机器学习模型可以包含显示不同特

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征对结果可能性的相对贡献的分数。从功能的相对贡献到用户选择观看特定视频广告的可能性。用户的关键字汽车和美国的存在结合视频的这些特征的权重分别为和可用于预测用户将选择视频观看的可能性可以计算每个搜索者选择不同视频观看的概率。规则可以考虑至少一个特征与特定结果发生的概率的相关性。根据不同特征组合的出现可以生成许多规则。基于规则中的特征可以生成一组令牌。此类标记的示例有关键字自动位置欧洲和带宽高。可以查看与规则中的一组特征相匹配的标记并结合特定结果的概率进行索引。

标记和可以与选择视 沙特阿拉伯移动的电话数字 频观看的概率相关视频关键字汽车地点欧洲带宽高该信息可以与从其他规则导出的其他此类结果一起存储为可搜索索引条目。然后可以使用标准信息检索方法来搜索根据这些结果创建的索引。以这种方式创建的索引称为基于令牌的索引。它基于的标记不仅仅限于关键字。可以使用一种或多种排名技术来细化搜索结果以回答搜索查询。该索引可用于仅考虑那些与特定用户的特征相匹配的标记。索引中的搜索可以检索已为最近观看的视频与猫有关且位置为美国的用户计算概率的所有视频。



输出视频可以按照最有可能被选择观看的可能性到最不可能被选择观看的顺序排列。可以向用户推荐列表中排名靠前的视频的描述例如缩略图。可以考虑以下基于用户的因素基于回归的预测排名转化预测​点击预测停留时间的预测例如用户与所显示的内容互动的时间输出因素的其他示例可能包括选择促销开设账户购买产品或服务用户观看一段内容例如视频图像文本等的时长重复访问例如用户再次访问内容的可能性有多大或类似的。结果概率可以用任何有意义的形式表示包括整数表示布尔分类归一化例如将概率值转换为归一化概率转化率百分比等结果概率可以是。