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다음 링크를 예로 들어주십시오 : http://www.yelp.com/biz/chef-yu-new-york.옐프는 "리뷰 하이라이트"섹션을 어떻게 만듭니 까?
'리뷰 하이라이트'섹션에는 사용자가 제출 한 리뷰를 기준으로 강조 표시된 3 개의 구문 (매운 닭고기, 해피 아워, 런치 스페셜)이 있습니다. 분명히, 이들은 자주 등장하는 문구이거나, 자주 등장하는 가장 긴 문구 또는 다른 논리입니다.
그들의 공식적인 설명은 이것이다 : 자신의 리뷰에서
, Yelpers 많이 아래 링크 된 문구를 언급했다. 그리고 이것들은 오래된 구절이 아니며, 우리 옐로 로봇이 독특하고 좋은, 빠른 방법으로 결정한 것들입니다. 이 사업을 설명합니다. 모든 문구를 클릭하면 해당 문구가 표시된 개의 리뷰를 볼 수 있습니다.
제 질문은이 데이터 포인트를 얻기 위해 텍스트 입력을 위해 무엇을 사용 했습니까? Lempel Ziv 또는 일부 맵 축소 알고리즘을 기반으로 한 알고리즘입니까? 저는 CS 전공이 아니기 때문에 여기에 기초적인 것을 놓치고있을 것입니다. 도움이나 이론 등을 좋아할 것입니다.
고마워요!
그것은 "모든 문구를 도표화"그 날에 흥미이라고합니다. 문구의 길이와 복잡성이 다양하기 때문에 LZ의 변형을 사용하여 사전을 만든 다음 가장 길거나 가장 많이 사용 된 문구를 3 개 출력한다고 생각했습니다. 아마 그들은 다른 방법으로 그것을 성취 할 것입니다. 그들이 사용할 수있는 것에 대한 아이디어가 있습니까? 도구, 기술 또는 알고리즘 방식? – Nuby