Как Google создает иерархические таксономии из неструктурированных документов с помощью итеративной кластеризации

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу организации очень больших объемов неструктурированных документов (например, электронных писем, сообщений на форумах, отзывов о продуктах), где традиционная «плоская» (flat) кластеризация не позволяет эффективно выявить внутреннюю структуру и взаимосвязи данных. Цель — построить иерархическую таксономию для лучшего понимания и управления этим массивом информации, например, для анализа проблем клиентов (customer product issues).

Что запатентовано

Запатентована система для генерации иерархической таксономии путем итеративного применения стандартных алгоритмов кластеризации. Вместо разработки специализированного алгоритма иерархической кластеризации, система использует существующие «плоские» алгоритмы последовательно: сначала кластеризует документы, затем агрегирует полученные кластеры (создавая «супердокументы» или агрегированные статистики) и кластеризует их снова, формируя следующий уровень иерархии.

Как это работает

Система работает итеративно:

• Подготовка: Для исходных документов вычисляются и сохраняются статистики (statistics), основанные на выбранных признаках (например, частота слов).
• Уровень 1: Алгоритм кластеризации группирует документы на основе их статистик.
• Агрегация: Содержимое или статистики документов внутри каждого кластера агрегируются, формируя aggregate data file (агрегированный файл данных) для каждого кластера.
• Уровень 2+: Агрегированные файлы обрабатываются как новые входные данные. Алгоритм кластеризации группирует их, создавая следующий уровень иерархии (кластеры кластеров).
• Повторение: Процесс агрегации и кластеризации повторяется до достижения заданной глубины иерархии.
• Маркировка и Таксономия: Кластеры маркируются (Label Manager). В патенте явно упоминается использование процесса ручной проверки (manual review process) для определения тем и присвоения меток. Иерархия маркированных кластеров формирует итоговую таксономию.

Актуальность для SEO

Средняя. Методология иерархической кластеризации является стандартной в Data Science и анализе текстов. Хотя конкретная реализация может устареть, сама концепция организации неструктурированных данных остается критически важной для Google, например, для анализа контента форумов, отзывов или уточнения тем в Knowledge Graph. Описанный метод итеративного применения плоских алгоритмов остается валидным подходом.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (15/100). Патент является инфраструктурным и методологическим. Он описывает, как Google может организовать специфический корпус данных (например, заявки в службу поддержки или сообщения на форуме) для внутреннего анализа, а не то, как Google ранжирует веб-страницы. Он не дает прямого понимания алгоритмов ранжирования или практических рекомендаций для SEO-специалистов, работающих над продвижением сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

Aggregate data file (Агрегированный файл данных)

Файл или набор данных, созданный путем объединения содержимого или статистик всех документов внутри одного кластера. Используется как входные данные для следующего этапа кластеризации. Также упоминается как «super document».

Aggregator (Агрегатор)

Компонент системы, отвечающий за создание Aggregate data files. Может работать через конкатенацию контента или компиляцию статистик.

Cluster Algorithm Module (Модуль алгоритма кластеризации)

Реализация стандартного («плоского») алгоритма кластеризации. В качестве примеров упоминаются exchange clustering algorithm и distributed exchange clustering algorithm. Используется итеративно для построения иерархии.

Content files (Файлы контента)

Исходные неструктурированные документы (текст, email, сообщения форумов, изображения, аудио, видео и т.д.), которые необходимо организовать.

Hierarchy of Clusters (Иерархия кластеров)

Многоуровневая структура, где на первом уровне находятся кластеры документов, а на последующих уровнях — кластеры кластеров предыдущего уровня.

Label Manager (Менеджер меток)

Компонент для присвоения меток (тем) кластерам. В патенте указано, что он использует random sampling and manual review process (процесс случайной выборки и ручной проверки).

Statistic Calculator (Калькулятор статистик)

Компонент, который анализирует Content files и вычисляет статистические показатели (признаки), используемые для кластеризации (например, частоту слов или фраз).

Statistics Compiler (Компилятор статистики)

Компонент, который может агрегировать статистику документов внутри кластера (например, суммировать частоты слов) вместо агрегации самого контента. Это оптимизация процесса агрегации.

