Архив патентов Google

Отобранный архив патентов Google и Microsoft, организованный по изобретателю или исследователю, который их создал. Каждый трек следует одному инженеру через его наследие патентов, поэтому читатель может увидеть как исследовательский поток развивался через продолжения, разделительные заявки и выданные патенты. Патенты аннотированы с поверхностью рейтинга, которую они затрагивают: понимание запросов, рейтинг, поиск, поведенческие сигналы, граф знаний или AI-поиск.

Треки патентов по изобретателям

• 65 Google Patents to Help You Understand How Search Engines Work! (69 патентов) — Отобранная коллекция основополагающих и продвинутых патентов, поданных Google.
• Steven Baker — Google Search Patents (49 патентов) — 49 выданных патентов поисковых движков плюс 2 опубликованные заявки исследователя Google Стивена Д. Бейкера, охватывающих понимание запросов (синонимы, n-граммы, географические, кроссязычные), уточнение запросов, обнаружение значимых стоп-слов, оценку отрывков ответов (избранные фрагменты), сходство запроса-документа, сосуществование списков и персонализованный поиск на основе embeddings.
• Amit Singhal — Google Search Patents (22 патентов) — 22 патента поисковых движков Амита Сингхала, бывшего SVP поиска Google (2000-2016), охватывающих чередование и композицию результатов, переписывание запросов, семантическое понимание запросов, оценку качества ссылок, локационный рейтинг, языковое и страновое смещение, обнаружение коммерческого намерения и обслуживание объявлений. Семейство из 8 патентов о значимых стоп-словах соавторство с Стивеном Бейкером и документировано в его разделе во избежание дублирования контента.
• Prabhakar Raghavan — Google Search Patents (16 патентов) — 16 патентов поиска/IR от Прабхакара Рагхавана, главы Google Search 2020-2024 (ранее вице-президент Yahoo и научный сотрудник IBM Almaden), охватывающих персонализованный PageRank, обнаружение веб-сообществ, адаптивный рейтинг, слияние результатов нескольких движков, иерархическую таксономию, кластеризацию в подпространстве, фильтрацию информации, настраиваемую навигацию, отображение создаваемого пользователем контента, сигналы качества местоположения из паттернов путешествий и анализ временных метаданных. Охватывает его исследования в IBM, Yahoo и Google.
• Nitin Gupta — Google Search Patents (32 патентов) — 32 патента поиска/SEO от Нитина Гупты (инженер Google Search Quality), охватывающих предложения запросов и шаблоны, переранжирование и персонализацию, нейросети, генерирующие ответы, создание контента-знания, последний патент поиска 2026 года по генеративному поиску для эпохи AI Overviews и прямой SEO-патент о доменных именах и веб-сайтах. Последние 5 патентов соавторство со Стивеном Бейкером и документированы в его разделе во избежание дублирования контента.
• Navneet Panda — Google Search Patents (15 патентов) — 15 патентов качества поиска от Навнита Панды, инженера Google, чья работа по качеству контента легла в основу обновления алгоритма Panda (2011). Охватывает оценку качества сайта, прогнозирование качества сайта до накопления поведенческих данных, рейтинг результатов поиска по комбинированным сигналам релевантности и качества сайта, производительность длительности сайта, локально значимые запросы, пересмотр запросов и обучение изображение-концепция.
• Anand Shukla — Google Search Patents (16 патентов) — 16 патентов поиска/IR от Ананда Шукла, инженера Google Search Quality, включая передовой патент 2024 года "Search with stateful chat", который соединяет классический поиск с LLM-ориентированным разговорным поиском. Также охватывает отображение углубленных статей, сопоставление паттернов запросов, сопоставление темы запросов, курирование канала контента и семейство улучшенного поискового фида. Последние 3 патента соавторство со Стивеном Бейкером по работе персонализованного фида embeddings и документированы в его разделе.
• Krishna Bharat, Google Search Patents (48 патентов) — 48 патентов поисковых движков от Кришны Бхарата, основателя Google News и создателя алгоритма Hilltop. Охватывает алгоритм анализа ссылок Hilltop, переписывание запросов с обнаружением сущностей, семантические единицы в запросах, увеличение и улучшение запросов, рейтинг документов по статистике использования, выбор изображений для новостного поиска, рейтинг редакторского мнения, оценку охвата поисковой системы, закладки по конкретным запросам и отображение объявлений с учетом сущностей. Охватывает период с 2001 по 2024 год.
