Google Patents Archive

Wyselekcjonowane archiwum patentów Google i Microsoft zorganizowane przez wynalazcę lub lidera badań, który je opublikował. Każda ścieżka śledzi jednego inżyniera poprzez linię genealogiczną patentów, abyś mógł zobaczyć, jak wątek badań ewoluował w całych kontynuacjach, aplikacjach divisional i grantach. Patenty są adnotowane za pomocą powierzchni rankingu, na którą mają wpływ: zrozumienie zapytania, ranking, pobieranie, sygnały behawioralne, graf wiedzy lub wyszukiwanie AI.

Ścieżki patentów według wynalazcy

• 65 Google Patents to Help You Understand How Search Engines Work! (69 patentów) — Wyselekcjonowana kolekcja patentów podstawowych i zaawansowanych złożonych przez Google.
• Steven Baker — Google Search Patents (49 patentów) — 49 przyznanych patentów wyszukiwarek plus 2 opublikowane aplikacje badacza Google Stevena D. Bakera, obejmujące zrozumienie zapytań (synonimy, n-gram, geograficzne, międzyjęzyczne), udoskonalanie zapytań, znaczące wykrywanie słów funkcyjnych, ocenę fragmentów odpowiedzi (wyróżnione fragmenty), podobieństwo zapytanie-dokument, współwystępowanie na liście i wyszukiwanie spersonalizowane oparte na osadzeniach.
• Amit Singhal — Google Search Patents (22 patentów) — 22 patenty wyszukiwarki autorstwa Amita Singhala, byłego SVP Google Search (2000-2016), obejmujące przeplot i kompozycję wyników, przepisywanie zapytań, zrozumienie semantyczne zapytań, ocenę jakości linków, ranking świadomy lokalizacji, stronniczość języka i kraju, wykrywanie zamiaru komercyjnego i serwowanie reklam. Rodzina 8-patentów znaczących słów funkcyjnych jest wymyślona wspólnie ze Stevenem Bakerem i jest udokumentowana w sekcji Stevena Bakera, aby uniknąć duplikacji treści.
• Prabhakar Raghavan — Google Search Patents (16 patentów) — 16 patentów wyszukiwania/IR autorstwa Prabhakar Raghavana, szefa wyszukiwania Google 2020-2024 (wcześniej wiceprezes Yahoo i naukowiec IBM Almaden), obejmujące spersonalizowany PageRank, wykrywanie społeczności internetowej, ranking adaptacyjny, scalanie wyników multi-engine, taksonomię hierarchiczną, klastrowanie w podprzestrzeni, filtrowanie informacji, nawigację konfigurowalną, powierzchniową treść generowaną przez użytkowników, sygnały jakości lokalizacji z wzorców podróży i analiza tymczasowych metadanych. Obejmuje jego badania w IBM, Yahoo i Google.
• Nitin Gupta — Google Search Patents (32 patentów) — 32 patenty wyszukiwania/SEO autorstwa Nitina Gupte (inżyniera Google Search Quality) obejmujące sugestie zapytań i szablony, re-ranking i personalizację, sieci neuronowe generujące odpowiedzi, generowanie treści ze wiedzy, ostatni patent pobierania wyszukiwania generatywnego z 2026 r. dla ery AI Overviews oraz bezpośredni patent SEO na nazwy domen i witryny. Ostatnie 5 patentów jest wymyślone wspólnie ze Stevenem Bakerem i jest udokumentowane w jego sekcji, aby uniknąć duplikacji treści.
• Navneet Panda — Google Search Patents (15 patentów) — 15 patentów jakości wyszukiwania autorstwa Navneeta Pandy, inżyniera Google, którego praca nad jakością treści stała się podstawą aktualizacji algorytmu Panda (2011). Obejmuje ocenę jakości witryny, przewidywanie jakości witryny przed gromadzeniem danych behawioralnych, ranking wyników wyszukiwania przez połączone sygnały trafności i jakości witryny, wydajność trwania witryny, zapytania o znaczeniu lokalnym, rewizję zapytania i nauki o koncepcji obrazu.
