Le moteur de recherche Yandex, utilisant des technologies d'apprentissage automatique, a appris à prédire les prochaines requêtes des utilisateurs. Désormais, la recherche propose des requêtes utiles auxquelles l'utilisateur n'a peut-être pas encore pensé.
Les requêtes prédictives diffèrent des autres fonctionnalités des moteurs de recherche dans la mesure où elles ne suggèrent pas les requêtes les plus populaires basées sur des statistiques, mais recommandent les options sur lesquelles une personne est la plus susceptible de cliquer. Afin de connaître ces demandes, les données de la session précédente et l'historique général de recherche de tous les utilisateurs sont utilisés.
Par exemple, si une personne cherche où acheter un snowboard, la recherche suggérera « Comment choisir un snowboard en fonction de sa taille et de son poids ». Et pour ceux qui souhaitent acheter des billets pour la Galerie Tretiakov, le système recommandera la demande « Quand se rendre gratuitement à la Galerie Tretiakov » ou « Comment se rendre à la Galerie Tretiakov sans faire la queue ».
La base de données des requêtes potentiellement intéressantes est filtrée à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique basé sur la recherche des voisins les plus proches (k-Nearest Neighbours). Le système sélectionne ensuite parmi des centaines d’options possibles les cinq requêtes les plus populaires sur lesquelles l’utilisateur est le plus susceptible de cliquer. Le système apprend cette probabilité en fonction des commentaires des utilisateurs. Le système est désormais en cours d'exécution et collecte des commentaires pour améliorer la qualité des recommandations.
Comme le notent les développeurs, il s'agit d'un nouveau niveau d'interaction entre le moteur de recherche et les utilisateurs, car le système non seulement corrige les fautes de frappe et recommande les requêtes les plus fréquentes, mais apprend également à prédire les intérêts d'une personne et lui propose quelque chose de nouveau.
Source: 3dnews.ru