• Srinivasan Venkatachary, Google Search Patents (25 патентов) — 26 патентов поисковой инженерии от Сринивасана Венкатачари, соавтора семейства патентов Generative Summaries for Search Results, которое лежит в основе AI Overviews и Search Generative Experience. Также охватывает улучшенные поисковые ленты на основе интересов пользователей, оценку кандидата-ответа-отрывка, корректировку контекстной оценки для отрывков ответов, идентификацию неявных вопросов в запросах, поиск по голосу на основе ключевых слов в разговорном стиле, генерацию запросов через структурное сходство документов, идентификацию ресурсов из органического и структурированного контента, курирование канала контента и классификатор эмодзи. Охватывает период с 2013 по 2025 год.
• Jeromy William Henry, Google Search Patents (25 патентов) — 25 патентов поисковых движков от Джеромая Уильяма Генри, охватывающих Knowledge Panels (карточка сущности рядом с результатами поиска), Structured Entity Information Pages (автономная поверхность деталей сущности), персонализированные страницы информации о сущности, размер изображения в SERP и представление музыкальных вторичных ссылок. Каждый патент в его корпусе имеет отношение к SEO. Охватывает период с 2013 по 2025 год.
• Ramanathan V. Guha, Google Search Patents (33 патентов) — 33 патента поисковых движков от Раманатхана В. Гухи, соучредителя Schema.org и главного изобретателя Google Custom Search Engine. Охватывает семейство Programmable Search Engine, рейтинг поиска на основе доверия, обнаружение спама для программируемых контекстов, распространение социальных сигналов, классификацию результатов поиска, настраиваемые веб-резюме, фильтрацию по аннотациям пользователей, контекстный поиск по пересечениям запросов, идентификацию запросов и семейство пользовательского интерфейса создания задач. Охватывает период с 2003 по 2019 год.
• Marc Najork, Google Search Patents (25 патентов) — 25 патентов поиска/IR от Марка Найорка, охватывающих его эру Microsoft Research (архитектура веб-краулера, устойчивый к спаму рейтинг, оценку контента, базы данных гиперссылок) и его эру Google (извлечение информации из форм, ML-ориентированное семантическое сходство, активное обучение, журналы активности документов для обучения релевантности). Включает основополагающий перекрестно-указанный патент с коллекцией 65 Google Patents по журналам активности документов. Охватывает период с 2005 по 2025 год.
• Jeffrey Dean, Google Search Patents (78 патентов) — 78 патентов поиска и инфраструктуры IR от Джеффри Дина, главного ученого Google и соучредителя Google Brain, архитектора MapReduce и BigTable. Включает основополагающие семейства Document Scoring (Query Analysis, Content Update, Inception Date, Link-Based Criteria), патент исторических данных (перекрестно указан с 65gp), индексирование якорных тегов, фрагменты контента через Tokenspace, обнаружение почти дублирующихся и зеркальных хостов, предотвращение отклонения темы, распределенные модели ML и основополагающую инфраструктуру MapReduce и BigTable, которая делает возможным поиск в масштабе веб. Охватывает период с 2000 по 2025 год.
• Paul Haahr, Google Search Patents (63 патентов) — 63 патента поиска Google и рейтинга от Пола Хаара, давнего инженера рейтинга поиска Google. Охватывает канонические патенты качества ссылок (Bharat/Singhal/Haahr "Determining quality of linked documents"), рейтинг классификации документов, сигнал независимости узла анти-PBN, предполагаемый патент измерения качества (перекрестно указан с 65gp pat-48), многоэтапный конвейер обработки запросов, фреймворк для оценки функций оценки веб-поиска (документальная подложка к его SMX-докладу), предпочитаемые сайты, контексты ссылок, синтетический описательный текст для изображений и многофамильные кластеры уточнения запросов и обнаружения стоп-слов. Соавторство с Singhal, Dean, Bharat, Cutts, Henzinger, Simon Tong и Acharya. Охватывает период с 2008 по 2019 год.