• Anand Shukla — Google Search Patents (16 patentów) — 16 patentów wyszukiwania/IR autorstwa Ananda Shukly, inżyniera Google Search Quality, w tym rewolucyjny patent z 2024 r. "Search with stateful chat", który łączy klasyczne wyszukiwanie z wyszukiwaniem konwersacyjnym opartym na LLM. Obejmuje również powierzchniowość artykułów pogłębionego wymagającego, dopasowanie wzoru zapytania, mapowanie tematu zapytania, kurację kanału treści i ulepszoną rodzinę kanału wyszukiwania. Ostatnie 3 patenty są wymyślone wspólnie ze Stevenem Bakerem w pracy osadzeń kanału spersonalizowanego i są udokumentowane w jego sekcji.
• Krishna Bharat, Google Search Patents (48 patentów) — 48 patentów wyszukiwarek autorstwa Krishny Bharata, pierwotnego wynalazcy Google News i twórcy algorytmu Hilltop. Obejmuje algorytm analizy linków Hilltop, przepisywanie zapytań z wykryciem jednostek, jednostki semantyczne w zapytaniach, ulepszenie i augmentację wyszukiwania, ranking dokumentów według statystyk użycia, wybór obrazu do wyszukiwania wiadomości, ranking opinii redakcyjnej, szacowanie pokrycia wyszukiwarki, czcionki dotyczące zapytania i renderowanie reklam uwzględniające jednostki. Obejmuje lata od 2001 do 2024.
• Srinivasan Venkatachary, Google Search Patents (25 patentów) — 26 patentów inżynierii wyszukiwania autorstwa Srinivasan Venkatachary'ego, współwynalazcy rodziny patentów Generative Summaries for Search Results, która stanowi podstawę AI Overviews i Search Generative Experience. Obejmuje również ulepszone kanały wyszukiwania oparte na zainteresowaniach użytkownika, ocenę fragmentów odpowiedzi kandydatów, dostosowania oceny kontekstu dla fragmentów odpowiedzi, identyfikację niejawnego zapytania wyszukiwania słowami kluczowymi, wyszukiwanie głosowe konwersacyjne oparte na słowach kluczowych, generowanie zapytań poprzez podobieństwo struktury dokumentu, identyfikację zasobów z treści organicznej i ustrukturyzowanej, kurację kanału treści i klasyfikator emoji. Obejmuje lata od 2013 do 2025.
• Jeromy William Henry, Google Search Patents (25 patentów) — 25 patentów wyszukiwarek autorstwa Jeromyego Williama Henry'ego obejmujące Knowledge Panels (karta jednostkowa obok wyników wyszukiwania), Strony informacyjne strukturalnych jednostek (powierzchnia szczegółów jednostek), Spersonalizowane strony informacyjne jednostek, rozmiar obrazu SERP i prezentację wtórnych linków wyszukiwania muzyki. Każdy patent w jego zespole jest relevantny dla SEO. Obejmuje lata od 2013 do 2025.
• Ramanathan V. Guha, Google Search Patents (33 patentów) — 33 patenty wyszukiwarek autorstwa Ramanathana V. Guhy, współzałożyciela Schema.org i głównego wynalazcy na Google Custom Search Engine. Obejmuje rodzinę Programmable Search Engine, ranking wyszukiwania oparty na zaufaniu, wykrywanie spamu dla kontekstów programowalnych, propagację sygnałów społecznych, klasyfikację wyników wyszukiwania, niestandardowe podsumowania internetowe, filtrowanie przez adnotacje użytkownika, wyszukiwanie kontekstowe przez przecięcia zapytań, identyfikację zapytania i generowanie interfejsu użytkownika zadań. Obejmuje lata od 2003 do 2019.
• Marc Najork, Google Search Patents (25 patentów) — 25 patentów wyszukiwania/IR autorstwa Marc Najorka obejmujące jego era Microsoft Research (architektura crawlera internetowego, ranking odporny na spam, ocena treści, bazy danych hiperłączy) i jego era Google (ekstrakcja informacji z formularza, podobieństwo semantyczne napędzane ML, uczenie aktywne, dzienniki aktywności dokumentów do trenowania trafności). Obejmuje patent międzylistowy z kolekcją 65 Google Patents na dzienniki aktywności dokumentów. Obejmuje lata od 2005 do 2025.
