Arhiva Google Patents

Un arhiv curat de brevete Google și Microsoft de căutare organizate după inventatorul sau liderul cercetării care le-a livrat. Fiecare pistă urmărește un inginer prin linia lor de brevet, deci cititorul poate vedea cum un fir de cercetare a evoluat în aplicații continuate, aplicații divizionare, și acorduri. Brevetele sunt anitate cu suprafața de clasament pe care o ating: înțelegere interogare, clasament, recuperare, semnale comportamentale, graf de cunoștințe, sau căutare AI.

Piste de brevet după inventator

• 65 Google Patents to Help You Understand How Search Engines Work! (69 brevete) — O colecție curată de brevete fundamentale și avansate depuse de Google.
• Steven Baker — Google Search Patents (49 brevete) — 49 de brevete de motor de căutare acordate plus 2 aplicații publicate de cercetătorul Google Steven D. Baker, acoperind înțelegere interogare (sinonime, n-gram, geografic, interlingv), rafinare interogare, detectare de cuvânt oprit semnificativ, notare de pasaj de răspuns (snippet-uri recomandate), similaritate interogare-document, co-apariție listă, și căutare personalizată bazată pe încorporare.
• Amit Singhal — Google Search Patents (22 brevete) — 22 de brevete de motor de căutare de Amit Singhal, fost SVP Google de Căutare (2000-2016), acoperind intercalare și compoziție de rezultate, rescrierea interogării, înțelegere semantică de interogare, notare de calitate a legăturii, clasament conștient de locație, înclinație de limbă și țară, detectare de intenție comercială, și servire de publicitate. Familia de 8 brevete de cuvinte oprite semnificative este co-inventată cu Steven Baker și este documentată sub secțiunea Steven Baker pentru a evita duplicarea de conținut.
• Prabhakar Raghavan — Google Search Patents (16 brevete) — 16 brevete de căutare/IR de Prabhakar Raghavan, șeful Google Search 2020-2024 (anterior VP Yahoo și om de știință de cercetare IBM Almaden), acoperind PageRank personalizat, detectare comunitate web, clasament adaptiv, fuzionare de rezultate multi-motor, taxonomie ierarhică, clustering de subspațiu, filtrare informații, navigație personalizabilă, suprafață conținut generat de utilizator, semnale de calitate a locației din modele de călătorie, și analiză metadate temporale. Se întinde pe cercetarea sa IBM, Yahoo, și Google.
• Nitin Gupta — Google Search Patents (32 brevete) — 32 de brevete de căutare/SEO de Nitin Gupta (inginer Google Search Quality) acoperind sugestii de interogare și șabloane, re-clasament și personalizare, rețele neurale care generează răspunsuri, generare cunoștințe conținut, cel mai recent brevet de recuperare căutare generativă din 2026 pentru era AI Overviews, și un brevet SEO direct asupra numelor de domeniu și site-uri web. Ultimele 5 brevete sunt co-inventate cu Steven Baker și sunt documentate în secțiunea sa pentru a evita duplicarea de conținut.
• Navneet Panda — Google Search Patents (15 brevete) — 15 brevete de calitate căutare de Navneet Panda, inginerul Google al cărui lucru de calitate conținut a devenit baza pentru actualizarea algoritmului Panda (2011). Acoperă notare de calitate site, predicție de calitate site înainte ca datele comportamentale să se acumuleze, clasament rezultate căutare după semnale de relevanță și calitate site combinate, performanță durată site-ului, interogări local semnificative, revizuire interogare, și învățare concept imagine.
• Anand Shukla — Google Search Patents (16 brevete) — 16 brevete de căutare/IR de Anand Shukla, inginer Google Search Quality, inclusiv brevetul de tăiere din 2024 "Search with stateful chat" care podea căutare clasică la căutare conversațională bazată pe LLM. De asemenea acoperă suprafață articol în profunzime, potrivire model interogare, mapare subiect interogare, curat canal conținut, și familie de flux de căutare îmbunătățit. Ultimele 3 brevete sunt co-inventate cu Steven Baker pe munca de încorporări feed personalizate și sunt documentate în secțiunea sa.
