• Contextual relevancy: We’ve talke

• Contextual relevancy: We’ve talked before about how search results
are now personalized, and context is how it’s done. Context includes
components that are permanent or semipermanent, such as gender, job
role, and marital status. Context can also include more ephemeral
factors, such as current geographic location, the subjects of pages
viewed recently, and recent search keywords. The major search
engines try to guess a searcher’s physical location so that keywords
for hardware store will see ones near them. Search engine companies
frequently offer many services that require registration, so they can
collect more permanent information about the searcher. Google does
this with Gmail and Google Docs.
121
You can see that every keyword undergoes complex analysis, but
keywords containing more than one word are evaluated in an even more
complicated way, because of the interplay between the words. Take a look
at some factors that apply only to multiple-word keywords:
• Term rarity: When keywords contain more than one word (search
term), the search engine wants to know which words are the most
important across the web, because that helps the search engine find the
best pages. Consider the keyword hotels in london from the search
engine’s point of view. A search engine knows the frequency of every
term’s occurrence across the web. The term in occurs on most English
pages and is therefore not a “good discriminator”; it does not help the
search engine pick the best pages for the keyword because pages
containing the word in are just about as likely to be good answers as
pages that do not. Rarer is the term hotels, but it is not as rare as
London. For each term, the engine calculates its inverse document
frequency—a logarithmic formula that produces very high values for
rare words and very low values for common words. The search
engine then takes each of the three terms and executes a formula for
each page in the search results known as TF*IDF: normalized Term
Frequency (what we have called keyword density) multiplied by
Inverse Document Frequency. This complicated math tells the search
engines which pages have the highest keyword densities for the rarest
terms in the keyword.

Kết quả (Việt) 1:

• Liên quan theo ngữ cảnh: chúng tôi đã nói chuyện trước khi về làm thế nào kết quả tìm kiếmbây giờ là cá nhân, và bối cảnh là như thế nào nó được thực hiện. Bao gồm các bối cảnhthành phần được vĩnh viễn hoặc semipermanent, chẳng hạn như giới tính, việc làmvai trò, và tình trạng hôn nhân. Bối cảnh cũng có thể bao gồm nhiều không lâuCác yếu tố, chẳng hạn như vị trí địa lý hiện tại, các đối tượng của trangtừ khóa tìm kiếm mới xem, và gần đây. Việc tìm kiếm lớncông cụ cố gắng đoán vị trí thực tế của người tìm kiếm như vậy từ khóa đócửa hàng phần cứng sẽ xem những người gần họ. Tìm kiếm công tythường xuyên cung cấp nhiều dịch vụ yêu cầu đăng ký, vì vậy họ có thểthu thập các thông tin lâu dài hơn về những người tìm kiếm. Google khôngĐiều này với Gmail và Google Docs & Spreadsheets.121Bạn có thể xem mỗi từ khóa phải trải qua phân tích phức tạp, nhưngtừ khoá có chứa nhiều hơn một từ được đánh giá trong một hơncách phức tạp, vì hổ tương tác dụng giữa các từ. Hãy xemtại một số yếu tố mà chỉ áp dụng cho nhiều từ khóa từ:• Hạn hiếm: khi từ khoá chứa nhiều hơn một từ (tìm kiếmhạn), các tìm kiếm muốn biết từ đó là nhấtquan trọng trên web, do đó giúp công cụ tìm kiếm tìm thấy cácTrang web tốt nhất. Xem xét các từ khóa các khách sạn ở Luân Đôn từ tìm kiếmđộng cơ của quan điểm trên. Công cụ tìm kiếm biết tần số của mỗithuật ngữ của các sự kiện trên toàn bộ web. Các thuật ngữ trong xảy ra hầu hết tiếng AnhTrang và do đó không phải là một "tốt discriminator"; nó không giúp cácCác trang tìm kiếm lựa chọn tốt nhất trang cho từ khoá vìcó chứa từ trong có chỉ là về khả năng để có câu trả lời tốt nhưTrang web thì không. Hiếm là khách sạn hạn, nhưng nó không phải là như hiếm nhưLuân Đôn. Cho mỗi cụm từ, các công cụ tính toán tài liệu nghịch đảotần số-một công thức lôgarít sản xuất các giá trị rất cao chotừ hiếm và các giá trị rất thấp cho từ thông dụng. Tìm kiếmđộng cơ sau đó sẽ đưa mỗi người trong ba học kỳ và thực hiện một công thức chomỗi trang tìm kiếm kết quả được gọi là lực lượng đặc nhiệm * IDF: chuẩn hoá các thuật ngữNhân của các tần số (những gì chúng tôi có gọi là mật độ từ khóa)Tần số nghịch đảo tài liệu. Này toán học phức tạp cho việc tìm kiếmđộng cơ mà trang có cao nhất từ khóa mật độ cho hiếm nhấtthuật ngữ trong các từ khóa.

