Яндекс патентует метод для систем рекомендаций (например, Видео или Дзен). Система рассчитывает финальный скор схожести (Correspondence Parameter), перемножая количество общих тегов (тематическая близость) на сумму показателей вовлеченности (например, время просмотра) …
Поведенческие факторы
Яндекс патентует метод генерации и отображения интерактивных подсказок (уточнений запроса) на странице результатов поиска. Подсказки генерируются путем анализа прошлых успешных запросов, их группировки на основе поведенческой схожести (клики на общие …
Яндекс патентует метод машинного обучения для прогнозирования поведения пользователей. Система одновременно обучается создавать векторные представления (эмбеддинги) действий пользователя и предсказывать следующее действие на основе текущего. Это позволяет системе определять будущий …
Яндекс патентует метод для быстрых и релевантных контентных рекомендаций. Система заранее вычисляет набор общепопулярных материалов (офлайн). В момент запроса пользователя (онлайн) система находит материалы, похожие на его прошлые интересы, исключая …
Яндекс использует сессии, в которых пользователь переформулирует свой запрос, для автоматического создания негативных обучающих примеров. Если пользователь вводит новый запрос (Q2) сразу после предыдущего (Q1), система помечает результаты из первой …
Яндекс патентует метод обучения моделей ранжирования и смешивания (блендинга). Для определения истинной полезности результата (веб-страницы или вертикального блока) система намеренно рандомизирует его позицию в выдаче для тестовой группы пользователей. Анализируя …
Яндекс патентует метод ранжирования «ненативных» элементов (свежий контент без статистики кликов) в 2D-выдаче (например, Яндекс Картинки). Система обучается предсказывать «Оценку Полезности» нового элемента на разных позициях, анализируя, как пользователи взаимодействуют …
Яндекс патентует метод автоматического создания высококачественных «негативных примеров» для обучения своих алгоритмов ранжирования. Система анализирует сессии, где пользователь уточняет свой запрос. Если пользователь переформулировал Запрос 1 в Запрос 2, система …
Яндекс патентует метод для глубокого понимания интересов пользователя. Система преобразует разнородные действия (поисковые запросы, посещенные сайты, геолокацию) в векторы и размещает их в многомерном пространстве так, чтобы близость векторов отражала …
Яндекс патентует метод оптимизации поискового индекса в условиях ограниченных ресурсов. Система оценивает прогнозируемую или фактическую полезность документа (на основе поведения пользователей) и его размер. Используя модифицированный алгоритм LambdaMART, Яндекс ранжирует …
Яндекс патентует метод для построения комплексных профилей пользователей путем преобразования разнородных событий (запросы, посещенные места, просмотры страниц) в векторы в общем многомерном пространстве. Система использует иерархический подход с нейросетями (включая …
Яндекс патентует механизм внедрения блоков со связанными запросами (например, "Похожие запросы") в основную поисковую выдачу. Позиция этого блока определяется отдельным алгоритмом ранжирования. Ключевым фактором для ранжирования как органических результатов, так …
Яндекс патентует механизм выбора обогащенного ответа (Rich Suggest) в поисковых подсказках. Система агрегирует вероятность перехода на конкретный ресурс по всем подсказкам, соответствующим введенному префиксу. Обогащенный ответ показывается, только если ресурс, …
Яндекс патентует метод обучения системы исправления опечаток (Spell Correction). Система автоматически генерирует "реалистичные опечатки" для обучения, учитывая как частоту буквосочетаний в языке, так и физическое расстояние между клавишами на клавиатуре. …
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 …
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 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 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 …