Яндекс использует систему для оптимизации графиков сканирования, прогнозируя как долгосрочную популярность нового URL, так и скорость угасания этой популярности (краткосрочный интерес). Рассчитывая «Параметр выгоды от сканирования» на основе этих прогнозов, …
Разборы патентов
Google использует механизм консолидации оценок в Autocomplete: популярность длинных запросов суммируется с популярностью их коротких префиксов. Это позволяет точнее определить реальный спрос. Затем система фильтрует список, предпочитая более длинные и …
Патент Google описывает систему, позволяющую пользователям визуально конструировать сложные запросы в виде графов (узлы и связи). Система преобразует этот граф в математическое представление (матрицу) и сравнивает его с аналогичными метаданными, …
Яндекс патентует методы генерации высококачественных негативных примеров для обучения алгоритмов ранжирования. Вместо случайных нерелевантных документов система использует графы поведения пользователей и анализ позиций в выдаче для поиска «сложных негативов» — …
Патент Google, описывающий систему поиска на устройстве (например, смартфоне), которая объединяет результаты из интернета, системных данных и установленных сторонних приложений. Ключевой механизм — ранжирование источников (приложений) на основе предыдущих взаимодействий …
Яндекс патентует метод оптимизации компоновки поисковой выдачи (SERP). Система обучается предсказывать полезность элемента (например, виджета или расширенного сниппета) на разных позициях, учитывая его визуальный размер. Ключевой механизм: если пользователь пропускает …
Google использует механизм для оценки эффективности правил подстановки (синонимов). Если подставленный термин редко встречается в топовых результатах поиска или если пользователи не кликают на результаты, содержащие этот термин, система автоматически …
Google использует механизм для обнаружения медиаконтента (например, видео на YouTube), который обходит стандартные системы контент-анализа (Content ID). Система анализирует историю поисковых запросов, которые приводили пользователей к уже удаленному (пиратскому) контенту. …
Яндекс патентует метод автоматической генерации «сложных негативных примеров» для обучения алгоритмов машинного обучения (MLA), определяющих схожесть запросов. Система ищет пары запросов, которые текстуально очень похожи (например, отличаются одним словом), но …
Google позволяет пользователям явно указывать предпочитаемые сайты (вручную или принимая рекомендации системы). Система использует эти данные для корректировки выдачи: результаты с предпочитаемых сайтов могут повышаться в ранжировании или визуально выделяться. …
Патент Яндекса описывает двухкомпонентную систему генерации персональных рекомендаций. Первый компонент (офлайн) оценивает качество и пригодность сайтов (Source Suitability) на основе агрегированных поведенческих метрик и трафика. Второй компонент (онлайн) формирует ленту, …
Патент описывает два ключевых механизма рекомендательных систем Яндекса (например, Дзен). Первый — офлайн-оценка «пригодности» сайтов на основе поведенческих метрик и структуры трафика. Второй — онлайн-генерация ленты, которая смешивает известные пользователю …
Google анализирует свежие документы (новости, социальные сети) и сравнивает их с историческими данными, чтобы выявить новые, внезапно возникшие ассоциации между терминами. Это позволяет системе понять меняющийся контекст и временно связать …
Google оптимизирует обход Knowledge Graph для эффективного поиска семантически связанных фраз. Вместо анализа всех связей сущности система использует ML-модели для выбора только тех отношений (свойств), которые вероятнее всего приведут к …
Яндекс патентует метод оптимизации очереди сканирования. Система прогнозирует не только общую будущую популярность новой страницы, но и то, как быстро эта популярность будет снижаться. Используя машинное обучение, обученное на исторических …
Google оптимизирует поиск, обрабатывая морфологические варианты слов на этапе индексирования. Система определяет основу слова (стемму) и находит ее наиболее частотную форму в интернете («Репрезентативный Токен»). Этот токен добавляется в индекс …
Яндекс патентует механизм для систем рекомендаций (например, Дзен), который определяет оптимальное соотношение (пропорции) различных типов контента (видео, статьи, картинки) для конкретного пользователя. Система сравнивает поведение пользователя (CTR, время просмотра) с …
Яндекс патентует двухступенчатую архитектуру на базе нейронных сетей (Трансформеры/BERT) для эффективного персонализированного ранжирования. Первая ступень анализирует историю поиска пользователя и текущий запрос, создавая единое пользовательское представление. Вторая ступень быстро сопоставляет …
Google использует адаптивный механизм для сортировки пользовательского контента (UGC), такого как комментарии или посты в социальных сетях, связанных с веб-страницей. Если страница популярна или трендовая («buzzy»), система отдает приоритет самым …
Яндекс патентует механизм, позволяющий пропустить стандартную страницу результатов поиска (SERP) и сразу показать пользователю выдачу конкретного вертикального сервиса (например, Яндекс Картинки или Видео). Это происходит, если система с высокой степенью …