实现细节：使用编程语言实现马尔可夫链归因。要详细了解此类实现，请阅读数据科学家撰写的这篇文章，它将让您很好地了解其中涉及多少数学和数据科学。 精心挑选的相关内容：为什么营销人员需要像数据科学家一样思考（以及如何做到）文本挖掘：揭示主题、关键字和隐藏的问题文本挖掘是人工智能的一种应用，它摄取内容（例如文本）以进行分类、归类和分类克里斯指出，文本挖掘使用矢量化，将单词转换为数字。
它着眼于这些数字之间的数学关系，并确定这些单词的相似程度。它是深度 秘鲁 whatsapp 电话号码 学习的一种形式。 对谷歌进行逆向工程以揭示关键主题和术语谷歌算法本身大量使用人工智能，是深度学习系统的一个例子。“谷歌的搜索算法现在非常复杂，以至于没有人知道它是如何工作的，包括谷歌，”克里斯说。“他们的模型的可解释性非常低。”您可以使用文本挖掘来针对您的目标主题对算法进行逆向工程。“我们可以部署自己的机器学习模型来说，‘好吧，对于像内容营销这样的搜索词，顶部或页面都有哪些共同点？’”#中的人工智能：查找#友好的#主题通过文本挖掘。
上的@是逆向工程的示例输出：结果列表暗示在围绕逆向工程关键字开哪些单词或类别。拥有这组常用词可以让您在有机搜索方面获得成功的机会比简单地说“让我们写一篇关于内容营销的非常好的文章。”实现细节：通过编程语言实现了文本挖掘和主题建模，提取相关的内容来自文本语料库的主题（例如 例如，在搜索引擎结果页面中找到的文章内容）。精心挑选的相关内容：如何使您的内容在搜索者（和）眼中强大通过文本挖掘提取隐藏的见解，，的母公司，更换其主板。