一、准备 1、心态 长时间，不断学习。学习建站、基础代码、SEO全过程、实际操作并成功。
面对海量的商品信息如何实现针对不同用户维度开展个性化商品推荐，实现用户线上选购商品，下订单，支付，物流配送等？本次毕设程序基于前后端分离开发模式，搭建系统网络商品推荐系统前台与系统后台商品管理系统，通过可以配置的方式一体化管理商品信息，推送商品内容，生成丰富的可视化统计分析。
随着各种社交论坛等的日益火爆，敏感词过滤逐渐成了非常重要的也是值得重视的功能。那么在Serverless架构下，通过Python语言，敏感词过滤又有那些新的实现呢？我们能否是用最简单的方法，实现一个敏感词过滤的API呢？
敏感词过滤是随着互联网社区一起发展起来的一种阻止网络犯罪和网络暴力的技术手段，通过对可能存在犯罪或网络暴力的关键词进行有针对性的筛查和屏蔽，能够防患于未然，将后果严重的犯罪行为扼杀于萌芽之中。 随着各种社交论坛的日益火爆，敏感词过滤逐渐成为了非常重要的功能。那么在 Serverless 架构下，利用 Python 语言，敏感词过滤又有那些新的实现呢？我们能否用最简单的方法实现一个敏感词过滤的 API 呢？ 了解敏感过滤的几种方法 Replace 方法 如果说敏感词过滤，其实不如说是文本的替换，以Pytho
大数据时代到来，网络数据正成为潜在宝藏，大量商业信息、社会信息以文本等存储在网页中，这些具有相当大价值的信息不同于传统的结构化数据，属于非结构化数据，需要我们使用一定的技术和方法将其转化为计算机能够理解的特征信息，然后我们才能对其进行分析。这里我们采用python爬虫提取腾讯网站科技新闻的标题，通过文本分析，来进行分析。
在XSS的时候，有时候有的过滤器很变态，会过滤很多特殊符号和关键词，比如&、(、)、#、'、"，特别是&和括号，少了的话payload很难构造出来。
当我们打开一个资讯APP刷新闻时，有没有想过，系统是如何迅速推送给我们想看的内容？资讯APP背后有一个巨大的内容池，系统是如何判断要不要将某条资讯推送给我们的呢？这就是今天想跟大家探讨的问题——推荐系统中的“召回”策略。
个性化推荐不是产品首次发布时就能带的，无论是基于用户行为的个性化，还是基于内容相似度的个性化，都建立在大量的用户数和内容的基础上。产品发布之初，一般两边的数据都有残缺，因此个性化推荐也无法开展。
上一篇文章《PHP 跨站脚本攻击(XSS)漏洞修复方法（一）》写到了 360 修复 XSS 漏洞的插件并不完善的问题，那么这篇文章就来分享一下自己如何写代码修补这个漏洞。 从上一篇文章看出，部署了 360 出的 XSS 修复插件之后，至少还存在 iframe 无法过滤缺憾，是否还有其他纰漏目前还不得而知。 分析一下中国博客联盟和张戈博客已开放的数据入口： ①、中国博客联盟，主要有搜索、后台博客提交等； ②、张戈博客(WordPress)，主要是用户评论提交； 所以，本文就已这 2 个入口为例子，来分享 X
最近几年国内外各大搜索引擎算法频繁更新，SEO行业规则不断在改变，2020年即将到来，在新的一年里，对于网站排名优化，有哪些方面值得我们关注呢？
eBay利用各种营销渠道将新客户和现有客户汇集到该网站，其中之一就是eBay的联盟计划。eBay还提供工具包来帮助发布商/分支机构增加佣金。有些工具可在eBay网站上购物时创建可跟踪的链接。至于更复杂的工具，如我们的API，可以支持自定义访问eBay的产品列表数据。例如，用户可以创建横幅来添加实时的eBay清单到自己的网站。本文讨论了如何根据页面内容在发布商网站进行上下文广告。这种方法的亮点包括： 根据页面内容，通过算法确定如何识别出页面的标题/相关关键词。 忽略凌乱的HTML内容，只筛选相关和重要的关键词
您好，我是一名后端开发工程师，由于工作需要，现在系统的从0开始学习前端js框架之angular，每天把学习的一些心得分享出来，如果有什么说的不对的地方，请多多指正，多多包涵我这个前端菜鸟，欢迎大家的点评与赐教。谢谢！
前几天对一个系统的关键词抽取做了简单的优化，实现方式非常简单，就是使用结巴工具。例如下面一段话（截取实际文本中的一段）：
常用来构建索引的数据结构，就是讲过的几种支持动态数据集合的数据结构。比如，散列表、红黑树、跳表、B+树。除此之外，位图、布隆过滤器可以作为辅助索引，有序数组可以用来对静态数据构建索引。
自然语言处理包括中文分词、词性标注、关键词抽取、依存句法分析、文本分类接口情感分析、词义相似度计算、实体标识、文本摘要等等，慢慢来吧，看看一步步能到什么程度。本文实现的是关键词提取。
以下内容均基于百度关键词推荐系统进行讨论 本文内容主要集中在使用机器学习方法判断两个短文本的相关性为基础构建商业关键词推荐系统。 为方便读者理解， 会先介绍该技术的具体应用背景及场景。 广告主在百度或google上进行广告投放时， 需要选择关键词， 以向搜索引擎表述自己想要覆盖的有商业价值的网民搜索流量。 在选择关键词后， 还需要设定具体的关键词匹配模式， 以告诉搜索引擎选择的关键词以何种方式去匹配网民的搜索。 举个例子： 网民在百度上搜索 ‘鲜花快送’， 假设商家A是卖花的， 搞鲜花速递业务的， 则
TF-IDF ：用于反映一个词对于某篇文档的重要性。过滤掉常见的词语，保留重要的词语
