2023-02-22 20:11:08阅读：185来源：seo优化公司作者：企业互联

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画笔百度相关参数，画笔相关搜索方法

　　打开百度主页//www.ba idu.com/输入列模板的地址为：

　　https://www.ba idu.com/sie=UTF-8amp；wd=%E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%BF

　　在这一串代码中：

　　E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%BF

　　它是表示圆柱体模板的代码，然后在页面中输入所需的品牌，例如鹏程圆柱体模板。输入后，点击百度。

　　https://www.ba idu.com/sbs=%E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%BFamp；f=8amp；rsvu30bp=1安培；wd=%E9%B9%8F%E7%A8%8B%E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%BFamp；输入=54390

　　在这一串代码中：

　　%E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%BF

　　关键词f=8的值将改变。范围为：0-9。值越高，就越容易进行相关的搜索词。

　　%E9%B9%8F%E7%A8%8B%E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%

　　表示：鹏程圆柱体模板此相关单词代码

　　输入=54390

　　这表示搜索结果的计算时间

　　相关搜索算法实现原则：用户继承原则：

　　搜索日志是在5分钟内搜索行为在搜索引擎中定义一次用户的搜索词而形成的

　　cookie：用户cookieid键：

　　然后，根据用户对数据进行排序，每隔5分钟对数据进行清理。一个数组表示一次搜索行为，每个数组的第一位是当前时间搜索行为的第一个搜索项。

　　cookie：用户cookieid键：

　　对于单个用户来说，搜索后继词的确定性是不够的，比如search科比，但是一看到附近有人，我就马上改变搜索训练，所以这两个词没有关联。然后加入统计规则去除一些杂质。例如，一个词B只有出现在五个用户的同一搜索词a的后继词中，才能被视为a的后继词。还有其他规则。这样，日志就会变成。

　　密钥：A成功：A1、A2、A3hellip；。

　　用户协同过滤原则：

　　关键：成功：A1、A2、A3hellip；。用户协同过滤原则：从搜索项算法实现：如果一关键词搜索项的结果与另一个或甚至几个关键词搜索结果重叠，那么这些关键词很可能是语义相关的词。从搜索日志中，例如：key:search term time:search timecookie：usercookieidresult:a ，B，C，D，e（前五个搜索结果），这次我们只使用关键字和结果项。经过一点处理，它变成

　　关键字：搜索术语aresult:a ，B、C、D、e（前5名搜索结果）

　　关键字：搜索项Bresult:a ，F，C，G，m（前5个搜索结果）

　　如果我们把每一行数据的结果看作一个文档，并且结果中的每个结果集都是一个单词，那么这实际上就是找到两个文档之间的相似性。我们可以从开始到结束找到每一行数据及其** 相似的数据，每一行都可以用当前行的搜索项表示，经过这个计算，数据就变成这样。在括号中有两个单词的相似键：搜索词B（0.8）搜索项C（0.6）hellip

　　关键字：搜索术语BSUCCED:搜索术语a（0.8）搜索术语e（0.7）hellip

　　使用上述数据，取阈值（如0.7）卡获得** 终相关搜索结果。

　　这种计算相似度的方法计算量大，如果阈值不好，容易产生不相关的结果。它在实际工程应用中的应用并不多。下面的方法被更多地使用，这相当于该方法的增强版本。

　　从用户搜索结果集考虑

　　如果在不同搜索术语的结果集中出现搜索结果（例如网页或产品），那么这些搜索术语很可能是相关的。如果在不同的搜索条件下单击搜索结果，那么这些词的相关性就越高。

　　点击奖励功能非常强大，如果数据量巨大，只能考虑点击情况，也可以拉出搜索日志，但这次是搜索点击日志，拉出来处理，它将变成如下：每一行都是您在某个搜索项下单击的产品：搜索术语行为：结果a结果B结果C

　　这与上面第二种方法的** 后一次出现基本相同，但这次是点击数据，相关性比直接搜索结果要好得多，因为搜索结果依赖于您的搜索算法，点击数据来自用户，人的可靠性也要高得多，这是前一个版本的增强版。

　　我们可以按照前一种文本相似性方法来处理，但计算量也相对较大。如果仔细查看数据，如果把相关搜索系统看作豆瓣、搜索术语为豆瓣用户，而搜索结果设置为豆瓣电影，那么相关搜索将成为豆瓣您感兴趣的人，它也成为协同过滤推荐系统（协同过滤算法可以参考文章末尾的链接）。上一节协同过滤算法的数据为文字和后续词汇。下面是单词，然后单击结果。虽然数据集不同，但可以使用相同的算法。因此，搜索和推荐技术是密不可分的。在这种情况下，协同过滤算法可用于推荐。

　　协同过滤算法，简单版的整体不会超过200行，很容易实现。

　　这样，很容易引入意义相似的单词，而且很容易引入看似完全无关但仍然可靠的单词。如下图所示，虽然它们不是同义词，但它们很可能会单击相同的结果。

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