• Krishna Bharat, Google Search Patents (48 brevete) — 48 de brevete de motor de căutare de Krishna Bharat, inventator fondator al Google News și creator al algoritmului Hilltop. Acoperă algoritmul de analiză de legătură Hilltop, rescrierea interogării cu detectare entitate, unități semantice în interogări, augmentare interogare și căutare, clasificare document după statistici de utilizare, selecție imagine pentru căutare știri, clasament opinie editorial, estimare acoperire motor de căutare, semn de marcapagini specific interogării, și randare anunț conștient de entitate. Se întinde din 2001 la 2024.
• Srinivasan Venkatachary, Google Search Patents (25 brevete) — 26 de brevete de inginerie căutare de Srinivasan Venkatachary, co-inventator pe familia brevetului Generative Summaries for Search Results care susține AI Overviews și Search Generative Experience. De asemenea acoperă fluxuri de căutare îmbunătățite pe bază de interese utilizator, notare de pasaj răspuns candidat, ajustări notare context pentru pasaje de răspuns, identificare interogare întrebare implicită, căutare glasuită conversațională bazată pe cuvinte-cheie, generare interogare prin similaritate structurală document, identificare resursă din conținut organic și structurat, curat canal conținut, și clasificatorul emoji. Se întinde din 2013 la 2025.
• Jeromy William Henry, Google Search Patents (25 brevete) — 25 de brevete de motor de căutare de Jeromy William Henry acoperind Knowledge Panels (cardul entitate lângă rezultatele căutării), Pagini de Informații Entitate Structurate (suprafața autonomă detaliu entitate), Pagini Informații Entitate Personalizate, dimensionare imagine SERP, și prezentare legătură secundară căutare muzică. Fiecare brevet din corpusul său este relevant SEO. Se întinde din 2013 la 2025.
• Ramanathan V. Guha, Google Search Patents (33 brevete) — 33 de brevete de motor de căutare de Ramanathan V. Guha, co-fondator al Schema.org și inventator principal pe Google Custom Search Engine. Acoperă familia Programmable Search Engine, clasament căutare bazat pe încredere, detectare spam pentru contexte programabile, propagare semnal social, clasificare rezultate căutare, rezumate web personalizate, filtrare după adnotări utilizator, căutare contextuală după intersecții interogare, identificare interogare, și familia generare-sarcini UI. Se întinde din 2003 la 2019.
• Marc Najork, Google Search Patents (25 brevete) — 25 de brevete de căutare/IR de Marc Najork întinzând era sa Microsoft Research (arhitectură web crawler, clasament rezistent la spam, evaluare conținut, baze de date hyperlink) și era sa Google (extracție informații formular, similaritate semantică condusă de ML, învățare activă, jurnale activitate document pentru antrenament relevanță). Include un brevet de bază cu referință încrucișată cu colecția 65 Google Patents pe jurnale activitate document. Se întinde din 2005 la 2025.
• Jeffrey Dean, Google Search Patents (78 brevete) — 78 de brevete de căutare și IR-infrastructură de Jeffrey Dean, Senior Fellow Google și Chief Scientist, co-fondator al Google Brain, și arhitect al MapReduce și BigTable. Include familii de Document Scoring de bază (Query Analysis, Content Update, Inception Date, Link-Based Criteria), Patent Istoric (cu referință încrucișată cu 65gp), Anchor Tag Indexing, Content Snippets via Tokenspace, detectare de duplicat apropiat și gazdă oglindă, prevenție derivă subiect, modele ML distribuite, și infrastructura de bază MapReduce și BigTable care face posibilă căutarea la scară web. Se întinde din 2000 la 2025.
• Paul Haahr, Google Search Patents (63 brevete) — 63 de brevete de căutare și clasament Google de Paul Haahr, inginer de clasament Google de lungă durată. Acoperă brevetele de calitate legătură canonice (Bharat/Singhal/Haahr "Determining quality of linked documents"), clasificare document, semnal anti-PBN de independență nod, brevetul măsură calitate zvonit (cu referință încrucișată cu 65gp pat-48), conducta de procesare interogare multi-etapă, cadrul pentru evaluare funcții notare căutare web (suportul documentar la discursul SMX), site-uri preferate, contexte referință, text descriptiv sintetic pentru imagini, și clustere rescriire și detectare cuvânt oprit multi-familie. Co-autor cu Singhal, Dean, Bharat, Cutts, Henzinger, Simon Tong, și Acharya. Se întinde din 2008 la 2019.
