AEO
AEO (Ask Engine Optimization) — это комплекс мер по оптимизации контента с целью сделать его основным и наиболее предпочтительным источником информации для «движков ответов» (вопросно-ответных систем)
DBpedia
DBpedia – это важный инструмент для преобразования огромного массива информации из Википедии в формат, понятный и доступный для компьютеров.
DBSCAN
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) – это алгоритм кластеризации, основанный на плотности. В отличие от K-means, где нужно заранее знать количество кластеров, DBSCAN находит их автоматически, группируя точки данных, которые расположены близко друг к другу.
E-E-A-T
E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) — это набор критериев, которые Google использует для оценки качества веб-страниц и их контента.
EAV
Модель EAV (Entity-Attribute-Value) — это подход к моделированию данных, который используется, когда количество характеристик (атрибутов) сущности потенциально огромно, но у каждого конкретного экземпляра заполнена лишь малая их часть
GNN
Графовая нейронная сеть (GNN) — это тип искусственной нейросети, которая работает с данными, представленными в виде графа: набора объектов (узлов) и связей между ними (рёбер)
Google Knowledge Graph
Google Knowledge Graph (Граф знаний Google) — это система, представленная Google в 2012 году, которая использует структурированные данные для предоставления более информативных и полезных результатов поиска.
HDBSCAN
HDBSCAN – это мощный алгоритм кластеризации, который основан на идее о том, что кластеры – это области высокой плотности, разделенные областями низкой плотности.
HITS
Алгоритм HITS (Hyperlink-Induced Topic Search) — это алгоритм анализа ссылочной структуры веб-графа, который выделяет набор релевантных страниц и оценивает их взаимосвязи, присваивая каждой странице две метрики — авторитетность (authority) и хабовость (hub).
HNSW
HNSW (Hierarchical Navigable Small World) — это алгоритм для приближённого поиска ближайших соседей (ANN). Простыми словами, он помогает очень быстро находить похожие векторы среди миллионов или миллиардов других, жертвуя лишь малой долей точности.
