分享一整套自然搜索模型算法2(最好理解的一篇,电商客必读)

最后一个。

我们继续细说。

文本(匹配商品标题中对应的关键词)当我们搜索一个关键词，比如莫代尔臀连衣裙，搜索结果页面出现的所有宝贝都是标题中有这些关键词的，当关键词在标题中出现两次或两次以上时，权重只计算一次。

这么多宝贝怎么整理？

其实权重值是三个模型计算出来的，而且是降序排列。

这三种模式分别是“人气模式、服务模式、卖家模式”。

这三个模型中最重要的是“人气模型”。

再往下是四个加权模型:阶梯模型、学习模型、聚合模型和新产品模型，其中比较重要的是“新产品模型和聚合模型”。

为什么这么说？

因为...你可以在拐角处超车！比如你的宝宝A和我的宝宝B，虽然A的权重比B高，但我可以用新的乘积模型和聚合模型，让B在一定时间内超越A。

聚合模型系统会更好的利用各个渠道的流量，分发给这个流量渠道下那些转化率和转化率高的宝贝。

所以很多宝宝确实抢购后，无线流量会暴涨，聚合模式才是背后真正的原因。

但是前期宝宝主要是以人气模式为主。

有必要说说人气模型的主要考核点。

其实系统是想考核一个宝宝是不是优质宝宝。

一开始会给这个宝贝分配一些流量，就像我们放进去的直通车一样。

即使是刚放进去的词，也会在一定程度上表现出来。

如果这个词的点击率好，这个时候节目就会有增长。

点击率差，节目就会减少。

人气考核有两种模式，一种是同比，一种是环比。

比如问你们班谁数学成绩最好，谁数学进步最快。

同比和环比主要是:呈现、点击率、点击量、转化率、销量，这五个维度。

当然，更多细节，防作弊模型防作弊模型这是一款减重模型。

这里不得不提一个反作弊模型的工作原理和判断顺序。

电脑审核两个系统的主判和副判:为了节省人力，淘宝的审核系统大部分工作都是由电脑完成的，是电脑审核。

主判系统一个月不定期大检查23次，所以每隔一段时间我们就会听到又一批刷单的商户被抓了。

其实这是当时主判系统检验时对考核标准的调整，导致大面积误判。

这件事也正式展示了主判系统的威力。

当多维度不达标时，系统会直接判断，无需人工审核。

边判制是一种常规的调查，我们可以把主判看作是不定期的大规模突击检查，边判看作是小规模的定期检查。

总的来说，边判系统主要有两个职责，一是在多维度调查中找出数据异常的条目，二是重点监控单维数据异常的宝宝。

什么是一维数据异常和多维数据异常？

下面将重点介绍它们。

判断机器的顺序。

理论上，淘宝每一个完成的订单都会被动接受一次性机检的过程。

注意是订单的完成。

如果你不买单，或者货款没有交付，或者交付不确定，就不是完整的交易。

所以，当你的评价没有产生的时候，你不会被判定为刷单，而且即使评价产生了，你的订单也不会超过指数数据库的维度，也不会被机器判定。

计算机的判断顺序是:判断点击过滤(pmcots)>判断事务(ctu)>检索订单数据(数据检索>判断结果)。

简单来说就是先根据电脑本身的物理信息判断是刷流量还是刷单，再根据各个维度判断订单是否在正常范围内或者是否涉嫌刷单。

准则(重点)我们将重点讨论下一级审计的准则:CTU(支付宝智能实时风险监控系统)、pmcots系统(反恶意点击系统)、特征索引数据库、数据检索系统。

前段时间有很多朋友来找我说，我刷了一个新产品，很快就降级了，但是一个同样刷的火热的老产品就不会降级了。

原因是什么？

也就是老产品ID没有超过判断纬度的预警值，没有达到百分比，所以没有进入判断。

但是新产品交易订单少，流量转化比例突然飙升，异常百分比一下子体现出来。

如果系统确定是真的，杀一千错不如放一个。

这个系统太没有人情味了。

所以有些案件导致误判，所以有投诉界面。

如果是这样，误判的订单多一点，有意无意的投诉也多一点，处理的人手不够。

因此，系统只处理那些严重违规的情况，并且也有大量的警告。

帐单不应该太明显和放肆。

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