• Hyung-Jin Kim, Google Search Patents (23 brevete) — 23 de brevete de căutare și clasament Google de Hyung-Jin Kim. Inventator principal pe familia Navboost / feedback implicit (US 8,661,029 plus 5 continuări prin US 11,816,114 IP activ 2023), sistemul suprafață la procesul antitrust DOJ Google din 2024. De asemenea acoperă model prejudecată prezentare, ajustări notare temporale, clasament schimbare document, grupare cohort utilizator, împrumut interogare similară, interogări variante generalizate, propagare clasificări interogare, și brevetul Quality Measure cu referință încrucișată (cu Paul Haahr, 65gp pat-48). Co-autor cu Simon Tong, Noam Shazeer, Michelangelo Diligenti, Adrian Corduneanu, Henele Adams, Andrei Lopatenko. Depuneri 2006-2021.
• Pandu Nayak, Google Search Patents (13 brevete) — 13 brevete de căutare Google de P. Pandurang Nayak, Chief Scientist Google pentru Căutare. Recordul de brevet acoperă stiva de revizuire interogare și înțelegere interogare din 2003-2015: integrare modele revizuire interogare multiple, revizuire notare confianță, împrumut interogări cunoscute cu rang înalt, substituție concept-context, sinonime restricții frază, identificare sinonim condusă de clic, expansiune acronim. Co-autor cu David R. Bailey, Ben Gomes, Trystan Upstill, Kedar Dhamdhere, Thomas Strohmann. Contribuțiile sale din era neurală (RankBrain, BERT, MUM, mărturie DOJ) sunt intenționat ne-brevetate și trăiesc în postări blog și transcripte de proces.
• Daniel Egnor, Google Local Search Patents (20 brevete) — 20 de brevete de căutare locală și relevanță geografică de Daniel Egnor, arhitectul stratului de clasament Google Maps / Local Pack. Inventator principal pe US 8,046,371 "Scoring local search results based on location prominence", brevetul care definește factorul "Prominence" în documentația oficială Google Local Search Ranking. De asemenea acoperă clasament sensibil la locație (factor Relevanță, cu Amit Singhal), indexare relevanță geografică, rezolvare referință geografică ambiguă, identificare document autoritar, categorizare listare afaceri, și procesare GIS căutare ambiguă (cu fondatorul Keyhole John Hanke). Co-autor cu Singhal, Haahr, Greenfield, John Hanke. Depuneri 2003-2019.
• Yossi Matias, Google SERP Features & Assistant Patents (47 brevete) — 47 de brevete Google de Yossi Matias, VP Inginerie Google. Inventator principal pe brevetul de bază People-Also-Ask US 9,213,748 "Generating related questions for search queries". Construit Autocomplete (2004), Trends, OneBoxes meteo/sport/dicționar. Acoperă familia People-Also-Ask, armătură Knowledge Panel entitate (grupare entități conexe, identificare entitate centrală, estimare fapt, atribute entitate textuale, căutare citat entitate), stratul Trends/analytics (analiză competitivă campanie, randare grafice vizualizări), infrastructura Duplex automatizată apel, chitbot personalizat și brevete ieșire LLM care susțin era generativă 2024-2026 a Google Assistant, și SERP-features contextuale / terță parte. Co-autor cu Yaniv Leviathan (Duplex), Gal Chechik, Ziv Bar-Yossef, Eyal Segalis, Avinatan Hassidim. Depuneri 2013-2026.
• Andrei Broder, Cross-Vendor Search Patents (25 brevete) — 25 de brevete de motor căutare și IR de Andrei Broder, inventatorul inter-vânzător care a modelat detectarea duplicat apropiat la DEC/AltaVista, co-inventat CAPTCHA de bază la Compaq, construit sistemul de clasament pagină web AltaVista, scris semnal descompunere pagină web la IBM, și modelat infrastructură ad-matching/SERP-features/CAPTCHA-evoluție la Yahoo. Inventator principal pe brevetul MinHash/shingling de bază (US 6,349,296), tehnica probabilitate coliziune amprente (US 5,974,481), brevetul shingling similaritate document (US 6,230,155), și brevetul CAPTCHA de bază (US 6,195,698). Se întinde din 1999 la 2024.
