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 …
EEAT
Яндекс патентует метод информирования пользователей о надежности веб-ресурса прямо в поисковой выдаче. Система рассчитывает оценку доверия (Trust Score) для сайта и изменяет внешний вид его фавиконки (например, размер, цвет, прозрачность …
Яндекс патентует метод оценки важности новостных событий для push-уведомлений. Важность рассчитывается как произведение авторитетности источника (Source Weight), определяемой по его реальному трафику (логи браузеров, Метрика, клики из поиска), и свежести …
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 использует машинное обучение для определения оригинального источника (первоисточника) контента, который был многократно перепечатан. Система группирует похожие публикации в тематические кластеры и анализирует исходящие ссылки внутри этого кластера. Учитывая репутацию …
Яндекс патентует метод проверки фактической точности контента, созданного генеративными моделями (например, для объектных карточек). Система не сверяет факты с внешними источниками, а ищет внутренние противоречия в сгенерированном тексте. Специально обученная …
Яндекс патентует метод автоматического выбора «срочных новостей» для отправки Push-уведомлений. Система рассчитывает «Оценку Значимости» новости, комбинируя два ключевых фактора: авторитетность источника (определяемую по объему его трафика, измеренного через сервисы Яндекса) …
Яндекс патентует гибридный метод точной идентификации объектов на веб-странице (рекламы, логотипов, карт). Система анализирует не только исходный код (теги, скрипты), но и финальные визуальные характеристики объекта после рендеринга (размер, позицию, …
Яндекс патентует метод оптимизации выбора признаков (факторов) для обучения ML-моделей (например, формулы ранжирования). Система использует Условную Взаимную Информацию (CMI) для оценки взаимодействия факторов. Цель — выбрать набор, который совместно дает …