的主题建模算法从英语网

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以下是 Matt Peters 博士（Moose 首席数据科学家）关于其工作原理的几句话： Moz 页中提取相关的关键词短语。我们使用自然语言处理算法来分析页面内容并生成候选主题列表。然后，机器学习模型为每个候选短语分配相关性分数，并将它们从最相关到​​最相关进行排名。相关性得分是传统信息检索技术的组合，例如词频-​​逆文档频率（TF-IDF）和语言建模、句法和语义信号，例如词性标签和基于图形的特征​​。


高度相关的主题和相关性分数的结果列表将在 Moz Pro 和 Moz Content 中使用。 如上所述，相关主题获取 SERP 上排名前 20 的页面，使用 Context API 从中提取主题，然后应用一系列过滤器和规则来显示我们认 瑞士电报数据库 为相关的主题。我们排除在您为该关键字排名的任何网址上找到的标题。在功能开发过程中，我们面临一个选择：显示频繁出现的主题，但显示较少的主题；或者显示更多不同频率范围的主题。


我们认为我们的用户更喜欢拥有更多数据，因此我们经常在列表底部找到宝石。因此，我们选择了“更多数据”选项。您可能会得到一些奇怪的建议，但我们认为有更多的数据可供选择，这比它更重要。 看看它的实际效果！ 想尝试一下吗？如果您已经是 Moz Pro 订阅者（嘿，朋友！），请转到任何 Moz Pro 活动中的关键字排名部分，然后点击“优化关键字”按钮。