TF-IDF与余弦相似性应用之自动提取关键词 引言 这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。有一篇很长的文章，要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase ext
为什么要用WP插件？如何利用WP插件让网站收录以及关键词排名。seo优化的重要两点就是内容和链接，其中链接又分为站内链接与站外链接两种，大家都知道外部链接对网站排名的重要性，同时也建议不要忽略了站内链接的作用。外部链接大部分情况下是不好控制的，而且要经过很长时间的积累，内部链接却完全在自己的控制之下。
DFA在计算机科学和数学领域，特别是在形式语言理论中扮演着重要角色。这一理论起源于20世纪50年代，而DFA作为该理论的一个关键组成部分，用来描述和解析语言模式。
关键词是代表文章重要内容的一组词，在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用。现实中大量的文本不包含关键词，这使得便捷获取文本信息更困难，所以自动提取关键词技术具有重要的价值和意义。
这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才
这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？ 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域，但是出乎意料的是，有一个非常简单的经典算法，可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学，普通人只用10分钟就可以理解，这就是我今天想要介绍的TF-IDF （https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%
分词算法在上网行为管理软件中的应用研究是非常有意思的，这种上网行为管理软件一般用来监控、过滤和控制用户在网络上的活动，保障网络安全，提高工作效率，还得守法遵规。而分词算法在这类软件里可是起着至关重要的作用，以下是一些分词算法在上网行为管理软件中可能的研究方向：
有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？
系统说明 集成了文本过滤、去重及邮件实时通知的功能 集成了文本关键词提取的功能 集成了文本分类即打标签的功能 集成了文本推荐即热点评价的功能 支持中英文 本文完整源码 获取方式： 关注微信公众号 da
人们是如何从大量文本资料中便捷得浏览和获取信息？答案你肯定会说通过关键字。仔细想想，我们人类是怎么提取关键词？我们从小就接触语言，语法，当听到或者看到一句话时，我们大脑自动会对这句话按规则分词（小学是不是做过断句的训练），还记得语文老师讲过，一句话中主语（名词），谓语（动词），宾语（名词）通常就是重点，这样我们大脑从小就会根据词性和语法对句中词进行打标签，训练分类器，随着我们接触到的语料越来越多，分类器也越来越准确（如果你是从事语言学的，那你的分类器就更准）。仅仅通过词性和语法，会在长文本中出现一个问题，因为一篇文章中会出现很多主语，谓语，宾语，不可能所有的这些词都是关键词，这样我们大脑是怎么处理的，如果我们对一篇文章的背景和主题很熟悉的话，我们会很准确得从一篇文章中提取关键词，但当我们接触一篇比较陌生的文章，我们往往很难准确提取关键词。
摘自: http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html
这里写图片描述 如果一个词越常见，那么分母就越大，逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1，是为了避免分母为0（即所有文档都不包含该词）。log表示对得到的值取对数。
百度快照优化，什么是百度快照？当网站被收录后百度会存有一份存文本的备份，称之为百度快照。但百度只会保留文本信息，不会保留图片、音乐、视频、等非文本的信息。而堡垒快照页面也是从原有收录页面调用的，如果原有收录页面打不开。那么快照片上的非文本的信息内容将会无法得到显示。
2．索引技术 索引是关系型数据库里的重要概念。总的来说，索引就是拿空间换时间。数据库技术和大数据技术会有一个融合的过程，除了前面讲到的B数索引、Hash索引等，还有倒排索引、MinMax索引、BitSet索引、MDK索引等。 大数据的核心是“大”，大数据索引和传统索引最主要的不同考虑点也是数据量的级别增大后索引本身也会变得很大。传统的B树索引是一个全局索引，数据量增大后，可能一台物理机的内存根本无法装下索引本身，每次插入之后，索引更新的代价会大到无法接受。索引本身的分布式需要充分考虑。 另外一个变化就是很多
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？ 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域，但是出乎意料的是，有一个非常简单的经典算法，可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学，普通人只用10分钟就可以理解，这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法。
