百度发布新算法研究

 

百度 Research刚刚发布了一篇研究论文，详细介绍了一种新算法，该算法提出了一种新的方法来回答查询。如果将来该算法落实到位，它将进一步改变传统排名因素对确定排名的影响。在短期内，这项研究提供了一个洞察百度当他们说为了提高相关性而进行算法更新时的含义。

百度 Research通过Twitter发布了一篇新研究论文。简明英语中的新算法

百度 Research在第六届学习代表国际会议上发表了一篇新论文。该出版物是通过推特宣布的。

该论文的标题是“提出正确的问题:积极问题重新制定与强化学习”（PDF）。

该研究论文讨论了一种重新构造查询的方法，然后将这些查询呈现给排名引擎。查询重构和词干已经在百度中使用。这是这种方法的一种形式。

新的是这是一种使用强化学习方法的机器学习算法。 此外，该算法不知道排名系统如何工作。它提出的问题来自黑盒子算法然后学习。 这个新算法使用学习系统重新构造用户查询，向排名引擎询问许多问题，然后从多组答案中选择Zui佳答案。

该算法的工作原理

以下是研究论文中的插图的屏幕截图，其中总结了该机器学习算法如何工作:

用户询问问题。机器学习算法（标记为代理）将该问题重新表述为多个问题，然后将其提交给排名算法。排名算法返回结果集，代理人选择Zui佳答案。

以下是研究文件所述的:

＆ldquo;面对复杂的信息需求，人类通过重新设计问题，发布多个搜索和汇总回复来克服不确定性。灵感来自人类＆rsquo;能够提出正确的问题，我们提供了一个学习为用户执行此过程的代理。代理位于用户和后端QA系统之间的 ，我们将其称为“环境”。

我们称代理AQA，因为它实现了一个积极的问题回答策略。 AQA旨在通过向环境发送重新提出的问题来Zui大限度地获得正确答案的机会。

代理人通过提出许多问题并汇总返回的证据来寻求Zui佳答案。代理无法使用环境的内部，因此必须学会仅使用问题字符串来优化探测黑盒。＆rdquo;

外卖:为什么这个算法很重要

该算法是一种称为强化学习的机器学习方法的视图。强化学习算法已经被用来学习如何玩Go并且可以玩像Doom这样的视频游戏。

这个特殊的算法对SEO很有意思，因为它显示了算法如何在用户和常规排名算法之间进行并做出决策。因此，这种机器学习算法不是决定在搜索引擎结果页面（SERP）中显示什么的排名算法，而是做出决定。

这种排名与SEO社区传统上认为搜索引擎排名网页的方式不同。传统的理解是，链接，标题标签中的文本，锚文本和其他排名因素等排名因素是搜索结果中排名第1到第10的决定因素。

链接等因素是一个重要的排名因素。但是使用这种算法，链接有助于考虑排名的网页，但不是决定因素。

另一种算法的工作是获取这些页面集并决定哪些页面Zui能回答问题。

你有没有看过一个链接较少的网页排名高于其他网页的链接？很可能用户和排名算法之间存在一种算法，决定某种网站是更好的答案。

如何处理排名因素？

排名算法不再是哪些网站将进入前十名的决定者。这就是为什么汇总数百万搜索结果的排名因子研究可能不准确的原因。排名因子研究假设排名因素是前十名结果的原因。

但排名因素并不总是决定前十名中的排名。这就是排名因素研究可能不可靠的原因。

虽然目前可能没有使用此特定算法，但还有其他算法可以通过预留排名算法结果并使用非排名因子的因子重新排名SERP来执行类似的功能。

例如，百度在一种重新排名搜索结果的方式上拥有一项专利，名为“排名搜索结果”，其中提到了修改引擎的使用。

＆ldquo;搜索系统114还包括或可以与分数修改引擎140通信，分数修改引擎140生成由搜索系统114应用于由搜索引擎130针对与查询110匹配的资源生成的初始分数的修改因子。分数修改引擎140可以至少部分地基于将相应的修改因子与多个多组资源中的每一个相关联的修改数据来生成修改因子。修改数据存储在系统可访问的存储库中，例如修改因子数据库150.＆lt;

重新排名搜索结果并不是一个新想法。微软早在2005年发表了一篇题为“使用亲和图改善网络搜索结果”的论文，发表了一篇关于重新排名搜索结果的研究论文。 该算法的目的是更准确地为模糊搜索查询提供用户意图。

外卖＃2:这对SEO有何影响？

这可能会影响未来的搜索引擎优化，结果可能是更强调满足用户意图。这种改进被称为提高相关性。因此，当百度宣布更新相关性时，通过研究获胜者可以找到网站失去排名的原因的答案。对于这些类型的更新，您可能无法通过注视丢失SERP位置的网站找到更改排名的原因。

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