• Jeffrey Dean, Google Search Patents (78 patentów) — 78 patentów wyszukiwania i infrastruktury IR autorstwa Jeffreya Deana, starszego Fellowship Google i Chief Scientist, współzałożyciela Google Brain oraz architekta MapReduce i BigTable. Obejmuje rodziny Document Scoring (Query Analysis, Content Update, Inception Date, Link-Based Criteria), Patent danych historycznych (międzylistowy z 65gp), Indexing tagu kotwicy, Content Snippets poprzez Tokenspace, wykrywanie duplikatów bliskich i hostów lustrzanych, zapobieganie dryfowi tematu, rozproszone modele ML i fundamentalną infrastrukturę MapReduce i BigTable, która umożliwia wyszukiwanie skalujące sieć. Obejmuje lata od 2000 do 2025.
• Paul Haahr, Google Search Patents (63 patentów) — 63 patenty wyszukiwania i rankingu Google autorstwa Paula Hahara, długoletniego inżyniera rankingu wyszukiwania Google. Obejmuje patenty jakości kanonicznych linków (Bharat/Singhal/Haahr "Determining quality of linked documents"), rank ranking dokumentów, sygnał niezależności węzła anti-PBN, przypuszczalny patent miary jakości (międzylistowy z 65gp pat-48), wieloetapowy potok przetwarzania zapytań, ramy oceny funkcji oceny wyszukiwania internetowego (dokument backstop jego rozmowy SMX), preferowane witryny, konteksty odniesienia, syntetyczny tekst opisowy obrazów i wielorodinna klaster udoskonalania zapytań i wykrywania słów funkcyjnych. Współautorzy z Singhal, Dean, Bharat, Cutts, Henzinger, Simon Tong i Acharya. Obejmuje lata od 2008 do 2019.
• Hyung-Jin Kim, Google Search Patents (23 patentów) — 23 patenty wyszukiwania i rankingu Google autorstwa Hyung-Jin Kim. Główny wynalazca rodziny Navboost / implicit-feedback rankingu (US 8,661,029 + 5 kontynuacji poprzez US 11,816,114 aktywne IP 2023), system ujawniony na procesie antymonopolowym DOJ Google z 2024 roku. Obejmuje również model stronniczości prezentacji, dostosowania wyniku czasowego, ranking zmiany dokumentu, grupowanie kohorty użytkownika, podobne zapytania pożyczania, wariantowe zapytania uogólnione, propagowanie klasyfikacji zapytań i patent miary jakości międzylistowy (z Paulem Haharem, 65gp pat-48). Współautorzy z Simon Tong, Noam Shazeer, Michelangelo Diligenti, Adrian Corduneanu, Henele Adams i Andrei Lopatenko. Złożenia 2006-2021.
• Pandu Nayak, Google Search Patents (13 patentów) — 13 patentów wyszukiwania Google autorstwa P. Panduranga Nayaka, Chief Scientist Google for Search. Rejestr patentów obejmuje stos rewizji i zrozumienia zapytań z 2003-2015: integracja wielu modeli rewizji zapytań, weryfikacja wyniku rewizji, znane wysokie rangi zapytań pożyczania, podstawienie kontekstu koncepcji, synonimy ograniczone frazą, identyfikacja synonim napędzana kliknięciem, ekspansja akronimu. Współautorzy z David R. Bailey, Ben Gomes, Trystan Upstill, Kedar Dhamdhere i Thomas Strohmann. Jego wkład w erę neuronową (RankBrain, BERT, MUM, zeznania DOJ) są celowo niezapatentowane i żyją w postach na blogu i transkryptach procesów.