Statistics Repository (Репозиторий статистик)

Хранилище вычисленных статистик для документов и агрегированных кластеров.

Taxonomy (Таксономия)

Итоговый результат работы системы; иерархическая структура маркированных тем, основанная на Hierarchy of Clusters.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает внутренние процессы Google по организации данных без прямых рекомендаций для SEO.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает компьютерную систему для построения таксономии.

1. Statistic calculator определяет статистические показатели (statistical measure) контента и сохраняет их в Statistics repository.
2. Cluster controller генерирует иерархию кластеров на основе сохраненных статистик. Иерархия имеет минимум два уровня: Уровень 1 (кластеры файлов) и Уровень 2 (кластеры кластеров Уровня 1).
3. Aggregator агрегирует файлы контента каждого кластера и передает агрегированный файл в Cluster controller для формирования Уровня 3.
4. Label manager определяет метку (label) для каждого кластера на основе статистик. Метка идентифицирует тему информации в кластере. Важно: В Claim 1 тема специфично определена как связанная с проблемой пользователя или запросом на помощь (related to at least one of a problem experienced by a user and a request for assistance in solving the problem).
5. Taxonomy manager выводит таксономию на основе иерархии и меток.

Claim 8 (Независимый пункт): Описывает метод (компьютерные инструкции), реализующий логику, аналогичную Claim 1.

1. Получение файлов и расчет/сохранение статистик.
2. Определение количества кластеров на Уровне 1 и распределение файлов по ним.
3. Генерация aggregate data file для каждого кластера Уровня 1.
4. Кластеризация агрегированных файлов для генерации Уровня 2.
5. Агрегация файлов контента и формирование Уровня 3.
6. Определение меток для кластеров (также с фокусом на проблемы пользователя или запросы на помощь).
7. Вывод таксономии.

Claims 5, 10 (Зависимые): Уточняют метод агрегации. Генерация aggregate data file может включать конкатенацию (concatenating) содержимого файлов контента внутри каждого кластера.

Claims 11, 12 (Зависимые): Уточняют альтернативный метод агрегации. Генерация aggregate data file может включать компиляцию/объединение статистической информации (statistical information), связанной с файлами в кластере, вместо объединения самого контента.

Где и как применяется

Этот патент не вписывается в стандартный конвейер поиска (от сканирования до ранжирования), предназначенный для обработки веб-страниц и ответов на запросы пользователей в реальном времени. Это методология анализа и организации данных, которая применяется офлайн для обработки специфических корпусов данных.

Анализ Данных и Построение Структур (Офлайн-процессы)

1. Сбор данных: Система принимает на вход корпус неструктурированных документов (Content files). Это могут быть данные, собранные внутренними системами (например, отзывы клиентов) или внешними (например, сообщения форумов, собранные краулером).
2. Извлечение признаков: Statistic Calculator выполняет глубокую обработку корпуса, аналогичную этапу INDEXING, но специфичную для задачи кластеризации. Вычисляются статистики (признаки).
3. Кластеризация и Построение Таксономии: Cluster Controller и Hierarchy Manager итеративно применяют алгоритмы кластеризации для построения иерархии.

Взаимодействие с поиском:

Результат работы системы — Таксономия — может использоваться для улучшения других компонентов поиска, например, для обогащения Knowledge Graph новыми темами или для лучшего понимания интентов на этапе QUNDERSTANDING, связанных с проблемами пользователей. Однако сам процесс кластеризации не является частью live-ранжирования.

Входные данные:

• Корпус неструктурированных документов (Content files).
• Параметры иерархии (количество уровней, количество кластеров на уровне).
• Выбор алгоритмов кластеризации и параметров извлечения признаков (feature selection).

