Как технологии машинного обучения помогают персонализировать поисковые результаты?

Технологии машинного обучения помогают персонализировать поисковые результаты несколькими способами:

• Моделирование пользователя. www.tutorialspoint.com Поисковая система создаёт профиль пользователя на основе истории поиска, посещённых ссылок и других данных. www.tutorialspoint.com На основе этого профиля система выдаёт индивидуальные результаты поиска, которые соответствуют интересам и требованиям пользователя. www.tutorialspoint.com Например, если пользователь часто ищет контент, связанный с модой, поисковая система может отдавать предпочтение веб-сайтам или статьям, связанным с модой. www.tutorialspoint.com
• Контекстный поиск. www.rush-analytics.ru Поисковые системы учитывают не только текущий запрос, но и предыдущие поисковые сессии пользователя, его интересы и предпочтения. www.rush-analytics.ru Это позволяет предоставлять более релевантные результаты, даже если запрос сформулирован неоднозначно. www.rush-analytics.ru
• Предиктивный поиск. www.rush-analytics.ru Нейросети могут предугадывать потребности пользователей и предлагать релевантные данные ещё до того, как будет задан запрос. www.rush-analytics.ru Это может быть особенно полезно в мобильных приложениях и персональных ассистентах. www.rush-analytics.ru
• Распознавание изображений и видео. www.tutorialspoint.com Алгоритмы машинного обучения позволяют распознавать объекты, лица и другие характеристики на фотографиях и видео. www.tutorialspoint.com Это повышает точность результатов поиска по запросам на изображения и видео. www.tutorialspoint.com
• Голосовой поиск. www.tutorialspoint.com Алгоритмы обработки естественного языка (NLP) могут анализировать произносимые пользователем слова после того, как они были преобразованы в текст с помощью методов распознавания голоса. www.tutorialspoint.com Это помогает поисковым системам расшифровывать намерения пользователя и выдавать точные результаты поиска. www.tutorialspoint.com