• Daniel Egnor, Google Local Search Patents (20 patentów) — 20 patentów wyszukiwania lokalnego i trafności geograficznej autorstwa Daniela Egnora, architekta warstwy rankingu Google Maps / Local Pack. Główny wynalazca US 8,046,371 "Scoring local search results based on location prominence" (patent, który definiuje współczynnik "Prominence" w oficjalnej dokumentacji rankingu wyszukiwania lokalnego Google). Obejmuje również ranking wrażliwy na lokalizację (współczynnik trafności, z Amitem Singhalem), indeksowanie trafności geograficznej, rozdzielczość niejasnych odniesień geograficznych, identyfikację autorytarnego dokumentu, kategoryzację listy biznesu i przetwarzanie poszukiwania GIS z niejasną geografią (z Keyhole założycielem Johnem Hanke). Współautorzy z Singhal, Haahr, Greenfield i John Hanke. Złożenia 2003-2019.
• Yossi Matias, Google SERP Features & Assistant Patents (47 patentów) — 47 patentów Google autorstwa Yossiego Matiasa, wiceprezes inżynierii Google. Główny wynalazca podstawowego patentu People-Also-Ask US 9,213,748 "Generating related questions for search queries". Zbudował Autocomplete (2004), Trends, OneBoxes pogody/sportu/słownika. Obejmuje rodzinę People-Also-Ask, Knowledge Panel składi w jednostki (grupowanie powiązanych jednostek, identyfikacja centralnej jednostki, szacowanie faktów, atrybuty tekstowe jednostki, wyszukiwanie cytatów jednostki), warstwę Trends/analytics (analiza konkurencyjnej kampanii, ranking wizualizacji graficznych), infrastrukturę Duplex zautomatyzowanych połączeń, patenty chatbota spersonalizowanego i wynioski LLM, które wspierają erę generatywną Google Assistant 2024-2026, oraz funkcje SERP kontekstowe/trzeciej strony. Współautorzy z Yanivem Levinsonem (Duplex), Gal Chechik, Ziv Bar-Yossef, Eyal Segalis i Avinatan Hassidim. Złożenia 2013-2026.
• Andrei Broder, Cross-Vendor Search Patents (25 patentów) — 25 patentów wyszukiwarek i IR autorstwa Andreiego Brodera, wynalazcy międzyproducentowego, który kształtował wykrywanie bliskich duplikatów w DEC/AltaVista, współ-wymyślił podstawowy CAPTCHA w Compaq, zbudował system rankingu stron internetowych AltaVista, autoryzował sygnał rozpadu stron internetowych w IBM i kształtował infrastrukturę dopasowania reklam/funkcji SERP/ewolucji CAPTCHA w Yahoo. Główny wynalazca podstawowego patentu MinHash/shingling (US 6,349,296), techniki prawdopodobieństwa kolizji odcisków palców (US 5,974,481), patentu shinglingu podobieństwa dokumentu (US 6,230,155) i podstawowego patentu CAPTCHA (US 6,195,698). Obejmuje lata od 1999 do 2024.
• Monika Henzinger, Google Search Patents (50 patentów) — 98 patentów wyszukiwania i IR autorstwa Moniki Henzinger, pierwszej dyrektor badań w Google. Współwynalazca podstawowego patentu wykrywania stron bliskich duplikatów (US 6,138,113, z Dean) oraz szeroki zestaw rodzin oceny dokumentów (Query Analysis, Content Update, Inception Date, Link-Based Criteria, Historical Data, wszystkie międzylistowe z artykułami kanonicznymi Deana). Niezależne wkłady: wykrywanie plików duplikatów rodzina z William Pugh, łączność serwera AltaVista, patenty rankingu łączności i treści, określenie świeżości dokumentu, ranking odległości semantycznej, ranking informacji semantycznej zapytania, IR tagu kotwicy międzyjęzycznej, wyszukiwanie w kontekście, asystent przeglądarki hipertekstowej i pobieranie dokumentów napędzane statystykami użycia. Obejmuje lata od 1997 do 2017.
• Trystan Upstill, Google Site-Quality & HCU-Era Search Patents (28 patentów) — 28 patentów wyszukiwania i rankingu Google autorstwa Trystana Upstilla. Współwynalazca patentu Panda (US 9,135,307 = 65gp pat-39) i główny wynalazca następstwa ery HCU US App 2019/0155948 "Re-ranking resources based on categorical quality" (patent, który zakotwicza genealogię jakości witryny post-Panda). Obejmuje również odkrywanie autorytatywnych wyników, ranking i re-scoring wyników wyszukiwania, wykrywanie domen stowarzyszonych, ekstrakcja atrybutów zasobu z adresu witryny, wyszukiwanie lokalne i identyfikacja POI, synonimy i przepisywanie zapytań, zasoby zamiaru nawigacyjnego, identyfikacja języka z kontekstu linku i niedawny patent komponentu interfejsu użytkownika era LLM. Złożenia 2012-2026.
