使用文档活动日志训练机器学习模型以确定文档相关性的系统和方法

[Reddi2]

用户交互和用户日志是优化Google机器学习算法的重要来源，负责对结果进行排名。这项专利描述了完成这项任务的技术。

注：该专利处于待批状态。这意味着它现在没有用到，但将来可能会用到。

该专利描述了使用文档活动日志训练机器学习语义匹配模型以确定 rcs 数据库 文档相关性的系统和方法。这种方法对于云存储或私人文档存储等对内容数据或用户交互数据的访问受到限制的环境特别有用。

这种方法在传统数据源（例如用户交互数据或完整文档内容）不可用的场景中非常有用。

程序：

数据收集：获取两份文件以及相应的活动日志。
确定关系标签：使用活动日志确定指示文档是否相关的关系标签。
语义相似度得分：将文档输入模型，获得一个语义相似度得分，表示文档之间估计的语义相似度。
模型训练：评估关系标签和语义相似度分数之间差异的损失函数。根据这个损失函数改变模型参数。


因素：

文档活动日志：包括访问时间戳和交互类型（例如编辑、共享）。
关系标签：根据访问文档的时间差生成。
语义相似度分数：模型的输出，用于估计两个文档的相似程度。
损失函数：通过比较关系标签与语义相似度分数来细化模型。
对 SEO 的影响
关注用户交互：SEO 策略可能需要更加关注用户与文档的交互，因为这些数据会影响文档的相关性。
超越关键词：内容相关性可以通过用户行为和文档交互来确定，而不仅仅是关键词。
私人和云文档：私人或云存储文档的 SEO 可能更多地取决于这些文档的访问和使用方式，而不是传统的页面因素。
预测模型：了解和预测用户行为可能成为 SEO 策略的重要组成部分。


查询组合系统
搜索结果变得越来越情境化。更好地识别搜索查询和用户的上下文可以带来更好的搜索结果和更好的用户体验。这项专利是克服这一挑战的解决方案。


国家：美国、中国、世界知识产权组织、俄罗斯

注：该专利处于待批状态。这意味着它现在没有用到，但将来可能会用到。

该专利重点关注生成描述上下文聚类和上下文聚类概率的数据的方法、系统和设备。这些集群是根据查询输入和与每个查询输入相关的上下文形成的。

该专利描述了一种通过使用上下文聚类来简化搜索查询过程的系统。这些集群是根据先前查询的上下文和内容形成的。当用户发起搜索时，系统会显示相关的上下文集群，以便用户无需输入查询即可选择查询。

该系统旨在通过提供上下文相关的搜索建议来改善用户体验，而无需用户输入搜索查询的字符。

诉讼程序

数据处理和分组：系统访问来自多个用户的查询数据，并根据输入的上下文和内容将这些查询分组为上下文集群。
确定上下文聚类概率：对于每个上下文聚类，计算一个概率，该概率表示属于该聚类的查询输入被用户选择的可能性。
响应用户事件：当接收到用户事件的指示（例如访问搜索引擎）时，系统根据用户设备的上下文和计算的概率选择上下文聚类。
显示和选择：然后将选定的上下文集群显示给用户以供选择，然后显示该集群内的查询列表以供进一步输入。

[yadaysrdone]

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