С какой страной у вас ассоциируются слова магазин, товар и доставка? Согласно нашему новому исследованию, эти три слова чаще всего встречаются в поисковых запросах с упоминанием Китая. Мы проанализировали запросы к Яндексу, в которых присутствуют названия стран, территорий и их жителей, и выяснили, какие слова чаще встречаются в запросах про определённые страны. Например, для Индии это фильм, сериал и любовь, для Болгарии — перец, рецепт и салат, а для Литвы — авто, княжество и бульвар. Теперь попробуйте догадаться, к какой стране относятся слова:


  • тур–массаж–бокс;

  • порно–кроссворд–авто;

  • кружево–музыка–паб;

  • государство–площадь–гвардия;

  • язык–песня–мясо;

  • флаг–женщина–конфликт;

  • дерево–кедр–операция.


Проверить себя можно на карте ассоциаций.





Поисковые запросы про страны очень разнообразны. Они показывают, что люди думают и знают о разных странах. Про Австралию и Монголию больше всего ищут факты и теоретические сведения — [единственная полноводная река в австралии], [социальная структура монгольского общества]. О некоторых странах — например, Доминиканской Республике или Шри-Ланке — спрашивают почти исключительно в связи с турами и отелями. Китай, Швейцария, Италия и Финляндия интересуют людей в первую очередь с точки зрения товаров, а Индия и Турция — с точки зрения кино.



О каких-то странах спрашивают много, о каких-то — совсем мало. На основе поисковых запросов к Яндексу мы составили карты мира: общую и для четырёх разных городов. Интерес к странам мира часто зависит от места проживания, поэтому у жителей Москвы, Санкт-Петербурга, Новосибирска и Владивостока они выглядят по-разному.





Видно, что жителей Санкт-Петербурга больше, чем жителей трёх других городов, интересуют страны Северной Европы: Финляндия, Эстония, Латвия, Литва и Норвегия. Новосибирцы чаще, чем в среднем по стране, спрашивают про страны Юго-Восточной Азии, а также про Казахстан и Монголию. Во Владивостоке преобладает интерес к странам Восточной и Юго-Восточной Азии: Филиппинам, Южной Корее, Сингапуру, КНДР, Японии и Камбодже.



Подробности о том, как люди ищут разные страны, и картинки на эту тему — на странице исследования «Разные страны в поиске Яндекса»..



@темы: исследования, Поиск, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text

Распознавание изображений — одна из самых сложных задач для компьютера. Мы уже рассказывали о том, как устроено компьютерное зрение и как оно применяется в наших сервисах — например, при поиске похожих изображений в Яндекс.Картинках. Теперь технология компьютерного зрения работает и в Яндекс.Диске — благодаря ей вы можете найти изображения форматов JPEG, GIF и PNG, содержащие текст поискового запроса. Достаточно ввести в поисковую строку нужное слово, и система найдёт на Диске картинки, на которых оно встретится. В результатах поиска вы увидите изображения с этим словом, документы, в тексте которых оно содержится, а также файлы и папки, в названиях и описаниях которых есть это слово.



Когда на Диске тысячи фотографий, разложенных по разным папкам, поиск по текстам позволит быстро найти среди них нужную. Например, скан договора с названием вроде scan723.JPG или фотографию визитки человека, с которым понадобилось связаться. Искать можно не только документы, но и любые фотографии, которые сделаны для того, чтобы сохранить текст, будь то объявление на двери подъезда или любопытный рекламный плакат в метро.



В основе поиска текстов на изображениях лежит технология оптического распознавания символов. Систем распознавания, опирающихся на эту технологию, много, и все они разные. Какие-то решают определённую задачу, например распознают партитуры, какие-то работают только с чистым текстом. Для Яндекс.Диска мы разработали свою универсальную систему, способную распознавать текст на картинках разных по виду, содержанию и, главное, качеству.



Система состоит из двух частей — классификатора картинок и модуля распознавания. Сначала классификатор, глубокая нейронная сеть, отбирает из всех картинок те, на которых изображён текст. Он учится отличать их от прочих на огромной базе изображений. Использование машинного обучения позволяет добиться высокого качества распознавания — ведь алгоритм опирается не на какие-то вручную заданные правила, а на опыт анализа миллионов разных картинок. Когда изображения с текстом отобраны, алгоритм находит на них линии, предположительно содержащие текст, — различать их помогает ещё одна нейронная сеть. На следующем этапе алгоритм оставляет только те линии текста, в которых он уверен.







Затем модуль распознавания разбивает линии текста на отдельные символы. Для каждого символа алгоритм выбирает несколько наиболее вероятных вариантов распознавания среди известных ему. Например, это могут быть буквы «О», «о» и цифра «0», очень похожие друг на друга. После этого в дело вступает языковая модель — алгоритм принимает решение, какой из символов-кандидатов подходит лучше всего. Языковая модель опирается на словари и учитывает не только сходство символов с теми, что знает система, но и контекст, то есть соседние символы. Если из нескольких вероятных символов складывается известное системе слово, то она может принять решение, что на картинке написано именно оно. Даже если некоторые символы-кандидаты в этом слове менее вероятны, чем другие.







