Как работает система предсказания поиска в крупных поисковых системах?

Система предсказания поиска в крупных поисковых системах, например в Google и Яндексе, работает на основе машинного обучения и обработки естественного языка. blog.skillfactory.ru

В Google для предсказания релевантности и качества веб-страниц для конкретного поискового запроса используется, например, технология DeepRank. lis-mag.ru Она анализирует множество сигналов и факторов: lis-mag.ru

• Глубокое обучение. lis-mag.ru Модель строит сложные иерархические модели предпочтения и ранжирования на основе больших объёмов данных. lis-mag.ru
• Обработка контекста запроса. lis-mag.ru DeepRank учитывает не только ключевые слова запроса, но и контекст — географическое положение, историю поиска и другие факторы. lis-mag.ru
• Векторные представления. lis-mag.ru DeepRank преобразует контент страницы и запрос в векторные представления, чтобы измерить их семантическую близость. lis-mag.ru
• Учёт человеческих предпочтений. lis-mag.ru В обучении модели используются реальные данные о поведении пользователей и выбранных ими результатах, чтобы лучше предсказать релевантность. lis-mag.ru

В Яндексе система предсказания поиска включает, например, саджест (поисковые подсказки). habr.com Он помогает пользователю доформулировать запрос, правильно его завершить. habr.com Также система предсказывает, какой запрос в итоге введёт пользователь, и начинает его рендеринг ещё до клика. habr.com

Кроме того, в Яндексе есть блок «Также спрашивают» в конце выдачи. habr.com В нём показываются запросы, которые люди обычно задают после введённого в поле поиска. habr.com

Алгоритмы поисковых систем и поведение пользователей постоянно меняются, поэтому точно предсказать результаты поиска невозможно. neilpatel.com