query提取关键词下载_关键词提取归纳软件(2024年12月最新版)
某团推荐系统召回逻辑揭秘 团的流量场景出发,搜索广告可划分为两大类:列表推荐广告与搜索广告。 推荐广告主打商家模式,展现商家的菜品或商品。而搜索广告则更为灵活,既可展现商家,也可突出商品,展示核心商品信息。 某团搜索广告历经三个阶段的发展: 1️⃣ 初始阶段:多策略关键词挖掘,针对短Query和头部流量设计高效召回策略。 2️⃣ 进化阶段:分层召回体系,根据流量和供给特点,制定精准的召回策略。 3️⃣ 创新阶段:引入生成式召回,借鉴大模型能力,优化现有技术体系。 在第一阶段,某团通过信息抽取技术,从短Query中提取核心词,并利用头部效应,快速覆盖大部分流量。由于商家无买词能力,某团采用模型从商品中挖掘核心词,实现短串匹配。 第二阶段,某团推出了分层召回体系。该体系根据流量和供给特点,将用户意图分为强意图和泛意图,并分别制定召回策略。 ᠧ쬤𘉩𖦮某团引入了生成式召回,借鉴大模型的能力来优化推荐效果。这一创新使得某团的推荐系统更加智能和精准。 通过这三个阶段的不断发展,某团的推荐系统已经越来越成熟,为用户提供了更加精准和个性化的推荐服务。
某团推荐系统召回逻辑揭秘 烈团的搜索广告体系庞大而精细,今天我们就来深入探索其中的召回环节产品逻辑。 首先,某团的搜索广告分为两大类:列表推荐广告和搜索广告。前者以商家模式为主,后者则更丰富,包括商家模式和商品模式。 樂覎訍系统的召回环节,某团经历了三个重要的发展阶段: 1️⃣ 第一阶段,某团搜索广告的初创时期,关键词挖掘是核心。由于用户搜索的Query较短,某团通过信息抽取技术轻松提取核心词。同时,由于头部效应明显,Top2万的Query就覆盖了大部分流量。 2️⃣ 第二阶段,某团引入了分层召回体系。根据流量和供给特点,将用户意图分为强意图和泛意图,并针对性地优化召回策略。 3️⃣ 第三阶段,某团尝试了生成式召回,借鉴生成式大模型的思路,对现有召回技术体系进行改造。 通过这三个阶段的发展,某团成功打造了一个高效、精准的推荐系统召回环节。无论是关键词挖掘、分层召回还是生成式召回,都体现了某团在推荐系统领域的深厚技术功底和创新能力。
电商浏览器插件 今天为大家推荐一些跨境电商独立站卖家必备的Chrome浏览器插件,这些工具在网站优化、竞争对手分析和日常运营中都非常有用。 SimilarWeb - 免费的网站排名和竞争性数据分析工具,可以查看自己的流量情况和来源,还能分析竞争对手的流量渠道,包括搜索、社交和主要外链网站。 Google Translate - 海外必备的翻译工具,对于与海外客户交流非常有用。 Colorzilla 蠭 颜色提取器,可以提取页面上任何像素的颜色,鼠标悬停到页面任一元素上即可获取RGB值和HexRGB网页颜色代码。 WhatFont - 字体提取器,点击插件图标即可识别当前网页内容的字体信息。 RiteTag - Hashtag标签生成器,适合在Instagram、Pinterest、Twitter、Facebook和LinkedIn等网站上生成相关标签建议。 Google Trends - 世界流行趋势分析工具,可以根据不同国家或全球范围内的搜索趋势来定位上架商品、建设店铺和投放广告。 Similarsites - 相似网站查询工具,可以查找与当前浏览网站类似的网站。 magus Alt Text Query 𘠭 可以放大显示并查看图片的Alt文本。 Keywords Everywhere - 关键词研究插件,可以查看关键词的SEO难度、相关关键词、趋势关键词、长尾关键词等。 Keyword Surfer - 关键词研究插件,可以查看关键词的预计每月搜索量、谷歌广告的CPC价格、SERP每个搜索结果网站的月预估访问流量等。 Alisave Download 堭 可以一键下载速卖通产品的图片和视频。 Aliexpress Search by Image - 以图搜索工具,通过图片搜索速卖通上的类似产品。 Facebook Pixel Helper - 检查Facebook Pixel是否正确安装的Chrome插件,还可以查看竞争对手的自定义转化事件。 Wappalyzer - Technology Profiler ️ - 网站技术分析插件,可以详细查看网站使用的建站程序、UI框架、支付服务提供商等。 Cssviewer - CSS外观属性查看器,可以查看页面的CSS层叠样式表属性。 Mozbar - 查看DA、PA和外链数据的插件,可以快速查看任何页面的PA(页面权威度)、DA(域名权威度)和外链数据。 SEOquake - SEO分析插件,可以在搜索引擎结果页面快速查看任何结果页面的实时SEO分析指标。 Lighthouse - 网站评测及性能优化工具,用于网站评测和性能优化。 IP Whois & Flags Chrome & WebsitesRating - 可以显示网站的IPv4和IPv6地址信息、物理位置、主机名、DNS等数据。 Automatic Backlink Checker - 检查链接工具,可以帮助检测网站上的链接是否是NoFollow或DoFollow的。 这些插件在跨境电商独立站的日常运营中非常实用,能帮助卖家更好地优化网站、分析竞争对手和提升用户体验。希望这些推荐对你有所帮助!
