СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ПРОСМОТРА ВЕБ-СТРАНИЦ И СЕРВЕР, ИСПОЛЬЗУЕМЫЙ В НЕМ

1. Способ определения последовательности просмотра веб-страниц, который осуществляется на поисковом сервере, при том, что поисковый сервер соединен с коммуникационной сетью, а коммуникационная сеть выполнена с возможностью связываться с первым сервером веб-ресурса и вторым сервером веб-ресурса, при этом способ включает в себя:
оценку первой новой веб-страницы, связанной с первым сервером веб-ресурса;
оценку второй новой веб-страницы, связанной со вторым сервером веб-ресурса;
определение первого параметра полезности просмотра, связанного с первой новой веб-страницей, при этом первый параметр полезности просмотра основан на параметре ожидаемой посещаемости и параметре ожидаемого снижения популярности первой новой вебстраницы;
определение второго параметра полезности просмотра, связанного со второй новой веб-страницей, при этом второй параметр полезности просмотра основан на параметре ожидаемой посещаемости и параметре ожидаемого снижения популярности второй новой вебстраницы;
определение последовательности просмотра для первой новой вебстраницы и второй новой веб-страницы на основе первого параметра полезности просмотра и второго параметра полезности просмотра.
2. Способ по п. 1, в котором дополнительно выполняют оценку первой старой веб-страницы, связанной с одним из первых серверов веб-ресурса и вторым сервером веб-ресурса, при этом первая старая веб-страница уже была ранее просмотрена.
3. Способ по п. 2, в котором дополнительно выполняют определение какого-либо третьего параметра полезности просмотра, связанного с первой старой вебстраницей, при этом третий параметр полезности просмотра основан на ожидаемом параметре популярности и параметре ожидаемого снижения популярности по меньшей мере одного изменения, связанного с первой старой веб-страницей.
4. Способ по п. 3, в котором дополнительно выполняют определение порядка просмотра для первой новой веб-страницы, второй новой веб-страницы и повторного просмотра первой старой веб-страницы, на основе первого параметра полезности просмотра, второго параметра полезности просмотра и третьего параметра полезности просмотра.
5. Способ по п. 1, в котором дополнительно выполняют оценку соответствующего параметра ожидаемой популярности и параметра ожидаемого снижения популярности, связанных с первой новой веб-страницей и второй новой веб-страницей, с использованием алгоритма машинного обучения, выполняемого поисковым сервером.
6. Способ по п. 5, в котором дополнительно выполняют обучение алгоритма машинного обучения.
7. Способ по п. 6, в котором обучение основывается по меньшей мере на одном из признаков, выбранном из списка:
in
количество переходов ко всем URL-адресам в шаблоне P:V(P);
in
среднее количество переходов на какой-либо URL-адрес в шаблоне V(P)=|P|, где |P| является количеством URL-адресов в P; количество переходов ко всем URL-адресам в шаблоне Р в течение первых t часов:
среднее количество переходов ко всем URL-адресам в шаблоне P в течение первых t часов:
часть количества переходов ко всем URL-адресам в шаблоне P в течение первых t часов:
8. Способ по п. 6, в котором обучение основывается по меньшей мере на одном из признаков, выбранном из списка:
out
количестве случаев, когда URL-адреса в шаблоне выступают в качестве ссылающегося домена в браузинге V(P);
out
среднем количестве случаев, когда URL-адреса в шаблоне выступают в качестве ссылающегося домена в браузинге V(P)=|P|;
среднем количестве случаев, когда URL-адреса в шаблоне выступают в качестве ссылающегося домена в течение первых t часов:
среднем количестве случаев, когда URL-адреса в шаблоне выступают в качестве ссылающегося домена в течение первых t часов:
части количества случаев, когда URL-адреса в шаблоне выступают в качестве ссылающегося домена в течение первых t часов
9. Способ по любому из пп. 7 и 8, в котором указанное обучение основывается на шаблоне |P|.
10. Способ по любому из пп. 7 и 8, в котором по меньшей мере один признак, используемый для указанного обучения имеет весовой коэффициент.
11. Способ по п. 1, в котором каждый из первых параметров полезности просмотра и вторых параметров полезности просмотра определяют как:
,
1
где a является оценкой общего количества посещений (p);
2
t
a является оценкой p(u)/p(u) или, другими словами оценка соотношения количества посещений в течение времени t после создания в общей численности посещений;
t представляет собой заранее определенный интервал времени после создания веб-ресурса;
Δt - промежуток времени между созданием веб-страницы и текущего времени.
12. Способ по п. 1, в котором для указанного определения последовательности просмотра применяют алгоритм планирования просмотров.
13. Способ по п. 12, в котором алгоритм планирования просмотров выбирают из списка возможных алгоритмов планирования просмотров, выполненных с возможностью принятия во внимание ожидаемого параметра популярности и ожидаемого параметра снижения популярности.
14. Способ по п. 1, в котором соответствующий ожидаемый параметр снижения популярности свидетельствует об изменениях уровня ожидаемого параметра популярности на протяжении какого-либо временного промежутка.