• Hyung-Jin Kim, Google Search Patents (23 патентов) — 23 патента поиска и рейтинга Google от Хюнга-Джина Кима. Главный изобретатель семейства Navboost / неявной обратной связи (US 8,661,029 + 5 продолжений через US 11,816,114 активный 2023 IP), система всплыла на судебном процессе по антитресту DOJ Google 2024 года. Также охватывает модель смещения представления, временные корректировки оценок, рейтинг изменения документов, группировку когорты пользователей, заимствование похожих запросов, варианты обобщенных запросов, распространение классификаций запросов и перекрестно указанный патент "Measure of Quality" (с Полом Харом, 65gp pat-48). Соавторство с Simon Tong, Noam Shazeer, Michelangelo Diligenti, Adrian Corduneanu, Henele Adams, Andrei Lopatenko. Подачи 2006-2021.
• Pandu Nayak, Google Search Patents (13 патентов) — 13 патентов поиска Google от П. Панду Найака, главного ученого Google по Search. История патентов охватывает стек переписывания запросов и понимания запросов с 2003 по 2015 год: интеграция нескольких моделей пересмотра запросов, пересмотр с оценкой доверия, заимствование известных высокорейтинговых запросов, замена концепции и контекста, ограниченные по фразам синонимы, идентификация синонимов, управляемая кликами, расширение аббревиатур. Соавторство с David R. Bailey, Ben Gomes, Trystan Upstill, Kedar Dhamdhere, Thomas Strohmann. Его нейросетевые вклады (RankBrain, BERT, MUM, показания на суде DOJ) намеренно не имеют патентов и живут в блог-постах и протоколах судебных заседаний.
• Daniel Egnor, Google Local Search Patents (20 патентов) — 20 патентов локального поиска и географической релевантности от Дэниела Эгнора, архитектора слоя рейтинга Google Maps / Local Pack. Главный изобретатель US 8,046,371 "Scoring local search results based on location prominence" , патента, который определяет фактор "Prominence" в официальной документации Google по локальному рейтингу поиска. Также охватывает рейтинг чувствительности к местоположению (фактор Relevance с Amit Singhal), индексирование географической релевантности, разрешение неоднозначных географических ссылок, идентификацию авторитетных документов, категоризацию деловых справочников и обработку ГИС неоднозначных поисков (с основателем Keyhole Джоном Ханке). Соавторство с Singhal, Haahr, Greenfield, John Hanke. Подачи 2003-2019.
• Yossi Matias, Google SERP Features & Assistant Patents (47 патентов) — 47 патентов Google от Йоси Матиаса, вице-президента инженерии Google. Главный изобретатель основополагающего патента People-Also-Ask US 9,213,748 "Generating related questions for search queries". Создал Autocomplete (2004), Trends, weather/sports/dictionary OneBoxes. Охватывает семейство People-Also-Ask, scaffolding сущностей Knowledge Panel (группировка связанных сущностей, идентификацию центральной сущности, оценку фактов, текстовые атрибуты сущности), слой Trends/аналитики (анализ конкурентности кампании, ранжирование графических визуализаций), инфраструктуру Duplex автоматизированных звонков, патенты персонализированного чат-бота и генерирования вывода LLM, которые лежат в основе эпохи 2024-2026 Google Assistant, и контекстные/сторонние функции SERP. Соавторство с Yaniv Leviathan (Duplex), Gal Chechik, Ziv Bar-Yossef, Eyal Segalis, Avinatan Hassidim. Подачи 2013-2026.
• Andrei Broder, Cross-Vendor Search Patents (25 патентов) — 25 патентов поисковых движков и IR от Андрея Бродера, кроссвендорного изобретателя, который сформировал обнаружение почти дублирующихся копий на DEC/AltaVista, соизобрел основополагающую CAPTCHA в Compaq, создал систему рейтинга веб-страниц AltaVista, разработал распад веб-страниц на IBM и сформировал инфраструктуру сопоставления объявлений/функций SERP/эволюции CAPTCHA на Yahoo. Главный изобретатель основополагающего патента MinHash/shingling (US 6,349,296), техники вероятности коллизии отпечатков (US 5,974,481), патента близости документов shingling (US 6,230,155) и основополагающего патента CAPTCHA (US 6,195,698). Охватывает период с 1999 по 2024 год.
