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  • 2022-01-06 17:14:49

    一条SQL语句完成对一列关键词的匹配


    先放重点!
    核心语句: select * from 表1 t1 join 表2 t2 on t1.待匹配字段 like concat( ‘%’, t2.关键词列, ‘%’ );

    背景:
    我有一列商品名称,我需要根据几十个关键词从商品名称里匹配出我需要的部分

    痛点
    当我们需要对一个列做根据几十个或者更多关键词筛选时,因为是关键词匹配,没办法直接用 in 的方式,因为在 in 里面不支持识别%通配符,所以核心还是要回到like身上;
    如果我只写like:
    select * from 表1 where 待匹配字段 like '%关键词1%;
    那我至少需要写或者excel生成几十条SQL语句,然后每条SQL语句都是独立的结果,还需要用union all或者insert into到中间表来完成结果合并。
    虽然直接用excel生成几十条SQL语句能解决问题,但是毕竟看起来不够高大上,而且至少需要三步才能完成。

    语句讲解
    核心语句: select * from 表1 t1 join 表2 t2 on t1.待匹配字段 like concat( ‘%’, t2.关键词列, ‘%’ );
    1.首先我们先看没有concat函数的情况:
    select * from 表1 t1 join 表2 t2 on t1.待匹配字段 like t2.关键词列;
    表1与表2进行join内连接(这里具体看自己需求,也可以用左连接把没有匹配上关键词的结果一起做返回),在连接的时候通过on后面的部分进行关联。

    2.如果没有在on里用过like的话可能不太理解。
    这里就是先取表1的待匹配字段的第一项与表2的关键词字段里的每个关键词做一次like判断,如果like成功,则返回这条记录;然后依次取表1的待匹配字段的下一项。

    3.把上面两点理解以后,一起就差最后一步了,我们需要让like做判断的时候成功,因此这里用一个concat函数,因为它返回出来的其实就是一个字符串,与我们手输 ‘%关键词1%’ 是一个道理。所以这里用concat( ‘%’, t2.关键词列, ‘%’ )给关键词前后补上一个百分号。(需要注意的一点是concat遇到null时会直接返回null。)

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  • 关键词匹配方式

    2017-11-16 15:06:00
    百度竞价最主要的产品是关键词,针对的用户群体是企业,消费群体是消费者,展现的样式是广告...一、关键词匹配方式种类网民搜的词与选的关键词匹配在一起,相关时,也能展现广告创意。企业通过设置匹配方式,来决...

    百度竞价最主要的产品是关键词,针对的用户群体是企业,消费群体是消费者,展现的样式是广告(创意)。消费者搜索的关键词是多种多样,不同的关键词针对的产品不同,特别是在百度竞价中每个关键词都需要你去研究到底需不需要购买。同时为了控制竞价账号的消费及ROI,我们需要去了解关键词匹配方式。
    一、关键词匹配方式种类

    网民搜的词与选的关键词匹配在一起,相关时,也能展现广告创意。企业通过设置匹配方式,来决定网民搜索词与关键词的对应关系。关键词匹配方式主要分为以下几种:广泛匹配、短语匹配(短语核心包含、短语同义包含、短语精确包含)、精确匹配。

    关键词匹配方式


    二、关键词匹配方式详解

    1、精确匹配

    网民搜索词与关键词一模一样时,才展现广告创意
    如:关键词:SEM优化——精确匹配
    网民搜索:“SEM优化”——能展现
     “SEM 优化”——看不到
    表示方式:[关键词]
    受众范围最小

    2、短语匹配

    核心>同义>精确

    (1)、短语-精确包含

    表现方式:“[关键词]”
    受众范围:
    (1)网民搜索词与关键词一模一样
    (2)网民搜索词完全包含关键词时,能展现
    举例:关键词“英语培训”——短语精确包含
    网民搜索:“英语培训哪家强”——能看见
    “英语培训费用”“英语培训价格”“英语培训哪家好”“北京英语培训”“最好的英语培训在哪”——能看见
    “英语 培训”“英语语法培训”“培训英语”——看不见

