谷歌使用的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，稱為rankbrain來幫助自己的搜索結(jié)果。這是我們知道的。

谷歌使用 機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)，稱為“rankbrain”幫助整理搜索結(jié)果。不知道是如何工作的，符合谷歌的整體排名系統(tǒng)？以下是我們所知道的rankbrain。

信息涵蓋以下來自成都網(wǎng)站建設(shè)三個(gè)來源和已更新，隨著時(shí)間的推移，筆記，更新了。這里是源：

首先是彭博社的故事這打破了rankbrain新聞（參見寫了它）。第二，附加的信息，谷歌現(xiàn)在已經(jīng)直接提供給搜索引擎的土地。第三、在地方，谷歌并沒有提供答案，我們自己的知識(shí)和好的假設(shè)。我們要清楚這些來源的使用，當(dāng) 認(rèn)為必要，除了一般的背景信息。

rankbrain是什么？
rankbrain是谷歌的名字為機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)，用來幫助處理搜索結(jié)果，據(jù)報(bào)道彭博社也向我們證實(shí)了谷歌。

機(jī)器學(xué)習(xí)是什么？
機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)計(jì)算機(jī)教自己如何做，而不是被人類或以下的詳細(xì)規(guī)劃教。

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什么是人工智能？
真正的人工智能，簡稱AI，是一個(gè)計(jì)算機(jī)可以像人類一樣聰明，至少在感覺上獲取知識(shí)的講授和建筑在它所知道的，建立新的聯(lián)系。

真正的愛只存在于科幻小說，當(dāng)然。在實(shí)踐中，AI是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)和聯(lián)系。

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)如何不同？從rankbrain，似乎我們都很 同義。你可以聽到他們兩者交替使用，或者你可能會(huì)聽到機(jī)器學(xué)習(xí)用于描述人工智能方法被雇用的類型。

所以rankbrain是新的谷歌搜索結(jié)果排名？
第rankbrain是谷歌整體搜索”算法的一部分，”一個(gè)計(jì)算機(jī)程序，用來整理數(shù)十億頁它知道找到那些被認(rèn)為最相關(guān)的特定的查詢。

谷歌搜索算法的名字是什么？

所以rankbrain是谷歌蜂鳥搜索算法的一部分？
這是我們的理解。蜂鳥算法的全局搜索能力，就像一輛車有一個(gè)整體的發(fā)動(dòng)機(jī)在它。發(fā)動(dòng)機(jī)本身可能由各種配件，如機(jī)油濾清器、燃油泵、散熱器等。以同樣的方式，包括各部分與rankbrain蜂鳥，是一個(gè)最新的。

特別是，我們知道rankbrain總體是蜂鳥算法部分因?yàn)榕聿┑奈恼旅鞔_指出，rankbrain不能處理所有的搜索，只有整體的算法。

蜂鳥也包含其他的名字在那些熟悉的地方搜索引擎優(yōu)化空間，如 熊貓， 企鵝 和發(fā)薪日為了打擊垃圾郵件，鴿子為了改善當(dāng)?shù)氐慕Y(jié)果，重為了把廣告重頁，移動(dòng)友好 旨在獎(jiǎng)勵(lì)移動(dòng)友好的頁面匹茲堡海盜旨在打擊侵犯版權(quán)。

我認(rèn)為谷歌的算法被稱為“PageRank”
PageRank是覆蓋一個(gè)特定的方式給頁面信用基于其他頁面的鏈接指向他們的蜂鳥算法部分。

PageRank是特殊的因?yàn)檫@是谷歌所給的一個(gè)排序算法的部分第一名，回來的路上的時(shí)候，搜索引擎開始，1998。

這些“信號(hào)”，谷歌使用排名？
信號(hào)都是谷歌用以幫助確定如何排名的網(wǎng)頁。 為例，它會(huì)讀取網(wǎng)頁上的文字，所以文字是一種信號(hào)。如果有的話是大膽的，可能是另一個(gè)信號(hào)的注意。計(jì)算作為一部分給一個(gè)網(wǎng)頁的PageRank PageRank得分，作為信號(hào)。如果一個(gè)網(wǎng)頁是被認(rèn)為是移動(dòng)友好，這是另一個(gè)信號(hào)是登記。

