СИСТЕМА И СПОСОБ РАНЖИРОВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ПОИСКА

1. Способ создания страницы результатов поиска (SERP), способ выполняется на сервере, реализующем поисковую систему, причем сервер доступен по сети передачи данных по меньшей мере одному электронному устройству, способ включает в себя:
получение по меньшей мере от одного электронного устройства поискового запроса;
создание списка результатов поиска, причем список результатов поиска включает в себя первый результат поиска и второй результат поиска, оба отвечающие на поисковый запрос;
ранжирование списка результатов поиска таким образом, что в результате ранжирования первый результат поиска и второй результат поиска находятся на первой позиции SERP и второй позиции SERP соответственно, причем первая позиция SERP и вторая позиция SERP являются соседними друг с другом; ранжирование дает ранжированный список результатов поиска;
прогнозирование первого параметра интереса для первого результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе первого алгоритма машинного обучения;
прогнозирование второго параметра интереса для второго результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе второго алгоритма машинного обучения, причем второй алгоритм машинного обучения отличается от первого алгоритма машинного обучения;
прогнозирование параметра полезности для первого результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе третьего алгоритма машинного обучения, и прогнозирование осуществляется по меньшей мере частично на основе первого параметра интереса и второго параметра интереса;
корректировку позиции первого результата поиска в ранжированном списке результатов поиска на основе спрогнозированного параметра полезности, причем корректировка приводит к тому, что первый результат поиска оказывается на скорректированной позиции в ранжированном списке результатов поиска;
создание SERP, включающей в себя первый результат поиска и второй результат поиска, причем первый результат поиска расположен на скорректированной позиции SERP.
2. Способ по п. 1, в котором первый результат поиска является результатом вертикального поиска.
3. Способ по п. 1, в котором второй результат поиска является результатом веб-поиска.
4. Способ по п. 1, в котором первый алгоритм машинного обучения и второй алгоритм машинного обучения обучены независимо друг от друга.
5. Способ по п. 4, в котором третий алгоритм машинного обучения был обучен с использованием параметров, спрогнозированных первым алгоритмом машинного обучения и вторым алгоритмом машинного обучения.
6. Способ по п. 5, в котором параметры, спрогнозированные первым алгоритмом машинного обучения и вторым алгоритмом машинного обучения, включают в себя первый фактор, указывающий отношение количества щелчков (кликов) к количеству показов данного результата поиска, и второй фактор, указывающий отношение количества щелчков (кликов) к количеству показов другого результата поиска, следующего по порядку ранжирования за данным результатом поиска.
7. Способ по п. 6, в котором третий алгоритм машинного обучения основан по меньшей мере частично на модифицированном алгоритме "win-loss".
8. Способ по п. 1, в котором корректировка позиции первого результата поиска также включает в себя дополнительную корректировку позиции второго результата поиска в соответствии со скорректированной позицией первого результата поиска.
9. Способ по п. 1, в котором список результатов поиска дополнительно включает в себя третий результат поиска, ранжированный на третьей позиции SERP, причем третья позиция SERP является соседней со второй позицией SERP, и способ дополнительно включает в себя:
прогнозирование третьего параметра интереса для первого результата поиска для второй позиции SERP, причем прогнозирование осуществляется на основе первого алгоритма машинного обучения;
прогнозирование четвертого параметра интереса для третьего результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе второго алгоритма машинного обучения; а также
прогнозирование параметра полезности для первого результата поиска дополнительно включает в себя прогнозирование второго параметра полезности для первого результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе третьего алгоритма машинного обучения и по меньшей мере частично на основе третьего параметра интереса и четвертого параметра интереса; а
корректировка позиции первого результата поиска дополнительно включает в себя выбор одной из: первой позиции SERP и второй позиции SERP для размещения первого результата поиска на основе сравнения параметра полезности и второго параметра полезности.
10. Способ по п. 9, в котором прогнозирование параметра полезности и прогнозирование второго параметра полезности выполняются, в основном, одновременно.
11. Способ по п. 10, в котором и первый параметр интереса, и второй параметр интереса являются соответствующим спрогнозированным отношением количества щелчков (кликов) к количеству показов данного результата поиска.
