什么叫匹配方式
在网民搜索时，系统会自动挑选对应的关键词，将推广结果展现在网民面前。您可以通过设置匹配方式，来决定网民搜索词与关键词之间可能的对应关系。
我们为您提供了三种不同的匹配方式，以关键词“福特福克斯改造”为例，各种匹配方式下可能对应的搜索词如下所示：
1.精确匹配：
福特福克斯改造（与关键词字面完全相同的搜索词）
2.短语匹配：
精确包含--福特福克斯改造、北京福特福克斯改造（精确匹配+完全包含关键字）
同义包含--福特福克斯改造、北京福特福克斯改造、福特白色福克斯改造、改造福特福克斯、福特福克斯改装（精确包含+关键字的插入、颠倒和同义形态）核心包含--福特福克斯改造、北京福特福克斯改造、福特白色福克斯改造、改造福特福克斯、福特福克斯改装福克斯改造、白色经典福克斯改造、白色福克斯改装（同义包含+包含关键词核心部分或核心部分的插入、及该关键词插入颠倒形态的短语,并支持同义词匹配）
3.广泛匹配：
福特福克斯改造、北京福特福克斯改造、福特白色福克斯改造、改造福特福克斯、福特福克斯改装、福克斯改造、白色经典福克斯改造、白色福克斯改装、福特相关车型改装（精确匹配+短语匹配+关键词的相关变体形式）
无论是哪种匹配方式，关键词都能为您精准定位有意向的网民，也即您的潜在客户。特别是借助于广泛匹配和短语匹配，您可以把推广结果展现给尽可能多的潜在客户，捕捉更多的商机。同时，大量的免费展现也会提升您的品牌在网民中的知名度。此外，由于您无需再绞尽脑汁考虑还要提交关键词的哪些相关变体形式，选择广泛的匹配方式可以帮您节省大量的时间和精力。基于这些优势，广泛匹配是应用最多的匹配方式，也是系统自动为您选择的匹配方式。（即广泛匹配是系统默认的关键词匹配方式，您可以在系统中自行修改，具体请参见怎样给关键词设置各种匹配方式）
在使用短语匹配和广泛匹配时，您可以通过搜索词报告，查看哪些搜索词触发了您的推广结果。如果您看到了不相关的搜索词，并通过百度统计发现这些词的效果不理想，那么可以利用否定关键词，让包含这些词的搜索词不触发您的推广结果，从而更精准地定位潜在客户，降低转化成本，提高您的投资回报率。
认知心理学复习重点
第一章绪论 认知：认知是一种心理活动，包括知识的获得、贮存、转化和使用。它是人类心理学研究的重要组成部分。（选择题） 认知心理学的特点：强调心理结构和过程。 认知心理学的起源： ●19世纪心理学的发展 1.冯特：心理学应该使用一种内省的技术，研究心理过程。 2.艾宾浩斯：无意义音节（如“DAP”），重学时的节省。 3.威廉.詹姆斯：更喜欢通俗的途径，他重视日常生活中人们遇到的心理问题。 ●20世纪心理学的发展 1.华生：行为主义。统治美国心理学近半个世纪。 ●认为内省法过于主观，是不科学的，意识太模糊，以至于不能恰当地进行研究。 ●拒绝研究隐含的过程，因此，心理活动的研究当然受到了阻碍。 ●强调概念应该小心地、仔细地进行定义。对当前认知心理学的方法做出了重要的贡献。 2.格式塔心理学 ●在欧洲大陆产生影响 ●强调人有一种将他们所看到的东西组织起来的倾向 ●强烈反对内省技术将经验分析成分开的各种成分这种做法 ●强调顿悟在问题解决中的重要性 3.英国心理学家巴特利特 ●拒绝艾宾浩斯的实验法 ●使用比较自然的、有意义的材料，如长篇小说 当代认知心理学出现的背景及有什么影响因素： ●背景： 1.把1956年9月11日定为认知心理学的生日。另一个重要的转折点1967年Ulric Neisser出版了《认知心理 学》。 ●影响因素： 1.对行为主义的观点越来越不满意。 2.乔姆斯基，拒绝语言获得的行为主义途径，而强调心理过程。 3.20世纪50年代末期，人类记忆研究开始兴旺起来。 4.皮亚杰建构了新的发展心理学的理论，该理论强调了儿童如何发展对概念的鉴别。 5.信息加工途径，即来自计算机科学和通讯科学。信息加工途径有两个重要的成分。一是心理过程能过通 过与计算机的操作相比较，而得到最好的理解。二是心理过程可以解释为，系统从刺激到反应的一系列阶段中，所完成的信息加工。 当前的认知心理学： 生态学效度是指，研究所获得的结果也应该能够适用于现实世界中自然发生的行为。 计算机模拟与纯粹的人工智能的区别： ●纯粹的人工智能是一种探索尽可能高效地完成任务的途径。 ●计算机模拟试图将人的局限考虑进去。计算机不能模拟任务，也不能模拟人在语言学习、识别日常情景中的 物体，或者通过类比其它情境来解决问题等方面，所表现出来的复杂的能力。 认知神经科学的研究手段： ●脑损伤病人的研究 ●正电子发射断层摄影术（PET扫描） ●功能性磁共振成像（fMRI） ●事件相关电位（ERP） ●单细胞记录技术
图形相似的基本原理以及匹配方式 (2)
基于图形相似度识别算法的图形空间匹配 1.引言 为了建立三维楼盘表，我们首先需要各楼层的基准面数据。而目前基准面多数都存储于CAD文件中，或者没有空间坐标信息。而如果使用人工调整的方式，一方面人工的效率较低，对于以县市为单位的图形数据来说，无疑会消耗大量的时间以及人力物力；另一方面，人工匹配存在精度上的弱势，工作人员需要将图形放大到一定级别才能做到精准的移动匹配，那么对于不同的操作人员，可能匹配的效果也难以统一。所以引入了图形相似算法，对基准面进行相似性分析，通过相似程度的比对，以找到最优匹配位置，对图像进行匹配。 图形相似是画法几何与计算机图形处理中的一个基本问题，鉴于不同领域的研究对象所具有的不同特性，加之研究角度及方法也有所差异，本文将研究范围限定在二维图形相似性识别上。从人对图形的认知过程来看，人们往往是将识别的图形信息与头脑中已有的模式不断地进行比较、验证;同时，由于图形之间所具有的诸多可比较性和相似性，这一过程又具有某种程度上的不确定性和非严格性，本文的匹配模式也是基于需求的其中一种。并且在同一相似性特征中，又有不同的相似程度之分，即图形的相似存在于不同层次、不同方面。本文通过对图形相似性特征的分析，得出了匹配效果较好，匹配速度较快的一种图形匹配算法。 2.图形相似的基本原理 图形相似是指图形之间在拓扑结构、几何形状以及表达功能上的相似程度。在图形识别和理解中，图形的相似性是识别和理解相似图形的基础，图形的相似性特征是判断其相似性的依据，相似度是用来度量其相似程度的当量尺度。 2.1.图形的属性和特征 图形是指由基本几何元素及其相互关系所构成的一个集合体，我们一般所指
