MatrixNet — это алгоритм машинного обучения, разработанный компанией Яндекс, который используется для ранжирования результатов поиска. Алгоритм представляет собой сложную математическую модель, способную анализировать и обрабатывать огромные объёмы данных для более точного определения релевантности поисковых запросов и веб-страниц.
MatrixNet использует методы градиентного бустинга для обучения на основе большого количества факторов ранжирования. Алгоритм адаптируется к разным поисковым сценариям, таким как:
- географическая привязка (Минск, Беларусь);
- поведение пользователя (клики, время на странице);
MatrixNet анализирует тысячи факторов, включая:
- текстовую релевантность страницы;
- наличие ключевых слов в заголовках и контенте;
- поведенческие факторы (CTR, глубина просмотра, отказов);
- качество и количество входящих ссылок;
- ИКС (индекс качества сайта).
Кроме того, он учитывает историю запросов конкретного пользователя и его предпочтения, чтобы предлагать максимально подходящие результаты.
