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590d050218
- build_review_bundle.py: 新增 _compute_percentile/_compute_growth, 候选池从固定阈值改为百分位排名 + 增速因子 (v2 policy) - term_cleanup_policy.json: 升级 v2 schema - generate_term_cleanup_suggestions.py: 新增 _prepare_alias_suggestions, 规则层输出 alias (大小写/单复数/分词变体) - generate_term_cleanup_semantic_suggestions.py: 新增 LLM 语义建议脚本 (DeepSeek API, 产出 semantic alias/stopword/promote) - SKILL.md: 更新为 5 Phase 工作流程 - 首轮清洗 apply: interest 54, aliases 17组, stopwords 17个 - docs/design/keyword-cleanup-flow-overview.md: 流程文档 - plans/: 引擎设计方案
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# interest/watch 候选引擎改进方案
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> 从固定阈值到自适应排位 + 趋势因子的演进
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## 1. 背景
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### 1.1 当前实现
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`build_review_bundle.py` 使用固定的绝对阈值将未覆盖词（uncovered terms）划分为两个候选池：
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| 候选池 | 判断条件 | 依据 |
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|--------|---------|------|
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| `interest_review_candidates` | `total_count >= 3 AND days_seen >= 2` | `policy.interest_keyword_review` |
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| `watch_review_candidates` | `total_count <= 2 AND days_seen <= 2` | `policy.watch_term_review` |
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`generate_term_cleanup_suggestions.py` 则直接从这两个候选池过滤、去重、排序后输出。
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### 1.2 当前方案的问题
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**问题一：固定阈值不随数据量自适应**
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```
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场景 total_count=3 意味着什么
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─────────────────────────────────────────────
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7 天数据（~200 词） top 15%，有一定区分度 ✅
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41 天数据（1070 词） top 5%，区分度更高 ✅ 但阈值没变
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未来 200 天 仍然用 3 次，区分度稀释 ❌
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```
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同一个绝对次数，在不同数据规模下的语义完全不同。手工调阈值不可持续。
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**问题二：固定阈值忽略趋势信号**
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- "Anthropic"：total=13, recent=7 — 近期高活跃，上升趋势
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- "Channels"：total=3, recent=0 — 早期出现但近期消失
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- 当前引擎认为这两个词"都过了 3 次阈值"，同等对待。实际一个是强烈买入信号，一个是过气词。
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**问题三：interest 和 watch 的分界线是硬的**
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total=3 → interest，total=2 → watch。一个词从 2 次变成 3 次就自动"升级"，没有过渡、没有缓冲。
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### 1.3 讨论结论
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与老大讨论后确认：
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1. interest/watch 是**统计判断**，不需要大模型介入，纯算法可以解决
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2. 当前引擎缺的不是大模型，而是**算法本身没写完**——自适应维度（排位、趋势）还没实现
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3. alias 和 stopword 需要语义判断，与 interest/watch 分属不同阶段，不在本方案范围内
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4. 修改量小，可以在 1 小时内落地
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## 2. 设计方案
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### 2.1 核心思路
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引入两个互补维度替代固定阈值：
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```
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判定维度 含义 数据来源
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────────────────────────────────────────────────────────────
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percentile（百分位排名） 该词 total_count 在所有词 term_stats
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中的排位占比
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growth（增速因子） 近期集中度 = recent_count daily 近 N 天
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/ total_count
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```
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两个维度配合：
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- **percentile** 衡量"这个词在当前数据集里有多突出"——消除数据量变化的影响
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- **growth** 衡量"这个词是持续出现还是近期爆发"——识别趋势信号
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### 2.2 候选池划分逻辑
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```
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percentile
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│
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┌─────────────────────┐
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│ top 5% │
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│ → 建议 interest │ ← 高频稳定词
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├─────────────────────┤
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│ top 5%-20% │
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│ → 建议 watch │ ← 有信号但未达 threshold
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├─────────────────────┤
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│ bottom 80% │
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│ → 暂不处理 │ ← 噪声/低频
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└─────────────────────┘
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额外规则：
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如果词在 top 20% 之外，但 growth > 0.5（近期集中度高）
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→ 主动提升到 watch / 主动推 confirm
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```
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这样就不需要关心"total_count 是 3 还是 5"，只看数据自己说话。
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### 2.3 接口变化
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**`configs/term_cleanup_policy.json`**：
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```json
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{
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"schema_version": "v2",
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||
"interest_keyword_review": {
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"percentile_max": 0.05,
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||
"growth_promotion": 0.5
|
||
},
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||
"watch_term_review": {
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||
"percentile_min": 0.05,
|
||
"percentile_max": 0.20
|
||
}
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}
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```
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`v1` 的 `min_total_count`/`min_days_seen` 等绝对阈值字段不再使用。
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**`build_review_bundle.py` 输出的候选项**：
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```json
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{
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"term": "Anthropic",
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"total_count": 13,
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"days_seen": 10,
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"percentile": 0.012,
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"growth": 0.54,
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||
"reason": "top 1.2% by frequency, 54% of occurrences in recent window — strong signal."
