任务描述
一、背景
为提升埋词效果,通过出单权重方式进行测试埋词效果情况,得到埋词效果最好的策略。
业务价值:研究埋词出单情况,预估20000。
验收人:刘昊林。


二、需求说明


2.1、埋词关键词数据准备

数据来源:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics )
来源:排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)

1、关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 新增 权重比例字段,用于埋词优先级处理。
操作位置:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 。
字段:关键词,站点,SKU,出单listing数(关键词对应的每个出单listing记录为1),在线listing数(关键词对应所有在线listing个数),出单率(出单listing数/在线listing数),关键词来源,权重比例

2、新增关键词权重计算服务,用于每天更新出单词的权重比例。
更新频率:批量刷新一次。
关键词权重系数计算逻辑:_数量权重*20% + _出单权重*75% + _出单率权重*5%
_数量权重:    【 站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应listing数量 (该关键词对应的listing占SKU对应总listing的比)
_出单权重:    【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应出单listing数量。
_出单率权重:  【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 100 。(不太好做归一,直接取值,会有比较大的值所以要除100)


2.2、埋词测试组
1、新增出单词ST埋词测试1:listing Search Terms前180个字符,按照关键词权重系数降序取词;42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词,直接埋入(需要全部转小写、去标点)
埋词来源:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) ;排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)
埋词位置:Search Terms。
埋词逻辑:自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单 的listing,满足埋词范围直接进行Search Terms埋词,无论之前是否埋过词。
流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试1
--埋词类型值默认为 100;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试1。

2、新增出单词ST埋词测试2:listing Search Terms按照关键词权重系数降序,将关键词拆分为词根,取前180个字符(词根需要去重,同时要保留原来的排序,优先保留排序靠前的词根);42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词(不能埋入重复词根)(需要全部转小写、去标点、去冠/介词)
--词根拆解:按【SKU+站点+关键词】进行取值,按关键词权重进行排序(关键词权重系数越大排在前面),再将关键词拆解成一个单词,并去掉标标点,冠/介词('that', 'be', 'been', 'being', 'a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'as', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with')后去重。

词根拆解:masquerade, mask, for, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature ,stickers  --》去掉排名在后的词根:masquerade, mask, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature  --》插入SKU对应在线listing Search Terms

埋词来源:关键词出单分析表(按SKU+站点 取外一半数据);排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)
埋词位置:Search Terms。
流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试2
埋词类型值:默认为 200;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试2。

三、验收标准
在 关键词出单分析表 SKU +站点 满足埋词范围的listing 都需进行埋词。




















需求描述
一、背景
为提升埋词效果,通过出单权重方式进行测试埋词效果情况,得到埋词效果最好的策略。
业务价值:研究埋词出单情况,预估20000。
验收人:刘昊林。


二、需求说明


2.1、埋词关键词数据准备

数据来源:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics )
来源:排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)

1、关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 新增 权重比例字段,用于埋词优先级处理。
操作位置:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 。
字段:关键词,站点,SKU,出单listing数(关键词对应的每个出单listing记录为1),在线listing数(关键词对应所有在线listing个数),出单率(出单listing数/在线listing数),关键词来源,权重比例

2、新增关键词权重计算服务,用于每天更新出单词的权重比例。
更新频率:批量刷新一次。
关键词权重系数计算逻辑:_数量权重*20% + _出单权重*75% + _出单率权重*5%
_数量权重:    【 站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应listing数量 (该关键词对应的listing占SKU对应总listing的比)  
_出单权重:    【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应出单listing数量。
_出单率权重:  【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 100 。(不太好做归一,直接取值,会有比较大的值所以要除100)


2.2、埋词测试组
 1、新增出单词ST埋词测试1:listing Search Terms前180个字符,按照关键词权重系数降序取词;42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词,直接埋入(需要全部转小写、去标点)
埋词来源:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) ;排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)
埋词位置:Search Terms。
埋词逻辑:自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单 的listing,满足埋词范围直接进行Search Terms埋词,无论之前是否埋过词。
流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试1
--埋词类型值默认为 100;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试1。