Конечно, точность распознавания текста (а значит, и успех поиска) зависит от типа изображения, его чёткости, фона, на котором находится текст, и многих других факторов. Поэтому для разных видов изображений она разная. Например, для отсканированных документов точность распознавания текстов на русском языке составляет около 80%, для фотографий с надписями — 63,2%, а для скриншотов приближается к 100%. Помимо русского языка, система также распознаёт английский, украинский и турецкий. Точность распознавания текстов всего потока изображений более 70%. Это неплохой результат, но мы будем работать над его улучшением..



@темы: Диск, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text, технологии Яндекса

Почти четыре месяца назад, в конце ноября 2014 года, мы выпустили альфа-версию нового Яндекс.Браузера. Когда речь идёт о программном обеспечении, слово «альфа» означает предварительную версию. Это не готовый продукт, а скорее опытный образец. Альфа-версию можно сравнить с наброском картины: общий замысел художника понятен, но работы предстоит ещё очень много.



Обычно альфа-версии используются для закрытого тестирования: программу дают попробовать ограниченному числу испытателей-добровольцев, которые потом высказывают своё мнение. Мы, однако, решили открыть альфа-версию нового Яндекс.Браузера для всех желающих. У нас скопилось много идей о том, каким должен быть браузер будущего, и мы рассчитывали поделиться этими идеями с вами — чтобы послушать, что вы скажете в ответ.



Расчёт оказался верным: мы получили рекордное количество отзывов. Их оказалось даже больше, чем осенью 2012 года, когда вышел первый Яндекс.Браузер. Мы хотим сказать спасибо всем, кто оставлял замечания, сообщал о неполадках и вносил предложения — в блоге Яндекса, в клубе браузера, на «Хабрахабре», в социальных сетях или через форму обратной связи. Мы изучили все отзывы до единого и продолжаем работу над браузером — теперь с учётом ваших пожеланий.



С сегодняшнего дня новый Яндекс.Браузер переходит в стадию бета-тестирования. Если задачей альфа-версии было показать вам наше видение браузера будущего, то бета-версия — это следующий шаг. Её задача — сделать будущее настоящим. Это своего рода испытательный полигон, где мы будем улучшать уже сделанное и пробовать новое.



Мы объединили в одной бета-версии две разных сборки браузера: классическую и новую. После установки вы можете выбрать, в каком интерфейсе работать: в новом — с прозрачными панелями и «Изнанкой» — или в классическом интерфейсе Яндекс.Браузера.





В новый интерфейс мы внесли несколько доработок. Во-первых, обновился механизм работы со вкладками. Отыскать вкладки, которые вы открыли, но ещё не успели просмотреть, теперь стало проще — они помечаются кружком.





Во-вторых, в новом интерфейсе появились закладки. Чтобы увидеть панель закладок, нужно кликнуть по заголовку страницы или открыть новую вкладку.





Разработка браузера — это долгий, но увлекательный процесс. Если вы хотите принять в нём участие — загружайте бета-версию для Windows и OS X и не забывайте рассказывать нам о том, что вам нравится, что не очень и что вы хотели бы изменить или добавить..



@темы: Браузер, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text

Все люди, вне зависимости от того, какую музыку они любят и сколько часов в день проводят в наушниках, иногда сталкиваются с одной и той же проблемой: личная фонотека заслушана до дыр и хочется чего-нибудь новенького. С одной стороны, выбор огромен — музыкальные каталоги в интернете насчитывают десятки миллионов треков и пополняются каждый день. С другой стороны, сориентироваться в этом разнообразии бывает непросто: музыки много, а вы один.



С сентября 2014 года в Яндекс.Музыке работает система музыкальных рекомендаций. Она даёт ответы на вопрос «Что бы ещё послушать?». У системы есть две ключевые особенности. Во-первых, её советы персональны — то есть составляются с учётом интересов каждого конкретного пользователя. А во-вторых, система самообучается: чем больше вы слушаете музыку, тем точнее будут рекомендации.



Как выявляются предпочтения

Прежде чем советовать пользователю ту или иную музыку, необходимо составить представление о его музыкальных вкусах. Самый простой способ сделать это — посмотреть, какие треки на Яндекс.Музыке он уже послушал. Это самая важная информация для рекомендательной системы; по истории прослушиваний можно установить, каких исполнителей и какие жанры человек предпочитает. Однако чтобы составить более полную картину, неплохо ещё понимать, что ему нравится больше, а что — меньше.



Для этого мы используем дополнительные данные. Один из источников таких данных — оценки «Нравится» и «Не нравится», которые ставят пользователи. Оценку «Нравится» в Яндекс.Музыке можно ставить трекам, альбомам, исполнителям и целым музыкальным жанрам. Оценка «Не нравится» есть в жанровом радио и в радио по исполнителю: с её помощью можно отметить треки, которые пришлись не по душе.



Как правило, люди оценивают музыку, которая вызвала у них сильный эмоциональный отклик — неважно, положительный или отрицательный. Поэтому оценки довольно точно отражают пристрастия человека. Но одних оценок недостаточно: во-первых, люди ставят их далеко не всегда, а во-вторых, в шкале не хватает полутонов — есть только или «хорошо» («Нравится»), или «плохо» («Не нравится»).



Поэтому, помимо оценок и прослушиваний, мы обращаем внимание и на другие действия пользователя: пропуски треков (например, в альбоме, подборке или радио) и добавления треков в плейлисты.





