Markov 체인 모델이 의미 없는 검색어를 식별하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

검색어에서 의미없는 문자열 감지

많은 웹사이트에서 사용자가 "tapoktrpasawe" 또는 "qwe qwe qwe a"와 같은 문자열을 입력하는 의미없는 검색을 접하게 됩니다. " 이러한 검색을 식별하는 것은 어려울 수 있지만 올바른 접근 방식을 사용하면 가능합니다.

마르코프 체인 모델

응답자가 제안한 대로 마르코프 체인 모델 구축 영어의 문자 간 전환은 횡설수설을 감지하기 위한 기초를 제공할 수 있습니다. 이 모델은 영어 텍스트의 빈도를 기준으로 문자 시퀀스에 확률을 할당합니다. 쿼리에 있을 수 없는 문자 조합이 포함된 경우 Markov 체인 모델은 낮은 확률 점수를 생성합니다.

구현 및 테스트

이 접근 방식의 한 구현은 https에서 사용할 수 있습니다. //github.com/rrenaud/Gibberish-Detector. 이 Python 스크립트는 영어 텍스트에서 Markov 체인 모델을 생성하고 이를 사용하여 쿼리 문자열을 평가합니다. 결과는 True(횡설수설) 또는 False(횡설수설 아님)로 분류됩니다.

예를 들어 "내 이름은 rob이고 i like to hack"은 확률 점수가 높으며 True(횡설수설 아님)로 표시됩니다. ). 반대로 "t2 chhsdfitoixcv"는 확률 점수가 낮고 False(횡설수설)로 분류됩니다.

모델 사용자 정의

탐지 정확도를 높이려면 Markov 교육을 고려하세요. 일반 영어 텍스트와 귀하의 웹사이트 검색어 모두에 대한 체인 모델입니다. 이렇게 하면 웹 사이트 콘텐츠와 관련된 의미 없는 검색어를 식별하는 모델의 능력이 향상됩니다.

결론

Markov 체인 모델은 검색 쿼리에서 의미 없는 문자열을 감지하는 통계적 접근 방식을 제공합니다. . 100% 정확성을 보장할 수는 없지만 문제가 있는 검색을 표시하고 관련 없는 검색 결과를 방지할 수 있는 강력하고 사용자 정의 가능한 솔루션을 제공합니다.

위 내용은 Markov 체인 모델이 의미 없는 검색어를 식별하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!