机器学习方法在搜索引擎、计算广告中简直是无处不在。
spider模块,我们需要分析一个URL需要多长时间抓取一次?
URL的域名的重要性;URL的目录深度;URL中字符串;
这个URL是否需要重复抓取?重复抓取的时间是多少?
抓取过几次;网页内部有多少新的链接数量?
一个网站多长时间抓取页面合适?
一个网站的重要性是多少?
一个网页的权重是多少?PageRank
分析网页,需要知道那些部分是重要部分,那些部分是框架部分?
分类问题
对网页的文本提取,TF-IDF算法,首先需要分词。
分词需要训练模型,一般使用HMM 或者CRF模型。
新闻网页分类
如果是新闻网页,我们需要知道这个网页是什么主题,需要分类。Topic Model 是非常常见的。
网页是否重复,需要聚类。
提取重要的bag word,然后聚类。
这个网站是否是垃圾站?
分析网页的原创性;索引后被点击的数量;需要分类模型。
Query 分类问题
Query分类,决定是否给出一些垂直的应用。
百度对常见的产品搜索结果都做了改进。直接给出网站的导航页面。
网站的导航
某些网站是否要给出导航信息。
Query的纠错问题
Query和网页的相关性
需要相关性模型。
网页的排序
也需要回归模型。
广告是否被点击,需要回归模型。
搜索广告、推荐广告、行为广告的场景不同,使用完全不同的模型。
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