Arquivo Google Patents

Um arquivo curado de patentes de busca Google e Microsoft organizado pelo inventor ou líder de pesquisa que as enviou. Cada faixa segue um engenheiro através de seu histórico de patentes para que o leitor possa ver como um thread de pesquisa evoluiu entre continuações, aplicações divisórias, e concessões. As patentes são anotadas com a superfície de ranking que tocam: compreensão de consulta, ranking, recuperação, sinais comportamentais, grafo de conhecimento, ou busca de IA.

Faixas de patentes por inventor

• 65 Google Patents to Help You Understand How Search Engines Work! (69 patentes) — Uma coleção curada de patentes fundamentais e avançadas depositadas pela Google.
• Steven Baker — Google Search Patents (49 patentes) — 49 patentes de mecanismo de busca concedidas mais 2 aplicações publicadas pelo pesquisador Google Steven D. Baker, cobrindo compreensão de consulta (sinônimos, n-grama, geográfica, entre idiomas), refinamento de consulta, detecção de stopword significativa, pontuação de passagem de resposta (featured snippets), similaridade consulta-documento, co-ocorrência de lista, e busca personalizada baseada em embedding.
• Amit Singhal — Google Search Patents (22 patentes) — 22 patentes de mecanismo de busca por Amit Singhal, ex-SVP de Busca Google (2000-2016), cobrindo interleaving e composição de resultado, reescrita de consulta, compreensão semântica de consulta, pontuação de qualidade de link, ranking com conhecimento de localização, enviesamento de linguagem e país, detecção de intenção comercial, e veiculação de anúncio. A família de 8 patentes sobre stopwords significativos é co-inventada com Steven Baker e é documentada na seção Steven Baker para evitar conteúdo duplicado.
• Prabhakar Raghavan — Google Search Patents (16 patentes) — 16 patentes de busca/IR por Prabhakar Raghavan, chefe de Google Search 2020-2024 (anteriormente VP Yahoo e cientista de pesquisa IBM Almaden), cobrindo PageRank personalizado, detecção de comunidade web, ranking adaptativo, mesclagem de resultado de múltiplos mecanismos, taxonomia hierárquica, clustering de subespaço, filtragem de informação, navegação customizável, superfície de conteúdo gerado por usuário, sinais de qualidade de localização de padrões de viagem, e análise de metadados temporal. Abrange sua pesquisa IBM, Yahoo, e Google.
• Nitin Gupta — Google Search Patents (32 patentes) — 32 patentes de busca/SEO por Nitin Gupta (engenheiro Google Search Quality) cobrindo sugestões e templates de consulta, re-ranking e personalização, redes neurais geradoras de resposta, geração de conhecimento de conteúdo, a mais recente patente de recuperação de busca generativa de 2026 para a era AI Overviews, e uma patente de SEO direta sobre nomes de domínio e websites. As 5 últimas patentes são co-inventadas com Steven Baker e são documentadas em sua seção para evitar conteúdo duplicado.
• Navneet Panda — Google Search Patents (15 patentes) — 15 patentes de qualidade de busca por Navneet Panda, o engenheiro Google cujo trabalho de qualidade de conteúdo tornou-se a base para a atualização de algoritmo Panda (2011). Cobre pontuação de qualidade de site, predição de qualidade de site antes que dados comportamentais se acumulem, ranking de resultados de busca por sinais combinados de relevância e qualidade de site, desempenho de duração do website, consultas localmente significativas, revisão de consulta, e aprendizado de conceito de imagem.
• Anand Shukla — Google Search Patents (16 patentes) — 16 patentes de busca/IR por Anand Shukla, engenheiro Google Search Quality, incluindo a patente de ponta 2024 "Search with stateful chat" que faz ponte entre busca clássica e busca conversacional baseada em LLM. Também cobre superfície de artigo em profundidade, correspondência de padrão de consulta, mapeamento de tópico de consulta, curadoria de canal de conteúdo, e a família de feed de busca aprimorado. As 3 últimas patentes são co-inventadas com Steven Baker no trabalho de embeddings de feed personalizado e são documentadas em sua seção.