• Monika Henzinger, Google Search Patents (50 brevete) — 98 de brevete de căutare și IR de Monika Henzinger, primul Director al Cercetării la Google. Co-inventator pe brevetul detectare pagină duplicat apropiat de bază (US 6,138,113, cu Dean) și set extins de familii document-scoring (Query Analysis, Content Update, Inception Date, Link-Based Criteria, Historical Data, toate cu referință încrucișată cu articolele canonice ale lui Dean). Contribuții independente: familia detectare fișier duplicat cu William Pugh, serverul conectivitate AltaVista, brevetele conectivitate și clasament conținut, determinare proaspătă document, clasament distanță semantică, clasament informații semantice interogare, IR anchor-text interlingv, căutare în context, asistent hypertext-browser, și recuperare document condusă de statistici utilizare. Se întinde din 1997 la 2017.
• Trystan Upstill, Google Site-Quality & HCU-Era Search Patents (28 brevete) — 28 de brevete de căutare și clasament Google de Trystan Upstill. Co-inventator pe brevetul Panda (US 9,135,307 = 65gp pat-39) și inventator principal pe US App 2019/0155948 "Re-ranking resources based on categorical quality", brevetul care ancoră linia post-Panda de calitate site. De asemenea acoperă descoperire rezultate autoritative, clasament și re-notare rezultate căutare, detectare domenii afiliate, extracție atribute resursă din adresă site, căutare locală și identificare POI, sinonime și rescrierea interogării, resurse intenție navigațională, identificare limbă din context legătură, și brevetul componente UI din era LLM recent. Depuneri 2012-2026.
• Susan Dumais, Microsoft IR & Search Patents (18 brevete) — 61 de brevete de căutare și IR de Susan Dumais, Microsoft Technical Fellow și câștigător Gerard Salton Award. Co-inventator pe brevetul Latent Semantic Indexing de bază (US 4,839,853, Bellcore 1989), strămoșul conceptual al fiecărui sistem de recuperare pe bază de dense-embedding. La Microsoft Research munca ei acoperă măsurare automată satisfacție SERP, modele clic preferință-judecată, clasament context bazat activitate, clasament conștient timp cu dinamici temporale, rezultate căutare și navigație personalizate, determinare domeniu-expertiză per-utilizator, pagină web schimbare × reintegrare proaspătă, reformulare interogare implicită conștientă de dispozitiv, clasament autoritate. Se întinde din 1989 la 2026. Co-autori includ Jaime Teevan, Eric Horvitz, Ryen White, Adam Fourney, Joshua Goodman, Eric Brill.
• Christopher Burges, Microsoft Research Learning-to-Rank Patents (16 brevete) — ~30 de invenții unice SUA (~84 intrări corpus WIPO) de Christopher J. C. Burges, omul de știință Microsoft Research care a inventat linia RankNet/LambdaRank/LambdaMART learning-to-rank. RankNet (US 7,689,615) este rankerul neural pereche; LambdaRank (US 7,617,164) este extensia cost arbitrar care optimizează NDCG; LambdaMART (US 12/032,697) este ansamblul gradient-boosted care a câștigat Provocarea Yahoo LTR 2010. De asemenea acoperă adaptare variabilitate comportamentală, analiză multi-graf pagină web, netezire spam legătură, marjă arborele boosting, estimare probabilitate k-NN. Se întinde din 2001 la 2019. Co-autori includ Robert Ragno (LambdaRank), Irina Matveeva, Timo Burkard.
• Eric Brill, Microsoft Research Search & NLP Patents (20 brevete) — 20 de brevete Microsoft Research de Eric Brill, omul de știință NLP și căutare cunoscut pentru brevetele corector ortografie interogare și modelul canal zgomotos. Inventator principal pe US 7,254,774 "Systems and methods for improved spell checking", brevetul corector ortografie canal zgomotos de bază. De asemenea acoperă transformări corectare string-la-string (US 7,290,209 / 7,366,983), contabilizare variabilitate comportamentală în căutare web (US 7,743,047), clasament date popularitate, extragere comportament utilizator căutare web, căutare pagină distorsiune, compoziție Q&A cost-beneficiu, și descoperire intenție utilizator. Depuneri 2005-2010.
