Яндекс патентует механизм, который определяет, когда результат вертикального поиска (Колдунщик или Виджет) настолько релевантен запросу, что стандартные органические результаты можно полностью исключить. Система рассчитывает степень уверенности на основе позиции виджета, …
Патенты Яндекс
Яндекс патентует метод автоматического определения важности (веса) различных поведенческих сигналов (клики, dwell time, пропуски). Система создает и оптимизирует «Целевую функцию», которая оценивает релевантность на основе этих сигналов. Затем эта функция …
Яндекс патентует технологию автоматической идентификации ключевых подразделов сайта. Система определяет эти разделы независимо от владельца ресурса, используя критерии популярности и удобства использования. Затем она предоставляет пользователю прямые ссылки на эти …
Яндекс патентует метод идентификации оригинального источника информации среди множества перепечаток. Система кластеризует похожие документы по теме, извлекает исходящие ссылки и использует машинное обучение для определения первоисточника. Ключевые факторы анализа включают …
Яндекс патентует метод улучшения ранжирования для новых или редких запросов. Система использует модель (Second MLA), обученную предсказывать поведенческую схожесть запросов на основе их текста. Для нового запроса находятся похожие прошлые …
Патент Яндекса описывает многоэтапный процесс обучения моделей ранжирования (вероятно, трансформеров типа YATI). Система сначала обучается на огромном массиве данных о кликах пользователей, а затем дообучается на меньшем, но более качественном …
Патент Яндекса, лежащий в основе алгоритма CatBoost, описывает методы обработки категориальных признаков (таких как URL, домены, имена авторов) в машинном обучении. Система преобразует эти признаки в числа, используя упорядоченную статистику …
Яндекс патентует метод улучшения ранжирования для новых или редких запросов (проблема «холодного старта»). Система обучается предсказывать поведенческую схожесть запросов на основе их текста. Для нового запроса система находит похожие прошлые …
Яндекс патентует метод обогащения ранжирования за счет использования похожих прошлых запросов. Система определяет схожесть запросов на основе пересечения результатов и поведенческих данных (для известных запросов) или на основе текстовой близости …
Яндекс патентует двухэтапный метод обучения трансформерных моделей (типа BERT/YATI) для предсказания вероятности клика конкретного пользователя на документ. Сначала модель предварительно обучается на широком наборе данных (все показанные результаты), а затем …
Яндекс патентует систему динамического уточнения поисковой выдачи в реальном времени. Система отслеживает микровзаимодействия пользователя (скроллинг, выделение, остановка внимания) с конкретными словами или фразами в сниппетах. На основе этих сигналов вычисляется …
Яндекс патентует метод борьбы с фродом в рейтингах организаций (например, на Картах). Система строит граф связей между организациями на основе общих пользователей, которые их оценили. Алгоритм ищет плотные кластеры (клики), …
Яндекс патентует усовершенствованный алгоритм смешивания (Blender) для определения лучшей позиции элемента (например, виджета или веб-документа) на странице результатов поиска. Вместо одного показателя полезности, система использует мультиклассификационную модель, которая прогнозирует отдельно …
Яндекс патентует метод обхода ограничений традиционного краулинга для сайтов с огромным количеством динамических страниц (например, агрегаторов билетов, каталогов). Вместо индексации миллионов комбинаций, система использует шаблоны URL-адресов (Address Templates) для динамической …
Яндекс патентует архитектуру ранжирования, использующую две ML-модели для глубокой персонализации. Первая модель офлайн обрабатывает долгосрочную историю поиска пользователя, создавая векторный профиль его интересов. Вторая модель в реальном времени использует этот …
Яндекс патентует метод персонализации отображения точек интереса (POI) на картах. Система анализирует историю взаимодействия пользователя со всеми сервисами Яндекса (Поиск, Такси, Еда, Музыка и т.д.), чтобы понять его предпочтения. POI …
Яндекс патентует метод обучения ранжирования (Learning to Rank) через анализ поведения пользователей в выдаче или ленте. Система определяет «Последний просмотренный элемент», с которым пользователь взаимодействовал перед уходом. Выбранные элементы получают …
Яндекс патентует метод улучшения ранжирования в условиях нехватки данных. Если для пары «запрос-документ» отсутствует значение важного признака (например, CTR), система находит прошлые похожие запросы, по которым этот документ уже показывался …
Яндекс патентует двухкомпонентную ML-архитектуру для глубокой персонализации. Первая модель офлайн обрабатывает долгосрочную историю поиска пользователя (недели/месяцы) и создает сжатый вектор его интересов. Вторая модель в реальном времени использует этот вектор …
Яндекс патентует метод персонализации отображения организаций (POI) на Картах. Система агрегирует данные о действиях пользователя в разных сервисах Яндекса (Почта, Такси, Навигатор, Браузер) для понимания его интересов. Используя машинное обучение …