• Monika Henzinger, Google Search Patents (50 патентов) — 98 патентов поиска и IR от Моники Хензингер, первого директора исследований в Google. Соизобретатель основополагающего патента обнаружения почти дублирующихся страниц (US 6,138,113 с Dean) и обширного набора семейств оценки документов (Query Analysis, Content Update, Inception Date, Link-Based Criteria, Historical Data , все перекрестно указаны с каноническими статьями Dean). Независимые вклады: семейство обнаружения дублирующихся файлов с William Pugh, сервер connectivity AltaVista, патенты connectivity-and-content-ranking, определение свежести документов, рейтинг семантического расстояния, рейтинг семантической информации запросов, кроссязычный якорный текст IR, внутриконтекстный поиск, помощник гипертекстового браузера и поиск документов, управляемый статистикой использования. Охватывает период с 1997 по 2017 год.
• Trystan Upstill, Google Site-Quality & HCU-Era Search Patents (28 патентов) — 28 патентов поиска и рейтинга Google от Тристана Апстилла. Соизобретатель патента Panda (US 9,135,307 = 65gp pat-39) и главный изобретатель последующего за HCU US App 2019/0155948 "Re-ranking resources based on categorical quality" , патента, который якорирует линию качества сайта после Panda. Также охватывает открытие авторитетных результатов, рейтинг результатов поиска и переранжирование, обнаружение связанных доменов, извлечение атрибутов ресурса из адреса сайта, локальный поиск и идентификацию POI, синонимы и переписывание запросов, ресурсы с навигационным намерением, идентификацию языка из контекста ссылки и недавний LLM-эра патент компонентов пользовательского интерфейса. Подачи 2012-2026.
• Susan Dumais, Microsoft IR & Search Patents (18 патентов) — 61 патент поиска и IR от Сьюзан Дамейс, технического сотрудника Microsoft и лауреата премии Gerard Salton. Соизобретатель основополагающего патента Latent Semantic Indexing (US 4,839,853, Bellcore 1989) , концептуального предка каждой системы поиска с плотными embeddings. В Microsoft Research её работа охватывает автоматизированное измерение удовлетворения SERP, модели кликов предпочтений, рейтинг на основе контекста активности, временной рейтинг с временной динамикой, персонализированную навигацию и результаты поиска, определение экспертизы для каждого пользователя, свежесть на основе изменения веб-страницы и переосмотра, неявное переформулирование запроса, связанное с устройством, авторитетный рейтинг. Охватывает период с 1989 по 2026 год. Соавторство включает Jaime Teevan, Eric Horvitz, Ryen White, Adam Fourney, Joshua Goodman, Eric Brill.
• Christopher Burges, Microsoft Research Learning-to-Rank Patents (16 патентов) — ~30 уникальных изобретений США (84-запись корпуса WIPO) от Кристофера Дж. К. Бургеса, ученого Microsoft Research, который изобрел линию обучения рейтингу RankNet/LambdaRank/LambdaMART. RankNet (US 7,689,615) , парный нейронный ранжер, LambdaRank (US 7,617,164) , расширение произвольной стоимости, оптимизирующее NDCG, LambdaMART (US 12/032,697) , ансамбль градиентного бустинга, выигравший Yahoo LTR Challenge 2010. Также охватывает адаптацию вариативности поведения, анализ мультиграфов веб-страниц, сглаживание спама ссылок, маржинальное бустинг деревьев, оценку вероятности k-NN. Охватывает период с 2001 по 2019 год. Соавторство включает Robert Ragno (LambdaRank), Irina Matveeva, Timo Burkard.
• Eric Brill, Microsoft Research Search & NLP Patents (20 патентов) — 20 патентов Microsoft Research от Эрика Брилла, ученого NLP и поиска, известного за патенты спеллер запросов и модель шумного канала коррекции. Главный изобретатель US 7,254,774 "Systems and methods for improved spell checking" , основополагающего патента спеллера запросов с шумным каналом. Также охватывает трансформации исправления строки в строку (US 7,290,209 / 7,366,983), учет вариативности поведения в веб-поиске (US 7,743,047), рейтинг данных популярности, анализ поведения пользователя веб-поиска, поиск с смещением страницы, композицию Q&A с анализом затрат-выгод и открытие намерения пользователя. Подачи 2005-2010.
