1.相關性

與此相關的是,算法要問的是:“這家公司從事或銷售或具有搜索者正在尋找的屬性嗎競爭力?”那很簡單充分。因此,這給了我們所有與之相關的業(yè)務集聚。為了突出起見競爭力,該算法詢問:“在當?shù)厥袌錾夏膫€企業(yè)很受歡迎和很受好評?”
2.鄰近
對于鄰近性狀況,問題實際上是:“與搜索者的距離足夠近機製性梗阻,可以認為這是該查詢的不錯答案嗎?”這就是使人絆倒的原因全過程。這就是真正定義局部算法的地方-接近度集成應用。因此,今天我將嘗試以非常簡單的術語進行解釋不負眾望。
假設我們有一個特定位置的搜索者高效流通,她今天真的很餓,她想要一些雞蛋卷精準調控。所以她的疑問是蛋卷功能。假如她要我四面的雞蛋卷,這些業(yè)務將是該算法將支持的業(yè)務解決。
3.突出
它們是很接近她的預期,Google會根據(jù)其突出程度對它們進行排名。假如她要在某個特定的地方提出要求幅度,可以說這是一個市區(qū)結構,而她又因為不希望離開工作時間太長而要求在市區(qū)內吃蛋卷,那么該算法實際上將對企業(yè)有利即使在距離搜索者較遠的地方貢獻,也可以在市中心銷售雞蛋卷更優美。
假如她要立即打開雞蛋卷,那么這里可能有一家公司防控,這家公司和這家公司現(xiàn)在都在營業(yè),這將是算法考慮的問題適應性。因此堅實基礎,相關性正在提高稍有不慎。假如她要很便宜的雞蛋卷,那就可能在這里和這里等地。
假如她要很好的雞蛋卷提供有力支撐,那可能很遙遠,或者可能是各種地點的結合保供。因此自行開發,您確實需要將接近度視為一件易事。就像橡皮筋責任,取決于...
該查詢應用情況,
將搜索者的位置,
與查詢的相關性組建,
和業(yè)務的突出
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