Анализ патента Google, описывающего систему оценки качества документов на основе исторических данных. Система анализирует, как контент, ссылки и поведение пользователей меняются с течением времени. Патент описывает механизмы определения свежести контента, …
Разборы патентов
Яндекс использует многоэтапный процесс для обучения трансформерных моделей (типа BERT/YATI). Модель сначала обучается на миллиардах кликов (прогнозируя поведение), затем дообучается на миллионах оценок асессоров (понимая качество). Ключевой этап — перенос …
Анализ патента Google, описывающего метод определения характеристик онлайн-сущностей (сайтов, авторов, организаций) путем анализа характеристик связанных с ними сущностей. Система сравнивает профиль связей сущности с эталонными профилями, чтобы вывести недостающую информацию …
Яндекс применяет двухкомпонентную систему машинного обучения для персонализации выдачи. Первая модель агрегирует долгосрочную историю поиска пользователя в компактное векторное представление (профиль интересов). Вторая модель в реальном времени использует этот вектор …
Google анализирует потоки запросов, чтобы определить, когда пользователи целенаправленно ищут конкретный сайт (навигационный интент). Если система подтверждает это через доминирование в кликах, анкорных текстах или совпадение с URL/заголовком, ресурс получает …
Яндекс патентует метод генерации прямых ссылок (Deep Links) на релевантные страницы структурированных сайтов (например, авиабилеты, E-commerce) без их предварительного сканирования. Система определяет подходящий сайт, извлекает параметры из запроса пользователя и …
Google патентует систему, которая использует модель машинного обучения (часто работающую локально в браузере), обученную на последовательностях действий пользователей. Модель предсказывает, на какую конкретную страницу (Action Interface) пользователь захочет перейти после …
Яндекс патентует метод обогащения инвертированного индекса поведенческими данными. Если пользователи кликают на документ, в котором отсутствует один из терминов запроса (найденный благодаря «Правилу Кворума»), система добавляет в индекс «неявную словопозицию» …
Яндекс патентует метод генерации факторов ранжирования, называемых «векторами аннотации». Система анализирует все прошлые запросы, по которым пользователи находили конкретный документ, изучает лингвистические характеристики этих запросов и фиксирует поведение пользователей (клики, …
Яндекс использует механизм переранжирования, основанный на исторических данных (логи поведения или оценки асессоров). Система находит прошлые пары «запрос-документ», похожие на текущую ситуацию. Если прошлая пара была высоко оценена (например, имела …
Яндекс патентует метод генерации «Аннотационных векторов» для документов. Эти векторы агрегируют лингвистические характеристики всех запросов, по которым пользователи находили документ, и связанные с ними поведенческие метрики (CTR, Dwell Time). Система …
Google использует систему для улучшения вертикального поиска (например, вакансий, недвижимости) путем оценки взаимной привлекательности двух разных типов сущностей (например, соискателя и вакансии). Система агрегирует данные из внешних источников для выявления …
Патент описывает радикально новую архитектуру веба («Generative Navigational Corpus»), где контент-провайдеры предоставляют «сырые» данные (Seed Content), а Большая Фундаментальная Модель (LFM) генерирует веб-страницы, UI и ссылки в реальном времени, адаптируя …
Яндекс использует механизм «Exploration vs. Exploitation» для решения проблемы «холодного старта» новых документов, у которых нет накопленных поведенческих данных. Система предсказывает их потенциальную релевантность на основе контента и структуры, вычисляет …
Анализ патента Google, описывающего инфраструктуру для выполнения алгоритмов распространения меток (LPA) на огромных графах. Эта технология позволяет Google эффективно классифицировать веб-страницы и сайты (например, по качеству, тематике или спамности), распространяя …
Google использует метод обнаружения искусственного завышения рейтинга (например, PageRank) путем вычисления математической производной функции ранжирования по отношению к "фактору связности" (coupling factor). Резкие изменения этой производной (сильно положительные или отрицательные) …
Яндекс патентует метод клиентской персонализации. Система отслеживает детальные взаимодействия пользователя (скорость скроллинга, движения мыши, копирование текста) прямо на его устройстве. На основе этих данных локально обучается персональная модель ранжирования. Затем …
Яндекс патентует метод создания «Аннотированного Поискового Индекса». Если пользователи в рамках одной поисковой сессии переходят с релевантной страницы на другую и проводят там значительное время (например, более 30 секунд), вторая …
Яндекс патентует механизм автоматического «Мгновенного Ответа». Если система определяет, что один документ значительно релевантнее остальных (Relevancy Differential) и с высокой вероятностью полностью удовлетворяет запрос (Likelihood Parameter, основанный на анализе Заголовка, …
Яндекс патентует метод оптимизации ресурсов при проверке сайтов на вредоносный контент. Система строит граф связей между сайтами и присваивает им оценки доверия (Trust Scores) на основе истории ранжирования и поведения …