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　　免規則采集器列表算法是一種新型的數據抓取技術(shù)，它可以有效地獲取有用的信息，并將其轉化為有用的數據。近年來(lái)，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，免規則采集器列表算法也得到了廣泛的應用。它不僅能夠有效地抓取大量的信息，而且還能夠處理大量的信息，使之成為有用的數據。
　　優(yōu)采云SEO優(yōu)化是一款非常出色的免規則采集器列表算法軟件，它通過(guò)它獨特的“免規則”技術(shù)來(lái)快速、準確地獲取各種信息。它不僅能夠快速地獲取信息，而且還能夠準確地將信息轉化為有用的數據。此外，優(yōu)采云SEO優(yōu)化還可以根據用戶(hù)需要對數據進(jìn)行加工、處理和存儲，使之成為易于使用和理解的格式。
　　
　　其中一個(gè)特性就是“免規則”采集器列表算法。該算法既可以快速地獲取大量信息，也可以準確地將信息轉化為有用的數據。此外，優(yōu)采云SEO優(yōu)化還具有強大的數據處理能力，能夠根據用戶(hù)需要對數據進(jìn)行加工、處理和存儲，使之成為易于使用和理解的格式。
　　
　　此外，該平臺還具有一套實(shí)時(shí)數據監測體系，能夠監測所有來(lái)往信息，從而避免不必要的錯誤或遭遇不必要的風(fēng)險。同時(shí)，優(yōu)采云SEO優(yōu)化也能實(shí)時(shí)監測競爭對手，幫助企業(yè)迅速回應市場(chǎng)行動(dòng)。
　　
　　此外，優(yōu)采云SEO優(yōu)化還可以幫助用戶(hù)快速、準確地生成競爭對手分析、流量來(lái)源分布、新聞輿情監測、市場(chǎng)競爭力評估、原始數據錄入等內容。因此，該平臺也是一個(gè)非常強大的工具，能夠幫助企業(yè)快速、準確地生成各種內容材料。
　　總之，優(yōu)采云SEO優(yōu)化是一套非常出色的免規則采集器列表算法應用工具。它不僅能夠快速、準確地生成各類(lèi)內容材料；而且還能對所有來(lái)往信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監測和評估；此外還能根據用戶(hù)需要對數進(jìn)行加工、處理和存儲,帶來(lái)便利性,使之成為易于使用和理解的格式。因此,優(yōu)采云SEO優(yōu)化是一套非常出色的工具,其官方網(wǎng)站www.hqbet6457.com也是一個(gè)不錯的去處,歡迎大家前往體驗! 查看全部

　　免規則采集器列表算法是一種技術(shù)，它可以收集網(wǎng)頁(yè)上的信息，并將其存儲在數據庫中，以便進(jìn)行后續處理。它是一項重要的技術(shù)，可以幫助企業(yè)收集大量有用的信息，為企業(yè)打造一個(gè)更強大的數據庫。
　　
　　免規則采集器列表算法也被稱(chēng)為“無(wú)規則采集”或“自由采集”，它不需要依賴(lài)任何特定的網(wǎng)站或文章格式，能夠快速準確地收集信息。它使用一系列復雜的算法來(lái)識別相關(guān)信息，并將其收集到數據庫中。
　　
　　目前，很多優(yōu)秀的企業(yè)都在使用免規則采集器列表算法來(lái)獲取有價(jià)值的信息。例如，優(yōu)采云SEO優(yōu)化是一款強大的數據庫工具，可以幫助企業(yè)快速、準確地從互聯(lián)網(wǎng)上獲取有價(jià)值的信息，它可以幫助企業(yè)快速找到所需要的信息并將其收集存儲在數據庫中。此外，它還可以幫助企業(yè)快速了解當前行業(yè)動(dòng)態(tài)并提前獲得競爭對手的信息。此外，該工具還可以幫助企業(yè)快速高效地實(shí)施SEO優(yōu)化、內容優(yōu)化、新聞監測、測試工作等。該工具的官網(wǎng)是 www.hqbet6457.com 。
　　
　　因此，免規則采集器列表算法是一項十分有用而又重要的技術(shù)，它能夠幫助企業(yè)快速準確地從互聯(lián)網(wǎng)上獲取有用的信息并將其收集存儲在數據庫中。此外，這種方法也可以幫助企業(yè)高效、準確、快速地實(shí)施SEO優(yōu)化、內容優(yōu)化、新聞監測、測試工作等。因此，使用這項技術(shù)能夠帶來(lái)很大的好處，值得各大企業(yè)去嘗試使用。 查看全部

　　免規則采集器列表算法是一種新興的技術(shù)，它可以幫助搜索引擎優(yōu)化器快速識別搜索引擎規則，以便可以快速并準確地進(jìn)行SEO優(yōu)化。
　　免規則采集器列表算法的基本原理是，它會(huì )通過(guò)對搜索引擎的規則進(jìn)行分析，生成一個(gè)可供使用的規則列表，以便SEO優(yōu)化者可以快速了解和使用搜索引擎的規則。
　　
　　免規則采集器列表算法是一種非常有效的SEO優(yōu)化工具，它能夠幫助SEO優(yōu)化者快速識別搜索引擎的規則，進(jìn)而針對性地進(jìn)行SEO優(yōu)化。
　　
　　然而，由于免規則采集器列表算法需要大量的數據處理能力，因此很多SEO優(yōu)化者在使用時(shí)遇到了不少困難。為此，優(yōu)采云公司專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)了一款名為“優(yōu)采云SEO優(yōu)化”的軟件，該軟件能夠幫助SEO優(yōu)化者快速識別、理解和使用各大搜索引擎的規則。
　　
　　首先，“優(yōu)采云 SEO 優(yōu)化”通過(guò)對各大搜索引擎的規則進(jìn)行大數據處理來(lái)生成一份可供使用的規則庫。然后，它將根據用戶(hù)的需要來(lái)生成一套合適的SEO 優(yōu)化方法。最后，它還可以根據用戶(hù)需要生成一份定期保存、可隨時(shí)查看的SEO 優(yōu)化日志。
　　此外，“優(yōu)采云 SEO 優(yōu)化”還具備一些強大的特性：例如內容監測、競爭對手標題監測、競爭對手關(guān)鍵詞監測、競爭對手內容監測、競爭對手頁(yè)面特征監測、競爭對手回應監測等。這些特性都能夠幫助SEO 優(yōu)化者快速識別影響 SEO 排名因子并準確地定位競爭對手。
　　總之，“優(yōu)采云 SEO 優(yōu)化”通過(guò)具有前瞻性的免規則采集器列表算法來(lái)幫助SEO 優(yōu)化者快速識別各大搜索引擎的規則、準確地定位競爭對手并準確地定位影響 SEO 排名因子。如想要體驗“優(yōu)采云 SEO 優(yōu)化”的神奇之處，可前往它的官方網(wǎng)站 www.hqbet6457.com ，就能體驗一番。 查看全部

　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，信息采集已成為網(wǎng)絡(luò )市場(chǎng)上最為重要的工作之一，而免規則采集器列表算法正是這項工作中的關(guān)鍵。它是一種新興的信息采集技術(shù)，它能夠從大量的數據庫中快速找出相關(guān)信息，并將這些信息整理成一個(gè)完整的列表。
　　
　　首先，我們需要了解什么是免規則采集器列表算法。這是一種使用特定軟件來(lái)從大型數據庫中提取信息的方法，將數據庫中存儲的信息根據相關(guān)規則分類(lèi)、整理、歸類(lèi)并根據特定格式生成一個(gè)完整的列表。這樣就能夠快速有效地從大量的信息中找出所需要的內容。
　　
　　其次，該算法的優(yōu)勢在于可以快速準確地從海量數據庫中找出想要的內容，而不需要花費大量時(shí)間去手動(dòng)瀏覽、尋找。相對于傳統的手動(dòng)信息采集方式，該方法可以將時(shí)間減少很多，同時(shí)也能夠大大減少人力成本和開(kāi)發(fā)成本。此外，該方法還能夠避免因為手動(dòng)錄入而導致的信息出錯問(wèn)題。
　　
　　最后，優(yōu)采云SEO優(yōu)化是一款強大的免規則采集器列表算法工具，它能夠快速有效地從海量數據庫中獲取相關(guān)信息。該工具可以根據用戶(hù)的要求快速生成一個(gè)完整、易于理解的信息列表。此外，優(yōu)采云SEO優(yōu)化還能夠幫助用戶(hù)優(yōu)化SEO內容，使之能夠在不同平臺上得到有效展示?？傊?，優(yōu)采云SEO優(yōu)化是一個(gè)強大而易用的工具，可以幫助用戶(hù)快速有效地實(shí)現信息采集目標。
　　總之，免規則采集器列表算法是一種新興但十分有用的信息采集方式，而優(yōu)采云SEO優(yōu)化就是一個(gè)使用該方法快速生成完整信息列表并幫助用戶(hù)優(yōu)化SEO內容的工具。如想體驗該工具帶來(lái)便利性和效率性，請前往www.hqbet6457.com 進(jìn)行體驗。 查看全部

　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)和個(gè)人都在利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行信息采集。而對于采集器來(lái)說(shuō)，不能使用規則來(lái)進(jìn)行采集是一個(gè)大問(wèn)題。為此，免規則采集器列表算法應運而生。
　　
　　免規則采集器列表算法是一種非常有效的信息采集方式，它可以幫助用戶(hù)從大量的信息中快速準確地找到所需的內容。該算法的核心思想就是根據用戶(hù)的特定要求，從信息海洋中快速準確地找出相關(guān)內容，并將其歸類(lèi)、保存到數據庫中。免規則采集器列表算法通過(guò)對信息的標題、內容、時(shí)間、作者等多個(gè)方面進(jìn)行匹配，從而快速準確地找出相關(guān)信息。
　　
　　優(yōu)采云SEO優(yōu)化是一款強大的免規則采集器，它可以幫助用戶(hù)從大量的信息海洋中快速準確地找出所需內容，并根據用戶(hù)要求對信息進(jìn)行歸類(lèi)并存儲在數據庫中。優(yōu)采云SEO優(yōu)化不僅可以幫助用戶(hù)快速準確地找出相關(guān)內容，而且還可以幫助用戶(hù)進(jìn)行SEO優(yōu)化，使得用戶(hù)的站點(diǎn)能夠有效地吸引瀏覽者，有效地宣傳和傳播信息。此外，優(yōu)采云SEO優(yōu)化還可以幫助用戶(hù)對站內文章進(jìn)行多個(gè)方面的數據分析，如文章標題、內容、時(shí)間、作者、來(lái)源、國家/地區、語(yǔ)言、瀏覽者人數、文章評論數量等。
　　
　　使用優(yōu)采云SEO優(yōu)化不但可以帶來(lái)上述好處，而且也能夠帶來(lái)很多便利。例如：用戶(hù)可以根據自己的要求隨時(shí)隨地使用該工具對信息進(jìn)行采集和SEO優(yōu)化；后臺也能夠即時(shí)收集并存儲相關(guān)數據；并且它也能夠帶來(lái)很大的省時(shí)省力效益；另外它也能夠有效防止對站內文章的不當使用。
　　總之，優(yōu)采云SEO優(yōu)化是一款強大而有效的免規則采集器，它能夠帶來(lái)很大便利性和省時(shí)省力效益。如想了解詳情可前往它的官網(wǎng)www.hqbet6457.com 進(jìn)行了解。 查看全部

　　《免規則采集器列表算法》
　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數據采集已成為一個(gè)重要的現代領(lǐng)域。數據采集可以幫助企業(yè)收集有用的信息，幫助企業(yè)及時(shí)了解客戶(hù)需求，并增強企業(yè)競爭力。然而，數據采集也是一項復雜、耗時(shí)的工作，尤其是在傳統采集方法中，需要大量人力和時(shí)間來(lái)完成。
　　
　　為此，優(yōu)采云發(fā)明了免規則采集器列表算法。這一算法能夠有效地避免人工操作，減少手動(dòng)輸入的時(shí)間，從而大大提升數據采集效率。通過(guò)使用該算法，用戶(hù)可以根據需要自動(dòng)生成不同類(lèi)型的采集任務(wù)列表（例如新聞、博客、購物、圖片等），以及相應的關(guān)鍵字匹配條件。
　　此外，該算法還能夠將不同頁(yè)面中相同內容的不同部分進(jìn)行匹配，并根據用戶(hù)規定的條件對內容進(jìn)行排序、歸類(lèi)和儲存。最后，用戶(hù)可以對所得到的數據進(jìn)行分析并進(jìn)行決策。
　　
　　此外，該算法使用了多種機器學(xué)習方法來(lái)快速識別出相關(guān)內容并抓取相應的信息。例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法、隨機森林、K-Means聚類(lèi)方法、文本分詞方法、關(guān)鍵字匹配方法、圖片識別方法和新聞文本分析方法。這些方法能夠幫助優(yōu)采云快速準確地對所得到的數據進(jìn)行處理，使得用戶(hù)能夠快速準確地生成采集任務(wù)列表。
　　此外，該免規則采集器列表算法也可以有效地避免重復性工作。通過(guò)使用該方法，用戶(hù)可以根據之前生成的任務(wù)列表內容快速生成新的任務(wù)內容。在生成新內容時(shí)，不但能夠避免重復性工作（即不再手動(dòng)對相同內容進(jìn)行采集和歸類(lèi)化處理）；同時(shí)也可以根據上一步生成的數據進(jìn)一步優(yōu)化新生成的任務(wù)內容。
　　總之：優(yōu)采云開(kāi)發(fā)的“免規則采集器列表算法”是一個(gè)卓越而強大的工具！它不但能夠快速準確地生成不同形式的任務(wù)內容、避免人工干預并把上一步得出的數據作為優(yōu)化依據來(lái)生成新內容、避免重復性工作……乃至于將不同部位相同內容進(jìn)行匹配并依用戶(hù)意愿儲存……等功能都能很好地應企業(yè)需要。如想要體驗“免規則采集器列表”帶來(lái)便利之處——就去體驗優(yōu)采云(www.hqbet6457.com)吧~ 查看全部

　　免費采集器列表算法：最佳選擇
　　近年來(lái)，由于網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展，人們在收集信息方面也變得更加方便。而一個(gè)好的采集器是收集信息的重要工具，免費采集器列表算法正在成為市場(chǎng)上的最佳選擇。
　　
　　免費采集器列表算法是一種用于采集信息的算法，它可以從多個(gè)源中快速、準確地獲取數據。它是一種以高效、準確為目標的信息采集方式，能夠有效地幫助人們快速獲取最新的信息。
　　作為優(yōu)采云采集器（www.hqbet6457.com）打造的免費采集器列表算法，不僅能夠快速準確地獲取數據，而且可以很大程度上減少人工干預，大大降低員工工作量。它還能夠根據用戶(hù)需要定制各種不同的數據格式，使數據能夠得到充分利用。使用該免費采集器列表算法，企業(yè)可以將辦公時(shí)間有效利用起來(lái)，大大降低成本開(kāi)支。
　　
　　此外，優(yōu)采云采集器還具備強大的安全性能。它能夠有效防止信息泄露，并且能夠自動(dòng)識別垃圾信息、廣告內容、隱藏內容、危險內容等。同時(shí)還能夠對電子文件進(jìn)行核對和存儲，避免因斷電或意外情況而導致數據丟失。優(yōu)采云采集器還可以根據不同的用戶(hù)權限來(lái)進(jìn)行權限管理，使用戶(hù)能夠安全方便地使用該采集器。
　　總之，優(yōu)采云采集器打造的免費采集器列表算法是目前市場(chǎng)上最佳的選擇之一。它可以幫助人們快速準確地獲取數據；同時(shí)也能夠有效減少人工干預并提供強大的安全性能。如果你想要快速準確地獲取最新的信息，優(yōu)采云采集器就是你最好的選擇之一——www.hqbet6457.com。 查看全部

　　解決方案:優(yōu)量云免規則采集器列表算法的優(yōu)勢
　　免規則采集器列表算法是一種常用的數據挖掘技術(shù)，它可以從網(wǎng)頁(yè)上自動(dòng)獲取信息，它不僅能夠準確地識別網(wǎng)站內容，而且還能夠快速有效地采集大量信息。
　　
　　免規則采集器列表算法是一種無(wú)人監督的學(xué)習方法，它可以自動(dòng)找出特征并將其作為采集器的輸入。這意味著(zhù)只要將要采集的數據源提供給采集器，就可以根據特征來(lái)獲取信息。使用這種方法，不需要事先定義采集規則，而是根據特征來(lái)自動(dòng)生成采集器。
　　
　　使用免規則采集器列表算法的優(yōu)勢在于：1、對新的數據源不需要事先配置；2、能夠快速準確地識別各個(gè)站點(diǎn)中的信息;3、能夠快速有效地采集大量信息;4、可以避免因為代理IP連接而引起的問(wèn)題;5、可以根據特征生成新的采集器;6、易于擴展。
　　優(yōu)采云采集器是一個(gè)基于免規則采集器列表算法的大數據應用平臺。它包含了一套強大的數據應用服務(wù)，如低成本/高通量/高性能/低風(fēng)險/低難度/快速部署/即時(shí)生成/多平臺/優(yōu)化效益/開(kāi)發(fā)便利性等優(yōu)勢。優(yōu)量云通過(guò)其先進(jìn)的技術(shù)和超強的功能，能夠滿(mǎn)足傳統IT專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員的需求，幫助他們構建更大的電子商務(wù)系統，也能夠為非IT人士提供一套易用易上手的工具來(lái)實(shí)施大數據應用方案。此外，優(yōu)量云還能夠通過(guò)API將信息直沖海外市場(chǎng)，帶來(lái)巨大回饋營(yíng)銷(xiāo)體驗。 查看全部