Выходные данные:

• Иерархическая таксономия (Taxonomy) — древовидная структура маркированных кластеров.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние оказывается на организацию и анализ массивов пользовательского контента (UGC): электронные письма, сообщения на форумах поддержки, отзывы о продуктах и услугах, блоги, новостные статьи. Патент также упоминает изображения, аудио и видео, но примеры фокусируются на тексте.
• Конкретные ниши или тематики: Применяется там, где необходимо выявить структуру в большом объеме отзывов или проблем. Claims патента явно фокусируются на темах, связанных с проблемами пользователей или запросами на помощь.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется офлайн, когда организации необходимо структурировать большой, ранее неструктурированный корпус документов для понимания содержащихся в нем тем и взаимосвязей.
• Триггеры активации: Необходимость создания или обновления таксономии для определенного набора данных (например, анализ отзывов о новом продукте).
• Ограничения: Использование ручной проверки (manual review) для маркировки кластеров ограничивает масштабируемость системы и делает ее непригодной для анализа всего интернета в реальном времени.

Пошаговый алгоритм

Процесс построения иерархической таксономии.

1. Инициализация

• Определение требуемого количества уровней иерархии.
• Определение набора файлов контента (корпуса) для анализа.
• Выбор модуля алгоритма кластеризации и параметров извлечения признаков для первого уровня.

2. Начальная кластеризация (Уровень 1)

• Вычисление статистик (признаков) для каждого файла контента.
• Сохранение статистик в репозитории.
• Вычисление кластеров на текущем (первом) уровне иерархии с использованием выбранного алгоритма и статистик.

3. Итеративное построение иерархии

Цикл повторяется до тех пор, пока текущий уровень не достигнет заданного количества уровней.

• Проверка условия завершения: Если достигнут максимум уровней, процесс завершается. Если нет, переход к следующему шагу.
• Выбор алгоритма: Выбор модуля алгоритма кластеризации для следующего уровня (может отличаться от предыдущего).
• Определение стратегии агрегации: Система определяет, можно ли использовать ранее вычисленные статистики для агрегации.
  • Вариант А (Компиляция статистик): Если предыдущие статистики применимы, система получает доступ к ним в репозитории и компилирует (агрегирует) статистики для каждого кластера с помощью Statistics Compiler.
  • Вариант Б (Агрегация контента): Если предыдущие статистики неприменимы, система агрегирует (например, конкатенирует) содержимое файлов в каждом кластере с помощью Aggregator. Затем вычисляются новые статистики для агрегированного контента, которые сохраняются в репозитории.
• Вычисление следующего уровня: Вычисление кластеров на новом текущем уровне иерархии, используя агрегированные данные (скомпилированные статистики или агрегированный контент) в качестве входных данных для алгоритма кластеризации.

4. Финализация и Вывод

• Маркировка кластеров: Определение метки (темы) для каждого кластера в иерархии. Label Manager использует случайную выборку и ручную проверку (random sampling and manual review process). Также может происходить слияние слишком похожих кластеров.
• Вывод таксономии: Генерация и вывод итоговой таксономии на основе иерархии кластеров и определенных меток.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует следующие данные для построения таксономии:

• Контентные факторы: Основные данные — это содержимое Content files. Система анализирует текст, слова, фразы и семантически схожие элементы для вычисления статистик.
• Мультимедиа факторы: Патент упоминает возможность обработки изображений, аудио и видео файлов, хотя детализация этих процессов отсутствует.
• Метаданные (Технические/Пользовательские факторы): Патент указывает, что статистики могут вычисляться на основе метаданных, а не только контента. Примеры включают: место хранения файла, идентичность автора (identity of an author), количество обращений к файлу (number of times that the content files are retrieved).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не определяет конкретные метрики ранжирования или оценки качества, так как это не система ранжирования. Он фокусируется на методологии кластеризации.

• Статистические показатели (Признаки): Система вычисляет статистики на основе признаков (features), выбранных оператором. Конкретные формулы не приводятся, но упоминаются:
  • Количество или частота появления определенных слов или фраз.
  • Количество или частота слов/фраз с похожим семантическим значением.
  • Статистики на основе метаданных.
• Алгоритмы кластеризации: Метод не зависит от конкретного алгоритма, но упоминаются exchange clustering algorithm и distributed exchange clustering algorithm. Кластеризация выполняется на основе близости статистических показателей (признаков) документов или агрегированных кластеров.
• Методы агрегации:
  • Конкатенация контента: Прямое объединение содержимого (например, текста).
  • Компиляция статистик: Агрегация статистических показателей. Например, если Документ А содержит слово X 100 раз, а Документ Б содержит слово X 50 раз, то кластер {А, Б} содержит слово X 150 раз.

