Yandex 搜索引擎使用机器学习技术，学会了预测下一个用户查询。 现在，搜索提供了用户可能尚未考虑过的有用查询。
预测查询与其他搜索引擎功能的不同之处在于，它们不会根据统计数据建议最流行的查询，而是推荐人们最有可能点击的选项。 为了找出此类请求，需要使用先前会话的数据以及所有用户的一般搜索历史记录。
例如，如果一个人正在寻找在哪里购买滑雪板，搜索将建议“如何根据身高和体重选择滑雪板”。 而对于想要购买特列季亚科夫画廊门票的人，系统会推荐“什么时候免费进入特列季亚科夫画廊”或“如何免排队到达特列季亚科夫画廊”的请求。
使用基于最近邻居（k-最近邻居）搜索的机器学习算法来过滤潜在有趣查询的数据库。 然后，系统从数百个可能的选项中选择用户最有可能点击的五个最流行的查询。 系统根据用户反馈学习这个概率——系统现在正在运行并正在收集反馈以提高推荐的质量。
正如开发人员所指出的，这是搜索引擎和用户之间交互的新水平，因为通过这种方式，系统不仅可以纠正拼写错误并推荐最常见的查询，还可以学习预测一个人的兴趣并为他提供新的东西。
来源： 3dnews.ru