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注：配图为UCI联合创智VI设计公司作品
你是否曾经在谷歌上做过一些晦涩难懂的搜索，而当搜索引擎仍然返回如此准确的结果时，你会感到惊讶？
你应该为此感谢兰克布莱恩。
兰克布兰于2015年上线，现在是谷歌算法的重要组成部分。
这篇文章将有助于打破你应该知道它，以及如何优化它。
兰克布兰是谷歌算法的一部分，它使用机器学习和人工智能来更好地理解搜索查询的意图。这种理解可以帮助向用户返回最相关的搜索结果。
早在2015年，它就被实施到核心算法中，最初只应用于它收到的15%的从未见过的查询。一旦谷歌对它更有信心，他们就让它成为每个搜索查询的一部分。
让我们来探讨机器学习和人工智能是如何对兰克布兰做出贡献的。
当计算机被赋予决策、语言翻译和视觉感知等任务时，人工智能可以帮助计算机理解并像人一样行动。
谷歌还表示，他们使用所谓的神经匹配，这是一种基于人工智能的系统，有助于理解单词与概念之间的关系。
尽管兰克布兰和神经匹配可能有所不同，但它们确实可以共同为搜索查询带来最佳结果。
机器学习本质上是机器从其接收的数据中自主学习的能力。
如果你目前在邮箱中使用垃圾邮件过滤器，或者在你的网飞账户中出现电影推荐，这些都是机器学习的例子。
人工智能和机器学习的结合推动了兰克布兰成为算法的有效部分。
作为一个例子，如果我要寻找'恐怖酒店电影与迷宫，我会得到的结果为闪灵。
即使页面上没有使用该术语的结果，RankBrain也可以评估主题相关性，并提供我想要的结果。
很酷，对吧？
鉴于谷歌上的所有搜索都使
注：配图为UCI联合创智VI设计公司作品
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