畫筆百度相關參數，畫筆相關搜索方法

　　打開百度主頁//www.ba idu.com/輸入列模板的地址為：

　　https://www.ba idu.com/sie=UTF-8amp；wd=%E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%BF

　　在這一串代碼中：

　　E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%BF

　　它是表示圓柱體模板的代碼，然后在頁面中輸入所需的品牌，例如鵬程圓柱體模板。輸入后，點擊百度。

　　https://www.ba idu.com/sbs=%E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%BFamp；f=8amp；rsvu30bp=1安培；wd=%E9%B9%8F%E7%A8%8B%E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%BFamp；輸入=54390

　　在這一串代碼中：

　　%E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%BF

　　關鍵詞f=8的值將改變。范圍為：0-9。值越高，就越容易進行相關的搜索詞。

　　%E9%B9%8F%E7%A8%8B%E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%

　　表示：鵬程圓柱體模板此相關單詞代碼

　　輸入=54390

　　這表示搜索結果的計算時間

　　相關搜索算法實現原則：用戶繼承原則：

　　搜索日志是在5分鐘內搜索行為在搜索引擎中定義一次用戶的搜索詞而形成的

　　cookie：用戶cookieid鍵：

　　然后，根據用戶對數據進行排序，每隔5分鐘對數據進行清理。一個數組表示一次搜索行為，每個數組的第一位是當前時間搜索行為的第一個搜索項。

　　cookie：用戶cookieid鍵：

　　對于單個用戶來說，搜索后繼詞的確定性是不夠的，比如search科比，但是一看到附近有人，我就馬上改變搜索訓練，所以這兩個詞沒有關聯。然后加入統計規則去除一些雜質。例如，一個詞B只有出現在五個用戶的同一搜索詞a的后繼詞中，才能被視為a的后繼詞。還有其他規則。這樣，日志就會變成。

　　密鑰：A成功：A1、A2、A3hellip；。

　　用戶協同過濾原則：

　　關鍵：成功：A1、A2、A3hellip；。用戶協同過濾原則：從搜索項算法實現：如果一關鍵詞搜索項的結果與另一個或甚至幾個關鍵詞搜索結果重疊，那么這些關鍵詞很可能是語義相關的詞。從搜索日志中，例如：key:search term time:search timecookie：usercookieidresult:a ，B，C，D，e（前五個搜索結果），這次我們只使用關鍵字和結果項。經過一點處理，它變成

　　關鍵字：搜索術語aresult:a ，B、C、D、e（前5名搜索結果）

　　關鍵字：搜索項Bresult:a ，F，C，G，m（前5個搜索結果）

　　如果我們把每一行數據的結果看作一個文檔，并且結果中的每個結果集都是一個單詞，那么這實際上就是找到兩個文檔之間的相似性。我們可以從開始到結束找到每一行數據及其** 相似的數據，每一行都可以用當前行的搜索項表示，經過這個計算，數據就變成這樣。在括號中有兩個單詞的相似鍵：搜索詞B（0.8）搜索項C（0.6）hellip

　　關鍵字：搜索術語BSUCCED:搜索術語a（0.8）搜索術語e（0.7）hellip

　　使用上述數據，取閾值（如0.7）卡獲得** 終相關搜索結果。

　　這種計算相似度的方法計算量大，如果閾值不好，容易產生不相關的結果。它在實際工程應用中的應用并不多。下面的方法被更多地使用，這相當于該方法的增強版本。

　　從用戶搜索結果集考慮

　　如果在不同搜索術語的結果集中出現搜索結果（例如網頁或產品），那么這些搜索術語很可能是相關的。如果在不同的搜索條件下單擊搜索結果，那么這些詞的相關性就越高。

　　點擊獎勵功能非常強大，如果數據量巨大，只能考慮點擊情況，也可以拉出搜索日志，但這次是搜索點擊日志，拉出來處理，它將變成如下：每一行都是您在某個搜索項下單擊的產品：搜索術語行為：結果a結果B結果C

　　這與上面第二種方法的** 后一次出現基本相同，但這次是點擊數據，相關性比直接搜索結果要好得多，因為搜索結果依賴于您的搜索算法，點擊數據來自用戶，人的可靠性也要高得多，這是前一個版本的增強版。

　　我們可以按照前一種文本相似性方法來處理，但計算量也相對較大。如果仔細查看數據，如果把相關搜索系統看作豆瓣、搜索術語為豆瓣用戶，而搜索結果設置為豆瓣電影，那么相關搜索將成為豆瓣您感興趣的人，它也成為協同過濾推薦系統（協同過濾算法可以參考文章末尾的鏈接）。上一節協同過濾算法的數據為文字和后續詞匯。下面是單詞，然后單擊結果。雖然數據集不同，但可以使用相同的算法。因此，搜索和推薦技術是密不可分的。在這種情況下，協同過濾算法可用于推薦。

　　協同過濾算法，簡單版的整體不會超過200行，很容易實現。

　　這樣，很容易引入意義相似的單詞，而且很容易引入看似完全無關但仍然可靠的單詞。如下圖所示，雖然它們不是同義詞，但它們很可能會單擊相同的結果。