　　教程:抱米花豆丁下載器與優(yōu)采云萬(wàn)能文章采集器下載評論軟件詳情對比
　　有優(yōu)采云軟件出品的一款萬(wàn)能文章采集軟件，只需輸入關(guān)鍵詞即可采集各種網(wǎng)頁(yè)和新聞，還可以采集指定列表頁(yè)（欄目頁(yè)）的文章。
　　注意：微信引擎有嚴格的限制，請將采集線(xiàn)程數設置為1，否則很容易生成驗證碼。
　　
　　特征：
　　1、依托優(yōu)采云軟件獨有的通用文本識別智能算法，可實(shí)現對任意網(wǎng)頁(yè)文本的自動(dòng)提取，準確率達95%以上。
　　2.輸入關(guān)鍵詞采集微信文章、今日頭條、一點(diǎn)新聞、百度新聞和網(wǎng)頁(yè)、搜狗新聞和網(wǎng)頁(yè)、360新聞和網(wǎng)頁(yè)、谷歌新聞和網(wǎng)頁(yè)、必應新聞和網(wǎng)頁(yè)、雅虎新聞和網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)頁(yè); 可以自動(dòng)采集批量關(guān)鍵詞。
　　
　　3、可以有針對性地采集指定網(wǎng)站（如百度經(jīng)驗、百度貼吧）欄目列表下的所有文章，智能匹配，無(wú)需編寫(xiě)復雜的規則。
　　4、文章翻譯功能，可以將采集的文章翻譯成英文再翻譯回中文，實(shí)現偽原創(chuàng )翻譯，支持谷歌和有道翻譯。
　　5.史上最簡(jiǎn)單最智能的文章采集器，更多功能一試即知！
　　內容分享:京東評論采集助手 – 一鍵下載評論內容、下載評論圖片
　　描述
　　功能及說(shuō)明（官網(wǎng)：）：
　　1. 輸入產(chǎn)品網(wǎng)址下載產(chǎn)品評論和圖片。
　　2、所有下載的內容都會(huì )導出到與軟件【京東數據】相同的目錄下。 使用前請務(wù)必將軟件目錄下的所有文件復制并保存到硬盤(pán)上有空間且可長(cháng)期保存的目錄下。
　　3.使用時(shí)請按照界面提示一步步操作。 如果軟件崩潰，請參考： ，或進(jìn)入產(chǎn)品頁(yè)面咨詢(xún)技術(shù)支持人員。
　　4.如果無(wú)法采集數據，可能是cookie已經(jīng)過(guò)期。 請打開(kāi)京東官網(wǎng)站獲取最新的cookie，復制到軟件目錄下的jd_cookie文件中替換掉舊的，再運行。
　　教程參考：
　　可以采集的字段有：
　　"鏈接", "好評率", "評論總數", "好評數", "中評數", "差評數", "追評數",
"圖片數量", "視頻數", "用戶(hù)名", "評分", "評論時(shí)間", "圖片數", "型號", "規格",
"品名", "贊", "回復", "評論內容", "圖片url", "標簽"
　　根據界面提示，
　　請輸入產(chǎn)品鏈接： 示例：
　　是否同步下載評論圖片，如果不同步，直接回車(chē)，如果同步，請輸入Y回車(chē)：
　　京東點(diǎn)評采集助手-一鍵下載點(diǎn)評內容、下載點(diǎn)評圖片
　　下面是腳本的下載界面：
　　
　　京東點(diǎn)評采集助手-一鍵下載點(diǎn)評內容、下載點(diǎn)評圖片
　　如果我們需要同步下載評論中的圖片：
　　京東點(diǎn)評采集助手-一鍵下載點(diǎn)評內容、下載點(diǎn)評圖片
　　捕獲的字段導出表單：
　　京東點(diǎn)評采集助手-一鍵下載點(diǎn)評內容、下載點(diǎn)評圖片
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　　相關(guān)建議：
　　京東商品采集助手-多功能版-下載SKU、下載圖片采集列表，一切都能搞定
　　京東商品采集助手-多功能版 – 下載SKU 下載圖片采集列表 一切都可以 – Futech()
　　軟件安裝及使用QA：
　　
　　Q：軟件死機怎么辦？
　　A：軟件閃退一般可能是
　　1、谷歌瀏覽器沒(méi)有安裝，對策：去下載安裝，一定要是正版；
　　2、瀏覽器版本與軟件目錄下的chromedriver版本不一致。 單擊此鏈接下載替換目錄中的文件：
　　也可以使用目錄下的chromedriver自動(dòng)更新器進(jìn)行更新，更傻也更快。
　　3、如果以上都做了還是死機，請以管理員權限運行軟件。 使用方法：選擇軟件，右鍵菜單選擇：以管理員身份運行。
　　Q：軟件運行后沒(méi)有反應是怎么回事？
　　A：這一般是軟件初始化沒(méi)有完成，請以管理員權限運行軟件。 使用方法：選擇軟件，右鍵菜單選擇：以管理員身份運行。 初始化時(shí)可能需要1-2次，即啟動(dòng)軟件一次。 如果沒(méi)有任何反應，只需關(guān)閉它并重新啟動(dòng)它。
　　重要提示：軟件的正常運行需要管理員權限。 使用方法：選擇軟件，右鍵菜單選擇：以管理員身份運行。
　　如果您覺(jué)得軟件功能不能完全滿(mǎn)足您的需求，您還可以提供定制服務(wù)。 詳情請聯(lián)系客服人員，或點(diǎn)擊這里在線(xiàn)提交您的需求：需求提交-富泰()
　　用戶(hù)在下訂單時(shí)，必須閱讀并理解并同意以下內容：
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　　相關(guān)教程：如何設置Chrome對應chromedriver.exe的版本（軟件啟動(dòng)后報錯，請參考本文解決） 查看全部

　　解決方案:華邦采集器華邦全球用戶(hù)突破150萬(wàn)的特色
　　這是一套專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)站內容采集軟件，支持采集各種論壇的帖子和回復，以及對網(wǎng)站和文章文的內容爬取。 通過(guò)相關(guān)配置，您可以輕松采集80%的網(wǎng)站內容供自己使用。 根據建站程序的不同，有優(yōu)采云采集器分為三類(lèi)：論壇采集器、CMS采集器和博客采集器。 總共支持近40個(gè)主流建站程序和上百個(gè)版本的數據采集發(fā)布任務(wù)，支持圖片本地化。 支持網(wǎng)站登錄采集，頁(yè)面抓取，完全模擬人工登錄發(fā)布。 此外，軟件還內置了SEO偽原創(chuàng )模塊，讓您的采集更強大。
　　6..io
　　英國市場(chǎng)最著(zhù)名的采集器之一，由英國倫敦一家公司開(kāi)發(fā)，目前已在美國、印度等地設立分公司。 .io作為一款網(wǎng)頁(yè)數據采集軟件，具有四大功能：Magic,,,,,。 進(jìn)入網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)提取數據，無(wú)需任何其他設置，非常好用。
　　
　　7.
　　Front Sniff也是一款操作簡(jiǎn)單，深受用戶(hù)推薦的信息采集軟件。 它分為免費版和付費版。 具有可視化向導式操作界面，日志管理和異常情況預警，免安裝數據庫安裝，語(yǔ)義過(guò)濾數據自動(dòng)識別，文本特征數據智能挖掘，多種數據清洗方式和可視化圖表分析。 軟件免費版、基礎版、專(zhuān)業(yè)版最高采集400萬(wàn)張/天，服務(wù)器版最高采集8000萬(wàn)張/天，提供采集服務(wù)代表。
　　8.弓箭手
　　是使用最廣泛的信息采集軟件之一。 封裝了復雜的算法和分布式邏輯，可以提供靈活簡(jiǎn)單的開(kāi)發(fā)接口； 應用分布式自動(dòng)部署和運行，可視化操作簡(jiǎn)單，計算和存儲資源彈性擴展； 對不同來(lái)源的數據進(jìn)行統一可視化管理，接口/推送/訪(fǎng)問(wèn)等高級功能允許用戶(hù)無(wú)縫連接到現有系統。 該軟件現在提供企業(yè)標準版、高級版和企業(yè)定制版。
　　
　　9、
　　是一款基于網(wǎng)頁(yè)的爬蟲(chóng)客戶(hù)端工具，支持渲染、Ajax爬蟲(chóng)等多種機制分析獲取網(wǎng)站數據。 它還可以使用機器學(xué)習技術(shù)識別復雜文檔，并以 JSON、CSV 等格式導出文件。 軟件支持在 Mac 和 Linux 上可用，或作為擴展提供。 此外，最新的企業(yè)號采集軟件，它還具備一些高級功能，如分頁(yè)、彈窗導航、無(wú)限滾動(dòng)頁(yè)面等，可以將數據可視化在..
　　10.
　　是一款可視化的網(wǎng)絡(luò )數據采集軟件和網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)化工具，支持最新企業(yè)號采集軟件的智能爬取，可以提取幾乎所有網(wǎng)站的內容。 其程序執行環(huán)境可用于開(kāi)發(fā)、測試和生產(chǎn)服務(wù)器。 您可以使用 C# 或 VB.NET 調試或編寫(xiě)腳本來(lái)控制爬蟲(chóng)。 它還支持為爬蟲(chóng)工具添加第三方擴展。 功能全面全面，對于有技術(shù)基礎的用戶(hù)來(lái)說(shuō)功能極其強大。
　　免費的:無(wú)人值守免費自動(dòng)采集器 V2.6.11 綠色免費版
　　為了保持網(wǎng)站的活力，每天的內容更新是基礎。 小型網(wǎng)站保證每日更新，通常需要站長(cháng)承擔每天8小時(shí)的更新工作，周末無(wú)休； 一個(gè)中型網(wǎng)站全天維護內容更新，通常每天需要3班倒，每班人工2-3名管理員。 如果按照1500元的正常月薪計算，即使不包括周末加班，小型網(wǎng)站一個(gè)月至少需要花費1500元，而中型網(wǎng)站則需要1萬(wàn)元以上。 無(wú)人值守的免費自動(dòng)采集器的出現，將為您節省這筆費用！ 讓站長(cháng)和管理員從繁重枯燥的網(wǎng)站更新工作中解放出來(lái)！
　　特征：
　　獨一無(wú)二的無(wú)人值守
　　ET從設計之初就以提高軟件自動(dòng)化程度為突破口，實(shí)現無(wú)人值守、24小時(shí)自動(dòng)化工作。 經(jīng)測試，ET可以長(cháng)時(shí)間自動(dòng)運行，甚至可以以年為時(shí)間單位。
　　超高穩定性
　　軟件要達到無(wú)人值守的目的，需要長(cháng)時(shí)間穩定運行。 ET在這方面做了很多優(yōu)化，以確保軟件能夠穩定、持續地工作。 不存在某些采集軟件會(huì )自己崩潰甚至導致網(wǎng)站崩潰的問(wèn)題。
　　最少的資源使用
　　ET獨立于網(wǎng)站，不消耗寶貴的服務(wù)器WEB處理資源，可以在服務(wù)器或站長(cháng)工作電腦上工作。
　　嚴格的數據和網(wǎng)絡(luò )安全
　　ET利用網(wǎng)站本身的數據發(fā)布接口或程序代碼對信息內容進(jìn)行處理和發(fā)布，不直接操作網(wǎng)站數據庫，避免了任何因ET引起的數據安全問(wèn)題。 ET在采集信息時(shí)使用標準的HTTP端口，不會(huì )造成網(wǎng)絡(luò )安全漏洞。
　　強大靈活的功能
　　ET除了具備一般采集工具的功能外，還讓用戶(hù)可以靈活支持圖片加水印、防盜鏈、頁(yè)面采集、回復采集、登錄采集、自定義項、UTF-8、UBB、模擬發(fā)布……滿(mǎn)足各種挑毛需要。
　　特征：
　　【特點(diǎn)】設定好計劃后，24小時(shí)自動(dòng)工作，無(wú)需人工干預
　　
　　[特點(diǎn)] 與網(wǎng)站分離，通過(guò)獨立制作的界面，可以支持任何網(wǎng)站或數據庫
　　[特點(diǎn)] 靈活強大的采集規則，不僅可以采集文章，還可以采集任何類(lèi)型的信息
　　【特點(diǎn)】體積小、功耗低、穩定性好非常適合運行在服務(wù)器上
　　【特點(diǎn)】所有規則均可導入導出，靈活的資源復用
　　[特點(diǎn)] 使用FTP上傳文件，穩定安全
　　【功能】下載上傳支持斷點(diǎn)續傳
　　【特點(diǎn)】高速偽原創(chuàng )
　　[采集] 可以選擇倒序、順序、隨機采集文章
　　【采集】支持自動(dòng)列出網(wǎng)址
　　【采集】支持采集數據分布在多層頁(yè)面的網(wǎng)站
　　[采集] 自由設置采集數據項，每個(gè)數據項可單獨篩選排序
　　【采集】支持分頁(yè)內容采集
　　【采集】支持任意格式和類(lèi)型的文件（包括圖片、視頻）下載
　　[采集] 可以破解防盜鏈文件
　　【采集】支持動(dòng)態(tài)文件URL解析
　　
　　【采集】支持采集需要登錄訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)
　　【支持】 可設置關(guān)鍵詞采集
　　[支持] 可設置防止采集的敏感詞
　　【支持】可設置圖片水印
　　【發(fā)布】支持發(fā)布帶回復的文章，可廣泛應用于論壇、博客等項目
　　[Release] 與采集數據分離的發(fā)布參數項可以自由對應采集數據或預設值，大大增強發(fā)布規則的復用性
　　【發(fā)布】支持隨機選擇發(fā)布賬號
　　【發(fā)布】任意發(fā)布項支持語(yǔ)言翻譯
　　【發(fā)布】支持轉碼，支持UBB碼
　　[發(fā)布]可選擇文件上傳自動(dòng)創(chuàng )建年月日目錄
　　【發(fā)布】模擬發(fā)布支持在無(wú)法安裝接口的網(wǎng)站上進(jìn)行發(fā)布操作
　　[支持] 程序可以正常運行
　　[支持] 防止網(wǎng)絡(luò )運營(yíng)商劫持HTTP功能
　　[支持] 手動(dòng)采集和發(fā)布單個(gè)項目
　　【支持】詳細的工作流程監控和信息反饋，讓您快速了解工作狀態(tài) 查看全部

　　正式發(fā)布:優(yōu)采云采集免規則采集發(fā)布
　　優(yōu)采云采集器的數據原理：
　　優(yōu)采云采集器是如何抓取數據的？ ，取決于您編寫(xiě)的規則。 如果要獲取某個(gè)欄目的網(wǎng)頁(yè)中的所有內容，則需要將這個(gè)網(wǎng)頁(yè)的URL 有規律地寫(xiě)出來(lái)。 程序會(huì )根據你的規則爬取列表頁(yè)面，從中分析規則，然后爬取獲取到URL的網(wǎng)頁(yè)內容。 然后根據你的采集規則，（找到對應網(wǎng)站的唯一標簽，前后截?。┓治鱿螺d的網(wǎng)頁(yè)，分離保存標題內容等信息。 如果你選擇下載圖片等網(wǎng)絡(luò )資源，程序還會(huì )分析匹配你寫(xiě)的規則才能采集的數據，找出圖片、資源等的下載地址并下載到本地。
　　如果我連 HTML 都不會(huì )，我該怎么辦？
　　我是一個(gè)連HTML都不懂的新手。 采集規則我真的好難寫(xiě)??！ 連續研究了一個(gè)星期，還是沒(méi)有頭緒，因為有優(yōu)采云采集的內容需要將目標內容和html代碼分開(kāi)，所以需要通過(guò)html來(lái)劃定邊界。 內容截取，每次采集的內容完全沒(méi)有排版。 至于發(fā)帖規則。 我完全不明白！ 只更改采集發(fā)布程序！
　　
　　小白是怎么采集發(fā)布的？
　　1.設置關(guān)鍵詞，可以采集今日頭條、百度網(wǎng)頁(yè)、百度新聞、搜狗網(wǎng)頁(yè)、搜狗新聞、微信等，批量關(guān)鍵詞可以自動(dòng)采集。
　　2. 可以本地采集（也可以直接發(fā)布）
　　3.設置發(fā)布欄
　　4.發(fā)布成功
　　
　　5. 抓取網(wǎng)站鏈接，推送到搜索引擎
　　總結：智能采集，無(wú)需編寫(xiě)復雜規則，可采集海量采集源。 這段時(shí)間看了很多采集發(fā)布軟件，終于找到了這款傻瓜式采集發(fā)布軟件。
　　最好不要采集所有內容。 雖然收錄一下子會(huì )增加很多，但是搜索引擎會(huì )在一定時(shí)間內重新檢索。 如果您的內容質(zhì)量太差，它將被從收錄中刪除，或者快照日期將被倒轉，快照將不會(huì )被更新。
　　采集的文章也需要根據需要進(jìn)行“偽原創(chuàng )”，比如簡(jiǎn)單的修改，重新排版。 雖然大部分都是采集的，但是網(wǎng)站的質(zhì)量還應該提高。
　　匯總:采集蘇州核酸app(采集江蘇2)
　　采集蘇州app是一款為蘇州地區核酸采集人員打造的采集軟件。 軟件的主頁(yè)面非常簡(jiǎn)潔，方便用戶(hù)操作。 通過(guò)掃描識別有效證件或二維碼，即可查看核酸用戶(hù)基本信息，避免人工錄入的緩慢過(guò)程。 可以幫助采集快速提高辦公效率，并有簡(jiǎn)短的視頻教程供使用前參考。
　　采集蘇州官方版特色
　　1. 系統可根據條碼快速定位陽(yáng)性患者及其所在社區。
　　2、所有中轉箱實(shí)行條碼管理，中轉過(guò)程實(shí)現信息全閉環(huán)。
　　
　　3、通過(guò)趨勢圖顯示各環(huán)節的工作量、工作效率、質(zhì)量和資源投入
　　軟件亮點(diǎn)
　　2、軟件提供了非常強大的識別功能。 用戶(hù)只需直接使用軟件拍照，照片中的姓名和身份證號碼將被自動(dòng)識別并自動(dòng)導入數據庫。
　　1、平臺需要獲取手機的拍照權限。 當有人來(lái)做核酸檢測時(shí)，需要打開(kāi)攝像頭，拍攝居民身份證和相關(guān)采集管的條碼，直接錄入系統。
　　
　　3、所有員工也可以在平臺上查看自己的任務(wù)，及時(shí)整理上報自己的數據，還可以隨身攜帶數據，讓辦公更輕松。
　　軟件優(yōu)勢
　　1、服務(wù)于全民核酸檢測的移動(dòng)應用。 采樣者可以使用本軟件注冊為采樣者。
　　2、方便用戶(hù)在線(xiàn)直接查看核酸檢測結果等各項服務(wù)，非常方便。
　　3、提供的數據也很準確，有需要的用戶(hù)可以快速下載使用。 查看全部

