第十一章关键词匹配方式

一、回顾

1.关键词平均排名在百度账号中的数据报告中看，百度中的关键词排名低是

因为关键词无点击；

2.核心关键词、长尾关键词要开精确，不要开匹配

3.计划一------单元一：核心关键词开精确，列如：“整形医院”这个关键词

出价100 元，

计划一------单元二：核心关键词开广泛，列如“整形医院”把”整形医院”

精确否定，目的是为了给自己的账户捞词。

在不同单元中价格高的词否定价格低的词

4.核心短语：把关键词分隔开之后，再重新匹配关键词。

列如：“一号店”开核心短语可以出“三好店”、“旅店”

5.不同匹配模式要放在不同的单元中，一个匹配模式放在一个单元中

6.捞词：核心词价格压低开广泛

7.品牌核心词：开精确短语、广泛要慎用别人家的关键词，免得引起误会

8.产品词-------产品核心词-----------精确匹配（关键词开匹配模式）

产品词-------产品长尾词----------精确短语（关键词开匹配模式）

9.关键词分组方法：转化意向、产品细分、搜索热度、语义、语法结构

10.设置关键词出价：抽样出价、梯度出价

二、关键词匹配模式的意义：

1、关键词匹配模式是最难掌握的推广优化方法

–付费之前难以预测

?你不知道关键词下一秒会匹配到什么搜索词

–百度机制一直在变

?精确匹配不再精确

?短语匹配（高级短语匹配）不再只是完全包含才会匹配

?精确短语匹配隐藏的很深

?广泛匹配相比以前匹配的更加广泛

2、关键词匹配模式衍生出许多新的问题

–预算花不完？

?账户内关键词匹配模式设置为精确

–没点击几次，预算花完了？

?核心关键词设置了短语/广泛匹配模式

?长尾关键词设置了精确匹配模式（花钱不至于花不出去）–点击次数很多，但转化率很低？

?账户内关键词匹配模式大量设置为短语/广泛

3、匹配模式完整关系图：

4、练习：

三、关键词匹配模式使用技巧：

1. 关键词匹配模式使用技巧：

?匹配方式

匹配关键词本身

大型帐户中所有关键词都使用精确匹配，优化难度较大

核心关键词点击多出价高，需要精准定位，保证投放效果

长尾关键词点击少出价低，精确匹配能保证效果，但也带来了多余的工作量

?适用范围

核心关键词

2.精确匹配的使用技巧；

3.短语匹配的使用技巧：

@1、匹配方式

–匹配面较广，支持包含、颠倒、插入等形式

优劣分析

–匹配到长尾关键词的和同意短语匹配或核心短语匹配同时也会匹配到一些无效关键词

–如果配合否定/精确否定匹配适用，就能将效果发挥到最大化

适用范围

–所有关键词

2.精确短语匹配的使用技巧;

