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网站内链自动化调用的推荐算法与推荐逻辑

网站内链自动化推荐需要结合候选召回、多维打分、规则过滤、锚文本生成和效果反馈。本文系统梳理内链推荐算法的设计逻辑与落地流程。

SimHash算法

SimHash（SimHash算法）是一种用于计算文档相似性的算法，主要用于信息检索、重复文档检测等任务。该算法的核心思想是通过哈希函数对文档进行哈希处理，将文档映射到一个固定长度的二进制码，使得相似的文档在二进制

词频 LDA算法

Latent Dirichlet Allocation（潜在狄利克雷分配，简称LDA）是一种用于主题建模的概率图模型。它是一种无监督学习算法，用于从文档集合中发现潜在的主题结构。LDA 假设文档是由多个主题的混合生成的，而每个主题又是

词频 TF-IDF算法

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用算法。它用于衡量一个词在文档集合中的重要性。