Die Yandex-soekenjin, wat masjienleertegnologie gebruik, het geleer om die volgende gebruikernavrae te voorspel. Nou bied die soektog nuttige navrae waaraan die gebruiker dalk nog nie gedink het nie.
Voorspellende navrae verskil van ander soekenjinkenmerke deurdat hulle nie die gewildste navrae op grond van statistiek voorstel nie, maar daardie opsies aanbeveel waarop 'n persoon waarskynlik sal klik. Om sulke versoeke uit te vind, word data van die vorige sessie en die algemene soekgeskiedenis van alle gebruikers gebruik.
Byvoorbeeld, as 'n persoon op soek is na waar om 'n snowboard te koop, sal die soektog voorstel "Hoe om 'n snowboard te kies gebaseer op lengte en gewig." En vir diegene wat kaartjies na die Tretyakov-galery wil koop, sal die stelsel die versoek aanbeveel "Wanneer om gratis na die Tretyakov-galery te kom" of "Hoe om by die Tretyakov-galery te kom sonder om tou te staan."
Die databasis van potensieel interessante navrae word gefiltreer met behulp van 'n masjienleeralgoritme gebaseer op die soektog na naaste bure (k-Nearest Neighbors). Die stelsel kies dan uit honderde moontlike opsies die vyf gewildste navrae waarop die gebruiker waarskynlik sal klik. Die stelsel leer hierdie waarskynlikheid op grond van gebruikerterugvoer - die stelsel loop nou en samel terugvoer in om die gehalte van aanbevelings te verbeter.
Soos die ontwikkelaars opmerk, is dit 'n nuwe vlak van interaksie tussen die soekenjin en gebruikers, aangesien die stelsel op hierdie manier nie net tikfoute regstel en die mees gereelde navrae aanbeveel nie, maar leer om 'n persoon se belangstellings te voorspel en hom iets nuuts bied.
Bron: 3dnews.ru