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注：配圖為UCI聯(lián)合創(chuàng)智VI設(shè)計公司作品
你是否曾經(jīng)在谷歌上做過一些晦澀難懂的搜索，而當搜索引擎仍然返回如此準確的結(jié)果時，你會感到驚訝？
你應(yīng)該為此感謝蘭克布萊恩。
蘭克布蘭于2015年上線，現(xiàn)在是谷歌算法的重要組成部分。
這篇文章將有助于打破你應(yīng)該知道它，以及如何優(yōu)化它。
蘭克布蘭是谷歌算法的一部分，它使用機器學習和人工智能來更好地理解搜索查詢的意圖。這種理解可以幫助向用戶返回最相關(guān)的搜索結(jié)果。
早在2015年，它就被實施到核心算法中，最初只應(yīng)用于它收到的15%的從未見過的查詢。一旦谷歌對它更有信心，他們就讓它成為每個搜索查詢的一部分。
讓我們來探討機器學習和人工智能是如何對蘭克布蘭做出貢獻的。
當計算機被賦予決策、語言翻譯和視覺感知等任務(wù)時，人工智能可以幫助計算機理解并像人一樣行動。
谷歌還表示，他們使用所謂的神經(jīng)匹配，這是一種基于人工智能的系統(tǒng)，有助于理解單詞與概念之間的關(guān)系。
盡管蘭克布蘭和神經(jīng)匹配可能有所不同，但它們確實可以共同為搜索查詢帶來最佳結(jié)果。
機器學習本質(zhì)上是機器從其接收的數(shù)據(jù)中自主學習的能力。
如果你目前在郵箱中使用垃圾郵件過濾器，或者在你的網(wǎng)飛賬戶中出現(xiàn)電影推薦，這些都是機器學習的例子。
人工智能和機器學習的結(jié)合推動了蘭克布蘭成為算法的有效部分。
作為一個例子，如果我要尋找'恐怖酒店電影與迷宮，我會得到的結(jié)果為閃靈。
即使頁面上沒有使用該術(shù)語的結(jié)果，RankBrain也可以評估主題相關(guān)性，并提供我想要的結(jié)果。
很酷，對吧？
鑒于谷歌上的所有搜索都使
注：配圖為UCI聯(lián)合創(chuàng)智VI設(shè)計公司作品
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