匹配方式

匹配面较窄，支持包含形式

优劣分析

一般核心关键词由2到3个词组构成，可辅助扩展相关词

匹配面较窄，不适合词组较多的长尾关键词使用

大型帐户中所有关键词都使用精确匹配，优化难度较大

适用范围

核心关键词

3.精确短语匹配特点分析：

? 4. 广泛匹配的使用技巧

匹配方式

匹配面非常广，支持包含、颠倒、插入、变体等形式

? 优劣分析

核心关键词在使用广泛匹配时，会匹配到大量无效词，造成浪费

长尾关键词单次点击价格低，可以使用广泛匹配

当企业的目的是提高知名度时，可以利用广泛匹配增加曝光

适用范围：长尾关键词

6.否定匹配的使用技巧：

匹配方式

– 当且仅当网民的搜索词中完全包含否定关键词时，您的推广结果将不会展现 – 在推广计划和单元中添加

数量

– 可以添加400个否定词

? 所在推广计划可添加200个

? 所在推广单元可添加200个

适用范围

– 使用短语/广泛匹配的关键词

7. 精确否定匹配的使用技巧：

匹配方式

– 当且仅当网民的搜索词与精确否定关键词完全一致时，您的推广结果将不会

展现

– 在推广计划和单元中添加

数量

– 可以添加400个否定词

? 所在推广计划可添加200个

? 所在推广单元可添加200个

适用范围

– 使用短语/广泛匹配的关键词

否定匹配的使用技巧：

9.否定匹配的使用技巧：

10.否定匹配的使用技巧

选择否定词的步骤

–优先考虑单字否定词

–随后考虑多字否定词

四、关键词匹配模式整体策略：

(完整版)消费心理学

消费心理学第一章绪论第一节消费心理学的研究对象和研究内容一、消费与消费者 1、消费消费是一种行为，是消费主体处于延续和发展自身的目的，有意识地消耗物资资料和非物资资料的能动性为。随着生产的发展和人类心理活动的日益复杂化，人类行为活动的总体水平也在不断的提高和发展。人类的消费行为与人类的生产相伴而来，是人类赖以生存和发展的最古老的社会活动和社会行为，是社会进步与发展的基本前提。从广义上看，人类的消费行为可划分为生产消费和个人消费两大类。生产消费是指人们在生产过程中对劳动力及其他各种生产要素的使用、消耗及其磨损，生产消费包括在生产过程之中，是生产过程连续进行的基本条件。个人消费是指人们为了满足自身需要而对各种生活资料、劳务和精神产品的消费。个人消费是人们维持生存和发展、进行劳动力再生产的必要条件，也是人类社会最大量、最普遍的经济现象和行为活动。从社会再生产的过程看，个人消费是社会再生产过程中的“生产、分配、交换、消费”四大环节之一。个人消费是一种最终消费，狭义的消费就是指个人消费，消费心理学研究的范畴就是消费者的个人消费。 2、消费者消费者是指在不同的时空范围内参与消费活动的个人或集体，即从事消费活动的主体——现实生活中的人们。可以从以下几个角度进行分类：（1）从消费过程考察，消费者是指各种消费品的需求者，购买者和使用者。作为一个动态运行的消费过程，购买者本身不一定是需求者或使用者，如为他人代买的商品；而使用者也不一定是购买者，如尚无生活能力的孩童使用父母为他们买来的商品。如果把消费过程作为需求、购买及使用三个过程的统一体，那么，处于这三个过程中的某一个或全过程的人都称为消费者，消费者就是指实际参与消费活动的某一个或全过程的人。（2）从在同一时空范围内对某一消费品的态度来看，可以把消费者分为现实消费者、潜在消费者和永不消费者三类。现实消费者是指通过现实的市场交换行为，获得某种消费品并从中受益的人。潜在消费者是指目前对某种消费品尚无需要或购买动机，但在将来有可能转变为现实消费者的人。永不消费者是指当时或未来都不会对某种消费品产生消费需要和购买愿望的人。作为具体的某一消费者，在同一时点上，面对不同的消费品，可以同时以不同的身份出现，例如某消费者对A商品是现实消费者；对B商品是潜在消费者；而对C商品可能又是永不消费者。（3）从消费单位的角度考察，可以把消费者划分为个体消费者、家庭消费者和集团消费者三类。个体或家庭消费者是指为满足个体或家庭对某种消费品的需要而进行购买和使用的人，它与消费者个人的需要、愿望和货币支付能力密切相关。集团消费者是指为满足社会团体对某种消费品的需要而进行购买和使用的集团。作为团体消费行为，不一定反映消费者个人的愿望或需要，也与个人支付能力没有直接的关系。二、消费心理消费心理是指消费者在购买、使用和消费商品过程中的一系列心理活动。心理活动是人

基于matlab的图像识别与匹配

基于matlab的图像识别与匹配摘要图像的识别与匹配是立体视觉的一个重要分支，该项技术被广泛应用在航空测绘，星球探测机器人导航以及三维重建等领域。本文意在熟练运用图像的识别与匹配的方法，为此本文使用一个包装袋并对上面的数字进行识别与匹配。首先在包装袋上提取出来要用的数字，然后提取出该数字与包装袋上的特征点，用SIFT方法对两幅图进行识别与匹配，最终得到对应匹配数字的匹配点。仿真结果表明，该方法能够把给定数字与包装袋上的相同数字进行识别与匹配，得到了良好的实验结果，基本完成了识别与匹配的任务。

1 研究内容图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别、评价的过程。图形辨别是图像识别技术的一个重要分支，图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法，从而辨别图形或者数字，通过特征点检测，精确定位特征点，通过将模板与图形或数字匹配，根据匹配结果进行辨别。 2 研究意义数字图像处理在各个领域都有着非常重要的应用，随着数字时代的到来，视频领域的数字化也必将到来，视频图像处理技术也将会发生日新月异的变化。在多媒体技术的各个领域中，视频处理技术占有非常重要的地位，被广泛的使用于农业，智能交通，汽车电子，网络多媒体通信，实时监控系统等诸多方面。因此，现今对技术领域的研究已日趋活跃和繁荣。而图像识别也同样有着更重要的作用。 3 设计原理 3.1 算法选择 Harris 角点检测器对于图像尺度变化非常敏感，这在很大程度上限制了它的应用范围。对于仅存在平移、旋转以及很小尺度变换的图像，基于Harris 特征点的方法都可以得到准确的配准结果，但是对于存在大尺度变换的图像，这一类方法将无法保证正确的配准和拼接。后来，研究人员相继提出了具有尺度不变性的特征点检测方法，具有仿射不变性的特征点检测方法，局部不变性的特征检测方法等大量的基于不变量技术的特征检测方法。 David.Lowe 于2004年在上述算法的基础上，总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，正式提出了一种基于尺度空间的，对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征，以及基于该特征的描述符。并将这种方法命名为尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform），以下简称SIFT 算法。SIFT 算法首先在尺度空间进行特征检测，并确定特征点的位置和特征点所处的尺度，然后使用特征点邻域梯度的主方向作为该特征点的方向特征，以实现算子对尺度和方向的无关性。利用SIFT 算法从图像中提取出的特征可用于同一个物体或场景的可靠匹配，对图像尺度和旋转具有不变性，对光照变化、

多关键词模糊匹配算法名词解释

编辑距离：是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数；俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念；编辑距离越小的两个字符串越相似，当编辑距离为0时，两字符串相等。距离：两个子串之间的“差异”叫做距离。海明距离：相同位相同值的个数。 Hash函数：就是把任意长度的输入（又叫做预映射，pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 Simhash算法：分为5个步骤：分词（带权重w）、hash（得hash值）、加权（hash值*w）、合并（多关键词）、降维（海明距离）。算法伪代码： 1，将一个f维的向量V初始化为0；f位的二进制数S初始化为0； 2，对每一个特征：用传统的hash算法对该特征产生一个f位的签名b。对i=1到f：如果b的第i位为1，则V的第i个元素加上该特征的权重；否则，V的第i个元素减去该特征的权重。 3，如果V的第i个元素大于0，则S的第i位为1，否则为0； 4，输出S作为签名。通配符：一种特殊语句，主要有星号(*)和问号(?)，用来模糊搜索文件。当查找文件夹时，可以使用它来代替一个或多个真正字符；当不知道真正字符或者懒得输入完整名字时，常常使用通配符代替一个或多个真正的字符。 TF词频（Term Frequency）：是指某一个给定的词语在该文件中出现的次数。一种统计方法，

