无规则采集器列表算法点击量的计算规则和分析

　　无规则采集器列表算法点击量的计算规则和分析

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　　点击量，由特征向量与回传向量的一一对应关系决定。比如图像或者音频等等。特征向量可以直接从网络上下载，所以设计一个好的算法用量化特征，完全可以做到。比如，找一些短时记忆库，把过去的某个时间点各个人的评论提取出来，然后用量化特征训练一个特征提取器来提取。然后这个提取器训练好后，找两个规则把每个人的评论又归一化。

　　所以训练好后，采样至50万条，采样无数个item，用量化特征来训练。这样的代码基本没有任何限制。训练好，就上线看效果，新增到500万条左右，就可以用eagerexecution。如果超过2000万条，分析效果。按照一定的策略找出当前效果最好的，持续优化。

　　答主提到的应该是中文的语义量吧。像微博、qq、知乎这样的网站一般会收集所有用户评论的关键词，从而用特征提取方法或者相似度计算方法，获得用户词频信息。-我是但看了上面简单的计算方法，其实并不适用于对网站进行长尾挖掘，因为中文的词太长了，特征也很多。但是有一种办法是可以处理这种高关键词的短语问题。我之前尝试过去关注那些长尾关键词，把它转换成ai短语，然后用很多这样的网站去抓这些特征。

　　在现有的工具里面是可以找到这些网站的，直接在google图书，推荐google图书或者googleadwords联盟里面选择出来一些。