Как Google использует хеширование, анализ конфликтов и нечеткое сравнение для разрешения сущностей (Entity Resolution)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему управления данными — дедупликацию записей и разрешение сущностей (Entity Resolution). Когда информация об одной сущности (человек, компания, место) фрагментирована по нескольким записям с неполными или слегка различающимися данными, это снижает качество и целостность данных. Изобретение автоматизирует процесс идентификации и объединения этих дубликатов (duplicate entries), что критически важно для построения Knowledge Graph и управления локальными бизнес-листингами.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для автоматической идентификации дублирующихся записей. Суть изобретения заключается в двухэтапном процессе: эффективном поиске потенциальных дубликатов через хеширование значений полей (Обнаружение Коллизий) и последующем тщательном анализе этих кандидатов на предмет конфликтов (Разрешение Конфликтов). Для разрешения конфликтов система использует алгоритмы нечеткого сравнения строк и учитывает правила для разных типов полей.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Хеширование: Для всех непустых значений полей (non-blank field values) в наборе данных вычисляются хеш-значения (hash value).
• Обнаружение коллизий (Collision Detection): Система ищет коллизии — ситуации, когда две разные записи имеют одинаковое значение в каком-либо поле (например, одинаковый телефон или email). Это кандидаты на объединение.
• Анализ и разрешение конфликтов (Conflict Resolution): Для кандидатов проводится проверка на наличие конфликтующих данных. Конфликт возникает, если записи содержат информацию, которая не может принадлежать одной сущности (например, совершенно разные имена).
• Нечеткое сравнение (Fuzzy Matching): Для обработки опечаток и вариаций система использует алгоритмы сравнения строк, такие как Hamming distance и Needleman-Wunsch algorithm, чтобы определить, являются ли различия конфликтом или допустимой вариацией.
• Идентификация: Если коллизия найдена, а конфликтов нет, записи помечаются как дубликаты и могут быть объединены.

Актуальность для SEO

Высокая. Разрешение сущностей (Entity Resolution) является критически важной задачей для Google. Точное определение и объединение информации о сущностях из разрозненных источников необходимо для построения и поддержания качества Knowledge Graph, работы локального поиска (Local Search) и оценки E-E-A-T. Описанные методы являются фундаментальными для этих процессов.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение (8.5/10). Он не описывает алгоритмы ранжирования, но раскрывает фундаментальный механизм обработки данных, лежащий в основе Knowledge Graph и Локального Индекса. Понимание этих механизмов критически важно для Entity SEO и Local SEO. Если Google не сможет корректно консолидировать информацию о сущности из-за конфликтов или неконсистентности данных (NAP, Schema), сигналы авторитетности будут фрагментированы, что негативно скажется на видимости.

Детальный разбор

Термины и определения

Collision (Коллизия)

Ситуация, когда два значения поля из разных записей дают одинаковое Hash Value. Это указывает на совпадение данных и является триггером для проверки на дубликат.

Conflicting Field Value (Конфликтующее значение поля)

Значения в двух разных записях, которые не могут сосуществовать в одной объединенной записи, так как указывают на то, что записи принадлежат разным сущностям.

Entry (Запись)

Единица данных в наборе (например, профиль компании или контакт), состоящая из набора значений полей.

Field Type (Тип поля)

Категория данных (например, «Имя», «Телефон»). Определяет правила валидации и возможность хранения нескольких значений (например, несколько телефонов допустимы, несколько официальных названий — нет).

Field Value (Значение поля)

Конкретные данные в поле (например, «John Smith»). Алгоритм фокусируется на непустых значениях (non-blank).

Hamming Distance (Расстояние Хэмминга)

Метрика различия между двумя строками одинаковой длины. Это количество позиций, в которых символы различаются. Используется для обнаружения опечаток или незначительных вариаций.

Hash Value (Хеш-значение)

Числовое представление значения поля, полученное с помощью хеш-функции. Используется для быстрого сравнения значений.

Needleman-Wunsch Algorithm (Алгоритм Нидлмана-Вунша)

Алгоритм для определения глобального выравнивания последовательностей (sequence alignment). Используется для измерения схожести строк разной длины (например, сравнение «Benjamin Bitdiddle» и «Ben Bitdiddle»).

