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阅读了 我感兴趣的帖子。谷歌通常无法访问所有这些信息,但现在它拥有 技术,它可以访问这些信息。 但 技术对于帮助谷歌了解每个人的真实社交图谱也非常重要。社交图谱不仅仅是 、 、 或任何其他社交网络中个人资料之间的联系,也不是每个社交网络的所有联系的总和。 现实生活社交图谱 (这个定义是我的)也由我们圈子 关注者 粉丝中没有的人之间的关系组成,我们仅通过电话、短信或 联系的人。 最后,我们应该记住,早在 年,谷歌就收购了另外两家有趣的初。 创公司可以肯定的是已经 使用了他们的技术,尤其是 ,但我感觉它(或其演变)将用于分析交图谱 中所拥有的联系的质量 ,从而帮助谷歌区分谁是我们真正的影响者,从而在任何方面(预测性或非预测性)个性化我们的搜索。 图片来源: 一个方面是将情绪分析作为 的预渲染阶段(谷歌可以利用其预测 背后的科学轻松地做 巴西电报号码数据 到这一点) 需要情感分析,不仅仅是因为它可以帮助区分用户喜欢的文档和不喜欢的文档。 如果我们同意语义搜索是蜂鸟 的关键;如果我们同意语义不仅仅是关于三联主语、动词和宾语;如果我们同意由于语音搜索,自然语言理解对于谷歌来说变得必不可少,那么就需要进行情感分析,以理解 修辞手法(即隐喻和寓言的使 菲律宾电报号码数据 用)和声音的情感变化(讽刺和讽刺的语气) , 例如)。 也许也是因为这些原因,谷歌才会如此热衷于收购像波士顿动力这样的公司?不,我不是在考虑天网;我想到的是 ,这可能是谷歌未来几年的理想目标,甚至比经常被引用的 星际迷航。

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排名因素 这样的大规模相关性测试感兴趣,但实际上我相信我们最擅长的科学是事后诸葛亮。 例如,当引入咖啡因时,几乎没有人想到 的放大也意味着它的恶化。 可能连谷歌都没有计算出这种划时代的基础设施变化的副作用,只有 质量的明显下降(谁记得 的这篇文章)导致了 、 和 。 但是我们在他们推出 和 之后才明白,咖啡因(以及垃圾邮件发送者的贪婪)需要其结果。 尽管我认为每个技术营销人员(如 和社交媒体营销人员)都应该花部分时间进行实验来检验他们的理论。 但实际上我们倾向于应用的最 好的科学是推理科学 就是一个很好的例子。标记和 的基于社交的用户画像,我们将从头开始创建一个新的理论,被事实证明。 然而,后见之明和推论并不是罪魁祸首 。相反 如果做得明智,阅读新闻(尽管要避免偏执理论)可以帮助我们在一定程度上准确地感知我们行业的未来,并可以让我们为即将到来的变化做好准备。 在我们分心的时候 当我们分心时 首先是谷歌日益。 增加的垃圾邮件性质其次是谷 歌为打击同样的垃圾邮件 而推 的更新 正在默默地致力于它的发展。 我们(合理的)对谷歌动物园的痴迷使我们低估了实际上最相关的谷歌 更新 :知识图、谷歌现在和我的答案。 第一个 这已 阿联酋电报号码数据 经成为我们 的一种新的痴迷 告诉我们谷歌不需要明确的查询来向我们展示相关信息,更重要的是,人们可以留在谷歌内部找到该信息。 第二个是明确声明谷歌将其全部兴趣集中在哪个领域:移动。 第三个, ,告诉我们个性化 或者更确切地说超级个性化 是谷歌的。

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现在和未来 最近在区域 中推出,是一个很好的例子,说明我们有多分心。告诉我:你们中有多少人还在谈论 ?你们中有多少人知道它的页面现在重定向到 页面?尝试一下: 。 蜂鸟呢? 是的,蜂鸟,没有 注意到的更新已经推出。 蜂鸟,正如我在 上的最新帖子中所描述的那样,是一种基础结构更新,它本质上控制着谷歌如何理解查询,适用于绘制 的所有现有 排名因素 (叹息)。 据我们所知,义词词典,但对它们应用了基于概念的分析。 其中实体命名和搜索和 词耦合 起着非常重要的作用。 但是,谷歌仍然在上小学,必须学习很多东西,例如在分析单词 时不要将西班牙与法国混淆(或将意大利与美国的 披萨 混淆): 但我们也知道谷歌已经收购了 及其深神经网络,后者在机器学习方面与 取得了丰富的经验,并且像 这样的人从 团队转移到知识团队(与 相同)和 ),所以谷歌很有可能成为一个非常有纪律的学生,并且学得很快。 未来 拼图中缺失的部分 与任何其他 玻利维亚电报号码数据 基础设施变化一样,蜂鸟将带来可见的变化。 有些可能已经存在如 所描述 的本地搜索中的混乱)但最有趣的还在后面。 你想知道它们是什么 英国电报号码数据 然后观看并聆听 的 (于 年 月被谷歌收购)在这段视频中所说的话: 正如 在这里所描述的那样:及它们如何通过在它们之间建立关系的动词相互关联,并对这些关系的质量进行评级。 分类器 确定每个关系的可信度,并只保留可信的关系。 这些关系中的这些术语(每个都被视为 元组 )存储在可用于响应查询的倒排索引中。 因此,它可以改进 庞大的知识库的使用。

谷歌没有购买 作为

以及基于上下文的查询预测答案。这一切难道没有提醒您我们已经在 中看到的内容吗此外,您是否看到与蜂鸟的联系以及它如何将知识图谱、 和 链接在一起?并最终确定如何通过纯粹的基于实体的语义分析向用户展示经典的有机结果(和广告),其中链接仍将发挥作用,但不会过于起决定作用? 因此,如果我必须预演 年将撼动我们行业的新闻,我会看看 向我们展示的路径,尤其是谷歌为回答 本人在上面的视频中提出的问题而找到的解决方案 仍然需要解决的挑战。 但另一项收购可能隐藏了这 些问题的关键来自 的团队 我说团队,因为一个社会,而是整个团队,成为 领域的一部分。 的目标是什么?它正在研究人们的位置、电话联系网络、物理距离和全天移动如 帮助预测一系列行为。 此外, 基于对我们智能手机中的传感器可以告诉我们的所有数据的智能分析。不仅是 数据(您是否查看过您的位置历史记录?),还有扬声器 麦克风、两个或多个传感器之间的接近检测、我们使用哪些应用程序以及我 贝宁电报号码数据 们下载和丢弃哪些应用程序。 照明传感器览器历史记录 无论我们使用哪种搜索引擎),加速度计, 您可以想象 如 所有这些信息:同样,用于增强对我们可能重要的任何查询的预测解决方案。这项技术对 和 的影响是显而易见的, 在其目 美国电报号码数据 的上与 非常相似。 了解应用程序使用情况的能力可以让谷歌为我们每个人 创建一个兴趣图,的 简单 个性化。例如,我通常直接通过我喜欢的报纸和杂志的官方应用程序阅读新闻,而不是通过谷歌新闻或浏览器我还从我的 应用程序中。

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