СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ РАНЖИРОВАНИЯ ВЕБ-РЕСУРСА

1. Компьютерно-реализуемый способ ранжирования веб-ресурса, причем способ исполняется сервером поисковой машины, причем способ содержит в фазе использования:
прием сервером набора признаков, включающего в себя статистические признаки, связанные с веб-ресурсом;
генерирование сервером необработанной оценки качества на основе набора признаков, причем необработанная оценка качества указывает на воспринимаемое качество веб-ресурса одним или более пользователями;
сравнение необработанной оценки качества с эталонной оценкой, причем эталонная оценка связана со схожим уровнем пользовательского трафика, как у данного веб-ресурса, причем эталонная оценка определяется на основе необработанных оценок качества множества обучающих веб-ресурсов;
применение сервером формулы корректировки смещения к необработанной оценке качества в ответ на смещение между необработанной оценкой качества и эталонной оценкой для получения скорректированной оценки качества;
в ответ на прием запроса, генерирование сервером страницы результатов поисковой машины (SERP), включающей в себя указание веб-ресурса в ранжированной позиции на основе скорректированной оценки качества, причем скорректированная оценка качества приводит к тому, что будущая необработанная оценка качества приближается к будущей эталонной оценке, связанной с будущим уровнем пользовательского трафика для данного веб-ресурса.
2. Способ по п.1, в котором генерирование необработанной оценки качества содержит:
выполнение сервером набора алгоритмов предсказания, причем каждый алгоритм предсказания сконфигурирован для генерирования значения предсказанного признака для данного признака из набора признаков на основе остальных признаков;
определение сервером весового значения для каждого алгоритма предсказания, причем весовое значение указывает, насколько хорошо данное значение признака коррелирует с остальными признаками из набора признаков;
вычисление сервером необработанных оценок качества на основе набора признаков и соответствующего весового значения.
3. Способ по п.2, в котором определение эталонной оценки содержит:
нанесение необработанных оценок качества множества обучающих веб-ресурсов на график, связанный с соответствующим уровнем трафика;
генерирование кривой тренда, подгоняющей набор необработанных оценок качества к графику, причем кривая тренда проходит через набор эталонных оценок, причем набор эталонных оценок включает в себя эталонные оценки на каждом уровне трафика.
4. Способ по п.3, в котором кривая тренда основана на формуле f(x)=a ⋅ np.log (b ⋅ x+c), где:
а - параметр вертикального смещения;
b - параметр резкости кривой тренда; и
c - параметр горизонтального смещения.
5. Способ по п.1, в котором формула корректировки смещения имеет следующий вид:
raw_score - (1 - a) ⋅ (f(visitors) - raw_score) ⋅ b / std(raw_score) ⋅ (visitors⋅c) / (d ⋅ 10), где:
raw_score соответствует необработанной оценке качества;
visitors соответствует коэффициенту ежемесячного возврата пользователей;
a, b, c и d - предварительно определенные значения.
6. Способ по п.1, в котором набор признаков содержит по меньшей мере одно из следующего:
качество веб-ресурса;
коэффициент ежемесячного возврата пользователей;
длительная привязанность пользователей к веб-ресурсу;
процент обращений с длительностью клика более 120 секунд;
количество пользователей в месяц;
процент уникальных прямых обращений с мобильных устройств;
процент уникальных прямых обращений с настольных компьютеров;
логарифм абсолютного количества прямых сеансов с настольных компьютеров;
среднее качество пользователей на хосте; и
доля исходящего трафика от хоста к рекламе.
7. Способ по п.6, дополнительно содержащий нормализацию каждого признака в наборе признаков между значением от 0 до 1.
8. Способ по п.1, в котором уровень пользовательского трафика измеряется одним из следующих параметров:
ежемесячные активные пользователи (MAU);
еженедельные активные пользователи (WAU); и
ежедневные активные пользователи (DAU).
9. Способ по п.1, в котором приближение будущей необработанной оценки качества к будущей эталонной оценке содержит следующее:
в ответ на то, что необработанная оценка качества выше эталонной оценки, скорректированная оценка качества приводит к тому, что ранжированная позиция оказывается ниже ранжированной позиции, связанной с необработанной оценкой качества; и
в ответ на то, что необработанная оценка качества ниже эталонной оценки, скорректированная оценка качества приводит к тому, что ранжированная позиция оказывается выше ранжированной позиции, связанной с необработанной оценкой качества.