• Tomas Mikolov, Google word2vec Patents (2 brevete) — 2 brevete Google de bază de Tomas Mikolov acoperind word2vec, modelul învățare încorporare cuvânt continuu care a definit era încorporărilor. Co-inventat cu Kai Chen, Greg Corrado, și Jeff Dean. US 9,037,464 este acordul original; US 9,740,680 este continuarea cu domeniu revendicare mai larg. Ambele brevete împart aceeași divulgare (aplicație 13/841,640) și împreună constituie întreaga familie brevet word2vec. Cu referință încrucișată conceptual cu secțiunea Dean (Dean este co-inventator și lucrează pe infrastructura Brain/distributed-models mai lată).
• Noam Shazeer, Google Transformer, MoE & Search Patents (18 brevete) — ~46 de brevete Google capturate (portofoliu complet estimat la 120-150) de Noam Shazeer. Co-inventator pe arhitectura Transformer atenție de bază (US 10,452,978 cu Vaswani, Polosukhin, Uszkoreit, Jones, Gomez, Kaiser, Parmar), abordare Mixture-of-Experts rar porți (US 11,769,055 cu Dean, Hinton, Le, Mirhoseini), Switch Transformer (US 12,093,829), și familia brevet Navboost feedback implicit (US 8,661,029 cu Kim/Tong/Diligenti, cu referință încrucișată). De asemenea acoperă generare răspuns LLM în asistent, calcule tensor distribuite (GSPMD/Pathways), și infrastructura ML clasament pre-Transformer scale-larg 2008-2015. Se întinde din 2008 la 2025.
• Ashish Vaswani, Google Transformer, Attention-Based Vision & Fast Decoding Patents (6 brevete) — 4 articole canonice capturate noi plus 2 referințe încrucișate din secțiunea Noam Shazeer. Autorul principal al brevetului Transformer de bază (US 10,452,978, cu referință încrucișată). Inventator principal pe brevetul atenție locală auto-computer vision (US 20210390410, HaloNet) care scalează atenție la secvențe lungi și imagini. Co-inventator pe MultiModel (US 20200089755, arhitectura unificată multi-sarcină multi-modal care este strămoșul structural al MUM și Gemini), sistemul vision computer cu atenție completă (US 20250292560, linia ViT), și metoda decodare rapidă cu latente discrete (EP 3732627) care face inferență LLM viabilă din punct de vedere economic la latență scale căutare. Se întinde din 2017 la 2025.
• Jakob Uszkoreit, Google Transformer Architect, Universal Transformer & Vision Transformer Patents (6 brevete) — 3 articole canonice noi plus 3 referințe încrucișate din secțiunile Vaswani și Shazeer. Co-autor al "Attention Is All You Need" (US 10,452,978, cu referință încrucișată). Co-inventator pe Transformerul Universal (US 10,740,433, Transformer cu profunzime adaptivă cu Adaptive Computation Time per-token), modelul Decomposable Attention NLI (EMNLP 2016, dovada pre-Transformer care se încarcă că attend-compare-aggregate înlocuiește recidivă), și Vision Transformer (ViT, ICLR 2021, arhitectura tokenizare patch care ancoră căutare vizuală și grounding multimodal modern). Referințe încrucișate acoperă Transformerul original, MultiModel (strămoșul unificat multi-sarcină multi-modal al MUM/Gemini), și Image Transformer. Se întinde din 2016 la 2021.
