Яндекс патентует инфраструктуру для детального логирования и синхронизации поисковых сессий пользователя. Система перехватывает контрольные сообщения между браузером и сервером, сохраняя полную историю взаимодействий (запросы, клики по SERP, навигация, возвраты), включая …
Патенты Яндекс
Яндекс патентует метод создания единого векторного пространства (User Item Space), объединяющего данные о поведении пользователей, текстовый контент и изображения. Система обучается понимать связь между разными типами контента (кросс-модальное отображение) на …
Яндекс патентует многоэтапную систему для генерации прямых ответов (Quick Answers) на запросы. Система использует каскад из трех моделей машинного обучения (включая Трансформеры/BERT) для генерации семантических векторов, расчета релевантности источников и …
Яндекс патентует метод ранжирования точек интереса (POI), таких как организации или достопримечательности, на основе их популярности, измеряемой количеством связанных фотографий («Фоторейтинг»). Система агрегирует фотографии, используя не только метаданные (GPS, описание), …
Яндекс патентует метод ранжирования физических локаций (POI) на основе их популярности, измеряемой количеством фотографий объекта в сети. Система использует двухэтапный процесс: сначала идентифицирует фото по метаданным (геотеги, описания), а затем …
Яндекс патентует систему расчета «Баллов Доверия» (Trust Score) для веб-ресурсов. Оценка основана на анализе контента, метаданных (WHOIS, возраст, частота обновления), поведенческих факторов (выбор в поиске) и технических аспектов (сертификаты, работоспособность …
Яндекс патентует метод улучшения качества обучения алгоритмов ранжирования (MLA) путем автоматической генерации «сложных» отрицательных примеров (Hard Negatives). Если пользователь в рамках одной сессии уточняет запрос (с Q1 на Q2), система …
Яндекс патентует метод построения детальных профилей пользователей путем объединения данных из разных источников (например, данные интернет-провайдера и данные Яндекс.Метрики). Система обучает модель на пользователях, о которых известно максимум информации (пересечение …
Яндекс патентует механизм поисковых подсказок (Suggest), который предлагает прямые ссылки на сайты еще до завершения ввода запроса. Система анализирует, какие сайты пользователи посещали ранее после ввода похожих запросов (историческое поведение), …
Яндекс автоматически создает тезаурус, анализируя большие объемы текста на основе дистрибутивной семантики. Система изучает контекст (соседние слова), в котором употребляются слова и фразы, и частоту их совместного появления в одном …
Яндекс использует модель машинного обучения для определения приоритета индексации новых или обновленных страниц. Система оценивает потенциальную «полезность» страницы сразу после сканирования (T1), используя только доступные на этот момент данные. Страницы …
Яндекс использует технологию для анализа страниц в результатах поиска с целью обнаружения повторяющихся шаблонов (например, карточек товаров или объявлений). Система автоматически извлекает уникальные данные (цены, изображения, характеристики) из этих шаблонов …
Яндекс патентует метод улучшения поисковых подсказок (саджестов) за счет добавления свежих, трендовых запросов. Система анализирует недавнюю поисковую активность и свежие документы из надежных источников. Она рассчитывает частоту новых запросов, оценивает …
Яндекс патентует механизм активного сбора поведенческих данных для документов с недостаточной статистикой. Система использует вспомогательную модель для прогнозирования качества документа (независимо от кликов). Затем ранг документа случайным образом изменяется (повышается …
Яндекс патентует механизм Активного Обучения (Active Learning) для сбора поведенческих данных о документах, по которым мало статистики. Система определяет вероятность принадлежности документа к определенному классу качества (например, "Хороший") и искусственно …
Яндекс патентует технологию создания интерактивных сниппетов на странице результатов поиска (SERP). Ключевая особенность — установление двусторонней связи (например, через API) между сниппетом и внешним ресурсом. Это позволяет пользователю взаимодействовать с …
Яндекс патентует метод ранжирования, учитывающий схожесть между самими документами-кандидатами (D2D proximity). Система генерирует векторы документов и рассчитывает, насколько каждый документ близок к «среднему» результату в выдаче (Reference Vector) или к …
Яндекс патентует анти-фрод механизм, направленный на подозрительные коммерческие сайты (низкое качество, низкий трафик). Система искусственно манипулирует их ранжированием, чередуя периоды повышения и понижения позиций с помощью случайных значений. Цель — …
Яндекс патентует механизм борьбы с кликбейтом в рекомендательных системах (например, Дзен). Система сравнивает популярность источника контента внутри платформы с его популярностью в интернете в целом. Если источник аномально популярен внутри …
Патент раскрывает ключевые механизмы библиотеки CatBoost, основного алгоритма ранжирования Яндекса. Он описывает метод преобразования категориальных факторов (например, URL, доменов, текста запроса) в числовые значения для машинного обучения. Для борьбы с …