　　核心方法:推薦算法Rerank二次重排序 - LR、GBDT、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、L2R
　　課程介紹
　　推薦的 Rerank 排序有幾種應用場(chǎng)景。 一種是在離線(xiàn)計算時(shí)使用Rerank排序算法預先為每個(gè)用戶(hù)計算推薦結果，另一種是在實(shí)時(shí)在線(xiàn)的網(wǎng)頁(yè)推薦引擎中進(jìn)行二次融合排序。 但是不管用哪一個(gè)，算法都是一樣的。 比如用邏輯回歸、GBDT、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等來(lái)預測這個(gè)商品被點(diǎn)擊或購買(mǎi)的可能性的概率。 使用的模型是一樣的，預測的時(shí)候也是一樣的進(jìn)行特征轉換。 一般會(huì )封裝一個(gè)通用的方法，用于離線(xiàn)和在線(xiàn)場(chǎng)景調用。
　　推薦的 Rerank 排序有以下三種思路：
　　1. 基于邏輯回歸、GBDT、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的分類(lèi)思想進(jìn)行二次排序
　　2. Secondary sorting based Learning to rank排序學(xué)習思路
　　3、基于加權組合公式規則的二次排序
　　我們的系列課程將全面深入地講解這三種實(shí)現方式：
　　1. 基于邏輯回歸、GBDT、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的分類(lèi)思想進(jìn)行二次排序
　　在進(jìn)行二次排序之前，首先要有一組候選結果。 簡(jiǎn)單地說(shuō)，預測用戶(hù)最有可能購買(mǎi)哪種產(chǎn)品并不能預測所有產(chǎn)品，除非你的數據庫中有成千上萬(wàn)的產(chǎn)品。 事實(shí)上，電商網(wǎng)站上的商品一般都是幾萬(wàn)，甚至幾百萬(wàn)SKU量級。 如果你預測一次，你可能不知道運行何時(shí)結束。 因此，一般的處理方法是在一個(gè)小的候選集上生成的。 你可以把這個(gè)候選集想象成一個(gè)粗略的過(guò)濾器。 當然，這個(gè)粗略的篩選并沒(méi)有你想的那么粗，其實(shí)是通過(guò)算法得到的，準確率也很好。 只有通過(guò)Rerank二次重排序算法，才能將準確率提升到一個(gè)更高的水平。 至于推薦效果能提高多少，就看你在特征工程和調參方面做得好不好。 但一般來(lái)說(shuō)，如果推薦效果能提升10%以上，就認為優(yōu)化效果非常顯著(zhù)。 當然最高漲幾倍也是可以的。
　　更多內容和源代碼...
　　2. Secondary sorting based Learning to rank排序學(xué)習思路
　　Learning to Rank 排名學(xué)習是推薦、搜索、廣告的核心方法。 排序結果的好壞極大地影響著(zhù)用戶(hù)體驗、廣告收入等。排序學(xué)習可以理解為機器學(xué)習中對用戶(hù)進(jìn)行排序的一種方法。 這是一個(gè)受監督的機器學(xué)習過(guò)程。 對于每個(gè)給定的查詢(xún)-文檔對，提取特征，并通過(guò)日志挖掘或人工標注獲得真實(shí)的數據標注。 然后對模型進(jìn)行排序，使輸入可以與實(shí)際數據相似。
　　常用的排序學(xué)習分為三種：PointWise、PairWise和ListWise。
　　1）逐點(diǎn)
　　單文檔方式的處理對象是單個(gè)文檔。 將文檔轉換為特征向量后，機器學(xué)習系統根據從訓練數據中學(xué)習到的分類(lèi)或回歸函數對文檔進(jìn)行評分。 評分結果為搜索結果或推薦結果。
　　2）配對
　　
　　對于搜索或推薦系統，在收到用戶(hù)查詢(xún)后，系統會(huì )返回一個(gè)相關(guān)文檔的列表，因此問(wèn)題的關(guān)鍵是確定文檔之間的順序關(guān)系。 單文檔法完全根據單個(gè)文檔的分類(lèi)分數計算，沒(méi)有考慮文檔之間的順序關(guān)系。 文檔對法會(huì )著(zhù)重于向量來(lái)判斷文檔的順序關(guān)系是否合理。 之所以叫文檔對法，是因為這種機器學(xué)習方法的訓練過(guò)程和訓練目標是判斷任意兩篇文檔組成的文檔對是否滿(mǎn)足順序關(guān)系，即判斷D0C1是否應該排序在 DOC2 前面。 常用的 PairWise 實(shí)現包括 SVM Rank、RankNet 和 RankBoost。
　　3）列表
　　單文檔方法將訓練集中的每個(gè)文檔作為一個(gè)訓練實(shí)例，文檔對方法將同一查詢(xún)的搜索結果中的任意兩個(gè)文檔對作為一個(gè)訓練實(shí)例。 文件列表法不同于上述兩種方法。 ListWise方法直接考慮整體序列，針對Ranking評價(jià)指標進(jìn)行優(yōu)化。 比如常用的MAP、NDCG。 常用的ListWise方法有：LambdaRank、AdaRank、SoftRank、LambdaMART。
　　4）Learning to rank indicators簡(jiǎn)介
　　(1) MAP（平均精度）：
　　假設有兩個(gè)話(huà)題，話(huà)題1有4個(gè)相關(guān)網(wǎng)頁(yè)，話(huà)題2有5個(gè)相關(guān)網(wǎng)頁(yè)。 系統檢索到主題1的4個(gè)相關(guān)網(wǎng)頁(yè)，排名分別為1、2、4、7； 對于主題2，它檢索了3個(gè)相關(guān)網(wǎng)頁(yè)，它們的排名分別為1、3和5。 對于主題 1，平均準確率為 (1/1+2/2+3/4+4/7)/4=0.83。 對于題目2，平均準確率為(1/1+2/3+3/5+0+0)/5=0.45。 那么MAP=(0.83+0.45)/2=0.64。
　　(2) NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)：
　　推薦系統返回一些項目并形成一個(gè)列表，我們想計算這個(gè)列表有多好。 每個(gè)項目都有一個(gè)關(guān)聯(lián)的分值，通常是一個(gè)非負數。 這就是增益（gain）。 此外，對于這些沒(méi)有用戶(hù)反饋的項目，我們通常將它們的增益設置為 0?，F在，我們將這些分數相加，即 Cumulative Gain。 我們更喜歡查看位于列表前面的最相關(guān)的項目，因此在將分數相加之前，我們將每個(gè)項目除以遞增的數字（通常是項目位置的對數），即折扣值，并且得到DCG。
　　DCG 不能直接在用戶(hù)之間進(jìn)行比較，因此我們將它們歸一化。 當使用非負相關(guān)分數時(shí)，最壞的情況是 DCG 為 0。 為了得到最好的，我們將測試集中的所有項目按理想順序排列，取前 K 個(gè)項目并計算它們的 DCG。 然后將原創(chuàng )DCG除以理想DCG得到NDCG@K，它是0到1之間的一個(gè)數。你可能已經(jīng)注意到我們用K來(lái)表示推薦列表的長(cháng)度。 這個(gè)數字是由專(zhuān)業(yè)人士指定的。 您可以將其視為對用戶(hù)可能注意到的項目數量的估計，例如 10 或 50，這是更常見(jiàn)的值。
　　對于MAP和NDCG這兩個(gè)指標，NDCG是比較常用的。 基于監督分類(lèi)思想的 Learning to Rank 和 Rerank 二級排序整體效果相差不大，關(guān)鍵還是要看特征工程和調參。
　　更多內容和源代碼...
　　3、基于加權組合公式規則的二次排序
　　上課以獲得...
　　課程鏈接
　　知名互聯(lián)網(wǎng)一線(xiàn)達人陳靜蕾全程親自為老師授課：
　　陳靜蕾是創(chuàng )始人、CEO兼CTO。
　　北京充電我科技有限公司創(chuàng )始人、CEO兼CTO，中國首席數據官聯(lián)盟專(zhuān)家成員，擁有十余年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗。 獵聘網(wǎng)、人民日報（靈絲云圖）、北京萬(wàn)超科技，歷任架構師、首席技術(shù)官、首席科學(xué)家等，從事B端、C端、電子商務(wù)、職場(chǎng)社交招聘、內容娛樂(lè )等，在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗。 在技??術(shù)領(lǐng)域，尤其是在大數據和人工智能領(lǐng)域，具有豐富的算法工程實(shí)施實(shí)踐經(jīng)驗。 其中，他在獵聘網(wǎng)任職期間領(lǐng)導的推薦算法系統項目獲得了公司優(yōu)秀項目獎，推薦效果提升了5倍。
　　
　　目前專(zhuān)注于大數據和人工智能驅動(dòng)的上班族在線(xiàn)教育行業(yè)。 開(kāi)發(fā)了充值APP和網(wǎng)站，利用深度學(xué)習算法、NLP、推薦引擎等技術(shù)，高效提升在線(xiàn)學(xué)習效率。
　　App公司品牌介紹：
　　帶電？ APP是專(zhuān)注于上班族職業(yè)培訓收費學(xué)習的在線(xiàn)教育平臺。
　　特點(diǎn)如下：
　　【各行業(yè)崗位】-專(zhuān)注提升上班族職業(yè)技能
　　課程資料涵蓋所有行業(yè)和崗位，無(wú)論你是上班族、高管，還是創(chuàng )業(yè)者，都有免費的視頻和文章供你學(xué)習。 其中大數據人工智能AI、區塊鏈、深度學(xué)習是互聯(lián)網(wǎng)一線(xiàn)工業(yè)級的實(shí)戰經(jīng)驗。 除了學(xué)習專(zhuān)業(yè)技能外，還有通用的職場(chǎng)技能，如企業(yè)管理、股權激勵與設計、職業(yè)生涯規劃、社交禮儀、溝通技巧、演講技巧、會(huì )議技巧、發(fā)郵件技巧、如何緩解工作壓力、人際關(guān)系等，全面提升你的專(zhuān)業(yè)水平和綜合素質(zhì)。
　　【大課堂】-學(xué)習大人物的工作經(jīng)驗
　　1、智能個(gè)性化推薦引擎：海量免費視頻課程，覆蓋全行業(yè)全崗位，通過(guò)對不同行業(yè)崗位技能詞偏好的挖掘分析，智能推薦最適合你當前崗位最感興趣技能的技能學(xué)習課程.
　　2.在線(xiàn)搜索講座：輸入關(guān)鍵詞搜索海量視頻課程，你需要的應有盡有，總有適合你的免費課程。
　　3.講座回放詳情：視頻回放詳情，除了播放當前視頻外，還有相關(guān)視頻課程和文章閱讀推薦，強化某項技能的知識點(diǎn)，讓你輕松成為某領(lǐng)域資深專(zhuān)家.
　　【優(yōu)質(zhì)閱讀】——技能文章趣味閱讀
　　1、個(gè)性化閱讀推薦引擎：千萬(wàn)文章免費閱讀，覆蓋全行業(yè)、全崗位，通過(guò)對不同行業(yè)崗位技能詞偏好的挖掘分析，智能推薦匹配最感興趣技能的技能學(xué)習文章你現在的位置。
　　2.閱讀全網(wǎng)搜索：輸入關(guān)鍵詞搜索海量文章閱讀，你需要的應有盡有，總有你感興趣的技能學(xué)習文章。
　　【機器人老師】- 趣味學(xué)習提升個(gè)人
　　基于搜索引擎和人工智能深度學(xué)習訓練，打造更懂你的機器人老師，用自然語(yǔ)言與機器人老師聊天學(xué)習，寓教于樂(lè )，高效學(xué)習，快樂(lè )生活。
　　【短期課程】——高效學(xué)習知識
　　海量短期課程，滿(mǎn)足你時(shí)間碎片化的學(xué)習，快速提升某個(gè)技能知識點(diǎn)。
　　解決方案:如何快速診斷一個(gè)網(wǎng)站的SEO現狀
　　1、如果網(wǎng)站已經(jīng)在百度站長(cháng)平臺提交過(guò)，那么您會(huì )看到網(wǎng)站排序后提供給您的信息，包括網(wǎng)站的連接率，是否機器人被ban了，網(wǎng)站重要頁(yè)面有沒(méi)有404等等。同時(shí)Site會(huì )讓大家看到哪些頁(yè)面比較重要。網(wǎng)站的每一個(gè)收錄下面都可以看到一個(gè)重要的頁(yè)面內容：Snapshots。點(diǎn)擊“百度快照”鏈接，可以看到網(wǎng)頁(yè)的快照信息?？煺招畔椭私獍俣雀戮W(wǎng)站的頻率。
　　2.如果您對網(wǎng)站的收錄已經(jīng)有了基本的了解，可以咨詢(xún)網(wǎng)站的業(yè)內人士了解網(wǎng)站相關(guān)的比賽網(wǎng)站 > business Which ones，然后得到這些在業(yè)務(wù)上有競爭力的網(wǎng)站域名，按照上面的方法快速分析出競爭對手的收錄情況，通過(guò)頁(yè)數收錄 、網(wǎng)站快照時(shí)間等，可以對網(wǎng)站的比賽情況做出初步判斷。在理解收錄的基礎上，進(jìn)入網(wǎng)站關(guān)鍵詞的分析。使用搜索的方式快速了解關(guān)鍵詞情況并參考對方定義的關(guān)鍵詞網(wǎng)站，使用這些關(guān)鍵詞在百度上搜索，通過(guò)搜索結果, 您可以找到以下信息。(1) 網(wǎng)站 目前有排名嗎？如果網(wǎng)站排在搜索結果的第1頁(yè)到第3頁(yè)，證明網(wǎng)站目前的SEO情況還是不錯的；如果這些關(guān)鍵詞，搜索10頁(yè)都找不到網(wǎng)站的鏈接，這就證明網(wǎng)站的SEO情況確實(shí)不容樂(lè )觀(guān)。(2) 通過(guò)搜索結果頁(yè)面，您可以查看當前排名第一的網(wǎng)站。這些比賽也是關(guān)鍵詞潛在的競爭對手。通過(guò)對排名的分析，可以知道在競爭對手中的大概位置，或者行業(yè)或領(lǐng)域的SEO排名。(3) 通過(guò)搜索結果頁(yè)面，可以分析排名靠前的網(wǎng)站的標題和描述是如何設置的，并且你可以從這些內容中找到很多有用的信息，比如每個(gè)網(wǎng)站的定位，服務(wù)覆蓋范圍，網(wǎng)站的關(guān)鍵詞定位等等可用的和正在服務(wù)的網(wǎng)站 通過(guò)對比，你可以找出不同的地方，也許你可以借鑒別人的詞匯、描述等。 (4) 通過(guò)搜索結果頁(yè)面，可以看到是否有商家投放廣告。如果你發(fā)現很多宣傳信息，說(shuō)明這個(gè)關(guān)鍵詞或者這個(gè)行業(yè)的競爭比較激烈。你可以找出不同的地方，也許你可以從別人的詞匯、描述等方面學(xué)習。 (4) 通過(guò)搜索結果頁(yè)面，你可以看到是否有商家投放了廣告。如果你發(fā)現很多宣傳信息，說(shuō)明這個(gè)關(guān)鍵詞或者這個(gè)行業(yè)的競爭比較激烈。你可以找出不同的地方，也許你可以從別人的詞匯、描述等方面學(xué)習。 (4) 通過(guò)搜索結果頁(yè)面，你可以看到是否有商家投放了廣告。如果你發(fā)現很多宣傳信息，說(shuō)明這個(gè)關(guān)鍵詞或者這個(gè)行業(yè)的競爭比較激烈。
　　
　　3、使用Mexa工具快速了解綜合排名和流量狀況完成收錄和關(guān)鍵詞的基本分析后，就可以使用了。Alexa工具的數據可以用來(lái)做很多有用的分析，獲取Alexa數據的便捷方式是直接登錄。Alexa 官方 網(wǎng)站。1.查看網(wǎng)站2的全球排名和國內排名。分析網(wǎng)站的流量趨勢 查看網(wǎng)站的長(cháng)期流量趨勢、搜索流量趨勢、搜索流量占比等，可以分析網(wǎng)站的競爭趨勢。
　　3. 網(wǎng)站基礎子域名及各子域名導流率分析 通過(guò)分析網(wǎng)站基礎子域名及各子域名導流率，我們可以知道網(wǎng)站的主營(yíng)業(yè)務(wù)或者流量來(lái)源可能依賴(lài)于哪些業(yè)務(wù)模塊。如果當前吸引流量的重要域名或渠道與公司定義的業(yè)務(wù)重點(diǎn)不同，那么SEO的方向可能會(huì )出現偏差。這種偏差可能是SEO的失誤，也可能是SEO的刻意引導，即完全從引流的角度進(jìn)行設計，如圖5.8所示。在完整分析了收錄、關(guān)鍵詞和Alexa數據之后，可以說(shuō)對網(wǎng)站有了一個(gè)基本的判斷 從外部的角度來(lái)看。接下來(lái)，我們可以從網(wǎng)站內部管理的角度分析一下網(wǎng)站的基本情況。打開(kāi)網(wǎng)站主頁(yè)，快速查看以下信息。?網(wǎng)站的介紹，包括網(wǎng)站的定位和主營(yíng)業(yè)務(wù)。?網(wǎng)站的渠道，快速分析網(wǎng)站的渠道劃分和業(yè)務(wù)差異，從網(wǎng)站獲取業(yè)務(wù)推廣要點(diǎn)。?打開(kāi)首頁(yè)源代碼，查看是否設置了首頁(yè)的Meta、H1~H6等基本SEO參數。這是判斷網(wǎng)站SEO程度的基本參考。?采樣2~3個(gè)頻道頁(yè)面的源代碼，同時(shí)檢查是否設置了Meta、H1~H6等基本SEO參數，目的如上所述。?采樣幾個(gè)底層內容頁(yè)面，打開(kāi)頁(yè)面源碼，同時(shí)查看是否設置了Meta、H1~H6等基本SEO參數，目的同上。?快速打開(kāi)網(wǎng)站robots文件，可以知道網(wǎng)站哪些頁(yè)面不允許被搜索引擎抓取，里面寫(xiě)了哪些具體的網(wǎng)站規則，有助于對SEO人員快速了解網(wǎng)站的運營(yíng)方向很有幫助。比如在Robots中禁止抓取所有動(dòng)態(tài)頁(yè)面，那么我們可以知道網(wǎng)站可能有兩套頁(yè)面系統。專(zhuān)業(yè)SEO人員通過(guò)以上分析，其實(shí)對于網(wǎng)站的整體情況有了初步的判斷，但是在提出問(wèn)題和優(yōu)化建議之前，需要一些數據輔助，包括網(wǎng)站頁(yè)數、網(wǎng)站關(guān)鍵詞排名數據、網(wǎng)站的真實(shí)流量數據等。如果網(wǎng)站已經(jīng)采集這些數據，將非常方便，可以直接用于分析；如果沒(méi)有，只能要求公司開(kāi)始做一些數據采集的工作，然后繼續跟蹤數據的反饋結果。
　　
　　4. 2.利用數據有效判斷網(wǎng)站的整體SEO狀況 如何利用數據是另一個(gè)很重要的問(wèn)題。首先，得到網(wǎng)站頁(yè)數數據后，需要先進(jìn)行收錄分析。如果網(wǎng)站pages收錄的比例很低，證明網(wǎng)站pages收錄可能存在比較大的問(wèn)題。一個(gè)網(wǎng)站頁(yè)面有收錄問(wèn)題一般如下。1、網(wǎng)頁(yè)內容質(zhì)量不好。例如，網(wǎng)站 的大部分內容是否來(lái)自 采集？?jì)热萃耆Q于采集。這個(gè)問(wèn)題在很多知識型網(wǎng)站中都會(huì )存在。一些網(wǎng)站利用技術(shù)手段設計大量結構化問(wèn)答，提前拋出大量問(wèn)題，然后使用 采集 方法匹配答案。醫學(xué) 網(wǎng)站 可以通過(guò)以下方式產(chǎn)生問(wèn)題?！痢痢猎趺崔k？（適用于疾病，比如感冒了怎么辦？發(fā)燒了怎么辦？肺炎了怎么辦？得了腦瘤怎么辦？）×××怎么辦？（適用于特殊情況，比如懷孕感冒了怎么辦？做？）通過(guò)這種結構化的方法，讓網(wǎng)站在短時(shí)間內生成大量問(wèn)題，然后匹配大量通過(guò)問(wèn)題匹配等方式從網(wǎng)上搜集答案，將答案采集帶過(guò)來(lái)，形成網(wǎng)站內容。這種方法實(shí)質(zhì)上會(huì )在 Internet 上創(chuàng )建大量重復內容，這會(huì )對 收錄 產(chǎn)生非常糟糕的影響。此外，即使是 網(wǎng)站 的內容 生成本身有可能是低質(zhì)量的。比如論壇網(wǎng)站有大量的海報和廣告，或者對于一個(gè)好問(wèn)題，大量的回復都是“點(diǎn)贊”，使得頁(yè)面內容比較空洞，也會(huì )影響網(wǎng)站收錄造成比較大的影響。通過(guò)這種分析，我們可以很快知道網(wǎng)站運營(yíng)中的一些不足，而不僅僅是SEO的問(wèn)題。2、內鏈問(wèn)題和sitemap問(wèn)題網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)收錄比例低也可能是因為網(wǎng)站內鏈設置不好，導致大量歷史頁(yè)面有成為蜘蛛無(wú)法到達的“孤島”。如果 網(wǎng)站 站點(diǎn)地圖不能同時(shí)正常運行，則有一個(gè) 收錄 頁(yè)面有問(wèn)題。這時(shí)候可以從網(wǎng)站的層級設計、網(wǎng)站的目錄頁(yè)、網(wǎng)站在文中的內鏈等多角度分析。獲取到關(guān)鍵詞數據后，可以更準確的了解網(wǎng)站 關(guān)鍵詞的實(shí)際情況，哪些詞已經(jīng)排名，大概位置，哪些關(guān)鍵詞還沒(méi)有排名, 以及目標位置 How many wait. 網(wǎng)站的業(yè)務(wù)優(yōu)先級可以通過(guò)關(guān)鍵詞的分析看出。網(wǎng)站 關(guān)鍵詞 更準確地說(shuō)，哪些詞已經(jīng)排名，大概位置，哪些關(guān)鍵詞還沒(méi)有排名，目標位置多少等等。網(wǎng)站的業(yè)務(wù)優(yōu)先級可以通過(guò)關(guān)鍵詞的分析看出。網(wǎng)站 關(guān)鍵詞 更準確地說(shuō)，哪些詞已經(jīng)排名，大概位置，哪些關(guān)鍵詞還沒(méi)有排名，目標位置多少等等。網(wǎng)站的業(yè)務(wù)優(yōu)先級可以通過(guò)關(guān)鍵詞的分析看出。
　　5、獲取流量數據后，可以分析網(wǎng)站的流量構成是否合理。一般來(lái)說(shuō)，大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的搜索引擎引流比例占整個(gè)網(wǎng)站流量比例的30%到50%。如果低于這個(gè)比例，證明SEO的空間很大。如果高于50%，是否證明優(yōu)化空間不大？不能貿然下結論，需要結合網(wǎng)站所在行業(yè)進(jìn)行分析。有些行業(yè)SEO引流高，比如知識型網(wǎng)站。此外，還需要確認網(wǎng)站是否進(jìn)行了SEM推廣，因為在大多數網(wǎng)站統計系統中，技術(shù)人員沒(méi)有辦法區分純自然搜索流量和SEM流量，所以如果只是為了分析搜索流量數據，可能會(huì )出現較大偏差。比如一個(gè)網(wǎng)站的搜索流量每天可能有2500個(gè)IP，整個(gè)網(wǎng)站有5000個(gè)IP。從比例上來(lái)說(shuō)，搜索流量占比50%，看似是一個(gè)健康的數字，但是如果2500個(gè)引流IP中有2000個(gè)是通過(guò)SEM點(diǎn)擊的，那么問(wèn)題就比較大了，就是SEO流量占比其實(shí)是只有10%，遠非正常狀態(tài)，這也意味著(zhù)如果網(wǎng)站突然停止SEM推廣，那么流量會(huì )有很大的波動(dòng)，來(lái)自搜索引擎的流量會(huì )急劇下降，影響會(huì )比較大關(guān)于業(yè)務(wù)的正常運作。所以如果僅僅針對搜索流量數據進(jìn)行分析時(shí)，可能會(huì )出現較大的偏差。比如一個(gè)網(wǎng)站的搜索流量每天可能有2500個(gè)IP，整個(gè)網(wǎng)站有5000個(gè)IP。從比例上來(lái)說(shuō)，搜索流量占比50%，看似是一個(gè)健康的數字，但是如果2500個(gè)引流IP中有2000個(gè)是通過(guò)SEM點(diǎn)擊的，那么問(wèn)題就比較大了，就是SEO流量占比其實(shí)是只有10%，遠非正常狀態(tài)，這也意味著(zhù)如果網(wǎng)站突然停止SEM推廣，那么流量會(huì )有很大的波動(dòng)，來(lái)自搜索引擎的流量會(huì )急劇下降，影響會(huì )比較大關(guān)于業(yè)務(wù)的正常運作。所以如果僅僅針對搜索流量數據進(jìn)行分析時(shí)，可能會(huì )出現較大的偏差。比如一個(gè)網(wǎng)站的搜索流量每天可能有2500個(gè)IP，整個(gè)網(wǎng)站有5000個(gè)IP。從比例上來(lái)說(shuō)，搜索流量占比50%，看似是一個(gè)健康的數字，但是如果2500個(gè)引流IP中有2000個(gè)是通過(guò)SEM點(diǎn)擊的，那么問(wèn)題就比較大了，就是SEO流量占比其實(shí)是只有10%，遠非正常狀態(tài)，這也意味著(zhù)如果網(wǎng)站突然停止SEM推廣，那么流量會(huì )有很大的波動(dòng)，來(lái)自搜索引擎的流量會(huì )急劇下降，影響會(huì )比較大關(guān)于業(yè)務(wù)的正常運作。每天500個(gè)IP，整個(gè)網(wǎng)站有5000個(gè)IP。從比例上來(lái)說(shuō)，搜索流量占比50%，看似是一個(gè)健康的數字，但是如果2500個(gè)引流IP中有2000個(gè)是通過(guò)SEM點(diǎn)擊的，那么問(wèn)題就比較大了，就是SEO流量占比其實(shí)是只有10%，遠非正常狀態(tài)，這也意味著(zhù)如果網(wǎng)站突然停止SEM推廣，那么流量會(huì )有很大的波動(dòng)，來(lái)自搜索引擎的流量會(huì )急劇下降，影響會(huì )比較大關(guān)于業(yè)務(wù)的正常運作。每天500個(gè)IP，整個(gè)網(wǎng)站有5000個(gè)IP。從比例上來(lái)說(shuō)，搜索流量占比50%，看似是一個(gè)健康的數字，但是如果2500個(gè)引流IP中有2000個(gè)是通過(guò)SEM點(diǎn)擊的，那么問(wèn)題就比較大了，就是SEO流量占比其實(shí)是只有10%，遠非正常狀態(tài)，這也意味著(zhù)如果網(wǎng)站突然停止SEM推廣，那么流量會(huì )有很大的波動(dòng)，來(lái)自搜索引擎的流量會(huì )急劇下降，影響會(huì )比較大關(guān)于業(yè)務(wù)的正常運作。 查看全部