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传统RAG与Graph RAG的7大差异 1. 传统RAG的核心链路: 索引(向量嵌入):通过Embedding模型将文档转换为向量编码,并存储在数据库中。 检索(相似查询):使用Embedding模型对查询进行向量编码,通过相似性查询(ANN)找到最相似的文档。 生成(文档上下文):将检索结果作为上下文,与问题一起提交给大模型进行处理。 砒AG的架构: Document Indexing Phase:预处理文档并转换为向量。 Query Phase:从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model:将文本块转换为向量。 Similarity Search:通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval:从数据库中检索相关文档。 Context Database:将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 广义RAG问答链路: Document Indexing Phase:预处理文档并转换为向量。 Query Phase:从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model:将文本块转换为向量。 Similarity Search:通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval:从数据库中检索相关文档。 Context Database:将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 렒AG存在的问题: 知识库内容缺失:现有文档可能无法回答用户问题,系统有时会给出不相关的回应。 TopK截断有用文档:相似度不足导致相关文档被截断。 上下文整合丢失:检索到的包含答案的文档可能因重排序或过滤规则而被忽略。 有用信息未识别:LLM可能无法正确识别文档中的有价值内容。 提示词格式问题:提示词格式错误可能导致大模型无法识别用户意图。 准确性不足:LLM可能过度利用或未充分利用上下文信息。 Graph RAG的核心链路: 索引(三元组抽取):通过LLM服务实现文档的三元组提取,并写入图数据库。 检索(子图召回):通过LLM服务实现查询的关键词提取和泛化,并基于关键词实现子图遍历,搜索N跳以内的局部子图。 生成(子图上下文):将局部子图数据格式化为文本,作为上下文和问题一起提交给大模型处理。 ᠒AG与Graph RAG的成本对比: Graph RAG通过引入知识图谱技术,提供了更高质量的上下文,但增加了系统的复杂性和成本。Graph RAG的核心链路包括索引(三元组抽取)、检索(子图召回)和生成(子图上下文),这些步骤需要更多的计算资源和存储空间。
Meta分析入门指南:选题与检索 1. 题是Meta分析的关键!一个好的选题能够直接提升文章的档次。选题时需要考虑实用性、必要性、科学性、创新性和可行性。 选题遵循PICOS原则:P(患者,关注的人群),I(干预措施),C(对照),O(结局指标),S(研究类型)。在检索时,主要关键词一般使用PIS。 确定选题后,最重要的就是检索啦!纳入高质量的RCT可以提升Meta分析的可靠性。常用的检索平台有Web of Science, Pubmed, Cochrane, EMBASE。 确定关键词是检索的关键,关键词由主题词(MeSH)和自由词(Entry Terms)组成。通过主题词+自由词的组合进行检索(主题词查询可在NCBI)。 以Pubmed为例,详细介绍一下检索流程:进入主题词搜索界面—选择主题词—右侧“Add to search builder”添加—点击search Pubmed—再点击Advanced—“Actions”选“Add query”—“Add terms to the query box”设定为“Title/Abstract”—将自由词都添加进来(与主题词之间 or 的关系)—Search—再以相同步骤检索下一个关键词—Advanced—“关键词1” Add query—“关键词2”点 Action 选择“Add with AND”—Search—Save All result。 先更新这些内容啦,如果大家还想了解文献筛选、数据提取处理和文章框架等内容,欢迎留言哦!
如何在PubMed上使用高级检索功能? 在PubMed上进行高级检索可以帮助你更精确地找到医学文献。以下是具体操作步骤: 第一步:进入高级检索页面 打开浏览器,访问PubMed的高级检索页面:。 第二步:选择检索范围 在左侧的下拉框中,选择“Title/Abstract”作为检索范围。然后在“Enter a search term”框中输入第一个关键词,例如“lung”。 第三步:添加关键词 点击“Show Index”按钮,关键词会自动跳到下方的“Query Box”中。接下来,在“Enter a search term”框中输入第二个关键词“airway”,并再次点击“Show Index”。注意选择“OR”运算符,表示包含“lung”或“airway”均可;如果是“AND”运算符,则表示必须同时包含这两个关键词。 第四步:构建查询 你可以继续输入其他关键词,并使用“OR”或“AND”运算符构建复杂的查询。 第五步:执行检索 点击“Search”按钮,系统会显示包含这些关键词的文献列表。 通过以上步骤,你可以在PubMed上进行更加精准的高级检索,找到你需要的医学文献。
掌握 SQL 语句的三大类别 𛊓QL(Structured Query Language)是用于管理和处理数据库的标准编程语言。它涵盖了数据库操作的各个方面,从创建数据库到查询和更新数据。掌握 SQL 语句对于计算机专业的学生来说至关重要,因为它为进一步学习和应用数据库技术打下了坚实的基础。 SQL 语句主要分为三大类: DDL(Data Definition Language)语句:这些语句用于定义数据库结构,包括创建、修改和删除数据库对象。常用的关键词有 CREATE、DROP 和 ALTER。例如,创建一个新表或修改现有表的结构。 DML(Data Manipulation Language)语句:这些语句用于操作数据库中的数据,如插入、删除和更新记录。常用的关键词有 INSERT、DELETE 和 UPDATE。查询数据则使用 SELECT 语句。 DCL(Data Control Language)语句:这些语句用于控制对数据库对象的访问权限。关键词包括 GRANT 和 REVOKE,用于赋予和撤销用户对数据库的特定访问权限。 通过掌握这些 SQL 语句,学生可以更好地理解和应用数据库技术,为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。
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