Все действия мы разделяем на положительные и отрицательные. Положительные — прослушивание, оценка «Нравится», добавление в плейлист — говорят о том, что музыка нравится пользователю, а отрицательные — пропуск и оценка «Не нравится» — наоборот. Важно понимать, что действия неравнозначны: например, пользователь может пропустить трек, который в целом ему по душе, но сейчас не подходит под настроение. Поэтому каждому действию мы присваиваем вес: у оценки «Нравится» он максимальный, а у пропуска — минимальный.



Как строится прогноз

Алгоритм анализирует профиль пользователя (то есть данные о его музыкальных предпочтениях) и предсказывает, какие треки и исполнители могут ему понравиться. Кроме того, алгоритм умеет дообучаться в режиме реального времени. Каждый раз, когда вы совершаете новое действие — слушаете трек или добавляете его в плейлист, — профиль обновляется, и прогноз строится заново. Это позволяет быстро подстраиваться под вкусы и предлагать музыку, которая отвечает сегодняшнему настроению.



Делая прогноз, алгоритм также учитывает информацию о том, как связаны друг с другом объекты из каталога Яндекс.Музыки: треки, альбомы, исполнители, жанры. Благодаря этим данным можно советовать человеку новых исполнителей в его любимом жанре. Кроме того, система сравнивает профили всех пользователей Яндекс.Музыки. Это делается для того, чтобы выявить людей со схожими музыкальными предпочтениями: то, что нравится одному, может понравиться и другому.





Как составляются рекомендации

Обработав данные, алгоритм выдаёт список треков и исполнителей, которые могут понравиться пользователю. Считать его окончательной рекомендацией, однако, нельзя. Во-первых, список слишком длинный — чтобы прослушать все треки, которые система выбрала за раз, не хватит и суток. Во-вторых, мы считаем, что рекомендации должны быть разнообразными: они должны включать в себя не только советы вида «раз вам понравилось X, послушайте Y», но и что-то ещё, что помогло бы сориентироваться в мире музыки — скажем, сообщения о новых релизах любимых исполнителей или чарты треков в жанрах, которые вам нравятся.



Поэтому прогноз, построенный алгоритмом на основе профиля пользователя, мы «разбавляем» информацией из других источников. Это могут быть сведения о том, что слушают друзья из социальных сетей, актуальные подборки — саундтрек к только что вышедшему фильму или сборник композиций, прозвучавших на недавнем музыкальном фестивале, — или списки треков, которые рекомендуют любимые исполнители.





Окончательный список рекомендаций составляется с помощью Матрикснета — разработанного в Яндексе метода машинного обучения. Матрикснет обрабатывает список всех возможных рекомендаций — как полученных прогнозированием, так и составленных по другим источникам — и определяет, какие именно следует показать пользователю на главной странице Яндекс.Музыки и в каком порядке их расположить. Формула, по которой составляется лента рекомендаций, учитывает множество факторов — от сведений о том, сколько раз человек прослушал тот или иной трек, до времени суток: бывает так, что утром нравится одна музыка, а вечером — другая.



***

Задача рекомендаций в Яндекс.Музыке — помогать людям открывать для себя новую музыку. Новую не значит современную — система может посоветовать вам и треки, выпущенные в этом году, и музыку, написанную в XVIII веке. Главное — это будет музыка, которую вы ещё не слышали, но которая вам, скорее всего, понравится..



@темы: как это работает?, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text, Музыка

Все люди, вне зависимости от того, какую музыку они любят и сколько часов в день проводят в наушниках, иногда сталкиваются с одной и той же проблемой: личная фонотека заслушана до дыр и хочется чего-нибудь новенького. С одной стороны, выбор огромен — музыкальные каталоги в интернете насчитывают десятки миллионов треков и пополняются каждый день. С другой стороны, сориентироваться в этом разнообразии бывает непросто: музыки много, а вы один.



С сентября 2014 года в Яндекс.Музыке работает система музыкальных рекомендаций. Она даёт ответы на вопрос «Что бы ещё послушать?». У системы есть две ключевые особенности. Во-первых, её советы персональны — то есть составляются с учётом интересов каждого конкретного пользователя. А во-вторых, система самообучается: чем больше вы слушаете музыку, тем точнее будут рекомендации.



Как выявляются предпочтения

Прежде чем советовать пользователю ту или иную музыку, необходимо составить представление о его музыкальных вкусах. Самый простой способ сделать это — посмотреть, какие треки на Яндекс.Музыке он уже послушал. Это самая важная информация для рекомендательной системы; по истории прослушиваний можно установить, каких исполнителей и какие жанры человек предпочитает. Однако чтобы составить более полную картину, неплохо ещё понимать, что ему нравится больше, а что — меньше.



Для этого мы используем дополнительные данные. Один из источников таких данных — оценки «Нравится» и «Не нравится», которые ставят пользователи. Оценку «Нравится» в Яндекс.Музыке можно ставить трекам, альбомам, исполнителям и целым музыкальным жанрам. Оценка «Не нравится» есть в жанровом радио и в радио по исполнителю: с её помощью можно отметить треки, которые пришлись не по душе.



Как правило, люди оценивают музыку, которая вызвала у них сильный эмоциональный отклик — неважно, положительный или отрицательный. Поэтому оценки довольно точно отражают пристрастия человека. Но одних оценок недостаточно: во-первых, люди ставят их далеко не всегда, а во-вторых, в шкале не хватает полутонов — есть только или «хорошо» («Нравится»), или «плохо» («Не нравится»).



