Являясь новейшим продуктивным алгоритмом машинного обучения, MatrixNet работает с Яндексом. С его помощью популярнейший ресурс выстраивает свою формулу для эффективного ранжирования запросов потребителей. (На заметку: иные поиск-системы используют другие алгоритмы).
Эксклюзивное изобретение специалистов Яндекса позволило наладить поисковый аппарат таким образом, что он умеет учитывать гораздо большее число параметров для ранжирования сайтов по запросам пользователей. И хотя сейчас в Интернете десятки миллионов ресурсов (и каждый день добавляются тысячи), поиск-роботы Яндекса входят не во все вообще имеющиеся страницы сайтов, а в специально созданную (более конкретную и компактную) базу данных. Благодаря этому так называемому индексу пользователь видит на экране оптимальные данные в ответ на введенный запрос.
Индекс регулярно чистится и расширяется – новые (полезные) ресурсы добавляются, а ненужные (устаревшие, неактивные) удаляются. Производя апдейты (то есть помещение и активирование релевантных страниц), незаметные для обычных пользователей, поисковая машина должна знать правила, по которым обновляется индекс. И если раньше за процесс отвечал лишь асессор поиск-системы, то, после обучения, MatrixNet частично взял функции асессоров на свои плечи.
Таким образом, в формуле MatrixNet находятся тысячи значений, при этом ее точность дает возможность отсеивать все несоответствующие ресурсы и страницы. В результате количество просмотров растет, а выдача Яндекса, благодаря алгоритму MatrixNet, теперь еще более релевантная.
Напомним: MatrixNet в 2009г. появился в виртуальном сообществе с внедрением продуктивного алгоритма «Снежинск». Тогда был увеличен список критериев ранжирования – тем самым улучшилось качество поиск-услуги. На данный момент малозначимые поиск-критерии или удалены совсем, или потеряли свою важность, расположившись в конце перечня. Благодаря этому алгоритму удалось ранжирование сайта настраивать под определенные запросы, при этом не испортив качество поисков по другим запросам.