Яндекс патентует двухэтапный механизм для ранжирования в рекомендательных системах. Сначала определяется персонализированная релевантность контента на основе вовлеченности. Затем независимый алгоритм классификации оценивает качество контента и его источника, генерируя «понижающую оценку» …
Патенты Яндекс
Яндекс патентует механизм кросс-ресурсного ранжирования. Система анализирует, как пользователь (или похожие на него пользователи) взаимодействовал с другими ресурсами (например, поисковой выдачей), чтобы определить его предпочтения. Затем эти данные используются для …
Яндекс патентует метод ранжирования, основанный на анализе визуального представления («Снимка») веб-страницы. Система использует модель машинного обучения (в частности, нейронные сети), обученную на оценках асессоров или поведении пользователей, для расчета «Коэффициента …
Яндекс патентует систему для быстрого вывода трендовых запросов в поисковые подсказки (саджест). Система решает проблему, когда новые популярные запросы проигрывают исторически частотным. Для этого Яндекс идентифицирует свежие запросы двумя способами: …
Яндекс патентует метод для быстрого расчета признаков релевантности, основанных на совместном вхождении и близости (proximity) слов запроса в документе. Система заранее сохраняет в индексе данные о позициях отдельных слов (запросо-независимые …
Яндекс патентует двухэтапную систему для персонализации рекомендаций товаров (например, в Яндекс.Маркете). Система сначала определяет товары, которые часто покупают вместе (на основе истории всех пользователей), а затем агрессивно переранжирует эти товары …
Яндекс патентует метод для рекомендательных систем (например, Дзен), который обрабатывает разные типы взаимодействий пользователя (например, клики и время просмотра) независимо друг от друга с помощью отдельных моделей (SVD, нейросети). Это …
Яндекс патентует метод определения «Параметра Полезности» для результатов поиска (как вертикальных вставок, так и органических результатов) путем активного тестирования. Система намеренно показывает результаты на случайных позициях тестовой группе пользователей и …
Яндекс патентует метод оптимизации точности систем бинарной классификации (например, спам/не спам, качественный/некачественный). Система использует "вложенные метрики" (например, Клики и Длинные клики) и итеративно подбирает оптимальные пороги срабатывания для каждой метрики. …
Яндекс патентует систему автоматического создания и валидации новых факторов ранжирования (мета-признаков). Эти факторы вычисляются не изолированно для документа, а в контексте всей поисковой выдачи. Значение мета-признака зависит от значения базового …
Яндекс патентует метод обнаружения искусственных (аномальных) посещений сайтов, направленных на манипуляцию ранжированием. Система строит граф посещений и ищет группы сайтов, которые посещаются одними и теми же пользователями, но при этом …
Яндекс патентует систему для приоритизации проверки сайтов на вредоносный контент. Система рассчитывает «Оценку надежности» на основе ранга в поиске и поведенческих факторов. Ключевой механизм: сайт наследует надежность по принципу «слабого …
Яндекс патентует метод борьбы с накруткой поведенческих факторов (ПФ). Система анализирует историю посещений и строит граф связей между сайтами. Если пользователи массово посещают группу сайтов, которые не связаны ни тематически, …
Яндекс патентует систему для выравнивания качества сайта и объема его трафика. Система рассчитывает «Сырую оценку качества» на основе поведенческих метрик и сравнивает ее с «Эталонной оценкой», ожидаемой для данного уровня …
Яндекс патентует метод борьбы с накруткой поведенческих факторов (ПФ). Система строит граф посещений сайтов и ищет группы сайтов, которые посещаются одними и теми же пользователями, но не имеют естественной связи …
Яндекс патентует метод определения неизвестной даты создания веб-страницы путем анализа ссылочного графа. Система рассчитывает вероятность существования каждой ссылки на основе разницы в возрасте между страницами, их качества (Q) и скорости …
Яндекс использует вероятностную модель для определения времени создания веб-страницы, анализируя структуру и время появления ссылок в сети. Система находит дату, которая максимизирует вероятность наблюдаемой структуры ссылочного графа. Этот метод позволяет …
Яндекс патентует метод оценки времени создания веб-страниц, когда эта дата неизвестна или недостоверна. Система использует известные даты, извлекает даты из текста («временные выражения»), а затем распространяет эту информацию по графу …
Яндекс использует статистическую модель для определения времени создания веб-страницы, когда явные даты отсутствуют. Модель основана на предположении, что страницы чаще ссылаются на недавно созданный («Recency») и качественный («Quality») контент. Анализируя …
Яндекс патентует вероятностную модель для определения времени создания веб-страниц путем анализа структуры ссылок. Система максимизирует вероятность наблюдаемой сети ссылок, исходя из предположения, что вероятность ссылки экспоненциально зависит от разницы в …