Способ и сервер прогнозирования популярности элемента содержимого

1. Способ прогнозирования популярности содержимого, способ выполняется на сервере, сервер соединен с сетью передачи данных, сеть передачи данных соединена с сервером поисковой системы и сервером хостинга содержимого, способ включает в себя
получение из базы данных поискового робота с сервера поисковой системы указания на элемент содержимого, размещенного на веб-ресурсе хостинга содержимого сервера хостинга содержимого;
получение из журналов с сервера поисковой системы, которые включают в себя поисковый журнал и журнал браузера, данных из поисковых журналов и журналов браузера, причем данные из поискового журнала представляют собой поисковую активность одного или нескольких пользователей сервера поисковой системы, направленную на элемент содержимого, а данные из журнала браузера представляют собой браузерную активность одного или нескольких пользователей браузерного приложения, направленную на элемент содержимого;
получение из базы данных поискового робота с сервера поисковой системы статистических веб-данных, которые представляют по меньшей мере одно из встроенных объектов или ссылок на один или несколько веб-ресурсов, которые ведут на элемент содержимого;
прогнозирование популярности содержимого, основанное по меньшей мере частично на данных из поискового журнала; данных из журнала браузера и статистических веб-данных.
2. Способ по п. 1, в котором дополнительно выполняют
получение от сервера хостинга содержимого через интерфейс программирования приложений (API) сервиса хостинга содержимого, списка статистических данных, связанного со статическими и динамическими характеристиками элемента содержимого, причем статистические характеристики включают в себя характеристики, описывающие элемент содержимого, которые остаются независимыми от просмотров пользователей, а динамические характеристики включают в себя характеристики, описывающие элемент содержимого, которые учитывают отношение между элементом содержимого и взаимодействиями пользователя;
и в котором осуществляют
прогнозирование популярности содержимого на основе, по меньшей мере частично данных из поискового журнала; данных из журнала браузера; статистических веб-данных, и статистических и динамических характеристик, полученных через API сервиса хостинга содержимого.
3. Способ по п. 1, в котором сервер реализуют как часть сервера поисковой системы.
4. Способ по п. 1, в котором поисковые журналы реализуют как часть сервера поисковой системы.
5. Способ по п. 1, в котором журналы браузера реализуют как часть сервера поисковой системы.
6. Способ по п. 1, в котором сервер хостинга содержимого, на котором хранится веб-ресурс хостинга содержимого, на котором размещен элемент содержимого, был ранее просмотрен поисковым роботом, и указание на просмотренный поисковым роботом веб-ресурс хостинга содержимого хранится в базе данных поискового робота.
7. Способ по п. 1, в котором статистические веб-данные, которые представляют по меньшей мере одно из встроенных объектов или ссылок на элемент содержимого, которые содержатся на одном или нескольких веб-ресурсах, заранее просматривают поисковым роботом с сервера веб-ресурсов и сохраняют в базе данных поискового робота.
8. Способ по п. 1, в котором данные из поисковых журналов включают в себя динамические-характеристики-поисковых-журналов, связанные с элементом содержимого, причем динамические-характеристики-поисковых-журналов включают в себя по меньшей мере одно из:
число показов URL (Единый Указатель Ресурсов) элемента содержимого на странице результатов поиска (SERP);
число кликов на URL элемента содержимого на SERP и
число переходов по URL элемента содержимого на SERP.
9. Способ по п. 1, в котором данные из журнала браузера включают в себя динамические-характеристики-журналов-браузера, связанные с элементом содержимого, динамические-характеристики-журналов-браузера включают в себя число посещений URL элемента содержимого, зарегистрированных в журналах браузера.
10. Способ по п. 1, в котором статистические веб-данные, которые представляют по меньшей мере одно из встроенных объектов или ссылок на элемент содержимого, которые содержатся на одном или нескольких веб-ресурсах, включают в себя агрегированные-динамические-веб-характеристики, связанные с элементом содержимого, причем агрегированные-динамические-веб-характеристики включают в себя по меньшей мере одно из
число всех встроенных объектов элемента содержимого;
число всех хостов со встроенными объектами элемента содержимого;
максимальное число встроенных объектов элемента содержимого на хост;
среднее число встроенных объектов элемента содержимого на хост;
максимальное число встроенных объектов элемента содержимого на страницу;
среднее число встроенных объектов элемента содержимого на страницу;
число дней, которое прошло с первого встроенного объекта элемента содержимого;
число дней, которое прошло с последнего встроенного объекта элемента содержимого;
среднее число дней, которое прошло с любого встроенного объекта элемента содержимого;
число всех ссылок на элемент содержимого;
число всех хостов со ссылками на элемент содержимого;
максимальное число ссылок на элемент содержимого на хост;
среднее число ссылок на элемент содержимого на хост;
число дней, которое прошло со дня первой ссылки;
число дней, которое прошло с последнего раза, когда элемент содержимого был связан со ссылкой; и
среднее число дней, которое прошло с момента когда была опубликована какая-либо ссылка на элемент содержимого.