• Krishna Bharat, Google Search Patents (48 patentes) — 48 patentes de mecanismo de busca por Krishna Bharat, inventor fundador do Google News e criador do algoritmo Hilltop. Cobre o algoritmo de análise de link Hilltop, reescrita de consulta com detecção de entidade, unidades semânticas em consultas, aumentação de consulta e busca, ranking de documento por estatísticas de uso, seleção de imagem para busca de notícias, ranking de opinião editorial, estimativa de cobertura de mecanismo de busca, bookmarking específico de consulta, e renderização de anúncio com conhecimento de entidade. Abrange 2001 a 2024.
• Srinivasan Venkatachary, Google Search Patents (25 patentes) — 26 patentes de engenharia de busca por Srinivasan Venkatachary, co-inventor da família de patentes Generative Summaries for Search Results que fundamenta AI Overviews e Search Generative Experience. Também cobre feeds de busca aprimorados com base em interesses do usuário, pontuação de passagem de resposta candidata, ajustes de pontuação contextual para passagens de resposta, identificação implícita de pergunta em consulta, busca de voz conversacional baseada em palavra-chave, geração de consulta via similaridade estrutural de documento, identificação de recurso de conteúdo orgânico e estruturado, curadoria de canal de conteúdo, e o classificador emoji. Abrange 2013 a 2025.
• Jeromy William Henry, Google Search Patents (25 patentes) — 25 patentes de mecanismo de busca por Jeromy William Henry cobrindo Knowledge Panels (o card de entidade próximo aos resultados de busca), Structured Entity Information Pages (a superfície de detalhe de entidade independente), Personalized Entity Information Pages, dimensionamento de imagem de SERP, e apresentação de link secundário de busca de música. Cada patente em seu corpus é relevante para SEO. Abrange 2013 a 2025.
• Ramanathan V. Guha, Google Search Patents (33 patentes) — 33 patentes de mecanismo de busca por Ramanathan V. Guha, co-fundador de Schema.org e inventor líder no Google Custom Search Engine. Cobre a família de Programmable Search Engine, ranking de busca baseado em confiança, detecção de spam para contextos programáveis, propagação de sinal social, classificação de resultados de busca, resumos web customizados, filtragem por anotações de usuário, busca contextual por intersecções de consulta, identificação de consulta, e a família de UI de geração de tarefas. Abrange 2003 a 2019.
• Marc Najork, Google Search Patents (25 patentes) — 25 patentes de busca/IR por Marc Najork abrangendo sua era Microsoft Research (arquitetura de web crawler, ranking resistente a spam, avaliação de conteúdo, bancos de dados de hiperlink) e sua era Google (extração de informação de formulário, similaridade semântica orientada por ML, aprendizado ativo, logs de atividade de documento para treinamento de relevância). Inclui uma patente de fundação entre-listada com a coleção de 65 Google Patents sobre logs de atividade de documento. Abrange 2005 a 2025.
• Jeffrey Dean, Google Search Patents (78 patentes) — 78 patentes de busca e infraestrutura de IR por Jeffrey Dean, Google Senior Fellow e Chief Scientist, co-fundador do Google Brain, e arquiteto de MapReduce e BigTable. Inclui as famílias fundacionais de Document Scoring (Query Analysis, Content Update, Inception Date, Link-Based Criteria), Historical Data Patent (entre-listada com 65gp), Anchor Tag Indexing, Content Snippets via Tokenspace, detecção de duplicação próxima e host espelhado, prevenção de topic drift, modelos distribuídos de ML, e a infraestrutura fundacional MapReduce e BigTable que torna a busca em escala web possível. Abrange 2000 a 2025.
• Paul Haahr, Google Search Patents (63 patentes) — 63 patentes de busca e ranking Google por Paul Haahr, engenheiro de ranking de busca Google de longa data. Cobre as patentes de qualidade de link canônicas (Bharat/Singhal/Haahr "Determining quality of linked documents"), ranking de classificação de documento, sinal de independência de nó anti-PBN, a patente de medida de qualidade rumoreada (entre-listada com 65gp pat-48), o pipeline de processamento de consulta em múltiplos estágios, o framework para avaliar funções de pontuação de busca web (o apoio documental para seu discurso SMX), sites preferidos, contextos de referência, texto descritivo sintético para imagens, e os clusters de refinamento de consulta e detecção de stopword de múltiplas famílias. Co-autoriado com Singhal, Dean, Bharat, Cutts, Henzinger, Simon Tong, e Acharya. Abrange 2008 a 2019.
