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微软采用Bing算法之开源

来源:黑帽SEO培训 dozu.com.cn发布时间:2019/05/17

Microsoft的Space Partition Tree and Graph算法使开发人员能够将矢量搜索应用于传统,音频和视觉查询。
根据黑帽SEO培训网站消息,微软已将其空间分区树和图(SPTAG)算法用于其自己的Bing搜索引擎,作为开源GitHub项目可供所有人使用。该算法使用矢量搜索和深度学习模型来基于搜索意图提供结果。
了解SPTAG。该算法旨在允许用户以毫秒为单位搜索数十亿条信息,称为向量。理论上,这相当于更快地提供更相关的结果。
虽然不是一个新概念,但这可以通过矢量化数据,将数字表示分配给单词,图像像素或其他数据点的过程来实现。通过以这种方式捕获一段数据的含义并应用深度学习模型将其与其他术语相关联,微软表示它可以开始理解并表示搜索意图,这应该意味着与用户实际想要的结果匹配(而不是只是他们使用的关键字)。
在其博客文章中,微软使用了这个问题,“巴黎的塔楼有多高?”作为一个例子。即使艾菲尔铁塔没有明确地成为查询的一部分,Bing仍然可以返回直接答案。
影响。在向公众提供其算法的过程中,微软继续从一个封闭的生态系统转变为更容易接入和更具吸引力的生态系统,这可能是该品牌过去几年复苏的因素。它被上传到微软子公司Github的事实也是其向开发者社区提出诉讼的象征。
开发人员将能够使用Microsoft的矢量搜索技术构建自己的搜索引擎,或通过提交更新来帮助改进它。在传统搜索之外,Bing团队预测它将用于企业或面向消费者的应用程序,例如通过音频片段识别口语或更快地确定图像内容。
我们为什么要关心。更接近搜索者的实际意图意味着我们可以了解他们正在寻找并提供的内容; 或者,如果我们做不到,我们将浪费更少的资源来追逐未投资的用户。微软与SPTAG一起开源是一种善意的姿态,但它也为开发人员打开了大门,使其能够以我们尚未想象的方式扩展传统,音频和视觉搜索。
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