5 июля 2025

eur = 93.01 -0.12 (-0.13 %)

btc = 108 112.00$ -1 456.24 (-1.33 %)

eth = 2 515.10$ -78.06 (-3.01 %)

ton = 2.75$ -0.07 (-2.57 %)

usd = 78.84 0.05 (0.07 %)

eur = 93.01 -0.12 (-0.13 %)

btc = 108 112.00$ -1 456.24 (-1.33 %)

Яндекс.Картинки — в поисках свежести

1 минута на чтение
Яндекс.Картинки — в поисках свежести

В марте 2010 года началось извержение вулкана Эйяфьядлайёкюдль, в июле 2015 года New Horizons передала на Землю фотографии Плутона, а в апреле 2019 года случился пожар в соборе Парижской Богоматери. Каждое подобное событие вызывает всплеск интереса и пользователи активно идут смотреть актуальные снимки, которых несколько часов назад еще в принципе не было.

Именно критерий «свежести» подобных изображений противоречит таким важным свойствам поиска, как, например, релевантность и авторитетность источника, поэтому поисковику требуются особые технологии, позволяющие не просто находить и фильтровать новый контент, но и сохранять баланс в результатах.

Алгоритмы поиска по картинкам Яндекса решают сразу пять задач: быстро находят и скачивают новые картинки, затем их обрабатывают, далее быстро собирают документы для поиска, формулируют критерии качества качества поиска свежего контента и в конце ранжируют и смешивают контент в выдаче, исходя из требований качества.

Для решения первой задачи используется работающая на базе машинного обучения формула, которая приоритизирует обход поискового робота в зависимости от качества и актуальности контента. Как только новые и актуальные изображения найдены, их нужно скачать на серверы Яндекса, но при этом не «заDDOSить» источники — в приоритизации скачивания картинок тоже помогает машинное обучение.

Обработка картинок включает в себя три этапа: подготовку версий разных размеров, расчет нейросетевых «фич», включая оценку красивости, эстетичности, нежелательности контента и многого другого, а также склейку дубликатов. Любопытно, что третий этап делается не нейросетью, а менее «модными» инструментами, так как они с этим справляются точнее.

Далее картинки собираются в документы, которые помимо самого изображения включают в себя целый букет разнородной информации: нейросетевые и прочие «фичи», сведения о страницах, где она помещена, тексты, которые на этих страницах её описывают, статистика поведения пользователей и так далее.

Затем каждый результат оценивается по сложной формуле, включающей в себя множество переменных. На этом этапе на помощь сложным машинным алгоритмам приходят толокеры и асессоры, которые в том числе помогают разобраться с оценкой свежих и актуальных на данный момент времени изображений.

На последнем этапе идет ранжирование результатов и смешивание основной поисковой выдачи со свежим и актуальным контентом по специальному алгоритму, который в Яндексе недавно серьезно обновили.

Еще больше технических и «подкапотных» подробностей о работе поиска по картинкам можно узнать по ссылке:

https://habr.com/ru/company/yandex/blog/514962/

Читать первым в Telegram-канале «Код Дурова»

Важные новости коротко — от GigaChat Max 
1-bg-изображение-0
img-content-1-изображение-0

GigaChat Max: коротко о главном

Как изменился Код Дурова вместе с GigaChat Max?

Узнай о всех возможностях в FAQ-статье 
162374ee-128c-4f2d-a73a-c12fd6a96c45-изображение-0

GigaChat Max: коротко о главном

Яндекс запустит биржу Telegram-каналов

Полная версия 
092c73fe-34bf-4ec9-b4ea-0ed50995759c-изображение-0

GigaChat Max: коротко о главном

Ритейлеры выступили против скидок на маркетплейсах

Полная версия 

Реализовано через GigaChat Max 

Сейчас читают
Карьера
Блоги 371
Газпромбанк
OTP Bank
Т-Банк
X5 Tech
билайн
Сбер
МТС
Яндекс Практикум
Ozon Tech
Циан

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
и тем, что мы используем cookie-файлы