• Hyung-Jin Kim, Google Search Patents (23 patentes) — 23 patentes de busca e ranking Google por Hyung-Jin Kim. Inventor líder na família de ranking Navboost / feedback implícito (US 8,661,029 + 5 continuações através de US 11,816,114 IP ativo 2023), o sistema que apareceu no julgamento de antitrust Google DOJ 2024. Também cobre o modelo de viés de apresentação, ajustes de pontuação temporal, ranking de mudança de documento, agrupamento de coorte de usuário, empréstimo de consulta similar, consultas variantes generalizadas, propagação de classificações de consulta, e a patente de Quality Measure entre-listada (com Paul Haahr, 65gp pat-48). Co-autoriado com Simon Tong, Noam Shazeer, Michelangelo Diligenti, Adrian Corduneanu, Henele Adams, Andrei Lopatenko. Depósitos 2006-2021.
• Pandu Nayak, Google Search Patents (13 patentes) — 13 patentes de busca Google por P. Pandurang Nayak, Google Chief Scientist for Search. O registro de patente cobre a pilha de revisão e compreensão de consulta de 2003-2015: integração de múltiplos modelos de revisão de consulta, revisão pontuada por confiança, empréstimo de consultas conhecidas altamente classificadas, substituição de conceito-contexto, sinônimos restritos a frase, identificação de sinônimo orientada por clique, expansão de acrônimo. Co-autoriado com David R. Bailey, Ben Gomes, Trystan Upstill, Kedar Dhamdhere, Thomas Strohmann. Suas contribuições da era neural (RankBrain, BERT, MUM, depoimento DOJ) são intencionalmente não patenteadas e vivem em posts de blog e transcrições de julgamento.
• Daniel Egnor, Google Local Search Patents (20 patentes) — 20 patentes de busca local e relevância geográfica Google por Daniel Egnor, o arquiteto da camada de ranking Google Maps / Local Pack. Inventor líder em US 8,046,371 "Scoring local search results based on location prominence", a patente que define o fator "Prominence" na documentação oficial de Ranking de Busca Local do Google. Também cobre ranking sensível à localização (fator Relevance, com Amit Singhal), indexação de relevância geográfica, resolução de referência geográfica ambígua, identificação de documento autoritário, categorização de listagem de negócio, e processamento de busca ambígua GIS (com fundador Keyhole John Hanke). Co-autoriado com Singhal, Haahr, Greenfield, John Hanke. Depósitos 2003-2019.
• Yossi Matias, Google SERP Features & Assistant Patents (47 patentes) — 47 patentes Google por Yossi Matias, Google VP Engineering. Inventor líder na patente fundacional People-Also-Ask US 9,213,748 "Generating related questions for search queries". Construiu Autocomplete (2004), Trends, OneBoxes de clima/esportes/dicionário. Cobre a família People-Also-Ask, scaffolding de entidade de Knowledge Panel (agrupamento de entidades relacionadas, identificação de entidade central, estimativa de fato, atributos de entidade textual, busca de citação de entidade), a camada Trends/analytics (análise competitiva de campanha, visualizações gráficas de ranking), a infraestrutura Duplex de chamada automatizada, as patentes de chatbot personalizado e saída de LLM com entailment que fundamentam a era generativa 2024-2026 do Google Assistant, e SERP-features contextual / de terceiros. Co-autoriado com Yaniv Leviathan (Duplex), Gal Chechik, Ziv Bar-Yossef, Eyal Segalis, Avinatan Hassidim. Depósitos 2013-2026.
