蜘蛛池目标站点相似度计算的核心逻辑

一、相似度计算的主要维度 百度在评估蜘蛛池目标站点相似度时，通常从以下几个维度展开分析： 内容层面的相似度： 包括文本的词汇分布、语义结构、主题相关性以及文章长度等

二、算法层面的常见实现思路 虽然百度未💡公开具体的相似度算法细节，但从业界实践和公开资料总结，常见的计⚡算方法包括： 基于词袋模型的余弦相似度： 对页面文本进行分词和向量化，计算向量之间的夹角余弦值

基于深度学习语义模型： 如使用BERT等预训练模型提取句级或段级语义向量，识别同义改写☀️或不✨同句式下的相似意图，精准度更高但计算成本也更大