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搜索引擎在新闻信息集成中的作用

种子网站名单可以自动发现,也可以人工设置。影响内容质量和及时性的因素有几点: 1、新闻源网站选择。权威性强、内容丰富及时的合作网站为搜索引擎贡献了大量及时、重要和热点的新闻内容。(这里最好有数据)。...由于不同网站具有不同的权威性、不同的内容质量,搜索引擎针对不同的新闻源网站设置不同的权重,在爬取以及检索过程中,会作为参照因素。...在处理用户搜索请求时,首先基于友好的考虑,搜索引擎会对用户的搜索请求进行自然语言理解和分词;然后在已经建好的索引中检索结果,根据新闻热度、质量等排序、去重;进行呈现。...对于集成的新闻信息如何进行二次加工甚至多次加工,挖掘和释放其附加价值。 因此,搜索引擎在信息集成中,扮演一个再次加工的新闻终端角色。...具体来说,搜索引擎可以在结果详情页提供用户评论。新闻结果和评论则支持社会化账号的分享,进而促进了新闻的二次传播最终实现社会化的裂变式传播。

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在Google搜索中玩打砖块

而为了纪念这款游戏,Google采用了更特别的模式:搜索彩蛋,而不是常用的首页logo。...在1975年时,苹果公司的联合创始人斯蒂夫·沃兹尼亚克以及乔布斯向当时的项目主管Al Alcorn提出了这项提议;同年,Al Alcorn接受了这个打砖块的项目,并要求二人在四天内设计出原型。...但乔布斯却向沃兹尼亚克隐瞒了额外奖金的事情,在平分350美元之后,自己独吞了余下的额外奖金。...在今天,Google将这款打砖块的游戏放在了图片搜索中,只需要搜索Atari Breakout或者直接点击链接,就可以开始游戏。每次游戏一共五个球,用完则游戏结束,给出最后得分。...这里为大家提供几个其他的Google彩蛋: 在Google搜索”tilt”或者”askew”,搜索结果将会倾斜; 搜索”Do a barrel roll”,搜索结果将会旋转一周 在Google

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  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    在Google搜索结果中显示你网站的作者信息

    前几天在卢松松那里看到关于在Google搜索结果中显示作者信息的介绍,站长也亲自试了一下,目前已经成功。也和大家分享一下吧。...如果您希望您的作者信息出现在自己所创建内容的搜索结果中,那么您需要拥有 Google+ 个人资料,并使用醒目美观的头像作为个人资料照片。...然后,您可以使用以下任意一种方法将内容的作者信息与自己的个人资料关联,以便进行验证。Google 不保证一定会在 Google 网页搜索或 Google 新闻结果中显示作者信息。...您的电子邮件地址将会显示在您的 Google+ 个人资料的以下网站的撰稿者部分。如果您不希望公开自己的电子邮件地址,可以更改链接的公开程度。...要了解 Google 能够从您的网页提取哪些作者数据,可以使用结构化数据测试工具。 以上方法来自 Google搜索结果中的作者信息 站长使用的是 方法2,操作完以后,4天才显示作者信息。

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    在现实世界中扫描、搜索——填补Google空白

    你可以通过谷歌搜索来了解世界,但是你没有办法谷歌现实的物品;你可以谷歌你的药物信息,但却不能谷歌在钱包底部发现的药丸。...现在德罗尔·沙龙的团队,一家以色列新兴公司,正试图用一款名为Scio的手持设备填补这一缺口。 很少有像谷歌一样面面俱到的技术。一个简单的搜索就能让你了解周围的世界,提供的信息比你曾想知道的还多。...但是,作为世界上最大的搜索引擎,它可能很厉害却存在的缺点。最值得注意的是,我们没有办法谷歌现实的物品。 当然,你可以输入“苹果”这个词,但你却不能谷歌放在你厨房柜台上的苹果。...它采用近红外光谱技术,虽然早就用于科学实验的环境中,Consumer Physics公司则把它微型化了并使其对消费者更加实用。这个看似小巧的产品可能拥有巨大的影响。...从Google和Nike到Jawbone和Fitbit等公司正在创造这样的将来,但是它部分取决于我们制造更加小巧且不耗电力的技术的能力。Scio便应运而生。

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    在PowerBI的切片器中搜索

    在制作PowerBI报告时,一般来说,我们都会创建一些切片器。为了节省空间,一般情况下尤其是类目比较多的时候,大多采用下拉式的: ?...不过,在选项比较多的时候,当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时,你会发现这是一件很难办的事情,比如我们要看一下青岛的销售额时: ?...你可能会来回翻好几遍才会找到,这时候再让你去找济南的销售情况,你恐怕会抓狂。 那,有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢? 答案是:有的。 如图: ?...只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器,按一下Ctrl+F即可。此时,切片器中会出现搜索框,在搜索框中输入内容点击选择即可: ?...如果想同时看青岛和济南的销售额,可以在选中青岛后,重新搜索济南,然后按住Ctrl点击鼠标左键即可: ? 发布到云端,同样也可以进行搜索: ?

