Yandex 検索エンジンは、機械学習テクノロジーを使用して、次のユーザー クエリを予測する方法を学習しました。この検索では、ユーザーがまだ考えていないかもしれない便利なクエリが提供されるようになりました。
予測クエリは、統計に基づいて最も人気のあるクエリを提案するのではなく、ユーザーがクリックする可能性が最も高いオプションを推奨するという点で、他の検索エンジン機能とは異なります。このようなリクエストを見つけるために、前のセッションのデータとすべてのユーザーの一般的な検索履歴が使用されます。
たとえば、スノーボードをどこで買うかを探している場合、検索では「身長と体重に基づいてスノーボードを選ぶ方法」が提案されます。また、トレチャコフ美術館のチケットを購入したい人には、システムが「トレチャコフ美術館に無料で行ける時間帯」または「トレチャコフ美術館に並ばずに行く方法」というリクエストを推奨します。
潜在的に興味深いクエリのデータベースは、最近傍 (k-最近傍) の検索に基づく機械学習アルゴリズムを使用してフィルタリングされます。次に、システムは、何百もの可能なオプションの中から、ユーザーがクリックする可能性が最も高い 5 つの最も人気のあるクエリを選択します。システムはユーザーのフィードバックに基づいてこの確率を学習します。システムは現在実行中で、推奨事項の品質を向上させるためにフィードバックを収集しています。
開発者が指摘しているように、これは検索エンジンとユーザーの間の新しいレベルの対話です。このようにして、システムはタイプミスを修正し、最も頻繁に使用されるクエリを推奨するだけでなく、ユーザーの興味を予測し、ユーザーに何か新しいものを提供することを学習します。
出所： 3dnews.ru