 2、新增出单词ST埋词测试2:listing Search Terms按照关键词权重系数降序,将关键词拆分为词根,取前180个字符(词根需要去重,同时要保留原来的排序,优先保留排序靠前的词根);42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词(不能埋入重复词根)(需要全部转小写、去标点、去冠/介词)
--词根拆解:按【SKU+站点+关键词】进行取值,按关键词权重进行排序(关键词权重系数越大排在前面),再将关键词拆解成一个单词,并去掉标标点,冠/介词('that', 'be', 'been', 'being', 'a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'as', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with')后去重。

eg: 关键词 masquerade mask for couples,large yoga block,cute cat stickers,nature stickers  -->词根拆解:masquerade, mask, for, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature ,stickers  --》去掉排名在后的词根:masquerade, mask, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature  --》插入SKU对应在线listing Search Terms

埋词来源:关键词出单分析表(按SKU+站点 取外一半数据);排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)
埋词位置:Search Terms。
流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试2
埋词类型值:默认为 200;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试2。

三、验收标准
在 关键词出单分析表 SKU +站点 满足埋词范围的listing 都需进行埋词。








         

      
        
      
              






验收标准
在 关键词出单分析表 SKU +站点 满足埋词范围的listing 都需进行埋词。
历史记录  
  1. 2024-01-23 15:18:48, 由 商雷 创建。
  2. 2024-01-25 15:54:27, 由 张家添 编辑。
    修改了 任务描述,区别为:
    001- 一、背景为提升埋词效果,通过出单权重方式进行测试埋词效果情况,得到埋词效果最好的策略。业务价值:研究埋词出单情况,预估20000。验收人:刘昊林。二、需求说明2.1、埋词关键词数据准备数据来源:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics )来源:排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)1、关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 新增 权重比例字段,用于埋词优先级处理。操作位置:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 。字段:关键词,站点,SKU,出单listing数(关键词对应的每个出单listing记录为1),在线listing数(关键词对应所有在线listing个数),出单率(出单listing数/在线listing数),关键词来源,权重比例2、新增关键词权重计算服务,用于每天更新出单词的权重比例。更新频率:批量刷新一次。关键词权重系数计算逻辑:_数量权重*20% + _出单权重*75% + _出单率权重*5%_数量权重:    【 站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应listing数量 (该关键词对应的listing占SKU对应总listing的比)  _出单权重:    【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应出单listing数量。_出单率权重:  【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 100 。(不太好做归一,直接取值,会有比较大的值所以要除100)2.2、埋词测试组 1、新增出单词ST埋词测试1:listing Search Terms前180个字符,按照关键词权重系数降序取词;42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词,直接埋入(需要全部转小写、去标点)埋词来源:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) ;排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)埋词位置:Search Terms。埋词逻辑:自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单 的listing,满足埋词范围直接进行Search Terms埋词,无论之前是否埋过词。流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试1--埋词类型值默认为 100;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试1。 2、新增出单词ST埋词测试2:listing Search Terms按照关键词权重系数降序,将关键词拆分为词根,取前180个字符(词根需要去重,同时要保留原来的排序,优先保留排序靠前的词根);42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词(不能埋入重复词根)(需要全部转小写、去标点、去冠/介词)--词根拆解:按【SKU+站点+关键词】进行取值,按关键词权重进行排序(关键词权重系数越大排在前面),再将关键词拆解成一个单词,并去掉标标点,冠/介词('that', 'be', 'been', 'being', 'a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'as', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with')后去重。词根拆解:masquerade, mask, for, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature ,stickers  --》去掉排名在后的词根:masquerade, mask, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature  --》插入SKU对应在线listing Search Terms埋词来源:关键词出单分析表(按SKU+站点 取外一半数据);排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)埋词位置:Search Terms。流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试2埋词类型值:默认为 200;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试2。三、验收标准在 关键词出单分析表 SKU +站点 满足埋词范围的listing 都需进行埋词。<img src="/zentao/file-read-341153.png" alt="" />                                           
