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关键词召回活动在线播放_100个常用的关键词语文(2024年11月免费观看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

关键词召回活动

日化行业舆情监测与应对全攻略在日化行业，舆情监测和应对是品牌公关的重要一环。以下是一些实用的方法和策略，帮助你有效应对舆情挑战。 𐟔 关键词设置在进行日化舆情监测时，以下关键词是关键：行业相关性：如“日化、化妆品、个人护理”等。产品名称：例如“舒肤佳、洗发水、沐浴露”等。热点事件：如“315”、“产品召回”等。竞品关键词：如“宝洁、联合利华”等。 𐟓⠦—奌–舆情重点关注平台需要关注的平台包括：社交媒体：如微信、百度、痘印等，这些平台是消费者反馈和讨论的主要场所。新闻网站：主流新闻网站和行业媒体，它们是信息传播的重要渠道。论坛和贴吧：如百度贴吧、专业论坛等，这些地方常有深度讨论和消费者反馈。 𐟛 ️ 舆情监测平台利用靠谱的舆情监测平台，可以7*24小时全天候自动监测网上与企业相关的负面舆情，确保第一时间发现和处理。 𐟓ˆ 日化舆情应对策略建立舆情分析及研判机制：对舆情的性质及发展趋势进行科学判断，预测发展方向，制定解决方案。建立舆情协调应对机制：包括信息的协调联动机制和以疏导为主的舆情处理机制，加强与网民的沟通和交流。完善善后处理机制：网络舆情平复后，加强善后处理工作，弥补损失，公布进展情况，避免谣言散播。建立长效机制：构建科学规范的长效机制，使日化舆情监测更加规范化、常态化、制度化。通过这些策略和方法，你可以更好地应对日化行业的舆情挑战，保护品牌声誉，提升消费者信任。

猫咪新家必备清单：省钱又实用！今年是我养猫的第三年了，明天又有一只小可爱要加入我们的家庭了。每次接新猫咪回家，我都会提前准备好一堆东西。经过这三年的摸索，我终于知道了哪些东西是真正需要的，再也不用花冤枉钱了。第一次接猫咪回家时，我真的买了好多不实用的东西。比如猫窝，结果猫咪根本不睡；猫砂盆买小了，猫咪上厕所都不方便；还买了一堆昂贵的猫咪玩具，结果猫咪根本不玩。太多了，简直太多了！所以这次，我精挑细选了三年养猫经验中最值得入手的好物，结合之前两只小猫咪的喜好和冲浪时发现的猫咪通性，整理了一份清单。具体买了什么都在图里啦，下面说说一些个人认为不同类物品的主要注意事项吧，分为吃、用、玩三个方面：吃主粮关键词：成分、肉源、功效如果你预算充足，可以直接选择进口大牌，比如渴望、爱肯拿、百利、自然光环等，成分基本都过关，不用费太多心查成分。如果预算有限，国产大牌也是个不错的选择。我家猫咪很喜欢吃的有蓝氏（成分真的很不错，适口性也很好～）、诚实一口、鲜朗等。其次是肉源。如果不熟悉小猫咪的偏好，建议从鸡肉开始，毕竟鸡肉的适口性是最好的。了解猫咪偏好后再换其他肉源，不要一直只吃同一种主粮哦，就像人也不可能天天都吃白米饭不吃其他主食一样～功效也很重要！对于新到家的猫咪，建议以防软便、低敏为主，不要一开始就追求美毛、长胖。换了环境的小猫咪需要我们高度关注，一切都以安全、稳定为主最好啦～（我家之前都吃自然光环，毕竟三十几年一直零召回，没有花里胡哨的营销，主打就是一个放心！）用猫砂盆关键词：大小、材质猫砂盆一定要买大一点的，方便猫咪活动。材质方面，建议选择塑料的，比较好清理。猫窝关键词：舒适、保暖猫窝一定要舒适，毕竟猫咪要在里面睡觉。可以选择带垫子的猫窝，冬天还能保暖。猫抓板关键词：高度、材质猫抓板的高度要适中，方便猫咪抓挠。材质方面，建议选择剑麻的，比较耐用。玩逗猫棒关键词：材质、玩法逗猫棒的材质要安全，可以选择橡胶的。玩法也要多样，可以增加猫咪的兴趣。猫爬架关键词：高度、稳定性猫爬架的高度要适中，方便猫咪攀爬。稳定性要好，不然猫咪容易摔倒。希望这些小建议能帮到大家，让你们在迎接新猫咪时不再手忙脚乱！𐟐𑀀

