刷百度相關參數詳解刷相關搜索的實現方法

百度相關搜索詞可以為我們帶來精準的流量，同時也可以為我們引流，因此需要做相關詞的人很多，今天就來聊聊關于如何刷相關搜索的一些方法

刷相關搜索的實現方法：第一：比如圓柱模板，我們可以先搜索圓柱模板廠家，然后接著再去搜索圓柱模板價格，那么天天以幾倍的方式增加，當達到一定搜索量的時候，那么圓柱模板的相關詞搜索就會出現圓柱模板價格了。

刷百度相關參數詳解，刷相關搜索的實現方法

打開百度首頁//輸入圓柱模板出來的地址為：

這串代碼中：

E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%BF

是代表圓柱模板的代碼再出來的頁面中輸入你要的品牌，比如鵬程圓柱模板，輸入完畢后，點百度一下。

這串代碼中：

%E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%BF

是不變的，代表：圓柱模板關鍵詞f=8這個數值是會變動的。范圍為：0-9.數值越高，代表著這個相關搜索的詞越簡單做上去。

%E9%B9%8F%E7%A8%8B%E5%9C%86%E6%9F%B1%E6%A8%A1%E6%9D%

代表的是：鵬程圓柱模板這個相關詞的代碼

inputT=54390

代表這個是代表搜索結果出來的運算時間

相關搜索算法實現原理：用戶后繼詞原理：

把用戶在5分鐘之內在搜索引擎中搜索詞定義為一次搜索行為，那么就形成了搜索日志，搜索日志如下：

cookie:用戶cookieidkeys:[A1,A2…..][B1,B2…..][C1,C2…..]

接著按用戶進行分類，時間間隔5分鐘進行數據清理，[x1,x2…..]一個數組表示一次搜索行為，每個數組的第一位就是當次搜索行為的第一個搜索詞。

cookie:用戶cookieidkeys:[A1,A2…..][B1,B2…..][C1,C2…..]

對于單個用戶來說搜索后繼詞的確定性是不夠的，比如搜索科比，但是一看到旁邊有人我就馬上改變搜索培訓，那么這兩個詞是沒有相關性質的。那么就加入統計規則去掉一些雜質，比如某個詞B只有出現在5個用戶的相同的搜索詞A的后繼詞中才算一個A的后繼詞，還有其他的一些規則，這么下來，日志就變成了。

key：Asucceed：A1,A2,A3…..

用戶協同過濾原理：

key：Asucceed：A1,A2,A3…..用戶協同過濾原理：從搜索詞算法實現：假如一個關鍵詞搜索詞結果，跟另外一個，甚至幾個關鍵詞搜索出來的結果很多交集，那么這些關鍵詞很可能也是語義相關的詞。從搜索日志來看例子：key:搜索詞time:搜索時間cookie:用戶cookieidresult:a,b,c,d,e(前5個搜索結果)這次，我們只用key和result兩項，稍微處理下來以后就變成了

key:搜索詞Aresult:a,b,c,d,e(前5個搜索結果)

key:搜索詞Bresult:a,f,c,g,m(前5個搜索結果)

假如我們把每一行數據的result想象成一篇文檔，result里面的每個結果集想象成一個詞語，那么這其實就是求兩個文檔之間的相似性了，從頭到尾過一遍就可以找到每一行數據和它很相似的數據了，而每一行可以用當行的搜索詞表示，這么一算下來數據就變成這樣子了，后面的括號里面是兩個詞的相似度key：搜索詞Asucceed：搜索詞B(0.8)搜索詞C(0.6)…..

key：搜索詞Bsucceed：搜索詞A(0.8)搜索詞E(0.7)…..

有了上面這個數據，拍一個閾值(比如0.7)卡一下，就得到很后的相關搜索的結果了。

這個計算相似性的方法的計算量比較大，而且閾值沒有卡好的話簡單出現不相關的結果，在實際工程應用中使用得不多，下面這個方法使用得更多點，相當于這個的加強版。

從用戶搜索結果集考慮

假如某個搜索結果(比如一個網頁或者一個商品)出現在了不同的搜索詞的結果集中，那么這些個搜索詞很可能是相關的，假如這個搜索結果在不同的搜索詞下都被點擊了，那么這些個詞的相關性就更高了。

點擊的加成是很強大的，而且在數據量巨大的情況下，我們可以只考慮點擊的情況，還是拉出搜索日志，不過這次是搜索點擊日志了，拉出來處理一下就變成下面這個樣子，每行就是某個搜索詞下點擊的商品key：搜索詞Aclick:結果A結果B結果C

這個樣子和上面第二種方法很后出來的樣子基本一樣，不過這次是點擊數據，相關性可比直接的搜索結果要好很多了，因為搜索結果取決于你的搜索算法，而這種點擊數據是來自用戶的，人的可靠性可高了不少，所以說這個是上一個的加強版。

我們可以按照上一個的方法按文本相似性的方法進行處理，但是計算量也比較大，假如再仔細看看這個數據的樣子，假如我們把相關搜索系統想象成豆瓣，搜索詞看成豆瓣的用戶，搜索結果集看成是豆瓣的電影，那么相關搜索就變成了一個豆瓣的猜你感愛好的人，也變成了一個協同過濾的推薦系統了(協同過濾算法可以參考文章很后的鏈接)，上一節的協同過濾算法的數據是詞和后繼詞，這里是詞和點擊結果，雖然數據集不同，但是可以用一樣的算法，所以，搜索和推薦技術其實是密不可分的，既然這樣，完全可以用協同過濾算法進行推薦了。

協同過濾的算法，簡單版本整體不會超過200行，很簡單實現的。

通過這樣的方式，簡單推出意思相近的詞，同樣也簡單推出看似完全不相關但仔細想想還是靠譜的詞，就像下面這樣，他們雖然不見得近義詞，但是很可能會點擊到同一個結果上。

文章來源：未知

文章標題：刷百度相關參數詳解，刷相關搜索的實現方法

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