    (2)、短语同义包含

    表示方式:“关键词”
    受众范围:
    (1)完全一致
    (2)完全包含关键词时
    (3)关键词的变形词
    a、语序颠倒
    关键词:英语培训——短语同义包含
    网民搜索“培训英语”——能看见
    b、允许中间插入词
    关键词:英语培训——短语同义包含
    网民搜索“英语 培训”“英语口语培训”“英语语法培训”——能看见
    c、允许同义词
    关键词:英语培训——短语同义包含
    网民搜索“英语学习”“外语培训”“英文培训”“英语教学”——能看见

    (3)、短语核心包含

    表示方式:“{关键词}”
    范围:(1)完全一致
        (2)完全包含
        (3)关键词的变形词(1.允许语序颠倒2.允许中间插入词3.允许同义词)
        (4)支持核心部分的变形(跟核心部分沾边就行)
    举例:关键词“北京英语培训哪家好”——短语核心包含
    核心部分“英语”或“培训”或“英语培训”……由百度判定,不一定判断准确
    如果百度系统判定“英语”为核心部分,与“英语”沾边就行
    网民搜索“英语学院”“英语交流”“英语成绩”“英语有什么好处”“英语论坛”“英语课本”“英语考试”“英语老师”……
    导致后果:锁定潜在消费者定位不准确,会浪费广告费
    短语核心包含受众是否准确,以系统判断的核心部分来看,如果系统判断核心部分不准,锁定网民就不精准

    3、广泛匹配

    表示方式:没有符号
    受众范围:
    (1)完全一致
    (2)完全包含
    (3)关键词变形词
    (4)与核心词沾边
    (5)允许错别字、拼音、英文
    举例:关键词“英语培训”——广泛匹配
    网民搜“音域培训”“yingyu培训”“yingyupeixun”“english培训”——能展现
    (6)与关键词沾边就行
    举例:关键词“英语培训”——广泛匹配
    网民搜“英国”“语文”“培养”“实训”“挖掘机培训”“新东方培训”……
    受众范围非常广,导致后果,锁定潜在消费者很不精准,浪费广告费,没转化
    既然可以利用匹配方式锁定更多网民,是不是只买一个词,开广泛或者短语核心包含就行了?答案肯定是:不行。
    (1)要锁定精准的潜在消费者
    (2)不同的关键词质量度不同,点击价格也不同
    假设:网络营销培训——点击价格20元
        北京网络营销培训——点击价格10元
        北京网络营销培训哪家好——点击价格5元
    如果:只选了“网络营销培训”——短语同义包含
    网民搜索“北京网络营销培训”“北京网络营销培训哪家好”——都能看见广告
    此时网民点击广告,点击价格是:20元
    用A关键词匹配出来的网民,网民点击后,点击价格以A关键词点击价格为准

    三、如何使用匹配方式

    1、找到更多的适合公司推广词:至少不重复关键词2000个左右
    2、加好词以后,将所有关键词匹配方式设为精确匹配,目的控制成本
    3、推广一段时间,经过数据分析后,找出转化效果好且成本低的词,可以选择将匹配方式扩大到短语精确包含

    转载于:https://www.cnblogs.com/szwh/p/7844452.html

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  • 政府网站发布的文本信息,如何及时有效的推荐给相关企业,我们采用的是利用文本(项目文本)中的关键词与每个领域的概念描述(相关的关键词)进行匹配,得出结果,来判断文本与哪个领域关联性最强。 二、研究思路...

    目录

    一、研究问题

    二、研究思路

    三、技术路线

    3.1 构建领域概念网络​

    3.2 文本与公司推荐匹配 

    3.3 公司与项目推荐匹配

    ​四、相关数据

    4.1 政府网站文本数据

    ​4.2 领域概念数据

    五、代码实现

    5.1 文本匹配领域

    5.2 企业匹配领域


    一、研究问题

    政府网站发布的文本信息,如何及时有效的推荐给相关企业,我们采用的是利用文本(项目文本)中的关键词与每个领域的概念描述(相关的关键词)进行匹配,得出结果,来判断文本与哪个领域关联性最强。

