будут получены в следующем супершаге).
4. Синхронизация: Рабочие системы завершают итерацию. Мастер-система обеспечивает барьер синхронизации перед началом следующего шага.
5. Завершение алгоритма: Если все вершины неактивны (достигнута глобальная сходимость) и нет сообщений в пути, алгоритм завершается.
6. Вывод результатов: Финальные Label Values вершин сохраняются (например, в индекс как сигналы ранжирования).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на структуре графа и механизме распространения.

• Структурные факторы (Граф): Критически важные данные. Структура связей между вершинами (Vertices) и ребрами (Edges). Это может быть Веб-граф, граф сущностей и т.д.
• Ссылочные факторы (Косвенно): Используются для определения весов ребер (Label Weights). Патент не уточняет, как эти веса вычисляются (они могут зависеть от типа ссылки, анкора, расположения и т.д.), но они являются входными данными для LPA.
• Системные данные (Метки): Предварительно присвоенные Label Values для некоторого подмножества вершин (seed labels). Эти метки могут быть результатом работы асессоров или других классификаторов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Label Value (Значение метки): Основная вычисляемая метрика для каждой вершины. Указывает силу ассоциации с меткой (например, вероятность).
• Функция обновления: Механизм агрегации входящих взвешенных значений. Пример из описания патента: L + C1 * Sum(M).
• Параметр C1: Пользовательский параметр, определяющий, насколько сильно входящие сообщения влияют на обновление значения (скорость распространения/влияния).
• Функция взвешивания: Механизм применения веса ребра к значению метки перед отправкой. Пример: Умножение Label Value * Label Weight.
• Сходимость (Convergence): Метрика для определения завершения алгоритма. Измеряет изменение Label Values между итерациями.

Выводы

1. LPA как основа систем классификации: Патент подтверждает важность алгоритмов распространения меток (LPA) для Google. Это эффективный способ классифицировать весь веб (по качеству, тематике, спаму), используя ограниченный набор размеченных данных (seed set) и структуру связей (Semi-Supervised Learning).
2. Структура графа определяет репутацию: LPA напрямую зависит от структуры связей. То, с кем связан ресурс, напрямую влияет на его итоговую классификацию (метки). Это техническое обоснование концепции «плохого соседства» (Bad Neighborhood).
3. Критическая важность весов ребер (Label Weights): Не все связи одинаковы. Веса ребер определяют, насколько сильно метки передаются от одного узла к другому. В контексте веба это означает, что не все ссылки имеют одинаковую способность передавать сигналы качества, доверия или спама.
4. Итеративный характер и сходимость: Оценка сайта не является одномоментной. Это итеративный процесс, который распространяется по сети и стабилизируется (convergence). Изменения в ссылочном профиле требуют времени для пересчета графа и достижения новой сходимости.
5. Масштабируемость: Описанная распределенная инфраструктура позволяет Google применять эти сложные графовые вычисления ко всему интернету, делая LPA практичным инструментом глобальной классификации.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Практические рекомендации основаны на понимании принципов работы Label Propagation, которые реализует данный патент.

• Ассоциация с высококачественными узлами (Seed Set): Стратегически важно получать связи (ссылки) от ресурсов, которые с высокой вероятностью входят в начальный набор доверенных узлов (например, университеты, правительственные сайты, авторитетные СМИ). Это обеспечивает получение положительных меток (например, «Trust», сигналы E-E-A-T) в процессе LPA.
• Укрепление тематического кластера (Topical Authority): Создавайте плотные и качественные связи внутри вашего тематического кластера. Получение ссылок от авторитетных сайтов в той же нише и ссылки на релевантные авторитетные источники помогают алгоритму присвоить сайту сильные тематические метки.
• Управление качеством исходящих связей: Избегайте ссылок на низкокачественные или спамные ресурсы. Ссылки на спам могут привести к получению негативных меток от этих узлов и ухудшению вашей позиции в графе.
• Мониторинг и отклонение спам-ссылок: Необходимо активно управлять ссылочным профилем для минимизации связей с узлами, имеющими негативные метки. Система способна эффективно распространять эти негативные метки на ваш ресурс.

Worst practices (это делать не надо)

• Участие в сетях обмена ссылками (PBN) и покупка ссылок низкого качества: Если какой-либо узел в такой сети будет помечен как «Спам», LPA (используемый для Community Detection) быстро распространит эту метку на все связанные ресурсы. Это создает системный риск для всего ссылочного профиля.
• Изоляция от авторитетных источников: Построение сайта, который не имеет сильных связей с авторитетными источниками в своей нише, препятствует получению положительных меток качества и тематики.
• Смешивание тематик и потеря фокуса: Сайт, охватывающий слишком много несвязанных тем, может затруднить для LPA присвоение четких тематических меток, размывая сигналы Topical Authority из-за противоречивых связей.

Стратегическое значение

Этот патент подчеркивает, что оценка сайта поисковой системой — это не только анализ его контента, но и анализ его положения в глобальном графе (Веб-граф и Knowledge Graph). LPA — это механизм, с помощью которого репутация, качество и тематика «перетекают» по сети. Стратегическое SEO должно фокусироваться на интеграции сайта в высококачественные и тематически релевантные кластеры графа. Построение авторитетности — это стратегия управления тем, какие метки ваш сайт будет получать в процессе глобального распространения.

Практические примеры

Сценарий 1: Повышение доверия (E-E-A-T) для YMYL-сайта.

1. Инициализация: Система Google инициализирует известные медицинские учреждения (например, WHO, крупные клиники) меткой «Trust=1.0» (Seeds).
2. Действия SEO: Медицинский сайт получает редакционные ссылки от этих организаций или от организаций, которые находятся близко к ним в графе.
3. Процесс LPA (Итерация 1): Доверенные узлы отправляют Weighted Label Value (например, 1.0 * вес ссылки 0.8 = 0.8) нашему сайту.
4. Процесс LPA (Итерация 2): Наш сайт обновляет свой Trust Score (например, с 0 до 0.8) и затем распространяет этот скорректированный балл дальше.
5. Результат (Сходимость): Сайт получает высокий Trust Score, унаследованный от авторитетных источников, что положительно влияет на ранжирование.

Сценарий 2: Распространение спам-сигнала и выявление PBN.

1. Инициализация: Google идентифицирует сайт A как участника PBN. Сайту A присваивается метка «Спам» = 1.0. Ваш сайт (B) имеет значение 0.0.
2. Связи: Сайт A ссылается на ваш сайт B (вес 0.5).
3. Итерация 1: Сайт A отправляет сайту B Weighted Label Value = 0.5. Сайт B обновляет свое значение (используя L + C1 * Sum(M), C1=1): 0.0 + 0.5 = 0.5.
4. Итерация 2: Ваш сайт B теперь имеет значение «Спам» = 0.5. Если он ссылается на сайт C (вес 0.2), он передаст ему значение 0.1.
5. Результат (Сходимость): Все сайты (A, B, C), тесно связанные в этой сети, получают высокое значение метки «Спам» и пессимизируются.

Вопросы и ответы