...
...

Nigma.ru выступила с инициативой по оптимизации поисковых систем

Научный проект "Интеллектуальная поисковая система Nigma.ru" выступает с новой инициативой: поисковым оптимизаторам предлагается бесплатно оптимизировать результаты поиска и тем самым помочь проекту в обучении искусственной нейронной сети, ранжирующей результаты поиска.

Во-первых, эта инициатива имеет социально-значимый характер. Поисковые оптимизаторы - это люди и организации, занимающиеся повышением рейтинга сайтов в поисковых системах таким образом, что на ключевые слова, связанные с тематикой этих сайтов, они выдаются в результатах поисковых систем как можно выше - в идеале, вверху первой страницы результатов поиска. Поисковые системы относятся к оптимизаторам негативно и часто блокируют их работу, т.к. иногда оптимизаторы злоупотребляют своими способностями и оптимизируют сайты так, что они выдаются первыми в списке результатов даже на ключевые слова, не имеющие отношения к тематике сайта. В случае успеха этой инициативы, обычным поисковым системам будет продемонстрировано, что оптимизаторы - не враги поисковых систем, а наоборот - союзники: вместе можно сделать выдачу результатов поиска существенно более релевантной, если воспользоваться методами искусственного интеллекта.

Во-вторых, бесплатная поисковая оптимизации полезна с научной точки зрения. Используя помощь оптимизаторов, у проекта Nigma.ru появится возможность сформировать так называемые обучающие примеры для искусственной нейронной сети, ранжирующей результаты поиска. По результатам эксплуатации поисковой системы Nigma.ru в течение недели ее существования, благодаря многочисленным ценным отзывам пользователей, включая таких гуру поиска как Илья Сегалович (Яндекс), за которые участники проекта хотели бы всех поблагодарить, разработчиками был внесен ряд изменений в алгоритм ранжирования, существенно улучшивших его релевантность. Качественный набор обучающих примеров, притом такого размера, что из него можно выделить несколько тестовых наборов, на которых можно будет проверять качество обучения нейронной сети, поможет создать гораздо более "умную" нейронную сеть.



© Компьютерная газета