• Andrei Broder, Cross-Vendor Search Patents (25 patentes) — 25 patentes de mecanismo de busca e IR por Andrei Broder, o inventor entre-fornecedor que moldou detecção de duplicação próxima em DEC/AltaVista, co-inventou o CAPTCHA fundacional em Compaq, construiu o sistema de ranking de página web AltaVista, autorizou sinal de decaimento de página web em IBM, e moldou infraestrutura de correspondência de anúncio/SERP-features/evolução de CAPTCHA em Yahoo. Inventor líder na patente fundacional MinHash/shingling (US 6,349,296), a técnica de probabilidade de colisão de fingerprint (US 5,974,481), a patente de shingling de similitude de documento (US 6,230,155), e a patente CAPTCHA fundacional (US 6,195,698). Abrange 1999 a 2024.
• Monika Henzinger, Google Search Patents (50 patentes) — 98 patentes de busca e IR por Monika Henzinger, a primeira Diretora de Pesquisa no Google. Co-inventora na patente fundacional de detecção de página duplicada próxima (US 6,138,113, com Dean) e um conjunto extenso de famílias de pontuação de documento (Query Analysis, Content Update, Inception Date, Link-Based Criteria, Historical Data, todas entre-listadas com artigos canônicos de Dean). Contribuições independentes: a família detectando-duplicação-arquivo com William Pugh, o servidor de conectividade AltaVista, as patentes de conectividade e ranking de conteúdo, determinação de freshness de documento, ranking de distância semântica, ranking de informação semântica de consulta, IR de texto de âncora entre idiomas, busca em contexto, assistente de navegador hipertexto, e recuperação de documento orientada por estatísticas de uso. Abrange 1997 a 2017.
• Trystan Upstill, Google Site-Quality & HCU-Era Search Patents (28 patentes) — 28 patentes de busca e ranking Google por Trystan Upstill. Co-inventor na patente Panda (US 9,135,307 = 65gp pat-39) e inventor líder em US App 2019/0155948 "Re-ranking resources based on categorical quality", a patente que ancora a genealogia de qualidade de site da era pós-Panda. Também cobre descoberta de resultado autoritário, ranking e re-scoring de resultado de busca, detecção de domínios afiliados, extração de atributo de recurso de endereço de site, identificação de busca local e POI, sinônimos e reescrita de consulta, recursos de intenção navegacional, identificação de linguagem de contexto de link, e a patente recente de componentes de UI da era LLM. Depósitos 2012-2026.
• Susan Dumais, Microsoft IR & Search Patents (18 patentes) — 61 patentes de busca e IR por Susan Dumais, Microsoft Technical Fellow e ganhadora do Prêmio Gerard Salton. Co-inventora na patente fundacional Latent Semantic Indexing (US 4,839,853, Bellcore 1989), o ancestral conceitual de cada sistema de recuperação baseado em embedding denso. Em Microsoft Research seu trabalho cobre medição automatizada de satisfação de SERP, modelos de clique de julgamento de preferência, ranking baseado em contexto de atividade, ranking sensível ao tempo com dinâmica temporal, navegação personalizada e resultados de busca, determinação de experiência de domínio por usuário, mudança de página web × revisita de freshness, reformulação implícita de consulta relacionada a dispositivo, ranking de autoridade. Abrange 1989 a 2026. Co-autores incluem Jaime Teevan, Eric Horvitz, Ryen White, Adam Fourney, Joshua Goodman, Eric Brill.
• Christopher Burges, Microsoft Research Learning-to-Rank Patents (16 patentes) — ~30 invenções exclusivas dos EUA (corpus WIPO de 84 entradas) por Christopher J. C. Burges, o cientista Microsoft Research que inventou a genealogia de learning-to-rank RankNet/LambdaRank/LambdaMART. RankNet (US 7,689,615) é o classificador neural pairwise; LambdaRank (US 7,617,164) é a extensão de custo arbitrário que otimiza NDCG; LambdaMART (US 12/032,697) é o ensemble boosted por gradiente que venceu o Yahoo LTR Challenge 2010. Também cobre adaptação de variabilidade comportamental, análise de multi-grafo de página web, suavização de spam de link, margin-tree boosting, estimativa de probabilidade k-NN. Abrange 2001 a 2019. Co-autores incluem Robert Ragno (LambdaRank), Irina Matveeva, Timo Burkard.