Поэтому, помимо оценок и прослушиваний, мы обращаем внимание и на другие действия пользователя: пропуски треков (например, в альбоме, подборке или радио) и добавления треков в плейлисты.





Все действия мы разделяем на положительные и отрицательные. Положительные — прослушивание, оценка «Нравится», добавление в плейлист — говорят о том, что музыка нравится пользователю, а отрицательные — пропуск и оценка «Не нравится» — наоборот. Важно понимать, что действия неравнозначны: например, пользователь может пропустить трек, который в целом ему по душе, но сейчас не подходит под настроение. Поэтому каждому действию мы присваиваем вес: у оценки «Нравится» он максимальный, а у пропуска — минимальный.



Как строится прогноз

Алгоритм анализирует профиль пользователя (то есть данные о его музыкальных предпочтениях) и предсказывает, какие треки и исполнители могут ему понравиться. Кроме того, алгоритм умеет дообучаться в режиме реального времени. Каждый раз, когда вы совершаете новое действие — слушаете трек или добавляете его в плейлист, — профиль обновляется, и прогноз строится заново. Это позволяет быстро подстраиваться под вкусы и предлагать музыку, которая отвечает сегодняшнему настроению.



Делая прогноз, алгоритм также учитывает информацию о том, как связаны друг с другом объекты из каталога Яндекс.Музыки: треки, альбомы, исполнители, жанры. Благодаря этим данным можно советовать человеку новых исполнителей в его любимом жанре. Кроме того, система сравнивает профили всех пользователей Яндекс.Музыки. Это делается для того, чтобы выявить людей со схожими музыкальными предпочтениями: то, что нравится одному, может понравиться и другому.





Как составляются рекомендации

Обработав данные, алгоритм выдаёт список треков и исполнителей, которые могут понравиться пользователю. Считать его окончательной рекомендацией, однако, нельзя. Во-первых, список слишком длинный — чтобы прослушать все треки, которые система выбрала за раз, не хватит и суток. Во-вторых, мы считаем, что рекомендации должны быть разнообразными: они должны включать в себя не только советы вида «раз вам понравилось X, послушайте Y», но и что-то ещё, что помогло бы сориентироваться в мире музыки — скажем, сообщения о новых релизах любимых исполнителей или чарты треков в жанрах, которые вам нравятся.



Поэтому прогноз, построенный алгоритмом на основе профиля пользователя, мы «разбавляем» информацией из других источников. Это могут быть сведения о том, что слушают друзья из социальных сетей, актуальные подборки — саундтрек к только что вышедшему фильму или сборник композиций, прозвучавших на недавнем музыкальном фестивале, — или списки треков, которые рекомендуют любимые исполнители.





Окончательный список рекомендаций составляется с помощью Матрикснета — разработанного в Яндексе метода машинного обучения. Матрикснет обрабатывает список всех возможных рекомендаций — как полученных прогнозированием, так и составленных по другим источникам — и определяет, какие именно следует показать пользователю на главной странице Яндекс.Музыки и в каком порядке их расположить. Формула, по которой составляется лента рекомендаций, учитывает множество факторов — от сведений о том, сколько раз человек прослушал тот или иной трек, до времени суток: бывает так, что утром нравится одна музыка, а вечером — другая.



***

Задача рекомендаций в Яндекс.Музыке — помогать людям открывать для себя новую музыку. Новую не значит современную — система может посоветовать вам и треки, выпущенные в этом году, и музыку, написанную в XVIII веке. Главное — это будет музыка, которую вы ещё не слышали, но которая вам, скорее всего, понравится..



@темы: как это работает?, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text, Музыка

В середине июня в Москве открывается Школа дизайна Яндекса — трёхмесячный бесплатный курс о дизайне продуктов в больших компаниях. Занятия ведут сотрудники Яндекса.





Идея открыть школу дизайна возникла, когда мы осознали, что рынок полон дизайнерами с хорошим вкусом и поставленной рукой, которым остро не хватает представления о процессах в большой компании, о работе над массовыми продуктами. Когда такие ребята выходят к нам на работу, их многое сбивает с толку: возникает конфликт личности и бренда, количество связей и договоренностей с людьми резко возрастает, а вся творческая энергия поглощается стеной противоречий.



В большой компании большие команды. В отличие от мелких групп единомышленников, здесь людям бывает некогда думать о том, как степень их свободы влияет на свободу окружающих. В таких условиях легко потеряться среди «старших». Работа над продуктами, которые создают сотни людей и пользуются которыми миллионы, должна делать из дизайнера ответственного архитектора, а не блуждающего в потёмках.



Преодолению всех этих трудностей мы будем учить студентов нашей школы так, как когда-то учились этому сами.



Мы хотим видеть в школе ребят из всех регионов страны, иногородних привезём и бесплатно поселим недалеко от офиса. Успешных выпускников мы будем рады пригласить на работу.



Заполнить анкету и узнать подробности вы можете на сайте школы.


Команда школы


.



@темы: дизайн, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text, наука и образование

В день числа «пи», 14 марта, мы провели первую всероссийскую контрольную по математике «Что и требовалось доказать» (ЧТД). За один час нужно было решить десять задач — ну или хотя бы пять, на «тройку».



Всего в контрольной приняли участие более 12,6 тысячи человек из России, Беларуси, Украины, Казахстана и Молдавии. Около четверти из них решили контрольную на «хорошо» и «отлично». В среднем на выполнение десяти заданий участники тратили по 42 минуты, отличники думали немного дольше — по 47—48 минут.