搜索引擎通常检索的场景是：给定几个关键词，找出包含关键词的文档。 怎么快速找到包含某个关键词的文档就成为搜索的关键。这里我们借助单词——文档矩阵模型， 通过这个模型我们可以很方便知道某篇文档包含哪些关键词，某个关键词被哪些文档所包含。 单词-文档矩阵的具体数据结构可以是倒排索引、签名文件、后缀树等。
随着不断加快的国际化步伐，携程逐渐开始在海外开展一系列的市场营销布局。搜索引擎广告作为海外营销的重要组成部分，携程也开始在海外各个搜索引擎上投放广告。
TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。 目录[-] PageRank 使用TextRank提取关键字 使用TextRank提取关键短语 使用TextRank提取摘要 实现TextRank TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。其论文是： Mihalcea R, Tarau P. TextRank: Bringing order into texts[C]. Association for Computational Linguistics,
这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？ 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域，但是出乎意料的是，有一个非常简单的经典算法，可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学，普通人只用10分钟就可以理解，这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法。 让我们从一个实例开始讲起。假定现在有一篇长文《中国的蜜蜂养殖》，
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
经过多年的研究和实践，一些成熟的文本索引算法如倒排索引已经被广泛应用并被证明是稳定可靠的。这些算法经过了大量的测试和优化，并且在各种场景下都能提供一致性的性能和准确的搜索结果。此外，索引数据的备份和复制等措施可以进一步提高稳定性，确保索引数据的持久性和可恢复性。
在自然语言处理领域，处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来。而无论是对于长文本还是短文本，往往可以通过几个关键词窥探整个文本的主题思想。与此同时，不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索，对于文本关键词的依赖也很大，关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。因此，关键词提取在文本挖掘领域是一个很重要的部分。 关于文本的关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种： 1 有监督的关键词抽取算法 它是建关键词抽取算法看作是二分类问题，判断文档中的词或者短语是或者不是关键词
在计算机科学领域中，关键词匹配指的是在一个文本或数据集中查找特定的单词或短语。关键词匹配可以应用于多个场景中，例如搜索引擎、垃圾邮件过滤、内容审查等。
网上看到很多js实现的关键词高亮显示，方法都是一个道理，先获取要替换的文字区域，然后在用正则匹配到关键词，并进行替换。
越来越多的网站被劫持，像跳转到彩piao网站，du博网站的情况时有发生，很多人可能都会经历过，电脑打开网站，以及手机打开移动端网站都会跳转到其他网站上去，这个就是网站被劫持跳转，那么网站被跳转的背后究
有时候，很简单的数学方法，就可以完成很复杂的任务。 这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频，就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法，但肯定是最简便易行的方法。 今天，依然继
百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。在这里，你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民需求变化、监测媒体舆情趋势、定位数字消费者特征；还可以从行业的角度，分析市场特点。
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。文章作者：魏征，CSIG 智慧零售数据中心大数据工程师。 一、项目背景 通用搜索引擎，细分模块包括网页搜索、图片搜索、视频搜索、新闻搜索
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