所有這些信號(hào)處理的各個(gè)部分在蜂鳥算法來找出哪些頁面谷歌顯示響應(yīng)不同的搜索。

多少信號(hào)呢？
谷歌已經(jīng)相當(dāng)一致，說有多200大排名的信號(hào)進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)而，最多可以有10000個(gè)變化或子信號(hào)。它通常只是說“數(shù)百名”的因素，因?yàn)樗鼪]有在昨天的彭博社第。

如果你想要更多的視覺引導(dǎo)的排名信號(hào)，看到我們SEO成功因素周期表：

元素周期表的SEO成功因素2015
這是一個(gè)很好的指南，我們認(rèn)為，一般的東西，像谷歌這樣的搜索引擎排名的網(wǎng)頁使用幫助。

和rankbrain是第三個(gè)最重要的信號(hào)？
說的沒錯(cuò)。不知從哪里來，這個(gè)新的系統(tǒng)已成為谷歌所說，是第三個(gè)最重要的因素 排名的網(wǎng)頁。從彭博社文章：

rankbrain是“數(shù)百名”信號(hào)，進(jìn)入一種算法來決定什么樣的結(jié)果出現(xiàn)在谷歌搜索頁面和它們的排名，科拉多說。在幾個(gè)月內(nèi)已經(jīng)部署，rankbrain已成為最重要的第三個(gè)信號(hào)有助于搜索查詢的結(jié)果，他說。
什么是第一和第二重要的信號(hào)？
當(dāng)這個(gè)故事最初寫的，谷歌不會(huì)告訴我們。這是我們的假設(shè)：

我個(gè)人的猜測是，鏈接仍然是最重要的信號(hào)，這樣在谷歌統(tǒng)計(jì)選票的形式鏈接。這也是一個(gè)可怕的老化系統(tǒng)，我已經(jīng)在我的 鏈接：破碎的“投票箱”由谷歌和Bing應(yīng)用文章從過去 。

至于第二個(gè)最重要的信號(hào)，我猜會(huì)”的話，“哪里的話，將包括從網(wǎng)頁上的文字如何谷歌的解釋文字的人進(jìn)入rankbrain分析搜索框之外的一切。

這被證明是非常正確的。2016三月，谷歌于前兩個(gè)因素是內(nèi)容和鏈接?；蜴溄雍蛢?nèi)容，因?yàn)樗粫?huì)說這是第一次。更多的，看看我們的文章：

現(xiàn)在我們知道：這是谷歌的3大搜索排名的因素
究竟rankbrain嗎？
從電子郵件與谷歌，我想rankbrain主要是用來解釋人提交 找到頁面，可能沒有 確切的詞 ，搜索搜索。

不 谷歌已經(jīng)找到超越精確查詢進(jìn)入頁面的方法嗎？
是的，谷歌已經(jīng)找到了超越具體條款有人進(jìn)入了很長一段時(shí)間的頁面。例如，幾年前，如果你想進(jìn)入類似“鞋，“谷歌可能沒有發(fā)現(xiàn)頁面說：“鞋，這是因?yàn)榧夹g(shù)上是兩個(gè)不同的詞。但“遏制”，讓谷歌變得更聰明，懂得鞋是一個(gè)變化的鞋，就像“跑”是一種變異的“運(yùn)行”。

谷歌也有同義詞的智慧，所以，如果你搜索“運(yùn)動(dòng)鞋，“它可能會(huì)明白你也意味著“跑鞋”。它甚至獲得了一些概念性的智慧，明白有頁關(guān)于“蘋果”的技術(shù)公司與“蘋果”的水果。

知識(shí)圖呢？
這個(gè)知識(shí)圖，在2012推出，是一種方式，谷歌變得更聰明的連接詞。更重要的是，它學(xué)會(huì)了如何尋找“事情不是字符串，“谷歌所描述的。

字符串的搜索字符串的字母，如“奧巴馬拼字比賽頁面。“事情不是谷歌知道，當(dāng)有人搜索“奧巴馬”，“他們可能意味著美國總統(tǒng)巴拉克奧巴馬，與其他人的連接，一個(gè)實(shí)際的人，地方和事物。