• Eric Brill, Microsoft Research Search & NLP Patents (20 patentes) — 20 patentes de pesquisa Microsoft por Eric Brill, o cientista NLP e busca conhecido por patentes de spell-checker de consulta e o modelo de canal barulhento de correção. Inventor líder em US 7,254,774 "Systems and methods for improved spell checking", a patente fundacional do spell-checker de consulta do canal barulhento. Também cobre transformações de correção string-to-string (US 7,290,209 / US 7,366,983), contabilidade de variabilidade comportamental em busca web (US 7,743,047), ranking de dados de popularidade, mineração de comportamento de usuário de busca web, busca enviesada por página, composição de Q&A de custo-benefício, e descoberta de intenção de usuário. Depósitos 2005-2010.
• Tomas Mikolov, Google word2vec Patents (2 patentes) — 2 patentes Google fundacionais por Tomas Mikolov cobrindo word2vec, o modelo de aprendizado de embedding de palavra contínua que definiu a era de embeddings. Co-inventado com Kai Chen, Greg Corrado, e Jeff Dean. US 9,037,464 é a concessão original; US 9,740,680 é a continuação com escopo de reivindicação mais amplo. Ambas as patentes compartilham a mesma divulgação (aplicação 13/841,640) e juntas constituem toda a família de patentes word2vec. Entre-listada conceitualmente com a seção de Dean (Dean é co-inventor e trabalha na infraestrutura mais ampla Brain/modelos distribuídos).
• Noam Shazeer, Google Transformer, MoE & Search Patents (18 patentes) — ~46 patentes Google capturadas (portfólio completo estimado em 120-150) por Noam Shazeer. Co-inventor na arquitetura de atenção Transformer fundacional (US 10,452,978 com Vaswani, Polosukhin, Uszkoreit, Jones, Gomez, Kaiser, Parmar), a abordagem de Mixture-of-Experts Sparsely-Gated (US 11,769,055 com Dean, Hinton, Le, Mirhoseini), o Switch Transformer (US 12,093,829), e a família de ranking Navboost / feedback implícito (US 8,661,029 com Kim/Tong/Diligenti, entre-listada). Também cobre geração de resposta de LLM em assistente, computações de tensor distribuído (GSPMD/Pathways), e a infraestrutura de ranking de ML em larga escala pré-Transformer 2008-2015. Abrange 2008 a 2025.
• Ashish Vaswani, Google Transformer, Attention-Based Vision & Fast Decoding Patents (6 patentes) — 4 artigos canônicos novos capturados mais 2 entre-listagens da seção Noam Shazeer. Autor primeiro da patente Transformer fundacional (US 10,452,978, entre-listada). Primeiro inventor na patente de visão computacional de atenção local (US 20210390410, HaloNet) que escala atenção para sequências e imagens longas. Co-inventor em MultiModel (US 20200089755, a arquitetura unificada multi-tarefa multi-modal que é o ancestral estrutural de MUM e Gemini), o sistema de visão totalmente atencional (US 20250292560, a genealogia ViT), e o método rápido de decodificação com latentes discretos (EP 3732627) que torna a inferência de LLM economicamente viável na latência de escala de busca. Abrange 2017 a 2025.
• Jakob Uszkoreit, Google Transformer Architect, Universal Transformer & Vision Transformer Patents (6 patentes) — 3 artigos canônicos novos mais 3 entre-listagens das seções Vaswani e Shazeer. Co-autor de "Attention Is All You Need" (US 10,452,978, entre-listada). Co-inventor em Universal Transformer (US 10,740,433, o Transformer de profundidade adaptativa com Adaptive Computation Time por token), o modelo Decomposable Attention NLI (EMNLP 2016, a prova pré-Transformer que suporta attend-compare-aggregate substitui recorrência), e Vision Transformer (ViT, ICLR 2021, a arquitetura de tokenização de patch que ancora busca visual e aterramento multimodal modernos). Entre-listagens cobrem o Transformer original, MultiModel (o ancestral unificado multi-tarefa multi-modal de MUM/Gemini), e o Image Transformer. Abrange 2016 a 2021.
