Yebol

Yebol era un motor de búsqueda de "decisiones" vertical que había desarrollado una plataforma de búsqueda semántica basada en el conocimiento . Con sede en San José, California , los algoritmos de inteligencia artificial e inteligencia humana de Yebol agrupan y categorizan automáticamente los resultados de búsqueda, los sitios web, las páginas y los contenidos que presenta en un formato indexado visualmente que está más alineado con la intención humana inicial. Yebol utilizó algoritmos de asociación, clasificación y agrupamiento para analizar palabras clave o páginas web relacionadas. Yebol presentó como uno de sus objetivos la creación de una "apariencia de página de inicio" única para cada término de búsqueda posible.

Yebol se propuso lograr una relevancia absoluta y eliminar la necesidad de pasos de búsqueda refinados, secundarios o avanzados, como los que actualmente requieren Google y Bing . Yebol considera que el futuro de las búsquedas será muy diferente a la estructura actual dominada por el pago por clic. ^[2] Su versión beta pública se lanzó el 27 de julio de 2009, momento en el que Yebol anunció que cubre más de 10 millones de términos de búsqueda con su formato actual de búsqueda basada en el conocimiento/resultados organizados. ^[3] De hecho, Yebol dice que su principal distinción es su verticalidad (frente a la naturaleza de búsqueda horizontal de los principales motores de índice actuales). Como todos los motores, Yebol utilizó "un procedimiento recursivo en el que un solucionador automático de problemas busca una solución explorando iterativamente secuencias de posibles alternativas". El sitio web muestra que el nombre de dominio venció el 4 de marzo de 2011, pero a partir del 17 de marzo la fecha de vencimiento se renovó hasta 2013.

Yebol estima que, a principios del primer trimestre de 2010, cubrirá todos los términos de búsqueda permutables existentes en su formato de resultados de búsqueda inteligente. Su estrategia implica la incorporación de la teoría de los memes de Internet y la optimización (matemáticas) para impulsar y atraer nuevos usuarios. Yebol integra el procesamiento del lenguaje natural, sistemas complejos abiertos diseñados metasintéticamente y algoritmos de máquina con el conocimiento humano para cada consulta con el fin de establecer un directorio web que realmente "aprende", utilizando algoritmos de correlación, agrupamiento y clasificación para generar automáticamente la consulta de conocimiento, que se retiene y se regenera en el futuro. ^[4]

El formato tecnológico de Yebol incorporó aspectos de los motores de búsqueda web de generación de resultados automatizados , como Google, con los de metabuscadores y otros motores de búsqueda de resultados creados por humanos. ^[5] Yebol fue diseñado para utilizar una combinación de metaelementos patentados y algoritmos de búsqueda emparejados con computación basada en humanos para construir un directorio web para cada consulta de búsqueda web. ^{[ aclaración necesaria ]} Yebol se había centrado en desarrollar una lista de algoritmos de asociación, agrupamiento y categorización para generar automáticamente conocimiento para responder preguntas, análisis semántico latente de sitios web, páginas web y usuarios.

Yebol también integró información etiquetada por humanos en su perceptrón multicapa y algoritmos de recuperación de información . Esta tecnología permite un formato de resultados de búsqueda multidimensional: búsqueda de mejor primero y superior: resumen de los sitios y categorías principales para las consultas; más amplio: términos de búsqueda relacionados; más largo: resultados de términos de expansión para las consultas; más profundo: enlaces internos y palabras clave de las páginas de resultados de búsqueda. En lugar de un formato de resultados de búsqueda basado en la selección de varias páginas, Yebol proporcionó una estructura categorizada de resultados en una pantalla, destinada a crear una "página de inicio" para cualquier tema dado, que está en sintonía con una versión híbrida avanzada de la teoría de búsqueda bayesiana y la teoría de grafos de colaboración . ^{[ aclaración necesaria ]} La totalidad de un tema idealmente estará incrustada allí por completo en un retorno de búsqueda de "página de inicio", convirtiendo así a esa página en una fuente de resumen autorizada en sí misma.

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