• Simon Tong, Google Click-Driven Ranking, Population Signals & Anti-Spam Patents (9 brevete) — 5 articole canonice noi plus 4 referințe încrucișate din secțiunile Kim, Shazeer, și 65 Google Patents. Tong este co-inventator cu Marc Pearson și Sergey Brin pe brevetul clasament interogare conexă (US 7,505,964), cu Pearson pe brevetul clasament informații populație (US 7,454,417), solo pe înclinație țară (US 20040254932), cu Bem/Harik/Levenberg/Shazeer pe infrastructura ML clasament scale mare pre-Transformer (US 7,222,127), și cu Ghemawat/Piscitello/Cutts pe brevetul ștergere utilizator-document (US 8,417,697, strămoșul structural al Personal Blocklist și semnale spam crowdsourced). Referințe încrucișate acoperă familia feedback implicit Navboost, brevetul CTR-ca-factor-clasament, brevetul date istoric, și continuarea dataset-mare clasament. Se întinde din 2003 la 2017+.
• Michelangelo Diligenti, Google Click-Data Quality & Implicit Feedback Patents (5 brevete) — 2 articole canonice noi plus 3 referințe încrucișate din secțiunile Kim și 65 Google Patents. Diligenti este inventator pe brevetul Detecting Click Spam (US 8,694,374, detectare anomalie deviere atribut alimentând semnal clasament) și pe Click Model That Accounts for User Intent (US 20120143789, ponderare clic condusă de intenție condiționată). Co-inventorships sale feedback implicit Navboost / prejudecată prezentare / CTR-ca-factor-clasament (cu referință încrucișată) ancorez pe familia clasament feedback implicit. Portofoliul se concentrează pe calitate date clic, stratul dintre comportamentul brut utilizator și semnalul pe care îl alimentează clasamentul. Se întinde din 2007 la 2019+.
• Jaime Teevan, Microsoft Personalized Search & Search-Task Patents (5 brevete) — 4 articole canonice noi plus 1 referință încrucișată din secțiunea Dumais. Teevan este co-inventator cu Dumais și Horvitz pe brevetul căutare personalizată de bază (US 7,693,818) care re-clasează candidații globali împotriva vector profil per-utilizator. Inventator pe identificare sarcină căutare (US 8,326,824, clustering interogare cross-sesiune în sarcini multi-etapă), pe clasificare re-găsire versus găsire nouă (US 8,756,219, stabilizare rezultate clicate anterior pentru vizite de întoarcere), și pe descompunere microtask căutare (US 10,062,103, descompunere obiective nivel înalt în micro-pași resumabili). Referință încrucișată acoperă navigație personalizată (canonic Dumais). Se întinde din 2003 la 2018+.
• Eric Horvitz, Microsoft Decision-Theoretic Search & Attention-Aware Information Delivery Patents (3 brevete) — 3 articole canonice noi. Horvitz este inventator pe clasament teoretic decizie sub incertitudine (US 7,124,129, relevanță ca distribuție probabilitate cu selecție utilitate așteptare), pe raționament cost-beneficiu în prezentare rezultate căutare (US 7,194,464, baza mecanică pentru snippet-uri recomandate și AI Overviews), și pe furnizare informații proactive conștientă de atenție (US 6,934,917, linia suprafețe zero-interogare din spatele Discover, carduri Now, și asistenți IA). Se întinde din 2002 la 2006+.
• Ryen White, Microsoft Search Behavior & Search-Trails Patents (3 brevete) — 3 articole canonice noi. White este inventator pe căutare traseu / minerit cale reușită (US 7,904,440, clasament destinații care încheie trasee reușite cross-utilizator), pe clasificare fază interogare explorare-versus-lookup (US 8,041,711, servire clasament și formate rezultate reglat pe fază), și pe continuare sarcină cross-sesiune (US 9,116,996, cusătură interogări peste sesiuni și dispozitive într-o sarcină continuă). Se întinde din 2007 la 2015+.
• Azalia Mirhoseini, Google ML Infrastructure & Chip-Design Patents (3 brevete) — 2 articole canonice noi plus 1 referință încrucișată din secțiunea Shazeer. Mirhoseini este co-inventator pe brevetul plasament floorplan cip bazat pe RL (US 11,475,278, lucrarea Nature 2021 care proiectează floorplane TPU în ore în loc de săptămâni) și pe brevetul plasament dispozitiv pentru ML distribuit (arXiv 1706.04972, controlerul RL care învață cum să împartă modele mari pe GPU-uri/TPU-uri pentru a minimiza timp antrenare). Amândouă se reîntorc în economia cost-calcul care permite Google să servească Transformer clasament la scale căutare. Referință încrucișată acoperă brevetul MoE de bază (canonic Shazeer). Se întinde din 2017 la 2021+.