Задачи лучше решали:



— пользователи 21—23 лет (у пользователей из этой группы 35% четвёрок и пятёрок),

— жители Новосибирской области (39% положительных оценок, 12% пятёрок; результаты выше среднего также показали в Татарстане — 38% положительных оценок, Свердловской и Вологодской областях — по 31%),

— мужчины (на четвёрки и пятёрки написали 28% мужчин и 22% женщин).



Самыми простыми задачами оказались наиболее бытовые — про деньги и скидки (стоимость билетов в музей и распродажу лака). Две последние задачи показались участникам сложными — больше половины вообще не дали на них ответа. Вероятно, дело в том, что многим уже не хватило времени, чтобы спокойно вдуматься в условия. А меньше всего правильных ответов дали на задачу № 8 — про электронные часы. Кропотливо пересчитать палочки на электронном табло и перебрать возможные варианты перемены цифр оказалось довольно сложно.





Кстати, порешать задачи контрольной можно и сейчас. Cразу после сдачи ответов вы узнаете свой результат и сможете посмотреть решение каждой задачи.



Контрольная проходила не только в онлайне, но и вузах Москвы, Санкт-Петербурга, Новосибирска, Казани, Нижнего Новгорода, Екатеринбурга, Ростова-на-Дону и Перми. Вот как это было в Екатеринбурге:





В этом году мы проводили «Что и требовалось доказать» впервые. Мы хотели привлечь внимание людей к математике, показать, что это не просто цифры и уравнения, что она развивает умение мыслить структурно и может пригодиться во многих жизненных ситуациях. Судя по отзывам участников, это вполне удалось. Мы хотим проводить ЧТД регулярно и будем рады услышать ваши предложения о том, как нам улучшить контрольную и сделать её ещё более интересной..



@темы: ya.ru:author:5105614, ya.ru:text, наука и образование

Яндекс запустил мобильное приложение для поиска работы. Оно так и называется — Яндекс.Работа. Приложение поможет найти работу здесь и сейчас — без дипломов и собеседований.



В приложении доступны сотни тысяч вакансий водителей, охранников, грузчиков, курьеров, официантов и работников других востребованных профессий. Потенциальным кандидатам не нужно заполнять анкеты и отсылать резюме — выбрав подходящую вакансию, они могут сразу позвонить работодателю и обсудить условия.





Евгений Васильев, руководитель сервиса Яндекс.Работа:

Евгений Васильев, руководитель сервиса Яндекс.Рабта Идея этого проекта возникла у нас после внимательного изучения рынка труда. Существует целый класс профессий, представители которых часто меняют работу и регулярно просматривают объявления на ходу, например в общественном транспорте. В основном это работники сфер услуг и торговли или производственный персонал. Мы пообщались с ними и поняли, что можем упростить им задачу поиска работы.



Когда-то источником информации о работе были объявления в газетах, теперь люди всё чаще ищут вакансии в интернете. Многие из тех, с кем мы разговаривали, выходят в интернет в основном с телефона, часто у них вовсе нет домашнего компьютера или ноутбука. Решение напрашивалось — если есть телефон и он всегда под рукой, остаётся только сделать подходящее приложение для поиска работы.



Так появилась Яндекс.Работа. Функциональность и внешний вид приложения полностью определялись требованиями пользователей. В этом сегменте рынка людям важны несколько вещей: актуальность вакансий, быстрая связь с работодателем и простота поиска. Поэтому основной экран приложения — это список самых свежих вакансий по определённому запросу. По любому понравившемуся объявлению можно сразу же позвонить, а если сейчас звонить неудобно — сохранить его в приложении. Сохранённые вакансии доступны без подключения к интернету.





Все вакансии Яндекс.Работы предоставлены проверенными партнёрами, среди которых порталы superjob.ru, hh.ru, rabota.ru, job.ru, а также портал Роструда «Работа в России». На сегодняшний день в приложении можно найти более 400 тысяч вакансий по всей России.



Яндекс.Работа доступна для смартфонов на базе iOS и Android. Скачать приложение можно в Яндекс.Store, App Store и Google Play..



@темы: мобильные приложения, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text

Люди регулярно ищут в Яндексе значения незнакомых слов — с помощью запросов вроде [что такое селфи], [снилс что это] или [стагнация это]. Мы проанализировали подобные запросы за последние пять лет и и выяснили, какие слова нуждались в объяснении чаще всего и как список этих слов менялся от года к году.



В 2010—2013 годах списки самых популярных слов и понятий, которые вызывали вопросы, были очень похожи. Люди спрашивали, что такое любовь, счастье, толерантность, имхо, аккаунт, рентабельность, франшиза и так далее. Однако каждый год в топах появлялись и новые слова — в основном имеющие отношение к получившим распространение понятиям и явлениям, техническим новинкам, сленгу — например, аутсорсинг или инстаграм. Таких слов было относительно немного — некоторые из них оставались в топах надолго, другие пропадали на следующий же месяц.



В 2014 году список 25 наиболее популярных непонятных слов обновился больше чем наполовину. В нём отражены многие недавние события. Скажем, в топе оказались слова майдан, люстрация, рецессия и девальвация. Кроме того, в 2014 году впервые за пять лет самым популярным словом стала не любовь. Она осталась лишь на четвёртой строчке, а первое место заняло слово селфи.