知識(shí)圖是一個(gè)關(guān)于世界上的事物和它們之間的關(guān)系事實(shí)數(shù)據(jù)庫。這就是為什么你可以搜索“當(dāng)是奧巴馬的妻子米歇爾奧巴馬出生”，得到答復(fù)如下，沒有使用她的名字：

奧巴馬的妻子

如何rankbrain幫助優(yōu)化查詢？
方法 谷歌已經(jīng)使用細(xì)化查詢通常都流到某些人在某個(gè)地方做的工作，無論是創(chuàng)建源列表或同義詞列表或數(shù)據(jù)庫連接之間的事情。當(dāng)然，還有一些自動(dòng)化。但在很大程度上， 這取決于人類的工作。

問題是，谷歌搜索每天處理三十億。2007，谷歌說，百分之20到百分之25這些查詢有 從未見過。2013，它帶來了一些下降到百分之15，并用昨日再次在彭博社文章和谷歌再次確認(rèn)了我們。但百分之15的三十億仍然是一個(gè)巨大的查詢的數(shù)量從未進(jìn)入任何人搜索-每天4億5000萬。

在那些可能是復(fù)雜的，多詞查詢，也叫“長尾巴”查詢。rankbrain旨在幫助更好地理解這些查詢和有效地轉(zhuǎn)化他們，幕后的一種方式，尋找好的搜索頁面。

谷歌告訴我們，它可以看到看似無關(guān)的復(fù)雜的搜索模式之間的了解其實(shí)是彼此相似的。 這學(xué)習(xí)，反過來，可以更好地理解未來的復(fù)雜的搜索，無論他們是與特定主題相關(guān)。 最重要的是，谷歌所告訴我們的，然后把這些組的搜索結(jié)果，搜索者會(huì)喜歡它認(rèn)為最。

谷歌沒有提供組搜索實(shí)例或在網(wǎng)頁是什么給如何rankbrain猜測細(xì)節(jié)。但后者 可能因?yàn)槿绻麑⒛：阉鞯礁嗟臇|西 具體，它可以帶來更好的答案。

舉一個(gè)例子如何？
雖然谷歌沒有給組搜索，彭博的文章有一個(gè)搜索rankbrain理應(yīng)幫助。錢在這兒:

在一個(gè)食物鏈高級(jí)別的消費(fèi)者的標(biāo)題是什么
一個(gè)像我這樣的外行，“消費(fèi)者”聽起來像一個(gè)參考的人誰買了東西。然而，它也有消費(fèi)食品的科學(xué)術(shù)語。也有在食物鏈中的消費(fèi)者水平。消費(fèi)者在高水平？標(biāo)題的名字是“捕食者”。

進(jìn)入查詢到谷歌提供了很好的答案，即使查詢本身聽起來很奇怪：

食物鏈的消費(fèi)者
現(xiàn)在考慮的結(jié)果，搜索“食物鏈的頂層是多么的相似，”如下圖所示：

top_level_of_the_food_chain_ - _google_search
想象一下，rankbrain連接原長和復(fù)雜的查詢 這個(gè)短得多，這可能是更普遍的做。據(jù)了解，他們是非常相似的。因此，谷歌可以利用它知道得到幫助提高它所提供的罕見的一個(gè)更常見的查詢答案。

讓我強(qiáng)調(diào)一下，我不知道rankbrain是連接這兩個(gè)搜索。我只知道谷歌給第一個(gè)例子。這就是我如何rankbrain用于連接到一個(gè)共同的一個(gè)罕見的搜索作為一種改進(jìn)實(shí)例。

將這樣做，也有RankNet？
在2005回，微軟開始使用自己的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，稱為RankNet，今天為什么成為其Bing搜索引擎的一部分。事實(shí)上，對(duì)RankNet首席研究員和創(chuàng)造者最近榮幸。但在過去的幾年里，微軟幾乎沒有談到RankNet。

你可以打賭，可能會(huì)改變。同樣有趣的是，當(dāng)我把 搜索到了Bing，多么偉大的rankbrain谷歌就是一個(gè)例子，并給了我很好的結(jié)果，其中包括上市，谷歌也回來了：

what's_the_title_of_the_consumer_at_the_highest_level_of_a_food_chain_ - _bing
一個(gè)查詢并不意味著Bing的RankNet是不如谷歌的rankbrain反之亦然。不幸的是，它想出了一個(gè)清單，這樣的比較是很困難的。

