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类目关键词样本在线播放_关键词大全(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：2024-11-29

类目关键词样本

智能锁能否在亚马逊上大卖？这个月中旬，一个来自广东中山的朋友来找我聊天。他是我的大学同学，高个子，有点帅，家里是做内衣裤生意的。他最近结婚了，老婆家里是做智能锁的，他也开始卖锁。他告诉我，最近口罩时期，智能锁的销量和转化率都还不错，但自从2023年开始，业绩就一落千丈了。我并不是专业卖家，也不是产品开发者，但作为一个做站外推广的人，我还是尽力用一些工具帮他分析了一下。智能锁的关键词是“smart Lock”，属于五金类目下的“Deadbolts”小类。我用卖家精灵的选市场功能来分析了一下这个类目。具体步骤是：打开卖家精灵网页版，选择工具-大数据选品-选市场，然后选择站点、时间区间、Listing样本数量和类目名称。点击“查看市场分析报告”后，得到以下数据：行业需求及趋势：排除无关关键词后，可以看到智能锁的搜索量趋势不温不火，行业需求一般。行业销售趋势：自2022年2月起，每个月的销量和销售额几乎持平，可能说明智能锁没有明显的淡旺季之分。品牌集中度：88.7%，头部品牌垄断程度高，消费者认准品牌。卖家集中度：90.9%，意味着小部分卖家占据了总销量的90.9%，其中亚马逊自营占大头。卖家类型分布：FBA和亚马逊自营占大头，还有少部分卖家是FBM发货，自发货的卖家可能想占点小便宜？市场报告非常详细地介绍了类目大致情况。接下来，我们找竞品来深入分析。我们复制竞品的Asin，打开卖家精灵，选择工具-查竞品-输入Asin，即可查到该产品的从上架到现在的情况。具体可以留意以下数据：产品的基本情况（评论、评分、价格）销量情况（近期是增涨趋势还是下跌趋势）季节性判断（通过一整年的销量，如果出现某个季节高峰，某个季节低谷，那就是明显的季节性）流量来源（关键词流量、广告流量、自然流量）评论分析（通过卖家精灵下载评论报告，然后分析竞品的差评原因，是否有改进空间）综合以上分析，虽然我同学在供应链方面有优势，但智能锁类目是一个垄断程度比较高的类目，打造一条Listing的难度很大。我还是建议他深耕国内平台。

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。

虾多拉选品指南：如何找到爆款产品？嘿，大家好！今天我想和你们聊聊如何使用虾多拉这个选品工具，特别是如何找到那些潜在的爆款产品。这个工具真的超级强大，特别适合那些想要在虾皮上找到好卖的产品的小伙伴们。第一步：设置搜索条件 𐟔 首先，打开虾多拉的网页，找到“选产品”这个选项。接下来，你需要设定一些样本取值。比如说，你可以选择一个目标站点，虾多拉有八大站点可选，比如我们选择台湾站。然后，选择月份，比如最近30天，这样你就能看到最近30天的数据。你也可以选择类目或者某个产品关键词，甚至可以直接复制产品ID或者搜索链接来选择某个具体的产品。这里的选择有平台的标准类目，当然你也可以根据产品关键词自定义搜索。第二步：查看产品列表 𐟓‹ 在完成筛选条件的选择后，点击查询按钮。你会看到符合这些条件的产品列表。在这个列表中，你可以选择不同的排序方式。默认的排序是按照月销量来排名的，但你也可以选择价格、消费者评价等指标来进行排名。第三步：分析历史趋势 𐟓ˆ 最后一个步骤是查看产品的历史趋势。你可以看到该产品的详细销售趋势变化。每一项都有可视化的图表呈现，比如每个月的月销量、销售额、平均单价等。你还可以按周或按月查看销量和销售额的变化。在图中也可以看到该产品的销售量有波动，这可能意味着该产品的市场空间并不稳定，需要我们保持警惕。总的来说，虾多拉是一个非常强大的选品工具，通过这些步骤，你可以轻松找到那些有潜力的爆款产品。希望这篇指南对你们有所帮助！如果有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言哦！