    二、研究思路

    (1)构建领域概念网络;

    2)将公司划分到相关领域;

    3)将项目划分到相关领域;

    4)结合领域匹配,综合匹配度和项目发布时间等其他影响要素,实现公司和信息的相互推荐。

    三、技术路线

    3.1 构建领域概念网络

    (1) 通过百科数据和word2vec工具进行词汇扩展,结合知网论文关键词,选择种子词汇

    (2) 这些种子词汇与其他高频词汇一起作为关键词,通过所在文本关联在一起,构建概念关联网络

    (3) 结合信息熵算法约束非关键高频词的传播能力,利用改进标签传播算法迭代出整个概念网络

    结果展示

    左图以词云的形式展示了种子词汇和部分核心关键词,用来体现“人工智能”相关概念,右图以抽象形式体现了概念表达网络的内容,核心概念“人工智能”,扩展概念“自然语言处理”等,周围有许多词环绕。

    3.2 文本与公司推荐匹配 

     

    3.3 公司与项目推荐匹配

    公司与项目推荐匹配基于时间匹配度的两种推荐方式

    四、相关数据

    4.1 政府网站文本数据

    4.2 领域概念数据

    我们共关注12个领域

    每个领域关键词(例如新能源领域)

    新能源
    太阳能
    地热能
    风能
    海洋能
    生物质能
    ...
    水能

    五、代码实现

    5.1 文本匹配领域

    import os
    import numpy as np
    import pandas as pd
    class RecommendTo:
        def __init__(self):
            self.projectfilename = "E:/data/科创项目及政策汇总.xlsx"
            self.__keyworddict = self.test02()
            projs = self.test()
            projs = self.__evaluate_projects(projs)
            self.myprojs = projs
        def test02(self):
            dir = "D:/area_keywords_new/"
            keywordfilenames = []
            for filename in os.listdir(dir):
                if filename.endswith(".csv"):
                    keywordfilenames.append(filename)
                else:
                    continue
            keyworddict = {}
            for fname in keywordfilenames:
                keyworddict[fname.split('.')[0]] = np.concatenate(pd.read_csv(dir + fname).values)
            return keyworddict
        def test(self):
            projectfilename = self.projectfilename
            dir = "D:/area_keywords_new/"
            projs = pd.read_excel(projectfilename)
            return projs
        def __evaluate_projects(self, projs):
            # evaluate projects
            npprojs = projs.values
            projs_strs = []
            for item in npprojs:
                s = ""
                for area, keywords in self.__keyworddict.items():
                    count = 0
                    for keyword in keywords:
                        try:
                            # print(item[2],item[3])
                            if item[1].find(keyword) != -1:
                                count += 1
                            if item[3].find(keyword) != -1:
                                count += 1
                        except:
                            pass
                    if count != 0:
                        s += area + ":" + str(count) + ","
                s = s.strip(",")
                projs_strs.append(s)
            projs["area_rate"] = pd.DataFrame(projs_strs)
            projs.to_excel(self.projectfilename)
            return projs
    RecommendTo()

    5.2 企业匹配领域

    通过企业经营范围等相关描述信息将企业划分到相关领域

    首先对文本的经营范围列数据繁体转换为简体

    链接:https://pan.baidu.com/s/1nui8DyKcUmlw1qaqy3NXvA (提取码:dyyg )

    提示:需要将这两个代码文件和你的代码放在同级目录下,然后调用相关文件,实现如下代码

    #!/usr/bin/env python 
    # -*- coding:utf-8 -*-
    from langconv import *
     
    # 繁体转简体
    def TraditionalToSimplified(content):
        line = Converter("zh-hans").convert(content)
        return line
     
    # 简体转繁体
    def SimplifiedToTraditional(content):
        line = Converter("zh-hant").convert(content)
        return line

    经营范围列繁体字转为简体字,先读取数据,然后转换

    io = r'E://新评分及数据补全合并.xlsx'
    data = pd.read_excel(io, sheet_name = 0)
    data.head(10)
    range_old = data['经营范围']
    range_new = []
    for i in range_old:
        m = TraditionalToSimplified(str(i))         
        range_new.append(m)
    data['经营范围新'] = pd.DataFrame(range_new)     #数据存入Excel列
    data.to_excel(io)                             #数据保存