• Susan Dumais, Microsoft IR & Search Patents (18 patentów) — 61 patentów wyszukiwania i IR autorstwa Susan Dumais, Technical Fellow Microsoft i laureata Gerard Salton Award. Współwynalazca podstawowego patentu Latent Semantic Indexing (US 4,839,853, Bellcore 1989) (przodek koncepcyjny każdego systemu pobierania gęstych osadzeń). W Microsoft Research jej praca obejmuje automatyczną pomiar satysfakcji SERP, modele kliknięć preferencji-sądu, ranking kontekstu oparty na aktywności, ranking świadomy czasu z dynamiką czasową, personalizowaną nawigację i wyniki wyszukiwania, określenie wiedzy na domenę dla użytkownika, trwałość zmiany strony internetowej × ponowna wizyta, niejawne reformułowanie zapytania związane z urządzeniem, ranking autorytetu. Obejmuje lata od 1989 do 2026. Współautorzy obejmują Jaime Teevan, Eric Horvitz, Ryen White, Adam Fourney, Joshua Goodman i Eric Brill.
• Christopher Burges, Microsoft Research Learning-to-Rank Patents (16 patentów) — ~30 unikalnych wynalazków US (korpus wpisów WIPO 84) autorstwa Christophera J. C. Burgesa, naukowca Microsoft Research, który wymyślił genealogię nauki rankingu RankNet/LambdaRank/LambdaMART. RankNet (US 7,689,615) to ranker neuronowy parami; LambdaRank (US 7,617,164) to rozszerzenie kosztu arbitralnego, które optymalizuje NDCG; LambdaMART (US 12/032,697) to zespół podwyższony gradientem, który wygrał Yahoo LTR Challenge 2010. Obejmuje również adaptację zmienności behawioralnej, wielografową analizę stron internetowych, wygładzanie spamu linków, klasyfikowanie drzew marginesów, szacowanie prawdopodobieństwa k-NN. Obejmuje lata od 2001 do 2019. Współautorzy obejmują Robert Ragno (LambdaRank), Irina Matveeva i Timo Burkard.
• Eric Brill, Microsoft Research Search & NLP Patents (20 patentów) — 20 patentów Microsoft Research autorstwa Eric Brill, naukowca NLP i wyszukiwania znanego z patentów korektora zapytań i modelu szumnego kanału. Główny wynalazca US 7,254,774 "Systems and methods for improved spell checking" (podstawowy patent korektora zapytania szumnego kanału). Obejmuje również transformacje korekcji łańcucha na ciąg (US 7,290,209 / 7,366,983), uwzględnianie zmienności behawioralnej w wyszukiwaniu internetowym (US 7,743,047), ranking danych popularności, eksplorowanie zachowania użytkownika wyszukiwania internetowego, wyszukiwanie stronnicze strony, skład Q&A oparte na kosztach/zaletach i odkrywanie zamiaru użytkownika. Złożenia 2005-2010.
• Tomas Mikolov, Google word2vec Patents (2 patentów) — 2 podstawowe patenty Google autorstwa Tomasa Mikolova obejmujące word2vec (model nauki osadzenia słowa w ciągłości, który zdefiniował erę osadzeń). Wymyślone wspólnie z Kai Chen, Greg Corrado i Jeff Dean. US 9,037,464 to oryginalny grant; US 9,740,680 to kontynuacja z szerszym zakresem roszczeń. Oba patenty dzielą tę samą ujawnienie (aplikacja 13/841,640) i razem stanowią całą rodzinę patentów word2vec. Międzylistowy koncepcyjnie z sekcją Deana (Dean to współwynalazca i pracuje nad szerszą infrastrukturą Brain/modeli rozproszonej).
