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標題搜索優化規則分析

標題搜索優化是當今標題應用程序中嵌入的搜索引擎。它不僅在站點中搜索媒體發布的相關信息,而且在站點外部搜索信息。今天,用戶可以通過標題上的搜索框進行嘗試。今天的標題SEO優化有三個維度的變量!

第一個維度是內容。標題現在是一個全面的內容平臺,包括圖片、視頻、UGC視頻、問答和微標題。每個內容都有自己的特點。我們需要考慮如何提取不同內容類型的特性并提出建議。

第二個維度是環境特征。這是移動互聯網時代的推薦功能。用戶隨時隨地移動。在工作場所、通勤、旅游等不同場景中,信息偏好被抵消。

第三個維度是用戶特征。包括各種興趣標簽、職業、年齡、性別等,有許多模型描述了隱含的用戶興趣。

該模型結合三個維度,對推薦內容是否適合該場景中的用戶進行了估計。

首先,對今天標題中的熱門關鍵詞索引進行分析:根據今天標題中的熱門關鍵詞索引模型,對用戶的閱讀、分享、評論等行為進行加權和求和,得到相應的事件、文章或關鍵詞的熱值。NSE。它考慮了用戶的各種操作。它具有輔助創作、輿論分析等功能。精準營銷扮演著三個重要角色。目前,標題索引的更新是每小時一次的,比微信更及時。同時,還可以提供數據下載。

除了熱度,標題索引還提供用戶肖像的分析。有直觀的介紹,為人們匹配相關的關鍵字,包括性別,年齡,地區和愛好。選擇一個特定的時間段也可以回顧響應在特定時間段內的數據表示。內容分析包括文本分析、圖片分析和視頻分析。標題從信息開始,今天我們將集中在文本分析上。文本分析在推薦系統中起著重要的作用,即用戶興趣建模。如果沒有內容和文本標簽,則無法獲取用戶感興趣的標簽。另一方面,文本內容的標記可以直接幫助推薦功能。

三.用戶標簽和用戶標簽的內容分析是推薦系統的兩大基石。內容分析比用戶標簽工程涉及更多的機器學習內容。今天的頭條新聞中常用的用戶標簽包括感興趣的類別和主題、關鍵詞、來源、基于興趣的用戶聚類和各種垂直興趣功能(汽車模型、運動隊、股票等)。還有關于性別、年齡、位置等的信息。性別信息通過用戶的第三方社會帳戶訪問。

此外,用戶的年齡信息通常是通過模型預測的,通過不同的模型,時間分布的閱讀等。永久性的位置來自用戶對位置信息的授權訪問?;谖恢眯畔?,采用傳統的聚類方法得到永久位置。根據其他信息,居民點可以推斷出用戶的工作場所、旅游場所和旅游場所。這些用戶標簽對于推薦非常有用。為了優化今天的頭條新聞,我們應該遵循內部規則,而不是遵循規則?,F在,標題信息的產生量很大。我們必須優化規則。

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