    企业领域划分

    import os
    import numpy as np
    import pandas as pd
    class RecommendTo:
        def __init__(self):
            self.projectfilename = "E:/新评分及数据补全合并.xlsx"
            self.__keyworddict = self.test02()
            projs = self.test()
            projs = self.__evaluate_projects(projs)
            self.myprojs = projs
        def test02(self):
            dir = "D:/深度之眼/study/area_keywords_new/"
            keywordfilenames = []
            for filename in os.listdir(dir):
                if filename.endswith(".csv"):
                    keywordfilenames.append(filename)
                else:
                    continue
            keyworddict = {}
            for fname in keywordfilenames:
                keyworddict[fname.split('.')[0]] = np.concatenate(pd.read_csv(dir + fname).values)
            return keyworddict
        def test(self):
            projectfilename = self.projectfilename
            dir = "D:/area_keywords_new/"
            projs = pd.read_excel(projectfilename)
            return projs
        def __evaluate_projects(self, projs):
            # evaluate projects
            npprojs = projs.values
            projs_strs = []
            for item in npprojs:
                s = ""
                for area, keywords in self.__keyworddict.items():
                    count = 0
                    for keyword in keywords:
                        try:
                            # print(item[2],item[3])
                            if item[11].find(keyword) != -1:
                                count += 1
                            if item[14].find(keyword) != -1:
                                count += 1
                        except:
                            pass
                    if count != 0:
                        s += area + ":" + str(count) + ","
                s = s.strip(",")
                projs_strs.append(s)
            projs["匹配领域"] = pd.DataFrame(projs_strs)
            projs.to_excel(self.projectfilename)
            return projs
    RecommendTo()

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  • SEM的关键词规则、匹配模式、出价

    万次阅读 2017-08-07 20:32:49
    SEM3:关键词规则、匹配模式、出价 一、关键词状态:(百度一下:百度推广关键词状态 ) 审核中、有效、不宜推广(审核不通过)、暂停推广(人为手动暂停)     待激活:要百度客户管理系统帮你改好 暂停...

    网络营销师古志强:



    SEM3:关键词规则、匹配模式、出价

    一、关键词状态:(百度一下:百度推广关键词状态

    审核中、有效、不宜推广(审核不通过)、暂停推广(人为手动暂停)

     

     

    待激活:要百度客户管理系统帮你改好

    暂停推广:表示暂停推广

     

    搜索量过低:由于搜索的网民太少,系统将该词暂停,不展现。(解决:删除,添加搜索较大的词)

     

    搜索无效:关键词出价低于最低展现价格,不展现。(最低展现价格:系统,由商业价值和质量度决定)   (解决:提高出价,提高质量度)

    那么怎么提高质量度????!

    质量度的优化:优化质量度就是提升各相关因素的表现,而排名、创意、目标页面就是优化质量的关键。

     

    部分无效:PC或移动其中一个低于最低展现价格。其他有一两个无效,系统会告诉你什么意思

     

     

    计算机搜索无效:计算机无效

    移动搜索无效:移动无效

    有效-移动URL审核中:计算机有效、移动不效

     

     

     

     

     

    二、关键词规则:什么时候为审核不通过:

    必须与企业、网站的业务一致;

    不能包含繁体中文、特殊字体、特殊符号;

    不能涉及违法违规(黄赌毒)

    注:一般当天或者隔天就审核下来!!!