多关键词模糊匹配算法名词解释
编辑距离：是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数；俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念；编辑距离越小的两个字符串越相似，当编辑距离为0时，两字符串相等。 距离：两个子串之间的“差异”叫做距离。 海明距离：相同位相同值的个数。 Hash函数：就是把任意长度的输入（又叫做预映射，pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 Simhash算法：分为5个步骤：分词（带权重w）、hash（得hash值）、加权（hash值*w）、合并（多关键词）、降维（海明距离）。 算法伪代码： 1，将一个f维的向量V初始化为0；f位的二进制数S初始化为0； 2，对每一个特征：用传统的hash算法对该特征产生一个f位的签名b。对i=1到f： 如果b的第i位为1，则V的第i个元素加上该特征的权重； 否则，V的第i个元素减去该特征的权重。 3，如果V的第i个元素大于0，则S的第i位为1，否则为0； 4，输出S作为签名。 通配符：一种特殊语句，主要有星号(*)和问号(?)，用来模糊搜索文件。当查找文件夹时，可以使用它来代替一个或多个真正字符；当不知道真正字符或者懒得输入完整名字时，常常使用通配符代替一个或多个真正的字符。 TF词频（Term Frequency）：是指某一个给定的词语在该文件中出现的次数。一种统计方法，
制造业分类
制造业分类 生产类型的划分是ERP选型的基础，更是ERP设计的基础。目前业界对于生产类型的划分存在多种不同的标准。 Gartner Group 1997年在ERP供应商指南中提出将制造业按生产类型分为六类，即（1）按单设计，（2）按单装配或按单制造，（3）按库存生产，（4）批量生产，（5）重复生产，（6）连续生产。 APICS按生产过程的组织方式和生产批量划分为：离散制造（Project，job shop，repetitive）流程制造（连续流程/批流程）。按制造环境及生产策略分为：按订单设计/按订单生产/按订单装配/为库存生产。Gartner的分类被成千上万次广泛引用，被视为ERP选型的金科玉律。直到2005年，北京机械工业自动化研究所首席专家蒋明炜老师在“2005 中国制造业信息化ERP产业技术论坛”上发表《生产类型的分类与Gartner Group的商榷》，业界的主旋律才回到更正规的APICS 分类上。但是，目前仍然很多人将不同分类标准下的概念混淆，以至于一些专业人士都会经常混淆一些概念，甚至以错误的概念灌输给客户。 2.1 Gartner的六种分类及解释 按定单设计（Engineer T o Order，简称ETO）或按项目设计（Engineer T oλ Project） 按定单装配（Assemble T o Order，简称ATO）或按定单制造（Make T o Order）λ λ按库存生产（Make T o Stock，简称MTS） 重复生产（Repetitive）λ 批量生产（Batch）λ λ连续生产（Continuous） 下面我们介绍一下Gartner 对这六种生产类型的基本解释。 2.1.1 按定单设计或按项目设计 在这种生产类型下，一种产品在很大程度上是按照某一特定客户的要求来设计的，所以说支持客户化的设计是该生产流程的重要功能和组成部分。因为绝大多数产品都是为特定客户度身定制，所以这些产品可能只生产一次，以后再也不会重复生产了。在这种生产类型中，产品的生产批量很小，但是设计工作和最终产品往往非常复杂。在生产过程中，每一项工作都要特殊处理，因为每项工作都是不一样的，可能有不一样的操作，不一样的费用，需要不同的人员来完成。当然，一些经常用到，而且批量较大的部分，如原材料，可以除外。 为了使一个大型产品或项目的各个子部分能够在最后阶段精确地匹配在一起，以最终使用由
百度搜索关键词逻辑算法
搜索关键词提炼 选择搜索关键词的原则是，首先确定你所要达到的目标，在脑子里要形成一个比较清晰概念，即我要找的到底是什么？是资料性的文档？还是某种产品或服务？然后再分析这些信息都有些什么共性，以及区别于其他同类信息的特性，最后从这些方向性的概念中提炼出此类信息最具代表性的关键词。如果这一步做好了，往往就能迅速的定位你要找的东西，而且多数时候你根本不需要用到其他更复杂的搜索技巧。 细化搜索条件 你给出的搜索条件越具体，搜索引擎返回的结果也会越精确。比方说你想查找有关电脑冒险游戏方面的资料，输入game是无济于事的。computer game范围就小一些，当然最好是敲入computer adventure game，返回的结果会精确得多。此外一些功能词汇和太常用的名词，如对英文中的“and”、“how”、“what”、“web”、“homepage”和中文中的“的”、“地”、“和”等等搜索引擎是不支持的。这些词被称为停用词（Stop Words）或过滤词（Filter Words），在搜索时这些词都将被搜索引擎忽略。 用好搜索逻辑命令 搜索引擎基本上都支持附加逻辑命令查询，常用的是“+”号和“－”号，或与之相对应的布尔（Boolean）逻辑命令AND、OR和NOT。用好这些命令符号可以大幅提高我们的搜索精度。 精确匹配搜索 除利用前面提到的逻辑命令来缩小查询范围外，还可使用""引号（注意为英文字符。虽然现在一些搜索引擎已支持中文标点符号，但顾及到其他引擎，最好养成使用英文字符的习惯）来进行精确匹配查询（也称短语搜索）。 特殊搜索命令 标题搜索多数搜索引擎都支持针对网页标题的搜索，命令是“title：”，在进行标题搜索时，前面提到的逻辑符号和精确匹配原则同样适用。网站搜索此外我们还可以针对网站进行搜索，命令是“site：”（Google）、“host：”（AltaVista）、“url：”（Infoseek）或“domain：”（HotBot）。链接搜索在Google和AltaVista中，用户均可通过“link:”命令来查找某网站的外部导入链接（inbound links）。其他一些引擎也有同样的功能，只不过命令格式稍有区别。你可以用这个命令来查看是谁以及有多少网站与你做了链接。 