百度搜索关键词逻辑算法

搜索关键词提炼选择搜索关键词的原则是，首先确定你所要达到的目标，在脑子里要形成一个比较清晰概念，即我要找的到底是什么？是资料性的文档？还是某种产品或服务？然后再分析这些信息都有些什么共性，以及区别于其他同类信息的特性，最后从这些方向性的概念中提炼出此类信息最具代表性的关键词。如果这一步做好了，往往就能迅速的定位你要找的东西，而且多数时候你根本不需要用到其他更复杂的搜索技巧。细化搜索条件你给出的搜索条件越具体，搜索引擎返回的结果也会越精确。比方说你想查找有关电脑冒险游戏方面的资料，输入game是无济于事的。computer game范围就小一些，当然最好是敲入computer adventure game，返回的结果会精确得多。此外一些功能词汇和太常用的名词，如对英文中的“and”、“how”、“what”、“web”、“homepage”和中文中的“的”、“地”、“和”等等搜索引擎是不支持的。这些词被称为停用词（Stop Words）或过滤词（Filter Words），在搜索时这些词都将被搜索引擎忽略。用好搜索逻辑命令搜索引擎基本上都支持附加逻辑命令查询，常用的是“+”号和“－”号，或与之相对应的布尔（Boolean）逻辑命令AND、OR和NOT。用好这些命令符号可以大幅提高我们的搜索精度。精确匹配搜索除利用前面提到的逻辑命令来缩小查询范围外，还可使用""引号（注意为英文字符。虽然现在一些搜索引擎已支持中文标点符号，但顾及到其他引擎，最好养成使用英文字符的习惯）来进行精确匹配查询（也称短语搜索）。特殊搜索命令标题搜索多数搜索引擎都支持针对网页标题的搜索，命令是“title：”，在进行标题搜索时，前面提到的逻辑符号和精确匹配原则同样适用。网站搜索此外我们还可以针对网站进行搜索，命令是“site：”（Google）、“host：”（AltaVista）、“url：”（Infoseek）或“domain：”（HotBot）。链接搜索在Google和AltaVista中，用户均可通过“link:”命令来查找某网站的外部导入链接（inbound links）。其他一些引擎也有同样的功能，只不过命令格式稍有区别。你可以用这个命令来查看是谁以及有多少网站与你做了链接。 1、简单查询在搜索引擎中输入关键词，然后点击“搜索”就行了，系统很快会返回查询结果，这是最简单的查询方法，使用方便，但是查询的结果却不准确，可能包含着许多无用的信息。 2、使用双引号用（" "）给要查询的关键词加上双引号（半角，以下要加的其它符号同此），可以实现精确的查询，这种方法要求查询结果要精确匹配，不包括演变形式。例如在搜索引擎的文字框中输入“提供电商平台建设的北京方寸无限网络科技有限公司”，它就会返回网页中有“电商平台建设”这个关键字的网址，而不会返回诸如“有限公司”之类网页。 3、使用加号（+）在关键词的前面使用加号，也就等于告诉搜索引擎该单词必须出现在搜索结果中的网页上，例如，在搜索引擎中输入“+电脑+电话+传真”就表示要查找的内容必须要同时包含“电脑、电话、传真”这三个关键词。 4、使用减号（-）在关键词的前面使用减号，也就意味着在查询结果中不能出现该关键词，例如，在搜索引擎中输入“电视台-中央电视台”，它就表示最后的查询结果中一定不包含“中央电视台”。5、使用通配符（*和?）

赵宇凡开题报告-基于图像特征提取与匹配的目标识别系统设计

北京联合大学毕业设计（论文）开题报告题目：基于图像特征提取与匹配的目标识别系统设计专业：通信工程指导教师：韩玺学院：信息学院学号：30 班级：2008080304430姓名：赵宇凡一、课题任务与目的 1、课题的主要任务：以DSP平台为系统硬件平台，并基于DM6437为处理器核心，设计硬件原理图，编写特征点提取算法，使系统通过特征点匹配对静态目标进行识别。 2、课题的主要目的：设计并实现一个功能完整，操作简单的目标识别系统，使其能够对静态图像目标进行特征提取与匹配，从而进行目标识别。二、调研资料情况 1、课题的学术状态：（1）DM6437关键特性时钟频率达600MHz，1个TVP5146M2视频解码器4个视频DACV输出，128MDDR2DRAM，提供16M non-volatile flash memory, 64M NAND flash, 2M SRAM 提供UART, CAN，I/O接口，AIC33立体音频编码器，10/100 MBS以太网接口，可配置的boot load选项，嵌入式的JTAG仿真器接口，4个用户LEDs及4个用户切换点，提供子板扩展插槽，VLYNQ接口，提供S/PDIF接口。（2）SIFT算法从理论上说，SIFT是一种相似不变量，即对图像尺度变化和旋转是不变量。然而，由于构造SIFT特征时，在很多细节上进行了特殊处理，使得SIFT对图像的复杂变形和光照变化具有了较强的适应性，同时运算速度比较快，定位精度比较高。如：在多尺度空间采用DOG算子检测关键点，运算速度大大加快；关键点的精确定位不仅提高了精度，而且大大提高了关键点的稳定性；在构造描述子时，以子区域的统计特性，而不是以单个像素作为研究对象，提高了对图像局部变形的适应能力；对于16*16的关键点邻域和4*4的子区域，在处理梯度幅度时都进行了类似于高斯函数的加权处理，强化了中心区域，淡化了边缘区域的影响，从而提高了算法对几何变形的适应性；该方法不仅对通用的线