     

     

     

    三、关键词匹配模式

    关键词:英语培训班      精确匹配

    搜索词:英语培训班

     

     

     

    关键词:英语培训班      短语匹配

    搜索词:英语培训班、北京英语培训班、

     

     

    关键词:英语培训班      广泛匹配

    搜索词:英语电影、美术培训

    英语培训班:英语一对一培训班、培训英语班

     

     

    1.      匹配模式:指的是关键词和搜索词的对应关系,决定了关键词是否能被触发。

     

    2.三大类五小类:即三大类:精确、短语、广泛;;;;五小类:精确<精确包含<同义包含<核心包含<广泛

    精确:一模一样

    短语:一模一样+包含

    广泛:一模一样+包含+相关/变形

     

    短语:精确包含:完全包含,前后加词缀

         同义包含:完全包含+中间插入/颠倒

         核心包含:包含核心字词

     

     

    注:主要这5类:精确<精确包含<同义包含<核心包含<广泛

    3.特点:精确<精确包含<同义包含<核心包含<广泛

    覆盖范围由小到大,花钱由少到多,购买意向由强到弱,精准到宽泛

    (大多数以精确为标准会比较好)

     

    4.使用技巧:

    广泛慎用!

    品牌词:搜索量小,竞价低,购买意向强,短语(比如:达内品牌)

    通用词:搜索量大,竞价高,购买意向相对弱,精确(比如:seo培训好吗)

    产品词:居中,精确、精确包含,具体看预算、竞争力度

    长尾词:搜索量小,竞价低,购买意向强,短语

    核心词:搜索量大,竞价高,购买意向相对弱,精确

     

     

    5.实操/设置:

    层级:关键词    系统默认:广泛

    精确:          [ ]      用这符号来去表示

    短语-精确包含:"[ ]"

    短语-同义包含:"  "

    短语-核心包含:"{ }"

    广泛没有符合

     

     

     

     

    客户端批量添加:表格第四列

    【练习:10分钟】

    1.线上账户后台,设置匹配模式

    2.客户端单个设置,批量导入

     

     

    注:如何选择什么匹配模式:

    比如:

    达内     选择:同义包含(因为是品牌词,竞争又不激烈!!)

    达内集团

    北大青鸟

     

     

     

    注:  2种方式导入匹配的模式:

    第一个:可以直接客户端添加那个单元的 匹配模式;——选择要添加的单元,然后全选——然后客户端下面就可以添加什么匹配模式【线上直接修改匹配模式】

    第二个:在Excel表修改添加也可【本地直接修改匹配模式】

     

     

     

    四、出价

    1.出价:企业每被点击一次能承受的最高费用。

    2.点击价格:点击一次实际支付费用。

    3.出价>=点击价格

    4.出价影响排名

      什么影响出价?竞争力度,

      什么影响竞争力度?搜索量、购买意向

    5.初始价格的设置:关键词规划师工具

      =VLOOKUP(C1,[1少儿推荐词.xls]Sheet0!$A:$F,6,FALSE) 

     

     

    Excel的使用垂直查找公式:vlookup函数的使用方法:

    VLOOKUP(C1,[1少儿推荐词.xls]Sheet0!$A:$F,6,FALSE) 

    表述就是VLOOKUP(查找值,查找范围,查找列数,精确匹配或者近似匹配)

    VLOOKUP(C1  , [1少儿推荐词.xls]Sheet0!$A:$F  ,6  , FALSE精确匹配) 

    注:凡是算法,都要先输出 【 = 】

     

     

     

     

    为什么要用上面的公式,主要查找一个一个数值太麻烦!所以用公式匹配出来!

    要显示不是公式的表格,那么就要  选择右键粘贴 【123】,就显示 直接的数值

     

     

     

    【练习5分钟】VLOOKUP

    【练习10分钟】

    批量调整出价幅度,选择性粘贴,设置单元格格式

    【练习5分钟】导入客户端,带价格的表格

     

     

    6.出价设置层级:关键词、单元(必填)

    如果关键词不设置出价,参照单元出价;

    如果关键词和单元同时设置出价,参照关键词出价。

    单元出价范围:0.01-999.99元

    关键词出价范围:最低展现价格-999.99元

     

     

    7.常用的工具了解:

    看排名:关注重点词的排名。

    出价策略:排名倾向出价策略,前几位,出价倍数。

           排名胜出出价策略,排在竞品前,出价倍数。 

    推广实况:看任何关键词在任意地域的实时排名情况。

             不计展现量,建议看排名使用推广实况!