1、简单查询 在搜索引擎中输入关键词，然后点击“搜索”就行了，系统很快会返回查询结果，这是最简单的查询方法，使用方便，但是查询的结果却不准确，可能包含着许多无用的信息。 2、使用双引号用（" "） 给要查询的关键词加上双引号（半角，以下要加的其它符号同此），可以实现精确的查询，这种方法要求查询结果要精确匹配，不包括演变形式。例如在搜索引擎的文字框中输入“提供电商平台建设的北京方寸无限网络科技有限公司”，它就会返回网页中有“电商平台建设”这个关键字的网址，而不会返回诸如“有限公司”之类网页。 3、使用加号（+） 在关键词的前面使用加号，也就等于告诉搜索引擎该单词必须出现在搜索结果中的网页上，例如，在搜索引擎中输入“+电脑+电话+传真”就表示要查找的内容必须要同时包含“电脑、电话、传真”这三个关键词。 4、使用减号（-） 在关键词的前面使用减号，也就意味着在查询结果中不能出现该关键词，例如，在搜索引擎中输入“电视台-中央电视台”，它就表示最后的查询结果中一定不包含“中央电视台”。5、使用通配符（*和?）
《认知心理学》试题及参考
1、试述认知心理学的产生条件并对这一心理学流派进行评价。（10分） 内部条件（4分）：（1）早期实验心理学的影响；（2）行为主义的影响；（3）格式塔学派的影响；（4）二战后心理学的发展 外部条件（3分）：（1）哲学思潮及方法论的影响；（2）计算机科学发展的影响；（3）语言学发展的影响 评价（3分）：（1）进步性：具有较强的生命力，理论贡献大；（2）应用的前景十分广泛；（3）存在缺陷，受到批评。 1.认知心理学的研究原则是什么？（10分） 用实验、分析的方法研究过程。（1分） （1）经验性原则：相对于哲学思辨而言，认知心理学强调以实验、统计为主，用实证、科学的方法来研究人的认知过程。（3分） （2）分解性原则：分解实验，研究大问题中的小问题，即把复杂的心理活动分解为一个个小的部分来研究，题目小便于严格控制实验条件。但严格的实验控制带来较低的外部效度，因此要求“分解”之后再“组装”才能形成较完整的理论。（3分） （3）过程性原则：在动态的过程中（作用、交互作用、变化）分析问题。一个过程的理论模型代表了假定的信息加工阶段。过程的研究有利于确定信息加工各阶段的顺序，有利于建立精细的理论模型。（3分） 2.以实验为例评述研究反应时的主要技术。（20分） （1）相减因素法： 理论逻辑：通常安排两种不同的反应时作业，其中一种作业包含另一种作业所没有的某个心理过程，即所要测量的过程，这两种反应时的差即为该过程所需的时间。（2分）以Donders （1868）实验为例进行分析。（2分）评价：可以分解出大脑内一个完整的认知加工过程各阶段的反应时。但以系列加工为前提，研究者必须对S——R之间的阶段过程有着精确的认识，这很难；减法的观点与“整体大于部分之和”矛盾，某一阶段单独加工的反应时不一定等于他放在整体中所占的反应时。（2分） （2）相加因素法： 理论逻辑：如果两个因素的效应是相互制约的，即一个因素的效应可以改变另一个因素的效应，那么这两个因素只作用于同一个信息加工阶段；如果两个因素的效应是分别独立的，即可以相加，那么这两个因素各自作用于某一特定的加工阶段。（2分）以Sternberg（1969）短时记忆信息的提取实验为例进行分析。（2分）评价：通过严密地推理，可以间接地确定一个系列加工各阶段的存在。但仍然是一种间接测量，其系列加工假设的合理性有待检验。（2分） （3）开窗法： 一种直接测量RT的方法，在各个加工阶段的转换之际给一个外部指标（如按键），以便直接记录下每个阶段的RT。（2分）以Hamilton（1977）字母转换实验为例进行分析。（2分）评价：能够直接测量RT，但是在认知加工的后面阶段可能存在对前面阶段的复查、提取和整合等，难以区分。（2分） （4）反应时技术应注意的问题：反应速度和正确率的关系（2分） 3.以实验为例述评模式识别的三种理论模型（20分）。 （1）模板匹配理论： 基本思想：模板是长时记忆中储存的外部模式（图式）的袖珍复本，当一个外部刺激的编码和某一个模板有最佳匹配时，这个刺激就被确认为和这个模板属于同一类型，于是得到了识别。（2分）实验简析。（2分）优缺点简评。（2分） （2）原型匹配理论：
BOM定义及分类
PLM中的BOM定义及分类 BOM是企业信息化建设的管理核心，是任何管理系统中的基础，是贯穿各信息系统的主线，BOM管理是企业技术管理信息化的主要内容，许多企业对BOM的认识不够，有些企业甚至在选型中连BOM是何含义都不理解，所以本文引用一些BOM定义资料进行总结，并结合笔者PLM实施实战经验，对BOM的定义及BOM有关的知识进行介绍。 一、BOM的定义 狭义的BOM (Bill of Material)是指物料清单，从不同的系统来看，BOM的含义具有一定的差别。从研发人员来看，研发人员主要在CAD系统中绘制产品总成图或部件图，BOM 是一种产品结构的技术描述文件，它表明了产品组件、子件、零件直到原材料之间的结构关系，以及每个组装件所需要的各下属件部件的数量，偏重于产品信息的汇总，如明细表；从工艺管理上看，BOM不是技术文件，而是计划文件或指导生产文件，包括加工工序卡、锻铸热处理卡、工装材料等汇总信息。广义的BOM是产品对象的属性集合。从集合论和线性代数理论出发，广义BOM可以用n维属性空间来描述，其中n代表产品对象属性空间中相互独立属性的最大个数，记为BOM (Xl，X2,…,Xn)。具体来说，产品BOM属性信息包括以下部分：零件编码、零件图号、材料、重量、体积、物料生效日期等信息；部件内的各个单一零件(包括标准件、外协件、外购件、借用件、自制件等)的装配数量、零部件图号等信息；总图信息，包括零部件清单、技术文件、产品说明书、保修单等。 二、常见几种BOM 在产品的整个生命周期中，根据不同部门对BOM的不同需求，主要存在以下几种BOM：设计物料清单EBOM、计划物料清单PBOM、制造物料清单MBOM、成本物料清单CBOM 等。企业这些BOM的管理也需要结合企业的实际管理需要进行划分，并需要确定哪些BOM 在什么系统中管理，BOM之间的转换等等，下面对他们的含义一一给予说明：1）EBOM：主要是设计部门产生的数据，产品设计人员根据客户订单或者设计要求进行产品设计，生成包括产品名称、产品结构、明细表、汇总表、产品使用说明书、装箱清单等信息，这些信息大部分包括在EBOM中。