互联网时代，网络方便了人们生活的同时，海量的网络数据信息也成为潜力巨大的价值资源。尤其对营销者来说，当前企业拥有的数据已经不足以支撑其日益准确、有效的营销需要。因此，从互联网这个庞大的非结构化数据库中有针对性的采集、提炼和分析出有价值的信息，已成为其洞察消费者、制定正确营销策略的迫切诉求。
基于此，美数科技推出“页面关键词”提取技术，利用爬虫抓取用户浏览页面行为，再通过算法快速的把不规则页面进行结构化处理，从而进一步挖掘出有价值的数据来指导广告主进行准确投放。
“页面关键词”提取的核心价值
1、提高人群画像的准确度和丰富性
数字营销时代，广告从媒介购买转为对受众购买的阶段，准确营销渐成主流。而准确营销的核心是用户画像。所谓用户画像，即通过用户线上浏览行为、搜索行为、购物行为等，来勾勒出一个用户的商业全貌，以帮助广告主从广泛的受众中准确定位目标人群。而美数“页面关键词”提取技术，正是基于全方位整合用户网上浏览页面行为以后，提取关键词来高度概括页面主题，进而细粒度地推断、刻画出受众对某件事、某领域的兴趣程度，甚至反映受众的真实三观。从而提高人群画像的准确度和丰富性，更好的满足广告主对人群数据采集和洞察的需求。
2、根据页面内容做广告定向投放
试想一下，最近你的新房亟待装修，当你正在浏览一篇《菜鸟必看装修攻略》的时候，正好在页面下方看到某家装品牌推送的绿色环保涂料产品广告，这是不是会戳中你的 G 点，甚至引起你的购物冲动？美数“页面关键词”提取技术，正是为后期美数DSP 进行“页面关键词”定向投放做准备。即通过分析每个页面的文字、语言、主题、结构等元素，提取关键词，再将企业的推广信息投放在具有对应关键词的受众当前浏览页面上。诸如上例，某家装企业为其产品设定了“装修”关键词，系统会在所有具有该关键词的网页上展示该客户的广告。
“页面关键词”提取的实施步骤
备注：在实际操作过程中，“页面关键词”提取技术的流程和应用到的算法复杂且高深，小编在下文只选取其中几种算法做个入门级介绍，以期让读者对该技术有个初步认知和了解。
首先步：正文提取
如果把完成“关键词”提取比作烹制一道美味菜肴，那可以说：正文提取则是做菜前的必需步骤——选菜。因为再出色的厨师也无法将带有黄叶、烂叶和泥巴的菜做成美味。因此，能不能有效、准确的将一个页面的正文抽取出来，是影响后续提取关键词的首要前提。
如何提取正文？一种“基于行块分布函数的通用网页正文抽取”算法，可以实现较好的效果。众所周知，大多数网页中除了包含正文外，还包含许多噪声信息，如网站的导航信息、相关链接和广告以及一些脚本语言等。而行块分布算法可以对抓取回来的页面进行清洗、去噪和结构化分析，进而有效、准确地定位页面正文。
（算法思路流程图）
第二步：分词处理
提取出正文以后，在进行文本主题提炼之前，有一个步骤必不可少，即要先对文档进行分词处理。所谓的分词（Word Segmentation），就是将连续的字序列（一句话）按照一定的规范重新组合成词序列的过程。分词是后续进行文本挖掘的基础，即对于一篇文章，成功的进行分词，才可以达到电脑自动识别文章内容含义的效果。
现有分词算法种类繁多，而我们重点应用的是实验证明出效果更好、错误率更低的“逆向比较大匹配算法”（简称RMM法）。即从句子（或文章）末尾开始处理，每次匹配不成功时去掉前面的一个汉字。
算法应用思路：
(1)循环的读入每一个句子S；
(2)设句子的字数为n；
(3)设置一个比较大词长度，即要截取的词的比较大长度max；
(4)从句子中取n-max到n的字符串subword，去词库查找是否有该词。如果有就走5，没有就走6；
(5)记住subword，从n-max付值给n，继续执行4，直到n=0；
(6)将max-1，再执行4。
举个栗子：
输入例句：S1=“装修省钱小窍门” ；
定义：比较大词长MaxLen=3；S2= “”；分隔符 = “/”；
假设存在词表：…，装修，省钱，小窍门，…；
逆向比较大匹配分词算法过程如下：
(1)S2=“”；S1不为空，从S1右边取出候选子串W=“小窍门”；
(2)查词表，“小窍门”在词表中，将W加入到S2中，S2=“小窍门/”，并将W从S1中去掉，此时S1=“装修省钱”；
(3)S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W=“修省钱”；
(4)查词表，W不在词表中，将W最左边一个字去掉，得到W=“省钱”；
(5)查词表，“省钱”在词表中，将W加入到S2中，S2=“ 省钱/ 小窍门/”，并将W从S1中去掉，此时S1=“装修”；
(6)查词表，“装修”在词表中，将W加入到S2中，S2=“ 装修/ 省钱/ 小窍门/”
并将W从S1中去掉，此时S1=“”；
(7)S1为空，输出S2作为分词结果，分词过程结束。
第三步：关键词提取
如何知道用户兴趣点、关注点在哪里？我们需要分析出文章的主题，即知道用户到底“看了什么”！那么，完全不加以人工干预，如何才能准确做到提取出页面关键词，概括主题特征？应用 TF-IDF，一种用于资讯检索与数据挖掘的常用加权技术算法。
这种算法通过计算 TF，即词频，和 IDF，即逆文档频率以后，用 TF*IDF 得到了一个词的 TF-IDF 值。此值越大，代表某个词对文章的重要性越强。最后，选取排在最前面的几个词，来作为文章的关键词。
算法应用思路：
（1）计算词频
例：假如一篇文件的总词语数是100个，而词语“装修”出现了3次，那么“装修”一词在该文件中的词频就是3/100=0.03。
（2）计算逆文档频率
例：如果“装修”一词在1,000份文档出现过，而我们历史积累的文档总数是10,000,000份的话，其逆向文件频率就是 log(10,000,000 / 1,000)=4。
（3）计算TF-IDF
例：（接上例）TF-IDF 值为 0.03 * 4=0.12。
“页面关键词”提取的实际效果
目前，美数通过爬虫技术，以每日抓取主流网站 500 万+ 优质页面（日均覆盖 20 亿 PV）的量级开展页面关键词提取；并进一步将关键词进行行业分类标签管理，词库已包罗 10万＋ 热频词。在当下准确化、个性化推荐大行其道的时候，美数“页面关键词”提取技术以全面、准确、真实的用户浏览行为数据信息为基础，实现了全景式、丰富化用户画像描述的同时，也帮助广告主和代理商深入洞悉受众浏览行为及场景，让广告展示的时机刚刚好，从而减少对用户的干扰。从目前的运营反馈结果来看，将该技术应用到实际广告投放中，到达率可提高 20% 左右，全面提升了展示广告的效果！
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