    出价模拟器:根据设置的出价,预估一周的展点消。

    竞争对手分析:根据账户后台的关键词,给出同行业竞品           的展现份额等数据。

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  • 匹配是否含有敏感词三种方法

    千次阅读 2019-11-08 10:19:41
    /**敏感词过滤 (没有匹配到关键字就返回 false) * @param $content * @return bool */ public static function sensitiveWord($content) { $fake = file_get_contents(public_path('sensitive/...
  • 优化巨量关键词匹配(转载笔记) 问题由来 前些天工作中遇到一个问题: 有 60万 条短消息记录日志,每条约 50 字,5万 关键词,长度 2-8 字,绝大部分为中文。要求将这 60万 条记录中包含的关键词全部提取出来并...
  • 很久之前(好像刚好是一年前)写过一个Vue组件,匹配文本内容中的关键词高亮,类似浏览器ctrl+f搜索结果。实现方案是,将文本字符串中的关键字搜索出来,然后使用特殊的标签(比如font标签)包裹关键词替换匹配内容...
  • 这里博主收集了三种查看命令的方式。推荐大家使用第二 1、使用cat命令 cat -n filename | grep "关键字" 其他情况: cat filename | grep -C 10 '关键字' (显示日志里匹配字串那行以及前后10行) cat filename | ...
  • HTML字符串中匹配关键词高亮

    千次阅读 2020-12-05 23:16:36
    来源:木马啊转载自:https://wintc.top/article/59很久之前写过一个Vue组件,可以匹配文本内容中的关键词高亮,类似浏览器ctrl+f搜索结果。实现方案是,将文本...
  • python中文分词之三种匹配

    千次阅读 2019-11-24 14:58:56
    举个简单案例,在“我要认真看论文”句子中查找关键词“论文”,无论采用何种匹配方式,它都需要从左往右或者从右往左一个字或一个词的查找(长度取决于对分词的粒度控制),直到经过几个轮回之后找到“论文”这个...
  • 2019-12-29 11:05:55 所谓语义匹配,就是在语义上衡量文本的相似度,在产业界有很多的应用需求。例如,在FAQ场景中需要计算用户输入与...较早期的语义匹配模型都是基于关键词匹配,例如LSA等,无法匹配语义层面的...
  •  站内广告关键词匹配方式三种类型:广泛匹配、词组匹配、精确匹配。有很多卖家概括了一个逻辑,大词做广泛匹配、长尾词做词组匹配或精准匹配,这是没问题的。  假设你为你的产品设置的竞价关键词是W...
  • 原理分析 实现关键词高亮在本质上是利用es的自定义ResultMapper功能,将匹配到的结果通过反射替换为加入高亮标识的片段的过程,对于这一点来说,网上相关文档数不胜数,并不是说完全不能用,但是对于聚合字段的处理...
  • 4) 支持自定义挖掘出的关键词匹配规则。例如,是否必须包含某关键词,排除掉某关键词。 5) 允许用户自定义关键词的挖掘深度(遍历层次),多线程挖掘的时间间隔。因为挖掘的越深,关键词的相关度越小。同时,查询...
  • 目标是找到一算法,能够以有效的方式提取关键字,并且能够平衡提取质量和执行时间,因为我的数据语料库迅速增加已经达到了数百万行。 我对于算法一个主要的要求是提取关键字本身总是要有意义的,即使脱离了上下文...
  • 3:取匹配到的源文件第列 false:精确匹配 IFERROR(公式,“公式错误的项填充文字”) 混合使用 =IFERROR(VLOOKUP(""&A2&"",‘Sheet2’!A:C,3,FALSE),“没匹配到”) 踩过的大坑 输入公式注意不要使用中文...
  • ES匹配查询

    千次阅读 2020-09-28 09:13:54
    作为经典的文档检索数据库,ElasticSearch提供了丰富的接口来搜索数据,满足用户不同的搜索需求。我们的系统为了支持实时字段明细查询功能,...ElasticSearch官方对文本查询介绍了两种方式:基于词项和基于全文的查询。
  • Elasticsearch 7提供了多种检索文档的方式,我们可以通过Restful API的方式来搜索索引中的文档。Elasticsearch的搜索可以分为以下几个类型: 全文搜索 词项搜索 复合搜索 嵌套搜索 位置搜索 特殊搜索 1 全文搜索 ...
  • 关键词出价