• Noam Shazeer, Google Transformer, MoE & Search Patents (18 patentów) — ~46 przechwyconych patentów Google (~120-150 szacowany pełny portfel) autorstwa Noama Shazera. Współwynalazca podstawowej architektury Transformer uwagi (US 10,452,978 z Vaswani, Polosukhin, Uszkoreit, Jones, Gomez, Kaiser, Parmar), podejścia Sparsely-Gated Mixture-of-Experts skalowania (US 11,769,055 z Dean, Hinton, Le, Mirhoseini) i Switch Transformer (US 12,093,829). Obejmuje również generowanie odpowiedzi LLM w asystencie, rozproszone obliczenia tensorowe (GSPMD/Pathways) i infrastrukturę rankingu dużych modeli ML z 2008-2015 pre-Transformer. Obejmuje lata od 2008 do 2025.
• Ashish Vaswani, Google Transformer, Attention-Based Vision & Fast Decoding Patents (6 patentów) — 4 przechwycone nowe artykuły kanoniczne plus 2 międzylistowe z sekcji Noama Shazera. Pierwszy autor podstawowego patentu Transformer (US 10,452,978, międzylistowy). Pierwsza wynalazca patentu uwagi lokalnej w wizji komputerowej (US 20210390410, HaloNet), który skaluje uwagę do długich sekwencji i obrazów. Współwynalazca MultiModel (US 20200089755, ujednolicona architektura wielozadaniowa wielomodalna, strukturalny przodek MUM i Gemini), całkowicie uważny system wizji komputerowej (US 20250292560, genealogia ViT) i szybka metoda dekodowania z dyskretnym latentami (EP 3732627), które uczyniają wnioskowanie LLM ekonomicznie rentownym przy opóźnieniu wyszukiwania w skali. Obejmuje lata od 2017 do 2025.
• Jakob Uszkoreit, Google Transformer Architect, Universal Transformer & Vision Transformer Patents (6 patentów) — 3 nowe artykuły kanoniczne plus 3 międzylistowe z sekcji Vaswani i Shazera. Współautor "Attention Is All You Need" (US 10,452,978, międzylistowy). Współwynalazca Universal Transformer (US 10,740,433, Transformer głębokie adaptacyjnie z adaptacyjnym czasem obliczeniowym na token), modelu NLI Decomposable Attention (EMNLP 2016, dowód pre-Transformer, że attend-compare-aggregate zastępuje rekurencję), Vision Transformer (ViT, ICLR 2021, architektura tokenizacji topu, która zakotwicza nowoczesne wyszukiwanie wizualne i ugruntowanie multimodalne). Międzylistowe obejmują oryginalny Transformer, MultiModel (ujednolicony przodek wielozadaniowy wielomodalna MUM/Gemini) i Image Transformer. Obejmuje lata od 2016 do 2021.
• Simon Tong, Google Click-Driven Ranking, Population Signals & Anti-Spam Patents (9 patentów) — 5 nowych artykułów kanonicznych plus 4 międzylistowe z sekcji Kim, Shazera i 65 Google Patents. Tong jest współwynalazca z Marc Pearson i Sergey Brin na patencie zapytania związanego (US 7,505,964), z Pearson na patencie rankingu informacji populacji (US 7,454,417), solo na tendencyjności kraju (US 20040254932), z Bem/Harik/Levenberg/Shazeer na infrastrukturze rankingu dużych modeli ML pre-Transformer (US 7,222,127) i z Ghemawat/Piscitello/Cutts na patencie usuwania dokumentu użytkownika (US 8,417,697, strukturalny przodek Personal Blocklist i sygnały spamu crowdsourcowane). Międzylistowe obejmują rodzinę Navboost implicit-feedback, patent CTR-jako-ranking-czynnik i kontynuację danych historycznych. Obejmuje lata od 2003 do 2017+.
