Как позвонить на телефонный номер италия 0547 372124

Этап 2. Лемматизация кластеров и классификация лемм

Для формирования структуры магазина необходимо классифицировать кластеры на основе общих признаков и сгруппировать их. Здесь поможет лемматизация — разбиение исходных фраз на отдельные слова и приведение их к именительному падежу единственному числу (лемме).

Копируем названия кластеров (не ключей!), вставляем их в лемматизатор и запускаем процесс.

Переносим слова из раздела «Лемматизированные слова» в Excel и каждому слову присваиваем классификационный признак.

Признаки кратко характеризуют лемматизированное слово. Например, слово «купить» можно описать как процесс. Поэтому напротив этого слова ставим признак «процесс». Вы бы могли назвать его по-другому (допустим, «действие»). Это не принципиально — суть в том, чтобы сгруппировать все слова по схожим признакам.

В нашем случае признаков получилось девять:

• время («март», «год», «февраль»);
• место («дом», «магазин» и т. д.);
• повод («рождение», «свадьба» и т. д.);
• предмет («подарок», «украшение» и т. д.);
• процесс («купить», «вышивать»);
• свойство («искусственный», «настенный» и др.);
• стиль («стиль», «прованс», «лофт», «шебби»);
• товар («картина», «цветок» и др.);
• человек («парень», «подруга» и т. п.).

Сортируем список лемм по признакам и переносим данные в столбцы для удобства визуализации.

Пока это не готовая структура. Но мы уже на финишной прямой.

Этап 1. Кластеризация

Кластеризация — это группировка ключевых фраз на основе схожести результатов поисковой выдачи по ним.

В отличие от группировки на основе семантической близости, кластеризация позволяет избежать ошибок, связанных с размещением на одной странице запросов с разным интентом.

Например, фразы «картина для спальни купить» и «картины для спальни» при группировке на основе семантики наверняка бы попали в одну группу. Но если посмотреть на поисковую выдачу по ним, то она окажется разной.

Для кластеризации есть онлайн-сервисы (Just Magic, PixelPlus, PromoPult и др.) и десктопные программы (KeyAssort, KeyCollector). Работают они по похожему принципу (разве что в KeyCollector кластеризация требует специфической подготовки): загружаете список запросов, указываете регион, точность кластеризации и получаете сгруппированное ядро.

При кластеризации особенно важно задать правильную точность — количество совпадений результатов выдачи в ТОП-10, при котором фразы попадают в одну группу. Например, при точности 3 запросы попадут в один кластер, если в выдаче по ним будет три и более одинаковых результата

Если точность низкая, то кластеры получаются слишком обширными, а если высокая, то ядро может быть излишне раздроблено.

Чтобы не гадать и не переплачивать за лишние итерации, удобнее всего задать точность диапазоном. В этом случае вы получите несколько кластеризованных ядер, но заплатите только один раз. Такая функция есть в кластеризаторе PromoPult. Задаем точность от 3 до 7, устанавливаем приоритетную поисковую систему, регион и запускаем процесс:

Загружаем отчет и сравниваем результаты кластеризации при разной точности. Наша задача — выбрать «золотую середину», чтобы кластеры были и не слишком обширными, и не раздробленными. В нашем примере оптимальной видится точность 6.

Например, есть кластеры «деревянные подсвечники» и «купить свечи в интернет магазине». Мы не можем размещать эти кластеры на одной странице — у них разный интент. Но на сайте товарные группы с такими названиями расположены как раз на одной странице, что с точки зрения оптимизации неверно.

Логика подсказывает: почему бы просто не создать раздел «Свечи» и оптимизировать его под кластер «свечи купить», а раздел «Подсвечники, канделябры, свечи» переименовать в «Подсвечники» и оптимизировать под «деревянные подсвечники»?

Но все не так просто: а что делать с другими кластерами вроде «подсвечник в подарок»? Размещать в разделе «Подсвечники»? Или «Праздники»? Или еще каком-то? И таких кластеров около 200 — и каждый из них по-своему «проблемный».

Этап 3. Формирование структуры интернет-магазина

Анализируем леммы по каждому признаку и продумываем, под какие из них создать разделы/подразделы или фильтры.

Признак «время» сразу отсеиваем. Сюда попали слова, относящиеся к «поводу». Также удаляем признак «процесс», поскольку слово «вышивать» нерелевантное, а «купить» и так будет фигурировать практически на всех страницах магазина.

Также логично создать пункт меню по признаку «место». Назовем его «Виды декора». Подпункты — «Для гостиной», «Для кухни», «Для сада» и т. п.

Аналогично вынесем в меню признак «повод». Назовем пункт «Праздники». Подразделами будут «Декор на Новый год», «Декор на день рождения» и т. п.