• Tomas Mikolov, Google word2vec Patents (2 патентов) — 2 основополагающих патента Google от Томаса Микулова, охватывающих word2vec , модель обучения непрерывного встраивания слов, которая определила эру embeddings. Соизобретение с Kai Chen, Greg Corrado и Jeff Dean. US 9,037,464 , исходный выданный патент, US 9,740,680 , продолжение с более широким охватом притязаний. Оба патента имеют общее раскрытие (заявка 13/841,640) и вместе составляют все семейство патентов word2vec. Концептуально перекрестно указано с разделом Dean (Dean , соизобретатель и работает над более широкой инфраструктурой Brain/распределенных моделей).
• Noam Shazeer, Google Transformer, MoE & Search Patents (18 патентов) — ~46 захваченных патентов Google (~полный портфель оценен в 120-150) от Ноама Шазеера. Соизобретатель основополагающей архитектуры Transformer с вниманием (US 10,452,978 с Vaswani, Polosukhin, Uszkoreit, Jones, Gomez, Kaiser, Parmar), подхода Sparsely-Gated Mixture-of-Experts масштабирования (US 11,769,055 с Dean, Hinton, Le, Mirhoseini), Switch Transformer (US 12,093,829) и семейства Navboost неявной обратной связи (US 8,661,029 с Kim/Tong/Diligenti , перекрестно указано). Также охватывает генерацию ответов LLM в помощнике, распределенные вычисления тензоров (GSPMD/Pathways) и инфраструктуру крупномасштабного ML рейтинга до Transformer 2008-2015. Охватывает период с 2008 по 2025 год.
• Ashish Vaswani, Google Transformer, Attention-Based Vision & Fast Decoding Patents (6 патентов) — 4 захваченных новых канонических статей плюс 2 перекрестных указания из раздела Noam Shazeer. Главный автор основополагающего патента Transformer (US 10,452,978, перекрестно указано). Первый изобретатель патента локального внимания к компьютерному зрению (US 20210390410, HaloNet), который масштабирует внимание к длинным последовательностям и изображениям. Соизобретатель MultiModel (US 20200089755 , унифицированная многозадачная мультимодальная архитектура, которая является структурным предком MUM и Gemini), полностью внимательная система компьютерного зрения (US 20250292560, линия ViT) и быстрое декодирование с методом дискретных латентов (EP 3732627), который делает вывод LLM экономически жизнеспособным при поисковой латентности масштаба. Охватывает период с 2017 по 2025 год.
• Jakob Uszkoreit, Google Transformer Architect, Universal Transformer & Vision Transformer Patents (6 патентов) — 3 новые канонические статьи плюс 3 перекрестных указания из разделов Vaswani и Shazeer. Соавтор "Attention Is All You Need" (US 10,452,978, перекрестно указано). Соизобретатель Universal Transformer (US 10,740,433, адаптивная глубина Transformer с адаптивной вычислительной временем для каждого токена), модели Decomposable Attention NLI (EMNLP 2016, доказательство до Transformer, что attend-compare-aggregate заменяет рекуррентность), и Vision Transformer (ViT, ICLR 2021, архитектура токенизации патчей, которая якорирует современное визуальное искание и мультимодальное заземление). Перекрестные указания охватывают исходный Transformer, MultiModel (унифицированный мультизадачный мультимодальный предок MUM/Gemini) и Image Transformer. Охватывает период с 2016 по 2021 год.