EBOM是工艺、制造等后续部门的其它应用系统所需产品数据的基础。 2）PBOM：是工艺设计部门以EBOM中的数据为依据，制定工艺计划、工序信息、生成计划BOM的数据。计划BOM是由普通物料清单组成的，只用于产品的预测，尤其用于预测不同的产品组合而成的产品系列，有时是为了市场销售的需要，有时是为了简化预测计划从而简化了主生产计划。另外，当存在通用件时，可以把各个通用件定义为普通型BOM，然后由各组件组装成某个产品，这样一来各组件可以先按预测计划进行生产，下达的PBOM 产品可以很快进行组装，满足市场要求。 3）MBOM：是制造部门根据己经生成的PBOM，对工艺装配步骤进行详细设计后得到的，主要描述了产品的装配顺序、工时定额、材料定额以及相关的设备、刀具、卡具和模具等工装信息，反映了零件、装配件和最终产品的制造方法和装配顺序，反映了物料在生产车间之间的合理流动和消失过程。PBOM和MBOM也是提供给计划部门(ERP)的关键管理数据之一。 4）CBOM：是财务部门根据设计部门、工艺部门和制造部门的数据信息进行汇总核算形成的财务报表。成本CBOM给出了产品的成本信息，包括采购成本、制造成本、总采购成本、总制造费用及分摊点管理费用。在价值分析方面，CBOM 对于通过减少小项目成本来降低产品的总成本，或者考查上升的原因，都有一定的价值。 三、EBOM与PBOM的区别
百度竞价中的关键词匹配模式
百度竞价是网络营销的首选手段，研究百度竞价对业绩提升有很大的帮助。今天浅谈一下浅谈百度竞价中的三种关键词匹配方式：广泛匹配、短语匹配和精确匹配。 匹配方式的组成 短语匹配：匹配条件是搜索关键词完全包含推广关键词，而且包含的部分与推广关键词字面完全一致时(顺序不变，无间隔)才触发，用于比较精确的匹配限制。短语匹配将限制只有网民搜索那些仅在字面上与关键词高度相关的搜索词时才能展现对应的推广信息。 例如：在短语匹配情况下，推广关键词“牛奶”与“购买牛奶”、“婴儿牛奶”、“牛奶价格”匹配，而与“牛奶米粉”不匹配。 广泛匹配：匹配条件是搜索关键词完全包含推广关键词，允许包含部分字面顺序颠倒或有间隔，是最宽泛的匹配方式，也是默认的匹配方式。系统有可能对匹配条件进行延伸，扩展至关键词的同义词、近义词、相关词、以及包含关键词的短语等。 精确匹配：匹配条件是在搜索关键词与推广关键词二者字面完全一致时才触发的限定条件，用于精确严格的匹配限制。使用精确匹配时，若搜索词中包含其他词语，或搜索词与关键词的词语顺序不同，均不会展现对应的创意。 例如：在广泛匹配情况下，推广关键词“牛奶”可能与“婴儿牛奶米粉”匹配。 否定匹配：与短语匹配和广泛匹配相配合使用，对于一些可能被匹配但与推广意图不相符合的关键词可以添加到否定匹配关键词表中来阻止对应推广信息的触发。可以选择其反面或非经营业务类的词作为否定关键词。 例如：商户只做英语培训，不做日语培训，则可以选择“日语”作为否定词。商户还可以在统计报告中的“搜索词报告”中找出与业务无关的关键词，将其设置为否定词。 例如：精确匹配时，推广关键词“牛奶”与“牛奶价格”或“全脂牛奶”不匹配，仅在有人搜索“牛奶”时推广信息才被触发，这样可以对展现条件进行完全的控制。 每个关键词的短语匹配和广泛匹配都可以视为对一组词的选定，并可以通过否定匹配进行校正。 各种匹配模式的优劣势 短语匹配 优势：与精确匹配相比更为灵活且能获得更多的潜在客户访问，与广泛匹配相比则有更强的针对性且可能有更高的转化率。 劣势：获得的展示次数介于广泛匹配与精确匹配之间，转化率没有精确匹配高。 广泛匹配
模板匹配
图像模式识别中模板匹配的基本概念以及基本算法 认知是一个把未知与已知联系起来的过程。对一个复杂的视觉系统来说，他的内部常同时存在着多种输入和其他知识共存的表达形式。感知是把视觉输入与事先已有表达结合的过程，而识别与需要建立或发现各种内部表达式之间的联系。匹配就是建立这些联系的技术和过程。建立联系的目的是为了用已知解释未知。（摘自章毓晋《图像工程》） 1、模板匹配法： 在机器识别事物的过程中，常常需要把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景象获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据已知模式到另一幅图像中寻找相应的模式，这就叫匹配。在遥感图像处理中需要把不同波段传感器对同一景物的多光谱图像按照像点对应套准，然后根据像点的性质进行分类。如果利用在不同时间对同一地面拍摄的两幅照片，经套准后找到其中特征有了变化的像点，就可以用来分析图中那些部分发生了变化；而利用放在一定间距处的两只传感器对同一物体拍摄得到两幅图片，找出对应点后可计算出物体离开摄像机的距离，即深度信息。 一般的图像匹配技术是利用已知的模板利用某种算法对识别图像进行匹配计算获得图像中是否含有该模板的信息和坐标； 2、基本算法： 我们采用以下的算式来衡量模板T（m,n)与所覆盖的子图Sij（i,j)的关系，已知原始图像S(W,H)，如图所示： 利用以下公式衡量它们的相似性： 上述公式中第一项为子图的能量，第三项为模板的能量，都和模板匹配无关。第二项是模板和子图的互为相关，随（i,j）而改变。当模板和子图匹配时，该项由
最大值。在将其归一化后，得到模板匹配的相关系数： 当模板和子图完全一样时，相关系数R(i,j) = 1。在被搜索图S中完成全部搜索后，找出R的最大值Rmax(im,jm)，其对应的子图Simjm即位匹配目标。显然，用这种公式做图像匹配计算量大、速度慢。我们可以使用另外一种算法来衡量T和Sij的误差，其公式为： 计算两个图像的向量误差，可以增加计算速度，根据不同的匹配方向选取一个误差阀值E0，当E(i,j)>E0时就停止该点的计算，继续下一点的计算。 最终的实验证明，被搜索的图像越大，匹配的速度越慢；模板越小，匹配的速度越快；阀值的大小对匹配速度影响大； 3、改进的模板匹配算法 将一次的模板匹配过程更改为两次匹配； 第一次匹配为粗略匹配。取模板的隔行隔列数据，即1/4的模板数据，在被搜索土上进行隔行隔列匹配，即在原图的1/4范围内匹配。由于数据量大幅减少，匹配速度显著提高。同时需要设计一个合理的误差阀值E0： E0 = e0 * (m + 1) / 2 * (n + 1) / 2 式中：e0为各点平均的最大误差，一般取40~50即可； m,n为模板的长宽； 第二次匹配是精确匹配。在第一次误差最小点（imin, jmin)的邻域内，即在对角点为（imin -1, jmin -1), (Imin + 1, jmin + 1)的矩形内，进行搜索匹配，得到最后结果。