• Arnold Overwijk, Microsoft Site Topical Authority Patent (1 brevete) — 1 articol canonic. Overwijk este co-inventator cu Li Xiong, Chuan Hu, și Junaid Ahmed pe brevetul Site Topical Authority (US 20210004416, formula A(s,t) = SR(s) * C(s) * T(s,t)^2 care cuantifică în mod explicit autoritate per-site per-subiect prin combinare rang site global, semnal clic, și acțiune per-subiect pagină. Cea mai precisă formulare matematică a autorității topice în literatura brevetului modern. Asociat conceptual cu Procopio (autoritate per-autor per-subiect) și Agent Rank (reputație nivel autor, 65gp pat-47).
• Michael Procopio, Google Per-Author Per-Topic Authority Patent (1 brevete) — 1 articol canonic. Procopio este inventator numit pe brevetul Topic Authority (US 8,458,196). Sistemul calculează semnături autoritate per (autor, subiect): pentru fiecare document d pe care autorul a contribuit la el, suma (% autorat * greutate_subiect); agregare peste toate documentele autorului pentru a produce semnal autoritate per-autor per-subiect. Cuantificarea matematică "această persoană este o autoritate pe acest subiect", structural baza pentru semnalul E-A-T Expertise la nivel de autor. Se conectează la Agent Rank (US 7,565,358, 65gp pat-47, brevetul reputație autor Google anterior) și la Overwijk autoritate topică site (US 20210004416) pentru a forma model autoritate stratificat.
• Ori Allon, Google Orion Query-Refinement Patent (1 brevete) — 1 articol canonic. Allon este co-inventator pe brevetul Orion rafinare interogare (US 8,392,443) cu Ugo Di Girolamo, Tomer Shmiel, Alexandre Petcherski, și Tzvika Hartman. Algoritmul Orion a originat din munca tezei doctorale a lui Allon la UNSW și a fost achiziționată de Google în 2006. Brevetul generează rafinări interogare minerit corpus: dată o interogare, extrage modele frază din documente care satisfac interogarea pentru a produce candidați rafinare clasați. Mecanismul din spatele "Searches related to,", snippet-uri SERP extinse, și linia People-Also-Ask. Acordat 2013.
• Corin Anderson, Google Reasonable Surfer (Foundational) Patent (2 brevete) — 1 articol canonic NOU plus referințe încrucișate implicite la colecția 65 Google Patents. Anderson este inventator PRIM pe brevetul Reasonable Surfer de bază (US 7,716,225, cu Jeff Dean și Alexis Battle), acordul depus 2004 care introduce probabilitate clic legătură non-uniformă ponderată după caracteristici per-legătură (text ancoră, mărime font, poziție, context înconjurător). Continuările (US 8,117,209 în 65gp pat-45, US 9,305,099 în 2016) extind același model. Mecanismul pentru flux PageRank diferențiat pe legăturile pe aceeași pagină.
• Ashok Popat, Google OCR & Image-Text Indexing Patents (1 brevete) — 1 articol canonic acoperind cercetarea OCR inspirată de traducere a lui Popat (Popat et al., 2009 și mai departe; familia brevet US 8,675,012 pentru afișare selectivă text OCR'd). Metodologia reformulează OCR ca traducție mașinală statistică: caracteristici imagine ca canal sursă, secvențe caracter ca țintă, decodare comună cu modele canal și limbă maximizează calitate transcriere. Alimentează indexare Google Books, captură text Lens, căutare Drive PDF, și conducta indexare text legat imagine din spatele fiecărei imagini și infografice pe web.

De ce această organizare

Legea brevetelor agrupa proprietatea intelectuală după inventator și cesionar, nu după subiect. Gruparea după inventator recuperează arcul narrativ: o decadă de muncă de clasament a lui Amit Singhal, manipulare de interogări din era BERT a lui Pandu Nayak, linie de clasament de știri a lui Krishna Bharat. Fiecare pistă se citește ca o biografie de cercetare scrisă în limbaj de revendicare.