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query的关键词直播_power query(2024年11月全新视觉)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

query的关键词

搜索策略产品经理：Query理解是关键！端午节的第二天，又写了2300多字，还查了不少资料，回溯了不少工作项目。如果这篇文章对你有帮助，赏个赞吧！前几篇文章，我们聊了聊搜索中间页的功能点，如果你错过了，建议先看看前面的内容。今天，我们来深入探讨一下搜索技术的流程。首先，很多人可能会觉得：“搜索不就是关键词匹配吗？”其实，这句话对也不对。 ✅对的部分是：关键词匹配是搜索的基础，把用户输入的query和内容中的关键词进行匹配，这是最基本的原则。 ❌不对的部分是：内容的维度很多，要和哪些内容匹配？匹配哪些字段？这些问题并不是一句话能说清的。要回答这些问题，第一步就是涉及到【query语义理解】。具体来说，我们需要理解用户输入的是否正确？是缩写、拼音还是其他什么形式？纠错后的query包含哪些信息？这些信息的优先级如何？分别对应哪些维度和字段？仔细想想，我们平时理解一句话的时候，是不是也是这样做的？只是大脑会在一瞬间完成，而机器则需要明确的流程步骤（至少在传统搜索技术中是这样，涉及到GPT就是另一个故事了）。今天，我们就从这些语义理解环节展开讨论。纠错、分词和类目预测这些基础工作做完之后，才能开始“不就是匹配关键字”的环节。下一篇文章，我们会详细讲解如何匹配内容——搜索召回。希望你能继续关注！

𐟔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。

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。 𐟔Ž 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。 𐟓š 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！

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 𐟓ˆ - 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 𐟓ˆ - 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 𐟓Š - 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 𐟓Š - 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！

𐟔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。

𐟔 Query理解：解读用户查询的艺术 𐟤” 什么是Query理解？ Query理解是人工智能领域的一项关键技术，它致力于深入解析用户输入的查询，精准提取关键信息，从而为用户提供更加智能、个性化的服务。 𐟚€ Query理解在RAG架构中的作用在RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构中，Query理解扮演着举足轻重的角色。它负责提取用户查询中的关键信息，将其转化为结构化数据，为后续的检索和生成任务提供便利。 𐟒ᠤ𘺤𛀤𙈨恨🛨጑uery理解？ * 消除模糊性：由于词语在不同上下文中的含义可能有所差异，Query理解能够帮助系统准确理解用户的真实需求，避免误解。 * 跨语义空间转换：用户查询通常以非结构化的口语表达呈现，而文档则多为结构化的书面表达。通过Query理解，系统能够将用户查询转化为与文档内容相匹配的术语，提高检索的精准度。 * 处理复杂查询：针对涉及多个子问题或步骤的复杂查询，Query理解能够将其分解为更易于处理的部分，从而简化问题解决流程。 𐟔 Query理解的技术类型 * 上下文信息补全：在多轮对话中，系统能够补全隐含信息和指代关系，确保用户意图得到完整理解。 * RAG Fusion：通过生成多个角度的查询来捕捉不同语义信息，并利用逆向排名融合技术将多个查询结果融合，从而提升检索结果的相关性和全面性。 * Multi-Query：从多个视角生成查询来检索相关文档，为用户提供更加丰富多样的信息源。 * HyDE：通过生成假设性回答并进行向量化处理，提高查询与文档在语义空间上的相似性，进而提升检索精度。 * Step-back prompting：引导模型提出更高级别的问题进行抽象推理和深度思考将复杂问题分解为更简单的子问题解答。

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