Выводы

1. Патент описывает инфраструктуру и методологию, а не алгоритм ранжирования. Он посвящен способу организации большого массива неструктурированных данных в иерархическую таксономию, а не оценке качества или релевантности веб-страниц для поиска.
2. Итеративное применение «плоской» кластеризации. Ключевая идея — возможность использовать любой стандартный алгоритм кластеризации итеративно (кластеризация документов, затем кластеризация кластеров) для построения иерархии.
3. Фокус на внутреннем анализе данных (особенно проблем пользователей). Примеры использования и формулировки Claims (особенно Claim 1 и 8) фокусируются на анализе отзывов клиентов и проблем с продуктами. Это инструмент для внутреннего использования или для анализа специфических корпусов (например, форумов поддержки).
4. Два метода агрегации. Система может агрегировать кластеры путем конкатенации контента или путем компиляции статистик. Второй вариант представлен как оптимизация для ускорения процесса.
5. Зависимость от ручной маркировки. Патент явно указывает на использование ручной проверки (manual review process) для присвоения меток (тем) кластерам. Это ограничивает масштабируемость и делает систему непригодной для использования в основном веб-поиске в реальном времени.
6. Отсутствие практических выводов для SEO. Патент скорее инфраструктурный и не дает практических выводов для SEO-специалистов, работающих над ранжированием сайтов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Практических выводов для работы по продвижению сайтов нет.

Единственный косвенный вывод заключается в подтверждении того, что Google обладает сложными инструментами для анализа и структурирования неструктурированного текстового контента, такого как форумы, отзывы и блоги. Если SEO-стратегия включает работу с такими площадками (например, крауд-маркетинг, управление репутацией), важно поддерживать высокое качество и тематическую последовательность сообщений, так как Google может анализировать этот контент на уровне корпуса.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо. Патент не направлен против каких-либо SEO-манипуляций и не описывает факторов ранжирования.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент подтверждает технические возможности Google по преобразованию массивных неструктурированных наборов данных в структурированные таксономии. Эта возможность может косвенно влиять на поиск, например, использоваться для анализа пользовательского контента (UGC) для выявления трендов или для уточнения тематического понимания при построении Knowledge Graph. Однако это не система ранжирования.

Практические примеры

Практических примеров для применения в SEO нет. Приведем пример того, как Google может использовать эту технологию для внутреннего анализа, что соответствует фокусу патента на проблемах пользователей.

Сценарий: Анализ сообщений на форуме поддержки Google

1. Сбор данных: Google собирает 100 000 сообщений с форума поддержки продукта (например, Chrome).
2. Уровень 1 (Кластеризация сообщений): Система вычисляет статистики (частоту ключевых слов) и кластеризует 100 000 сообщений в 1000 кластеров. Примеры кластеров: «Проблемы с установкой на Windows 10», «Синхронизация закладок не работает», «Высокое потребление памяти».
3. Агрегация: Система агрегирует статистики для каждого из 1000 кластеров (Statistics Compilation).
4. Уровень 2 (Кластеризация тем): Система кластеризует 1000 агрегированных кластеров в 100 более общих тем. Примеры: «Проблемы совместимости с ОС», «Проблемы с аккаунтом и синхронизацией», «Проблемы производительности».
5. Агрегация и Уровень 3: Система агрегирует 100 тем и кластеризует их в 10 категорий. Примеры: «Технические сбои», «Вопросы по функционалу», «Запросы на улучшение».
6. Маркировка и Таксономия: Аналитики Google (manual review) вручную проверяют и корректируют метки кластеров. Результат — детальная таксономия проблем пользователей Chrome, используемая для улучшения продукта и системы поддержки.

Вопросы и ответы