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    DNN在搜索场景中的应用

    DNN在搜索场景中的应用潜力,也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种。...在FNN的基础上,又加上了人工的一些特征,让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中,使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题,转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征,如用户域,宝贝域,query域等,各种特征的维度都能高达千万,甚至上亿级别,如何在模型中处理超高维度的特征,成为了一个亟待解决的问题...在普适的CTR场景中,用户、商品、查询等若干个域的特征维度合计高达几十亿,假设在输入层后直接连接100个输出神经元的全连接层,那么这个模型的参数规模将达到千亿规模。...在以上的流程中,无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系,比如“红色连衣裙”,“红色鞋子”,这两个查询短语都有“红色”这个词语,但是在往常的处理中,这两者并没有任何关系,是独立的两个查询ID,如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的

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    在Solr中搜索人名的小建议

    搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说,按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字,但是我们可以使用Solr的一些功能,使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。...如果我们能够解决两个主要问题,人名搜索的问题就解决一大半了。 作者姓名重排,无论是在文档还是查询中,有些部分都被省略了:(Doug Turnbull, D. Turnbull, D. G....] [dougl] [dougla] [douglas] 有关此过滤器(以及Solr中的许多其他过滤器)需要注意的是,每个生成的标记最终在索引文档中占据相同的位置。...Turnbull出现的每一处(以及有David G. Turnbull的地方)! 结合 好的,进入下一环节。现在用户在搜索框中输入“Turnbull,D.”。然后呢?...首先,如上所述,所有生成的标记在标记流中共享位置。所以[D.]和[Douglas]在索引文档中处于相同的位置。这意味着,当位置重要时(如在词组查询中)“D.

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    协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用

    此前在TEG\内部搜索平台部(现改名为AI平台部)\智能算法组从事新闻推荐的点击率预估相关工作,现在AI平台部Y项目组,从事自然语言处理相关工作。...本文介绍最基本的基于物品的和基于用户的协同过滤算法,并结合新闻推荐的CTR预估,介绍基于物品的协同过滤算法在CTR预估的抽取数据特征中的应用。...给定用户u,给出推荐物品列表的步骤如下:for 与u相似的每一个用户v: for v喜欢的每一个物品i: 对p排序,推荐Top N给用户 协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用特别说明 新闻推荐一般的步骤为...而如果将新闻标题的分词作为物品,就可以采用ItemCF的方法,维护一个分词间的相似度表(不需要很频繁更新),根据用户的历史反馈建立用户对分词的兴趣模型,这样,就可以在4.1中所述步骤的第2步中,增加用户对新闻标题分词的个性化特征...在实验中,增加该类特征之后,AUC提升1%以上。

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    必会算法:在旋转有序的数组中搜索

    大家好,我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出目标值元素 想直奔主题的可直接看思路2 ##题目 整数数组 nums 按升序排列,数组中的值互不相同 在传递给函数之前,nums...: 将数组第一个元素挪到最后的操作,称之为一次旋转 现将nums进行了若干次旋转 给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target 如果 nums 中存在这个目标值 target 则返回它的下标...这样思路就非常清晰了 在二分查找的时候可以很容易判断出 当前的中位数是在第一段还是第二段中 最终问题会简化为在一个增序数据中的普通二分查找 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 target...所以可以判断出 此时mid=4是处在第一段中的 而且目标值在mid=4的前边 此时,查找就简化为了在增序数据中的查找了 以此类推还有其他四种情况: mid值在第一段,且在目标值的前边 mid值在第二段...,且在目标值的前边 mid值在第二段,且在目标值的后边 mid值就是目标值 ###代码实现2 套用二分查找的通用公式 思路2的代码实现如下 public static int getIndex(int

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    NLP技术在搜索推荐场景中的应用

    NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛,例如在搜索广告的CTR预估模型中,NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息;在搜索场景中,也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性...今天这篇文章梳理了NLP技术在搜索推荐场景中3个方面的应用,分别是NLP提升CTR预估效果、NLP解决搜索场景相关性问题、NLP信息优化基于推荐系统效果。...2 NLP解决搜索场景相关性问题 NLP在搜索场景或电商场景的一大应用,就是解决相关性问题。...4 总结 本文主要介绍了NLP技术在搜索推荐场景中的应用。...在搜索推荐中,文本信息是很常见的一种信息来源,因此如何利用文本信息提升CTR预估、推荐等模型效果,以及如何利用NLP技术解决相关性问题,都是搜推广场景中很有价值的研究点。 END

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    如何为技术博客设计一个推荐系统(中):基于 Google 搜索的半自动推荐

    对于推荐来说,则有两种方式: 手动推荐 自动推荐 (PS:我承认,这句话说了等于没说。) 如下图所示: 玩点什么推荐 手动推荐。在技术领域,作者通常比大多数读者更专业,他们往往知道什么是读者需要的。...在我的第一个原型里,采用的方式比较原始: 获取文章的所有标签 对所有文章的标签进行统计,计数 获取文章标签中计数最多的 tag,查找相同标签的博客 在剩余的博客中,选择第二多 tag,再过滤剩余的博客...Google Analytics 行为流示例 上图是『玩点什么的』用户行为流: 起始页面,在 387 次会话中,有 260 次用户中途离开 首次互动,在 127 次会话中,有 47 次用户中途离开 第...2 次互动,在 80 次会话中,有 31 次用户中途离开 这意味着,有 32% 的用户在访问了某个页面后,又访问了其它页面;而有 20% 的用户在上面的基础上,又访问了某个页面。...半自动标签推荐:基于 Google 搜索权重优化 于是,在我使用 Google Analtyics 的时候,我突然想到可以通过 Google Search Console 来获取用户搜索的关键词。

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