11. Способ по п. 1, в котором статистические веб-данные представляют по меньшей мере одно из встроенных объектов или ссылок на элемент содержимого, которые содержатся на одном или нескольких веб-ресурсах, включают в себя не-агрегированные-динамические-веб-характеристики, связанные с элементом содержимого, причем не-агрегированные-динамические-веб-характеристики включают в себя по меньшей мере одно из:
список хостов с временными отметками встроенных объектов элемента содержимого; и
список хостов с временными отметками ссылок на элемент содержимого.
12. Способ по п. 1, в котором прогнозирование популярности содержимого выполняют с помощью алгоритма машинного обучения.
13. Способ по п. 12, в котором алгоритм машинного обучения использует модель Фридмана градиентного бустинга деревьев решений.
14. Способ по п. 13, в котором модель Фридмана градиентного бустинга деревьев решений получает вывод линейной модели влияния как входную характеристику.
15. Способ по п. 14, в котором линейная модель влияния получает не-агрегированную-динамическую-веб-характеристику как входную характеристику.
16. Способ по п. 13, в котором выполняют обучение алгоритма машинного обучения.
17. Способ по п. 16, в котором обучение алгоритма машинного обучения выполняют параллельно с прогнозированием популярности содержимого.
18. Способ по п. 1, в котором выполняют ранжирование элемента содержимого на основе определенного прогнозирования популярности содержимого.
19. Сервер прогнозирования популярности содержимого, выполненный с возможностью соединения по сети передачи данных с сервером поисковой системы и сервером хостинга содержимого, сервер включает в себя
интерфейс связи, выполненный с возможностью устанавливать соединение с сервером поисковой системы через сеть передачи данных;
по меньшей мере один компьютерный процессор, функционально соединенный с интерфейсом связи, выполненный с возможностью осуществлять
получение из базы данных поискового робота с сервера поисковой системы указания на элемент содержимого, размещенного на веб-ресурсе хостинга содержимого сервера хостинга содержимого;
получение из журналов, которые включают в себя поисковый журнал и журнал браузера, данных из поисковых журналов и журналов браузера, причем данные из поискового журнала представляют собой поисковую активность одного или нескольких пользователей сервера поисковой системы, направленную на элемент содержимого, а данные из журнала браузера представляют собой браузерную активность одного или нескольких пользователей браузерного приложения, направленную на элемент содержимого;
получение из базы данных поискового робота с сервера поисковой системы статистических веб-данных, которые представляют по меньшей мере одно из встроенных объектов или ссылок на один или несколько веб-ресурсов, которые ведут на элемент содержимого;
прогнозирование популярности содержимого, основанное по меньшей мере частично на данных из поискового журнала; данных из журнала браузера; и статистических веб-данных.
20. Сервер по п. 19, в котором процессор дополнительно выполнен с возможностью осуществлять
получение от сервера хостинга содержимого через интерфейс программирования приложений (API) сервиса хостинга содержимого, списка статистических данных, связанного со статическими и динамическими характеристиками элемента содержимого, причем статистические характеристики включают в себя характеристики, описывающие элемент содержимого, которые остаются независимыми от просмотров пользователей, а динамические характеристики включают в себя характеристики, описывающие элемент содержимого, которые учитывают отношение между элементом содержимого и взаимодействиями пользователя;
и для осуществления прогнозирования процессор выполнен с возможностью осуществлять
прогнозирование популярности содержимого на основе по меньшей мере частично, данных из поискового журнала; данных из журнала браузера; статистических веб-данных и статистических и динамических характеристик, полученных через API сервиса хостинга содержимого.
21. Сервер по п. 19, в котором сервер реализован как часть сервера поисковой системы.
22. Сервер по п. 19, в котором процессор выполнен с возможностью осуществлять получение данных из поисковых журналов, при этом поисковые журналы реализованы как часть сервера поисковой системы.
23. Сервер по п. 19, в котором в котором процессор выполнен с возможностью осуществлять получение данных из журналов браузера, при этом журналы браузера реализованы как часть сервера поисковой системы.
24. Сервер по п. 19, в котором процессор выполнен с возможностью получения из базы данных поискового робота указания на просмотренный поисковым роботом веб-ресурс хостинга содержимого, хранящийся в базе данных поискового робота.