Sequence Alignment (Выравнивание последовательностей)

Мера схожести двух строк, показывающая, насколько хорошо одна строка может быть сопоставлена с другой.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод идентификации дубликатов.

1. Система получает набор записей (set of entries).
2. Вычисляются хеш-значения (hash value) для непустых полей.
3. Определяется совпадение хеш-значения поля в первой записи с хеш-значением поля во второй записи (Коллизия).
4. Определяется, что непустые значения полей в первой записи НЕ конфликтуют с непустыми значениями во второй записи. Этот шаг включает сложную логику валидации:
   • Идентификация типа поля (first field type), который НЕ может содержать несколько разных значений для одной записи (например, Имя).
   • Вычисление выравнивания последовательности (sequence alignment) между значениями этого типа поля в первой и второй записях.
   • Определение того, что выравнивание превышает пороговое значение (sequence alignment threshold). Это означает, что значения достаточно похожи, и конфликта нет.
5. Если коллизия есть и конфликтов нет, предоставляется индикация, что записи являются дубликатами.

Claim 9 (Зависимый): Уточняет условие отсутствия конфликта.

Конфликта нет, если одна запись является подмножеством другой (все поля одной эквивалентны полям другой).

Claim 10 (Зависимый): Уточняет сценарий отсутствия конфликта для полей с множественными значениями.

Если значения в определенном поле у двух записей различны, но этот тип поля допускает ассоциацию с несколькими значениями в одной записи (например, несколько телефонных номеров), то различие не является конфликтом.

Claim 11 и 12 (Зависимые): Уточняют методы нечеткого сравнения для определения отсутствия конфликта.

Система может использовать Hamming distance (Claim 11) или Needleman-Wunsch algorithm (Claim 12) и сравнивать результат с пороговыми значениями, чтобы определить, являются ли различия в строках допустимыми вариациями (опечатками, сокращениями) или реальным конфликтом.

Claim 25 (Зависимый): Уточняет специфическое правило для анализа конфликтов (защита от ложных слияний).

Отсутствие конфликта подтверждается, если определенный тип поля (например, Имя) не содержит подстроки «&» или «and» только в одной из двух сравниваемых записей. Это правило помогает различать индивидуальные и групповые сущности (например, «Jenny Baker» и «Tom & Jenny Baker») и предотвращает их слияние.

Где и как применяется

Этот патент описывает технологию разрешения сущностей (Entity Resolution) и управления данными. Он критически важен для этапа обработки и консолидации информации.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Система собирает разрозненные данные из множества источников (веб-страницы, базы данных, фиды), которые часто содержат дублирующую или фрагментированную информацию об одних и тех же сущностях.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основной этап применения. В процессе обработки собранных данных Google должен выполнить Entity Resolution — определить, относятся ли различные фрагменты информации к одной и той же сущности реального мира.

• Консолидация сущностей (Knowledge Graph): При построении Knowledge Graph система использует этот метод для объединения данных из разных источников в единый профиль сущности.
• Обработка локальных данных (Local Search): Идентификация и объединение дублирующихся профилей компаний, используя NAP (Name, Address, Phone) и другие данные для сравнения и обнаружения конфликтов.
• Идентификация авторов (E-E-A-T): Консолидация информации об авторах и экспертах из разных публикаций.

Входные данные:

• Набор записей (set of entries) с полями (Field Types и Field Values). Например, данные из GMB, каталогов, Schema.org.

Выходные данные:

• Идентификация групп записей, являющихся дубликатами.
• Консолидированные записи о сущностях.

На что влияет

• Local SEO: Критическое влияние на точность и полноту данных о локальном бизнесе. Неправильная дедупликация из-за неконсистентного NAP может привести к фрагментации сигналов ранжирования.
• Knowledge Graph: Влияет на формирование и точность Панелей Знаний.
• YMYL и E-E-A-T: Влияет на способность Google корректно идентифицировать авторов и организации и консолидировать сигналы их авторитетности.
• E-commerce: Используется для дедупликации товаров и объединения предложений.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется постоянно в процессе обработки данных при необходимости очистки данных (Data Cleaning) и разрешения сущностей (Entity Resolution), например, при обновлении Knowledge Graph или локального индекса.
• Триггеры активации: Детальный анализ конфликтов активируется только после того, как обнаружена коллизия (две записи имеют хотя бы одно общее значение поля).

