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99%的电商运营都会犯的5个错误

如果说成功有一个「性格特质」排行榜的话,勤奋、好学肯定榜上有名。而在电商行业,这两个优点几乎对所有卖家适用。 电商行业的人,频繁来往于各种论坛、讲座、培训、社群,真的可谓非常「好学」,至于「勤奋」,有个在业内流传很广的笑话可以说明一切: 一个电商卖家问科比:「请问你为什么能做到如此成功?」 科比:「你知道每天早上四点钟的太阳是什么样子吗?」 卖家:「知道啊,那时候我还没睡。」 科比:…… [图

来自:  社区博客

如何SEO优化大数据,大流量的网站

我的经验是,大量的相关文章+合理的站内链接+稳定的更新频率。  如何做好seo优化策略可参考如下方法: 在搜索引擎优化中,SEO策略影响到最终的优化效果。SEO策略不管对中小网站还是大型网站都是重要的,而对于大型网站,制定一个好的SEO策略尤为重要。  第一部分:关键词分析 关键词分析是所有SEO必须掌握的一门功课,大型网站虽然有海量的数据,但是每个页面都需要进行关键词分

来自:  社区问答

推送系统从0到1(八):个性化精准推送的实现

在上一篇,给大家介绍了实现精准推送的第一步:建立用户画像,大家可以回顾看看。完成用户画像的建立后,想要实现精准推送的简单很多。本篇将会给大家介绍一些基础的推荐算法,并以其中基于物品的协同过滤算法为例,详细讲解如何找到用户最感兴趣的内容,从而实现个性化精准推送。文中介绍的推荐算法大部分源自于《推荐系统实践》一书,书中还详细讲述的通过分析用户行为,形成用户标签并构建用户画像的详细过程,大家可以结合书

来自:  社区博客

推送系统从0到1(八):个性化精准推送的实现

在上一篇,给大家介绍了实现精准推送的第一步:建立用户画像,大家可以回顾看看。完成用户画像的建立后,想要实现精准推送的简单很多。本篇将会给大家介绍一些基础的推荐算法,并以其中基于物品的协同过滤算法为例,详细讲解如何找到用户最感兴趣的内容,从而实现个性化精准推送。文中介绍的推荐算法大部分源自于《推荐系统实践》一书,书中还详细讲述的通过分析用户行为,形成用户标签并构建用户画像的详细过程,大家可以结合书

来自:  社区博客

电视屏推荐系统如何设计?这里有个详细的方案

传统广电运营商面临IPTV、OTT的强力竞争,传统广电运营商对于推荐系统的需求非常迫切,推荐系统能让家庭影音更加智能,对视频进行个性化推送,有助于增加用户黏度,拓展市场。 [图片] 一、背景 1.1 产品意义 随着我国文化影视事业快速发展,视频资源越来越丰富,不少视频网站宣称拥有的视频资源足够用户看几亿小时。视频资源的极大丰富随之带来的问题是信息的过载,互联网视频网站往往通过推荐系统解决信息过载的

来自:  社区博客

关于seo搜索引擎的优化 你知道多少

内容和网站相关每篇文章三五个描述文本第一次出现时加描述文字同样关键词只加一次可以不同描述文本指向同一URL高权重博客可以注册多个账户二级目录使用关键词博客之间互链。 SEO搜索引擎优化完全指南,如果你是seo初学者,那就赶紧来看看吧,在seo优化的路上顺风顺水,这个不可少! [图片] [图片] 搜索引擎SEO 搜索引擎工作原理 蜘蛛抓取建立索引算法排序 什么是SEO? 为什么要SEO SEO的五

来自:  社区博客

智能时代的内容安全,易盾是如何落地的?

曾遭遇网络诈骗;83.48%的网民网上支付行为存在安全隐患。显然,互联网时代的飞速发展越来越多的网络安全问题日益突显出来。大背景下,众多内容安全问题也相继浮出水面——包括门户网站、社区论坛、社交平台、短

来自:  社区博客

网易易盾升级在线体验,打造智能反垃圾云服务

随着互联网技术的日渐发展,相继诞生了垂直社区、社交平台、短视频应用、网络直播等越来越多样的产品。但在内容爆炸式增长的同时,海量UGC中也夹杂着各种违规垃圾信息,包括垃圾广告、诈骗信息、色情信息等、违法违规信息等,让不少互联网产品和广大网民深受其害。   不过,随着垃圾信息越来越多样化,加上躲避拦截的方式不断升级,使得专业化的第三方智能反垃圾云服务开始成为互联网企业的新选择。比如拥有十余年

来自:  社区博客

揭秘2.5亿用户的美团智能推荐平台是如何构建的?

[图片] [图片] [ 导读 ]基于 AI 技术,美团搭建了世界上规模最大、复杂度最高的多人、多点实时智能配送调度系统;基于 AI 技术,美团推出了业内第一款大规模落地的企业应用级语音交互产品,为 50 万骑手配备了智能语音系统;基于 AI 技术,美团构建了世界上最大的菜品知识库,为 200 多万商家、3 亿多件商品绘制了知识图谱,为 2.5 亿用户提供了精准的用户画像,并构建了世界上用户规模最大

来自:  社区博客

解构Spotify,为什么音乐软件总能猜到我口味?

对于音乐应用软件 Spotify 的用户来说,每周一都会收到 Spotify 的「每周推荐」(Discover Weekly)——包含了30首各种风格但你从未欣赏过的歌曲混杂,神奇的是每一首对你来说都是珍品。 Spotify 是我最钟意的音乐应用了,尤其是它的 Discover Weekly 。让我觉得它是那么的了解我,它比任何人都要了解我的音乐品好,每一周的推荐音乐都令我十分满意。我感觉不到它的

来自:  社区博客
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