    千次阅读 2021-03-13 00:17:02
    关键词出价:关键词出价是指您愿意为广告创意的每次点击支付的...在关键词质量度不变的情况下,出价越高,排名就越靠前;在出价不变的情况下,质量度越高,排名就越靠前。如果想改善推广排名,既可以提升出价快速获得足
  • 4) 支持自定义挖掘出的关键词匹配规则。例如,是否必须包含某关键词,排除掉某关键词。 5) 允许用户自定义关键词的挖掘深度(遍历层次),多线程挖掘的时间间隔。因为挖掘的越深,关键词的相关度越小。同时,查询...
  • 匹配单个字符 学习目标 能够使用re模块匹配单个字符 1. 匹配单个字符 在上一小节中,了解到通过re模块能够完成使用正则表达式来匹配字符串 本小节,将要讲解正则表达式的单字符匹配 代码 功能 . 匹配任意...
  • 怎么匹配关键词

    2014-01-15 17:23:06
    那吗就关键在于你选哪一种方式。各有利弊,精准匹配会阻挡很多你想不到的有用的关键词,进而阻挡很多客户,短语匹配会阻挡一部分,而广泛匹配就完全不会阻挡,但也会造成很多垃圾点击。 我建议的是用广泛匹配,而...
  • 标题跟搜索的关键词匹配度越高、关键词越短,展现的排名就越靠前。 沿着“标题”这个方向我们再深入思考一步,微信生态及小程序搜索方式,会不会逐渐向“百度凤巢”靠拢,我认为会。微信作为目前用户单日使用频率...
  • 本文出自 Tencent CDC原文地址https://cdc.tencent.com/2020/08/30/如何有效的进行公司名称匹配/来源:转自dataxon公众号1. 背景及主要...
  • 不同视角匹配恢复相机姿态 稠密重建:间接使用特征点作为种子点扩散匹配得到稠密点云 场景理解:词袋方法,特征点为中心生成关键词袋(关键特征)进行场景识别 2、图像特征点的检测方法 人工设计检测算法:sift、...
  • e成科技人岗匹配中的匹配模型

    千次阅读 2019-07-23 16:14:50
    如何将这些简历和岗位进行精准匹配是各大招聘平台面临的重大挑战。 问题描述 在人岗匹配中,JD文档由多句工作描述和岗位要求组成,CV文档主要由求职者的工作经历组成。传统人岗匹配中通过对求职者简历的工作经历文本...
  • 网页爬取的三种方式

    千次阅读 2018-09-10 20:13:44
    爬取网页有三种方式: 1.urllib.request 2.封装Request请求 3.urlretrieve直接写入硬盘 下面以第三种方法爬取xxx图片 代码如下: #爬取网页有三种方式:urllib.request,封装Request请求,urlretrieve直接写入硬盘,...
  • 【原创】支持模糊匹配的全文检索有哪些解决方案? 作者:黑夜路人(heiyeluren) 时间:2021/1/13 全文检索/全文搜索的问题场景: 比如说,有一个问题场景是这样的: 在计算机课程培训体系中,现在有个...
  • 彻底弄懂nginx的location匹配规则

    千次阅读 2022-01-20 10:14:00
    网站上用nginx非常广泛, 但是它的配置文件比较复杂, 这里讨论下nginx的location匹配规则. 约定熟成: []表示里面的参数能省略, <...第二语法分为4个部分, 分别是: location关键字 + 匹配方式符号
  • 【文本匹配】交互型模型

    千次阅读 2020-07-21 23:36:47
    表示型的文本匹配模型存在两大问题:(1)对各文本抽取的仅仅是最后的语义向量,其中的信息损失难以衡量;(2)缺乏对文本pair间词法、句法信息的比较 而交互型的文本匹配模型通过尽早在文本pair间进行信息交互,...

空空如也

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