На основе признака «человек» сформируем пункт меню «Подарки» с подразделами «Подарки парню», «Подарки подруге», «Подарки бабушке» и т. п.

И последний пункт меню — «Стиль», сформированный на основе одноименного признака. Подпункты — «Декор прованс», «Декор шебби шик», «Декор лофт».

Остаются признаки «предмет» и «свойство». На основе первого признака нет смысла выделять пункт меню или фильтры, мы их будем использовать в названиях разных рубрик. А вот на основе слов из признака «свойства» делаем фильтры:

• цвет (обязательно — черный, белый, красный, зеленый + другие цвета);
• материал (дерево, железо, бронза, фарфор, стекло, кварц, винил);
• расположение (напольный, настенный, настольный, подвесной декор);
• форма (круглый, овальный, квадратный, неправильной формы);
• размер (высокий, мелкий, большой);
• дополнительные характеристики (светящийся, романтический, резной, ароматизированный).

Выстраиваем структуру магазина:

Остается рассортировать кластеры поисковых запросов по разделам и подразделам.

Естественно, разделов и подразделов не хватит, чтобы разнести все 200 кластеров. Под оставшиеся кластеры создаются страницы с результатами фильтрации (например, будут страницы «Белый декор», «Круглый декор», «Романтический декор» и т. п.). Если и после этого останутся кластеры, под них оптимизируются релевантные карточки товаров.

Как узнать госномер автомобиля

Государственный номер транспортного средства (госномер) является комбинацией цифр, а также букв, нанесенных на специальную пластмассовую или же металлическую пластину с передней, а также задней стороны транспортного средства. Государственным номером должно обладать любое транспортное средство. Основным предназначением государственного номера является осуществление учета транспортных средств. 

Производство государственных номерных знаков для транспортных средств в Российской Федерации с 1993 года осуществляется по единому образцу. Такие номера содержат в себе три буквы и три цифры. Первая буква обозначает серию государственного номера транспортного средства. Три цифры обозначают регистрационный номер транспортного средства, который присваивается ГИБДД. Следующие три буквы также обозначают серию государственного номера транспортного средства.

С правой стороны все государственные номера транспортных средств имеют дополнительные пометки, которые свидетельствуют о том, что ТС зарегистрировано на территории Российской Федерации. К таковым относятся изображение государственного герба, флага, аббревиатура Российской Федерации, а также код региона, в котором транспортное средство зарегистрировано.

Госномер автомобиля можно увидеть на фотографиях в объявлении о продаже авто. Если на фото номер машины скрыт, позвоните продавцу. Обычно добросовестные продавцы не скрывают номер автомобиля. Если продавец не желает сообщать госномер до тех пор, пока вы не приедете на осмотр, скорее всего, вы разговариваете с представителем серого автосалона. 

Обзор агломерационных методов кластеризации

В начале процесса агломерационного кластеризации, каждый элемент в кластере своих собственных. Кластеры затем последовательно объединяются в более крупные кластеры, пока все элементы не в конечном итоге в том же самом кластере. На каждом шаге, два кластера, разделенных кратчайшим расстоянием объединяются. Определение «кратчайшего расстояния» является то, что отличает между различными агломерационными методами кластеризации.

В одной рычажной кластеризации, расстояние между двумя кластерами определяются с помощью одного элемента пары, а именно этих двух элементов ( по одному в каждом кластере) , которые находятся ближе друг к другу. Кратчайшие из этих ссылок , что остается на любой стадии приводит к слиянию двух кластеров, элементы которых участвуют. Этот метод также известен как ближайший сосед кластеризация . Результат кластеризации можно визуализировать как дендрограммы , который показывает последовательность кластеров слияния и расстояние , на котором каждый слитых имело место.

Математически, функция связи – расстояние D ( X , Y ) между кластерами X и Y – описывается выражением

D(Икс,Y)знак равноминИкс∈Икс,Y∈Yd(Икс,Y),{\ Displaystyle D (X, Y) = \ мин _ {х \ в X, Y \ в У} д (х, у),}

где Х и Y являются любые два набора элементов , рассматриваемые как кластеры, и д ( х , у ) обозначает расстояние между двумя элементами х и у .