• Simon Tong, Google Click-Driven Ranking, Population Signals & Anti-Spam Patents (9 патентов) — 5 новых канонических статей плюс 4 перекрестных указания из разделов Kim, Shazeer и 65 Google Patents. Tong , соизобретатель с Marc Pearson и Sergey Brin по патенту рейтинга связанных запросов (US 7,505,964), с Pearson по патенту рейтинга информации населения (US 7,454,417), единственный авторский патент смещения страны (US 20040254932), с Bem/Harik/Levenberg/Shazeer по инфраструктуре крупномасштабного ML рейтинга до Transformer (US 7,222,127) и с Ghemawat/Piscitello/Cutts по патенту удаления документа пользователем (US 8,417,697, структурный предок Personal Blocklist и краудсорсированных сигналов спама). Перекрестные указания охватывают семейство неявной обратной связи Navboost, патент CTR-as-ranking-factor, патент исторических данных и продолжение рейтинга большого набора данных. Охватывает период с 2003 по 2017+.
• Michelangelo Diligenti, Google Click-Data Quality & Implicit Feedback Patents (5 патентов) — 2 новые канонические статьи плюс 3 перекрестных указания из разделов Kim и 65 Google Patents. Diligenti , изобретатель патента Detecting Click Spam (US 8,694,374, обнаружение аномалий отклонения атрибутов в сигнал рейтинга) и по модели Click, которая учитывает намерение пользователя (US 20120143789, взвешивание кликов, условное по намерению). Его соизобретатели Navboost / смещение представления / CTR-as-ranking-factor (перекрестно указано) якорирует его в семействе неявной обратной связи. Портфель сосредоточен на качестве данных кликов, слое между неопределенным поведением пользователя и сигналом рейтинга, который оно питает. Охватывает период с 2007 по 2019+.
• Jaime Teevan, Microsoft Personalized Search & Search-Task Patents (5 патентов) — 4 новые канонические статьи плюс 1 перекрестное указание из раздела Dumais. Teevan , соизобретатель с Dumais и Horvitz основополагающего патента персонализованного поиска (US 7,693,818), который переранжирует глобальные кандидатов по вектору профиля пользователя. Изобретатель идентификации поисковой задачи (US 8,326,824, кластеризация запросов между сеансами в многошаговые задачи), переклассификации поиска и новогоискания (US 8,756,219, стабилизация ранее кликнутых результатов для повторного посещения) и микрозадач декомпозиции (US 10,062,103, разложение высокоуровневых целей на возобновляемые микрошаги). Перекрестное указание охватывает персонализованную навигацию (Dumais canonical). Охватывает период с 2003 по 2018+.
• Eric Horvitz, Microsoft Decision-Theoretic Search & Attention-Aware Information Delivery Patents (3 патентов) — 3 новые канонические статьи от Эрика Horvitz. Horvitz , изобретатель решения-теоретического рейтинга под неопределенностью (US 7,124,129, релевантность как распределение вероятности с выбором ожидаемой полезности), рассуждений затрат-выгод в представлении результатов поиска (US 7,194,464, механическая основа для избранных фрагментов и AI Overviews) и внимания-осведомленной проактивной доставки информации (US 6,934,917, линия поверхностей нулевого запроса позади Discover, Now cards и AI ассистентов). Охватывает период с 2002 по 2006+.
• Ryen White, Microsoft Search Behavior & Search-Trails Patents (3 патентов) — 3 новые канонические статьи от Рена Вайта. White , изобретатель добычи поисковых trail / успешного пути (US 7,904,440, рейтинг пункт назначения, которые заканчивают успешные кросспользовательские треки), классификация фазы запроса исследовательского-vs-поиска (US 8,041,711, обслуживание настроенных фазой рейтинга и форматов результатов) и продолжение кросссеансной задачи (US 9,116,996, прошивание запросов между сеансами и устройствами в одну продолжающуюся задачу). Охватывает период с 2007 по 2015+.
• Azalia Mirhoseini, Google ML Infrastructure & Chip-Design Patents (3 патентов) — 2 новые канонические статьи плюс 1 перекрестное указание из раздела Shazeer. Mirhoseini , соизобретатель на основе RL размещения микросхемы floorplan (US 11,475,278, статья Nature 2021, которая разрабатывает TPU floorplans в часах вместо недель) и патента размещения устройства для распределенного ML (arXiv 1706.04972, контроллер RL, который обучается как разделить большие модели между GPU/TPU для минимизации времени обучения). Оба питают обратно в экономику вычислительных затрат, которая позволяет Google обслуживать рейтинг Transformer в масштабе поиска. Перекрестное указание охватывает основополагающий патент MoE (Shazeer canonical). Охватывает период с 2017 по 2021+.