Kết quả (Việt) 2:

• liên quan theo ngữ cảnh: Chúng tôi đã nói chuyện trước khi về làm thế nào kết quả tìm kiếm
hiện được cá nhân, và bối cảnh là thế nào nó được thực hiện. Bối cảnh bao gồm
các thành phần đó là vĩnh viễn hoặc semipermanent, như giới tính, công việc
vai trò, và tình trạng hôn nhân. Bối cảnh cũng có thể bao gồm phù du nhiều
yếu tố, chẳng hạn như vị trí địa lý hiện tại, các đối tượng của các trang
xem gần đây, và từ khóa tìm kiếm gần đây. Các tìm kiếm
động cơ cố gắng đoán vị trí địa lý của người tìm kiếm để từ khoá
cho cửa hàng phần cứng sẽ nhìn thấy những người gần họ. Công ty công cụ tìm kiếm
thường xuyên cung cấp nhiều dịch vụ yêu cầu đăng ký, vì vậy họ có thể
thu thập thông tin thường xuyên hơn về người tìm kiếm. Google làm
điều này với Gmail và Google Docs.
121
Bạn có thể thấy rằng tất cả các từ khóa trải qua phân tích phức tạp, nhưng
các từ khóa có chứa nhiều hơn một từ được đánh giá trong một thậm chí nhiều
cách phức tạp, vì sự tương tác giữa các từ. Hãy xem
xét một số yếu tố mà chỉ áp dụng cho từ khóa nhiều từ:
• hiếm hạn: Khi các từ khóa có chứa nhiều hơn một từ (tìm kiếm
hạn), các công cụ tìm kiếm muốn biết được những lời lẽ là nhất
quan trọng trên web, vì giúp các công cụ tìm kiếm tìm thấy những
trang tốt nhất. Hãy xem xét các từ khoá khách sạn ở london từ việc tìm kiếm
điểm động cơ của xem. Một công cụ tìm kiếm biết tần số của mỗi
lần xuất hiện của hạn trên web. Trong hạn xảy ra trên hầu hết các tiếng Anh
trang và do đó không phải là một "phân biệt tốt"; nó không giúp các
công cụ tìm kiếm chọn trang tốt nhất cho các từ khóa vì các trang
có chứa từ trong chỉ là về như khả năng là câu trả lời tốt như
các trang mà không làm. Hiếm hơn là các khách sạn hạn, nhưng nó không phải là hiếm như
London. Đối với mỗi kỳ hạn, các công cụ tính toán tài liệu nghịch đảo của nó
tần số-một công thức logarit sản xuất giá trị rất cao về
những lời hiếm và giá trị rất thấp những từ phổ biến. Các tìm kiếm
động cơ sau đó phải mất một trong ba điều khoản và thực hiện một công thức cho
mỗi trang trong kết quả tìm kiếm được gọi là TF * IDF: bình thường Term
Frequency (những gì chúng tôi đã được gọi là mật độ từ khóa) nhân
Inverse Document Frequency. Toán học phức tạp này cho việc tìm kiếm
động cơ trang nào có mật độ từ khóa cao nhất cho quý hiếm nhất
các điều khoản trong các từ khóa.