Пошуковик «Яндекс» за допомогою технологій машинного навчання навчився передбачати такі запити користувачів. Тепер пошук пропонує корисні запити, про які користувач, можливо сам ще не встиг подумати.
Предиктивні запити відрізняються від інших можливостей пошуковика тим, що вони не пропонують найбільш популярні запити, що спираються на статистику, а рекомендують варіанти, за якими людина клікне з найбільшою ймовірністю. Для того, щоб дізнатися такі запити, використовуються дані попередньої сесії та загальної історії пошуку всіх користувачів.
Наприклад, якщо людина шукає, де купити сноуборд, пошук запропонує "Як підібрати сноуборд за зростанням і вагою". А тому, хто бажає придбати квитки до Третьяковської галереї, система порекомендує запит «Коли потрапити до Третьяковської галереї безкоштовно» або «Як потрапити до Третьяковської галереї без черги».
База потенційно цікавих запитів фільтрується за допомогою алгоритму машинного навчання на основі пошуку найближчих сусідів (k-Nearest Neighbors). Потім система вибирає із сотні можливих варіантів п'ять найбільш популярних запитів, за якими користувач натисне з найбільшою ймовірністю. Цю ймовірність система дізнається на основі відгуку користувачів - зараз система вже запущена та збирає зворотний зв'язок для покращення якості рекомендацій.
Як відзначають розробники, це новий рівень взаємодії пошукової системи з користувачами, оскільки так система не просто виправляє друкарські помилки і радить найчастіші запити, але вчиться передбачати інтереси людини і пропонує їй щось нове.
Джерело: 3dnews.ru