更多的例子嗎？
谷歌沒有給我們一個(gè)鮮活的例子：“一杯多少湯匙？“谷歌說，rankbrain青睞澳大利亞不同的結(jié)果與美國查詢因?yàn)槊總€(gè)國家的措施是不同的，盡管類似的名字。

我試圖通過在谷歌澳大利亞搜索Google.com與測試。我沒有看到太大的區(qū)別，我自己。即使沒有rankbrain，結(jié)果往往是不同的這是因?yàn)橛欣趶囊阎陌拇罄麃喚W(wǎng)站對(duì)于那些使用谷歌澳大利亞搜索頁面的“過時(shí)”的意思。

rankbrain是否真的有幫助嗎？
盡管我的兩個(gè)以上的例子不引人注目的rankbrain的偉大見證，我真的相信，這可能是一個(gè)很大的影響，因?yàn)楣雀杪暦Q。該公司是相當(dāng)保守的排序算法是什么。它的小測試所有的時(shí)間。但它只推出大的變化時(shí)，它有一個(gè)很大的置信度。

rankbrain整合，在一定程度上它是第三個(gè)最重要的信號(hào)，是一個(gè)巨大的變化。這不是一個(gè)我認(rèn)為谷歌會(huì)做除非真的相信這是幫助。

rankbrain何時(shí)開始？
谷歌告訴我們，有一個(gè)逐步推出rankbrain 2015年初，它已經(jīng)完全的生活和全球幾個(gè)月了。

什么查詢的影響？
2015十月，谷歌告訴彭博社，一個(gè)“非常大的部分“查詢通常不會(huì)看到百分之15之前進(jìn)行rankbrain?？傊?，百分之15或更少。

2016六月，有消息稱rankbrain被用于每一個(gè)查詢，谷歌處理。看到我們的故事：

谷歌使用rankbrain每個(gè)搜索排名，影響“地段”的人
是rankbrain總是學(xué)習(xí)？

所有的學(xué)習(xí)，rankbrain確實(shí)是離線的，谷歌告訴我們。它給歷史搜索批次，學(xué)會(huì)從這些預(yù)測。

這些預(yù)測進(jìn)行了測試，如果證明好，然后rankbrain最新版本上線。然后離線學(xué)習(xí)和測試循環(huán)重復(fù)。

不rankbrain做更多的查詢優(yōu)化？
通常，如何查詢細(xì)化是通過堵塞、同義詞或rankbrain -現(xiàn)在還沒有考慮排名的因素或信號(hào)。

信號(hào)通常 因素都與內(nèi)容，如頁面上的文字，鏈接指向一個(gè)頁面，一個(gè)頁面是否是一個(gè)安全的服務(wù)器等。它們也可以被連接到一個(gè)用戶，如 在搜索位于或他們的搜索和瀏覽歷史。

所以當(dāng)谷歌談起rankbrain作為第三最 重要的信號(hào)，它真的是一個(gè)排名的信號(hào)是什么意思？是谷歌再次確認(rèn)了我們有一個(gè)組件，rankbrain直接貢獻(xiàn)不知是否一個(gè)網(wǎng)頁排名。

到底怎么了？有一些類型的“rankbrain評(píng)分”可能質(zhì)量評(píng)估？也許，但它似乎更可能是rankbrain就是幫助谷歌更好的分類根據(jù)它們包含的內(nèi)容頁。rankbrain或許能夠更好地總結(jié)一下一個(gè)網(wǎng)頁的內(nèi)容比谷歌現(xiàn)有的系統(tǒng)做了。

或不。谷歌并不是說比其他任何有一個(gè)排序的組件。

我如何了解更多關(guān)于rankbrain？
谷歌告訴我們的人要學(xué)習(xí)“向量”的單詞和短語，可以在數(shù)學(xué)上連接應(yīng)該看看這個(gè)博客，討論系統(tǒng)如何（這不是在后命名為rankbrain）學(xué)到的概念國家首都城市只是通過掃描新聞文章：

西山網(wǎng)站建設(shè)公司、西山企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)多少錢？
抖音會(huì)成為電商流量的新寵嗎?

標(biāo)題名稱：關(guān)于谷歌rankbrain算法
文章鏈接：http://jinyejixie.com/news44/20894.html

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