视觉检测原理介绍

技术细节本项目应用了嵌入式中央控制及工业级图像高速传输控制技术，基于CCD/CMOS与DSP/FPGA的图像识别与处理技术，成功建立了光电检测系统。应用模糊控制的精选参数自整定技术，使系统具有对精确检测的自适应调整,实现产品的自动分选功能。图1 控制系统流程图光电检测系统主要通过检测被检物的一些特征参数(灰度分布,RGB分值等)，从而将缺陷信息从物体中准确地识别出来，通过后续的系统进行下一步操作，主要分为以下几部分 CCD/CMOS图像采集部分系统图像数据采集处理板中光信号检测元件CCD/CMOS采用进口的适合于高精度检测的动态分析单路输出型、保证实际数据输出速率为320MB/s的面阵CCD/CMOS。像素分别为4000*3000和1600*1200，帧率达到10FPS。使用CCD/CMOS 作为输入图像传感器，从而实现了图像信息从空间域到时间域的变换。为了保证所需的检测精度，需要确定合理的分辨率。根据被检测产品的大小,初步确定系统设计分辨率为像素为0.2mm。将CCD/CMOS接收的光强信号转换成电压幅值，再经过A/D转换后由DSP/ FPGA芯片进行信号采集，即视频信号的量化处理过程，图像采集处理过程如图所示：

图2 图像采集处理过程数据处理部分在自动检测中，是利用基于分割的图像匹配算法来进行图像的配对为基础的。图像分割的任务是将图像分解成互不相交的一些区域，每一个区域都满足特定区域的一致性，且是连通的，不同的区域有某种显著的差异性。分割后根据每个区域的特征来进行图像匹配，基于特征的匹配方法一般分为四个步骤：特征检测、建立特征描述、特征匹配、利用匹配的“特征对”求取图像配准模型参数。算法基本步骤如下: 1)利用图像的色彩、灰度、边缘、纹理等信息对异源图像分别进行分割，提取区域特征； 2)进行搜索匹配，在每一匹配位置将实时图与基准图的分割结果进行融合，得到综合分割结果； 3)利用分割相似度描述或最小新增边缘准则找出正确匹配位置。设实时图像分割为m个区域，用符号{A1，A2，… Am}表示，其异源基准图像分割为n个区域，用符号{B1，B2，…Bn}表示。分割结果融合方法如下: 在每一个匹配位置，即假设的图像点对应关系成立时，图像点既位于实时图中，又位于其异源基准图像中，则融合后区域点的标识记为：（A1B1，A1B2，…，A2B1，A2B2，…）。标识AiBj表示该点在实时图中位于区域i，在基准图中位于区域j。算法匹配过程如下图所示：

市场营销消费心理学答案

第一章四、简答题 1、简述消费者购买行为的心理过程和心理状态答：第一、消费者对商品或劳务的认识过程、情绪过程和意志过程，以及三个过程的融合交汇与统一。第二、消费者心理活动的普遍倾向。第三、消费者需求动态及消费心理变化趋势。 2、简述研究消费心理学的意义答：消费者的心理过程和心理状态，能体现他们的个性心理特征，而个性心理特征又反过来影响和制约消费者的购买行为表现，这说明消费者的心理现象存在着明显的差异，对消费者个性心理特征对购买行为的影响和制约作用的研究。第二章四、名词解释 1、感觉：感觉通常是指由一种感觉器官的刺激作用引起的主观经验，或者说感觉是人脑对直接作用于感觉器官的客观外界对象和现象的个别属性的反映。 2、气质：气质是指决定一个人心理活动的全部动力，并为个体所独有的心理特点。 3、无意注意：是指事先没有预定的目标，也不需要做意志努力，不由自主的指向某一对象的注意。 4、想象：是指用过去感知的材料来创造新的形象，或者说想象是头脑改造记忆中的表象而创造新形象的过程。 5、有意注意：是指自觉地、有预定目的的，必要时还需做一定意志努力的注意。 6、性格：是人们在对待客观事物的态度和社会行为方式中，表现出来的稳定倾向五、简答题 1、影响记忆效果的因素有哪些答：（1）明确目的有助记忆。（2）理解有助于记忆。（3）活动对记忆有影响。（4）不同系列位置对记忆有影响。 2、简述根据营业员气质类型对营业员表现的分类答：（1）急躁型。（2）活泼型。（3）温顺型。（4）冷静型。（5）沉默型。 3、简述联想在市场营销中的作用答：（1）提高广告效果。（2）树立品牌形象。（3）引导需求，扩大市场销售。（4）利用创造性联想，开发新产品，创新促销活动。 4、简述联想的一般规律答：（1）接近联想。（2）类似联想。（3）对比联想。（4）因果联想。（5）创造性联想。 5、简述消费者购买行为的气质类型答：外向型，内向型，理智型，情绪性，意志型，顺从型，独立型第三章四、名词解释 1、动机：是指引起和维持个体活动并使之朝一定目标和方向进行的内在心理动力，是引起行为发生、造成行为结果的原因。 2、消费需求：是指消费者对以商品和劳务形式存在的消费品的要求和欲望。 3、需要：是指人体组织系统中的一种缺乏、不平衡的状态。五、简答题 1、简述消费需求的基本特征答：（1）消费需求的多样性。（2）消费需求的发展性。（3）消费需求的层次性。（4）消费需求的伸缩性。（5）消费需求的周期性。（6）消费需求的互补性和互替性。 2、简述建议性诱导的内容答：就是营销人员针对消费者购买主导动机指向，运用各种手段和方法，向消费者提供商品信息资料，对商品进行说明，使消费者购买动机得到强化，对该商品产生喜欢倾向，进而采取购买行为的过程。六、论述题 1、论述消费者购买动机的主要理论观点答：（1）内驱动理论。这种理论认为，关于现在行为的决策，大部分是根据过去行为结果或报酬考虑的。（2）认知论。这种理论认为人的行为的主要决定因素是关于信念、期望和未来变故的预测。（3）卫生论。根据这个理论，如果劳动者卫生的主要因素得不到满足，劳动者就会产生不满，卫生因素得到满足，而动机作用的主要因素得不到满足，劳动者还是得不到真正的满足。（4）需要层次理论。心理学家马斯洛认为可以将动机分为两类：欠缺的动机和生长的动机。在每一类动机之中都有不

