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    分享一整套自然搜索模型算法2(最好理解的一篇,電商客必讀)

    papa樓主|2023-04-15|21:47|發(fā)布在分類 / 活動策劃|閱讀:21

    最后一個。

    我們繼續(xù)細說。

    文本(匹配商品標題中對應的關鍵詞)當我們搜索一個關鍵詞,比如莫代爾臀連衣裙,搜索結果頁面出現的所有寶貝都是標題中有這些關鍵詞的,當關鍵詞在標題中出現兩次或兩次以上時,權重只計算一次。

    這么多寶貝怎么整理?其實權重值是三個模型計算出來的,而且是降序排列。

    這三種模式分別是“人氣模式、服務模式、賣家模式”。

    這三個模型中最重要的是“人氣模型”。

    再往下是四個加權模型:階梯模型、學習模型、聚合模型和新產品模型,其中比較重要的是“新產品模型和聚合模型”。

    為什么這么說?因為...你可以在拐角處超車!比如你的寶寶A和我的寶寶B,雖然A的權重比B高,但我可以用新的乘積模型和聚合模型,讓B在一定時間內超越A。

    聚合模型系統會更好的利用各個渠道的流量,分發(fā)給這個流量渠道下那些轉化率和轉化率高的寶貝。

    所以很多寶寶確實搶購后,無線流量會暴漲,聚合模式才是背后真正的原因。

    但是前期寶寶主要是以人氣模式為主。

    有必要說說人氣模型的主要考核點。

    其實系統是想考核一個寶寶是不是優(yōu)質寶寶。

    一開始會給這個寶貝分配一些流量,就像我們放進去的直通車一樣。

    即使是剛放進去的詞,也會在一定程度上表現出來。

    如果這個詞的點擊率好,這個時候節(jié)目就會有增長。

    點擊率差,節(jié)目就會減少。

    人氣考核有兩種模式,一種是同比,一種是環(huán)比。

    比如問你們班誰數學成績最好,誰數學進步最快。

    同比和環(huán)比主要是:呈現、點擊率、點擊量、轉化率、銷量,這五個維度。

    當然,更多細節(jié),防作弊模型防作弊模型這是一款減重模型。

    這里不得不提一個反作弊模型的工作原理和判斷順序。

    電腦審核兩個系統的主判和副判:為了節(jié)省人力,淘寶的審核系統大部分工作都是由電腦完成的,是電腦審核。

    主判系統一個月不定期大檢查23次,所以每隔一段時間我們就會聽到又一批刷單的商戶被抓了。

    其實這是當時主判系統檢驗時對考核標準的調整,導致大面積誤判。

    這件事也正式展示了主判系統的威力。

    當多維度不達標時,系統會直接判斷,無需人工審核。

    邊判制是一種常規(guī)的調查,我們可以把主判看作是不定期的大規(guī)模突擊檢查,邊判看作是小規(guī)模的定期檢查。

    總的來說,邊判系統主要有兩個職責,一是在多維度調查中找出數據異常的條目,二是重點監(jiān)控單維數據異常的寶寶。

    什么是一維數據異常和多維數據異常?下面將重點介紹它們。

    判斷機器的順序。

    理論上,淘寶每一個完成的訂單都會被動接受一次性機檢的過程。

    注意是訂單的完成。

    如果你不買單,或者貨款沒有交付,或者交付不確定,就不是完整的交易。

    所以,當你的評價沒有產生的時候,你不會被判定為刷單,而且即使評價產生了,你的訂單也不會超過指數數據庫的維度,也不會被機器判定。

    計算機的判斷順序是:判斷點擊過濾(pmcots)>判斷事務(ctu)>檢索訂單數據(數據檢索>判斷結果)。

    簡單來說就是先根據電腦本身的物理信息判斷是刷流量還是刷單,再根據各個維度判斷訂單是否在正常范圍內或者是否涉嫌刷單。

    準則(重點)我們將重點討論下一級審計的準則:CTU(支付寶智能實時風險監(jiān)控系統)、pmcots系統(反惡意點擊系統)、特征索引數據庫、數據檢索系統。

    前段時間有很多朋友來找我說,我刷了一個新產品,很快就降級了,但是一個同樣刷的火熱的老產品就不會降級了。

    原因是什么?也就是老產品ID沒有超過判斷緯度的預警值,沒有達到百分比,所以沒有進入判斷。

    但是新產品交易訂單少,流量轉化比例突然飆升,異常百分比一下子體現出來。

    如果系統確定是真的,殺一千錯不如放一個。

    這個系統太沒有人情味了。

    所以有些案件導致誤判,所以有投訴界面。

    如果是這樣,誤判的訂單多一點,有意無意的投訴也多一點,處理的人手不夠。

    因此,系統只處理那些嚴重違規(guī)的情況,并且也有大量的警告。

    帳單不應該太明顯和放肆。

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