科目分类和凭证定义
如何定义凭证模板的辅助核算 凭证模板的辅助核算有两种定义方式：比较简单的定义方法是，将辅助项定义到凭证上，生成凭证时凭证分录根据需要从凭证辅助上选择，这种定义方法是凭证模板在编辑状态下，点击〖辅助核算—主辅助核算〗按钮，在弹出窗口中定义整张凭证可能用到的辅助核算及其取值；另外一种辅助核算的定义方式是将辅助核算定义到凭证模板的每一条凭证分录上，这种定义方法是凭证模板在编辑状态下，选中一条凭证分录，点击〖辅助核算—分录辅助核算〗按钮，在弹出窗口中定义当前凭证分录可能用到的辅助核算及其取值。 在辅助核算定义窗口中单击〖增加〗按钮，系统在辅助核算列表中增加一行，我们在该行中参照选取“辅助核算项”和“核算项定义”两栏内容，其中“辅助核算项”可以从选定系统的辅助项目中选取；“核算项定义”可从公式向导中定义。 在辅助核算项列表中选中行，单击〖删除〗按钮，系统将完成辅助核算的删除。单击〖保存〗按钮,将新增辅助核算内容保存；单击〖取消〗按钮，不保存退出 销售成本结转单和计划价调整单没有测试凭证模板是否有效 应收应付系统中应付科目---应付账款|材料|外部单位 1.销售应收 主辅助核算部门客商 2.采购应付单 摘要："购"+getColValue(bd_cubasdoc, custshortname,pk_cubasdoc , #客商0#)+"材料款及税金" 辅助核算 3.采购入库单 摘要 iif(tostring(@暂估标志5@)="Y",iif(#金额1#>0,"暂估入库","冲暂估入库"),"采购入库结转成本") 主辅助核算 分录辅助核算 4.销售成本结转的 摘要 "结转销售成本" 主辅助核算 分类辅助核算 5.差异结转单 摘要："结转材料成本差异" 6.计划价调整单 摘要
计算广告的匹配算法综述
计算广告的匹配算法综述 郭庆涛，郑 滔 (南京大学软件学院，南京 210093) 摘 要：对计算广告研究中的计价模型和匹配算法及模型进行综述，分别从检索词匹配精度、语义情景和用户点击反馈等方面对Cosine 算法、Okapi BM25算法、特征学习算法、分层学习模型和Multinomial 统计语言模型等进行比较分析和优缺点总结，并提出可行的改进 方向。 关键词：赞助搜索；内容匹配；信息检索；机器学习；在线学习 Match Algorithms Survey of Computing Advertising GUO Qing-tao, ZHENG Tao (School of Software, Nanjing University, Nanjing 210093, China) 【Abstract 】This paper conducts a survey of pricing models, relevance match algorithms, and effective statistical models for computing advertising, analyzes and compares these approaches, like Cosine, Okapi BM25, feature learning, hierarchy-learning and Multinomial language model, and conclusively points out the feasible improvement and future of research in this field. 【Key words 】sponsored search; content match; information retrieval; machine learning; online learning DOI : 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.07.075 计 算 机 工 程 Computer Engineering 第37卷 第7期 V ol.37 No.7 2011年4月 April 2011 ·人工智能及识别技术· 文章编号：1000—3428(2011)07—0222—03文献标识码：A 中图分类号：TP18 1 概述 随着互联网时代的发展，网络广告已经成为一个市值高达200亿美元的产业。网络信息浩瀚如海，如何在网络中实现精准的广告投放，实现网络广告的高回报率，已经成为信息技术领域的计算难题。计算广告就是在这种条件下兴起的一个分支学科，它所要解决的难题就是，如何在一定的上下文情境下，找出与当前上下文最佳匹配的网络广告。 目前，网络广告主要分为两大类：图像类(display ads)和文本类，其中，文本类广告又因登出场景的不同分为赞助搜索(sponsored search)和内容匹配(content match)。图像类在线广告的具体形式通常是图片、动画以及视频，这一类广告讲求的是品牌印象的传播。赞助搜索是指广告主为搜索引擎的运营提供赞助，作为回报，该搜索引擎在出现与广告主相关度较高的检索词时，登出相应的广告，例如，Google AdWord 便是赞助搜索的一种典型形式。内容匹配则是指将广告在内容与其相关度较高的网页中登出，例如Google AdSense 和百度推广服务等。 迄今为止，网络广告流行的收益计价模型主要是CPM 、CPC 和CPA 这3种。在不同的计价模型之下，计算广告的匹配算法主要源于3个领域：(1)基于关键词匹配的信息检索，如Cosine 算法、Okapi BM25算法和Multinomial 统计语言模型；(2)基于用户点击反馈的机器学习算法，如特征学习模型、分层学习模型等；(3)在线学习算法，如Multi-armed bandit 、UCB1算法等。 另外，有许多学者发现单纯的信息检索缺乏对上下文语义情景的关注，对上述算法做出了不同程度的修正。本文将详细介绍上述算法及其特点比较，并提出可行的改进方向。 