R 2的值表明这种关系与 1（完美线性）的接近程度。 Moz 范围对数的上升趋势线图。 Moz源管理器量范围不太线性，因为它们经过训练，可以利用人类搜索模式中的非随机变化来最大化特异性和覆盖率。
Moz 的关键词量范围的对数非常轻微的线性，这表明我 波斯尼亚和黑塞哥维那数字数据 们的范围优化方法发现搜索数据中的异常不符合与搜索量波动的完美对数关系。这些异常很可能是由于人类搜索行为中真正的非随机模式造成的。
查看 moz 图中的位置 11 和 12。我们的范围实际上在第 12 位缩小，然后在第 13 位重新回升。存在一个真实的、数据确定的异常现象，表明尽管搜索频率更高，但这个范围内的搜索实际上比之前范围内的搜索波动性更小。
提高新鲜度 最后，我们通过使用全新的第三方匿名点击流数据集来提高新鲜度。小时的点击流数据，以捕获值得纳入我们的数据量和语料库的新关键词。当然，这本身就是一项壮举；我们必须每天解析和清理数亿个事件，将其转化为可用数据。