• Michelangelo Diligenti, Google Click-Data Quality & Implicit Feedback Patents (5 patentów) — 2 nowe artykuły kanoniczne plus 3 międzylistowe z sekcji Kim i 65 Google Patents. Diligenti to wynalazca patentu Detecting Click Spam (US 8,694,374, wykrywanie anomalii dewiacji atrybutów zasilające sygnał rankingu) i patentu Click Model That Accounts for User Intent (US 20120143789, ważenie kliknięć warunkowe zamiarem). Jego współwynalazcze patentu Navboost / presentation-bias / CTR-jako-ranking-czynnik (międzylistowe) umieszczają go w rodzinie rankingu implicit-feedback. Portfel skupia się na jakości danych kliknięć, warstwie między surowym zachowaniem użytkownika a sygnałem rankingu, który zasilany. Obejmuje lata od 2007 do 2019+.
• Jaime Teevan, Microsoft Personalized Search & Search-Task Patents (5 patentów) — 4 nowe artykuły kanoniczne plus 1 międzylistowy z sekcji Dumais. Teevan to współwynalazca z Dumais i Horvitz na podstawowym patencie wyszukiwania spersonalizowanego (US 7,693,818), które re-rankuje globalne kandydatów względem wektora profilu dla użytkownika. Wynalazca na identyfikacji zadania wyszukiwania (US 8,326,824, klastrowanie zapytań między sesjami w zadania wieloetapowe), na klasyfikacji re-finding vs new-finding (US 8,756,219, stabilizowanie wcześniejszych wyników kliknięcia dla wizyt powrotnych) i rozkład mikrozadania (US 10,062,103, rozłożenie wysokopoziomowych celów na wznowialne mikro-kroki). Międzylistowy obejmuje nawigację spersonalizowaną (Dumais kanoniczny). Obejmuje lata od 2003 do 2018+.
• Eric Horvitz, Microsoft Decision-Theoretic Search & Attention-Aware Information Delivery Patents (3 patentów) — 3 nowe artykuły kanoniczne. Horvitz to wynalazca na ranking decyzyjny teoretycznie pod niepewnością (US 7,124,129, trafność jako rozkład prawdopodobieństwa z wyborem oczekiwanej użyteczności), na rozumowaniu kosztów/zaletów w prezentacji wyników wyszukiwania (US 7,194,464, mechaniczna podstawa dla wyróżnionych fragmentów i AI Overviews) i dostarczanie informacji proaktywne uwzględniające uwagę (US 6,934,917, genealogia powierzchni bez zapytań za Discover, karty Now i asystentów AI). Obejmuje lata od 2002 do 2006+.
• Ryen White, Microsoft Search Behavior & Search-Trails Patents (3 patentów) — 3 nowe artykuły kanoniczne. White to wynalazca na wyszukiwaniu szlaku / wydobywaniu ścieżki powiedzenia (US 7,904,440, ranking miejsc przeznaczenia, które kończą sukces szlaki między użytkownikami), na klasyfikacji fazę poszukiwania eksploracyjnego (US 8,041,711, serwowanie rankingu dostrojenia fazy i formatów wyników), i na kontynuacji zadania między sesjami (US 9,116,996, szycie zapytań w sesji i urządzenia w jedno kontynuacyjne zadanie). Obejmuje lata od 2007 do 2015+.
• Azalia Mirhoseini, Google ML Infrastructure & Chip-Design Patents (3 patentów) — 2 nowe artykuły kanoniczne plus 1 międzylistowy z sekcji Shazera. Mirhoseini to współwynalazca patentu rozmieszczenia chipów opartego na RL (US 11,475,278, artykuł Nature 2021, który projektuje rozmieszczenie TPU w godzinach zamiast tygodni) i patentu rozmieszczenia urządzenia dla rozproszonego ML (arXiv 1706.04972, kontroler RL, który uczy się dzielenia dużych modeli na GPU/TPU, aby zminimalizować czas szkolenia). Oba zasilają ekonomię kosztów obliczeniowych, która pozwala Google na serwowanie rankingu Transformer w skali wyszukiwania. Międzylistowy obejmuje podstawowy patent MoE (Shazeer kanoniczny). Obejmuje lata od 2017 do 2021+.