2 计价模型 在介绍计算广告的匹配算法前，需要先对网络广告的计 价模型作描述，因为广告的最佳匹配并非单纯是关键词匹配， 而在于是否最终能够吸引潜在用户的注意。针对网络广告的不同类型，流行的计价模型有以下3种： (1) CPM 模型 图像类广告主要采用该计价模型，因为图像广告得到展示，品牌印象就可以传播出去，具体的模型如下： Revenue N CPM =? 其中，N 为图像广告所在页面被加载的总次数；CPM 的价格由广告发布商通过竞价结果得到。 (2)CPC 模型 与图像类广告不同，文本类广告主要是吸引用户实际进行点击的行为。具体的模型如下： Revenue N CTR CPC =?? 其中，CTR 表示用户在该页面上可能对广告进行实际点击的概率。同样，CPC 需要通过如关键词竞价等方式得到最终的价格。文献[1]提出了GFP 、GSP 竞价理论，对CPC 的市场竞价进行了优化。同类的理论还有VCG 等。 (3)CPA 模型 采用该类模型要求用户不仅对广告发生实际点击，而且还需要被导向广告商的页面去。具体的模型如下： .Revenue N CTR Conv Rate CPA =??? 其中，Conv.Rate 表示用户点击与实际广告页面加载的转 换率。 3 广告匹配计算 3.1 基于信息检索 有学者指出，将用户检索信息当作关键字，广告文本作 基金项目：国家“863”计划基金资助项目(2007AA01Z448)；国家自然科学基金资助项目(60773171) 作者简介：郭庆涛(1985－)，男，硕士研究生，主研方向：数据挖掘，模型验证，机器学习；郑 滔，教授 收稿日期：2010-08-20 E-mail ：taylorqt@https://www.360docs.net/doc/f716457953.html,
浅谈百度分词与关键词匹配度的优化方法
浅谈百度分词与关键词匹配度的优化方 法 百度分词技术一直是一门学问。对于搜索词，百度会不会进行分词，怎么分词，会影响到我们确立目标关键词及关键词排名优化的效果。掌握好分析技术，可以提高关键词语搜索词的匹配度，从而提高网站的排名，获得精准的流量。对于百度分词，我们需要了解百度是怎么分词，以及如何利用好分词技术来选择目标关键词。 百度是如何进行分词的 对于搜索词，首先要判断百度会不会进行分词。简单的专有名词，如“网站”“手机”“医院”这样的词肯定不会分来。3字词如“好手机”，我们通过搜索结果来看一下 可见百度也没有进行分词。搜索其他的3字词，百度也几乎没有分词，可见3个字一下的搜索词基本都是完全匹配的。下面对4个字的词进行搜索，“婚纱摄影”。笔者看了前3页的搜索结果，发现
从上图中可以看出百度已经对这个词就行了分词，分为“婚纱摄影”，“婚纱”，“摄影”这3个词。从用户搜索词的匹配度来看，先从匹配度最高的词“婚纱摄影”来排序。4个字的词百度已经进行了分词，对于更多字的搜索词，百度分词时采用的组合也会更多。 百度分词对关键词排名优化的影响 通过搜索关键词，发现搜索结果的排序是按照对于搜索词的匹配程度来排序。不管一个词有多长，百度最开始一定是按照完全匹配来查找的。如可以搜索一篇文章的标题，搜索的第一个结果肯定是这篇文章。匹配度越高的词，排名结果越靠前。按照匹配度来区分的话，可以分为完全匹配和不完全匹配。完全匹配的关键词，我们一般可以设定为网站的目标关键词，由于完全匹配，可以达到搜索的最精准。目标关键词的设定保证精准简单，并且直观的体现在网站的标题上，精准体现。不完全匹配的关键词，因为网站的标题，关键词、描述都是有限的，所以不能保证所有关键词都是完全匹配的。不能完全匹配，只能分词。在长尾词的优化上，可以使用更多的不完全匹配，这样的方法不在于精而在于量上。 百度分词技术还有很多学问，笔者也只是略懂皮毛，本篇文章只是告诉大家根据百度分词，掌握利用关键词匹配度的方法来进行优化会起到事半功倍的效果。本文由青岛婚纱摄影，转载请保留链接! 文章来源于：https://www.360docs.net/doc/f716457953.html,/article-23167-1.html
百度竞价推广关键词匹配方式详解
百度竞价推广关键词匹配方式详解 在网民在百度搜索关键词时时，百度推广凤巢系统会自动挑选所有参与竞价投放的客户广告中含有对应的与之意思相近或者完全一样的关键词的推广结果展现在网民面前。为了更好的把握推广效果客户可通过设置关键词的匹配方式，来决定网民搜索词与关键词之间可能的对应关系。 做网络营销的都应该知道，竞价推广是网络营销的首选手段，而要做好中国市场的广告竞价推广就必须要了解百度竞价。细心研究过百度竞价对网站业绩提升是有很大的帮助。今天我就借助马海祥博客的平台跟大家浅谈一下百度竞价，首先我们先谈一下百度竞价中的四种关键词匹配方式：短语匹配、广泛匹配、精确匹配和否定匹配。 百度竞价的匹配方式组成： 短语匹配：匹配条件是搜索关键词完全包含推广关键词，而且包含的部分与推广关键词字面完全一致时(顺序不变，无间隔)才触发，用于比较精确的匹配限制。短语匹配将限制只有网民搜索那些仅在字面上与关键词高度相关的搜索词时才能展现对应的推广信息。 例如：在短语匹配情况下，推广关键词“牛奶”与“购买牛奶”、“婴儿牛奶”、“牛奶价格”匹配，而与“牛奶米粉”不匹配。 优势：与精确匹配相比更为灵活且能获得更多的潜在客户访问，与广泛匹配相比则有更强的针对性且可能有更高的转化率。 劣势：获得的展示次数介于广泛匹配与精确匹配之间，转化率没有精确匹配高。 广泛匹配：匹配条件是搜索关键词完全包含推广关键词，允许包含部分字面顺序颠倒或有间
