首先，花了大约8个月的时间建立了一个庞大的词汇库。 该词汇库不断更新。 此次更新包括两个方面。 第一个方面是不断增加新词汇； 另一个方面是执行词性分析。 新词的不断添加大家比较容易理解，但是词性的判断你可能不是很熟悉。 词性的判断是这样的网站推广工具，例如：“软件”这个词在一定程度上有男性和女性的兴趣。 通过维度算法和大量的基础研究，我们收集了以下数据：“软件”有1%的女性对这个词敏感的概率，99%的男性对此敏感。

第二步，一般会在URL后面附上一句话。 例如：某个URL附加的文字是：“下载最新的软件”。 会收集这个URL，然后进行分词处理。 比如这句话，在看来，会是这样的一个短语：“最新|软件|下载”我们会对这句话进行分词，然后单独分析性别概率。

例如：下载最新的软件

它看起来像这样：最新（21% 女性关注，79% 男性关注）

软件（1% 的女性关注，99% 的男性关注）

下载（10% 女性关注，90% 男性关注）

我们综合得到该URL的性别比例概率：

大约 10% 的女性可能会点击，90% 的男性可能会点击。

至此公司网站推广方案，我们获得了该URL的性别分布。

第三步，会统计用户点击的所有URL，包括上面的分词，然后相加进行计算，然后部分参考用户的鼠标行为公司网站推广的方法，综合得到用户的性别概率分布。 因此，当某个网站有大量用户访问时，或者某个网站长期使用维度统计时，维度基本可以确定该网站的性别分布概率。

一般来说网站推广系统，访问量比较大的网站是比较容易分析的。 如果网站的访问量较少东莞网站推广公司，维度持续统计分析的时间就会较长。 但一般来说，统计用户的URL越多、时间越长，数据的准确性就越接近真实的性别分布概率。

以上就是实施维度性别分析的大致流程。 当然，实际的实施过程是非常复杂的。 建立一个巨大的性别基准库是相当昂贵的。 而且，基于词性本身的特点，词汇库需要不断更新和对标。 。 一个在用户看来非常简单的性别分析，实际上是大量维度工程师不断努力的结果，而且还在不断完善的过程中。 希望大家今后多多给我们提出意见和批评！

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