Google’ın En Önemli İkinci Algoritması?PHIL

Google hangi Adsense reklamlarının hangi web sitelerinde görüneceğine nasıl karar veriyordu? Bunların içerik sayfalarında uygun olmayan reklamların görünmesini nasıl engelliyorlardı? Kullandıkları belge sınıflandırma sistemi bu kararların işlemesinde nasıl bu kadar güçlüydü, ve bunun kullanımı Google reklam sisteminin ötesine de geçti mi?

Önceki Google Adsense programında, web yayıncıları sayfalarındaki uygun reklam bloklarını içerik açısından göstermek için kayıt olabiliyorlar ve birisi görünen reklama tıklarsa, reklam ücretinin bir yüzdesini alabiliyordu. Programın adı olan Adsense, zaman içinde bu içerik temelli reklam sistemine son veren Google’ın almış olduğu Applied Semantics isimli bir firmadan gelmektedir.

Applied Semantics’i almanın zamanlaması ve Adsense adının kullanılması, birçoğunun bu reklam sisteminin Applied Semantics tarafından geliştirildiğine inanmasına neden oldu. Oysa gerçekte, sisteme gücünü veren gerçek teknoloji evde geliştirildi ve “PHIL” olarak bilindi.

PHIL’in esas açılımı, probabilistic hierarchial inferential learner, yani olasılıkçı hiyerarşik çıkarımsal öğrenen kimse. 2004 yılında çıkan bu sistem, olasılıkçı hiyerarşik çıkarımsal öğrenen kimse için yöntemler ve aparatlar sunar.

PHIL, Georges Harik ve Noam Shazeer tarafından yapıldı ve kelimelerle kavramların birbirleriyle nasıl ilişkilendirilip sınıflandırılacağı aşağıdaki maddelerle desteklenir:

• İlişkili kelime gruplarına dayalı belgeleri nitelendirmek için yöntem ve aparatlar
• Metin için olasılıkçı bir üretken model öğrenmek için yöntem ve aparatlar

Aşağıdaki madde ise, PHIL’in kümeleme sistemini birçok farklı belge türlerini kategorilendirmek için nasıl kullanılabildiğini açıklar:

• Böyle bir kategoriden türeyen veri yapıları ve bir sınıflamaya dair belgeler ve/veya kümeler gibi nesneleri kategorize etmek

Bir web sitesi otomatik olarak:

• Web site bilgisini kabul ederek
• Web sitesi bilgini kullanarak web sitesi için kümeler dizisini belirleyerek ve
• En azından bazı küme dizilerini kullanarak önceden tanımlanmış bir sınıflamanın en azından bir kategorisini belirleyerek

Kategorize edilir.

PHIL’LE NE YAPABİLİRİZ?

• Sorgu, belge ve reklamlardaki kavramları karşılaştırabiliriz.
• İki belge arasındaki kavramları karşılaştırabilir ve benzer belgeleri kümelemek için bir uzaklık metriği oluşturabiliriz.
• Belirsiz anlama sahip bir sorgu için, ona yakın alternatif anlamlarla uyumlu sonuçlar sunabiliriz.
• Metinleri sınıflandırmak için kavramları özellikler olarak kullanabiliriz.

SONUÇ

PHIL’in, Adsense aracılığıyla sayfalarda hangi reklamların görüneceğine karar vermek için Google’ın web sayfalarını nasıl sınıflandırdığında önemli ve ayrılmaz bir rol oynadığını biliyoruz.

Sayfalar üstünde birlikte gerçekleşen terimler ve kavramlar hakkında öğrenerek ve benzer sayfaları birlikte kümelendirerek PHIL sayfaları farklı kategorilerde sınıflandırır.