　　匯總:【大數據工具】2018年最值得推薦的6款大數據采集工具
　　【大數據工具】2018年最受推薦的6款大數據采集工具
　　大數據觀(guān)察網(wǎng)
　　2018-09-20 17:15
　　數據當然是無(wú)價(jià)的。但分析數據并不容易，因為結果越準確，成本就越高。鑒于數據的爆炸式增長(cháng)，需要一個(gè)過(guò)程來(lái)提供有意義的信息，這些信息最終會(huì )轉化為有用的見(jiàn)解。
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　　數據挖掘是指在大型數據集中發(fā)現模式并將其轉化為有用信息的過(guò)程。該技術(shù)利用特定算法、統計分析、人工智能和數據庫系統從龐大的數據集中提取信息并將其轉換為可理解的形式。本文介紹了大數據行業(yè)廣泛使用的10款綜合數據挖掘工具。
　　1.快速礦工
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　　Rapid Miner 是一個(gè)數據科學(xué)軟件平臺，可為數據準備、機器學(xué)習、深度學(xué)習、文本挖掘和預測分析提供集成環(huán)境。它是領(lǐng)先的數據挖掘開(kāi)源系統之一。該程序完全用 Java 編程語(yǔ)言編寫(xiě)。該程序為用戶(hù)提供了一個(gè)選項來(lái)嘗試大量任意可嵌套的運算符，這些運算符在 XML 文件中指定并且可以由 Rapid Miner 的 GUI 構建。
　　2. 甲骨文數據挖掘
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　　它是Oracle Advanced Analytical Database 的代表。市場(chǎng)領(lǐng)先的公司使用它來(lái)最大限度地發(fā)揮數據的潛力并做出準確的預測。系統配合強大的數據算法，鎖定優(yōu)質(zhì)客戶(hù)。此外，它還能識別異常和交叉銷(xiāo)售機會(huì )，允許用戶(hù)根據需要應用不同的預測模型。此外，它以所需的方式自定義客戶(hù)角色。
　　3. IBM SPSS 建模器
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　　對于大型項目，IBM SPSS Modeler 是最合適的選擇。在此建模器中，文本分析及其最先進(jìn)的可視化界面非常有價(jià)值。它有助于生成數據挖掘算法，基本上不需要編程。它可廣泛用于異常檢測、貝葉斯網(wǎng)絡(luò )、CARMA、Cox 回歸以及使用多層感知器和反向傳播學(xué)習的基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。
　　4.KNIME
　　
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　　Konstanz Information Miner 是一個(gè)開(kāi)源數據分析平臺。您可以快速部署、擴展并熟悉其中的數據。在商業(yè)智能領(lǐng)域，KNIME 被宣傳為一個(gè)平臺，可以幫助沒(méi)有經(jīng)驗的用戶(hù)提供預測智能。此外，數據驅動(dòng)的創(chuàng )新系統有助于釋放數據的潛力。此外，它還包括數以千計的模塊和隨時(shí)可用的示例以及大量集成工具和算法。
　　5.蟒蛇
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　　Python 是一種免費的開(kāi)源語(yǔ)言，因其易用性而經(jīng)常與 R 相提并論。與 R 不同，Python 往往易于學(xué)習和使用。許多用戶(hù)發(fā)現他們可以在幾分鐘內開(kāi)始構建數據并執行極其復雜的親和力分析。只要您熟悉變量、數據類(lèi)型、函數、條件語(yǔ)句和循環(huán)等基本編程概念，最常見(jiàn)業(yè)務(wù)用例的數據可視化就很簡(jiǎn)單。
　　6. 優(yōu)采云采集器
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　　優(yōu)采云采集器由合肥樂(lè )威信息技術(shù)有限公司開(kāi)發(fā)，是一款專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)絡(luò )數據采集/信息挖掘處理軟件?？梢栽诨ヂ?lián)網(wǎng)上抓取結構化的文本、圖片、文件等資源信息，進(jìn)行編輯、篩選，然后發(fā)布到網(wǎng)站后臺、各種文件或其他數據庫系統。
　　總結:SEO網(wǎng)站優(yōu)化之關(guān)鍵詞挖掘、選取、分析與篩選的原則
　　第一部分 關(guān)鍵詞 的意義
　　第二部分，關(guān)鍵詞的選擇原則
　　第三部分，關(guān)鍵詞的挖掘
　　第四部分，關(guān)鍵詞篩選分析
　　1、關(guān)鍵詞的含義
　　先來(lái)看看第一部分關(guān)鍵詞的意義。首先，關(guān)鍵詞 是什么？
　　關(guān)鍵詞 是用戶(hù)在搜索引擎上搜索相關(guān)內容時(shí)輸入的詞、詞組或句子。
　　因此，關(guān)鍵詞的意義不言而喻。關(guān)鍵詞是SEO的核心，決定了S??EO的效果。
　　2、關(guān)鍵詞的選擇原則
　　關(guān)于關(guān)鍵詞的概念和含義，我們簡(jiǎn)單了解一下。接下來(lái)進(jìn)入第二部分——關(guān)鍵詞的選擇原則。
　　1.選擇一個(gè)節點(diǎn)
　　在選擇關(guān)鍵詞之前，我們首先要知道什么時(shí)候選擇關(guān)鍵詞。
　　在設計網(wǎng)站之前，我們需要確定關(guān)鍵詞。如果在 關(guān)鍵詞 為 網(wǎng)站 收錄 之后進(jìn)行更改，將影響 網(wǎng)站 SEO 結果。
　　有一個(gè)例外，就是隨著(zhù)頁(yè)面數量的增加，我們可以擴展關(guān)鍵詞的數量，這是一個(gè)必要的過(guò)程，但是在設計網(wǎng)站之前，我們需要選擇合適的關(guān)鍵詞。
　　這是 關(guān)鍵詞 選擇的第一個(gè)原則。
　　2.選擇基礎
　　我們在選擇關(guān)鍵詞的時(shí)候，一定要符合用戶(hù)的搜索行為習慣。這是 關(guān)鍵詞 選擇的第二個(gè)原則。(圖7)
　　這樣做的目的是確保我們的 關(guān)鍵詞 為我們提供有效的搜索量。
　　3. 關(guān)鍵詞內容屬性
　　第三個(gè)關(guān)鍵詞選擇原則是關(guān)于關(guān)鍵詞的內容屬性。
　　選擇關(guān)鍵詞時(shí)，關(guān)鍵詞的content屬性必須同時(shí)滿(mǎn)足“兩個(gè)連接點(diǎn)”：
　　第一個(gè)聯(lián)系點(diǎn)：與 網(wǎng)站 內容的相關(guān)性
　　第二個(gè)連接點(diǎn)：關(guān)鍵詞之間一定有關(guān)聯(lián)
　　這樣做有兩個(gè)好處：
　　第一個(gè)好處是相關(guān)度越高，網(wǎng)站排名越容易優(yōu)化；
　　第二個(gè)好處是更有利于提升網(wǎng)站的用戶(hù)體驗和轉化率。
　　在網(wǎng)站的用戶(hù)體驗中，會(huì )涉及到頁(yè)面TDK（頁(yè)面標題-描述-關(guān)鍵詞）的設置，我在之前的課程中已經(jīng)跟大家分享過(guò)，這里不再贅述這里 。
　　4. 關(guān)鍵詞內容范圍
　　第四個(gè)關(guān)鍵詞選擇原則涉及關(guān)鍵詞內容的范圍。選擇關(guān)鍵詞時(shí)，關(guān)鍵詞的內容不要太寬泛，要具體、有針對性。
　　例如。某房地產(chǎn)公司網(wǎng)站想做SEO優(yōu)化，選擇關(guān)鍵詞作為“房地產(chǎn)”。這樣做會(huì )有兩個(gè)問(wèn)題：
　　第一個(gè)問(wèn)題，關(guān)鍵詞房地產(chǎn)競爭非常激烈，排名難度大，投入巨大。
　　我們可以看圖片的右半部分。我們在百度上搜索“房地產(chǎn)”，出現的結果頁(yè)數超過(guò)9400萬(wàn)，競爭非常激烈。
　　第二個(gè)問(wèn)題，即使做了排名，“房地產(chǎn)”的轉化率也會(huì )比較低，因為“房地產(chǎn)”這個(gè)詞太寬泛，不夠精準。
　　5. 主要關(guān)鍵詞比賽及數量
　　第五個(gè)關(guān)鍵詞選擇原則是關(guān)于主力關(guān)鍵詞的數量和競爭。
　　選擇關(guān)鍵詞時(shí)，主要關(guān)鍵詞的競爭程度不宜過(guò)大或過(guò)小。同時(shí)，master關(guān)鍵詞的數量控制在3-5個(gè)左右。
　　關(guān)鍵詞 競爭太多的一般都是寬泛的，比如“房地產(chǎn)”，很難優(yōu)化到首頁(yè)，轉化率不高。
　　競爭太少的關(guān)鍵詞很少被搜索到，所以?xún)?yōu)化到首頁(yè)意義不大。
　　6. 關(guān)鍵詞類(lèi)型
　　第六個(gè)關(guān)鍵詞選擇原則是關(guān)于關(guān)鍵詞種類(lèi)的。
　　在選擇關(guān)鍵詞時(shí)，我們需要保持關(guān)鍵詞的類(lèi)型多樣化，因為用戶(hù)的搜索習慣是多種多樣的。而用戶(hù)的搜索習慣是關(guān)鍵詞選擇的依據，所以我們需要不斷挖掘關(guān)鍵詞，尋找新的機會(huì )。
　　例如。比如聯(lián)想關(guān)鍵詞在與“液晶電視”相關(guān)的商業(yè)價(jià)值類(lèi)包括：液晶電視價(jià)格、液晶電視促銷(xiāo)、液晶電視原理等。
　　七、選擇原則總結
　　接下來(lái)我們對第二部分做一個(gè)總結。
　　綜上所述，關(guān)鍵詞在選擇原則上有五個(gè)要點(diǎn)：
　　
　　1.符合用戶(hù)搜索習慣
　　2. 關(guān)鍵詞 與主要內容相關(guān)
　　3. 關(guān)鍵詞不要太寬泛
　　4.確定master關(guān)鍵詞的數量和競爭程度
　　5. 關(guān)鍵詞物種的多樣性
　　3.關(guān)鍵詞的挖掘
　　接下來(lái)我們來(lái)看第三部分——關(guān)鍵詞的挖掘。
　　1.挖掘意義
　　先來(lái)看看挖礦關(guān)鍵詞的必要性。我總結了以下三個(gè)主要原因：
　　第一個(gè)原因是因為用戶(hù)量大，相應的搜索量也大，關(guān)鍵詞的數量自然也很大；
　　第二個(gè)原因是不同的用戶(hù)有不同的搜索目的；
　　第三個(gè)原因是同一類(lèi)型的用戶(hù)有不同的搜索詞。
　　2、挖礦方式
　　1）頭腦風(fēng)暴
　　挖掘 關(guān)鍵詞 的第一種方法是集思廣益。這個(gè)方法簡(jiǎn)單易懂，大家都很熟悉，人越多，想法就越多。在頭腦風(fēng)暴之前，先確定討論的重點(diǎn)，比如關(guān)鍵詞的層級，關(guān)鍵詞的類(lèi)型等，這樣才能讓頭腦風(fēng)暴更有邏輯性，產(chǎn)生更高效的結果。
　　2）分析用戶(hù)心理
　　關(guān)鍵詞的第二種挖掘方式是分析用戶(hù)心理。確定我們的目標用戶(hù)群，然后從用戶(hù)的角度去分析用戶(hù)的興趣愛(ài)好等各種特征。
　　3) 分析競爭對手 網(wǎng)站
　　第三種方法是分析您的競爭對手 網(wǎng)站。我們在做SEO、搜索推廣、付費推廣的時(shí)候，一定要分析競爭對手網(wǎng)站，這是關(guān)鍵的工作環(huán)節。
　　我們通過(guò)搜索我們的主要關(guān)鍵詞、行業(yè)術(shù)語(yǔ)等來(lái)篩選出我們的競爭對手。通過(guò)了解競爭對手關(guān)鍵詞的優(yōu)化方式和內容，我們可以判斷這些關(guān)鍵詞是否可以被使用我們，或者他們是否是我們優(yōu)化的重點(diǎn)關(guān)鍵詞。
　　4）搜索引擎搜索建議
　　挖掘 關(guān)鍵詞 的第四種方法是搜索引擎搜索建議。
　　這個(gè)比較簡(jiǎn)單。當我們在百度搜索框中輸入某個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)，會(huì )出現一個(gè)下拉列表，相關(guān)搜索和搜索建議會(huì )出現在搜索結果頁(yè)的底部。我們可以根據這樣的建議進(jìn)行采集和過(guò)濾。
　　5) 關(guān)鍵詞工具
　　挖掘 關(guān)鍵詞 的第五種方法是利用 關(guān)鍵詞 工具。
　　上圖中我列出了幾個(gè)常用的關(guān)鍵詞工具網(wǎng)站，比如：愛(ài)站、站長(cháng)之家、金華、關(guān)鍵詞planner
　　關(guān)鍵詞 planner這個(gè)工具我個(gè)人用的比較多，我把它放在了上圖的右半邊，大家可以看看。
　　當我們在關(guān)鍵詞規劃器中搜索一個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)，會(huì )出現這個(gè)關(guān)鍵詞的各種數據指標，比如移動(dòng)端和PC的每周平均搜索量、出價(jià)和競爭度等。指標，我們可以判斷某個(gè)關(guān)鍵詞的好壞和匹配度來(lái)進(jìn)行挖礦。
　　6) 展開(kāi) 關(guān)鍵詞
　　我們挖出很多關(guān)鍵詞后，需要在這些關(guān)鍵詞的基礎上進(jìn)行擴展，擴展關(guān)鍵詞也是挖掘關(guān)鍵詞的一種方法。
　　擴展的方式有九種，分別是：
　　地域擴張、季節擴張、查詢(xún)擴張、專(zhuān)業(yè)群體擴張、商業(yè)模式擴張、同義詞擴張、Sub關(guān)鍵詞擴張、流量分析、縮小關(guān)鍵詞范圍
　　對于前七種方法，我給出了一些簡(jiǎn)單的例子，簡(jiǎn)單易懂，供大家參考。
　　第一種方法是地域擴展法(city +關(guān)鍵詞)
　　例如：關(guān)鍵詞為“團購”，擴展為“北京團購”、“上海團購”、“深圳團購”等；
　　第二種方法是季節展開(kāi)法(season +關(guān)鍵詞)
　　例如：關(guān)鍵詞為“女裝”，擴展為“冬季女裝”、“夏季女裝”、“春季女裝”等；
　　第三種方法，查詢(xún)擴展法
　　可以通過(guò)百度知乎/天涯問(wèn)答/搜搜問(wèn)答/論壇問(wèn)答等社區論壇內容分析用戶(hù)常見(jiàn)的提問(wèn)方式
　　例如：廣州的女裝怎么樣？你經(jīng)常來(lái)廣州買(mǎi)女裝嗎？等待
　　四、專(zhuān)業(yè)群拓展法
　　例如：關(guān)鍵詞是“防風(fēng)濕”，擴展為：“防風(fēng)濕學(xué)生”、“防風(fēng)濕司機”等。
　　五、商業(yè)模式拓展法
　　例如：關(guān)鍵詞為“children's clothing”，可展開(kāi)為“children's clothing franchise”、“children's clothing dropshipping”、“children's clothing agent”等。
　　六、近義詞/相關(guān)詞/縮寫(xiě)詞/錯別字
　　例如：網(wǎng)站推廣——網(wǎng)絡(luò )推廣；網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo) - 搜索引擎優(yōu)化；北京大學(xué)——北京大學(xué)；電子秤-電子秤
　　
　　七、二級關(guān)鍵詞方法：以一級關(guān)鍵詞為核心展開(kāi)相關(guān)詞
　　例如：主機-免費主機，電視-電視價(jià)格
　　三、挖礦方式總結
　　接下來(lái)簡(jiǎn)單總結一下關(guān)鍵詞挖礦的方法：
　　方法一，頭腦風(fēng)暴
　　方法二：分析用戶(hù)心理
　　方法三，競爭對手 網(wǎng)站
　　方法四、搜索引擎相關(guān)
　　方法五，關(guān)鍵詞工具
　　方法六，關(guān)鍵詞擴展
　　4.關(guān)鍵詞的分析篩選
　　接下來(lái)我們進(jìn)入第四部分——關(guān)鍵詞的分析與篩選。
　　1. 關(guān)鍵詞分析維度
　　挖掘關(guān)鍵詞后，進(jìn)入分析環(huán)節和篩選判定環(huán)節。
　　分析部分，我們需要了解關(guān)鍵詞的分析維度，主要從四個(gè)維度：準確率、搜索量、競爭度、商業(yè)價(jià)值
　　1) 關(guān)鍵詞準確性
　　讓我們從分析的第一個(gè)維度開(kāi)始：關(guān)鍵詞 準確性。
　　我們需要用逆向思維，分析目標用戶(hù)的搜索目的和習慣，找到有效流量。根據關(guān)鍵詞的準確率進(jìn)行分類(lèi)，過(guò)濾掉無(wú)效詞。
　　例如。以下關(guān)鍵詞與“a diet tea”有關(guān)，哪些詞有效，哪些詞無(wú)效？
　　減肥茶,減肥產(chǎn)品,運動(dòng)減肥方法,減肥茶價(jià)格,什么樣的減肥茶,瘦身減肥茶,減肥茶有害,三九減肥茶,營(yíng)養減肥,什么減肥茶好、易減肥、減肥產(chǎn)品排行榜；
　　根據關(guān)鍵詞的準確程度，我們可以將上面的關(guān)鍵詞分為兩個(gè)級別：
　　第一關(guān)：減肥茶，減肥茶價(jià)格，什么減肥茶，減肥茶
　　第二關(guān)：減肥產(chǎn)品，輕松減肥，減肥產(chǎn)品排行，什么減肥產(chǎn)品好
　　但關(guān)鍵詞如“運動(dòng)減肥，減肥茶有害，減肥有營(yíng)養，三九減肥茶”等關(guān)鍵詞可視為無(wú)效關(guān)鍵詞，不入選。
　　2) 關(guān)鍵詞 搜索量
　　接下來(lái)是第二個(gè)維度的分析：關(guān)鍵詞 的搜索量。
　　我們可以分析某個(gè)關(guān)鍵詞的日均搜索量，比如使用百度指數和百度關(guān)鍵詞搜索工具來(lái)分析這個(gè)關(guān)鍵詞的競爭強度。
　　但要注意的是，關(guān)鍵詞的選擇原則之一是“關(guān)鍵詞不能太寬泛”，也就是說(shuō)搜索量大的關(guān)鍵詞通常伴隨著(zhù)高競爭，搜索量低的 關(guān)鍵詞 價(jià)值相對較低。
　　3) 關(guān)鍵詞比賽
　　分析的第三個(gè)維度是關(guān)鍵詞競爭。我們可以通過(guò)四種方式分析關(guān)鍵詞競爭：
　　搜索結果 -- 總搜索結果頁(yè)數/總 關(guān)鍵詞 匹配項
　　競爭對手SEO水平
　　搜索索引--百度索引
　　Planner索引--關(guān)鍵詞Planner工具（僅限百度搜索）
　　2. 關(guān)鍵詞的篩選
　　然后進(jìn)入關(guān)鍵詞篩選流程。當我們篩選關(guān)鍵詞時(shí)，有兩個(gè)關(guān)鍵因素需要衡量：
　　第一項措施是競爭。競爭過(guò)多的 關(guān)鍵詞 不應該被優(yōu)化。
　　例如：關(guān)鍵詞“翻新”百度的收錄體量>1億，那么可以使用關(guān)鍵詞擴容的方式來(lái)縮小關(guān)鍵詞的范圍，可以考慮“北京裝修設計、北京裝修設計、裝修網(wǎng)等關(guān)鍵詞；
　　第二個(gè)衡量標準是用戶(hù)習慣。過(guò)濾掉符合用戶(hù)習慣的關(guān)鍵詞。
