5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Рейтинг 5.00 [1 Голос]

Продвижение сайтов. Более подробно о MatrixNet

До того, как начал использоваться MatrixNet (алгоритм Матрикснет) Яндекс принимал в расчет намного меньшее число факторов и параметров ранжирования сайтов. Сразу подчеркнем, что MatrixNet разработан специалистами поисковика Яндекс (Россия). В поисковых машинах других разработчиков применяются собственные методы.

Факты поиска

Многие люди полагают, что сразу же, как только они вводят в поисковую строчку свой запрос, то робот поисковика тут же начинает просматривать миллионы других сайтов, где находится такой ключевик. Но даже при современных технологиях поиска за 2-3 секунды сделать это не представляется возможным. Если бы поиск проходил по всем страницам интернета, то длился бы он порядка тридцати минут. Интернет наполняют огромное количество страниц и если даже роботу бегло их просматривать, то это займет очень много времени. Таким образом, робот, после получения запроса, обратится не ко всему интернету, а только к базе данных. Она называется «индекс» и заблаговременно сформирована.

Именно в этой базе содержатся релевантные, то есть соответствующие запросы. Такие найденные страницы и будут показаны по запросу. Но индекс постоянно меняется, он не может быть сформирован один раз и навсегда. Идет непрерывное расширение и обновление базы данных. Пользователи не видят, как поисковые системы проводят «апдейты» - обновление своих индексов. Поэтому люди, которые очень часто пользуются поиском, могут наблюдать свежие сайты в выдаче. И, опять же, мало кто из простых пользователей предполагает, что важнейшей частью формирования, релевантного индекса становится обучение поисковой машины.

Как научить поисковика выдавать правильно?

Конечно, компьютеры не могут сами обучиться и завоевать нашу планету. Обучить поисковую машину можно лишь с тем условием, что повысится качество поиска.

Рассмотрим примерную схему, которая актуальна для Яндекс

При проведении «апдейта» робот отбирает релевантные страницы. Затем «асессор» - специальный человек поисковой системы, проверяет страницу человеческими глазами и подтверждает, что она будет интересна живому человеку. Если он посчитает, что страница релевантна, то она идет в индекс. Высокий ранг страницы зависит от того, как высока релевантность. Но с ростом вебмастеров, растет и нагрузка на асессора, и он физически не в состоянии просмотреть все найденные страницы роботом. Как научить машину, выполнять хоть какие - нибудь функции асессора – встал такой вопрос. Как в динамике учесть все критерии ранжирования? В результате этого был изобретен MatrixNet – алгоритм обучения.

Сравнительные характеристики MatrixNet

В 2009 году стало известно о введении поискового алгоритма «Снежинск» и заговорили про MatrixNet. Качество поиска повышалось за счет многократного увеличения числа факторов ранжирования. С применением специальных математических вычислений число ошибок в оценке важности всех факторов было сведено к минимуму.

Если говорить простым языком теперь поисковая машина, которая была обучена при помощи MatrixNet, прекратила выдавать желаемое за действительное. Даже несущественному критерию придавалось большое значение.

Другой чертой MatrixNet является способность настроить ранжирование сайтов под нужную категорию поискового запроса, при этом, качество поиска по остальным не ухудшается. Из формулы ранжирования на основе создания MatrixNet видно, что там содержится несколько десятков тысяч различных коэффициентов и точная настройка позволяет отсеивать нетематическую страницу, содержащую тематический запрос. Таким образом, поиск улучшается и становится более точным. После введения алгоритма MatrixNet, выдача Яндекса становится более релевантной, даже несмотря на то, что число страниц в выдаче растет с каждым разом.

Наша Рассылка

Еженедельные новости, материалы о информационных технологиях и веб