Больше подробностей ищите на странице исследования «Незнакомые слова в поиске: от Аннексии до Ягод годжи»..



@темы: исследования, Поиск, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text

Яндекс.Маркет и компания GfK опросили посетителей интернет-магазинов и выяснили, как устроена розничная онлайн-торговля в России.





Опрос проходил в сентябре 2014 года. По мнению команды Яндекс.Маркета, выявленные тенденции в целом сохраняются.



Полную версию исследования читайте здесь..



@темы: исследования, Маркет, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text

Первые фотографии Земли из космоса появились на Яндекс.Картах восемь лет назад. С тех пор они публикуются регулярно — каждый месяц мы размещаем и обновляем около 200 тысяч квадратных километров спутниковых снимков. Сейчас на сервисе доступны снимки почти всей поверхности Земли, из них более 11,7 миллиона квадратных километров (7,8% поверхности суши) — это изображения высокого разрешения. Контент-менеджеры Яндекс.Карт нашли на этих снимках несколько мест, которые стоит увидеть с высоты.



Промзона в Нагое, Япония





Поля для гольфа на Анатолийском побережье Турции





Добыча газа под Нижневартовском





Шоссе в Абу-Даби, Объединённые Арабские Эмираты





Туман в долине Днестра, Украина





Жилая застройка Фрипорта, Багамские острова





Плавни в низовьях Волги, Астраханская область





Погрузочный терминал в Сиднее, Австралия





Солёное озеро Баскунчак, Астраханская область





Супрематизм на полях юга России





Горы Копетдаг на границе Ирана и Туркмении





Спутниковые снимки высокого разрешения Яндексу предоставляют компании Airbus и Digital Globe. В разделе «Технологии» на сайте Яндекса читайте больше о том, как мы обрабатываем спутниковые снимки и размещаем их на Картах..



@темы: спутниковые снимки, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text, Карты

На Яндекс.Недвижимости появился раздел «Квартиры в новостройках». В нём представлены практически все новые жилые комплексы Москвы и Подмосковья. Вы можете изучить предложения и узнать подробности о каждом комплексе: тип зданий, цены, сроки сдачи жилья, наличие парковки и так далее.





В разделе собраны предложения от застройщиков, а также от агентств и частных лиц, которые по какой-то причине решили уступить свою квартиру. Поэтому, даже если строительная компания уже продала все квартиры в доме, они могут запросто появиться на Недвижимости — и не исключено, что по более выгодной цене. Тем не менее, нам очень важно работать с застройщиками напрямую — это повысит качество объявлений. Мы приглашаем застройщиков на наш сервис и готовы размещать их объявления бесплатно.



Сергей Роменский, руководитель проекта по новостройкам на Яндекс.Недвижимости:

Сергей Роменский Рынок новостроек Москвы и области всегда был очень активным. В последние годы спрос соответствовал предложению, застройщики чувствовали себя комфортно и начинали новые масштабные проекты без всякой боязни. В результате, несмотря на кризис, сейчас на рынке много предложений. Это хорошо, но большой выбор всегда вызывает определённые трудности. Найти квартиру в конкретной новостройке часто бывает не так просто: проблема в отсутствии качественной информации, а иногда — информации вообще.



Мы хотели исправить эту ситуацию и сделать удобный инструмент для поиска и выбора квартир в новостройках. Для этого мы собрали на Яндекс.Недвижимости информацию из разных источников, сгруппировали все объявления по жилым комплексам и для каждого ЖК создали карточки, с описанием и подробной информацией.



Сервис спроектирован так, чтобы учитывать специфику выбора новой квартиры — в которой, вполне возможно, предстоит жить много лет. Вы можете начать выбор с общих требований: района, бюджета и количества комнат. Отбрасывая неподходящие ЖК, вы убираете множество объявлений о квартирах в этих домах, и их уже не нужно просматривать. Составив шорт-лист, можно изучить все подробности о квартирах в выбранных жилых комплексах.



.



@темы: Недвижимость, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text

Яндекс изучил, как изменились спрос и цены на товары в интернет-магазинах в январе 2015 года. Если коротко — спрос упал, а цены выросли.



В конце 2014 Яндекс.Маркет зафиксировал ажиотажный спрос на многие товары — популярность некоторых моделей взлетела в несколько раз. В январе 2015, по данным Яндекс.Маркета, количество переходов с сервиса на страницы интернет-магазинов уменьшилось по сравнению с прошлым январём на 8%. В некоторых категориях товаров спрос упал ещё сильнее — например, планшетами и ноутбуками в январе 2015 года интересовались на 40% меньше, чем годом ранее.





В то же время цены на многие товары существенно выросли — в отдельных категориях товаров рост составил 40—50%. В частности, сильно подорожали ноутбуки, телевизоры и бытовая техника: холодильники, стиральные машины, пылесосы. В результате люди стали обращать больше внимания на недорогие предложения и товары, которые выросли в цене меньше всего.





Больше подробностей о динамике спроса и цен ищите на странице исследования «Спрос и цены на товары в интернете в январе 2015 года»..



@темы: исследования, Маркет, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text

В воскресенье, 22 февраля, в Лос-Анджелесе состоится церемония вручения премии «Оскар». Узнать, кто номинирован на премию, и посмотреть трейлеры интересных фильмов вы можете прямо в результатах поиска Яндекса — с помощью тематического колдунщика, который отвечает на связанные с «Оскаром» запросы: [кто получил оскар], [лучшая мужская роль], [оскар 2015] и так далее.





