百度智能算法在站点质量评级体系中的运用
发布时间：2021-11-23 15:15:22 所属栏目：优化 来源：互联网
导读：在任务层面上，首先，我们先将站点划分为优质站点和劣质站点。区分优质站点和劣质站点就是要挖掘一批质量优异的站点，将其作为我们系统的基本集合，减少反垃圾反作弊的代价，提高系统检索结果的稳定性和权威性，减少用户的不良反应；同时使整个互联网生态趋
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在任务层面上，首先，我们先将站点划分为优质站点和劣质站点。区分优质站点和劣质站点就是要挖掘一批质量优异的站点，将其作为我们系统的基本集合，减少反垃圾反作弊的代价，提高系统检索结果的稳定性和权威性，减少用户的不良反应；同时使整个互联网生态趋于正常，鼓励为互联网创造有价值的资源。我们的目标是使优质的资源在整个系统中占绝对优势，而劣质的资源排斥在外，仅作为系统策略不完善时的必要补充。其次，我们分别在优质站点和劣质站点内部再细分成若干等级。用这些级别区分出站点质量的差距，从而会影响百度蜘蛛的调度和收录控制，同时也会影响低质网页的筛选。 在策略层面上，我们采用了一系列机器学习方法，对人工标注的样本进行学习，建立模型，并将学习到的知识应用到未知站点数据中，来完成质量评级的任务。 以下以优质/劣质站点二分问题作为例子，介绍一下智能算法在站点质量评级系统中的应用。在优质/劣质站点二分问题中，我们采用了支持向量机（SVM）模型。SVM是一种基于判别式的机器学习模型。它的原理很简单：对于一个二分类问题，例如优质站点和劣质站点，SVM的目标就是寻找到一个多维空间中的超平面，使得不同类别的实例尽可能被这个超平面正确地分开，并且超平面到它两侧最近实例的距离（称作边缘）尽可能大。 （编辑：南平站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
