搜索引擎是怎样做到对数以亿计的搜索结果快速排序的( 二 )
然后，用户可以在网上找到图片的其他实例，也可以找到与图片中主题相同或颜色相同的图片，以及图片中受试者的信息，用户与这些结果交互的方式可以在未来塑造他们的 SERP（搜索引擎结果页面）。
6. 在搜索查询中识别单词之间的相似点
不仅查询数据被机器学习用于识别和个性化用户的后续查询，它还有助于创建数据模式，从而形成其他用户所得到的搜索结果。
随着时间的推移，用户搜索越来越多，机器学习能够显示出更准确的信息。
随着语言的发展和变化，机器能够更好地预测我们说的话背后的含义，并为我们提供更好的信息。
7. 提高用户的广告质量和目标
机器学习可以用来改进“其他弱的统计模型”。这意味着广告排名可以受到机器学习系统的影响。
“出价金额，你的竞价时间广告质量（包括预期的点击率，广告相关性和着陆页面体验），广告等级的阈值，用户搜索的上下文”通过关键词逐字输入系统，以确定百度为每个关键词考虑的阈值。
8. 同义词识别
当你看到在代码片段中不包含关键词的搜索结果时，可能是由于百度使用同义词反馈机制进行识别。
9. 查询澄清
我最喜欢的主题之一是搜索查询用户意图。
用户可能正在搜索购买（事务性）、研究（信息），或者寻找任何给定搜索的资源（导航）。此外，一个关键词可能对其中一个或任何一个意图有用。
通过分析点击模式和用户使用的内容类型（例如按内容类型进行的 ctrl），搜索引擎可以利用机器学习来确定意图。
结语
虽然机器学习不是（也可能永远不会）完美，但人类与之互动的越多，它就会变得越准确、越“聪明”。
这可能会让一些人感到担忧 —— 从《 终结者 》（Terminator）的电影中带来天网的景象 —— 然而，当我们需要的时候，实际的结果可能是一种更好的技术体验，给我们提供我们需要的信息和服务。
■网友
我是 @阮行止 。匿名是为了避免污染关注者timeline.
搜索引擎技术是一项专门的分支。
这项技术远远不止在数据结构与算法上的极度优化。已经够写几本书了。
【搜索引擎是怎样做到对数以亿计的搜索结果快速排序的】 何况有些技术是外人不知道的。在上问这个问题不会得到完整的解答。
■网友
做个大胆的猜测。因为最后只需要在第一页显示二十条左右的结果，所以只是一个粗略的排序。
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