Пошаговый алгоритм

Процесс идентификации дубликатов:

1. Получение данных: Система получает набор записей для анализа.
2. Хеширование значений полей: Для каждого непустого значения поля (non-blank field value) вычисляется hash value. Хеш-функция может быть специфичной для типа поля (Claim 8).
3. Построение Хеш-таблицы: Создается структура данных (Field Value Hash Table), индексирующая записи по их хеш-значениям.
4. Обнаружение коллизий (Collision Detection): Система ищет идентичные хеш-значения, принадлежащие разным записям. Найденные пары записей становятся кандидатами на объединение (так как у них есть хотя бы одно общее поле).
5. Анализ конфликтов (Conflict Analysis): Для каждой пары кандидатов запускается детальная проверка на совместимость данных. Применяются следующие проверки:
   • Проверка на подмножество (Claim 9): Является ли одна запись полным подмножеством другой. Если да, конфликта нет.
   • Проверка множественных значений (Claim 10): Если значения в поле различаются, проверяется, допускает ли этот Field Type хранение нескольких значений (например, телефон). Если да, конфликта нет.
   • Нечеткое сравнение (Fuzzy Matching) (Claims 1, 11, 12): Если значения различаются и поле не допускает множественных значений (например, Имя), применяются алгоритмы сравнения:
     • Вычисление Hamming Distance и сравнение с порогом.
     • Вычисление Sequence Alignment (Needleman-Wunsch) и сравнение с порогом.

     Если схожесть достаточна, конфликта нет.

   • Проверка специальных правил (Claim 25): Проверка наличия маркеров групп («&» или «and») только в одной из записей. Если найдено, это конфликт.
6. Идентификация дубликатов: Если пара кандидатов прошла все проверки без обнаружения конфликтов, они идентифицируются как duplicate entries.
7. Постобработка (Опционально, Claim 7): Система может автоматически объединить дубликаты в одну консолидированную запись.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке структурированных или полуструктурированных данных, представленных в виде записей с полями.

• Структурные факторы (Атрибуты сущностей): Основные данные для анализа — значения полей (Field Values). В контексте SEO это часто:
  • Идентификаторы (URL, URI, @id в Schema).
  • NAP (Name, Address, Phone).
  • Email и другие контактные данные.
  • Атрибуты из Schema.org.
• Метаданные (Типы полей): Информация о типе каждого поля (Field Type) и связанные с ним правила (например, может ли поле иметь несколько значений).

Какие метрики используются и как они считаются

• Hash Value (Хеш-значение): Вычисляется для быстрого сравнения значений полей на этапе обнаружения коллизий.
• Hamming Distance (Расстояние Хэмминга): Метрика различия строк.

  Расчет: Количество позиций, в которых символы двух строк различаются.

  Порог: Используется Hamming distance threshold. Если расстояние меньше порога, значения считаются неконфликтующими (обработка опечаток).

• Sequence Alignment (Выравнивание последовательности): Метрика схожести строк.

  Расчет: Используется Needleman-Wunsch algorithm для определения глобального выравнивания двух строк.

  Порог: Используется sequence alignment threshold. Если схожесть выше порога, значения считаются неконфликтующими (обработка вариаций имен).

