Алгоритм Matrixnet Yandex

Matrixnet — это разработанный «Яндексом» алгоритм, с помощью которого выполняется машинное обучение поисковых систем. Его внедрение позволило поисковым машинам этой системы принимать во внимание в процессе поиска гораздо больше критериев ранжирования, чем раньше. Остальные поисковики используют для аналогичных целей собственные алгоритмы.

Машинное обучение поисковых систем Matrixnet

MatrixNet использует многослойную нейронную сеть с обратным распространением ошибок для обучения на данных. Нейронная сеть состоит из многих слоев, каждый из которых обрабатывает информацию и передает ее дальше. Входной слой принимает данные, а выходной слой генерирует результаты.

Одним из ключевых преимуществ MatrixNet является его способность работать с большим количеством признаков и обрабатывать неструктурированные данные, такие как текст и изображения. Он также может быстро обрабатывать большие объемы данных, что делает его идеальным для применения в поисковых системах.

В простейшем случае MatrixNet может использоваться для классификации данных. Например, он может быть обучен для классификации электронных писем как спам или не спам, или для классификации изображений как содержащих объекты или не содержащих объектов.

Одним из интересных аспектов MatrixNet является его способность обрабатывать различные типы данных одновременно. Например, он может обрабатывать текст, изображения и числовые данные одновременно, что делает его очень мощным инструментом для анализа данных.

MatrixNet также имеет возможность обучаться на нескольких языках одновременно, что делает его очень полезным для мультиязычных приложений. Например, он может быть обучен для классификации текста на нескольких языках одновременно, что облегчает работу в мультиязычных средах.

Хотя MatrixNet был разработан для работы в области поиска и рекомендаций, он также может быть использован в других областях, таких как финансы, медицина, наука и другие. В качестве примера, он может быть использован для предсказания болезней на основе медицинских данных, для анализа финансовых данных или для определения связей между различными научными данными.

Как работает Matrixnet

У многих рядовых интернет-пользователей может создаться устойчивое впечатление, что всякий раз при отправке запроса в поисковую систему, робот сканирует абсолютно все страницы в Сети, в которых содержатся слова запроса.

На самом деле интернет-поиск работает по-другому, поскольку при использовании упомянутого выше алгоритма продолжительность каждой операции поиска составляла бы десятки минут вместо нескольких секунд в реальности.

Количество всех веб-страниц в мире исчисляется миллионами и миллиардами. На их обзор может уйти очень много времени. По этой причине поисковый робот, получив запрос, обращается к заранее созданной специальной базе данных, которая называется «поисковым индексом».

Здесь хранится информация о страницах, наиболее соответствующих, или, как выражаются специалисты поисковой среды, релевантных конкретным поисковым запросам. Именно эти страницы, найденные в поисковом индексе, предлагаются пользователю.

Поисковый индекс не является чем-то неизменным, а постоянно подвергается незаметным для пользователей обновлениям, которые в поисковой среде зовутся «апдейтами» (название произошло от английского слова “update”). Таким образом, результаты поиска формируются всегда на основе самого актуального индекса.

Как проводится обучение поисковых машин Matrixnet Yandex

Одно из обязательных условий формирования наиболее релевантного индекса – это обучение поисковой машины. Оно необходимо для того, чтобы поиск становился более качественным.

Алгоритм обучения у «Яндекса» до внедрения алгоритма MatrixNet выглядел примерно, таким образом: в ходе процедуры обновления поиск соответствующих конкретным запросам страниц производится роботом. А затем они проверяются на релевантность с точки зрения человека специальным лицом – асессором.

Если страницы окажутся достаточно релевантными, то они заносятся в поисковый индекс. Присваиваемый в ходе проверки странице ранг соответствия прямо пропорционален самой релевантности.

Когда возможность создания сайтов появилась и у обычных пользователей интернета, количество страниц на просторах сети интернет стало настолько большим, что уже существующих асессоров стало не хватать для объективной оценки релевантности ресурсов, отысканных роботом.

Было принято решение о том, чтобы научить компьютер частично учитывать критерии ранжирования в динамике, возложив на него обязанности поисковых асессоров. Именно так появился обновленный алгоритм обучения поисковых машин — «Алгоритм Matrixnet Yandex».

Описание алгоритма Matrixnet  от поисковика Yandex

Первые сообщения об алгоритме MatrixNet появились вместе с введением нового алгоритма поиска в «Яндексе» — «Снежинск». Разработчики алгоритма Матрикснет стремились к увеличению числа используемых факторов ранжирования, чтобы, таким образом, сделать качество поиска в интернете более высоким.

Например, расчёты по специальным математическим формулам помогли сократить ошибочно оценённые важности различных факторов.

Таким образом, обученная по алгоритму MatrixNet поисковая машина стала придавать больший вес критериям ранжирования, которые ранее не были существенными, и прекратила выдавать желаемое за действительное.

Ещё одна ключевая особенность алгоритма MatrixNet — это возможность точной подстройки методов ранжирования сайтов под различные категории поисковых запросов. Качество поиска по запросам, которые не вошли в упомянутые выше категории, при этом не ухудшается.

Формула ранжирования, специально создаваемая алгоритмом MatrixNet для обучения поисковых машин, включает в себя более 10000 коэффициентов.

Благодаря возможности тонкого регулирования процесса ранжирования, поисковые машины «Яндекса» способны теперь исключать из проверки те страницы, которые хоть и содержат ключевые слова по какой-либо теме, но не имеют в целом отношения к ней. Это становится причиной возрастания точности поиска.

Внедрение «Яндексом» нового алгоритма машинного обучения под названием “MatrixNet” сделало выдачу этой поисковой системы ещё более релевантной, хоть и число страниц, анализируемых поисковым роботом, увеличилось в несколько тысяч раз.

Если хотя бы немного разбираться в принципах ранжирования и понимать как «думают» поисковые системы, то можно вывести в ТОП 10 Яндекса практически любой сайт. Ну а попадание в первые места поисковика Yandex даст новый виток Вашему бизнесу!

Вместо заключения

Хотите выйти в ТОП10 Яндекс и долго там оставаться? Продвигайте свои сайты и интернет-магазины исключительно белыми SEO методами! Не умеете? Могу научить! Тем, кто хочет разобраться во всех премудростях SEO, предлагаю посетить мои курсы по SEO обучению, которые я провожу индивидуально, в режиме онлайн по скайпу.

Для тех, у кого нет времени проходить обучение и самостоятельно заниматься продвижением своих интернет-магазинов, предлагаю и в этом вопросе помощь. Я могу взять ваш сайт на SEO продвижение и за несколько месяцев вывести его в ТОП10 Яндекс. Для того чтобы убедиться в моей экспертности, предлагаю ознакомиться с моими последними SEO кейсами и только после этого заказать у меня SEO продвижение. Ниже на видео один из примеров успешного продвижения строительного сайта в Санкт-Петербурге.