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排名	長(zhǎng)尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	百度查詢	流量熱度
1	wish商家	12	10	百度查詢	33 元
2	wish平郵	27	18	百度查詢	27 元
3	wish怎樣	8	13	百度查詢	23 元
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5	wish 賣家平臺(tái)	91	4	百度查詢	43 元
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8	如何做好wish平臺(tái)	46	4	百度查詢	16 元
9	wish平臺(tái)主要產(chǎn)品	31	15	百度查詢	10 元
10	賣家網(wǎng)wish數(shù)據(jù)	43	1	百度查詢	10 元

排名	長(zhǎng)尾詞	全網(wǎng)指數(shù)	挖掘詞數(shù)	360查詢	流量熱度
1	賣家網(wǎng)數(shù)據(jù)wish	66	6	360查詢	50 元
2	wish賣家網(wǎng)數(shù)據(jù)	100	15	360查詢	14 元
3	wish賣家數(shù)據(jù)網(wǎng)	80	7	360查詢	7 元
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6	wish怎么開(kāi)店流程	90	16	360查詢	27 元
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四、wish代發(fā)貨相關(guān)圖片展示

wish代發(fā)貨實(shí)現(xiàn)使用戶能自由地編輯在利用機(jī)器學(xué)習(xí)處理自動(dòng)概括時(shí)變成被監(jiān)視數(shù)據(jù)的解決方案數(shù)據(jù)的編輯處理,并用該解決方案數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)專用于用戶的概括處理。創(chuàng)建一個(gè)用戶對(duì)通過(guò)文本的自動(dòng)處理而產(chǎn)生的摘要的評(píng)估,存儲(chǔ)用文本和摘要作為問(wèn)題和用輸入的評(píng)估作為解決方案的案例數(shù)據(jù)。從所存儲(chǔ)的案例中抽取一對(duì)解決方案和特征集合,并存儲(chǔ)在什么特征易于產(chǎn)生什么解決方案的學(xué)習(xí)結(jié)果。之后,從處理目標(biāo)文本中生成一個(gè)摘要候選,從文本和摘要候選中抽取一個(gè)特征集合,通過(guò)參考所存儲(chǔ)的學(xué)習(xí)結(jié)果估計(jì)一個(gè)特征集合而生成一對(duì)摘要候選和估計(jì)解決方案,用該對(duì)的摘要候選作為摘要。wish代發(fā)貨基于語(yǔ)義化直觀?非直觀用戶性格表示的用戶關(guān)系畫(huà)像方法，首先，獲取語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)；然后，分別通過(guò)直觀用戶性格表示方式和非直觀用戶性格表示方式得到關(guān)系畫(huà)像；綜合步驟二得到的用戶間關(guān)系的語(yǔ)義化畫(huà)像作為最終的用戶關(guān)系語(yǔ)義化畫(huà)像。其中，直觀方式是基于用戶的個(gè)人語(yǔ)言文本，計(jì)算用戶的大五人格五個(gè)維度分值并生成一組五維向量作為該用戶的語(yǔ)義化畫(huà)像；兩組五維向量做差值計(jì)算得到用戶間關(guān)系的語(yǔ)義化畫(huà)像。非直觀方式是將獲取的用戶的個(gè)人語(yǔ)言文本在word2vec工具訓(xùn)練生成詞向量；根據(jù)用戶名稱提取用戶詞向量，將用戶詞向量作為該用戶的用戶語(yǔ)義畫(huà)像；計(jì)算兩用戶的用戶詞向量間的余弦相似度和均值向量即為用戶間關(guān)系的語(yǔ)義化畫(huà)像。

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