Яндекс патентует механизм, который определяет, когда результат вертикального поиска (Колдунщик или Виджет) настолько релевантен запросу, что стандартные органические результаты можно полностью исключить. Система рассчитывает степень уверенности на основе позиции виджета, …
Вертикальный поиск
Яндекс патентует систему персонализации агрегированного поиска (блендинга). Система анализирует историю кликов пользователя, чтобы определить его предпочтения к различным типам контента (веб, видео, изображения и т.д.). На основе этих данных вычисляется …
Яндекс патентует механизм радикального изменения вида поисковой выдачи. Если система определяет высокую уверенность в том, что запрос пользователя лучше всего отвечает результатам из конкретного вертикального поиска (например, Картинки, Видео, Карты, …
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 использует историю поиска пользователя для персонализации агрегированной выдачи (блендинга). Система анализирует предпочтения пользователя между веб-сайтами и вертикальными сервисами (картинки, видео) на основе прошлых кликов и Dwell Time. Рассчитываются персональные …
Яндекс патентует механизм, позволяющий пропустить стандартную страницу результатов поиска (SERP) и сразу показать пользователю выдачу конкретного вертикального сервиса (например, Яндекс Картинки или Видео). Это происходит, если система с высокой степенью …
Яндекс патентует метод ранжирования «свежего» контента (Non-Native Items), по которому еще нет статистики, в 2D-выдаче (например, Яндекс Картинки). Система предсказывает «Оценку Полезности» (Usefulness Score), анализируя, как пользователи взаимодействуют с элементом …
Яндекс использует трехуровневую систему машинного обучения для оптимизации позиций вертикальных результатов (колдунщиков) в SERP. Отдельные модели независимо предсказывают вероятность клика по колдунщику ("Win") и по следующему за ним результату ("Loss"). …
Яндекс патентует механизм для улучшения выдачи в Поиске по Картинкам путем группировки визуально похожих изображений, найденных на одной веб-странице, в «Серии». Эти серии отображаются в выдаче как единый, визуально отличимый …
Яндекс патентует технологию, позволяющую пользователям взаимодействовать с внешними сервисами (например, бронировать отели или билеты) непосредственно на странице результатов поиска (SERP), не переходя на сайт партнера. Система обеспечивает это путем встраивания …
Яндекс патентует механизм, который анализирует запрос и, если система с высокой степенью уверенности определяет, что пользователь ищет контент из конкретной вертикали (например, Картинки, Видео, Погода, Карты), она пропускает стандартную страницу …
Яндекс патентует метод, позволяющий пользователям совершать транзакции (например, записаться к врачу или купить билет) прямо на странице результатов поиска, не переходя на сайт ресурса. Система использует гибридный подход для загрузки …
Яндекс патентует механизм интерактивных поисковых подсказок (саджеста). Система не просто дополняет запрос, но и выполняет фоновый «прокси-поиск» по вертикальным доменам (погода, карты, факты). Готовый ответ, ссылка или виджет выводится прямо …
Яндекс патентует метод автоматического создания обучающих выборок для систем компьютерного зрения без ручной разметки. Система анализирует логи поиска по картинкам и поведение пользователей (CTR). Запросы кластеризуются либо по текстовой близости, …
Яндекс патентует метод ранжирования свежего контента (например, картинок или видео) в 2D-сетке, по которому еще нет статистики. Система рассчитывает «Оценку Полезности» нового элемента, анализируя клики по нему (позитивный сигнал, Win) …
Яндекс патентует механизм для предотвращения появления нерелевантных результатов в топе выдачи, когда пользователь применяет сортировку (например, по цене в E-commerce). Система использует машинное обучение для предсказания, ухудшит ли конкретный объект …
Яндекс патентует метод "Learning to Select with Order" (LSO) для решения проблемы потери релевантности, когда пользователи сортируют результаты поиска по вторичному признаку (например, цене или дате). Вместо простого переупорядочивания система …
Яндекс использует трехуровневую систему машинного обучения для оптимизации смешивания (блендинга) вертикальных результатов (Колдунщиков) и органической выдачи. Система независимо прогнозирует CTR Колдунщика («Win») и CTR следующего за ним результата («Loss»). Третья …
Яндекс патентует метод кластеризации связанных изображений (например, с одной страницы или визуально похожих) в единый блок на странице результатов поиска (SERP). Позиция всей группы определяется рангом наилучшего изображения внутри нее. …
Яндекс патентует метод улучшения выдачи Яндекс Картинок путем объединения визуально похожих изображений, найденных на одной веб-странице, в отдельные группы (серии). Система заранее (офлайн) анализирует визуальные характеристики изображений (HOG, цветовые гистограммы) …