Ang search engine sa Yandex, gamit ang mga teknolohiya sa pagkat-on sa makina, nakakat-on sa pagtagna sa sunod nga mga pangutana sa user. Karon ang pagpangita nagtanyag mapuslanon nga mga pangutana nga wala pa gihunahuna sa tiggamit.
Ang matagnaon nga mga pangutana lahi sa ubang mga bahin sa search engine tungod kay wala nila gisugyot ang labing inila nga mga pangutana base sa estadistika, apan girekomenda ang mga kapilian nga lagmit i-klik sa usa ka tawo. Aron mahibal-an ang ingon nga mga hangyo, gigamit ang datos gikan sa miaging sesyon ug ang kinatibuk-ang kasaysayan sa pagpangita sa tanan nga mga tiggamit.
Pananglitan, kung ang usa ka tawo nangita kung asa mopalit ug snowboard, ang pagpangita magsugyot "Unsaon pagpili sa usa ka snowboard base sa gitas-on ug gibug-aton." Ug alang niadtong gusto nga mopalit og mga tiket sa Tretyakov Gallery, ang sistema magrekomendar sa hangyo "Kanus-a makaadto sa Tretyakov Gallery nga libre" o "Unsaon pag-adto sa Tretyakov Gallery nga walay pagpila."
Ang database sa posibleng makaiikag nga mga pangutana gisala gamit ang machine learning algorithm base sa pagpangita sa labing duol nga silingan (k-Nearest Neighbors). Gipili dayon sa sistema gikan sa gatusan nga posible nga mga kapilian ang lima ka labing inila nga mga pangutana nga lagmit nga i-klik sa tiggamit. Nahibal-an sa sistema kini nga posibilidad pinasukad sa feedback sa gumagamit - ang sistema karon nagdagan ug nagkolekta og feedback aron mapauswag ang kalidad sa mga rekomendasyon.
Ingon sa nahibal-an sa mga developer, kini usa ka bag-ong lebel sa interaksyon tali sa search engine ug mga tiggamit, tungod kay sa ingon niini nga paagi ang sistema dili lamang nagtul-id sa mga typo ug nagrekomenda sa labing kanunay nga mga pangutana, apan nakakat-on sa pagtagna sa mga interes sa usa ka tawo ug nagtanyag kaniya usa ka butang nga bag-o.
Source: 3dnews.ru