कैसे खोज युक्तियाँ हर दिन आपके जीवन को बचाते हैं

यैंडेक्स में चार साल से अधिक समय से खोज संकेत मौजूद हैं। पेशेवर कठबोली में, हम उन्हें सबसे अच्छे व्यक्ति कहते हैं। प्रारंभ में, यह केवल कुछ अनुरोधों की आवृत्ति के आधार पर गठित किया गया था। समय के साथ, हमने सुझाव दिया है कि किस क्षेत्र से प्रश्न पूछा जा रहा है , क्या यह किसी हालिया घटना से संबंधित है, क्या उपयोगकर्ता को साइट का पता तुरंत दिखाना संभव है और कौन सा । इसके अलावा, हम मौजूदा खोज इंजनों में से एक ऐसी तकनीक शुरू करने वाले थे जो सुगेस्ट को उपयोगकर्ता के पिछले अनुरोध को ध्यान में रखने और उसे प्रासंगिक मदद दिखाने की अनुमति देता है। अब खोज संकेत आपके साथ एक संवाद में प्रवेश करता है और आपके द्वारा खोजे गए के आधार पर बदल जाता है।



यांडेक्स का कार्य प्रश्नों का उत्तर देना है, दोनों को पूछा और नहीं। खोज - पूछे गए सवालों के बारे में, लेकिन उपयोगकर्ता को उन्हें तैयार करने में मदद की जा सकती है। आखिरकार, एक प्रश्न को विभिन्न तरीकों से तैयार किया जा सकता है और अक्सर इसका सही सूत्रीकरण अधिक उपयुक्त उत्तर खोजने में मदद करता है। यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब कोई व्यक्ति किसी ऐसे विषय पर कुछ खोज रहा हो जो उसके लिए अपरिचित हो और जिसमें पर्याप्त शब्दावली न हो। या, उदाहरण के लिए, आपको कुछ उद्धरण या इसके लेखक को खोजने की आवश्यकता है। हमेशा एक व्यक्ति इसे सही ढंग से पुन: पेश नहीं कर सकता है। यदि "सभी कलाओं के बजाय, सिनेमा हमारे लिए सबसे महत्वपूर्ण है", तो लिखिए "सभी कलाओं के लिए, सिनेमा हमारे लिए सबसे महत्वपूर्ण है", अर्थात, यह संभव है कि उपयोगकर्ता को वह जानकारी प्राप्त न हो जो उसे चाहिए। वैसे, जब वह सही विकल्प के साथ एक संकेत देखता है, तो उसे आगे खोज करने की आवश्यकता नहीं हो सकती है। और यह उल्लेख नहीं है कि सजस्ट वर्तनी की गलतियों से बचने में मदद करता है।

लेकिन खोज युक्तियों का सबसे स्पष्ट लाभ समय की बचत है। जब, पहले कुछ अक्षरों के बाद, आप प्रश्न का शब्द देखते हैं, तो टाइप करना जारी न रखें, बल्कि इसका उपयोग करें। और अब सजस्ट ने इतना जान लिया है कि कभी-कभी आपको खोज परिणाम पृष्ठ पर जाने की भी आवश्यकता नहीं होती है।

उदाहरण के लिए, खोज संकेत अंग्रेजी शब्दों के अनुवाद दिखा सकते हैं।


या अस्पष्ट अनुरोधों के जवाब दें।


हाल ही में, हमने अपने डेटा को देखा और एक दिलचस्प तथ्य का पता लगाया। साथ में, लोग एक दिन में यैंडेक्स से 100 मिलियन सवाल पूछते हैं। यदि आप खोज संकेत बंद कर देते हैं, तो कुल मिलाकर इन सभी उपयोगकर्ताओं को 60 साल खो देंगे। यह समय अनुरोध के शब्दों, उसके संभावित सुधार और नए शब्दों के बाद उन पर खर्च किया जाएगा जो उन्हें नहीं मिला है। यह पता चला है कि यदि आप रूस में औसत जीवन प्रत्याशा को ध्यान में रखते हैं, तो हर दिन सबसे अच्छे व्यक्ति आपको एक आदमी के जीवन को नहीं खोने देता है।