隔，是最宽泛的匹配方式，也是默认的匹配方式。系统有可能对匹配条件进行延伸，扩展至关键词的同义词、近义词、相关词、以及包含关键词的短语等。 例如：在广泛匹配情况下，推广关键词“牛奶”可能与“牛奶米粉”匹配。 否定匹配 与短语匹配和广泛匹配相配合使用，对于一些可能被匹配但与推广意图不相符合的关键词可以添加到否定匹配关键词表中来阻止对应推广信息的触发。可以选择其反面或非经营业务类的词作为否定关键词。例如：用户只做“网络营销培训”这个词，不做“XX网络营销培训”这个词，选择的是广泛匹配和短语匹配，输入“XX网络营销培训”也符合条件，信息也会被显示出来，为了节省不必要的费用，可以把“XX”作为否定词。 优势：使客户在通过广泛匹配和短语匹配获得更多潜在用户访问的同时，通过滤除不能为客户带去潜在客户访问的不必要展现，降低转化成本，提高投资回报率。 劣势：设置否定关键词后，将降低关键词的展现概率，即获得潜在客户关注的概率降低。关键词总的来说就是上面的几种匹配方式，各有各的优势和劣势，我认为，在关键词的匹配方式中，不应局限于一种固定的方式，应灵活的去应用，尽量把短语匹配和否定匹配结合使用，广泛匹配由于消耗的费用大，所以尽可能单独少用词匹配方式，去结合其他匹配方式使用，精确匹配虽然用户比较精准，但点击的几率比较小，也应该结合其他匹配方式使用，总的来说在匹配的时候，尽量往两个发那个面想：能够减少不必要的消费和增加潜在客户的点击量，这样才比较合适。 当你接触一些大客户的百度推广后台的时候通过搜索词报告和统计系统你会发现网民的搜索习惯真是千差万别，在表达对同一种产品/业务的需求时，他们可能使用的搜索词是多种
饮料生产线中常用生产设备种类介绍
饮料生产线中常用生产设备种类介绍 不同的饮料生产工艺需要不同的饮料生产线设备，下面我为大家介绍几种在饮料生产过程中通用的和常用的生产设备。 一、水处理设备 水是饮料生产中用料最大的原料，而且水质的优劣对饮料的品质影响极大。因此，必须对水进行处理以满足饮料生产线工艺要求。通常按其作用把水处理设备分为三类：水的过滤设备、水的软化设备和水的消毒杀菌设备。 1、水过滤设备 (1)砂石过滤设备（多介质过滤设备）砂石过滤器（多介质过滤器）是以成层状的无烟煤、砂、细碎的石榴石或其他材料为床层的机械过滤设备，其原理为按深度过滤水中不同颗粒度的颗粒，较大的颗粒在顶层被去除，较小的颗粒在过滤器介质的较深处被去除，从而使水质达到粗过滤后的标准，降低水的SDI （污泥密度指数）值，满足深层净化的水质要求。 (2)活性炭过滤器活性炭具有吸附作用，还有一定的除浊作用，活性炭过滤器的主要结构和布置形式与砂石过滤器相似。因此，活性炭吸附也称为活性炭过滤。活性炭过滤主要用于水中有机杂质和水中分子状的胶体微小颗粒杂质，也可用于脱氯等。 (3)砂芯棒过滤器砂芯棒过滤器亦称为砂滤棒过滤器，在水处理设备中已有定型产品。主要适用于处理水量较少、水中只含有有机物、细菌及其他杂质的水处理。 (4)微孔过滤器微孔过滤是新型的膜分离技术。它可滤除滤液、气体的0.01μm以上微粒和细菌。其特点是高捕捉能力、过滤面积大、使用寿命长、过滤精度高、阻力小、机械强度大、无剥离现象、抗酸碱能力强、使用方便。此滤器能滤除绝大部分微粒，所以广泛应用于精滤和除菌工艺。 2、水软化设备 (1)离子交换器。离子交换器是水处理中常用的一种装置，它可以通过选择一定的流程，使水软化或除盐。其主要是利用一些离子交换剂把原水中不需要的离子暂时固着，使水中这些离子的含量降低到所要求的程度。被交换剂固着的离子，在再生液中被释放出来，交换剂又可重新使用。也就是说，其实质是不溶性的电解质（树脂）与溶液中的另一种电解质进行的物理化学反应，亦即树脂上的可交换离子与溶液中的其他同性离子的交换反应。 (2)电渗析器。电渗析在工业上作为一种分离、浓缩、提纯和回收工艺的新技术，广泛应用于化工、制药、食品等行业，在食品工业上的应用主要集中在汽水用水、啤酒用水的纯化处理上，在软饮料厂用来对水进行软化（脱盐）。电渗析技术是通过具有选择透过性和良好导电性的离子交换膜，在外加直流电场的作用下，根据异性相吸、同性相斥的原理，使原水中阴、阳离子分别通过阴离子交换膜和阳离子交换膜而达到净化作用的一项技术。 (3)反渗透设备。反渗透是应用规模最大、技术相对最成熟的膜技术，其应用在整个膜分离领域中约占一半，是膜技术发展的一个最大的突破。反渗透是通过反渗透膜把溶液中的溶剂分离出来。反渗透的应用从海水淡化、硬水软化等发展到维生素、抗菌素、激素等的浓缩，细菌、病毒的分离以及果汁、牛乳、咖啡的浓缩等许多方面，应用极广。反渗透设备优点是连续运行，产品水质稳定；无须用酸碱再生；不会因再生而停机；节省了反冲和清洗用水；以高产率产生超纯水（产率可以高达95%）；再生污水不需水处理设施；运行及维修成本低；安装简单、费用低廉。 反渗透设施生产纯水的关键有两个：一是一个有选择性的膜，我们称之为半透膜，二是一定的压力。简单的说，反渗透半透膜上有众多的孔，这些孔的大小与水分子的大小相当，由于细菌、病毒、大部分有机污染物和水合离子均比水分子大得多，因此不能透过反渗透半透膜而与反渗透膜的水相分离。在水中众多杂质中，溶解性盐类是最难清除的。因此，经常根据除盐率的高低来确定反渗透的净水效果，反渗透除
图像匹配的主要方法分析
图像匹配的主要方法分析 在我国的图像处理中，有很多的关键技术正在不断的发展和创新之中。这些相关技术的发展在很大程度上推动了我国图像处理事业的发展。作为图像处理过程中的关键技术，图像匹配技术正在受到越来越多的关注。文章针对图像匹配的主要方法进行详细的论述，希望通过文章的阐述和分析能够为我国的图像匹配技术的发展和创新贡献微薄力量，同时也为我国图像处理技术的发展贡献力量。 标签：图像处理；图像匹配；特征匹配；方法 在我国的图像处理技术中，图像的匹配技术不仅仅是其中的重要组成部分，同时还是很多图像技术的发展创新的技术基础。例如图像技术中的立体视觉技术；图像技术中的运动分析技术以及图像技术中的数据融合技术等。通过上述内容可以看出，在我国的图像技术中，图像匹配技术具有非常广泛的应用。随着我国的相关技术不断的创新和发展，对于图像匹配技术的要求也是越来越高。这样就要求我国的图像匹配技术有更深层次的研究和发展。我国现阶段的研究主要是针对图像匹配过程中的匹配算法进行研究，希望借助研究能够更加有效的提升在实际的工作应用中的图像质量，同时也能够在很大程度上提升图像处理的图像分别率。文章的主要陈述点是通过图像匹配技术的具体方法进行优点和缺点的分析，通过分析优点和缺点来论述我国图像处理技术中的图像匹配技术的发展方向以及改进措施。近些年出现了很多的图像匹配方法，针对现阶段的新方法以及新的研究思路我们在实际的应用过程中要有一个非常清醒的选择。文章针对这一问题主要有三个内容的阐述。第一个是图像匹配技术的算法融合；第二个是图像匹配技术中的局部特征算法；最后一个是图像匹配技术中的模型匹配具体算法。 1 现阶段在世界范围内较为经典的图像匹配技术的算法 关于现阶段在世界范围内的较为经典的图像匹配技术的算法的阐述，文章主要从两个方面进行分析。第一个方面是ABS图像匹配算法。第二个方面是归一化相互关图像匹配算法。下面进行详细的论述和分析。 （1）算法一：ABS图像匹配算法。ABS图像匹配算法最主要的原理就是要使用模板的图像以及相应的匹配图像的搜索用窗口之间的转换差别来显示两者之间的关联性。图像匹配的大小在数值上等同于模板图像的窗口滑动顺序。窗口的每一次滑动都会引起模板图像的匹配计算。现阶段ABS的算法主要有三个，如下： 在选择上述三种计算方法的过程中要根据实际情况社情相应的阀值，否则会出现很高的失误率。上述的三种算法使用范围较狭窄。只使用与等待匹配的图像在模板影像的计算。 （2）算法二：归一化相互关图像匹配算法。归一化相互关的图像匹配算法在现阶段是较为经典的算法。通常专业的称法为NC算法。此计算方法主要是采