12. Способ создания страницы результатов поиска (SERP), способ выполняется на сервере, реализующем поисковую систему, причем сервер доступен по сети передачи данных по меньшей мере одному электронному устройству, способ включает в себя:
получение по меньшей мере от одного электронного устройства поискового запроса;
создание списка результатов поиска, причем список результатов поиска включает в себя первый результат поиска, второй результат поиска и третий результат поиска, первый результат поиска является результатом вертикального поиска, а второй результат поиска и третий результат поиска являются результатами веб-поиска, а также и первый результат поиска, и второй результат поиска, и третий результат поиска отвечают на поисковый запрос;
ранжирование второго результата поиска и третьего результата поиска в порядке ранжирования таким образом, что второй результат поиска находится на первой позиции ранжирования, а третий результат поиска находится на второй позиции ранжирования; первая позиция ранжирования и вторая позиция ранжирования являются соседними друг с другом;
и для первой позиции ранжирования, и для второй позиции ранжирования определение соответствующего параметра полезности для первого результата поиска, причем при определении выполняется:
прогнозирование первого параметра интереса для первого результата поиска для соответствующей позиции: и для первой позиции ранжирования, и для второй позиции ранжирования, прогнозирование осуществляется на основе первого алгоритма машинного обучения;
прогнозирование второго параметра интереса для следующего результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе второго алгоритма машинного обучения, причем второй алгоритм машинного обучения отличается от первого алгоритма машинного обучения, а следующий результат поиска является соответствующим результатом из второго результата поиска и третьего результата поиска;
прогнозирование соответствующего параметра полезности для первого результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе третьего алгоритма машинного обучения, и прогнозирование осуществляется по меньшей мере частично на основе первого параметра интереса и второго параметра интереса;
выбор данной позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования для размещения первого результата поиска, причем данная позиция из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования связана с наивысшим значением параметра полезности;
создание SERP, включающей в себя первый результат поиска, размещенный на данной позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования.
13. Способ по п. 12, в котором первый алгоритм машинного обучения и второй алгоритм машинного обучения обучены независимо друг от друга.
14. Способ по п. 13, в котором третий алгоритм машинного обучения был обучен с использованием параметров, спрогнозированных первым алгоритмом машинного обучения и вторым алгоритмом машинного обучения.
15. Способ по п. 14, в котором параметры, спрогнозированные первым алгоритмом машинного обучения и вторым алгоритмом машинного обучения, включают в себя первый фактор, указывающий отношение количества щелчков (кликов) к количеству показов данного результата поиска, и второй фактор, указывающий отношение количества щелчков (кликов) к количеству показов другого результата поиска, следующего по порядку ранжирования за данным результатом поиска.
16. Способ по п. 14, в котором третий алгоритм машинного обучения основан по меньшей мере частично на модифицированном алгоритме "win-loss".
17. Способ по п. 12, в котором список результатов поиска дополнительно включает в себя четвертый результат поиска, который является еще одним результатом вертикального поиска, и в этом случае способ дополнительно включает в себя:
и для первой позиции ранжирования, и для второй позиции ранжирования определение соответствующего второго параметра полезности для четвертого результата поиска, причем при определении выполняется:
прогнозирование первого параметра интереса для четвертого результата поиска для соответствующей позиции: и для первой позиции ранжирования, и для второй позиции ранжирования, прогнозирование осуществляется на основе первого алгоритма машинного обучения;
прогнозирование второго параметра интереса для следующего результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе второго алгоритма машинного обучения, причем второй алгоритм машинного обучения отличается от первого алгоритма машинного обучения, а следующий результат поиска является соответствующим результатом из второго результата поиска и третьего результата поиска;
прогнозирование соответствующего второго параметра полезности для четвертого результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе третьего алгоритма машинного обучения, и прогнозирование осуществляется по меньшей мере частично на основе первого параметра интереса и второго параметра интереса;
а также выбор данной позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования включает в себя:
выбор данной позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования для размещения первого результата поиска, причем данная позиция из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования связана с наивысшим значением параметра полезности;
выбор другой позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования для размещения четвертого результата поиска, причем другая позиция из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования связана с наивысшим значением второго параметра полезности;
а также создание SERP включает в себя:
размещение первого результата поиска на данной позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования;
размещение четвертого результата поиска на другой позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования.