Выводы

1. Entity Resolution — это многоэтапный процесс валидации: Идентификация дубликатов — это не просто поиск совпадений. Ключевым элементом является сложная система разрешения конфликтов, которая проверяет совместимость данных перед слиянием.
2. Учет Типа Данных (Field Types): Система по-разному обрабатывает конфликты в зависимости от типа поля. Некоторые поля (например, Телефон) допускают множественные значения (Claim 10), другие (например, Имя) — нет.
3. Активное использование нечеткого сравнения (Fuzzy Matching): Google использует алгоритмические методы (Hamming distance и Needleman-Wunsch) для обработки опечаток, вариаций написания и сокращений. Система устойчива к незначительным расхождениям в данных, если они не превышают порогов.
4. Защита от ложных слияний (Индивиды vs Группы): Патент включает специфические правила (Claim 25, обработка «&» и «and») для предотвращения объединения похожих, но разных сущностей. Это подчеркивает точность, к которой стремится Google при управлении данными.
5. Фундамент для Knowledge Graph и E-E-A-T: Описанные методы являются основой для построения точного Knowledge Graph. Корректная консолидация информации о сущностях (компаниях, авторах) необходима для агрегации сигналов авторитетности (E-E-A-T).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение абсолютной консистентности идентификаторов (NAP и Schema): Используйте максимально согласованные данные для идентификации вашей сущности (компании, автора, продукта) во всех источниках (сайт, Schema.org, GBP, каталоги). Это касается NAP (Name, Address, Phone) и особенно URI (@id в разметке и sameAs). Консистентность облегчает обнаружение коллизий и минимизирует риск конфликтов.
• Использование стандартизированных форматов данных: Применяйте стандартизированные форматы для адресов, дат и телефонных номеров. Это снижает вероятность того, что система посчитает разные форматы записи конфликтующими данными, даже если они семантически эквивалентны.
• Тщательная проработка связей в Schema.org: Предоставляйте данные в структурированном формате. Используйте sameAs для связи с внешними авторитетными источниками (Wikidata, официальные реестры), чтобы предоставить Google надежные данные для верификации и консолидации.
• Четкое разграничение сущностей: Убедитесь, что индивидуальные авторы и организация четко разделены в разметке и контенте. Не смешивайте атрибуты. Это поможет избежать проблем с правилами, подобными описанным в Claim 25 (обработка «and»/»&»).

Worst practices (это делать не надо)

• Незначительные вариации в ключевых данных (Неконсистентный NAP): Использование разных вариантов написания названия или адреса. Хотя система использует нечеткое сравнение, сильные расхождения могут превысить пороги схожести и быть интерпретированы как конфликт, что помешает консолидации сущности.
• Предоставление противоречивых данных: Указание конфликтующих атрибутов для одной и той же сущности в разных источниках (например, разные даты основания компании). Если система обнаружит конфликт в полях, которые должны быть уникальными, она не сможет объединить записи.
• Использование общих идентификаторов для разных сущностей: Использование одного номера телефона колл-центра для нескольких разных филиалов без уникальных локальных номеров может затруднить системе различение этих локаций или привести к некорректному слиянию.

Стратегическое значение

Патент подтверждает критическую важность Entity Resolution для работы поиска Google. Стратегия SEO должна включать управление тем, как Google воспринимает и консолидирует информацию о ключевых сущностях (бренд, авторы, продукты). Точность, консистентность и полнота предоставляемых данных (особенно через структурированные данные) напрямую влияют на способность системы объединять сигналы авторитетности и релевантности, что является фундаментом для E-E-A-T и видимости в поиске.

Практические примеры

Сценарий 1: Консолидация сущности автора (E-E-A-T)

1. Ситуация: Автор «Dr. Benjamin Bitdiddle» публикуется на вашем сайте и ведет профиль в LinkedIn как «Ben Bitdiddle, PhD». На сайте указано место работы: «TechCorp».
2. Данные Записи А (Сайт): Имя: «Benjamin Bitdiddle», Работа: «TechCorp».
3. Данные Записи Б (LinkedIn): Имя: «Ben Bitdiddle», Работа: «TechCorp».
4. Работа алгоритма:
   • Хеширование и Коллизия: Система обнаруживает совпадение по полю «Работа» (TechCorp).
   • Анализ конфликтов (Имя): Система сравнивает имена. Поле «Имя» не допускает множественных значений. Применяется Needleman-Wunsch algorithm. Выравнивание последовательностей оказывается выше порога.
5. Результат: Конфликт не обнаружен. Google консолидирует сигналы из обоих источников в единую сущность автора.

Сценарий 2: Предотвращение ложного слияния (Local SEO — Применение Claim 25)

1. Ситуация: Два разных бизнеса находятся в одном здании и имеют схожие названия.
2. Данные Записи А: «Smith & Associates Law», Адрес: «100 Main St», Тел: 555-1111.
3. Данные Записи Б: «John Smith, CPA», Адрес: «100 Main St», Тел: 555-2222.
4. Работа алгоритма:
   • Хеширование и Коллизия: Система обнаруживает совпадение по адресу.
   • Анализ конфликтов (Имя): Система сравнивает названия. Применяется правило из Claim 25. В Записи А обнаружен маркер «&», а в Записи Б — нет.
5. Результат: Обнаружен конфликт. Несмотря на общий адрес и схожесть части имени, система не объединяет эти две разные сущности.

Вопросы и ответы