解决其中的一些问题，但仍然存在扩展问题（互联网真的很大！）并且当基本的解决方案是正确的选择时，它通常会偏向于更复杂的解决方案 （ ）始于 年，是一个更具可扩展性（尽管仍然不完善）的系统，具有相同的直觉和目标 它试图以数学方式显示概念和单词之间的距离。所有主要的搜索引擎都有很多员工在大学里研究过这方面，谷歌的许多人都写过关于 的论文和出版物。我们的理解是，作为向量空间模型的方法，它几乎比 更受欢迎，但 也很可能已经超越了这项工作，也许是实质性的。 品牌 更新随后被描述为由于查看搜索查询链。

索结果运行我们的模型因此如果谷歌确实改

篇文章中 还强调了 如何在他们的二元语法分解过程中寻找实体，以及搜索查询序列通常如何帮助他们找出这种关系。你们是如何在不访问搜索会话的情况下构建类似的数据库的，或者你们是如何购 丹麦电话号码数据 买搜索数据的？ 在用于搜索功能的向量空间模型中，距离和数据集利用语料库而不是查询日志。本质上，使用 （或 甚至 ），您希望能够在提供第一个搜索查询之前计 算相关性。我们今天的 工作和实验室中的 工具使用了大约 万份文档（来自维基百科）的语料库。谷歌几乎肯定会使用他们的网络索引（或其中的一部分）。 查询数据当然也有可。

变了我们的分数以及最终我们希望做出的推荐也应该

被用于类似的目的（尽管由于人们的搜索方式 使用短期术语和短语而不是长的、连接的词组 可能是以不同的方式）。这甚至可能有助于扩大他们的竞争优势（鉴于他们在市场份额中的主导地位）。 有时可 EK线索 以看到谷歌的本体随着时间的推移而变化（基于针对相关关键字而非核心关键字的离群页面的排名急剧上升和下降，或者当 个相似关键字的搜索结果在显示完全相同的结果与显示截然不同的结果之间不断跳动时结果）你们如何解释这些变化？ 到目前为止，我们还没有改变模型 它上周刚刚推出。但是，我们始终如一地做的一件好事是针对 的搜。