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}
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```
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### 2.4 不需要改动的部分
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- `generate_term_cleanup_suggestions.py` — 它只消费候选池，不用改
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- `apply_term_suggestions.py` — 消费 suggestions JSON，不用改
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- `keyword-cleanup-bundle.json` 结构 — 向后兼容，新增 percentile/growth 字段
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## 3. 实施计划
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### 3.1 改动范围
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| 文件 | 改动量 | 内容 |
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|------|--------|------|
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| `skills/keyword-cleanup-review/scripts/build_review_bundle.py` | ~40 行 | 新增 `_compute_percentile()` 和 `_compute_growth()` 函数；修改候选池生成逻辑；候选项中增加 percentile/growth |
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| `configs/term_cleanup_policy.json` | ~10 行 | schema v2：percentile/growth 替代绝对阈值 |
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### 3.2 实施步骤
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1. **build_review_bundle.py**：在 `top_global_terms` 生成后，增加 percentile 计算函数和 growth 计算函数
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2. **build_review_bundle.py**：修改 `interest_review_candidates` 和 `watch_review_candidates` 的生成逻辑，从固定阈值改为 percentile + growth
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3. **build_review_bundle.py**：候选项增加 `percentile` 和 `growth` 字段，更新 `reason` 文案
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4. **term_cleanup_policy.json**：更新为 v2 schema
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5. **验证**：全量跑一次（`--days 365 --top 100`），对比新旧两份输出的差异
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### 3.3 验证方法
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```bash
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# 1. 用旧版生成 baseline
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cd /home/ubuntu/zhu/github/reader
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python3.11 skills/keyword-cleanup-review/scripts/build_review_bundle.py \
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--days 365 --top 100 \
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--output /tmp/bundle-baseline.json
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# 2. 改代码后用新版生成
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python3.11 skills/keyword-cleanup-review/scripts/build_review_bundle.py \
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--days 365 --top 100 \
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--output /tmp/bundle-new.json
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# 3. 对比 governance_hints
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python3 -c "
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import json
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a = json.load(open('/tmp/bundle-baseline.json'))
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b = json.load(open('/tmp/bundle-new.json'))
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for key in ['interest_review_candidates', 'watch_review_candidates']:
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old = set(i['term'] for i in a['governance_hints'][key])
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new = set(i['term'] for i in b['governance_hints'][key])
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||
print(f'{key}: 新增={new-old}, 减少={old-new}')
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"
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```
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### 3.4 风险
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| 风险 | 概率 | 应对 |
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|------|------|------|
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| 百分位阈值对特小数据集（如只有 1 天数据）不适用 | 低 | 不足 7 天时降级回绝对阈值 |
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| growth 因子对低频词的偏差（total=1, recent=1 → growth=1） | 低 | growth 只对 total>=3 的词计算 |
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| 排位突变导致推荐漂移 | 低 | percentil 天然平滑，新增几天数据不会剧烈改变已有词的排位 |
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## 4. alias/stopword 设计方案
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### 4.1 核心判断
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alias 和 stopword 需要语义理解，与 interest/watch（纯统计）性质不同。
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| 类型 | 需要什么 | 判断方式 |
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|------|---------|----------|
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| 大小写变体 | 表层 | 规则：casefold 去重 |
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| 单复数 | 表层 | 规则：去/加 s 后缀匹配 |
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| 分词变体（空格/连字符） | 表层 | 规则：去空格归一 |
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| 简写全称（MCP→Model Context Protocol） | **语义** | LLM |