18. Сервер включает в себя:
носитель информации;
сетевой интерфейс, выполненный с возможностью передачи данных по сети передачи данных;
процессор, функционально подключенный к носителю информации и сетевому интерфейсу, процессор выполнен с возможностью осуществлять:
получение по меньшей мере от одного электронного устройства поискового запроса;
создание списка результатов поиска, причем список результатов поиска включает в себя первый результат поиска и второй результат поиска, оба отвечающие на поисковый запрос;
ранжирование списка результатов поиска таким образом, что в результате ранжирования первый результат поиска и второй результат поиска находятся на первой позиции SERP и второй позиции SERP соответственно, причем первая позиция SERP и вторая позиция SERP являются соседними друг с другом; ранжирование дает ранжированный список результатов поиска;
прогнозирование первого параметра интереса для первого результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе первого алгоритма машинного обучения;
прогнозирование второго параметра интереса для второго результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе второго алгоритма машинного обучения, причем второй алгоритм машинного обучения отличается от первого алгоритма машинного обучения;
прогнозирование параметра полезности для первого результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе третьего алгоритма машинного обучения, и прогнозирование осуществляется по меньшей мере частично на основе первого параметра интереса и второго параметра интереса;
корректировку позиции первого результата поиска в ранжированном списке результатов поиска на основе спрогнозированного параметра полезности, причем корректировка приводит к тому, что первый результат поиска оказывается на скорректированной позиции в ранжированном списке результатов поиска;
создание SERP, включающей в себя первый результат поиска и второй результат поиска, причем первый результат поиска расположен на скорректированной позиции SERP.
19. Сервер по п. 18, в котором первый результат поиска является результатом вертикального поиска.
20. Сервер по п. 18, в котором второй результат поиска является результатом веб-поиска.
21. Сервер по п. 18, в котором первый алгоритм машинного обучения и второй алгоритм машинного обучения обучены независимо друг от друга.
22. Сервер по п. 21, в котором третий алгоритм машинного обучения был обучен с использованием параметров, спрогнозированных первым алгоритмом машинного обучения и вторым алгоритмом машинного обучения.
23. Сервер по п. 22, в котором параметры, спрогнозированные первым алгоритмом машинного обучения и вторым алгоритмом машинного обучения, включают в себя первый фактор, указывающий отношение количества щелчков (кликов) к количеству показов данного результата поиска, и второй фактор, указывающий отношение количества щелчков (кликов) к количеству показов другого результата поиска, следующего по порядку ранжирования за данным результатом поиска.
24. Сервер по п. 22, в котором третий алгоритм машинного обучения основан по меньшей мере частично на модифицированном алгоритме "win-loss".
25. Сервер по п. 18, в котором для корректировки позиции первого результата поиска процессор выполнен с возможностью дополнительно корректировать позицию второго результата поиска в соответствии со скорректированной позицией первого результата поиска.
26. Сервер по п. 18, в котором список результатов поиска дополнительно включает в себя третий результат поиска, ранжированный на третьей позиции SERP, причем третья позиция SERP является соседней со второй позицией SERP, и процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять:
прогнозирование третьего параметра интереса для первого результата поиска для второй позиции SERP, причем прогнозирование осуществляется на основе первого алгоритма машинного обучения;
прогнозирование четвертого параметра интереса для третьего результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе второго алгоритма машинного обучения; а также
для прогнозирования параметра полезности для первого результата поиска процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять прогнозирование второго параметра полезности для первого результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе третьего алгоритма машинного обучения и по меньшей мере частично на основе третьего параметра интереса и четвертого параметра интереса; а
для корректировки позиции первого результата поиска процессор выполнен с возможностью осуществлять выбор одной из: первой позиции SERP и второй позиции SERP для размещения первого результата поиска на основе сравнения параметра полезности и второго параметра полезности.
27. Сервер по п. 26, в котором процессор выполнен с возможностью осуществлять прогнозирование параметра полезности и прогнозирование второго параметра полезности, в основном, одновременно.
28. Сервер по п. 26, в котором и первый параметр интереса, и второй параметр интереса являются соответствующим спрогнозированным отношением количества щелчков (кликов) к количеству показов данного результата поиска.