Некоторые фильмы, претендующие на «Оскар», сейчас идут в российском прокате. Найти расписание сеансов и купить билеты на них тоже можно на странице результатов поиска..



@темы: Поиск, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text, колдунщики

14 марта, в день числа «пи», Яндекс при поддержке Высшей школы экономики проведёт для всех желающих контрольную по математике. Она называется «Что и требовалось доказать». Чтобы успешно справиться с заданиями ЧТД, не обязательно знать доказательство теоремы Ролля или уметь умножать ряды Фурье. Достаточно базовых знаний по математике — тех, которые вы получили в школе.



Контрольная начнётся в 12:00 по московскому времени и будет проходить в онлайне. Для участия необходимо зарегистрироваться на сайте ЧТД. Всё, что вам потребуется, — это компьютер или мобильное устройство с доступом в интернет и свежая голова.



Если решать задачи вам привычнее сидя за партой и вы живёте в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Казани, Нижнем Новгороде, Новосибирске, Перми или Ростове-на-Дону, то написать контрольную можно в аудитории вуза. Список учебных заведений – партнёров проекта можно найти на странице регистрации. По завершении контрольной преподаватели разберут с вами задания и ответят на вопросы.



ЧТД будет состоять из десяти задач. На их решение отводится один час. Если во время контрольной вы поймаете себя на мысли: «Этого я не помню» или «Это мы не проходили», ещё раз внимательно вчитайтесь в условия задачи. Возможно, она только выглядит сложной, а решается на самом деле просто.



За контрольную можно получить от двойки до пятёрки — совсем как в школе. Полученной оценкой вы сможете поделиться в социальных сетях — если, конечно, сами этого захотите. Чтобы вы могли потренироваться и оценить свои силы, мы разместили на сайте ЧТД тренировочные задания. Время на поиск решений не ограничено, поэтому можно не торопиться и спокойно поразмышлять над каждой задачкой.



С помощью ЧТД мы хотим показать, что математика — это не просто школьный предмет, который многие считают трудным и скучным. Без умения брать интегралы, определять пределы и находить производную в повседневной жизни действительно можно обойтись. Но математика ещё и вырабатывает умение мыслить логически и находить нестандартные решения, а такое умение точно пригодится каждому — даже самому упёртому гуманитарию..



@темы: ya.ru:author:5105614, ya.ru:text, наука и образование

День всех влюблённых — один из немногих праздников, когда можно дарить и получать подарки одновременно. И хотя подарок — штука приятная, его же нужно сначала выбрать, а это целое дело. Если вы до сих пор ломаете над этим голову, спросите совета у Яндекса. Специально к 14 февраля мы запустили интерактивный колдунщик, который поможет вам и с подарками, и с программой на вечер.





Колдунщик срабатывает в поиске по запросам [день святого валентина], [подарки на 14 февраля], [куда сходить на день святого валентина] или, например, [песни о любви]. Яндекс.Маркет подскажет идеи для подарков, Яндекс.Город поможет найти магазин цветов и ресторан для романтического ужина, а тематические плейлисты Яндекс.Музыки создадут нужную атмосферу в любой ситуации.



Если праздничного настроения нет и не спасают даже подарки, то, как писал классик, кино — это всегда выход из положения. Выбрать фильм тем, кто не следит за новинками проката, поможет наша инфографика. Мы проанализировали интересы пользователей КиноПоиска и выяснили, какие фильмы из тех, что идут в кино 14 февраля, больше интересовали мужчин, а какие — женщин.





Какой фильм выбрать, решать вам. А где его можно посмотреть в вашем городе, подскажет Яндекс.Афиша..



@темы: исследования, Поиск, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text, колдунщики

Здорово, когда человек понимает вас с полуслова. Ещё лучше, когда это делает компьютер, ведь от него такого совсем не ждёшь. С 2008 года мы учим поиск Яндекса схватывать на лету и подсказывать ответ ещё до того, как вы написали вопрос полностью. В этом помогают поисковые подсказки — они ускоряют ввод поискового запроса, предлагая наиболее вероятные, популярные и актуальные варианты его продолжения. А иногда и немного больше.



В мае 2012 года поиск Яндекса впервые стал не просто угадывать продолжение поисковых запросов, но мгновенно давать ответ на простые и однозначные вопросы вроде [расстояние от земли до солнца]. Сначала это были только сухие факты, но со временем подсказки стали гораздо разнообразнее. Благодаря им поисковая строка умеет переводить слова, сообщать результаты футбольных матчей, курсы валют и текущий балл пробок, подсказывать ударения в словах и даже производить простые математические вычисления. За последние месяцы мы добавили ещё несколько видов подсказок. Например, государственные флаги. Теперь достаточно набрать в поиске Яндекса [флаг тувалу] — и вы узнаете, как выглядит флаг одной из самых маленьких стран мира.





Кроме того, в подсказках появилось более 500 специальных символов: от знаков зодиака до букв греческого алфавита, от шахматных фигур до геометрических, от математических символов до символов мировых валют — словом, всевозможные значки и пиктограммы. Любой символ можно скопировать прямо со страницы результатов поиска. Это пригодится, если вам понадобилось использовать где-то знак копирайта или, например, символ параграфа. Хотя чаще всего, как показывают данные поиска, ищут сердечко.