百度竞价中的关键词匹配模式

百度竞价是网络营销的首选手段，研究百度竞价对业绩提升有很大的帮助。今天浅谈一下浅谈百度竞价中的三种关键词匹配方式：广泛匹配、短语匹配和精确匹配。匹配方式的组成短语匹配：匹配条件是搜索关键词完全包含推广关键词，而且包含的部分与推广关键词字面完全一致时(顺序不变，无间隔)才触发，用于比较精确的匹配限制。短语匹配将限制只有网民搜索那些仅在字面上与关键词高度相关的搜索词时才能展现对应的推广信息。例如：在短语匹配情况下，推广关键词“牛奶”与“购买牛奶”、“婴儿牛奶”、“牛奶价格”匹配，而与“牛奶米粉”不匹配。广泛匹配：匹配条件是搜索关键词完全包含推广关键词，允许包含部分字面顺序颠倒或有间隔，是最宽泛的匹配方式，也是默认的匹配方式。系统有可能对匹配条件进行延伸，扩展至关键词的同义词、近义词、相关词、以及包含关键词的短语等。精确匹配：匹配条件是在搜索关键词与推广关键词二者字面完全一致时才触发的限定条件，用于精确严格的匹配限制。使用精确匹配时，若搜索词中包含其他词语，或搜索词与关键词的词语顺序不同，均不会展现对应的创意。例如：在广泛匹配情况下，推广关键词“牛奶”可能与“婴儿牛奶米粉”匹配。否定匹配：与短语匹配和广泛匹配相配合使用，对于一些可能被匹配但与推广意图不相符合的关键词可以添加到否定匹配关键词表中来阻止对应推广信息的触发。可以选择其反面或非经营业务类的词作为否定关键词。例如：商户只做英语培训，不做日语培训，则可以选择“日语”作为否定词。商户还可以在统计报告中的“搜索词报告”中找出与业务无关的关键词，将其设置为否定词。例如：精确匹配时，推广关键词“牛奶”与“牛奶价格”或“全脂牛奶”不匹配，仅在有人搜索“牛奶”时推广信息才被触发，这样可以对展现条件进行完全的控制。每个关键词的短语匹配和广泛匹配都可以视为对一组词的选定，并可以通过否定匹配进行校正。各种匹配模式的优劣势短语匹配优势：与精确匹配相比更为灵活且能获得更多的潜在客户访问，与广泛匹配相比则有更强的针对性且可能有更高的转化率。劣势：获得的展示次数介于广泛匹配与精确匹配之间，转化率没有精确匹配高。广泛匹配

图像识别匹配技术原理

第1章绪论 1?1研究背景及意义数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。数字图像处理（Digital Image Process in g）是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。图像配准（Image registration）就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是实现简单，但应用范围较窄，不能直接用于校正图像的非线性形变，在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展，人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法，大致可以分为三类：互相关法（也称模板匹配法）、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。目前主要图像配准方法有基于互信息的配准方法，基于相关性的配准方法和基

