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　　搜索引擎优化pdf链接地址：-g/article/610222537.htmloss概要推荐系统是一种基于人工智能的*敏*感*词*互联网营销方法，其利用人工智能算法辅助广告商，利用机器学习算法，最终达到广告商的业务增长目标。uds现今是微软cdg推广云计算产品的一部分，帮助企业进行搜索引擎营销，提升品牌知名度和权威性。

　　广告主为了将搜索引擎的自然搜索转化为广告点击，需要广告作弊工具，即广告作弊工具的生成系统，通过搜索引擎作弊工具生成的uds包括ns（namespotting）、adbrun（adsmethodbruting）、istm（interactivesignalsystemmanagementmachine）和isefleamset（interactiveexactsequencemachine）。

　　生成系统的工作流程如下：搜索引擎负责生成ns和adbrun，生成ns的数据集非常庞大，根据特定业务场景选择合适的数据集。数据收集搜索词构建完成后，开始收集数据。实验后平均，用户在正式搜索前，会接触到将近100个搜索词。数据规模大，收集容易，但质量不高，包括大量非正规性的词组和二手数据。但是，数据集整体质量可以做到质优价廉。

　　平均收集ns需要1小时，20秒内完成全量ns收集。收集方法包括手动收集、邮件、自动扫描、自动收集。传统收集方法会做大量反复的工作，效率低，收集成本高。ns优化为了提升获取ns效率，采用现有ns算法库，例如randomfusion、cookies、lookalike等。randomfusion采用的是amslpt，是百度cntf联合研发，已经有1999年的数据，用于文本搜索数据源检索。

　　cookies采用是百度的，2010年开始的数据，它生成的keyword包括前缀、后缀、字母、abcd等信息，随着搜索页面在被查询时效率会比较高。lookalike是谷歌数据，wikipedia等业务使用，包括ip、cookie、标签、内容等。seo也有采用，seo是建立在cookie的基础上，它通过更新浏览器状态保存用户搜索的网页。

　　uds优化算法框架ns优化包括八个步骤：扫描搜索并收集ns预测获取ns获取ns更新搜索结果收集搜索结果重定向以及更新结果重定向*敏*感*词*ns，图片地址1.扫描搜索根据特定场景，让机器通过扫描搜索词、关键词、填写网址等方式达到被广告主推广的目的。ns预测包括总体预测（importantprediction）和细分预测（specificprediction）两种。

　　ns细分预测，可以使用ns算法库的自定义组合类型ns扫描器，同时利用self-nature模式，和文本标注文件结合，获取搜索词的准确匹配关键词。ns总体预测预测包括了八个算法模块：effinent，region、direct，rank、merge，edge，wordexcution。具体可。