• Simon Tong, Google Click-Driven Ranking, Population Signals & Anti-Spam Patents (9 patentes) — 5 artigos canônicos novos mais 4 entre-listagens das seções Kim, Shazeer, e 65 Google Patents. Tong é co-inventor com Marc Pearson e Sergey Brin na patente de ranking de consulta relacionada (US 7,505,964), com Pearson na patente de ranking de informação população (US 7,454,417), solo em enviesamento de país (US 20040254932), com Bem/Harik/Levenberg/Shazeer na infraestrutura de ranking de ML em larga escala pré-Transformer (US 7,222,127), e com Ghemawat/Piscitello/Cutts na patente de remoção de documento de usuário (US 8,417,697, o ancestral estrutural de Personal Blocklist e sinais de spam crowdsourced). Entre-listagens cobrem a família de feedback implícito Navboost, a patente CTR-como-fator-de-ranking, a patente de dados históricos, e a continuação de ranking de dataset grande. Abrange 2003 a 2017+.
• Michelangelo Diligenti, Google Click-Data Quality & Implicit Feedback Patents (5 patentes) — 2 artigos canônicos novos mais 3 entre-listagens das seções Kim e 65 Google Patents. Diligenti é inventor na patente Detecting Click Spam (US 8,694,374, detecção de anomalia de desvio de atributo alimentando sinal de ranking) e na Click Model That Accounts for User Intent (US 20120143789, ponderação de clique condicional de intenção). Suas co-invenções de Navboost / viés de apresentação / CTR-como-fator-de-ranking (entre-listadas) ancoram-no na família de ranking de feedback implícito. O portfólio foca na qualidade de dados de clique, a camada entre comportamento de usuário bruto e o sinal de ranking que alimenta. Abrange 2007 a 2019+.
• Jaime Teevan, Microsoft Personalized Search & Search-Task Patents (5 patentes) — 4 artigos canônicos novos mais 1 entre-listagem da seção Dumais. Teevan é co-inventor com Dumais e Horvitz na patente fundacional de busca personalizada (US 7,693,818) que re-classifica candidatos globais contra um vetor de perfil por usuário. Inventor em identificação de tarefa de busca (US 8,326,824, clustering de consulta entre sessões em tarefas multi-etapa), em classificação re-encontrando vs novo-encontrando (US 8,756,219, estabilizando resultados anteriormente clicados para visitas de retorno), e em decomposição de microtarefa de busca (US 10,062,103, decomposição de objetivos de alto nível em micro-etapas resumíveis). Entre-listagem cobre navegação personalizada (Dumais canônico). Abrange 2003 a 2018+.
• Eric Horvitz, Microsoft Decision-Theoretic Search & Attention-Aware Information Delivery Patents (3 patentes) — 3 artigos canônicos novos. Horvitz é inventor em ranking teorético de decisão sob incerteza (US 7,124,129, relevância como distribuição de probabilidade com seleção de utilidade esperada), em raciocínio custo-benefício em apresentação de resultado de busca (US 7,194,464, a base mecânica para featured snippets e AI Overviews), e em entrega de informação proativa com conhecimento de atenção (US 6,934,917, a genealogia de superfícies sem consulta atrás de Discover, Now cards, e assistentes de IA). Abrange 2002 a 2006+.
• Ryen White, Microsoft Search Behavior & Search-Trails Patents (3 patentes) — 3 artigos canônicos novos. White é inventor em mineração de trilha de busca / caminho bem-sucedido (US 7,904,440, ranking de destinos que terminam trilhas bem-sucedidas entre usuários), em classificação de fase de consulta exploratória versus lookup (US 8,041,711, servindo ranking e formatos de resultado sintonizados em fase), e em continuação de tarefa entre sessões (US 9,116,996, costurando consultas entre sessões e dispositivos em uma tarefa continuando). Abrange 2007 a 2015+.
• Azalia Mirhoseini, Google ML Infrastructure & Chip-Design Patents (3 patentes) — 2 artigos canônicos novos mais 1 entre-listagem da seção Shazeer. Mirhoseini é co-inventora na patente de posicionamento de chip baseado em RL (US 11,475,278, o artigo Nature 2021 que projeta floorplans de TPU em horas em vez de semanas) e na patente de posicionamento de dispositivo para ML distribuído (arXiv 1706.04972, o controlador RL que aprende como dividir modelos grandes entre GPUs/TPUs para minimizar tempo de treinamento). Ambas retroagem para a economia de custo de computação que permite ao Google servir ranking Transformer na latência de escala de busca. Entre-listagem cobre a patente MoE fundacional (Shazeer canônico). Abrange 2017 a 2021+.
