Как Google инкрементально и эффективно обновляет коллекции сущностей в Knowledge Graph в реальном времени

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему управления базами данных: устаревание материализованных представлений (materialized views или Saved Query Results) в контексте больших, динамичных графовых баз данных (например, Knowledge Graph). Результаты сложных запросов (коллекции сущностей) сохраняются для быстрого доступа. Однако, когда базовые данные графа изменяются (добавляются или удаляются факты/связи), эти сохраненные результаты становятся неактуальными. Полный пересчет всех коллекций при каждом обновлении графа вычислительно невозможен. Патент предлагает механизм для эффективного инкрементального обновления этих результатов в реальном времени.

Что запатентовано

Запатентована система для автоматического обновления результатов сохраненных запросов (Saved Queries) при изменении базового графа данных. Ключевым компонентом является индекс ограничений, организованный по связям (Query Edge Index), который позволяет мгновенно определить, какие запросы затронуты обновлением. Система использует стратегии интеллектуальной оценки (приоритет коротких путей, кэширование обходов) для минимизации вычислительных затрат на обновление.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Индексирование: Ограничения (Constraints) всех сохраненных запросов индексируются в Query Edge Index по связям (edges), которые они используют.
• Триггер обновления: Система получает обновление графа (добавление или удаление тройки: Субъект, Связь, Объект).
• Идентификация целей: Используя Query Edge Index, система находит все затронутые ограничения (Target Constraints).
• Интеллектуальная оценка: Система оценивает эти ограничения, определяя их состояние (TRUE, FALSE или UNKNOWN). Процесс оптимизирован: система начинает с самых коротких путей и откладывает сложные обходы графа, если результат может быть определен раньше (логика короткого замыкания).
• Кэширование: Результаты обходов графа временно кэшируются (Temporary Lookup Results) для повторного использования.
• Обновление результатов: Если итоговое логическое выражение запроса изменяет свое значение для сущности, сохраненные результаты (Saved Query Results) инкрементально обновляются.

Актуальность для SEO

Высокая (для инфраструктуры). Поддержание точности и актуальности Knowledge Graph в реальном времени критически важно для Google. Описанные методы инкрементального обновления материализованных представлений необходимы для функционирования современных крупномасштабных графовых систем.

Важность для SEO

Влияние на SEO — низкое (3/10, Инфраструктура). Патент не описывает сигналы ранжирования, методы оценки качества контента или алгоритмы веб-поиска. Он описывает исключительно внутренние механизмы поддержания консистентности графовой базы данных (Knowledge Graph). Для SEO-специалистов ценность заключается в понимании того, что Google обладает механизмами для обновления Knowledge Graph в реальном времени, что влияет на свежесть данных в Knowledge Panels и других функциях, основанных на сущностях.

Детальный разбор

Термины и определения

Constraint (Ограничение)

Условие, определяющее путь в графе, которому должна удовлетворять сущность. Пример: alumni.parent.occupation=»President».

Constraint Expression (Выражение ограничений)

Логическое выражение (Boolean expression), объединяющее одно или несколько ограничений (AND, OR, NOT). Определяет требования для включения сущности в результаты запроса.

Collapsing (Свертывание)

Процесс оценки Constraint Expression путем подстановки известных состояний (State) и применения булевой логики для определения общего результата (TRUE или FALSE) с минимальным количеством вычислений.

Data Graph (Граф данных)

База знаний (например, Knowledge Graph), хранящая информацию в виде узлов (сущностей) и связей (ребер/отношений).

Member Node (Узел-участник)

Узел (сущность) в графе, который потенциально может быть включен в результаты сохраненного запроса и оценивается системой.

Query Edge Index (Индекс связей запросов)

Структура данных, которая индексирует все Constraints из всех Saved Queries по типу связи (edge). Позволяет быстро находить все ограничения, затрагиваемые обновлением конкретной связи.

Saved Query (Сохраненный запрос) / Collection (Коллекция)

Заранее определенный запрос к графу, результаты которого сохраняются для быстрого доступа (материализованное представление).

State (Состояние)

Результат оценки ограничения для конкретного Member Node. Возможные значения: TRUE, FALSE или UNKNOWN (требует дальнейшего вычисления).

Target Constraint (Целевое ограничение)

Ограничение сохраненного запроса, которое потенциально затронуто текущим обновлением графа, так как оно включает измененную связь.

Temporary Lookup Results (Временные результаты поиска)

Кэш, используемый для хранения результатов обхода графа (graph traversals), чтобы избежать повторных вычислений при оценке нескольких связанных ограничений или обработке сгруппированных обновлений.

Triple (Тройка/Триплет)

Базовая единица данных в графе: Субъект (Source Node), Предикат (Edge), Объект (Target Node).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на эффективности обновления материализованных представлений в графовых базах данных.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основную систему и процесс обновления сохраненных запросов.