金毛成长全攻略：0-12月喂养指南嘿，新手金毛家长们，准备好迎接你们的小宝贝了吗？𐟑𖰟𜰟硠我为大家整理了一份超全的金毛0-12月喂养指南，每个月的关键词都帮你们总结好啦！快来看看吧！𐟐𖊊0-1个月：初生护理这个阶段最重要的就是确保幼犬从母乳中获得足够的营养和免疫力。记得保持温暖，避免过度接触，以防感染疾病哦。 1-2个月：断奶过渡开始逐渐断奶，增加泡软的高品质幼犬粮。观察幼犬对固体食物的接受程度，逐渐减少母乳次数。 2-3个月：饮食适应完全过渡到固体狗粮，每天喂3-4次。开始补充钙质和鱼油，支持骨骼和皮毛健康。注意观察幼犬的消化情况。 3-4个月：社交初期增加运动量，有助于骨骼和肌肉的发育。开始进行基础训练，如坐下、握手等，以及社交化训练。 4-5个月：成长加速控制食量，避免过度肥胖。增加户外活动，提供足够的运动空间，促进金毛的健康成长。 5-6个月：换牙期提供磨牙玩具，减少幼犬因换牙不适而产生的乱咬行为。注意观察新牙的生长情况。 6-7个月：饮食转换逐渐过渡到成犬粮，以适应其能量和营养需求的变化。继续提供高质量的食物，避免肥胖。 7-8个月：运动增强增加运动量，有助于金毛的肌肉发展和保持健康的体重。注意运动强度，避免过度疲劳。 8-9个月：行为训练加强服从性和行为训练，如召回、不乱咬等。继续社交训练，接触不同的人和环境。 9-10个月：健康监控定期检查健康状况，特别是关节和皮肤。注意金毛的行为变化，及时调整饮食和运动计划。 10-11个月：成熟准备减少喂食次数，逐渐过渡到成犬的饮食习惯。继续提供足够的运动和刺激，保持活力。 11-12个月：成年过渡完全过渡到成犬饮食，每天1-2次。确保疫苗和驱虫工作都已完成。强化训练，培养良好的行为习惯。养金毛的过程充满了乐趣和挑战，但看到它们健康成长，一切努力都是值得的。𐟒— 如果你也是金毛家长，或者正准备迎接一只小金毛，别忘了点赞𐟑𐟏𜥒Œ分享你的经验哦！𐟌ˆ

淘宝推荐真让人头疼！𐟘䊦œ€近刚从实习结束回到深圳，准备给新家添点东西，结果发现淘宝的推荐真是让人无语。食材问题：低价淘工厂的烦恼我家没燃气，平时吃饭主要靠空气炸锅解决，所以我会买一堆肉或者半成品冷藏。之前在淘宝上买过不错的牛肉，想继续找些品质好的牛肉和三文鱼，结果淘宝总是推荐边角料。天猫的推荐更符合我的品牌印象，没想到筛选天猫后，现在会有淘工厂这种没有具体客服、统一处理售后问题的低价商品。淘工厂之前买家具、耗材居多，大多数是低价带来更低的质量，只能应付一下；售后倒是非常友好，会有一些偏向消费者的自动策略。但在生鲜商品上，会潜在觉得对食材品质不放心。日用品推荐：高价变低价类似上面的情形。之前有比较多在淘宝比价购买纸巾、洗衣液等易耗品的习惯，这两天睡得不舒服，想尝试一下香薰。香薰精油的品质跟健康还是有比较大关联的，我的价格承受度更高，但淘宝给我推了半排厕所清洁剂𐟌š。想找一个香薰机，除了溢价特别高的独立品牌，就是小工厂组装的廉价「米家智能」，带着各种标题关键词蹭噱头。我的画像：24岁抠门独居男大学生我猜大概是这个画像，被不分品类地带入了商品推荐策略。也许更好的做法，是分品类混排再按权重多路召回？（没做过策略，评论区等一个 dalao 指导一下𐟘）总之，淘宝的推荐真是让人头疼，希望他们能改进一下算法，至少让我能买到自己想要的东西吧！