计算广告的匹配算法综述

计算广告的匹配算法综述郭庆涛，郑滔 (南京大学软件学院，南京 210093) 摘要：对计算广告研究中的计价模型和匹配算法及模型进行综述，分别从检索词匹配精度、语义情景和用户点击反馈等方面对Cosine 算法、Okapi BM25算法、特征学习算法、分层学习模型和Multinomial 统计语言模型等进行比较分析和优缺点总结，并提出可行的改进方向。关键词：赞助搜索；内容匹配；信息检索；机器学习；在线学习 Match Algorithms Survey of Computing Advertising GUO Qing-tao, ZHENG Tao (School of Software, Nanjing University, Nanjing 210093, China) 【Abstract 】This paper conducts a survey of pricing models, relevance match algorithms, and effective statistical models for computing advertising, analyzes and compares these approaches, like Cosine, Okapi BM25, feature learning, hierarchy-learning and Multinomial language model, and conclusively points out the feasible improvement and future of research in this field. 【Key words 】sponsored search; content match; information retrieval; machine learning; online learning DOI : 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.07.075 计算机工程 Computer Engineering 第37卷第7期 V ol.37 No.7 2011年4月 April 2011 ·人工智能及识别技术· 文章编号：1000—3428(2011)07—0222—03文献标识码：A 中图分类号：TP18 1 概述随着互联网时代的发展，网络广告已经成为一个市值高达200亿美元的产业。网络信息浩瀚如海，如何在网络中实现精准的广告投放，实现网络广告的高回报率，已经成为信息技术领域的计算难题。计算广告就是在这种条件下兴起的一个分支学科，它所要解决的难题就是，如何在一定的上下文情境下，找出与当前上下文最佳匹配的网络广告。目前，网络广告主要分为两大类：图像类(display ads)和文本类，其中，文本类广告又因登出场景的不同分为赞助搜索(sponsored search)和内容匹配(content match)。图像类在线广告的具体形式通常是图片、动画以及视频，这一类广告讲求的是品牌印象的传播。赞助搜索是指广告主为搜索引擎的运营提供赞助，作为回报，该搜索引擎在出现与广告主相关度较高的检索词时，登出相应的广告，例如，Google AdWord 便是赞助搜索的一种典型形式。内容匹配则是指将广告在内容与其相关度较高的网页中登出，例如Google AdSense 和百度推广服务等。迄今为止，网络广告流行的收益计价模型主要是CPM 、CPC 和CPA 这3种。在不同的计价模型之下，计算广告的匹配算法主要源于3个领域：(1)基于关键词匹配的信息检索，如Cosine 算法、Okapi BM25算法和Multinomial 统计语言模型；(2)基于用户点击反馈的机器学习算法，如特征学习模型、分层学习模型等；(3)在线学习算法，如Multi-armed bandit 、UCB1算法等。另外，有许多学者发现单纯的信息检索缺乏对上下文语义情景的关注，对上述算法做出了不同程度的修正。本文将详细介绍上述算法及其特点比较，并提出可行的改进方向。 2 计价模型在介绍计算广告的匹配算法前，需要先对网络广告的计价模型作描述，因为广告的最佳匹配并非单纯是关键词匹配，而在于是否最终能够吸引潜在用户的注意。针对网络广告的不同类型，流行的计价模型有以下3种： (1) CPM 模型图像类广告主要采用该计价模型，因为图像广告得到展示，品牌印象就可以传播出去，具体的模型如下： Revenue N CPM =? 其中，N 为图像广告所在页面被加载的总次数；CPM 的价格由广告发布商通过竞价结果得到。 (2)CPC 模型与图像类广告不同，文本类广告主要是吸引用户实际进行点击的行为。具体的模型如下： Revenue N CTR CPC =?? 其中，CTR 表示用户在该页面上可能对广告进行实际点击的概率。同样，CPC 需要通过如关键词竞价等方式得到最终的价格。文献[1]提出了GFP 、GSP 竞价理论，对CPC 的市场竞价进行了优化。同类的理论还有VCG 等。 (3)CPA 模型采用该类模型要求用户不仅对广告发生实际点击，而且还需要被导向广告商的页面去。具体的模型如下： .Revenue N CTR Conv Rate CPA =??? 其中，Conv.Rate 表示用户点击与实际广告页面加载的转换率。 3 广告匹配计算 3.1 基于信息检索有学者指出，将用户检索信息当作关键字，广告文本作基金项目：国家“863”计划基金资助项目(2007AA01Z448)；国家自然科学基金资助项目(60773171) 作者简介：郭庆涛(1985－)，男，硕士研究生，主研方向：数据挖掘，模型验证，机器学习；郑滔，教授收稿日期：2010-08-20 E-mail ：taylorqt@https://www.360docs.net/doc/5a7774041.html,

百度竞价推广关键词匹配方式详解

百度竞价推广关键词匹配方式详解在网民在百度搜索关键词时时，百度推广凤巢系统会自动挑选所有参与竞价投放的客户广告中含有对应的与之意思相近或者完全一样的关键词的推广结果展现在网民面前。为了更好的把握推广效果客户可通过设置关键词的匹配方式，来决定网民搜索词与关键词之间可能的对应关系。做网络营销的都应该知道，竞价推广是网络营销的首选手段，而要做好中国市场的广告竞价推广就必须要了解百度竞价。细心研究过百度竞价对网站业绩提升是有很大的帮助。今天我就借助马海祥博客的平台跟大家浅谈一下百度竞价，首先我们先谈一下百度竞价中的四种关键词匹配方式：短语匹配、广泛匹配、精确匹配和否定匹配。百度竞价的匹配方式组成：短语匹配：匹配条件是搜索关键词完全包含推广关键词，而且包含的部分与推广关键词字面完全一致时(顺序不变，无间隔)才触发，用于比较精确的匹配限制。短语匹配将限制只有网民搜索那些仅在字面上与关键词高度相关的搜索词时才能展现对应的推广信息。例如：在短语匹配情况下，推广关键词“牛奶”与“购买牛奶”、“婴儿牛奶”、“牛奶价格”匹配，而与“牛奶米粉”不匹配。优势：与精确匹配相比更为灵活且能获得更多的潜在客户访问，与广泛匹配相比则有更强的针对性且可能有更高的转化率。劣势：获得的展示次数介于广泛匹配与精确匹配之间，转化率没有精确匹配高。广泛匹配：匹配条件是搜索关键词完全包含推广关键词，允许包含部分字面顺序颠倒或有间