    001+ 一、背景为提升埋词效果,通过出单权重方式进行测试埋词效果情况,得到埋词效果最好的策略。业务价值:研究埋词出单情况,预估20000。验收人:刘昊林。二、需求说明2.1、埋词关键词数据准备数据来源:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics )来源:排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)1、关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 新增 权重比例字段,用于埋词优先级处理。操作位置:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 。字段:关键词,站点,SKU,出单listing数(关键词对应的每个出单listing记录为1),在线listing数(关键词对应所有在线listing个数),出单率(出单listing数/在线listing数),关键词来源,权重比例2、新增关键词权重计算服务,用于每天更新出单词的权重比例。更新频率:批量刷新一次。关键词权重系数计算逻辑:_数量权重*20% + _出单权重*75% + _出单率权重*5%_数量权重: 【 站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应listing数量 (该关键词对应的listing占SKU对应总listing的比) _出单权重: 【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应出单listing数量。_出单率权重: 【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 100 。(不太好做归一,直接取值,会有比较大的值所以要除100)2.2、埋词测试组 1、新增出单词ST埋词测试1:listing Search Terms前180个字符,按照关键词权重系数降序取词;42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词,直接埋入(需要全部转小写、去标点)埋词来源:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) ;排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)埋词位置:Search Terms。埋词逻辑:自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单 的listing,满足埋词范围直接进行Search Terms埋词,无论之前是否埋过词。流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试1--埋词类型值默认为 100;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试1。 2、新增出单词ST埋词测试2:listing Search Terms按照关键词权重系数降序,将关键词拆分为词根,取前180个字符(词根需要去重,同时要保留原来的排序,优先保留排序靠前的词根);42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词(不能埋入重复词根)(需要全部转小写、去标点、去冠/介词)--词根拆解:按【SKU+站点+关键词】进行取值,按关键词权重进行排序(关键词权重系数越大排在前面),再将关键词拆解成一个单词,并去掉标标点,冠/介词('that', 'be', 'been', 'being', 'a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'as', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with')后去重。词根拆解:masquerade, mask, for, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature ,stickers --》去掉排名在后的词根:masquerade, mask, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature --》插入SKU对应在线listing Search Terms埋词来源:关键词出单分析表(按SKU+站点 取外一半数据);排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)埋词位置:Search Terms。流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试2埋词类型值:默认为 200;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试2。三、验收标准在 关键词出单分析表 SKU +站点 满足埋词范围的listing 都需进行埋词。
    001- 一、背景<br />为提升埋词效果,通过出单权重方式进行测试埋词效果情况,得到埋词效果最好的策略。<br />业务价值:研究埋词出单情况,预估20000。<br />验收人:刘昊林。<br /><br /><br />二、需求说明<br /><br /><br />2.1、埋词关键词数据准备<br /><br />数据来源:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics )<br />来源:排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)<br /><br />1、关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 新增 权重比例字段,用于埋词优先级处理。<br />操作位置:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 。<br />字段:关键词,站点,SKU,出单listing数(关键词对应的每个出单listing记录为1),在线listing数(关键词对应所有在线listing个数),出单率(出单listing数/在线listing数),关键词来源,权重比例<br /><br />2、新增关键词权重计算服务,用于每天更新出单词的权重比例。<br />更新频率:批量刷新一次。<br />关键词权重系数计算逻辑:_数量权重*20% + _出单权重*75% + _出单率权重*5%<br />_数量权重:    【 站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应listing数量 (该关键词对应的listing占SKU对应总listing的比)  <br />_出单权重:    【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应出单listing数量。<br />_出单率权重:  【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 100 。(不太好做归一,直接取值,会有比较大的值所以要除100)<br /><br /><br />2.2、埋词测试组<br /> 1、新增出单词ST埋词测试1:listing Search Terms前180个字符,按照关键词权重系数降序取词;42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词,直接埋入(需要全部转小写、去标点)<br />埋词来源:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) ;排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)<br />埋词位置:Search Terms。<br />埋词逻辑:自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单 的listing,满足埋词范围直接进行Search Terms埋词,无论之前是否埋过词。<br />流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试1<br />--埋词类型值默认为 100;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试1。