小红书出现企业负面信息如何处理？一、初步应对措施 1.建立舆情监控 o建立舆情预警系统，通过关键词搜索、热度分析等工具，实时追踪与品牌相关的舆论动向。这有助于企业及时发现潜在的负面舆情，并提前介入，避免事态扩大。 2.迅速响应 o一旦发现负面信息，企业应迅速反应，及时介入讨论。通过品牌官方账号在评论区或相关笔记下直接回应用户的质疑或投诉，减缓舆情扩散速度，控制舆论走向。二、直接处理负面信息 1.官方澄清与道歉 o对于确实存在的问题，企业应主动承认并道歉，提出具体的改进措施。例如，针对产品质量问题，企业可以承诺召回或退换货，并展示整改的决心。 2.举报不实信息 o若负面信息包含虚假、不实内容，企业可选择“不友善内容”、“造谣”等选项进行举报，请求平台协助处理。 3.合规降低负面影响 o若负面笔记已造成一定影响，但企业无法直接删除，可以考虑通过发布多条合规但有利于品牌的内容，以平衡或削弱负面信息的影响。同时，注意不与负面信息产生直接冲突，以免进一步激化矛盾。三、引导舆论走向正面 1.正向内容输出 o企业可以发布优质的内容，展示品牌形象和正面价值观，持续向用户传递正能量。通过分享品牌故事、用户案例、社会责任行动等，增强用户对品牌的信任感和好感度。 KOL合作 o联系相关领域的KOL（意见领袖），邀请他们撰写客观的产品体验报告或发布正面内容，引导舆论走向。同时，通过合作推出品牌活动或福利赠品，提升用户对品牌的好感度。#网络舆情# #舆情公关# #危机公关# #小红书# #企业负面信息处理#

如何用Faiss构建RAG知识库？如果你对如何用RAG（Retrieval-Augmented Generation）构建知识库有所了解，那你一定知道，知识库的索引和检索都是基于文本块的。简单来说，就是把一个大文档分成一个个小块。今天，我想和大家分享一下在智能客服场景下，如何利用FAQ、多轮对话和产品说明书来构建一个向量知识库。一、数据准备 𐟓 FAQ数据处理首先，我们要对常见问题（FAQ）进行清洗，主要是去除用户隐私信息、乱码和表情符号等。FAQ作为标准问答，要求高质量，召回优先级也是最高的。你可以选择只构建问题的索引，也可以构建问题+答案的索引。多轮对话数据处理对于多轮对话数据，我们需要将每一轮的对话文本按照逻辑顺序进行拼接，并区分用户和客服角色。如果不区分角色，模型容易逻辑混乱，把用户问的问题作为答案进行参考输出。同时，标注对话中的关键信息，如意图（查询订单状态）、实体（订单号123456）等，以便构建关键词索引或者进行精准匹配。产品说明书数据处理对产品说明书进行分段处理，将每一个有独立意义的段落或者章节作为一个文档单元。然后，提取说明书中的重要概念、术语等，为其创建索引词汇，方便在向量空间中进行搜索定位。二、向量生成 ➡️ 利用BGE向量模型将处理好的FAQ、多轮对话和产品说明书文档单元分别输入到BGE向量模型中。BGE向量模型会将每个文档单元转换为一个固定维度的向量表示。在这个过程中，根据模型的要求设置合适的参数，如输入文本的最大长度等。三、向量数据库构建（使用Faiss） 𐟏 初始化Faiss向量数据库根据向量的维度，选择合适的Faiss索引类型。例如，如果向量维度较低（如64维或128维），可以选择Flat索引；如果维度较高且需要快速搜索，可以选择IVF - Flat索引等。然后，创建Faiss索引对象，指定向量的维度和索引类型。向量插入将通过BGE向量模型生成的所有向量（来自FAQ、多轮对话和产品说明书）依次插入到Faiss向量数据库中。四、知识库优化与维护 𐟔犊这部分内容有点多，今天就先聊到这儿吧。具体的优化和维护方法，我们下次再详细讨论。希望这些信息对你有帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！𐟑‹

𐟔某团推荐系统召回逻辑揭秘 𐟎𛎦Ÿ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。 𐟒ᠧ쬤𘉩˜𖦮𕯼Œ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。