隔，是最宽泛的匹配方式，也是默认的匹配方式。系统有可能对匹配条件进行延伸，扩展至关键词的同义词、近义词、相关词、以及包含关键词的短语等。例如：在广泛匹配情况下，推广关键词“牛奶”可能与“牛奶米粉”匹配。否定匹配与短语匹配和广泛匹配相配合使用，对于一些可能被匹配但与推广意图不相符合的关键词可以添加到否定匹配关键词表中来阻止对应推广信息的触发。可以选择其反面或非经营业务类的词作为否定关键词。例如：用户只做“网络营销培训”这个词，不做“XX网络营销培训”这个词，选择的是广泛匹配和短语匹配，输入“XX网络营销培训”也符合条件，信息也会被显示出来，为了节省不必要的费用，可以把“XX”作为否定词。优势：使客户在通过广泛匹配和短语匹配获得更多潜在用户访问的同时，通过滤除不能为客户带去潜在客户访问的不必要展现，降低转化成本，提高投资回报率。劣势：设置否定关键词后，将降低关键词的展现概率，即获得潜在客户关注的概率降低。关键词总的来说就是上面的几种匹配方式，各有各的优势和劣势，我认为，在关键词的匹配方式中，不应局限于一种固定的方式，应灵活的去应用，尽量把短语匹配和否定匹配结合使用，广泛匹配由于消耗的费用大，所以尽可能单独少用词匹配方式，去结合其他匹配方式使用，精确匹配虽然用户比较精准，但点击的几率比较小，也应该结合其他匹配方式使用，总的来说在匹配的时候，尽量往两个发那个面想：能够减少不必要的消费和增加潜在客户的点击量，这样才比较合适。当你接触一些大客户的百度推广后台的时候通过搜索词报告和统计系统你会发现网民的搜索习惯真是千差万别，在表达对同一种产品/业务的需求时，他们可能使用的搜索词是多种

浅谈百度分词与关键词匹配度的优化方法

浅谈百度分词与关键词匹配度的优化方法百度分词技术一直是一门学问。对于搜索词，百度会不会进行分词，怎么分词，会影响到我们确立目标关键词及关键词排名优化的效果。掌握好分析技术，可以提高关键词语搜索词的匹配度，从而提高网站的排名，获得精准的流量。对于百度分词，我们需要了解百度是怎么分词，以及如何利用好分词技术来选择目标关键词。百度是如何进行分词的对于搜索词，首先要判断百度会不会进行分词。简单的专有名词，如“网站”“手机”“医院”这样的词肯定不会分来。3字词如“好手机”，我们通过搜索结果来看一下可见百度也没有进行分词。搜索其他的3字词，百度也几乎没有分词，可见3个字一下的搜索词基本都是完全匹配的。下面对4个字的词进行搜索，“婚纱摄影”。笔者看了前3页的搜索结果，发现

从上图中可以看出百度已经对这个词就行了分词，分为“婚纱摄影”，“婚纱”，“摄影”这3个词。从用户搜索词的匹配度来看，先从匹配度最高的词“婚纱摄影”来排序。4个字的词百度已经进行了分词，对于更多字的搜索词，百度分词时采用的组合也会更多。百度分词对关键词排名优化的影响通过搜索关键词，发现搜索结果的排序是按照对于搜索词的匹配程度来排序。不管一个词有多长，百度最开始一定是按照完全匹配来查找的。如可以搜索一篇文章的标题，搜索的第一个结果肯定是这篇文章。匹配度越高的词，排名结果越靠前。按照匹配度来区分的话，可以分为完全匹配和不完全匹配。完全匹配的关键词，我们一般可以设定为网站的目标关键词，由于完全匹配，可以达到搜索的最精准。目标关键词的设定保证精准简单，并且直观的体现在网站的标题上，精准体现。不完全匹配的关键词，因为网站的标题，关键词、描述都是有限的，所以不能保证所有关键词都是完全匹配的。不能完全匹配，只能分词。在长尾词的优化上，可以使用更多的不完全匹配，这样的方法不在于精而在于量上。百度分词技术还有很多学问，笔者也只是略懂皮毛，本篇文章只是告诉大家根据百度分词，掌握利用关键词匹配度的方法来进行优化会起到事半功倍的效果。本文由青岛婚纱摄影，转载请保留链接! 文章来源于：https://www.360docs.net/doc/5a7774041.html,/article-23167-1.html

人脸识别几种解决方案的对比_人脸识别技术原理介绍

人脸识别几种解决方案的对比_人脸识别技术原理介绍人脸识别概要人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别特点非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有强制性；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：以貌识人的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。人脸识别技术原理分析人脸识别主要分为人脸检测（face detecTIon）、特征提取（feature extracTIon）和人脸识别（face recogniTIon）三个过程。人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。表征特征利用人脸图像的灰度信息，通过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。