15. Способ по п. 14, в котором временной промежуток представляет собой предопределенный промежуток времени с момента создания соответствующей первой новой веб-страницы и второй новой веб-страницы.
16. Способ по п. 15, в котором способ дополнительно включает использование времени, когда соответствующая первая новая веб-страница и вторая веб-страница были оценены поисковым приложением в качестве замены определенного дня создания.
17. Сервер, выполненный с возможностью соединения с посредством коммуникационной сети, с первым сервером веб-ресурса и вторым сервером веб-ресурса, при том, что сервер содержит:
коммуникационный интерфейс для организации связи с электронным устройством через коммуникационную сеть; процессор функционально соединенный с коммуникационным интерфейсом, при этом, процессор выполнен с возможностью:
реализации оценки первой новой веб-страницы, связанной с сервером первого веб-ресурса;
реализации оценки второй новой веб-страницы, связанной с сервером второго веб-ресурса;
определения первого параметра полезности просмотра, связанного с первой новой веб-страницей;
определения второго параметра полезности просмотра, связанного со второй новой веб-страницей;
определения последовательности просмотра для первой вебстраницы и второй новой веб-страницы на основе первого параметра полезности просмотра и второго параметра полезности просмотра.
18. Сервер по п. 17, в котором процессор дополнительно выполнен с возможностью оценки первой старой веб-страницы, связанной с одним из серверов первого веб-ресурса и серверов второго веб-ресурса.
19. Сервер по п. 18, в котором процессор дополнительно выполнен с возможностью определения третьего параметра полезности просмотра, связанного с первой старой веб-страницей.
20. Сервер по п. 19, в котором процессор дополнительно выполнен с возможностью определения последовательности просмотра для первой новой веб-страницы, второй новой веб-страницы и повторного просмотра первой старой веб-страницы на основе первого параметра полезности просмотра, второго параметра полезности просмотра и третьего параметра полезности просмотра.
21. Сервер по п. 17, в котором процессор дополнительно выполнен с возможностью оценки соответствующего параметра ожидаемой популярности и параметра ожидаемого снижения популярности, связанных с первой новой веб-страницей и второй новой веб-страницей с использованием алгоритма машинного обучения, выполняемого поисковым сервером.
22. Сервер по п. 21, в котором процессор дополнительно выполнен с возможностью обучения алгоритма машинного обучения.
23. Сервер по п. 22, в котором выполнен с возможностью обучения на основе по меньшей мере одного из признаков, выбранных из списка:
in
количество переходов ко всем URL-адресам в шаблоне Р:V(P);
in
среднее количество переходов на какой-либо URL-адрес в шаблоне V(P)=|P|, где |P| является количеством URL-адресов в P;
количество переходов ко всем URL-адресам в шаблоне P в течение первых t часов:
среднее количество переходов ко всем URL-адресам в шаблоне P в течение первых t часов:
часть количества переходов ко всем URL-адресам в шаблоне P в течение первых t часов:
24. Сервер по п. 22, в котором процессор выполнен с возможностью обучения на основе по меньшей мере одного из признаков, выбранных из списка:
out
количестве случаев, когда URL-адреса в шаблоне выступают в качестве ссылающегося домена в браузинге V(P);
out
среднем количестве случаев, когда URL-адреса в шаблоне выступают в качестве ссылающегося домена в браузинге V(P)=|P|;
среднем количестве случаев, когда URL-адреса в шаблоне выступают в качестве ссылающегося домена в течение первых t часов:
среднем количестве случаев, когда URL-адреса в шаблоне выступают в качестве ссылающегося домена в течение первых t часов:
части количества случаев, когда URL-адреса в шаблоне выступают в качестве ссылающегося домена в течение первых t часов
25. Сервер по любому из пп. 23 и 24, в котором процессор выполнен с возможностью обучения основываясь на шаблоне .
26. Сервер по любому из пп. 23 и 24, в котором по меньшей мере один признак, использованный в указанном обучении, имеет весовой коэффициент.
27. Сервер по п. 17, в котором процессор выполнен с возможностью определения каждого из первых параметров полезности посещения и вторых параметров полезности посещения как:
,
1
где a является оценкой общего количества посещений (p);
2
t
a является оценкой p(u)/p(u) или, другими словами оценка соотношения количества посещений в течение времени t после создания в общей численности посещений;
t представляет собой заранее определенный интервал времени после создания веб-ресурса;
Δt - промежуток времени между созданием веб-страницы и текущего времени.
28. Сервер по п. 17, в котором процессор дополнительно выполнен с возможностью применения алгоритма планирования просмотров при определении последовательности просмотра.
29. Сервер по п. 28, в котором процессор выполнен с возможностью выбора алгоритма планирования посещений из списка возможных алгоритмов планирования посещений, выполненных с возможностью принятия во внимание ожидаемого параметра популярности и ожидаемого параметра снижения популярности.
30. Сервер по п. 17, в котором процессор дополнительно выполнен с возможностью использования времени, когда соответствующая первая новая веб-страница и вторая веб-страница были оценены поисковым приложением в качестве замены определенного дня создания.