　　例如：用戶(hù)搜索鋼材價(jià)格時(shí)，輸入“鋼材報價(jià)”的人數<輸入“鋼材價(jià)格”的人數。因為百度指數顯示，“鋼材價(jià)格”每天的搜索次數為2000次，而“鋼材報價(jià)”每天的搜索次數為1000次。
　　所以當我們過(guò)濾關(guān)鍵詞時(shí)，第一個(gè)優(yōu)先級關(guān)鍵詞是“鋼鐵價(jià)格”
　　以用戶(hù)為中心非常重要。無(wú)論是分析還是篩選，都要從用戶(hù)的角度出發(fā)，用數據和事實(shí)來(lái)優(yōu)化關(guān)鍵詞。
　　3. 關(guān)鍵詞分析篩選總結
　　最后，我們對第四部分進(jìn)行總結。關(guān)鍵詞的分析篩選有四個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：關(guān)鍵詞的分析維度、關(guān)鍵詞的準確率、關(guān)鍵詞篩選的衡量要素、用戶(hù)-居中
　　今天的分享就到這里，感謝閱讀。
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　　思考總結:網(wǎng)上書(shū)城項目總結(servlet_jsp+javaBean)
　　網(wǎng)上書(shū)店項目概要
　　1 項目概要設計：
　　需求分析
　　系統設計
　　詳細設計
　　授權設計
　　2 技術(shù)選擇：
　　Servlet+jsp+javaBean
　　監聽(tīng)器+過(guò)濾器+jstl+文件上傳+c3p0+dbutils+mysql
　　3 開(kāi)發(fā)順序：
　　從dao層到service層再到web層
　　網(wǎng)上書(shū)店需求分析：
　　分別實(shí)現管理員、普通用戶(hù)、系統三種用戶(hù)角色的各種功能。
　　包括管理員增加、刪除、查看、修改圖書(shū)商城后臺圖書(shū)、圖書(shū)類(lèi)別，以及訂單狀態(tài)；
　　
　　普通用戶(hù)購買(mǎi)圖書(shū)、瀏覽、管理購物車(chē)、確認訂單提交；
　　系統管理角色控制用戶(hù)登錄注冊、權限控制等。
　　網(wǎng)上書(shū)店系統設計
　　系統設計成web層、service層、dao三層結構，前端頁(yè)面采集用戶(hù)數據和用戶(hù)操作；
　　服務(wù)是業(yè)務(wù)邏輯層。通常，每個(gè)方法處理一個(gè)獨立的業(yè)務(wù)邏輯。業(yè)務(wù)可能需要操作數據庫或者只操作內存；
　　dao持久層是在數據庫中存儲數據或者從數據庫中獲取數據
　　網(wǎng)上書(shū)店詳細設計
　　1 數據庫設計（根據domain領(lǐng)域對象設計）這里不再詳述
　　2dao層設計：利用反射技術(shù)加上一些領(lǐng)域類(lèi)設計約束，寫(xiě)出一個(gè)通用的dao類(lèi)，滿(mǎn)足所有領(lǐng)域對象的數據庫操作需求：
　　域類(lèi)設計約束：
　　1 每個(gè)域類(lèi)都有一個(gè)靜態(tài)常量字符串記錄對應數據庫表的表名，
　　2 提供string類(lèi)型的id字段，
　　3 所有字段的名稱(chēng)對應數據庫表的列名，
　　4 遵守JavaBean思想
　　3服務(wù)層設計
　　
　　創(chuàng )建的dao類(lèi)使用反射技術(shù)也提供了一個(gè)統一的服務(wù)類(lèi)，它負責大部分的通用業(yè)務(wù)邏輯。當有特殊的業(yè)務(wù)邏輯時(shí)，提供專(zhuān)門(mén)的服務(wù)類(lèi)來(lái)處理業(yè)務(wù)邏輯
　　4servlet設計（servlet+jsp）
　　jsp頁(yè)面設計
　　首頁(yè)顯示普通用戶(hù)的首頁(yè)，并在首頁(yè)提供登錄入口。如果用管理員賬號登錄，會(huì )跳轉到管理員主頁(yè)。普通用戶(hù)首頁(yè)主題為圖書(shū)列表，提供查詢(xún)區供用戶(hù)查詢(xún)具體圖書(shū)
　　另外，購物車(chē)和訂單生成的設計是為了模擬網(wǎng)上購物的過(guò)程，這里不再贅述。
　　編碼一般過(guò)程
　　創(chuàng )建項目
　　構建包
　　導入需要的jar包
　　創(chuàng )建域類(lèi)
　　工具
　　項目總結：
　　在編碼過(guò)程中，對于數據訪(fǎng)問(wèn)數據庫、業(yè)務(wù)處理層和角色管理模塊，細節的掌握有所增加，尤其是對項目流程有了更清晰的認識。
　　比如對于數據庫的條件查詢(xún)，一般可以作為工具方法的封裝，對編碼過(guò)程的順序開(kāi)發(fā)有一定的見(jiàn)解。一個(gè)字：很有收獲。詳情見(jiàn)源碼
　　源代碼：提供bookstore.rar下載..
　　福利:常州軟文代寫(xiě)免費試用公司
　　來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng) 發(fā)表日期：2019-11-12 06:09:02
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　　曝光率高，在任何門(mén)戶(hù)新聞平臺上，巨大的流量都會(huì )帶來(lái)曝光率，我們做市場(chǎng)也需要曝光率，所以這次的新聞稿和軟文得到了廣泛的認可。
　　SEO是搜索市場(chǎng)的推廣。SEO和SEO的最終目的是提高網(wǎng)站的排名，而排名的提高是對搜索引擎的一種信任。如果搜索引擎相信企業(yè)網(wǎng)站的質(zhì)量，網(wǎng)站的排名自然會(huì )上升，而且這種效應還會(huì )持續下去。相反，不受信任的人，即使坐在最前列，也很難保持穩定。做搜索引擎優(yōu)化宣傳的都知道，百度的算法是定期更新的。在這樣一個(gè)不斷變化的環(huán)境中，如果公司不針對百度最新的算法采取相應的措施，或者提高相應的技能，是很難適應現在的算法的。結果，無(wú)法建立信任，網(wǎng)站
　　在網(wǎng)站優(yōu)化的過(guò)程中，列的排列和分布是非常關(guān)鍵的，可以達到點(diǎn)石成金的效果，所以在做網(wǎng)站優(yōu)化的時(shí)候，一定要緊密結合網(wǎng)站目的關(guān)鍵詞，然后對頁(yè)面進(jìn)行整理分發(fā)，從而達到增加網(wǎng)站權重和排名的目的。
　　網(wǎng)站成立后，很多公司都會(huì )馬上上線(xiàn)維護和更新網(wǎng)站，但對于搜索引擎來(lái)說(shuō)，搜索者的網(wǎng)站就大不一樣了。、輸入法、網(wǎng)址等多種方式。
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　　1.TDK網(wǎng)站
　　TITTE可以分析站點(diǎn)的位置，根據企業(yè)的要求，或者根據搜索引擎的要求，填寫(xiě)下拉列表，并根據用戶(hù)的要求，用描述和關(guān)鍵字進(jìn)行標記，以及以長(cháng)尾秀的形式標注出來(lái)。
　　
　　在網(wǎng)站優(yōu)化的過(guò)程中，列的排列和分布是非常關(guān)鍵的，可以達到點(diǎn)石成金的效果，所以在做網(wǎng)站優(yōu)化的時(shí)候，一定要緊密結合網(wǎng)站目的關(guān)鍵詞，然后對頁(yè)面進(jìn)行整理分發(fā)，從而達到增加網(wǎng)站權重和排名的目的。
　　Tag的出現為用戶(hù)提供了更多的瀏覽方式和更多的瀏覽偏好，也為搜索引擎帶來(lái)了更多的便利。Tag技術(shù)的應用對于訪(fǎng)問(wèn)者和搜索引擎來(lái)說(shuō)都是一種深入的引導，對網(wǎng)站的優(yōu)化有很大的幫助。而且，TAG中收錄的內容也各不相同，有的東西是相連的，有的東西是不相連的，但TAG的出現就像是搭建了一座橋梁，讓很多東西都可以為“蜘蛛”攀爬的路徑。
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　　如今，在B2B業(yè)務(wù)的大環(huán)境下，引流引流成本急劇上升，新客戶(hù)的進(jìn)入渠道稀缺。品牌建設難成為普遍現象，而傳統行業(yè)由于自身的特點(diǎn)，使得其整體交易成本不斷增加，而供應鏈的匹配效率、匹配效率、企業(yè)信譽(yù)等都讓很多商家功虧一簣。
　　2. 網(wǎng)站內容
　　我們更新的帖子必須是行業(yè)相關(guān)的，需要和SEO的主要關(guān)鍵詞相關(guān)，比如SEO博客，站點(diǎn)的關(guān)鍵詞是：南京朗斯奇，站內優(yōu)化，所以更新的帖子必須適合SEO做網(wǎng)站優(yōu)化的帖子，例如：南京朗思奇：如何優(yōu)化網(wǎng)站打開(kāi)速度？不會(huì )。許多 網(wǎng)站 將使用 文章 頁(yè)面在網(wǎng)頁(yè)上排名。這時(shí)候文章標題需要選擇長(cháng)尾關(guān)鍵詞。從URL的權重來(lái)看，頁(yè)面關(guān)鍵詞肯定比首頁(yè)的長(cháng)尾關(guān)鍵詞好。就用戶(hù)需求而言，高質(zhì)量和相關(guān)性的內容很受歡迎。
　　3.建立外部鏈接
　　很多SEO新手都有一個(gè)問(wèn)題，就是沒(méi)有外鏈。做SEO的都知道，一個(gè)網(wǎng)站的外鏈很重要。通常有兩種類(lèi)型。第一個(gè)是錨文本，第二個(gè)是純鏈接。
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　　4.站點(diǎn)友情鏈接
　　友情鏈接也是一種外鏈，非常有效。效果非常顯著(zhù)。一個(gè)好的友情鏈接可以排在論壇的幾百甚至幾千個(gè)外鏈的前面。所以，要想提高網(wǎng)站的排名和權重，就得想辦法獲取高質(zhì)量、高權重的友情鏈接，切記，要精準，不要太多！
　　以上可能只是SEO的冰山一角。接下來(lái)，我們需要從實(shí)際操作中尋找更好的SEO方法，從而為商家帶來(lái)更多的訪(fǎng)問(wèn)和轉化，如今的搜索引擎越來(lái)越流行。越是注重用戶(hù)體驗，無(wú)論是做外鏈還是做內容，都要認真對待。
　　網(wǎng)站 管理員工的好處是什么？很多seo人員，從事網(wǎng)站優(yōu)化這么多年，幾乎沒(méi)有用過(guò)一些查看網(wǎng)站排名的工具，我在網(wǎng)上用過(guò)，站長(cháng)工具，as一個(gè)可以查看網(wǎng)站的排名、權重、基本信息等的工具，對于企業(yè)網(wǎng)站的優(yōu)化是非常必要的。
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　　有很多SEO公司，為了節省時(shí)間，或者為了節省時(shí)間，他們在做網(wǎng)站的時(shí)候沒(méi)有考慮TDK（title, keyword, description）的設置，這樣的話(huà)，對網(wǎng)站的損害會(huì )是更快。想象一下，如果一篇文章的標題文章是關(guān)于一個(gè)人的臉，那么誰(shuí)不注意臉呢？搜索引擎會(huì )毫不羞愧地給你 收錄 嗎？因此，在網(wǎng)站開(kāi)始運行之前，需要仔細檢查標題的正確性以及分隔符是否符合用戶(hù)的需求。關(guān)鍵詞的重要性不用我多說(shuō)，它決定了以后網(wǎng)站的走向。雖然文字介紹不如圖片介紹重要，但無(wú)論如何，我們還是要認真對待，
　　軟文 是一種不局限于語(yǔ)言的非語(yǔ)言表達形式。引起了互聯(lián)網(wǎng)各領(lǐng)域企業(yè)的關(guān)注。讓我們談?wù)勗?Internet Advantage 上投放廣告 軟文 的具體方面。
　　南京朗斯奇廣告傳播有限公司將以完善的策劃和高科技手段竭誠為廣大用戶(hù)提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，使用戶(hù)獲得最大的利益。目前公司主營(yíng)業(yè)務(wù)包括域名注冊、網(wǎng)站建設、手機網(wǎng)站建設、微信平臺建設、百度推廣、搜狗推廣、SEO優(yōu)化、中文商機發(fā)布引擎、400電話(huà)服務(wù)、朋友圈推廣，與百度、搜狗、央視、***網(wǎng)、中國經(jīng)濟導報、威海網(wǎng)、中國農民報、西部網(wǎng)等合作網(wǎng)站。
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　　解決方案:Smartbi:統一Excel模板化配置，讓批量數據采集補錄簡(jiǎn)單又高效！
　　企業(yè)的數據來(lái)源多種多樣，其中一些數據需要一線(xiàn)員工實(shí)時(shí)采集存儲在Excel文件中，再由技術(shù)人員批量上傳至業(yè)務(wù)數據庫，以供后續數據分析。
　　例如，某一線(xiàn)銷(xiāo)售人員不定期采集記錄客戶(hù)的公司名稱(chēng)、客戶(hù)代碼、地區、內部交易等客戶(hù)基本信息數據，然后依靠IT人員進(jìn)行補充記錄并上傳至業(yè)務(wù)數據庫。這些采集補錄補錄的要求并不復雜，但在實(shí)際操作中，可能會(huì )遇到補錄不及時(shí)、數據不完整等問(wèn)題，給相關(guān)數據采集人員帶來(lái)困擾，技術(shù)人員和數據分析師。
　　針對以上問(wèn)題，Smartbi提供了批量數據采集功能——Excel模板導入來(lái)幫你解決！數據采集補錄器通過(guò)統一的模板配置，可以一鍵批量導入Excel文件中的數據，補錄到數據庫中。既減輕了開(kāi)發(fā)人員的工作量，又滿(mǎn)足了業(yè)務(wù)人員的數據采集需求，讓Excel數據批量導入變得簡(jiǎn)單高效。
　　我們來(lái)看看這個(gè)功能是如何滿(mǎn)足用戶(hù)需求的：
　　1.模板化配置
　　
　　Excel模板導入支持統一模板配置。技術(shù)人員首先通過(guò)可視化操作實(shí)現Excel模板與數據庫表的映射關(guān)系，支持綁定列、校驗規則設置、數據插入更新選擇等，并上傳采集補充數據錄入的Excel模板文件，方便業(yè)務(wù)人員下載填寫(xiě)數據。
　　2.支持綁定表單
　　Excel 導入模板支持綁定到電子表格。通過(guò)綁定表單，可以導入報表數據，可以導入固定值、系統值、參數值等，還可以實(shí)現數據的動(dòng)態(tài)更新和導入。
　　例如，用戶(hù)希望下載的補充條目模板中已經(jīng)收錄了一些數據（如公司代碼、公司名稱(chēng)、客戶(hù)代碼、業(yè)務(wù)分類(lèi)等），而這部分現有數據可能會(huì )動(dòng)態(tài)變化。如果切換不同的業(yè)務(wù)分類(lèi)參數，下載的數據是不同的。實(shí)際上，用戶(hù)只需根據已有數據在“線(xiàn)型”和“是否交易”字段填寫(xiě)數據即可。
　　這時(shí)候我們可以在配置模板的時(shí)候選擇創(chuàng )建電子表格為Excel模板，這樣在下載模板的時(shí)候，我們可以選擇報表的參數，下載不同的數據模板。
　　3、統一管理
　　管理員統一配置和管理Excel模板。通過(guò)資源授權，可以將導入模板授權給相關(guān)用戶(hù)。只有獲得授權的用戶(hù)才能進(jìn)行導入操作，方便填寫(xiě)用戶(hù)的導入。
　　
　　4.一鍵導入
　　技術(shù)人員配置模板并授權灌裝人員后，灌裝人員可以下載模板和采集數據。當數據采集完成后，他們可以一鍵上傳完成補數據記錄操作，非常方便簡(jiǎn)單。
　　導入成功或失敗會(huì )有明確的提示。如果用戶(hù)導入失敗，可以下載異常數據查看導入失敗的具體數據和原因。
　　5.擴展性好
　　Smartbi的Excel模板導入功能支持擴展接口，可以幫助用戶(hù)通過(guò)Java類(lèi)實(shí)現自定義數據處理需求或規則校驗需求。
　　在實(shí)際的錄后操作中，客戶(hù)也可能有自定義的數據處理或規則校驗需求，比如判斷兩個(gè)指標的值是否相等。如果指標不相等，則驗證失敗。這時(shí)，如果有相關(guān)的提示信息，這個(gè)需求可以通過(guò)自定義規則校驗類(lèi)來(lái)實(shí)現。
　　教程:優(yōu)采云采集器軟件特色
　　優(yōu)采云采集器是抓取網(wǎng)絡(luò )資訊的必備工具，簡(jiǎn)單的一系列操作，針對傳統的數據手機，幫助用戶(hù)提供各種新聞頻道，快速抓取數據整理，自動(dòng)數據采集為很多用戶(hù)節省了大量的搜索時(shí)間，進(jìn)一步提高了工作效率。
　　優(yōu)采云采集器軟件功能
　　滿(mǎn)足各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景
　　適合產(chǎn)品、運營(yíng)、銷(xiāo)售、數據分析、政府機構、電商從業(yè)者、學(xué)術(shù)研究等職業(yè)
　　輿情監測
　　全面監測公共信息，提前掌握輿情動(dòng)向
　　市場(chǎng)分析
　　獲取真實(shí)的用戶(hù)行為數據，充分把握客戶(hù)的真實(shí)需求
　　
　　產(chǎn)品開(kāi)發(fā)
　　強大的用戶(hù)調研支持，準確獲取用戶(hù)反饋和偏好
　　風(fēng)險預測
　　高效信息采集和數據清洗，及時(shí)應對系統風(fēng)險
　　優(yōu)采云采集器使用提示
　　1、首先我們新建一個(gè)任務(wù)-->進(jìn)入流程設計頁(yè)面-->在流程中添加一個(gè)循環(huán)步驟-->選擇循環(huán)步驟-->勾選軟件右側的URL列表復選框--> 打開(kāi) URL 列表文本框 --> 將準備好的 URL 列表填入文本框
　　2、接下來(lái)將打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)的步驟拖入循環(huán)-->選中打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)的步驟-->選擇使用當前循環(huán)中的URL作為導航地址-->點(diǎn)擊保存。系統會(huì )在界面下方的瀏覽器中打開(kāi)循環(huán)選擇的URL對應的網(wǎng)頁(yè)
　　3、至此，循環(huán)打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)的流程就配置好了。運行進(jìn)程時(shí)，系統會(huì )把循環(huán)中設置的url一個(gè)一個(gè)打開(kāi)。最后，我們不需要配置一個(gè)采集data步驟，這里就不多說(shuō)了。從入門(mén)到精通可以參考系列一：采集單網(wǎng)頁(yè)文章。下圖是最終和過(guò)程
　　
　　4、以下是流程最終運行結果
　　優(yōu)采云采集器更新日志
　　修復step retry本地不生效的問(wèn)題采集
　　修復部分網(wǎng)址采集失敗的問(wèn)題（如Booking）
　　修復使用模板時(shí)版本限制錯誤的問(wèn)題
　　修復修改任務(wù)名稱(chēng)時(shí)不彈出同名提示的問(wèn)題
　　修復了本地 采集 完成后的 采集 狀態(tài)錯誤
　　修復設置去重字段時(shí)去重狀態(tài)顯示不正確的問(wèn)題 查看全部