时间序列预测新突破：通道聚类让性能飞升 𐟓… 标题：From Similarity to Superiority: Channel Clustering for Time Series Forecasting 𐟖‹️ 作者：Jialin Chen, Jan Eric Lenssen, Aosong Feng, Weihua Hu, Matthias Fey, Leandros Tassiulas, Jure Leskovec, Rex Ying 𐟏렦œ𚦞„：耶鲁大学，Kumo.AI，马普所，斯坦福大学 𐟔 arxiv链接：2404.01340 𐟔堥…𓩔：时间序列预测，通道聚类，内在相似性，跨通道依赖，零样本预测，可解释性 𐟓š 摘要近年来，时间序列预测成为研究热点。传统的通道独立（CI）策略虽然能提高预测性能，但泛化能力较差，且忽略了通道间的交互。而通道依赖（CD）策略则将所有通道混合处理，导致过平滑问题，限制了预测准确性。为了平衡各通道的处理，提高预测性能，同时不忽视通道间的相互作用，提出了一种新颖的通道聚类模块（CCM）。 CCM通过动态聚类具有内在相似性的通道，利用聚类标识而非通道标识，结合了CD和CI的优点。大量实验表明，CCM可以：（1）将CI和CD模型的长期和短期预测性能分别提高2.4%和7.2%；（2）实现零样本预测；（3）揭示通道间的内在时间序列模式，提高模型可解释性。通过针对时间序列模型的通道混合性能提升与一对通道的内在相似性之间的相关性观察，开发了CCM。它对真实世界数据集的实验结果显示了其优越性。

𐟎ˆ女孩最爱！精选过家家玩具推荐𐟎ˆ 𐟌Ÿ 探索过家家玩具的乐趣！这款娃娃和游泳圈组合，让孩子们在洗澡时也能尽情玩耍，不怕水也不掉发，深受孩子们的喜爱。 𐟧𘠥胥胯𜚭imiworld娃娃（图六展示了照片搜索样本） 𐟧𘠥胥胦œ襺Š：CUB研究社（安睡熊大带步梯） 𐟧𘠥…𖤻–配件：雨伞𐟌‚、游泳圈𐟛Ÿ、衣服𐟑—、餐椅𐟒𚣀围兜等，这些配件可以在宇萱外贸玩具和AUV毛绒玩具店购得。 𐟑› 关于娃娃配件，搜索关键词“米露娃娃配件”可以找到通用配件，从大家具到小尿不湿、颈枕等，几乎应有尽有。相比小布和BJD类娃娃，这款更适合小宝宝玩耍。 ❓ 另有一个疑问：在百度中介绍店名和品牌时，是否有特定规则？第一次使用百度，不太了解。希望热心用户能提供帮助，解答这个问题。

大学论文润色全攻略：从引言到讨论刚刚完成这篇客户的论文，真是让人头疼。原文写作水平极差，几乎每一句都不通顺，完全读不下去。我只能根据结果表格和标题来提取关键词，然后自己搜文献从头到尾重写。经过一番努力，终于达到了可发表的水平。作者还需要做的工作就是补充相关信息，汇总主要修改。引言：重新梳理思路 𐟧 引言部分，我按照关键词A和B展开，分别介绍了它们的概念、特征、应用以及既往研究的效果。然后点出鲜有二者一起的研究这个局限性，引出本研究RCT。方法：调整框架 𐟓Š 方法学部分，我重新调整了整个构架布局，按照样本、随机化、干预、评估、统计分析这五个部分展开。原文非常糟糕，语言不通，我只能连蒙带猜一句句捋顺，有些信息需要作者自己比对核实。另外，随机化这个部分原文缺失，我自己编了一个模板，也需要作者根据实际情况相应修改调整。结果：重整表格 𐟓Š 结果部分，所有的文字都进行了重整。表2问题很多：数据有误，作者应该是把对照组和干预组填反了，我给纠正过来了。另外文字里有DVT例数，表格里没有，我在表格里补充了；表格里有RAPT得分，文字里又没有描述，我在文字里补充了。所有的表格都有格式问题，背景不要用阴影，自行改正。讨论：删繁就简 𐟒슨ƒ襈†，原文语句不通，而且也没有围绕结果展开，都是一堆空话套话，我大段删除重写。先总结主要结果和研究意义，再逐一讨论每一个结果及意义和机制。局限性原文缺失，我也补充了。参考文献：更新年代 𐟓š 参考文献部分，原来的参考文献年代久远，没有针对性，我全部更新了，大部分都是最近五年的综述meta ，原作者自行调整格式。经过这一番努力，终于让这篇论文焕然一新。希望这篇分享能对大家有所帮助！

