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日期:09-27  浏览:1368
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善于选择精准目标关键词和长尾关键词目标关键词其实就是一个网站的主要关键词,seoer的优化应该是围绕着目标关键词来进行 网站优化 布局的,目标关键词需要与网站的产品内容相符合,如我的网站现在的目标关键词就是“seo教程”和“深圳seo”百度热度都是属于偏高的,目标关键词的选择也要考虑百度指数的问题,结合自身的网站情况,一定不要选择关键词很冷的,如果自身网站权重高,是一个老站,可以选择比较热门的;但是如果自身网站是新站,建议选择适中或者偏低点的目标关键词,像我的网站就是刚建起来一个多月,刚来开始的时候我的想做SEO的关键词的;


但基于上面的考虑,我就选了一个以地方开头,又不算冷门的关键词”深圳 SEO优化 ”长尾关键词其实就是由两三个或更多短词组成的关键词,像“ SEO优化 培训哪里好”、“深圳 seo优化 好优化吗”就是长尾关键词,这些长尾关键词都有用户会通过搜索引擎搜索。只是相比于目标关键词而言搜索量要少很多,一般长尾关键词适于放在软文中进行优化。如果你不知道长尾关键词怎么找,你可看看我前面的这篇文章“关键词挖掘工具”。

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前面提到的公式y=F(Xi,Xu,Xc),是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多,比如传统的协同过滤模型,监督学习算法LogisticRegression模型,基于深度学习的模型,FactorizationMachine和GBDT等。一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台,可以支持多种算法组合,包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT算法做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统,但根据业务场景不同,模型架构会有所调整。模型之后再看一下典型的推荐特征,主要有四类特征会对推荐起到比较重要的作用。


  

第一类是相关性特征,就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配,从用户向量与内容向量的距离可以得出。第二类是环境特征,包括地理位置、时间。这些既是bias特征,也能以此构建一些匹配特征。第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度,主题热度,以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。第四类是协同特征,它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性,比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似,甚至向量相似,从而扩展模型的探索能力。


  

模型的训练上,头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快,这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据,包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统,因为头条数据规模增长太快,类似的开源系统稳定性和性能无法满足,而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化,提供了完善运维工具,更适配现有的业务场景。


  

目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。整体的训练过程是线上服务器记录实时特征,导入到Kafka文件队列中,然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据,客户端回传推荐的label构造训练样本,随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数,最终线上模型得到更新。这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时,因为文章推荐后用户不一定马上看,不考虑这部分时间,整个系统是几乎实时的。


  

但因为头条目前的内容量非常大,加上小视频内容有千万级别,推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。所以需要设计一些召回策略,每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致,一般超时不能超过50毫秒。


  

召回策略种类有很多,我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排,这个倒排的key可以是分类,topic,实体,来源等,排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断,高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。

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