基于语音分析的智能质检关键词提取方法设计

? 174 ? ELECTRONICS WORLD ?技术交流基于语音分析的智能质检关键词提取方法设计深圳供电局有限公司信息中心王旭勇随着我国经济发展水平的不断提高，智能质检系统的研究日趋深入，使之不断进步与发展，语言质检深入研究之下，大大将呼叫中心质检抽样准确率提高了，工作效率也大幅度提高。纵向分析智能质检系统当前备受关注，人们开始普遍对智能质检自动关键词发现功能开展研究，系统整合后可以快速将预设好的关键词提取到，将语音转换为文本后，提取录音文本关键词，还可以通过TextRank 对文本录音中关键词提取，匹配、融合与预设的质检关键词库，最终将文本录音中出现频率最高的目标关键词提取出来。本文将具体对智能质检关键词基于语音分析的提取方法的设计进行论述。基于语音分析的智能质检关键词提取意义有以下几方面：语音文本表述口语化更严重并且存在一些不规范表述，关键词提取可准确锁定有价值信息，有效去除冗余；质检人员要对检测重点信息有所了解，并获取信息权重值，关键词提取可将重点质检问题及时发现并处理好。还有就是快速识别关键词并提取，可以帮助质检人员对语音信息全面了解。 1.研究背景为了更好的应对新一轮电力改革带来的巨大挑战，增强供电企业与用户间的交流，进一步将服务质量与效率提高，就必须对语音服务质量相关智能质检系统当前得到广泛关注，更深层次的研究及应用语音分析技术，转换为文本的语音信息，为进一步检测语音服务质量创造了条件。在实际检测中，固有主题的检测仍是语音文本信息检测的重点，为帮助质检人员获取更多有价值信息，就必须快速将关键词检索出来，精炼文本信息，将关键的、能够反映原文主旨思想的词语反映出来。已经具备非常强的实用性对于关键词提取来说，同时也称为信息处理基本工作之一。为此，对于提升质检工作质量及效率来说，高效、准确提取关键词非常有必要，也是智能化质检系统核心内容。自然语言处理（NLP ）是指用自然语言对录音文本处理，并抽取文本关键词的方法，作为人工智能的重要研究领域，该方法中体现语音识别、文本分类、文本校对等基本功能，还可以体现机器翻译、自动分词等智能化功能。信息抽取（IE ），可快速提取关键信息。 2.设计总体方案语音质检系统与原有电销管理系统之间是相互关联的，输入语音分析系统将录音管理中的语音，借助语音识别功能，可以将文本转换完成，随后就可以检索关键词，并进行建模等。基于语音质检系统，首先进行信息转化，即将录音信息转变为文本信息，然后使用TextRank 算法将文本录音中关键词自动提取出来，做详细匹配与预设好的质检关键词，并实现两者融合，最终将实际文本录音中出现次数最多的目标关键词提取出来。整个设计方案流程见图1 ：图1 基于语音分析的智能质检关键词提取方案 3.使用TextRank算法提取关键词 3.1 TextRank算法由Page Rank 算法衍生出来的一种算法，TextRank 基于排序算法原理使用，不单单依靠局部某点信息进行节点排序，而是依据全局信息递归计算，对文本分割，由分割出的若干个单元组建出一个完整的图像模型，排序对文本中重要成分，提取算法针对单一文档中关键词。可用一个有向权图G=（V ，E ）表示TextRank 模型，词语构成权图中的V ，V ×V 的子集就是E 。任意两点v i 由W ji 表示，图中指向该点的其他集合表示为In （V i ）入度，vi 指向其他点集合，称为出度，表示为Out （v i ），Vi 得分计算公式为：图中表示某一点都有1-d 的概率指向其他任意点为d ，即阻尼系数，d ∈[0，1]，0.85为d 的默认系数。每个点进行打分时，应用Tex-tRank 算法，每个点必须为指定任意的初值，计算采用迭代计算方式并收敛。鉴于图有着一定连贯性，收敛需经过较少次数迭代实现。3.2 TextRank算法下关键词提取从一段文本中将众多有价值的语句提取出来就是TextRank 算法下关键词提取的基本方法。利用一定窗口内的词汇间关系排序后续关键词，关键词从文本中直接抽取出来，也就是指在图中随机游走的过程，关键词的选择最终依据投票得分高低而定。具体方法为：获取到录音集合文本T ，通过接口，对完整的语句进行分割。各个分割的片段表示为[S 1、S 2、S 3、S 4.....，S n ]。先分词、确定词性对每个文本，然后进行词性标注，并集中处理，最终将与主题无关或者冗余的文字去除，比如“的”、“而且”、“但是”，剩下的定性词作为备选关键词，这些备选词表示为[t i,1,、t i,2、t i,r ,.....t i,n ]。构建出备选关键词图，即G=（V ，E ），依据指定共现窗口K 大小进行构造，任意两点间的边由共同关系构造出来。然后依据特定公式进行计算，最终将迭代传播计算各节点权重得分值计算出，直到将收敛完成。对各节点权重进行排列，按照倒序排列方式，关键词提取的结果为得到的最重要的T 个单词。 4.自定义词库关键词提取 4.1 将关键词库建立起来因属于一种无监督的提取方法，Tex-tRank 算法对文本整体结构综合考虑后进行提取，受业务规范流程影响，会出现关键词提取数目过大的情况，在使用TextRank 算法提取关键词时，并且有较多的礼貌用语，包括“您好”、“谢谢”等，会影响到目标关键词的提取效果。为将语音质检关键词日趋的针对性增强并提高准确性，就必须总结过去呼叫中心语音质检关键词提取相关经验，将语音出现频率最高的关键词提取出来，同时提取出出现次数最多的专业词语。对重点关键词构建自定义词库，依据语音质检工作实际要求及标

第十一章 关键词匹配方式

(完整版)消费心理学

基于matlab的图像识别与匹配

多关键词模糊匹配算法名词解释

百度搜索关键词逻辑算法

最新消费心理学教案——消费心理学概论

赵宇凡开题报告-基于图像特征提取与匹配的目标识别系统设计

视觉检测原理介绍

市场营销消费心理学答案

百度竞价中的关键词匹配模式

图像识别匹配技术原理

计算广告的匹配算法综述

百度竞价推广关键词匹配方式详解

浅谈百度分词与关键词匹配度的优化方法

人脸识别几种解决方案的对比_人脸识别技术原理介绍

基于语音分析的智能质检关键词提取方法设计

第十一章关键词匹配方式