Knowledge-Based Trust — новый алгоритм Google

Компания Google анонсировала новый алгоритм, который существенно повлияет на ранжирование информационных сайтов. Алгоритм Knowledge-Based Trust (KBT) основан на достоверности информации, которую предоставляет сайт своим читателям. В первую очередь он затрагивает сайты, наполненные информационными статьями и новостных сайтов.

Knowledge-Based Trust - новый алгоритм Google

Прогнозируется такое развитие алгоритма, что со временем он будет набирать вес, постепенно вытесняя традиционное ссылочное ранжирование.

Новый алгоритм будет определять информационную достоверность сайта (Knowledge-Based Trust или KBT), указывая то, насколько можно доверять фактам, изложенным на этом сайте. Чем меньше ложных фактов приводится на сайте, тем выше уровень доверия.

Необходимость алгоритма KBT для поиска

Главная задача поисковых алгоритмов — точно определить, насколько полезна страница сайта для посетителей, то есть качество оценки web документа выходит на первое место. Традиционные внешние факторы (ссылочная масса, история просмотров и подобные сигналы) указывают лишь на популярность сайтов, независимо от достоверности информации.

Современная проблема поисковых систем в том, что с одной стороны популярные сайты могут иметь высокие значения PR и других метрик, но при этом содержать сплетни, утки и разного рода непроверенную информацию. Другая же сторона этой проблемы, что менее известные сайты с низким PR  могут публиковать очень точную информацию, но так и не занимать должного места в поисковой выдаче.

Именно поэтому для новой метрики, основанной на KBT, фундаментальным становится вопрос оценки достоверности веб-источника.

Сайты с небольшим количеством фактической информации не будут подвергаться санкциям этого фильтра до тех пор, пока их информация корректна.

Механизм расчета KBT

В оценку включено корректное значение фактов, например, известные факты. Алгоритм способен извлекать из текста логические триплеты (три логически связанных утверждения) вида субъект-предикат-объект.

Простейший пример логического триплета: Рим столица Италии.

Корректность информации определяется путем сопоставления фактов, извлеченных из базы знаний (Knowledge Vault), однако нельзя гарантировать абсолютную точность этой базы.

История базы знаний Кnowledge Vault уходит корнями в проект Freebase, который активно наполнялся энтузиастами, а теперь переносится в Wikidata. То есть, используя базу Freebase, Google разрабатывает свою базу Кnowledge Vault (KV).

На сегодняшний день вся база фактов Кnowledge Vault содержит около 16% информации в категории «неопровержимые факты», возможно, что остальные данные играют вспомогательную роль.

Искусственный интеллект при расчете KBT

В процессе разработки алгоритма самые большие вычислительные проблемы возникали, когда требовалось сравнивать большое число фактов в их разных комбинациях.

Knowledge-Based Trust - новый алгоритм Google

Не углубляясь в сложные формулы, отметим, что разработчикам удалось существенно улучшить оценку достоверности фактов за счет использования более эффектиного и масштабируемого алгоритма для оценки достоверности источников фактической информации.

Новая многослойная вероятностная модель, в которой анализируются пересекающиеся факты в упрощенном виде позволяет определять главный источник ошибки: некорректные факты вебдокумента или же неточность в базе знаний Кnowledge Vault.

Прогнозируется, что модель Knowledge-Based Trust может пойти настолько далеко, что поможет в синтезе знаний на базе имеющихся фактов.

Итог

Стоит отметить, что степень достоверности сайта обеспечивает дополнительный сигнал о качестве сайта. Очевидно, что в скором времени эта метрика будет участвовать в ранжировании сайтов наряду с показателем PR или даже выйдет на первое место. Поэтому достоверность статей для информационных сайтов становится крайне важной.

Разумеется, что в первую очередь алгоритм KBT затронет англоязычные информационные сайты и только потом станет актуальным для рунета.

Оцените статью: 1 балл2 балла3 балла4 балла5 баллов
(1 оценок, средняя: 5,00 из 5)
Loading...Loading...

Оставьте свой комментарий к статье