问题实际上是“该企业是否足够接近搜索者
Posted: Thu Jan 23, 2025 10:15 am
2. 接近性
对于邻近性，可以被视为该查询的良好答案？”这就是人们困惑的地方。这才是真正定义本地算法的因素——邻近性。所以今天我将尝试用非常简单的术语来解释这一点。
假设我们在某个特定位置有一位搜 CIO 和 CTO 电子邮件列表 索者，她今天很饿，想吃蛋卷。所以她的查询是蛋卷。如果她要查询我附近的蛋卷，这些商家就是算法会青睐的商家。
3. 突出
这些商店离她最近，Google 会根据它们的知名度对它们进行排序。如果她要询问某个地方的某样东西，假设这是市中心，她想在市中心买蛋卷，因为她不想离开工作太久，那么算法实际上会偏向市中心卖蛋卷的商店，即使那里离搜索者更远。
如果她要问现在开门的蛋卷店，那么这里、这里和这里可能有一家店现在开门，这些店就是算法会考虑的。因此，相关性在查询中发挥作用。如果她要问最便宜的蛋卷店，那么这里和这里可能有。
如果她要的是最好吃的蛋卷，那可能离得很远，也可能是各种地点的组合。所以你真的需要把距离看作是一种流动的东西。它就像一根橡皮筋，取决于
对于邻近性，可以被视为该查询的良好答案？”这就是人们困惑的地方。这才是真正定义本地算法的因素——邻近性。所以今天我将尝试用非常简单的术语来解释这一点。
假设我们在某个特定位置有一位搜 CIO 和 CTO 电子邮件列表 索者，她今天很饿，想吃蛋卷。所以她的查询是蛋卷。如果她要查询我附近的蛋卷，这些商家就是算法会青睐的商家。
3. 突出
这些商店离她最近，Google 会根据它们的知名度对它们进行排序。如果她要询问某个地方的某样东西，假设这是市中心，她想在市中心买蛋卷，因为她不想离开工作太久，那么算法实际上会偏向市中心卖蛋卷的商店，即使那里离搜索者更远。
如果她要问现在开门的蛋卷店，那么这里、这里和这里可能有一家店现在开门，这些店就是算法会考虑的。因此，相关性在查询中发挥作用。如果她要问最便宜的蛋卷店，那么这里和这里可能有。
如果她要的是最好吃的蛋卷，那可能离得很远，也可能是各种地点的组合。所以你真的需要把距离看作是一种流动的东西。它就像一根橡皮筋，取决于