10. Сервер для ранжирования веб-ресурса, причем сервер содержит процессор, сконфигурированный с возможностью, в фазе использования:
принимать набор признаков, включающий в себя статистические признаки, связанные с веб-ресурсом;
генерировать необработанную оценку качества на основе набора признаков, причем необработанная оценка качества указывает на воспринимаемое качество веб-ресурса одним или более пользователями;
сравнивать необработанную оценку качества с эталонной оценкой, причем эталонная оценка связана со схожим уровнем пользовательского трафика, как у данного веб-ресурса, причем эталонная оценка определяется на основе необработанных оценок качества множества обучающих веб-ресурсов;
применять формулу корректировки смещения к необработанной оценке качества в ответ на смещение между необработанной оценкой качества и эталонной оценкой для получения скорректированной оценки качества;
в ответ на прием запроса генерировать страницу результатов поисковой машины (SERP), включающую в себя указание веб-ресурса в ранжированной позиции на основе скорректированной оценки качества, причем скорректированная оценка качества приводит к тому, что будущая необработанная оценка качества приближается к будущей эталонной оценке, связанной с будущим уровнем пользовательского трафика для данного веб-ресурса.
11. Сервер по п.10, в котором для генерирования необработанной оценки качества процессор сконфигурирован с возможностью:
выполнять набор алгоритмов предсказания, причем каждый алгоритм предсказания сконфигурирован для генерирования значения предсказанного признака для данного признака из набора признаков на основе остальных признаков;
определять весовое значение для каждого алгоритма предсказания, причем весовое значение указывает, насколько хорошо данное значение признака коррелирует с остальными признаками из набора признаков;
вычислять необработанные оценки качества на основе набора признаков и соответствующего весового значения.
12. Сервер по п.11, в котором для определения эталонной оценки процессор сконфигурирован с возможностью:
наносить необработанные оценки качества множества обучающих веб-ресурсов на график, связанный с соответствующим уровнем трафика;
генерировать кривую тренда, подгоняющую набор необработанных оценок качества к графику, причем кривая тренда проходит через набор эталонных оценок, причем набор эталонных оценок включает в себя эталонные оценки на каждом уровне трафика.
13. Сервер по п.12, в котором кривая тренда основана на формуле f(x)=a ⋅ np.log (b ⋅ x+c),
где а - параметр вертикального смещения;
b - параметр резкости кривой тренда; и
c - параметр горизонтального смещения.
14. Сервер по п.10, в котором формула корректировки смещения имеет следующий вид:
raw_score - (1 - a) ⋅ (f(visitors) - raw_score) ⋅ b / std(raw_score) ⋅ (visitors⋅c) / (d ⋅ 10), где
raw_score соответствует необработанной оценке качества;
visitors соответствует коэффициенту ежемесячного возврата пользователей;
a, b, c и d - предварительно определенные значения.
15. Сервер по п.10, в котором набор признаков содержит по меньшей мере одно из следующего:
качество веб-ресурса;
коэффициент ежемесячного возврата пользователей;
длительная привязанность пользователей к веб-ресурсу;
процент обращений с длительностью клика более 120 секунд;
количество пользователей в месяц;
процент уникальных прямых обращений с мобильных устройств;
процент уникальных прямых обращений с настольных компьютеров;
логарифм абсолютного количества прямых сеансов с настольных компьютеров;
среднее качество пользователей на хосте; и
доля исходящего трафика от хоста к рекламе.
16. Сервер по п.15, в котором процессор дополнительно сконфигурирован с возможностью нормализации каждого признака в наборе признаков между значением от 0 до 1.
17. Сервер по п.10, в котором уровень пользовательского трафика измеряется одним из следующих параметров:
ежемесячные активные пользователи (MAU);
еженедельные активные пользователи (WAU); и
ежедневные активные пользователи (DAU).
18. Сервер по п.10, в котором для приближения будущей необработанной оценки качества к будущей эталонной оценке, процессор сконфигурирован для следующего:
в ответ на то, что необработанная оценка качества выше эталонной оценки, скорректированная оценка качества приводит к тому, что ранжированная позиция оказывается ниже ранжированной позиции, связанной с необработанной оценкой качества; и
в ответ на то, что необработанная оценка качества ниже эталонной оценки, скорректированная оценка качества приводит к тому, что ранжированная позиция оказывается выше ранжированной позиции, связанной с необработанной оценкой качества.