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| 中英文（上下文工程→Context Engineering） | **语义** | LLM |
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| 同义不同名（Rush→猿辅导 Rush 平台） | **语义** | LLM |
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| stopword（大模型、AI 太泛） | **语义** | LLM |
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### 4.2 分层方案
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```
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输入：高频未覆盖词 + 已有 interest 词表
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│
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├── 规则层（零成本）── 大小写归一、单复数、去空格/连字符
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||
│ 输出候选 alias 对
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│
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└── LLM 层（每次 ~500 token）── 把候选词表整批给 LLM
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做语义聚类
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||
输出 alias 组 + stopword 标记
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```
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### 4.3 规则层设计
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在 `generate_term_cleanup_suggestions.py` 中新增 `_prepare_alias_suggestions()` 函数：
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```python
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def _prepare_alias_suggestions(top_terms, interest_keywords):
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"""
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||
基于表层规则生成 alias 建议。
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||
规则1：casefold 匹配——同一个 casefold 下有多个原文变体
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||
规则2：单复数——去掉/加上末尾 s 后匹配
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||
规则3：分词变体——去空格/连字符后匹配
|
||
"""
|
||
```
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||
|
||
优势：零成本、可复现、可审计。直接写入 suggestions JSON，随 generate 一起输出。
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||
### 4.4 LLM 层设计
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单独脚本，非 generate 主链路的一部分。
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```bash
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python scripts/generate_term_cleanup_semantic_suggestions.py \
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||
--suggestions outputs/term_index/review/term-cleanup-suggestions-YYYY-MM-DD.json \
|
||
--output outputs/term_index/review/term-cleanup-semantic-suggestions-YYYY-MM-DD.json
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```
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LLM prompt 设计：
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```
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你是一个关键词治理助手。以下是一个用户的 interest 关键词列表和一批未覆盖的高频词。
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请做三件事：
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1. ALIAS：判断哪些未覆盖词是已有 interest 关键词的别名/变体
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2. STOPWORD：标记哪些词太宽泛/通用，建议排除
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||
3. PROMOTE：标记哪些新词与用户关注方向一致，建议加入 interest
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用户关注方向：AI Agent 工程化、后端工程、开源工具、大模型落地
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```
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LLM 层输出格式：
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```json
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{
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"alias_suggestions": [
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{"from": "Context Engineering", "to": "上下文工程", "reason": "中英文对应同一概念"}
|
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],
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||
"stopword_suggestions": [
|
||
{"term": "大模型", "reason": "过于宽泛，高频率但低区分度"}
|
||
]
|
||
}
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||
```
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||
### 4.5 预期效果
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| 覆盖类型 | 规则层 | LLM 层 |
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|---------|--------|--------|
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| 大小写变体 | ✅ | — |
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||
| 单复数 | ✅ | — |
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||
| 分词变体 | ✅ | — |
|
||
| 简写全称 | — | ✅ |
|
||
| 中英文映射 | — | ✅ |
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| 同义不同名 | — | ✅ |
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| stopword 判断 | — | ✅ |
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## 5. 讨论记录
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- 2026-05-14：与老大确认 interest/watch 不需要 LLM，纯算法可解决
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- 2026-05-14：确认百分位排名 + 增速因子方案，修改量小，优先落地
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- 2026-05-14：确认本方案不改 `generate_term_cleanup_suggestions.py` 和 `apply_term_suggestions.py`
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- 2026-05-14：确认 alias/stopword 采用规则层 + LLM 层分层方案，规则层零成本优先
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