推荐系统排序：从粗排到精排的实战技巧上次我们聊了聊推荐系统中排序模型的重要性，以及它们如何预测点击率、点赞率等指标。今天，我们来谈谈如何将这些预测结果融合起来，以及如何处理一些关键的排序特征。融合预测结果 𐟓Š 最简单的方法就是对不同的预测结果进行加权求和。当然，还有其他更复杂的融合方法，比如视频平台和购物平台常用的那些。对于视频平台来说，有两个特别重要的指标：播放时长和完播率。播放时长 ⏲️ 播放时长是一个绝对的时间单位，比如用户看了几分钟。我们可以用一个训练好的模型来预测实际的播放时长，公式大概是 exp(z) -> t。这里的 z 是模型的输出，t 是实际的播放时长。完播率和播放率 𐟓ˆ 完播率是一个比例，比如用户看了80%就算完播。而播放率则是实际观看时间与总时间的比例。对于这两个指标，我们可以用交叉熵来训练模型。不过，需要注意的是，15秒的短视频完播率必然比30分钟的长视频更高。因此，我们需要对短视频的完播率进行一些惩罚。具体做法是通过训练样本拟合一个视频时长关于完播率的函数，然后调整完播率。排序特征 𐟔 接下来，我们来看看一些重要的排序特征：用户特征 𐟑䊧”覈𗉄 统计信息：性别、年龄等账号信息：新老、活跃度感兴趣的关键词、tag 物品特征 𐟓抧‰饓ID 发布时间（比如明星出轨话题，热度也就几天） GeoHash、城市标题、类目、关键词、品牌、tag 笔记字数、图片数、视频清晰度、tag数量内容质量、图片美学（算法评分）用户统计特征 𐟓Š 最近一个月的点赞、关注、收藏、转发等按图文、视频分别统计按照笔记的话题作统计笔记统计特征 𐟓‹ 笔记最近一个月的点赞、收藏、评论、转发等按浏览该笔记的性别作者特征（发布笔记数、粉丝数、作者本身的用户特征）场景特征 𐟌 GeoHash、城市当前时间（小时级，早中晚）是否周末、节假日手机型号、手机品牌、OS（安卓和苹果用户点击率点赞率差异显著）特征处理 𐟛 ️ 在实际操作中，很多用户的年龄不填，或者填1岁、99岁，还有很多用户不允许定位。因此，我们需要选择合适的默认值。具体的特征处理方式可以参考一些现有的推荐系统实践。总结 𐟓 推荐系统的排序模型不仅仅是预测点击率和点赞率，还需要将这些预测结果融合起来。同时，还需要处理各种排序特征，包括用户特征、物品特征、用户统计特征、笔记统计特征和场景特征。在实际操作中，还需要注意一些细节问题，比如选择合适的默认值和进行必要的特征处理。希望这些技巧能帮助你在推荐系统的设计和优化中取得更好的效果！

