Яндекс патентует метод борьбы с фальсификацией рейтингов организаций (например, в Картах или Поиске). Система строит граф связей между организациями на основе того, какие пользователи оценивали их одновременно. Выявляя плотные группы …
Разборы патентов
Google решает проблему «холодного старта» для новых страниц, у которых нет собственных поведенческих данных. Система агрегирует историю кликов на уровне Сущностей (Entities). Если сущности, упомянутые на новой странице, исторически имеют …
Анализ патента (IBM), описывающего механизм использования данных о закладках пользователей для ранжирования веб-страниц. Система рассчитывает «Вес Важности» (Importance Weight) для URL на основе того, как часто пользователи добавляют или удаляют …
Яндекс патентует механизм показа расширенных подсказок (например, карточек объектов или навигационных ссылок) в выпадающем списке автодополнения. Система анализирует вводимый префикс и определяет доминирующий ресурс на основе агрегированной вероятности кликов (Суммарного …
Google анализирует цепочки запросов пользователей в рамках поисковых сессий. Если пользователь начинает с общего или неточного запроса и уточняет его до тех пор, пока не найдет конкретный авторитетный ресурс, система …
Яндекс патентует метод машинного обучения для прогнозирования поведения пользователей. Система одновременно обучается создавать векторные представления (эмбеддинги) действий пользователя и предсказывать следующее действие на основе текущего. Это позволяет системе определять будущий …
Google использует механизм для автоматического создания страниц о сущностях (например, о фильмах или персонажах). Система определяет, какие категории (свойства) сущности наиболее интересны пользователям, сравнивая данные из Knowledge Graph с данными …
Google использует систему для динамической интеграции результатов поиска по картинкам в основную веб-выдачу. Система анализирует намерение пользователя (Image Intent Score) и качество доступных изображений (Quality Scores). На основе этих данных …
Google использует механизм для определения семантического расстояния между запросами (Generalized Edit Distance). Вместо подсчета изменений символов система анализирует исторические логи, чтобы понять, как пользователи переформулируют запросы. На основе этих данных …
Google использует систему для оценки качества ссылочного профиля сайта. Система фильтрует входящие ссылки (удаляя шаблонные и дублирующиеся с одного домена), группирует оставшиеся по качеству источника (например, Vital, Good, Bad) и …
Google использует систему машинного обучения для анализа того, как долго пользователи взаимодействуют с контентом в приложении после перехода по Deep Link (Presentation Duration). Анализируя распределение этих временных интервалов, система классифицирует …
Яндекс патентует метод использования «Фактора Привлекательности» (Appeal Factor) в ранжировании. Система использует модель машинного обучения (например, нейросеть), обученную на скриншотах страниц, чтобы предсказать, насколько визуально привлекательной или удобной найдет страницу …
Google использует систему для идентификации изображений, которые привлекают клики по причинам, не связанным с их качеством или релевантностью (например, сенсационный контент). Система анализирует категории запросов, по которым кликают на изображение. …
Google идентифицирует запросы, которые исторически показывают высокую эффективность (на основе CTR и Long Clicks), и генерирует синтетические запросы из структурированных данных (заголовков, анкоров). Когда пользователь вводит запрос, система находит похожий …
Система перехватывает результаты поиска и проверяет их по реестру, содержащему пользовательские аннотации, метаданные и социальные связи. Затем результаты переупорядочиваются на основе релевантности, которая частично определяется этими аннотациями и метаданными. Пользователям …
Google патентует систему Retrieval-Augmented Generation (RAG) для повышения точности ответов LLM на локальные запросы. Специализированная «Research Model» извлекает актуальные фактические (адреса, часы работы) и субъективные (отзывы, рейтинги) данные из структурированных …
Патент описывает механизм генерации рекомендаций контента на основе того, что пользователь просматривает в данный момент, без ввода поискового запроса. Система анализирует текущий контент, находит связанные ресурсы и ранжирует их, основываясь …
Система ранжирования для поиска по блогам, которая комбинирует релевантность запросу (Relevance Score) с независимой оценкой качества (Quality Score). Эта оценка качества вычисляется на основе индикаторов, специфичных для блогов: паттерны частоты …
Яндекс патентует метод для быстрых и релевантных контентных рекомендаций. Система заранее вычисляет набор общепопулярных материалов (офлайн). В момент запроса пользователя (онлайн) система находит материалы, похожие на его прошлые интересы, исключая …
Google улучшает ранжирование, особенно для редких или новых запросов, используя поведенческие данные (клики) из семантически или сессионно связанных запросов. Если данных по исходному запросу недостаточно, система «заимствует» сигналы о кликах …