• Arnold Overwijk, Microsoft Site Topical Authority Patent (1 патентов) — 1 каноническая статья от Арнольда Овервейка. Overwijk , соизобретатель с Li Xiong, Chuan Hu и Junaid Ahmed по патенту Site Topical Authority (US 20210004416, формула A(s,t) = SR(s) * C(s) * T(s,t)^2, которая явно количественно оценивает авторитет по сайтам по топикам, комбинируя глобальный ранг сайта, сигнал клика и квадратированный поделитель топик-страницы сайта). Наиболее точная математическая формулировка топического авторитета в современной патентной литературе. Концептуально спарена с Procopio (авторский авторитет по топикам) и Agent Rank (репутация на уровне автора, 65gp pat-47).
• Michael Procopio, Google Per-Author Per-Topic Authority Patent (1 патентов) — 1 каноническая статья от Майкла Прокопио. Procopio , названный изобретатель патента Topic Authority (US 8,458,196). Система вычисляет подписи авторитета по (автор, топик): для каждого документа d автор способствовал, сумма (authorship% * topic_weight), агрегирование через все документы автора для получения оценки экспертизы (автор, топик). Математическая количественная оценка "эта личность имеет авторитет на эту тему," структурно основа сигнала E-A-T Expertise на уровне автора. Связывает Agent Rank (US 7,565,358, 65gp pat-47, более ранний патент репутации автора Google) и топический авторитет сайта Overwijk (US 20210004416), чтобы сформировать слоистую модель авторитета.
• Ori Allon, Google Orion Query-Refinement Patent (1 патентов) — 1 каноническая статья от Ори Аллона. Allon , соизобретатель патента уточнения запросов Orion (US 8,392,443) с Ugo Di Girolamo, Tomer Shmiel, Alexandre Petcherski и Tzvika Hartman. Алгоритм Orion появился как работа диссертации Аллона в UNSW и был приобретен Google в 2006 году. Патент генерирует уточнения запросов добытые корпусом: при запросе, извлечение паттернов фраз из документов, которые удовлетворяют запрос для создания кандидатов переформулирования рейтинга. Механизм позади "Searches related to," расширенных фрагментов SERP и линии People-Also-Ask. Выданы 2013.
• Corin Anderson, Google Reasonable Surfer (Foundational) Patent (2 патентов) — 1 новая каноническая статья плюс неявные перекрестные указания на коллекцию 65 Google Patents от Корина Андерсона. Anderson , ПЕРВЫЙ изобретатель основополагающего патента Reasonable Surfer (US 7,716,225 с Jeff Dean и Alexis Battle), гранта 2004-поданного, который вводит неоднородную вероятность клика ссылки взвешенную по функциям для каждой ссылки (якорный текст, размер шрифта, позиция, окружающий контекст). Продолжения (US 8,117,209 в 65gp pat-45, US 9,305,099 в 2016) расширяют ту же модель. Механизм для дифференцированного потока PageRank по ссылкам на одной странице.
• Ashok Popat, Google OCR & Image-Text Indexing Patents (1 патентов) — 1 каноническая статья, охватывающая исследование Popat по трансляции OCR (Popat et al., 2009 и далее, семейство патентов US 8,675,012 для выборочного отображения OCR-текста). Методология переформулирует OCR как статистический машинный перевод: особенности изображения как исходный канал, последовательности символов как целевой, совместное декодирование с моделями каналов и языка максимизирует качество транскрипции. Питает индексирование Google Books, захват Lens-текста, поиск Drive PDF и трубопровод индексирования связанного с изображением текста позади каждого изображения и инфографики в интернете.

Почему такая организация

Патентное право кластеризирует интеллектуальную собственность по изобретателю и правообладателю, а не по теме. Группировка по изобретателю восстанавливает нарративную дугу: десятилетие работ Амита Сингхала по рейтингам, работа Панду Найака эпохи BERT по пониманию запросов, наследие Кришны Бхарта по рейтингу новостей. Каждый трек читается как научная биография, написанная языком патентных притязаний.