<br /><br /> 2、新增出单词ST埋词测试2:listing Search Terms按照关键词权重系数降序,将关键词拆分为词根,取前180个字符(词根需要去重,同时要保留原来的排序,优先保留排序靠前的词根);42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词(不能埋入重复词根)(需要全部转小写、去标点、去冠/介词)<br />--词根拆解:按【SKU+站点+关键词】进行取值,按关键词权重进行排序(关键词权重系数越大排在前面),再将关键词拆解成一个单词,并去掉标标点,冠/介词('that', 'be', 'been', 'being', 'a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'as', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with')后去重。<br /><br />词根拆解:masquerade, mask, for, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature ,stickers  --》去掉排名在后的词根:masquerade, mask, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature  --》插入SKU对应在线listing Search Terms<br /><br />埋词来源:关键词出单分析表(按SKU+站点 取外一半数据);排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)<br />埋词位置:Search Terms。<br />流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试2<br />埋词类型值:默认为 200;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试2。<br /><br />三、验收标准<br />在 关键词出单分析表 SKU +站点 满足埋词范围的listing 都需进行埋词。<br /><br /><br /><br /><img src="/zentao/file-read-341153.png" alt="" /><br /><br /><br /><br /><br />         <br /><br />      <br />        <br />      <br />              <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />
    001+ 一、背景<br />为提升埋词效果,通过出单权重方式进行测试埋词效果情况,得到埋词效果最好的策略。<br />业务价值:研究埋词出单情况,预估20000。<br />验收人:刘昊林。<br /><br /><br />二、需求说明<br /><br /><br />2.1、埋词关键词数据准备<br /><br />数据来源:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics )<br />来源:排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)<br /><br />1、关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 新增 权重比例字段,用于埋词优先级处理。<br />操作位置:关键词出单分析表(AmazonSkuKeyWordStatistics ) 。<br />字段:关键词,站点,SKU,出单listing数(关键词对应的每个出单listing记录为1),在线listing数(关键词对应所有在线listing个数),出单率(出单listing数/在线listing数),关键词来源,权重比例<br /><br />2、新增关键词权重计算服务,用于每天更新出单词的权重比例。<br />更新频率:批量刷新一次。<br />关键词权重系数计算逻辑:_数量权重*20% + _出单权重*75% + _出单率权重*5%<br />_数量权重: 【 站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应listing数量 (该关键词对应的listing占SKU对应总listing的比) <br />_出单权重: 【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU】维度计算对应出单listing数量。<br />_出单率权重: 【站点+SKU+关键词】维度计算对应出单listing数量 / 【站点+SKU+关键词】维度计算对应listing数量 / 100 。(不太好做归一,直接取值,会有比较大的值所以要除100)<br /><br /><br />2.2、埋词测试组<br /> 1、新增出单词ST埋词测试1:listing Search Terms前180个字符,按照关键词权重系数降序取词;42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词,直接埋入(需要全部转小写、去标点)<br />埋词来源:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) ;排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)<br />埋词位置:Search Terms。<br />埋词逻辑:自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单 的listing,满足埋词范围直接进行Search Terms埋词,无论之前是否埋过词。<br />流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试1<br />--埋词类型值默认为 100;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试1。<br /><br /> 2、新增出单词ST埋词测试2:listing Search Terms按照关键词权重系数降序,将关键词拆分为词根,取前180个字符(词根需要去重,同时要保留原来的排序,优先保留排序靠前的词根);42个字符随机给从未埋过的词,28个字符随机给已埋过的词(不能埋入重复词根)(需要全部转小写、去标点、去冠/介词)<br />--词根拆解:按【SKU+站点+关键词】进行取值,按关键词权重进行排序(关键词权重系数越大排在前面),再将关键词拆解成一个单词,并去掉标标点,冠/介词('that', 'be', 'been', 'being', 'a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'as', 'of', 'at', 'by', 'for', 'with')后去重。<br /><br />词根拆解:masquerade, mask, for, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature ,stickers --》去掉排名在后的词根:masquerade, mask, couples,large ,yoga ,block,cute ,cat ,stickers,nature --》插入SKU对应在线listing Search Terms<br /><br />埋词来源:关键词出单分析表(按SKU+站点 取外一半数据);排除广告出单词(排除 AdOrderWords = 2)与 广告词 (排除 AdOrderWords = 5)<br />埋词位置:Search Terms。<br />流程:取关键词出单分析表(按SKU+站点 取一半数据) --》埋词范围(自动刊登大于7天,人工刊登大于45天,且近15天未出单)--》埋词商标词过滤(调用原有的埋词检测功能)--》出单词埋词测试2<br />埋词类型值:默认为 200;埋词策略名称为:出单词ST埋词测试2。<br /><br />三、验收标准<br />在 关键词出单分析表 SKU +站点 满足埋词范围的listing 都需进行埋词。<br /><br /><br /><br /><img src="{341153.png}" alt="" /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />

    1、开发分支:develop-zjt-18762

    2、配置服务
    2.1、初始化关键词权重:BuryWordOrder-InitRate

    2.2、埋词服务:BuryWordOrder-BuryWord


    3、数据来源、存储

    3.1、erp数据库,RB_Sku_Order_Summary,sku维度的数据统计,埋词服务运行的这张表

    3.2、智能选品mongdb,zhcxkj_amazon - >  AmazonSkuKeyWordStatistics,出单关键词,AmazonSkuKeyWordStatistics_Sku_Log,埋词服务运行的日志

    3.3、刊登mongdb,Amazon_BuryWord -> Amazon_Common_Queue,埋词队列

    db.getCollection("Amazon_Common_Queue").find({ $and : [{"_id" : { $gt : ObjectId("65aa81216e049b77a6fa2f0b") }}, {"Type" : { $in : [100,200] }}] }).sort({
        _id: -1
    }).limit(1000).skip(0)
    3.4、智能选品mongodb,zhcxkj_autochoose -> BuryWordInfo,最后埋词的记录

    db.getCollection("BuryWordInfo").find({"_id" : { $gte : ObjectId("65b2034df01156420d8aefb7") }}).sort({
        _id: -1
    }).limit(1000).skip(0)
    3.5、智能选品mongodb,zhcxkj_autochoose -> EmbeddingStrategyMgoModel,埋词的日志
    db.getCollection("EmbeddingStrategyMgoModel").find({"_id" : { $gt : ObjectId("65b1ffddc7067d650d7d5dff") }}).sort({
        _id: -1
    }).limit(1000).skip(0)
  3. 2024-01-25 16:39:36, 由 张家添 完成。
    修改了 总计消耗,旧值为 "0",新值为 "32"。
    修改了 指派给 ,旧值为 "zhangjiatian",新值为 "shanglei"。
    修改了 实际完成,旧值为 "",新值为 "2024-01-25 16:10:37"。
    修改了 任务状态,旧值为 "wait",新值为 "done"。
    修改了 实际开始,旧值为 "0000-00-00 00:00:00",新值为 "2024-01-25 16:39:36"。
    修改了 预计剩余,旧值为 "32",新值为 "0"。
    修改了 由谁完成,旧值为 "",新值为 "zhangjiatian"。
    1、项目:Erp.Amazon.Worker
    2、智能选品mongdb,zhcxkj_amazon,AmazonSkuKeyWordStatistics_Sku_Log,用于记录埋词服务运行的日志,mongdb自动创建集合
    3、核心代码

    4、服务运行的配置

    AmazonSkuKeyWordStatistics:BuryWord,埋词服务记录的节点,MinId是RB_Sku_Order_Summary的id主键。

    AmazonSkuKeyWordStatistics:Rate,初始化权重服务记录的节点,MinId是AmazonSkuKeyWordStatistics的_id主键。


    db.getCollection("HotColdDictionary").find({"TypeName" : /^AmazonSkuKeyWordStatistics:.*/i}).sort({
        _id: -1
    }).limit(1000).skip(0)

    测试注意事项:
    1、配置里的参数End不为null,表示程序已处理完成,如果要重新测试,需要将End设置为null
    2、初始化权重服务完成之后,埋词服务才可以执行


  4. 2024-01-25 16:44:55, 由 商雷 指派给 罗友军。
    修改了 指派给,旧值为 "shanglei",新值为 "luoyoujun"。
  5. 2024-01-31 21:38:26, 由 刘霞 编辑。
    修改了 最初预计,旧值为 "32",新值为 "26"。
所属迭代 智能中心-智能选品迭代
所属模块 智能中心-需求池  战略独立项目   智能选品
相关需求 ST埋词策略测试
指派给 罗友军 于 2024-01-25 16:44:55
任务类型 后端
任务标签 初始
开发组 仓储物流开发组
任务状态 已完成
进度 100%
优先级 P0
关键词
抄送给
由谁创建 商雷 于 2024-01-23 15:18:48
由谁完成 张家添 于 2024-01-25 16:10:37
由谁取消 暂无
由谁关闭 暂无
关闭原因 暂无
最后编辑 刘霞 于 2024-01-31 21:38:26
团队 最初预计 总计消耗 预计剩余
工时信息
最初预计 26工时
总计消耗 32工时
预计剩余 0工时
预计开始 2024-01-23
实际开始 2024-01-25
截止日期 2024-01-31