解决以前系统的潜在问题，例如更高的带宽使用率、内存、处理器周期、性能，或者其中两个或多个因素的组合
通过在生成的搜索结索结果所需果页面中仅包含具有特定分类（例如定性分类）的网站来改进搜索引擎生成的搜索结果页面
使用从现有网站中学习到的模 手机数据 式或特征对以前未见过的网站进行分类，而无需手动用户评级或分类信号
通过对以前未见过的网站进行分类，识别更有可能与知识领域的搜索查询相匹配的网站，例如更有可能成为知识领域的权威的网站
使用基于现有网站分类的聚合表示，这意味着分类器使用的特征不受人类可感知特征的限制，并且可以通过分析网站通过算法进行学习。
请注意，它表示它有助于索结果所需识别不同知识领域的权威网站。
此网站表示矢量专利申请可在以下网址找到：
抽象的：
方法、系统和设备，包括索结 11 款最佳客户互动软件列表 果所需编码在计算机存储介质上的计算机程序，用于使用网站表示来生成、存储或两者兼而有之搜索结果。其中一种方法包括接索结果所需收表示与多个知识领域中的第一知识领域相关联且具有第一索结果所需分类的第一多个网站中的每个网站的数据；接收表示与第一知识领域相关联且具有第二分类的第索结果所需二多个网站中的每个网站的索结果所需数据；生成第一多个网站的第一个复合表示；生成第二多个网站的第二复合表示；接收第三个网站的陈述；确定第一个复合表示和该表示之间的第一个差异索结果所需度量；确定第二复合表示和该表示之间的第二差异度量；并基于第一差异度量和第二差异度量对第三网站进行分类。
如何使用分类系统中的数据
搜索引擎可以使用该网站表征 ws資料庫 向量分类体系的数据来返回搜索结果。
该分类系统可能对众多网站 AN 中索结果所需的每一个使用表示，并使用这些表示来确定众多网站 AN 中的每一个的分类。
搜索引擎决定使用搜索查询的分类来选择具有相同或相似分类的网站类别。
它可以返回该类别网站的搜索结果。
这些网站的分类是根据网站所包含的模式特征进行的。
网站分类是如何产生的？
这是专利描述中最让我感兴趣的部分。
该部分首先说明该网站视图向量分类系统可以使用任何合适的方法来生成分类，这给了谷歌很大的灵活性。
但随后它进一步详细索结果所需地告诉我们，分类可以基于网站的内容来生成这些网站的表示。
这些内容可能包括：
- 文字来自网站
- 网站上的图片
- 其他网站内容，例如链接
- 或者两个或多个元素的组合
然后，该专利提供了有关如何集成神经网络的详细信息：
网站分类系统可以使用映射，将网站 A 的网站内容映射到标识网站 A 的表示的向量空间。
例如，网站分类系统可以使用表示映射的神经网络，将网站A的内容作为神经网络的输入，创建一个表示网站A的特征向量A。
网站分类中使用的标签
网站可以根据标签的用途进行分类。标签：
- 可以是字母数字、数字或字母字符、符号或其中两种或多种的组合
- 可以指明发布相应网站的公司类型，例如非营利性公司或营利性公司
- 表示网站所描述的行业，例如人工智能或教育。
- 可以指示撰写内容的人的类型，例如医生、医学生或外行
- 也可能是代表网站分类的评论