基于语音分析的智能质检关键词提取方法设计
? 174 ? ELECTRONICS WORLD ?技术交流 基于语音分析的智能质检关键词提取方法设计 深圳供电局有限公司信息中心 王旭勇 随着我国经济发展水平的不断提高，智能质检系统的研究日趋深入，使之不断进步与发展，语言质检深入研究之下，大大将呼叫中心质检抽样准确率提高了，工作效率也大幅度提高。纵向分析智能质检系统当前备受关注，人们开始普遍对智能质检自动关键词发现功能开展研究，系统整合后可以快速将预设好的关键词提取到，将语音转换为文本后，提取录音文本关键词，还可以通过TextRank 对文本录音中关键词提取，匹配、融合与预设的质检关键词库，最终将文本录音中出现频率最高的目标关键词提取出来。本文将具体对智能质检关键词基于语音分析的提取方法的设计进行论述。 基于语音分析的智能质检关键词提取意义有以下几方面：语音文本表述口语化更严重并且存在一些不规范表述，关键词提取可准确锁定有价值信息，有效去除冗余；质检人员要对检测重点信息有所了解，并获取信息权重值，关键词提取可将重点质检问题及时发现并处理好。还有就是快速识别关键词并提取，可以帮助质检人员对语音信息全面了解。 1.研究背景 为了更好的应对新一轮电力改革带来的巨大挑战，增强供电企业与用户间的交流，进一步将服务质量与效率提高，就必须对语音服务质量相关智能质检系统当前得到广泛关注，更深层次的研究及应用语音分析技术，转换为文本的语音信息，为进一步检测语音服务质量创造了条件。在实际检测中，固有主题的检测仍是语音文本信息检测的重点，为帮助质检人员获取更多有价值信息，就必须快速将关键词检索出来，精炼文本信息，将关键的、能够反映原文主旨思想的词语反映出来。已经具备非常强的实用性对于关键词提取来说，同时也称为信息处理基本工作之一。为此，对于提升质检工作质量及效率来说，高效、准确提取关键词非常有必要，也是智能化质检系统核心内容。自然语言处理（NLP ）是指用自然语言对录音文本处理，并抽取文本关键词的方法，作为人工智能的重要研究领域，该方法中体现语音识别、文本分类、文本校对等基本功能，还可 以体现机器翻译、自动分词等智能化功能。信息抽取（IE ），可快速提取关键信息。 2.设计总体方案 语音质检系统与原有电销管理系统之间是相互关联的，输入语音分析系统将录音管理中的语音，借助语音识别功能，可以将文本转换完成，随后就可以检索关键词，并进行建模等。基于语音质检系统，首先进行信息转化，即将录音信息转变为文本信息，然后使用TextRank 算法将文本录音中关键词自动提取出来，做详细匹配与预设好的质检关键词，并实现两者融合，最终将实际文本录音中出现次数最多的目标关键词提取出来。整个设计方案流程见图1 ： 图1 基于语音分析的智能质检关键词提取方案 3.使用TextRank算法提取关键词 3.1 TextRank算法 由Page Rank 算法衍生出来的一种算法，TextRank 基于排序算法原理使用，不单单依靠局部某点信息进行节点排序，而是依据全局信息递归计算，对文本分割，由分割出的若干个单元组建出一个完整的图像模型，排序对文本中重要成分，提取算法针对单一文档中关键词。可用一个有向权图G=（V ，E ）表示TextRank 模型，词语构成权图中的V ，V ×V 的子集就是E 。任意两点v i 由W ji 表示，图中指向该点的其他集合表示为In （V i ）入度，vi 指向其他点集合，称为出度，表示为Out （v i ），Vi 得分计算公式为： 图中表示某一点都有1-d 的概率指向其他任意点为d ，即阻尼系数，d ∈[0，1]，0.85为d 的默认系数。每个点进行打分时，应用Tex-tRank 算法，每个点必须为指定任意的初值，计算采用迭代计算方式并收敛。鉴于图有着一定连贯性，收敛需经过较少次数迭代实现。3.2 TextRank算法下关键词提取 从一段文本中将众多有价值的语句提取出来就是TextRank 算法下关键词提取的基本方法。利用一定窗口内的词汇间关系排序后续关键词，关键词从文本中直接抽取出来，也就是指在图中随机游走的过程，关键词的选择最终依据投票得分高低而定。具体方法为： 获取到录音集合文本T ，通过接口，对完整的语句进行分割。各个分割的片段表示为[S 1、S 2、S 3、S 4.....，S n ]。先分词、确定词性对每个文本，然后进行词性标注，并集中处理，最终将与主题无关或者冗余的文字去除，比如“的”、“而且”、“但是”，剩下的定性词作为备选关键词，这些备选词表示为[t i,1,、t i,2、t i,r ,.....t i,n ]。构建出备选关键词图，即G=（V ，E ），依据指定共现窗口K 大小进行构造，任意两点间的边由共同关系构造出来。然后依据特定公式进行计算，最终将迭代传播计算各节点权重得分值计算 出，直到将收敛完成。对各节点权重进行排列，按照倒序排列方式，关键词提取的结果为得到的最重要的T 个单词。 4.自定义词库关键词提取 4.1 将关键词库建立起来 因属于一种无监督的提取方法，Tex-tRank 算法对文本整体结构综合考虑后进行提取，受业务规范流程影响，会出现关键词提取数目过大的情况，在使用TextRank 算法提取关键词时，并且有较多的礼貌用语，包括“您好”、“谢谢”等，会影响到目标关键词的提取效果。 为将语音质检关键词日趋的针对性增强并提高准确性，就必须总结过去呼叫中心语音质检关键词提取相关经验，将语音出现频率最高的关键词提取出来，同时提取出出现次数最多的专业词语。对重点关键词构建自定义词库，依据语音质检工作实际要求及标