1. Система хранит множество сохраненных запросов (saved queries) и индекс ограничений, организованный по связям (index of the constraints by edge).
2. При получении обновления базы знаний (исходный узел, обновленная связь, целевой узел), система использует индекс для идентификации целевого ограничения (target constraint).
3. Система оценивает целевое ограничение для узла-участника (member node), определяя его состояние (state) путем обхода (traversing) базы знаний.
4. Система определяет, приводит ли это состояние к изменению сохраненного результата запроса.
5. Если да, система обновляет сохраненный результат.

Ядро изобретения — использование индекса ограничений по связям для быстрого определения затронутых запросов и последующее инкрементальное обновление результатов.

Claim 6 (Зависимый от 1): Детализирует стратегию оптимизации (интеллектуальная оценка).

1. Если обновление затрагивает несколько ограничений одного запроса, система оценивает их в порядке от кратчайшего пути к самому длинному (shortest path to longest path).
2. После оценки каждого пути система проверяет общее состояние запроса.
3. Если состояние запроса не может быть разрешено, система переходит к оценке следующего по длине пути.

Это позволяет избежать дорогих обходов длинных путей, если короткие пути уже определили результат.

Claim 8 (Независимый пункт, Метод): Описывает метод обработки обновлений в реальном времени.

1. Получение обновления графа в реальном времени (real-time update).
2. Использование индекса ограничений для идентификации целевых ограничений.
3. Идентификация узлов-участников (member nodes) в зависимости от длины пути ограничения (напрямую для длины 1, через обход графа для длины > 1).
4. Для каждого связанного сохраненного запроса: определение состояния ограничений, определение отзывчивости узла и обновление результатов (добавление узла, если он отзывчив и еще не включен).

Где и как применяется

Этот патент описывает внутренние процессы управления базой данных Google (Knowledge Graph) и относится к инфраструктуре, обеспечивающей работу поисковых этапов.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основное применение. Когда системы индексирования обрабатывают новую информацию и генерируют Graph Updates (добавляют/удаляют триплеты), активируется описанный механизм (Saved Query Engine). Он отвечает за поддержание консистентности Knowledge Graph и его материализованных представлений (Saved Query Results).

QUNDERSTANDING / RANKING / METASEARCH (Косвенное влияние)
Актуальный Knowledge Graph, поддерживаемый этим механизмом, критически важен для этих этапов. Он используется для понимания запросов, может служить источником признаков для ранжирования и необходим для формирования SERP-функций (Knowledge Panels, карусели сущностей). Патент гарантирует свежесть этих данных.

Входные данные:

• Graph Update (добавление/удаление тройки).
• Data Graph (базовая графовая база данных).
• Saved Queries (определения коллекций).
• Query Edge Index.

Выходные данные:

• Обновленные Saved Query Results (изменения в составе коллекций).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на фактологическую информацию, хранящуюся в графовых базах данных (Knowledge Graph): сущности и отношения между ними.
• Специфические запросы: Влияет на запросы, ответы на которые зависят от актуальности фактов в Knowledge Graph (например, текущая должность, возраст).
• Конкретные ниши или тематики: Наиболее важен в динамичных нишах, где факты часто меняются (новости, спорт, политика, бизнес).

Когда применяется

• Триггеры активации: Любое обновление (добавление или удаление связи) в Data Graph.
• Временные рамки: В реальном времени (real-time). Активируется немедленно или с небольшой задержкой (в патенте упоминается менее одной минуты или до пяти минут) для группировки обновлений по исходному узлу (source node) с целью оптимизации.

Пошаговый алгоритм

Процесс эффективного обновления результатов сохраненных запросов в реальном времени.

1. Прием и группировка обновлений: Система получает обновление графа (тройку). Обновления могут группироваться по исходному узлу для повышения эффективности.
2. Идентификация целевых ограничений: Система использует Query Edge Index для поиска всех Target Constraints, путь которых включает ребро из обновления.
3. Интеллектуальная оценка и приоритизация: Для каждого затронутого запроса система приоритизирует его ограничения по длине пути (от кратчайшего к длиннейшему). Ограничения с длинными путями изначально могут помечаться как UNKNOWN.
4. Итеративная оценка и свертывание:
   1. Выбор ограничения: Выбирается неразрешенное ограничение с кратчайшим путем.
   2. Определение состояния: Система определяет состояние (TRUE/FALSE) для этого ограничения и соответствующих Member Nodes. Для этого она проверяет Temporary Lookup Results (кэш). Если результат не найден, выполняется обход графа (Graph Traversal). Результат обхода сохраняется в кэш.
   3. Свертывание выражения (Collapsing): Состояние подставляется в Constraint Expression запроса.
   4. Проверка разрешения: Система оценивает свернутое выражение. Если оно разрешается в TRUE или FALSE (например, благодаря логике короткого замыкания AND/OR), итерация для этого запроса прекращается. Если нет (остались UNKNOWN), процесс возвращается к шагу 4a.
5. Обновление членства: Если выражение разрешено, система обновляет Saved Query Results: добавляет или удаляет Member Node в соответствии с результатом и типом обновления графа.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент описывает инфраструктуру базы данных и не использует традиционные SEO-факторы. Он оперирует структурными данными графа.