Поисковая строка также научилась подсказывать годы правления первых лиц России и даты многих важных исторических событий. Просто спросите, когда был основан Санкт-Петербург или открыта Америка, и подсказки помогут освежить в памяти школьный курс истории.





Поисковые подсказки одинаково хорошо работают и в большом, и в мобильном поиске Яндекса. Постепенно они становятся настолько самостоятельными, что заменяют поиск в тех случаях, когда искать ничего и не надо. Вернее, когда ответ уже найден — и его нужно всего лишь подсказать..



@темы: Поиск, решение задач, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text

Здорово, когда человек понимает вас с полуслова. Ещё лучше, когда это делает компьютер, ведь от него такого совсем не ждёшь. С 2008 года мы учим поиск Яндекса схватывать на лету и подсказывать ответ ещё до того, как вы написали вопрос полностью. В этом помогают поисковые подсказки — они ускоряют ввод поискового запроса, предлагая наиболее вероятные, популярные и актуальные варианты его продолжения. А иногда и немного больше.



В мае 2012 года поиск Яндекса впервые стал не просто угадывать продолжение поисковых запросов, но мгновенно давать ответ на простые и однозначные вопросы вроде [расстояние от земли до солнца]. Сначала это были только сухие факты, но со временем подсказки стали гораздо разнообразнее. Благодаря им поисковая строка умеет переводить слова, сообщать результаты футбольных матчей, курсы валют и текущий балл пробок, подсказывать ударения в словах и даже производить простые математические вычисления. За последние месяцы мы добавили ещё несколько видов подсказок. Например, государственные флаги. Теперь достаточно набрать в поиске Яндекса [флаг тувалу] — и вы узнаете, как выглядит флаг одной из самых маленьких стран мира.





Кроме того, в подсказках появилось более 500 специальных символов: от знаков зодиака до букв греческого алфавита, от шахматных фигур до геометрических, от математических символов до символов мировых валют — словом, всевозможные значки и пиктограммы. Любой символ можно скопировать прямо со страницы результатов поиска. Это пригодится, если вам понадобилось использовать где-то знак копирайта или, например, символ параграфа. Хотя чаще всего, как показывают данные поиска, ищут сердечко.





Поисковая строка также научилась подсказывать годы правления первых лиц России и даты многих важных исторических событий. Просто спросите, когда был основан Санкт-Петербург или открыта Америка, и подсказки помогут освежить в памяти школьный курс истории.





Поисковые подсказки одинаково хорошо работают и в большом, и в мобильном поиске Яндекса. Постепенно они становятся настолько самостоятельными, что заменяют поиск в тех случаях, когда искать ничего и не надо. Вернее, когда ответ уже найден — и его нужно всего лишь подсказать..



@темы: Поиск, решение задач, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text

Яндекс.Деньги запустили новый сервис, с помощью которого пользователи могут выставлять друг другу счета для оплаты чего угодно — будь то квартира, сдаваемая в аренду, коллективный подарок или совместный ремонт школьного класса.





Выставить счёт может любой пользователь Яндекс.Денег, а заплатить по нему — любой человек, даже не зарегистрированный на сервисе. Подробнее о новом сервисе читайте на сайте и в блоге Яндекс.Денег..



@темы: Яндекс.Деньги, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text

С 2013 года центр Москвы — это зона платной парковки, и в лексикон автовладельцев прочно вошли слова «паркомат» и «паркон». Водители относятся к платным парковкам по-разному, но факт остаётся фактом: внутри Садового (а с недавних пор — и Третьего транспортного) кольца приходится думать о том, где припарковать машину и как оплатить стоянку. Теперь ответы на эти вопросы есть у Яндекса — в мобильном приложении Парковки.





«Под капотом» Парковок находятся привычные технологии и сервисы Яндекса. Карты покажут ближайшие парковки и расскажут, где есть свободные места. Если на вашем смартфоне установлен Навигатор, он построит до выбранной парковки маршрут в обход пробок. А Яндекс.Деньги помогут оплатить парковку несколькими способами: банковской картой, со счёта мобильного телефона или с электронного кошелька. Кроме того, для оплаты можно использовать городской парковочный счёт.



Чтобы не получить штраф, важно не только правильно припарковаться и оплатить стоянку, но и вовремя с неё уехать. Яндекс.Парковки пришлют вам напоминание, когда оплаченное время будет подходить к концу, чтобы вы могли продлить срок парковки или вернуться и забрать машину. А если вы забыли, в каком из окрестных переулков оставили автомобиль, приложение покажет его местонахождение на карте.



Яндекс.Парковки знают более шести тысяч муниципальных парковок Москвы. Такие парковки можно оплачивать прямо в приложении, и для них доступны данные о загруженности, которые обновляются раз в 10-15 минут. Сведения о стоимости парковок Яндексу предоставляет Департамент транспорта Москвы, а о свободных местах — ГКУ «АМПП».



Помимо муниципальных, приложение показывает и коммерческие парковки — например, у крупных торговых центров, — и сообщает о них дополнительную информацию: стоимость и часы работы. Яндекс приглашает владельцев таких парковок подключиться к нашей системе. Тогда водителям будут доступны данные об их загруженности и оплата в приложении.



Яндекс.Парковки работают на смартфонах на базе iOS и Android. Загрузить приложение можно в Яндекс.Store, App Store и Google Play..



@темы: транспорт, мобильные приложения, ya.ru:author:5105614, ya.ru:text