Яндекс патентует метод автоматического создания высококачественных «негативных примеров» для обучения своих алгоритмов ранжирования. Система анализирует сессии, где пользователь уточняет свой запрос. Если пользователь переформулировал Запрос 1 в Запрос 2, система …
Разборы патентов
Патент описывает систему Google для верификации того, что нативное мобильное приложение и соответствующая веб-страница отображают идентичный контент (Consistent Content). Система сравнивает контент, используя N-gram анализ, сопоставление сущностей и сравнение признаков. …
Яндекс патентует метод для глубокого понимания интересов пользователя. Система преобразует разнородные действия (поисковые запросы, посещенные сайты, геолокацию) в векторы и размещает их в многомерном пространстве так, чтобы близость векторов отражала …
Google использует механизм иерархического скоринга для ранжирования сущностей (например, брендов или исполнителей) в вертикальных поисках (non-WWW corpus). Популярность родительской сущности рассчитывается на основе агрегированной популярности дочерних (например, товаров или треков). …
Яндекс патентует метод оптимизации поискового индекса в условиях ограниченных ресурсов. Система оценивает прогнозируемую или фактическую полезность документа (на основе поведения пользователей) и его размер. Используя модифицированный алгоритм LambdaMART, Яндекс ранжирует …
Яндекс патентует метод для построения комплексных профилей пользователей путем преобразования разнородных событий (запросы, посещенные места, просмотры страниц) в векторы в общем многомерном пространстве. Система использует иерархический подход с нейросетями (включая …
Google анализирует вовлеченность пользователей (полезность), сравнивая фактическую удовлетворенность (Good Utilization Events) с ожидаемой вовлеченностью для данной позиции ранжирования. На основе этого рассчитывается Correction Factor для повышения документов, превосходящих ожидания, и …
Google использует систему для индексации содержимого структурированных файлов, таких как KML (географические данные). Система извлекает отдельные элементы данных (например, метки мест) из файла-контейнера и превращает их в самостоятельные поисковые записи. …
Google использует механизм для классификации веб-страниц, основанный на анализе исторических поисковых логов. Система "распространяет" тематическую классификацию с известных сайтов на неизвестные через анализ запросов, по которым они совместно ранжируются, и …
Google генерирует "Связанные запросы", анализируя данные о предпочтениях пользователей (клики, dwell time). Система ищет запросы, которые одновременно связаны с исходным запросом через общие качественные результаты (Quality Score) и привносят новизну …
Google патентует механизм генерации предложений связанных запросов, привязанных к конкретным результатам поиска (сниппетам). Используя модель D-Q-D, основанную на поведении пользователей (клики и время пребывания), система находит альтернативные запросы, которые ведут …
Яндекс патентует метод оценки важности новостных событий для push-уведомлений. Важность рассчитывается как произведение авторитетности источника (Source Weight), определяемой по его реальному трафику (логи браузеров, Метрика, клики из поиска), и свежести …
Google использует алгоритм для идентификации наиболее важных страниц сайта (Primary Resources), которые затем отображаются как Sitelinks в поисковой выдаче. Система строит иерархическую модель сайта на основе структуры URL (а не …
Google использует масштабируемую распределенную систему для анализа огромных графов, таких как Веб-граф (триллионы связей). Система вычисляет кратчайшие пути от каждого узла (сайта) до набора предопределенных авторитетных источников («Seeds»). Эти расстояния …
Яндекс патентует метод селективного индексирования для оптимизации использования хранилища. Система оценивает «полезность» документа (на основе прошлых или прогнозируемых взаимодействий пользователей) и его «стоимость» (размер файла). Алгоритм машинного обучения (Listwise LTR, …
Яндекс патентует механизм внедрения блоков со связанными запросами (например, "Похожие запросы") в основную поисковую выдачу. Позиция этого блока определяется отдельным алгоритмом ранжирования. Ключевым фактором для ранжирования как органических результатов, так …
Яндекс использует технологию для точной идентификации объектов на веб-странице (таких как реклама, логотипы, карты или формы). Система анализирует не только исходный код (HTML/CSS), но и финальный визуальный вид страницы после …
Google использует внешние «офлайн-сигналы» для ранжирования документов с плохой ссылочной структурой (книги, журналы). К ним относятся: попадание в списки бестселлеров (с учетом локации пользователя), данные о тиражах, общие продажи издателя …
Google использует систему для оценки и ранжирования онлайн-сообществ (например, форумов или групп в социальных сетях). Система анализирует, кто участвует в сообществе (их репутацию и экспертизу), как они взаимодействуют (качество и …
Яндекс патентует метод генерации высококачественных обучающих данных для алгоритмов машинного обучения (MLA), определяющих схожесть запросов по тексту. Система находит пары запросов, которые текстуально очень похожи (например, отличаются одним словом), но …