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频谱搜索技术使得能够根据用户搜索的频率给出匹配不同用户意图的广泛搜索结果。 20% 的 Yandex 用户查询不明确。频谱基于查询统计信息。该系统分析用户搜索并识别诸如个人姓名、电影、书籍或汽车等对象。每个对象被分为一个或多个类别。分类有助于系统在处理搜索查询和根据用户意图返回结果时区分含义。 Spectrum 还使用来自参考来源和百科全书（例如维基百科）的信息。这有助于搜索引擎识别新对象、了解不适合任何现有类别的新含义以及添加新类别。

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但Matrixnet 带来了巨大的变化 ，搜索引擎的真正优势是通过 自学习而发展起来的，随着这一变化，语言操作和机器学习成为其与 Google 不同的关键。英语是一种非屈折变化语言，这意味着名词和动词不会根据其在句子中的功能而变化，并且不反映关系信息。与俄语相反，俄语是一种动词有多种变位形式的语言，在俄语、德语和土耳其语等语言中，它们是根据语法情况形成的。 Yandex 形态搜索考虑到了这种变化，并且比 Google 处理得更好。



Matrixnet是 Yandex 的搜索技术，各种动态因素“学习”改进 创始人电子邮件列表 搜索结果。它基于人们在搜索网站时的评估，并且其系统学习创建和应用规则来帮助它确定网站是否相关。 Yandex 每天处理超过 120,000,000 个查询。这些查询中几乎有一半是独特的，为了正确处理大量问题，搜索引擎必须能够根据以前的经验做出决策，这意味着它必须学习，这就是他们对 Yandex 的看法。 Google 当然也使用自学习，但程度不如 Yandex。
Google 是否有可能追随 Yandex 的脚步？

该 Matrixnet 标准基于网页和用户查询的属性。其中一些属性，例如指向特定页面的链接数量，是 静态的 “网页描述”，而其他属性，例如“网页具有与搜索查询匹配的单词”、“有多少个”。以及页面上的哪些位置是 动态的”， “描述网页和搜索查询”。还有一些仅用于搜索查询的特定属性，例如地理位置，由于搜索的方向，它变得越来越重要。