Новости Software

При помощи ИИ «Яндекс» научился предсказывать следующие запросы пользователей

Поисковик «Яндекс» с помощью технологий машинного обучения научился предсказывать следующие запросы пользователей. Теперь поиск предлагает полезные запросы, о которых пользователь, возможно, сам ещё не успел подумать.

Предиктивные запросы отличаются от других возможностей поисковика тем, что они не предлагают наиболее популярные запросы, опирающиеся на статистику, а рекомендуют те варианты, по которым человек кликнет с наибольшей вероятностью. Для того чтобы узнать такие запросы, используются данные предыдущей сессии и общей истории поиска всех пользователей.

Например, если человек ищет, где купить сноуборд, поиск предложит «Как подобрать сноуборд по росту и весу». А тому, кто желает приобрести билеты в Третьяковскую галерею, система порекомендует запрос «Когда попасть в Третьяковскую галерею бесплатно» или «Как попасть в Третьяковскую галерею без очереди».

База потенциально интересных запросов фильтруется при помощи алгоритма машинного обучения на основе поиска ближайших соседей (k-Nearest Neighbors). Затем система выбирает из сотни возможных вариантов пять наиболее популярных запросов, по которым пользователь кликнет с наибольшей вероятностью. Эту вероятность система узнает на основе отклика пользователей — сейчас система уже запущена и собирает обратную связь для улучшения качества рекомендаций.

Как отмечают разработчики, это новый уровень взаимодействия поисковой системы с пользователями, поскольку так система не просто исправляет опечатки и советует наиболее частые запросы, но учится предсказывать интересы человека и предлагает ему нечто новое.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме
Прежде чем оставить комментарий, пожалуйста, ознакомьтесь с правилами комментирования. Оставляя комментарий, вы подтверждаете ваше согласие с данными правилами и осознаете возможную ответственность за их нарушение.
Все комментарии премодерируются.
Комментарии загружаются...
window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