Яндекс патентует метод выявления аномального трафика (накрутки ПФ) путем анализа истории посещений пользователей. Система строит граф, связывающий сайты, которые часто посещаются одними и теми же пользователями. Если группа сайтов сильно …
Антикачество
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 …
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 метод борьбы с фальсификацией рейтингов организаций (например, в Картах или Поиске). Система строит граф связей между организациями на основе того, какие пользователи оценивали их одновременно. Выявляя плотные группы …
Яндекс патентует метод использования «Фактора Привлекательности» (Appeal Factor) в ранжировании. Система использует модель машинного обучения (например, нейросеть), обученную на скриншотах страниц, чтобы предсказать, насколько визуально привлекательной или удобной найдет страницу …
Яндекс использует технологию для точной идентификации объектов на веб-странице (таких как реклама, логотипы, карты или формы). Система анализирует не только исходный код (HTML/CSS), но и финальный визуальный вид страницы после …
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 …
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» …
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 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 механизм обратной связи для корректировки ранжирования на основе соотношения качества сайта и объема его трафика. Система рассчитывает «Необработанную оценку качества» и сравнивает ее с эталонной кривой, показывающей ожидаемое …
Яндекс патентует метод для оптимизации проверки веб-ресурсов на вредоносный контент. Система строит граф связей и присваивает ресурсам "Оценку Доверия" (Trust Score), основанную на исторических данных о ранжировании и поведении пользователей. …
Яндекс патентует метод для эффективной приоритизации сканирования веб-ресурсов на наличие вредоносных данных, особенно при публикации нового контента со ссылками. Система строит граф связей и назначает ресурсам «Оценки надежности» на основе …
Яндекс патентует метод использования визуальной привлекательности страницы ("Appeal Factor") как фактора ранжирования. Система анализирует скриншот страницы с помощью модели машинного обучения (например, нейросети), обученной на оценках асессоров или поведении пользователей …
Яндекс патентует антифрод-механизм, нацеленный на потенциально мошеннические коммерческие ресурсы. Система намеренно повышает, а затем понижает позиции сайта в выдаче в разные промежутки времени, используя случайные значения. Цель — создать резкие …
Яндекс патентует метод борьбы с мошенничеством путем манипулирования ранжированием подозрительных коммерческих сайтов. Система периодически повышает и понижает эти сайты в выдаче, используя случайные значения. Цель — создать сильные колебания трафика …
Яндекс использует систему для временного повышения и понижения позиций определенных сайтов (часто коммерческих, не являющихся высококачественными или высокотрафиковыми). Цель — создать максимальную разницу в трафике между этими периодами. Это позволяет …
Яндекс патентует механизм для борьбы с кликбейтом и нежелательным контентом в рекомендательных системах. Система использует два алгоритма: первый (MLA 1) определяет персональную релевантность на основе интересов пользователя. Второй (MLA 2), …
Яндекс патентует систему для борьбы с накруткой отзывов. Система строит граф связей между организациями на основе общих рецензентов. Если группа организаций тесно связана (образует «клику») и распределение их оценок аномально …