25. Сервер по п. 19, в котором процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение от сервера хостинга содержимого через интерфейс программирования приложений (API) сервиса хостинга содержимого, списка статистических данных, связанного со статическими и динамическими характеристиками элемента содержимого, статистические веб-данные представляют по меньшей мере одно из встроенных объектов или ссылок на элемент содержимого, которое содержится на одном или нескольких веб-ресурсах, которые были ранее просмотрены поисковым роботом с сервера веб-ресурса и сохранены в базе данных поискового робота.
26. Сервер по п. 19, в котором процессор выполнен с возможностью осуществлять получение данных (138) из поисковых журналов, которые включают в себя динамические-характеристики-поисковых-журналов, связанные с элементом (206) содержимого, причем динамические-характеристики-поисковых-журналов включают в себя по меньшей мере одно из
число показов URL (Единый Указатель Ресурсов) элемента содержимого на странице результатов поиска (SERP);
число кликов на URL элемента содержимого на SERP; и,
число переходов по URL элемента содержимого на SERP.
27. Сервер по п. 19, в котором процессор выполнен с возможностью осуществлять получение данных из журнала браузера, которые включают в себя динамические-характеристики-журналов-браузера, связанные с элементом содержимого, динамические-характеристики-журналов-браузера включают в себя число посещений URL элемента содержимого, зарегистрированных в журналах браузера.
28. Сервер по п. 19, в котором процессор выполнен с возможностью осуществлять получение статистических веб-данных, которые представляют по меньшей мере одно из встроенных объектов или ссылок на элемент содержимого, которое содержится на одном или нескольких веб-ресурсах, включают в себя агрегированные-динамические-веб-характеристики, связанные с элементом содержимого, причем агрегированные-динамические-веб-характеристики включают в себя по меньшей мере одно из:
число всех встроенных объектов элемента содержимого;
число всех хостов со встроенными объектами элемента содержимого;
максимальное число встроенных объектов элемента содержимого на хост;
среднее число встроенных объектов элемента содержимого на хост;
максимальное число встроенных объектов элемента содержимого на страницу;
среднее число встроенных объектов элемента содержимого на страницу;
число дней, которое прошло с первого встроенного объекта элемента содержимого;
число дней, которое прошло с последнего встроенного объекта элемента содержимого;
среднее число дней, которое прошло с любого встроенного объекта элемента содержимого;
число всех ссылок на элемент содержимого;
число всех хостов со ссылками на элемент содержимого;- максимальное число ссылок на элемент содержимого на хост;
среднее число ссылок на элемент содержимого на хост;
число дней, которое прошло со дня первой ссылки;
число дней, которое прошло с последнего раза, когда элемент содержимого был связан со ссылкой; и
- среднее число дней, которое прошло с момента когда была опубликована какая-либо ссылка на элемент содержимого.
29. Сервер по п. 19, в котором процессор выполнен с возможностью осуществлять получение списка статистических веб данных, причем статистические веб-данные представляют по меньшей мере одно из встроенных объектов или ссылок на элемент содержимого, которые содержатся на одном или нескольких веб-ресурсах, включают в себя не-агрегированные-динамические-веб-характеристики, связанные с элементом содержимого, причем не-агрегированные-динамические-веб-характеристики включают в себя по меньшей мере одно из:
список хостов с временными отметками встроенных объектов элемента содержимого; и
список хостов с временными отметками ссылок на элемент содержимого.
30. Сервер по п. 19, в котором процессор выполнен с возможностью выполнения прогнозирования популярности содержимого с помощью алгоритма машинного обучения.
31. Сервер по п. 30, в котором процессор выполнен с возможностью выполнения прогнозирования популярности содержимого с помощью алгоритма машинного обучения с использованием модели Фридмана градиентного бустинга деревьев решений.
32. Сервер по п. 31, в котором процессор выполнен с возможностью выполнения прогнозирования популярности содержимого с помощью алгоритма машинного обучения с использованием модели Фридмана градиентного бустинга деревьев решений, где вывод линейной модели влияния является входной характеристикой.
33. Сервер по п. 32, в котором процессор выполнен с возможностью выполнения прогнозирования популярности содержимого с помощью алгоритма машинного обучения с использованием модели Фридмана градиентного бустинга деревьев решений, где вывод линейной модели влияния является вводной характеристикой, а входной характеристикой линейной модели влияния является не-агрегированная-динамическая-веб-характеристика.
34. Сервер по п. 31, в котором процессор выполнен с возможностью обучения алгоритма машинного обучения.
35. Сервер по п. 34, в котором процессор выполнен с возможностью осуществлять обучение алгоритма машинного обучения параллельно с прогнозированием популярности содержимого.
36. Сервер по п. 19, в котором процессор выполнен с возможностью ранжирования элемента содержимого на основе определенного прогнозирования популярности содержимого.