AI를 사용하여 Yandex는 다음 사용자 요청을 예측하는 방법을 배웠습니다.

기계 학습 기술을 사용하는 Yandex 검색 엔진은 다음 사용자 쿼리를 예측하는 방법을 학습했습니다. 이제 검색은 사용자가 아직 생각하지 못했던 유용한 쿼리를 제공합니다.

예측 쿼리는 통계를 기반으로 가장 인기 있는 쿼리를 제안하지 않지만 사용자가 클릭할 가능성이 가장 높은 옵션을 추천한다는 점에서 다른 검색 엔진 기능과 다릅니다. 이러한 요청을 찾기 위해 이전 세션의 데이터와 모든 사용자의 일반 검색 기록이 사용됩니다.

예를 들어, 어떤 사람이 스노보드를 구입할 수 있는 곳을 찾고 있다면 "키와 몸무게에 따라 스노보드를 선택하는 방법"이 검색됩니다. 그리고 트레차코프 갤러리 티켓을 구매하려는 사람들을 위해 시스템은 "트레차코프 갤러리에 무료로 가는 시기" 또는 "줄을 서지 않고 트레차코프 갤러리에 가는 방법"이라는 요청을 추천합니다.

잠재적으로 흥미로운 쿼리의 데이터베이스는 최근접 이웃(k-Nearest Neighbors) 검색을 기반으로 하는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 필터링됩니다. 그런 다음 시스템은 수백 개의 가능한 옵션 중에서 사용자가 클릭할 가능성이 가장 높은 XNUMX개의 가장 인기 있는 쿼리를 선택합니다. 시스템은 사용자 피드백을 기반으로 이 확률을 학습합니다. 이제 시스템이 실행 중이며 추천 품질을 개선하기 위해 피드백을 수집하고 있습니다.

개발자가 언급했듯이 이는 검색 엔진과 사용자 간의 새로운 수준의 상호 작용입니다. 이러한 방식으로 시스템은 오타를 수정하고 가장 빈번한 쿼리를 추천할 뿐만 아니라 개인의 관심사를 예측하는 방법을 학습하고 그에게 새로운 것을 제공하기 때문입니다.

출처 : 3dnews.ru