MatrixNet перечень факторов
MatrixNet – метод обучение роботов поиска, на основании которого компания Яндекс создала свою систему ранжирования запросов.
Иные поисковые компании руководствуются другими методами.
Так как в Интернете огромное множество вебсайтов, поисковые машины обращаются не к данным страницам, а к определенной базе данных, или же по индексу. Найденные в специальной базе страницы видны пользователю при вводе запроса.
Учитывая тот факт, что в индексе происходит бесконечное добавление новых и удаление ненужных страниц, поисковые системы постоянно обновляют индекс, либо производят апгрейды, которые не видны пользователям. Но поисковик должен знать, по каким параметрам обновляется индекс. Ранее, внедрением релевантной страницы в индекс занимался асессор поисковой системы. Но так-как сайтостроение в наше время приобрело активный характер, асессоры не успевают проверить все найденные роботом страницы. Наконец, благодаря появлению алгоритма обучения ботов MatrixNet, большая часть функций асессоров была возложена на него.
Особенности
Создание Matrixnet началось в 2009 г. c внесения нового алгоритма «Снежинск», целью которого было расширение мер ранжирования и улучшение работы поиска, в итоге маловажные критерии поиска утратили свою значимость. Также с помощью данного метода получилось настроить ранжирование вебсайта под назначенный запросы, не ухудшив поиск по иным запросам.
В формуле данного алгоритма способны находиться масса значений, а точность метода дает возможность отбрасывать все неподходящие страницы. Благодаря данного алгоритму, результаты поиска Яндекса все более релевантные,несмотря на бесконечный рост количества просмотренных страниц.