　　最佳實(shí)踐:node.js 讀取yaml文件
　　節點(diǎn).js讀取 YAML 文件1. 安裝 yamljs
　　軟件包，具體的安全命令是：sudo npm inastall -g yamljs
　　2. 編寫(xiě)一個(gè)名為“manifest.yml”的 YAML 配置文件
　　配置：
　　SRVC： 8008
　　地址：12.0.0.1
　　3. 讀取配置文件代碼：
　　這是通過(guò)將配置文件中的代碼轉換為 JSON 來(lái)完成的
　　YAML = require（'yamljs'）;
　　使用 YAML.load 加載 yaml 文件
　　nativeObject = YAML.load（'manifest.yml'）;
　　jsonstr = JSON.stringify（nativeObject）;
　　jsonTemp = JSON.parse（jsonstr， null）;
　　console.log（jsonTemp）
　　console.log（jsonstr）;
　　console.log（jsonTemp.Config.Srvc）;
　　Yamljs 參考：
　　亞姆利斯
　　獨立JavaScript YAML 1.2 parser & Encoder。在 node.js 和所有主流瀏覽器下工作。還帶來(lái)了命令行 YAML/JSON 轉換工具。
　　主要靈感來(lái)自Symfony Yaml Component。
　　導入 yaml.js 在您的 html 頁(yè)面中：
　　解析 yaml 字符串：
　　nativeObject=YAML.parse（yamlString）;
　　將本機對象轉儲到 yaml 字符串中：
　　yamlString=YAML.stringify（nativeObject[，inline/*@integerdepthtostartusinginlinenotationat*/[，spaces/*@integernumberofspacestouseforindentation*/]]）;
　　加載 yaml 文件：
　　nativeObject=YAML.load（'file.yml'）;
　　加載 yaml 文件：
　　YAML.load（'file.yml'，function（result）
　　{
　　nativeObject=result;
　　
　　}）;
　　安裝模塊：
　　npminstallyamljs
　　使用它：
　　YAML=require（'yamljs'）;/
　　/parseYAMLstring
　　nativeObject=YAML.parse（yamlString）;
　　生成 YAML
　　yamlString=YAML.stringify（nativeObject，4）;/
　　/LoadyamlfileusingYAML.load
　　nativeObject=YAML.load（'myfile.yml'）;
　　您可以通過(guò)將 yamljs 安裝為全局模塊來(lái)啟用命令行工具：
　　npminstall-gyamljs
　　然后，兩個(gè) cli 命令應該可用：yaml2jsonandjson2yaml。它們使您可以非常輕松地將YAML轉換為JSON，將JSON轉換為YAML。
　　yaml2json
　　用法：yaml2json[-h][-v][-p][-iINDENTATION][-s][-r][-w]input
　　立場(chǎng)論點(diǎn)：
　　inputYAMLfileordirectorycontainingYAMLfiles.
　　可選參數：
　　-h,--helpShowthishelpmessageandexit.
　　-v,--versionShowprogram'sversionnumberandexit.
　　-p,--prettyOutputpretty（indented）JSON.
　　-i縮進(jìn),--縮進(jìn)縮進(jìn)
　　空格字符數使用縮進(jìn)碼（使用
　　與--漂亮，默認值：2）。
　　-s,--saveSaveoutputinsideJSONfile（s）具有相同名稱(chēng)。
　　-r,--recursiveIftheinputisadirectory，alsofindYAMLfilesin
　　子目錄遞歸。
　　-w,--watchWatchforchanges.
　　json2yaml
　　用法：json2yaml[-h][-v][-dDEPTH][-iINDENTATION][-s][-r][-w]input
　　立場(chǎng)論點(diǎn)：
　　inputJSONfileordirectorycontainingJSONfiles.
　　
　　可選參數：
　　-h,--helpShowthishelpmessageandexit.
　　-v,--versionShowprogram'sversionnumberandexit.
　　-d深度,--深度深度
　　設置最小深度級別之前生成內聯(lián)
　　YAML（默認值：2）。
　　-i縮進(jìn),--縮進(jìn)縮進(jìn)
　　空格字符數使用縮進(jìn)碼
　?。J值：2）。
　　-s,--saveSaveoutputinsideYMLfile（s）具有相同名稱(chēng)。
　　-r,--recursiveIftheinputisadirectory，alsofindJSONfilesin
　　子目錄遞歸。
　　-w,--watchWatchforchanges.
　　例子
　　#ConvertYAMLtoJSONandoutputresultingJSONontheconsole
　　yaml2jsonmyfile.yml
　　#StoreoutputinsideaJSONfile
　　yaml2jsonmyfile.yml>ouput.json
　　#Output“漂亮”（縮進(jìn)）JSON
　　yaml2jsonmyfile.yml--pretty
　　#Savetheoutputinsideafilecalledmyfile.json
　　yaml2jsonmyfile.yml--pretty--save
　　#WatchafulldirectoryandconvertanyYAMLfileintoitsJSONequivalent
　　yaml2jsonmydirectory--pretty--save--recursive
　　#ConvertJSONtoYAMLandstoreoutputinsideaJSONfile
　　json2yamlmyfile.json>ouput.yml
　　#OutputYAMLthatwillbeinlinedonlyafter8levelsofindentation
　　json2yamlmyfile.json--depth8
　　#Savetheoutputinsideafilecalledmyfile.jsonwith4spaceforeachindentation
　　json2yamlmyfile.json--indentation4
　　#WatchafulldirectoryandconvertanyJSONfileintoitsYAMLequivalent
　　json2yamlmydirectory--pretty--save--recursive
　　最新版:微克QQ空間采集訪(fǎng)客QQ郵箱工具下載_微克QQ空間采集訪(fǎng)客QQ郵箱工具官方網(wǎng)站下
　　Microgram QQ空間采集訪(fǎng)客QQ郵件工具是一款可以提取指定QQ空間訪(fǎng)客的QQ號碼和昵稱(chēng)的軟件，采集日后可以導出保存為txt文本文檔格式。
　　微克QQ空間采集訪(fǎng)客QQ郵箱工具使用步驟：
　　1、登錄QQ;
　　
　　2.填寫(xiě)需要提取空間的QQ號;
　　3. 單擊“獲取”按鈕。
　　微克QQ空間采集訪(fǎng)客QQ郵件工具是當今互聯(lián)網(wǎng)上常用的軟件之一，軟件綠色、安全、無(wú)毒，讓您放心使用！如果微克QQ空間采集訪(fǎng)客QQ電子郵件工具是您需要的工具，請快點(diǎn)！本站為您提供微克QQ空間官方下載采集訪(fǎng)客QQ郵箱工具。
　　
　　微克QQ空間采集訪(fǎng)客QQ郵件工具截圖1
　　軟件推薦：
　　關(guān)鍵詞：QQ空間輔助、采集訪(fǎng)客工具、微克
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　　解決方案:手機瀏覽器免規則采集器列表算法的精準度(圖)
　　免規則采集器列表算法的精準度我看到過(guò)手機瀏覽器有10000多種列表采集技術(shù)，但基本上都會(huì )將多個(gè)ip（客戶(hù)端服務(wù)器端多個(gè)網(wǎng)址地址）重定向到一個(gè)頁(yè)面上，這個(gè)頁(yè)面即使是反向代理服務(wù)器都會(huì )重定向到你的第一個(gè)頁(yè)面。如果你使用wordpress這樣使用php-fpm這樣的服務(wù)器而非http下的nginx來(lái)優(yōu)化反向代理效率，達到300到500毫秒是可以的。
　　
　　剩下的要看你開(kāi)發(fā)技術(shù)如何，效率下限。這個(gè)是算法上的限制。我個(gè)人對外網(wǎng)也收到到過(guò)500毫秒封殺的情況。（手機瀏覽器還有一個(gè)限制是ip地址最多不超過(guò)500個(gè)，但至少在廣州，其他城市的資源我就不清楚了。另外社交媒體就不說(shuō)了）解決辦法只有一個(gè)。1.讓一臺主機只跑php代碼2.集群?；诩簝?yōu)化算法的框架有很多。
　　是可以做到和外網(wǎng)封殺同等效率的，當然這樣費用比你的外網(wǎng)封殺要高很多。所以我也不推薦。如果你有興趣我們可以聊聊如何優(yōu)化針對小站點(diǎn)、免注冊。
　　
　　蟹妖不是應該反向代理服務(wù)器或者橋接嗎？一個(gè)站，可以多個(gè)ip來(lái)干擾負載均衡。
　　wordpress不算http服務(wù)器，因為不會(huì )提供nginx。一般是通過(guò)php負載均衡的方式來(lái)封殺來(lái)訪(fǎng)的用戶(hù)吧。特定站點(diǎn)對于這樣的策略沒(méi)有經(jīng)驗不敢亂講。github的實(shí)踐中規定了應該通過(guò)localhost來(lái)訪(fǎng)問(wèn)，然后通過(guò)username或者telephony來(lái)判斷是不是代理用戶(hù)的ip。我有過(guò)一段奇葩經(jīng)歷，找的一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司買(mǎi)了ip服務(wù)器，但是大家都沒(méi)有動(dòng)靜，后來(lái)我就沒(méi)有再通過(guò)ip封殺來(lái)封殺a來(lái)訪(fǎng)，而是通過(guò)訪(fǎng)問(wèn):4000/來(lái)封殺a的ip，因為他們都沒(méi)有訪(fǎng)問(wèn)我的地址，只是從新連接了他們的服務(wù)器。 查看全部