• Структурные факторы (Граф): Узлы (Nodes/Сущности), Связи (Edges/Отношения), Тройки (Triples). Это основные данные, которыми манипулирует система.
• Системные данные: Saved Queries (определения коллекций), Query Edge Index (индекс ограничений), Temporary Lookup Results (кэш обходов графа).

Какие метрики используются и как они считаются

Система не вычисляет метрики ранжирования или весовые коэффициенты, а выполняет логические операции и оптимизацию вычислений.

• Длина пути (Path Length): Метрика сложности ограничения. Используется для оптимизации порядка оценки. Приоритет отдается более коротким путям.
• Состояние ограничения (Constraint State): Вычисляется путем обхода графа (graph traversal). Результат: TRUE, FALSE, UNKNOWN.
• Логические операции (Boolean Logic): Используются для свертки (collapsing) выражений. Система использует законы логики для досрочного завершения вычислений (например, если одно условие в OR равно TRUE, все выражение TRUE).

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO. Он дает следующее понимание инфраструктуры поиска:

1. Knowledge Graph обновляется инкрементально и в реальном времени: Google располагает сложной инфраструктурой для поддержания актуальности Knowledge Graph. Изменения фактов отражаются в графе очень быстро (в течение минут), как только система индексирования обработает и примет эти изменения.
2. Эффективность в масштабе критична: Основная цель патента — обеспечить эффективность вычислений в масштабе огромного графа. Система разработана для минимизации объема обхода графа при каждом обновлении.
3. Ключевые механизмы оптимизации: Эффективность достигается за счет:
   1. Query Edge Index для мгновенного определения затронутых запросов.
   2. Интеллектуальной оценки (приоритизация коротких путей и булево свертывание) для избежания дорогих вычислений.
   3. Кэширования обходов графа (Temporary Lookup Results) и группировки обновлений.
4. Инфраструктура, а не ранжирование: Патент не дает представления об алгоритмах ранжирования или сигналах качества. Он касается исключительно механики поддержания коллекций структурированных данных.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает прямых практических выводов для SEO-оптимизации контента или ссылочного профиля. Практическое применение касается управления сущностями (Entity Management) и мониторинга Knowledge Graph.

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение консистентности и точности данных о сущностях: Поскольку обновления распространяются быстро, критически важно обеспечить консистентность информации о ваших сущностях во всех источниках, которые использует Google (официальный сайт, разметка Schema.org, Википедия, авторитетные базы данных). Этот механизм гарантирует быстрое распространение корректных (или некорректных) данных.
• Мониторинг актуальности Knowledge Graph: При работе с сущностями (брендами, персонами) необходимо отслеживать информацию в Knowledge Panels. Если изменения не появляются быстро, проблема, скорее всего, не в скорости обновления графа (описанной здесь), а в том, что Google еще не обнаружил или не валидировал новый факт из внешних источников.
• Проактивное управление изменениями: При значимых изменениях (ребрендинг, смена руководства) необходимо проактивно обновлять информацию во всех контролируемых источниках, чтобы ускорить принятие этих фактов системой индексирования Google, которая затем инициирует обновление графа.

Worst practices (это делать не надо)

• Распространение противоречивой информации: Попытки манипулировать Knowledge Graph путем распространения противоречивых фактов могут привести к нестабильности. Система постоянно обрабатывает обновления, и противоречия могут вызвать частые изменения (churn) в представлении сущности.
• Игнорирование Knowledge Graph как медленного источника: Не стоит предполагать, что данные в Knowledge Graph обновляются медленно. Инфраструктура рассчитана на работу в реальном времени.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в подтверждении того, что Knowledge Graph является высокодинамичной системой, а не статическим репозиторием. Для SEO-стратегий, основанных на сущностях (Entity-Based SEO), это подчеркивает необходимость непрерывной работы по управлению сущностями. Точность и свежесть фактов, которые Google показывает пользователям, является приоритетом инфраструктуры.

Практические примеры

Сценарий: Обновление должности ключевого сотрудника (Иллюстрация механизма)

1. Ситуация: CEO компании меняется. SEO-команда обновляет информацию на сайте и в пресс-релизах.
2. Индексирование Google: Системы индексирования обнаруживают изменения и извлекают новый факт (например, <Новый CEO, должность, CEO>).
3. Обновление Графа (Graph Update): Факт принимается и добавляется в Knowledge Graph. Это запускает механизм патента.
4. Работа механизма:
   1. Saved Query Engine использует Query Edge Index, чтобы найти все сохраненные коллекции, использующие связь «должность» (например, коллекция «Руководители Компании X»).
   2. Система инкрементально пересчитывает результаты для этой коллекции.
   3. Новый CEO добавляется в коллекцию, старый — удаляется (если его должность также была обновлена).
5. Ожидаемый результат: Knowledge Panel обновится вскоре после того, как Google валидирует новые факты. Задержка связана с индексированием и валидацией источников, а не с внутренним обновлением графа, которое происходит в реальном времени.

Вопросы и ответы