• Arnold Overwijk, Microsoft Site Topical Authority Patent (1 patentów) — 1 artykuł kanoniczny. Overwijk to współwynalazca z Li Xiong, Chuan Hu i Junaid Ahmed na patencie Site Topical Authority (US 20210004416, wzór A(s,t) = SR(s) * C(s) * T(s,t)^2, które jawnie określa ilościowo autorytet dla-witryny dla-tematu poprzez połączenie globalnego rankingu witryny, sygnału kliknięcia i udziału stron do kwadratu dla-tematu). Najbardziej precyzyjna matematyczna formalizacja autorytetu tematycznego w nowoczesnej literaturze patentowej. Koncepcyjnie sparowana z Procopio (autorytet dla-autora dla-tematu) i Agent Rank (reputacja na poziomie autora, 65gp pat-47).
• Michael Procopio, Google Per-Author Per-Topic Authority Patent (1 patentów) — 1 artykuł kanoniczny. Procopio to nazwany wynalazca patentu Topic Authority (US 8,458,196). System oblicza sygnatury autorytetu dla (autora, tematu): dla każdego dokumentu d autor przyczynił się, suma (procent autorstwa * waga tematu); agregat w całej dokumentach autora, aby wytworzyć autorytet na poziomie dla-autora dla-tematu. Ilościowe określenie "ta osoba jest autorytetem na ten temat", strukturalnie podstawa sygnału E-A-T Expertise na poziomie autora. Łączy się z Agent Rank (US 7,565,358, 65gp pat-47, wcześniejszy patent reputacji autora Google) i do topical-authority Overwijk (US 20210004416), aby utworzyć model autorytetu warstwowego.
• Ori Allon, Google Orion Query-Refinement Patent (1 patentów) — 1 artykuł kanoniczny. Allon to współwynalazca patentu Orion query-refinement (US 8,392,443) z Ugo Di Girolamo, Tomer Shmiel, Alexandre Petcherski i Tzvika Hartman. Algorytm Orion pochodził z pracy doktorskiej Allona na UNSW i został nabyty przez Google w 2006. Patent generuje ulepszenia zapytań kopane z korpusu: podając zapytanie, wyodrębnij wzorce frazy z dokumentów, które spełniają zapytanie, aby wytworzyć kandydatów udoskonalenia uszeregowanych. Mechanizm za "Searches related to," rozszerzonymi fragmentami SERP i genealogią People-Also-Ask. Przyznane 2013.
• Corin Anderson, Google Reasonable Surfer (Foundational) Patent (2 patentów) — 1 nowy artykuł kanoniczny plus niejawne międzylistowe do kolekcji 65 Google Patents. Anderson to PIERWSZY wynalazca na podstawowym patencie Reasonable Surfer (US 7,716,225, z Jeff Dean i Alexis Battle), grant złożony w 2004, który wprowadza jednostajne prawdopodobieństwo kliknięcia linku ważone przez cechy dla linku (tekst zakotwiczenia, rozmiar czcionki, pozycja, otaczający kontekst). Kontynuacje (US 8,117,209 w 65gp pat-45, US 9,305,099 w 2016) rozszerzyć ten sam model. Mechanizm dla zróżnicowanego przepływu PageRank w linkami na tej samej stronie.
• Ashok Popat, Google OCR & Image-Text Indexing Patents (1 patentów) — 1 artykuł kanoniczny obejmujący badania OCR Popata zainspirowane tłumaczeniem (Popat et al., 2009 na; rodzina patentów US 8,675,012 dla selektywnego wyświetlania tekstu OCR'd). Metodologia przekształca OCR jako statystyczne tłumaczenie maszynowe: cechy obrazu jako kanał źródłowy, sekwencje znaków jako cel, wspólne dekodowanie z kanałem i modelami języka maksymalizuje jakość transkrypcji. Zasilanie indeksowania Google Books, przechwytywania tekstu Lens, wyszukiwania Drive PDF i potoku indeksowania tekstu powiązanego obrazem za każdym obrazem i infografią w Internecie.

Dlaczego ta organizacja

Prawo patentowe skupia własność intelektualną według wynalazcy i cesjonariusza, a nie według tematu. Grupowanie według wynalazcy odzyskuje łuk narracyjny: dekada pracy rankingowej Amita Singhala, obsługa zapytań Pandue Nayaka z ery BERT, genealogia rankingu wiadomości Krishny Bharata. Każda ścieżka czyta się jak biografia badań napisana w języku pretensji.