Am Mittwoch, den 14. Dezember 2022, kündigte Google ein neues Anti-Spam-System namens SpamBrain an. Dieses KI-gestützte System nutzt die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz, um Websites zu erkennen, die Links kaufen oder ungewöhnliche Links senden. einschließlich direkter Spam-Erkennung Dieses Update heißt Dezember 2022 Link Spam Update und wird etwa zwei Wochen dauern, bis es vollständig eingeführt ist. Es wirkt sich auf alle Sprachen aus und kann zu Änderungen in den Rankings führen, da Credits, die durch abnormale Links verdient wurden, verloren gehen.
Google betont immer wieder, dass Links, die durch Suchranking-Spoofing erhalten wurden, im Wesentlichen Spam-Links sind. Und Algorithmen und manuelle Eingriffe zielen darauf ab, diese Verbindungen weitgehend zu deaktivieren. Sie bitten jeden, der eine Website findet, die unnatürlichen Linkaufbau beinhaltet, dies über die Richtlinien zum Melden von Spam hier zu melden: https://goo.gle/sc-forum. Diejenigen, die spezifisches Feedback zu diesem Update haben, können hier posten 'Hilfe-Community' hier: https://goo.gle/sc-forum Erfahren Sie hier mehr über SpamBrain: /search/blog/2022/04/webspam-report-2021#spambrain:-our-most-effect-solution-against-spam.
Vier Autoren, Duy Nguyen, Ildar Akhmedyanov, Jacob N. Scott und Karthikgeyan Elangovan, haben einen Artikel darüber veröffentlicht, wie man Techniken aus dem Reinforcement Learning (RL) verwendet, um die Leistung des Empfehlungssystems zu verbessern. Sie konzentrierten sich auf zwei spezifische RL-Techniken: den Actor-Critic-Algorithmus und den Actor-Critic-Algorithmus. und Deep Reinforcement Learning (DRL) und beschreiben Sie die Vorteile, die beide einem Empfehlungssystem bringen können. Die Autoren geben für ihre Einführungsarbeit auch einen detaillierten Überblick über die aktuelle Deep-Learning-Verstärkungsforschung und geben Einblicke in die potenziellen Herausforderungen, die mit ihrer Verwendung verbunden sind.Schließlich diskutieren sie, wie die RL-Methode mit der traditionellen Kombination von Filtermethoden integriert werden kann, um die Effizienz zu steigern noch weiter. Dieser Artikel ist eine nützliche Ressource für diejenigen, die die Rolle verstehen möchten, die Reinforcement Learning bei der Verbesserung der Effektivität von Empfehlungssystemen spielen kann.