• Arnold Overwijk, Microsoft Site Topical Authority Patent (1 patentes) — 1 artigo canônico. Overwijk é co-inventor com Li Xiong, Chuan Hu, e Junaid Ahmed na patente Site Topical Authority (US 20210004416, a fórmula A(s,t) = SR(s) * C(s) * T(s,t)^2 que explicitamente quantifica autoridade por site por tópico combinando rank de site global, sinal de clique, e compartilhamento de página ao quadrado por tópico). A formulação matemática mais precisa de autoridade temática na literatura de patentes moderna. Conceitualmente emparelhada com Procopio (autoridade por autor por tópico) e Agent Rank (reputação em nível de autor, 65gp pat-47).
• Michael Procopio, Google Per-Author Per-Topic Authority Patent (1 patentes) — 1 artigo canônico. Procopio é inventor nomeado na patente Topic Authority (US 8,458,196). O sistema computa assinaturas de autoridade por (autor, tópico): para cada documento d que o autor contribuiu, soma (authorship% * topic_weight); agrega em todos os documentos do autor para produzir uma pontuação de expertise por (autor, tópico). A quantificação matemática de "esta pessoa é uma autoridade sobre este tópico", estruturalmente a base para o sinal Expertise em E-E-A-T no nível de autor. Conecta a Agent Rank (US 7,565,358, 65gp pat-47, a patente anterior de reputação de autor Google) e à autoridade-temática de site de Overwijk (US 20210004416) para formar um modelo de autoridade em camadas.
• Ori Allon, Google Orion Query-Refinement Patent (1 patentes) — 1 artigo canônico. Allon é co-inventor na patente de refinamento de consulta Orion (US 8,392,443) com Ugo Di Girolamo, Tomer Shmiel, Alexandre Petcherski, e Tzvika Hartman. O algoritmo Orion originou como trabalho de tese de doutorado de Allon em UNSW e foi adquirido pelo Google em 2006. A patente gera refinamentos de consulta minerados de corpus: dada uma consulta, extrai padrões de frase de documentos que satisfazem a consulta para produzir candidatos de refinamento classificados. O mecanismo por trás de "Searches related to", snippets de SERP estendidos, e a genealogia de People-Also-Ask. Concedida 2013.
• Corin Anderson, Google Reasonable Surfer (Foundational) Patent (2 patentes) — 1 artigo canônico novo mais entre-listagens implícitas para a coleção 65 Google Patents. Anderson é PRIMEIRO inventor na patente Reasonable Surfer fundacional (US 7,716,225, com Jeff Dean e Alexis Battle), a concessão de 2004 que introduz probabilidade de clique em link não-uniforme ponderada por features por-link (texto de âncora, tamanho de fonte, posição, contexto ao redor). As continuações (US 8,117,209 em 65gp pat-45, US 9,305,099 em 2016) estendem o mesmo modelo. O mecanismo para fluxo de PageRank diferenciado entre links na mesma página.
• Ashok Popat, Google OCR & Image-Text Indexing Patents (1 patentes) — 1 artigo canônico cobrindo pesquisa de OCR inspirada em tradução de Popat (Popat et al., 2009 em diante; família de patentes US 8,675,012 para exibição seletiva de texto OCR'd). A metodologia reformula OCR como tradução de máquina estatística: features de imagem como o canal de origem, sequências de caracteres como destino, decodificação conjunta com modelos de canal e linguagem maximiza qualidade de transcrição. Alimenta indexação Google Books, captura de texto Lens, busca de Drive PDF, e o pipeline de indexação de texto vinculado a imagem atrás de cada imagem e infográfico na web.

Por que essa organização

A lei de patentes agrupa propriedade intelectual por inventor e cessionário, não por tópico. Agrupar por inventor recupera o arco narrativo: uma década de trabalho de ranking de Amit Singhal, manipulação de consulta da era BERT de Pandu Nayak, genealogia de ranking de notícias de Krishna Bharat. Cada faixa lê como uma biografia de pesquisa escrita em linguagem de reivindicação.