29. Сервер включает в себя:
носитель информации;
сетевой интерфейс, выполненный с возможностью передачи данных по сети передачи данных;
процессор, функционально подключенный к носителю информации и сетевому интерфейсу, процессор выполнен с возможностью осуществлять:
получение по меньшей мере от одного электронного устройства поискового запроса;
создание списка результатов поиска, причем список результатов поиска включает в себя первый результат поиска, второй результат поиска и третий результат поиска, первый результат поиска является результатом вертикального поиска, а второй результат поиска и третий результат поиска являются результатами веб-поиска, а также и первый результат поиска, и второй результат поиска, и третий результат поиска отвечают на поисковый запрос;
ранжирование второго результата поиска и третьего результата поиска в порядке ранжирования таким образом, что второй результат поиска находится на первой позиции ранжирования, а третий результат поиска находится на второй позиции ранжирования; первая позиция ранжирования и вторая позиция ранжирования являются соседними друг с другом;
и для первой позиции ранжирования, и для второй позиции ранжирования определение соответствующего параметра полезности для первого результата поиска, причем при определении выполняется:
прогнозирование первого параметра интереса для первого результата поиска для соответствующей позиции: и для первой позиции ранжирования, и для второй позиции ранжирования, прогнозирование осуществляется на основе первого алгоритма машинного обучения;
прогнозирование второго параметра интереса для следующего результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе второго алгоритма машинного обучения, причем второй алгоритм машинного обучения отличается от первого алгоритма машинного обучения, а следующий результат поиска является соответствующим результатом из второго результата поиска и третьего результата поиска;
прогнозирование соответствующего параметра полезности для первого результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе третьего алгоритма машинного обучения, и прогнозирование осуществляется по меньшей мере частично на основе первого параметра интереса и второго параметра интереса;
выбор данной позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования для размещения первого результата поиска, причем данная позиция из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования связана с наивысшим значением параметра полезности;
создание SERP, включающей в себя первый результат поиска, размещенный на данной позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования.
30. Сервер по п. 29, в котором первый алгоритм машинного обучения и второй алгоритм машинного обучения обучены независимо друг от друга.
31. Сервер по п. 29, в котором третий алгоритм машинного обучения был обучен с использованием параметров, спрогнозированных первым алгоритмом машинного обучения и вторым алгоритмом машинного обучения.
32. Сервер по п. 31, в котором параметры, спрогнозированные первым алгоритмом машинного обучения и вторым алгоритмом машинного обучения, включают в себя первый фактор, указывающий отношение количества щелчков (кликов) к количеству показов данного результата поиска, и второй фактор, указывающий отношение количества щелчков (кликов) к количеству показов другого результата поиска, следующего по порядку ранжирования за данным результатом поиска.
33. Сервер по п. 31, в котором третий алгоритм машинного обучения основан по меньшей мере частично на модифицированном алгоритме "win-loss".
34. Сервер по п. 29, в котором список результатов поиска дополнительно включает в себя четвертый результат поиска, который является еще одним результатом вертикального поиска, и в этом случае процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять:
и для первой позиции ранжирования, и для второй позиции ранжирование определение соответствующего второго параметра полезности для четвертого результата поиска, причем при определении выполняется:
прогнозирование первого параметра интереса для четвертого результата поиска для соответствующей позиции: и для первой позиции ранжирования, и для второй позиции ранжирования, прогнозирование осуществляется на основе первого алгоритма машинного обучения;
прогнозирование второго параметра интереса для следующего результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе второго алгоритма машинного обучения, причем второй алгоритм машинного обучения отличается от первого алгоритма машинного обучения, а следующий результат поиска является соответствующим результатом из второго результата поиска и третьего результата поиска;
прогнозирование соответствующего второго параметра полезности для четвертого результата поиска, причем прогнозирование осуществляется на основе третьего алгоритма машинного обучения, и прогнозирование осуществляется по меньшей мере частично на основе первого параметра интереса и второго параметра интереса;
а также для выбора данной позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования процессор выполнен с возможностью осуществлять:
выбор данной позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования для размещения первого результата поиска, причем данная позиция из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования связана с наивысшим значением параметра полезности;
выбор другой позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования для размещения четвертого результата поиска, причем другая позиция из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования связана с наивысшим значением второго параметра полезности;
и для создания SERP процессор выполнен с возможностью осуществлять:
размещение первого результата поиска на данной позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования;
размещение четвертого результата поиска на другой позиции из первой позиции ранжирования и второй позиции ранжирования.