Быстрее алгоритмы

Наивный алгоритм для одного рычажной кластеризации легко понять , но медленно, с временной сложностью . В 1973 году Р. Сибсон предложен алгоритм с временной сложностью и сложностью пространства (как оптимальное) , известный как красться. Алгоритм Slink представляет собой кластеризацию по набору пронумерованных элементов на двух функций. Эти функции определяются как найти наименьший кластер , который содержит как элемент  и , по меньшей мере , одну большую номером элемента. Первая функция отображает элемент  к крупнейшему номером элемента в кластере . Вторая функция, отображает элемент  на расстояние , связанное с созданием кластера . Сохранение этих функций в двух массивах , которые отображают каждый номер элемент его значение функции занимает пространство , и эта информация является достаточной для определения самой кластеризации. Как показывает Сибсон, когда новый элемент добавляется к набору элементов, обновленные функции , представляющие новой сингл сшивани кластеризации для дополненного набора, представленного таким же образом, могут быть построены из старой кластеризации во время . Алгоритм Slink затем перебирает предметы, один за другим, добавляя их к представлению агрегацию.
О(N3){\ Displaystyle О (п ^ {3})}О(N2){\ Displaystyle O (N ^ {2})}О(N){\ Displaystyle О (п)}N{\ Displaystyle п}С{\ Displaystyle C}я{\ Displaystyle я}π{\ Displaystyle \ р}я{\ Displaystyle я}С{\ Displaystyle C}λ{\ Displaystyle \ Lambda}я{\ Displaystyle я}С{\ Displaystyle C}О(N){\ Displaystyle О (п)}О(N){\ Displaystyle О (п)}

Альтернативный алгоритм, работающий в одних и тех же оптимальных временных и пространственных границ, на основе эквивалентности между наивным алгоритма и алгоритма Крускала минимальных остовных деревьев. Вместо использования алгоритма Крускал, можно использовать алгоритм Прима , в варианте без двойных куч , что занимает много времени и пространство для построения минимального остовного дерева (но не кластерный) данных элементов и расстояний. Затем, применяя алгоритм Крускала в разреженный граф , образованный краями минимального покрывающего дерева производит сам кластеризацию в дополнительном времени и пространстве .
О(N2){\ Displaystyle O (N ^ {2})}О(N){\ Displaystyle О (п)}О(Nжурнал⁡N){\ Displaystyle О (п \ п лог)}О(N){\ Displaystyle О (п)}

Наивный алгоритм

Следующий алгоритм является агломерационным схема , которая стирает строки и столбцы в матрице близости , как старые кластеры объединяются в новые. Близости матрица D содержит все расстояния D ( я , J ). В кластеризациях присвоены порядковые номера 0,1, ……, ( п  – 1) и L ( K ) является уровнем -й кластеризации. Кластер с номером последовательности т обозначается ( м ) и близость между кластерами ( г ) и ( с ) обозначается d [( г ), ( с )].
N×N{\ N \ displaystyle раз N}

Алгоритм состоит из следующих этапов:

1. Начнем с непересекающихся кластеризации , имеющий уровень L (0) = 0 и последовательность чисел т = 0.
2. Найти наиболее похожую пару кластеров в текущей кластеризации, скажем , пара (г), (с), в соответствии с д [( г ), ( с )] = мин д [( я ), ( J )] , где минимум по всем парам кластеров в текущей кластеризации.
3. Приращение порядкового номера: м = м  + 1. Объединить кластеры ( г ) и ( ы ) в один кластер для формирования следующего кластеризации м . Установите уровень этого кластеризации в L ( м ) = д [( г ), ( с )]
4. Обновление матрицы близости, D , путем удаления строк и столбцов , соответствующих кластеров ( г ) и ( с ) и добавления строки и столбца , соответствующий вновь образованной кластера. Близость между новым кластером, обозначенный ( г , х ) и старый кластером ( к ) определяются как г [( K ), ( г , s )] = мин д [( к ), ( г )], г [( к ), ( с )] .
5. Если все объекты находятся в одном кластере, остановка. В противном случае, перейдите к шагу 2.

Как узнать комплектацию автомобиля

Проверить комплектацию машины бесплатно поможет сервис «Автокод». Проверку можно осуществить по VIN коду или гос. номеру. Информация об автомобиле (номер кузова, гос.номер, вин) вводится в поле на странице сайта, после нажатия кнопки «Проверить авто» на экране появляются данные об опциях машины.

Чтобы пробить комплектацию авто по VIN или гос.номеру, потребуется не больше одной минуты. Оплатив полный отчет (349 рублей), в течение 5 минут вы получите подробную историю эксплуатации автомобиля: данные о пробегах, тех. осмотрах, ОСАГО, количестве владельцев, ограничениях ГИБДД и многое другое.

Процедура позволит сделать следующие выводы:

• Сравнить сведения о номере кузова, автомобильной документации, предоставленные хозяином транспортного средства, с заводской информацией;
• Уберечь себя от возможной конфискации машины ГИБДД, в случае, если авто находится в угоне или на него наложены штрафы.

Проверка по вину или гос.номеру поможет обезопасить себя от невыгодной сделки.

Список источников

• avtocod.ru
• ru.qwe.wiki
• habr.com