高效阅读！Study Protocol 𐟌Ÿ 首先，明确你的目的：如果你正在进行一项研究，阅读大量的Study Protocol文献是必不可少的。然而，全篇精读会浪费太多时间。因此，我会在制定方案时，重点精读别人的方法部分，了解对照组和干预组的设计、干预剂量以及如何绘制flow chart和干预表格。 1⃣ 题目和摘要：阅读一篇文献时，首先看题目。勾出关键词，并在下面附上中文翻译。接着，仔细阅读摘要。虽然背景信息可能与你的研究不太相关，但为了理解整篇文章的逻辑，建议大致浏览一下。摘要中的目的部分，特别是当它与你的研究方向相似时，可以在阅读过程中加入自己的想法和困惑。 2⃣ 前言：前言是文章的开头部分，通常包含研究的目的、背景和假设。如果这篇文章与你的研究方向相似，那么前言也需要仔细阅读并勾画出重要的句子。 3⃣ 方法部分：方法部分是文章的核心，通常包括实验设计、数据收集和分析方法等。从flow chart中了解如何分组和实施，再从table中获取干预组和对照组的具体内容、干预时间和剂量。 4⃣ 其他部分：在后续写作过程中，可以集中时间阅读样本量计算、分配隐藏、伦理等部分。这些部分的格式和结构都是相似的。文献来源：Wu B, Plassman BL, Poole P, Siamdoust S, Bunn M, Burwell B, Pei Y, Downey C, Gomes D, Kamer A, Yu G, Leak Bryant A, Anderson RA. Study protocol for a randomised controlled trial of a care partner assisted intervention to improve oral health of individuals with mild dementia. BMJ Open. 2022 Jun 22;12(6):e057099. doi: 10.1136/bmjopen-2021-057099IF: 2.9 Q2 PMID: 35732396; PMCID: PMC9226943.

如何高效撰写毕业论文初稿？𐟓š 毕业论文的初稿是学术生涯中的一座里程碑，它不仅是对你学术成果的展示，也是对你努力和智慧的考验。𐟒ꠤ𘋩⯼Œ就让我们一起来探讨如何高效地撰写毕业论文初稿吧！摘要与关键词𐟓‹ 摘要：简洁明了地概述研究背景、目的、方法、结果和结论。关键词：精选几个能够准确概括论文主题的关键词。研究背景与目的𐟌 研究背景：介绍研究领域的相关背景，提出待解决的问题。研究目的：明确阐述研究的目标，强调解决问题的重要性。研究方法与结果𐟔슧 ”究方法：详细描述研究设计、样本选取、数据收集和分析方法。研究结果：展示主要研究结果，与前期研究或预期结果进行比较。讨论与总结𐟒슨𜚦𗱥…奈†析研究结果，解释为什么会出现这些结果。总结：总结研究的主要发现，强调其在理论和实践中的意义。致谢与参考文献𐟓š 致谢：表达对导师、同学、家人等给予支持和帮助的人的感激之情。参考文献：列出所有引用过的文献，确保引用格式规范。写作建议与注意事项✍️ 遵循学术写作规范，确保论文结构清晰、逻辑严谨。在写作过程中，保持积极的心态，遇到困难时寻求帮助。在初稿完成后，进行多次修改和完善，以提高论文质量。邀请导师对论文进行评审，虚心接受导师的建议和意见。通过以上步骤，你将能够高效地完成毕业论文初稿的撰写。𐟌Ÿ 祝你写作顺利，学术有成！

探索新西兰皮尔森：从硫醇类酒花到味蕾之旅最近，我一直在研究硫醇类酒花的风味表现，所以当看到“新西兰”和“白葡萄”这些关键词时，我毫不犹豫地下单尝试了一下。这款RADIANT - MIND GARDENS Riwaka Pils，ABV 5.0%，在Untappd上打分3.8-4.0。品评拉格啤酒时，首先要大口喝，让味蕾充分感受酒体的刺激和样本数量。然后，结合闻香和浅尝，反复辨别整体风味中较细腻的特征。这款啤酒的前中后段表现相对平衡，谷物类的麦芽香气和冷冽的酒花清香交织在一起，酒体偏轻，压舌感不明显。收口时，轻微的crisp感作为一杯酒的完美结尾。它的风格特点和较低的酒精度更侧重于社交属性，整体表现细腻而稳重。相比那些偏执于重酒花阴湿感的疯狂堆料，它显得更有远见，意识超前，从容而不急躁，坚定而不被影响。

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