Mozilla запускает технологию Context Graph, которая на основе браузерной истории пользователя будет предлагать релевантный и персонализированный контент. Об этом сообщил Ник Нгуен (Nick Nguyen), вице-президент по развитию Firefox.
Впоследствии технологию планируется интегрировать в специальную кнопку, которая будет выполнять функционал виртуального ассистента. Обладая полной информацией о пользователе и понимая взаимосвязи между предметами, алгоритмы Context Graph будут предлагать человеку статьи по сходным тематикам или ссылки на страницы, релевантные его поисковым запросам.
«Основная задача решений, построенных на базе Context Graph, сводится к тому, чтобы помочь людям находить новые пласты информации в интернете, понимая контекст. К примеру, множество различных сайтов ссылается на страницу с видеороликом на YouTube. Однако, находясь на этой странице с видео, у пользователя нет возможности узнать, какие же релевантные страницы на неё ссылаются, и какой контент есть на них. Если мы сумеем понять, как работает эта ссылочная инфраструктура, мы сможем использовать её для построения собственной рекомендательной системы», – пишет Ник Нгуен в блоге medium.com.
Технология сможет анализировать данные, поступающие с мобильных устройств, такие как: местонахождение пользователя, информация о текущей активности человека, история мобильного поиска. Все это также будет учитываться браузером для предоставления пользователю оперативных подсказок. Так, например, Context Graph поможет быстро отыскать сайт компании, рядом с офисом которой находится владелец мобильного устройства.
Разработчики отдельно отмечают, что вся информация о пользователях собрана законным путём. Данные поступали в базу от волонтёров с их ведома и согласия. В дальнейшем сбор этих данных для рекомендательной системы не будет нарушать конфиденциальность пользовательской информации, а все действия будут производиться только с разрешения пользователей.
Идея Mozilla не нова: несколько лет назад аналогичные разработки в этом направлении начала компания Google. Представленная корпорацией Сеть знаний описывает предметы, людей, места и понятия из реального мира и связи между ними. Например, фильмы, планеты, созвездия, книги, города – всё что угодно. Постепенный запуск Knowledge Graph начался в мае 2012 года, тогда было заявлено, что эта концепция призвана стать переходом к семантическому поиску Google, способному не просто искать информацию по ключевым словам, а понимать смысл текста так же, как понимают его люди, используя знания об окружающем мире.
Позднее концепция была реализована в формате семантической выдачи, результаты которой выступают в определенной взаимосвязи сообразно интересам пользователя, а не просто формально соответствуют заданным в запросе ключевым словам.
В прошлом году Google представил систему искусственного интеллекта RankBrain, созданную на базе алгоритмов машинного обучения. Принято считать, что RankBrain ходит в состав основного поискового алгоритма Google «Колибри». Именно эти алгоритмы сегодня не просто обрабатывают результаты поиска, но и, обладая полным пониманием пользовательского контекста, способны предоставлять релевантные ответы.