पिछली क्वेरी को ध्यान में रखते हुए खोज सुझावों के साथ, हम एक और 7 महीने बचाते हैं। अपने आप का अनुमान करें। यदि किसी व्यक्ति ने [भविष्य में वापस] की खोज की, तो वह [क्रिस्टोफर लॉयड] को खोजना चाहेगा, न कि [संपर्क] या [मेट्रो मैप] को।


इसके अलावा, खोज के बार में क्लिक करने के बाद निर्दिष्ट सेजेस्ट भी दिखाई देगा। रॉबर्ट ज़ेमेकिस फिल्म के मामले में, पहला सुराग [हम भविष्य से हैं]।

खोज संकेत पर काम शायद एक ऐसे व्यक्ति के लिए एक सपना है जिसने गणित और कंप्यूटर विज्ञान का अध्ययन किया है। इसमें उपयोगकर्ता प्रश्नों के विश्लेषण के आधार पर निष्कर्ष निकालने की क्षमता और एक निश्चित प्रोग्रामिंग कौशल दोनों की आवश्यकता होती है। आखिरकार, विभिन्न भाषाओं में एक sujest लाखों अनुरोध हैं, जिनसे आपको ऐसी डेटा संरचना बनाने की आवश्यकता होती है, जो आपको केवल कुछ मिलीसेकंड में अनुरोध का जवाब देने की अनुमति देगा। ऐसा करने के लिए, आपको सभी अनुरोधों को एक पेड़ में जोड़ना होगा ताकि आप इसके माध्यम से बहुत जल्दी चल सकें। फिर आपको किसी भी उपसर्ग के लिए शीर्ष दस सबसे उपयुक्त प्रश्नों का निर्माण करने की आवश्यकता है, जो कि युक्तियों के निर्माण में कई कारकों को ध्यान में रखते हैं। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता का स्थान। और एक सुजस्ट बनाने के लिए, पिछले अनुरोध के आधार पर, हमें मौजूदा डेटा संरचनाओं को बदलना होगा। और हमने पिछले अनुरोधों के सभी प्रकारों वाले एक अतिरिक्त पेड़ को एक साथ रखा। उनमें से 30 मिलियन से अधिक थे।

इस प्रक्रिया में, आपको सभी प्रकार के तकनीकी रूप से गैर-तुच्छ निर्णय लेने होंगे। कई डेवलपर्स की तरह, हमें लगातार उपयोग की जाने वाली गति और मेमोरी के बीच संतुलन की तलाश करनी चाहिए। हमारा काम इस समय पूछे जा रहे प्रश्न के उत्तर को गति देना था। ऐसा करने के लिए, हमने सभी संभव उपसर्गों के लिए सभी संभावित विकल्पों की गणना करने का फैसला किया और उन्हें लगभग तैयार रूप में एक पेड़ में डाल दिया। इस मामले में, यह केवल उन कारकों को ध्यान में रखते हुए उन्हें फिर से व्यवस्थित करने के लिए बनी हुई है जिनके बारे में हम पहले ही बात कर चुके हैं। और यह पता चला कि हमने लोड नहीं किया, लेकिन, इसके विपरीत, स्मृति को बचाया।

लेकिन केवल गणित और सांख्यिकी के क्षेत्र में ज्ञान, हमारे लिए पर्याप्त नहीं है। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता को उसी मामले में नहीं दिखाने के लिए समान वाक्य जिसमें कुछ शब्द पर्यायवाची शब्द से बदले गए हैं, हमें उन्हें पेड़ में छिपाने की आवश्यकता है। उन्हें पहचानने के लिए, भाषा विज्ञान की उपलब्धियों का भी उपयोग किया जाता है। समय के साथ, हमने विभिन्न भाषाओं में सुझाव देना सीखा।

उदाहरण के लिए, जापानी में


या अरबी।