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网站中的文本相似度也异常重要
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2015-09-25 09:47:53阅读:101来源:seo优化公司作者:企业互联
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网站中的文本相似度也异常重要

  网站中的文本相似度也异常重要。

  在今日头条中,用户反馈了大量的问题在这中间提到** 多的问题就是网站中为什么总推荐一些重要的问题?对于这种情况来说,不同的人重复的内容意义不同。举个例子来说,有人在看一些将娱乐八卦的文章。但这些文章确是昨天已经看到的类似内容,那么今天再看,它就是重复的了。对于如何解决这一内容,我们就需要能够判断相似的文章,看看他们的主题、主体等内容,然后根据这些内容做一些线上策略。

  同样的文章中还有一些时空特征,这些特征能够帮助我们分析内容发生的地点以及它的时效。比如在伤害现行的事情推给广州的用户就没有意义。在文本的** 后我们还要考虑与质量相关的特征。来判断文章的内容是低俗还是软文亦或是鸡汤。

  另外我们要知道语义标签的特征以及它能够使用的场景。要知道在他们之间存在着不同的层级以及不同的要求。

  而作为分类的目标他就是能够覆盖全面,希望网站中的每一篇文章每一个视频都能够分类,它的实体体系要求更加准确,要知道相同的名字或相同的内容指定的人或物也不尽相同,覆盖的范围也不全面,而在概念体系中,它主要解决一些较为精确,但又有些抽象的语义。这些就是网站** 初的分类。

  目前,隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐,而语义标签需要持续标注,新名词新概念不断出现,标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征,那为什么还需要语义标签?有一些产品上的需要,比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。

  网站中的

  今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。** 上面Root,下面**层的分类是像科技、体育、财经、娱乐,体育这样的大类,再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳…,足球再细分国外足球、国内足球,国内足球又细分中甲、中超、国家队…,相比单独的分类器,利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。有一些例外是,如果要提高召回,可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用,但根据不同的问题难度,每个元分类器可以异构,像有些分类SVM效果很好,有些要结合CNN,有些要结合RNN再处理一下。

  上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选,期间可能需要根据知识库做一些拼接,有些实体是几个词的组合,要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧,** 后计算一个相关性模型。

如何优化:
1.不利于网站优化的一些因素 2.关键词定位了访问者 3.长尾关键词的重要性 4.优化网站结构代码 5.301重定向怎么进行URL标准化设置? 6.什么样的优质友链才具备传递权重效果 7.常用的SEO工具有哪些 8.SEO可以体现一个网站效果
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