Патент Google: рейтинг на основе делегирования траста

Предмет этого патента я практически слово-в-слово изложил моему клиенту пару месяцев назад, отвечая на вопрос — «что такое траст и как это может работать». Понятно, это были мои догадки, сделанные на основе здравого смысла. 30-го ноября был опубликован патент Google, объясняющий их подход к этому вопросу.

Идея проста: учитывать авторитетность рекомендаций при ранжировании контента.

Изначально некоторое значение авторитета (траста) назначается верхнему (корневому) уровню. «Родитель» может делегировать некоторый траст своим «потомкам», соблюдая условие — суммарный переданный траст не может превышать собственный траст «родителя». Соответственно, любой участник может в какой-либо форме оценивать контент (статью, документ, исследование и т.п.). Чем авторитетнее участник — тем больший вклад в ранжирование получит документ.

Одна из иллюстраций патента, поясняющая сказанное:

Интересно, что Google рассматривает несколько возможных реализаций алгоритма. Например:

• может или нет корневой ресурс участвовать в оценке контента напрямую;
• на рейтинг документа может влиять не только траст непосредственного рекомендателя, но и траст его «предка»;

Большой интерес представляют возможные циклические связи и передача траста между рекомендателями.

Очевидно, будут предусмотрены ограничения, поскольку в нынешнем виду мы наблюдаем систему с положительной обратной связью.

Разумеется, в патенте предусмотрен и отзыв переданного траста. Очевидно, разработчики Google сразу закладывают в модель защиту от накруток и спекуляций.

Предусмотрено несколько методик расчета рейтинга документа, вот основная:

Для приведенного примера оценка документа «Content e» (151) будет вычислена следующим образом:

R=(a_1,2r_1,2:e + a₂r_2:e + a_3,1r_3,1:e) / (a_1,2 + a₂ + a_3,1)

Прочие подробности — опубликован патент Google (pdf-версия).

Думаю, описанные подходы либо уже реализованы ведущими поисковыми системами, либо будет реализованы в самое ближайшее время. Ведь одна из самых больших проблем в современной сети — отсутствие персонификации и достоверных оценок. И эта проблема может быть решена со временем.

Поводом для этой статьи стали рассуждения Bill Slawski о том, как изменится ранжирование при введении описанных алгоритмов. С моей точки зрения, использование таких методов позволит существенно повысить качество ранжирования. Представьте, что Википедия служит «корнем» этой системы и раздает траст. Замечательный дополнительный сигнал для ранжирования!