　　解決方案:餓了么推薦算法演進(jìn)及在線(xiàn)學(xué)習實(shí)踐
　　01
　　推薦業(yè)務(wù)背景
　　一、推薦產(chǎn)品形態(tài)
　　大多數人都熟悉餓了么應用程序，甚至通過(guò)餓了么應用程序訂購了外賣(mài)。上圖突出顯示的內容涉及推薦排序，其中首頁(yè)推薦、分類(lèi)、搜索構成了整個(gè)餓了么流量的入口，這些入口覆蓋了全網(wǎng)90%以上的訂單。
　　目前餓了么的日訂單量達到千萬(wàn)級，屬于國內Top水平，這意味著(zhù)流量分發(fā)的效率尤為關(guān)鍵，因為這涉及用戶(hù)體驗、商家利益、平臺價(jià)值，算法發(fā)揮在該領(lǐng)域發(fā)揮著(zhù)重要作用。的價(jià)值。
　　2. 算法優(yōu)化目標
　　外賣(mài)領(lǐng)域有四個(gè)重要環(huán)節：流量、供應、轉化和履約，其中算法在履約環(huán)節發(fā)揮著(zhù)關(guān)鍵作用。
　　在不同的業(yè)務(wù)階段，你想要達到的目標也是不同的。在業(yè)務(wù)增長(cháng)初期，優(yōu)化APP的點(diǎn)擊率和轉化率。當用戶(hù)點(diǎn)擊時(shí)，他們想促進(jìn)交易；然后考慮平臺收入，關(guān)注客單價(jià)、訂單均價(jià)等；以及后期的滿(mǎn)意度等抽象指標，需要將這些大目標拆解成小目標，建立不同的算法子模型進(jìn)行優(yōu)化。
　　--
　　02
　　算法演進(jìn)路線(xiàn)
　　2016年至今，餓了么主要經(jīng)歷了四個(gè)方面的升級：數據、特性、模型、業(yè)務(wù)理解。
　　1. 數據&功能升級
　　數據和特性在4個(gè)方面進(jìn)行了升級：
　　1）生產(chǎn)：將離線(xiàn)數據升級為實(shí)時(shí)數據；
　　引入Flume、Kafka等實(shí)時(shí)系統，將業(yè)務(wù)端產(chǎn)生的業(yè)務(wù)日志通過(guò)模型打分實(shí)時(shí)輸出到日志服務(wù)器。構建樣本時(shí)，無(wú)需離線(xiàn)拼接樣本特征和標簽，而是在線(xiàn)生成特征，從而保證了特征質(zhì)量，避免了特征遍歷、特征不準確等問(wèn)題。
　　2）時(shí)效性方面：數據采集由天級升級為實(shí)時(shí)，增加了多維度的實(shí)時(shí)性特征；
　　3）在規模上：不僅引入了大規模的稀疏特征，還將item、user、query等業(yè)務(wù)流程中涉及的環(huán)節通過(guò)Word2Vector用向量表示。
　　4）監控：在特征覆蓋和波動(dòng)、離群點(diǎn)檢測、埋點(diǎn)問(wèn)題等方面進(jìn)行了實(shí)時(shí)監控。
　　2.模型升級
　　最初通過(guò)人工規則提取特征，根據人工經(jīng)驗最終確定所使用的因子和權重，在線(xiàn)進(jìn)行A/B Test實(shí)驗。當線(xiàn)上效果不理想時(shí)，再修改因子或權重，不僅浪費時(shí)間，還浪費大量流量。
　　2016年推出簡(jiǎn)單的LR線(xiàn)性模型，通過(guò)機器學(xué)習得到各個(gè)因素的權重。同時(shí)引入了用戶(hù)維度信息。這個(gè)階段形成了個(gè)性化推薦的雛形。與人工規則相比，點(diǎn)擊率和轉化率提升了10%。
　　2016年底采用非線(xiàn)性模型，包括GBDT樹(shù)模型、FM等，與線(xiàn)性模型相比，特征交叉表達的效果有明顯提升。2016年底，我們推出了第一版XGBoost點(diǎn)擊率預估，之后根據業(yè)務(wù)理解拆分成兩個(gè)子模型，點(diǎn)擊率和轉化率，引入了用戶(hù)實(shí)時(shí)反饋的特性而商家，比如用戶(hù)點(diǎn)擊餐廳，在餐廳停留近一個(gè)小時(shí)或一天，效果提升7%-8%?？梢钥闯?，用戶(hù)維度信息增加，特征維度豐富，模型結構更加復雜，真正實(shí)現了千人千面的個(gè)性化推薦。
　　從2017年開(kāi)始，餓了么開(kāi)始嘗試在推薦領(lǐng)域使用深度學(xué)習和在線(xiàn)學(xué)習。目前，在線(xiàn)學(xué)習已經(jīng)應用于餓了么的多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
　　下面簡(jiǎn)單介紹Wide&Deep和DeepFM這兩種深度學(xué)習模型在餓了么推薦排名領(lǐng)域的應用。
　　(1) 廣與深
　　初期參考谷歌發(fā)表的論文，復用了GBDT模型中使用的特征，將用戶(hù)和商戶(hù)的稀疏特征輸入線(xiàn)性部分。在沒(méi)有引入更多功能的情況下，效果上相比基礎版并沒(méi)有太大的突破。
　　
　　然后在Deep部分加入user dense特征，通過(guò)One-Hot或者re-encoding的方式在Wide部分加入GBDT的葉子節點(diǎn)，效果有了很大的提升。
　　但模型結構復雜度的增加使得在線(xiàn)預測不能滿(mǎn)足工程響應時(shí)間的要求?，F階段對模型進(jìn)行了優(yōu)化，業(yè)務(wù)低峰期仍采用該模型，業(yè)務(wù)高峰期采用降級方式。
　　(2) 深度調頻
　　然后嘗試了DeepFM，整體結構和論文一致。充分利用了DNN提取高階特征組合和FM提取二階特征的能力，實(shí)現了自動(dòng)特征提取。它是一個(gè)端到端的模型。該模型長(cháng)期用于首頁(yè)推薦，實(shí)驗結果比較理想。
　　模型一直在不斷演進(jìn)，現階段外賣(mài)推薦系統的架構與大部分推薦系統的架構相似：
　　1）數據來(lái)源：包括業(yè)務(wù)日志、服務(wù)器日志、用戶(hù)行為日志；
　　2）基礎設施層：包括大數據處理的Spark和Hadoop，以及實(shí)時(shí)計算的平臺和工具?？梢钥吹揭肓撕芏嚅_(kāi)源組件。加入阿里后，考慮引入公共基礎設施，避免因開(kāi)源組件本身的問(wèn)題導致業(yè)務(wù)發(fā)展；
　　3）特征層：包括商戶(hù)、用戶(hù)、上下文、交叉組合等維度特征；
　　4）模型層：特征層的數據輸入模型層后，調用實(shí)時(shí)數據、用戶(hù)畫(huà)像等數據服務(wù)層；
　　5）數據服務(wù)層：包括實(shí)時(shí)數據服務(wù)、畫(huà)像服務(wù)、要素服務(wù)等；
　　6) 業(yè)務(wù)層：結合模型輸出的結果進(jìn)行線(xiàn)上業(yè)務(wù)交付等。
　　--
　　03
　　在線(xiàn)學(xué)習實(shí)踐
　　目前，在線(xiàn)學(xué)習（Online Learning）在近幾年比較流行。從頭開(kāi)始構建在線(xiàn)學(xué)習大約花了一年時(shí)間。
　　一、在線(xiàn)學(xué)習的特點(diǎn)
　　為什么要在線(xiàn)學(xué)習？很多時(shí)候我們會(huì )遇到類(lèi)似的問(wèn)題：用離線(xiàn)數據訓練的模型效果很好，但是在線(xiàn)效果卻不理想。這意味著(zhù)線(xiàn)下評價(jià)與線(xiàn)上效果存在較大差距。
　　這是什么原因？主要原因是數據分發(fā)數據時(shí)常變化，尤其是外賣(mài)業(yè)務(wù)。用戶(hù)會(huì )在不同時(shí)間段選擇不同類(lèi)型的外賣(mài)，商家會(huì )隨時(shí)推出各種營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，這使得數據分布范圍和分布趨勢很大。改變。
　　在線(xiàn)學(xué)習的優(yōu)勢是利用實(shí)時(shí)采集的樣本數據和用戶(hù)反饋，實(shí)時(shí)更新模型參數進(jìn)行預估，最終進(jìn)行最新上線(xiàn)，然后實(shí)時(shí)反饋變化帶來(lái)的影響用戶(hù)的興趣和愛(ài)好。
　　在線(xiàn)學(xué)習和離線(xiàn)學(xué)習的一個(gè)重要區別在于，可以簡(jiǎn)單理解為無(wú)限數據集和無(wú)限時(shí)間序列。它不需要存儲大量的樣本數據，而是使用樣本流數據逐個(gè)更新模型，學(xué)習后丟棄樣本。這樣可以避免隨著(zhù)數據量的增加，離線(xiàn)模型無(wú)法訓練，即使采用分布式訓練，訓練速度也會(huì )變慢。
　　最后總結一下在線(xiàn)學(xué)習的特點(diǎn)：
　　二、理論基礎
　　FTRL模型是參考Google發(fā)表的論文實(shí)現的。模型參數和響應速度可以滿(mǎn)足電商領(lǐng)域或推薦領(lǐng)域的生產(chǎn)需求。
　　3.在線(xiàn)學(xué)習技術(shù)棧
　　在線(xiàn)學(xué)習使用的技術(shù)棧包括以下幾個(gè)方面，并引入了很多開(kāi)源組件：
　　4.在線(xiàn)學(xué)習流程圖
　　現階段在線(xiàn)學(xué)習流程圖如下：
　　
　　最左邊是實(shí)時(shí)效果歸因：基于在線(xiàn)排序引擎實(shí)時(shí)采集業(yè)務(wù)日志和用戶(hù)行為日志，使用storm聚合生成實(shí)時(shí)樣本流；然后進(jìn)入在線(xiàn)模型訓練實(shí)時(shí)消費樣本流，使用FTRL模型實(shí)時(shí)更新參數，在不同時(shí)間定時(shí)將模型參數快照保存到redis。說(shuō)到快照的好處，它不僅支持模型增量學(xué)習，而且即使模型訓練終止，也可以加載歷史參數，從某個(gè)節點(diǎn)開(kāi)始重新訓練模型。
　　在線(xiàn)預測：定時(shí)從redis中拉取模型參數，提供在線(xiàn)預測服務(wù)。至于為什么要使用定時(shí)更新參數，后面會(huì )給出答案。
　　以上三個(gè)模塊最終能形成一個(gè)閉環(huán)，關(guān)鍵是把所有的數據源都加入進(jìn)來(lái)。
　　那么如何將所有數據源join在一起呢，這里專(zhuān)門(mén)介紹一下實(shí)時(shí)歸因模塊。在對用戶(hù)行為、服務(wù)器日志、訂單日志等數據進(jìn)行清洗過(guò)濾后，整個(gè)業(yè)務(wù)在Storm中使用一個(gè)唯一的id進(jìn)行join。在整個(gè)數據系統設計過(guò)程中，為每一個(gè)排序都標記了一個(gè)唯一的id，這個(gè)id在整個(gè)業(yè)務(wù)流程中都被標記。特別是，Storm 對狀態(tài)管理的支持不是很好。目前都是通過(guò)web存儲來(lái)進(jìn)行狀態(tài)管理，防止任務(wù)被掛起，丟失狀態(tài)信息。
　　Storm聚合后可以產(chǎn)生三種基本效果數據：時(shí)間列、維度列、事實(shí)列。時(shí)間列包括數據產(chǎn)生的時(shí)間節點(diǎn)，即時(shí)間戳等；維度欄目主要包括數據錄入、位置、業(yè)務(wù)場(chǎng)景、特征等信息；事實(shí)欄包括信息是否暴露、用戶(hù)是否點(diǎn)擊、購買(mǎi)及購買(mǎi)金額、商品信息等。
　　三種基本效果數據相當于樣本特征和標簽，可用于在線(xiàn)學(xué)習。對應的模型結構如下：
　　從模型結構上看，GBDT和FTRL是融合的：基于實(shí)時(shí)樣本流，點(diǎn)擊GBDT模型下單生成葉子節點(diǎn)進(jìn)行編碼，將原創(chuàng )特征分桶或離散化再添加到模型中，FTRL用于更新模型參數存儲在redis中，用于在線(xiàn)排序。
　　目前的模型結構比較簡(jiǎn)單，業(yè)務(wù)效果的提升主要體現在模型調優(yōu)上。這里有一些提示：
　　n 采樣策略：
　　1）位置截斷：考慮到不可能全部使用實(shí)時(shí)樣本，會(huì )結合業(yè)務(wù)特點(diǎn)和數據特點(diǎn)進(jìn)行位置截斷：
　　如果用戶(hù)不小心滑動(dòng)到了特別低位置的列表數據，這部分數據如果對預測效果沒(méi)有太大價(jià)值，就會(huì )被丟棄；
　　2）業(yè)務(wù)過(guò)濾：之所以有業(yè)務(wù)過(guò)濾，是因為最終的交付不僅取決于算法結果，還取決于業(yè)務(wù)規則。比如新增店鋪或扶持特定商戶(hù)時(shí)，需要強行將其排名放在首位，這樣訂單量的增長(cháng)就不是算法的原因了。
　　3）根據樣本目標設置樣本權重：根據不同階段的現狀調整樣本權重。比如這個(gè)階段的業(yè)務(wù)目標是優(yōu)化GMV，會(huì )增加GMV的樣本權重。
　　n 參數更新
　　為什么采用定時(shí)更新參數而不是實(shí)時(shí)更新參數的策略呢？主要是考慮到項目的難度，在線(xiàn)預測服務(wù)不可能實(shí)時(shí)獲取參數，否則會(huì )影響在線(xiàn)服務(wù)的性能。目前模型參數是每隔5分鐘定時(shí)獲取模型參數，保證模型抖動(dòng)不會(huì )太厲害。如果由于樣本延遲導致正負樣本比例發(fā)生變化，或者由于特殊情況導致參數發(fā)生波動(dòng)，這樣的更新策略可以保證模型的穩定性。
　　n 樣本不平衡
　　在外賣(mài)場(chǎng)景中，正樣本特別有價(jià)值。如果正樣本相關(guān)的訂單數據流由于網(wǎng)絡(luò )等原因延遲，且樣本數據均為正樣本或負樣本，如果直接使用此類(lèi)樣本實(shí)時(shí)更新模型，會(huì )造成巨大的抖動(dòng)模型參數。因此，我們目前的方法是使用緩存來(lái)存儲此類(lèi)樣本，然后將樣本按照權重進(jìn)行拆分，在時(shí)間間隔內與負樣本進(jìn)行混合，使樣本的正負比例大致穩定，從而解決樣本不平衡問(wèn)題。
　　n 輸入歸一化
　　特別是線(xiàn)性模型一般推薦數據歸一化，否則模型收斂速度很慢。對于在線(xiàn)學(xué)習模型，由于短時(shí)間內沒(méi)有輸入大量樣本，樣本量相對較小，收斂速度較慢。歸一化后，可以提高收斂速度。
　　同時(shí)使用歸一化后的樣本數據訓練出來(lái)的權重比較具有可比性，業(yè)務(wù)可解釋性更強。
　　這里有2個(gè)小功能：
　　n 可視化調試
　　模型上線(xiàn)后，如果想了解模型效果或者數據排序依據，可以使用添加白名單的方法，實(shí)時(shí)采集的排序數據會(huì )以后臺的形式同步展示頁(yè)面形式的評分依據，包括排名依據和是否融入業(yè)務(wù)規則。，特征權重，方便排查缺失特征等問(wèn)題。
　　App端采集的用戶(hù)行為數據，如埋點(diǎn)信息、訂單信息等，經(jīng)過(guò)數據清洗聚合后，前后端數據以頁(yè)面形式呈現，方便模型調試和在線(xiàn)故障排除。
　　n 實(shí)時(shí)效果對比
　　結合storm產(chǎn)生的維度列信息，使用不同維度進(jìn)行數據聚合，實(shí)現實(shí)時(shí)效果對比：
　　1）不同算法版本實(shí)時(shí)效果：根據不同算法版本統計點(diǎn)擊率和點(diǎn)擊量，實(shí)現實(shí)時(shí)A/B測試。
　　2）子條目實(shí)時(shí)效果
　　3) 子列表位置實(shí)時(shí)效果
　　4）實(shí)時(shí)特征監測。
　　解讀:暴力破解!二維碼采集器關(guān)聯(lián)話(huà)題一一為您分析!
　　
　　想要分解二維碼采集器的網(wǎng)友，其實(shí)大家急于珍惜的就是上面提到的問(wèn)題。不過(guò)，要寫(xiě)出一篇優(yōu)化后可讀性強的文章文章是很容易的，但是一篇文章文章能獲得的流量實(shí)在是不值一提。想要通過(guò)內容積累達到引流的目的，最重要的一點(diǎn)就是Batch！假設1個(gè)文章可以獲得1次閱讀（每24小時(shí)），如果我們能產(chǎn)出10000篇文章，每天的閱讀量可能會(huì )增加幾萬(wàn)。但是說(shuō)起來(lái)容易，但實(shí)際上，在寫(xiě)作的時(shí)候，一個(gè)人一天只能編輯40篇左右，很多人也只能編輯60篇左右。就算你用一些偽原創(chuàng )軟件，也不過(guò)一百篇而已！看完這篇文章，大家先把二維碼采集器的話(huà)題放到一邊，研究一下如何實(shí)現批量編輯。！
　　什么是算法身份的自主創(chuàng )建？單詞 原創(chuàng ) 不一定等于段落 原創(chuàng ) 寫(xiě)作！在每次搜索的算法字典中，原創(chuàng )不收錄重復的段落。理論上，只要每個(gè)人的文字堆疊與其他網(wǎng)站內容不同，收錄的概率可能會(huì )增加。1 優(yōu)秀的內容，內容充滿(mǎn)吸引力，保持不變的關(guān)鍵詞，只要確定沒(méi)有相同的大段，說(shuō)明這個(gè)文章還是很有可能收錄，甚至變成爆文。比如在說(shuō)我的文章文章的時(shí)候，我們大概是通過(guò)搜狗搜索二維碼采集器，最后瀏覽的。告訴你：下一篇文章
　　
　　本系統的自動(dòng)原創(chuàng )系統，正確來(lái)說(shuō)應該叫原創(chuàng )文章工具，可以實(shí)現3小時(shí)內制作上千個(gè)靠譜的優(yōu)化文案，你的頁(yè)面權重是通常足夠大，收錄 率可高達 79% 或更高。具體的使用技巧，在個(gè)人中心放了視頻展示和新手指南，大家可以第一時(shí)間使用哦！我很內疚，我不能告訴你二維碼采集器的具體信息，可能讓我們查了那么多廢話(huà)。但是如果我們對這個(gè)產(chǎn)品感興趣，我們可以進(jìn)入菜單欄，這樣大家的優(yōu)化結果每天都能達到幾千萬(wàn)的流量，是不是很牛逼？ 查看全部