𐟎‰每天学一个戏剧游戏：连环谋杀𐟎‰ 𐟎�…𓦳覈‘，每天学习一个戏剧游戏 𐟓… 每周五晚更新游戏视频版介绍 𐟎젦𘸦ˆ名称：连环谋杀 𐟑堦𘸦ˆ人数：4-6人 𐟎𘸦ˆ目标：猜谜类游戏 ⏱ 游戏时间：5-10分钟 𐟓– 游戏规则： 1️⃣ 由一位主持人和多位学员（例如3-6位）进行，以4人为例，学员A为线索提供者，B、C、D为猜谜者。 2️⃣ 主持人让B、C、D离场，A在场内可以听到谜底。 3️⃣ 主持人向观众征集三个类别的建议：地点（例如：图书馆）、职业（例如：足球运动员）、谋杀武器（例如：纽扣）。 4️⃣ 这表示谋杀发生在图书馆，杀手是足球运动员，谋杀武器是纽扣，这就是要猜的谜底。 5️⃣ 主持人提醒观众，当猜的接近时，给一些掌声，越接近掌声越大。 6️⃣ 主持人召回B，宣告限定猜测时间（例如2-3分钟），猜谜开始。 7️⃣ A来传递这三个关键词给B，但两人只能用表情和动作，以及“胡言乱语”来沟通。当B猜到时，A离场。 8️⃣ 主持人召回C，B来传递这三个信息，但两人只能用表情和动作，以及“胡言乱语”来沟通。当C猜到时，B离场。 9️⃣ 主持人召回D，C来传递这三个信息，但两人只能用表情和动作，以及“胡言乱语”来沟通。当D猜到时，C离场。 𐟔Ÿ 所有人猜完后，全部回到场内，主持人从DCBA的顺序分别问谜底是什么。 𐟎��‘˜参与技巧： 1️⃣ 这是一个戏剧表演类游戏，多多使用自己的动作来传递信息，如足球，可以模仿踢足球的动作。 2️⃣ 对方向你传递信息的时候，可以跟着一起模仿，有助于加深记忆。 𐟎�𘈥𜕥ＦŠ€巧： 1️⃣ 主持人要提醒学员时间，每次传递只有3分钟的时间。 2️⃣ 主持人引导观众一起为演员提醒，若是演员快猜到了则可发出“呜”的声音，若是猜远了，则可以发出“咦”的声音，把演员的思维拉回来。

冷启动召回技术：从类目到聚类，曝光新物品新物品刚发布时，如何快速获得曝光？通常，我们可以通过物品的生命周期来划分不同的召回方法。以下是两种基于内容的召回方式：类目召回 𐟓š 许多公司和平台都会维护用户画像，记录用户的人口属性和兴趣标签。通过分析用户的点击和交互行为，可以推断出用户感兴趣的二级类目和关键词。当新物品发布时，NLP算法会自动为其打上类目和关键词标签。这些标签可以用于召回，即建立从类目到物品的索引，并按发布时间倒排。新物品会排在最前面。当用户发起推荐请求时，系统会查看用户画像，取回用户感兴趣的类目，然后利用“类目-物品”的索引，取回每个类目下最前面的n个物品。例如，如果用户感兴趣的类目是美食探店、职场行业和大学教育，那么类目召回通道会取回3n个物品。然而，类目召回有两个主要缺点：个性化较弱：类目召回本质上是匹配用户画像类目和物品类目，个性化程度较低，召回不够精准。窗口期短：类目召回只对刚刚发布的新物品有效。由于“类目-物品”索引按发布时间倒排，几十分钟后，新物品就排不到前面，也就没有机会通过这条通道曝光。聚类召回 𐟓Š 聚类召回假设如果用户喜欢一个物品，那么他会喜欢内容相似的物品。例如，如果用户点赞了一篇关于汽车的笔记，系统可以推荐更多类似的汽车笔记。多模态内容向量预训练：问题可以转化为如何基于图文多模态内容预训练一个向量，并用于衡量内容的相似度。这涉及到多模态向量表征技术，通过提取图文向量来提取特征。主要问题是如何选取正负样本。如果靠人工标注，成本太大。这时可以根据用户点击行为（协同过滤）判断两个物品是否相似。聚类索引：当一个新物品发布时，用多模态神经网络计算向量表征，然后与n个cluster中心向量计算余弦相似度，寻找最相似的cluster集群，添加到聚类索引上，排在物品列表的最前面。线上召回：线上召回的逻辑是“用户-交互过的物品-cluster-前n个物品”。这样可以通过聚类召回方式为新物品提供曝光机会。通过这两种方式，可以有效提升新物品的曝光度和用户发现的机会。

𐟔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。

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