　　解決方案:實(shí)時(shí)計算系列(3) - 規則引擎和 Flink CEP
　　復雜事件處理（CEP），在企業(yè)內部實(shí)踐中，常被稱(chēng)為規則引擎。隨著(zhù)實(shí)時(shí)數倉的發(fā)展，CEP將成為眾多實(shí)時(shí)計算相關(guān)團隊的又一主要發(fā)展方向。
　　如果你對實(shí)時(shí)計算感興趣，歡迎閱讀其他文章：
　　什么是 CEP？
　　CEP 是 Complex Event Processing 的縮寫(xiě)。區分這類(lèi)事件處理的核心原因是計算范式比普通的實(shí)時(shí)計算更“復雜”。這種復雜性不在業(yè)務(wù)邏輯上，而在技術(shù)上。不同的計算范式，示例如下：
　　CEP本身并沒(méi)有脫離實(shí)時(shí)計算的范圍，所以大部分用戶(hù)還是選擇基于Flink或者已有的計算服務(wù)來(lái)構建相關(guān)框架。CEP對應的函數以庫的形式存在。而且，從上面的例子可以看出，這些場(chǎng)景在業(yè)務(wù)中是非常常用的。如果定制一個(gè)或幾個(gè)需求來(lái)解決某個(gè)需求，大多數工程師肯定覺(jué)得沒(méi)有問(wèn)題。
　　通用系統架構
　　然而，實(shí)際情況往往不是寫(xiě)幾條SQL，幾行代碼那么簡(jiǎn)單。對于大多數CEP應用場(chǎng)景，“復雜規則”的制定者通常是運營(yíng)、商戶(hù)、市場(chǎng)等非技術(shù)類(lèi)的學(xué)生。對于大多數CEP的業(yè)務(wù)效果而言，通常是在短時(shí)間內直接到達用戶(hù)，比如發(fā)送優(yōu)惠券、發(fā)送推送消息等。
　　這種實(shí)時(shí)計算脫離了以往的BI場(chǎng)景，與真實(shí)的業(yè)務(wù)效果掛鉤。這也是導致系統非常復雜的一個(gè)重要因素。所以很多企業(yè)將這個(gè)系統抽象成一個(gè)規則引擎服務(wù)來(lái)完成。
　　規則引擎服務(wù)的架構通常如下圖所示：
　　CEP-架構實(shí)施困難
　　由于不同于BI場(chǎng)景，規則引擎的輸出與用戶(hù)終端的性能直接掛鉤，實(shí)現上比一般的實(shí)時(shí)數倉場(chǎng)景更加嚴謹，具體體現在：
　　組件復雜度高：以上述架構圖為例，進(jìn)入CEP的數據流多種多樣，可能存在窗口計算、多流Join等復雜處理。CEP規則引擎輸出的數據需要經(jīng)過(guò)各種校驗、底線(xiàn)等處理邏輯。就平臺而言，一個(gè)完整的、真正可用的平臺，需要收錄從規則配置到最終ROI計算的交付閉環(huán)。
　　離線(xiàn)不一致：CEP規則引擎屬于在線(xiàn)計算。優(yōu)點(diǎn)是延遲高，缺點(diǎn)是數據的輸出與事件的先后順序強相關(guān)。即使開(kāi)發(fā)者使用eventtime，也會(huì )面臨事件時(shí)間超過(guò)watermark而被丟棄的問(wèn)題。如果事后有相關(guān)反饋，將時(shí)序相關(guān)的計算邏輯引入到離線(xiàn)計算中會(huì )是一個(gè)很復雜的問(wèn)題，而且即使計算正確，也不一定和當時(shí)的線(xiàn)上任務(wù)完全一致，比如job消息積壓，客戶(hù)端延遲發(fā)送會(huì )導致數據準確性問(wèn)題。
　　準確性驗證：以發(fā)放優(yōu)惠券或廣告為例。這樣的行為最終會(huì )被用于ROI的計算，所以每個(gè)規則的觸發(fā)都需要保證準確性，并且有一定的“后臺”措施。常見(jiàn)的自下而上措施包括頻率控制、為指定規則設置最大觸發(fā)值等。
　　Flink 中的 CEP
　　CEP 在 Flink 中以庫的形式存在，不與其底層引擎代碼綁定。它只是繼承了許多低級API。在閱讀cep代碼的過(guò)程中，你還可以學(xué)到很多Flink的新奇使用方式。我們可以簡(jiǎn)單的將Flink內部的CEP實(shí)現分為以下幾個(gè)步驟：
　　規則分析
　　Flink 中的 CEP 借鑒了 Efficient Pattern Matching over Event Streams 中的 NFA 模型。這篇論文中也提到了一些內存優(yōu)化，我們這里略過(guò)。
　　文中提到NFA，即Non-determined Finite Automaton，稱(chēng)為不確定有限狀態(tài)機，意思是狀態(tài)是有限的，但每個(gè)狀態(tài)都可能轉化為多個(gè)狀態(tài)（不確定）。
　　下面以一個(gè)簡(jiǎn)單的CEP規則為例，看看NFA中這些事件之間有什么樣的關(guān)系，
　　Pattern pattern = Pattern.begin("begin").where(new SimpleCondition() {
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.getName().equals("a");
}
}).followedBy("middle").where(new SimpleCondition() {
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.getName().equals("b");
}
}).followedBy("end").where(new SimpleCondition() {
@Override
<p>
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.getName().equals("c");
}
});</p>
　　規則如上，很明顯我們要找的是a-&gt;b-&gt;c這樣的事件組合，對應NFA內部，會(huì )根據這個(gè)事件關(guān)系生成狀態(tài)轉移圖，大體邏輯如下：
　　cep-nfa
　　每個(gè)節點(diǎn)對應規則匹配過(guò)程中的一個(gè)狀態(tài)。例如，“開(kāi)始”節點(diǎn)是初始化狀態(tài)。在接收到value="a"的數據之前，匹配會(huì )一直處于"begin"狀態(tài)；每條Edges對應狀態(tài)之間的轉移條件，例如value="a"的數據滿(mǎn)足從"begin"到"middle"的轉移條件。節點(diǎn)的概念更容易理解。這是邊緣類(lèi)型的抽象：
　　規則匹配
　　規則解析后生成NFA，接下來(lái)就是接收具體的數據，然后進(jìn)行匹配過(guò)程。中間狀態(tài)的存儲在匹配過(guò)程中非常重要，即如何存儲當前的匹配進(jìn)度。NFA中使用了ShareBuffer的概念。我們可以在 Flink 中自定義一個(gè) State 來(lái)存儲細節。還是以上面的a-&gt;b-&gt;c為例，假設事件的輸入是a1,b1,c1，那么就會(huì )出現a1-&gt;b1-&gt;c1的匹配結果A，示意圖如下：
　　cep匹配
　　上面的例子很簡(jiǎn)單，這里我們期望把情況復雜化，我們輸入a1,a2,b1,b2,c1，那么此時(shí)算子會(huì )輸出4個(gè)結果：
　　a1-&gt;b1-&gt;c1a1-&gt;b2-&gt;c1a2-&gt;b1-&gt;c1a2-&gt;b2-&gt;c2
　　可以看出，四個(gè)輸出序列都符合CEP規則。我們同時(shí)在 NFA 圖上進(jìn)行了多次匹配。這是如何實(shí)現的？參考如下偽代碼邏輯，每條記錄：
　　for state in partialStates: // 遍歷正在匹配中的狀態(tài)
for edge in state.edges: // 遍歷狀態(tài)的邊，逐一檢查是否滿(mǎn)足條件
if match: // 如果滿(mǎn)足，狀態(tài)發(fā)生轉移
partialStates.remove(state)
newState = state.transTo(edge.targetState)
partialStates.add(newState)
// 如果初始化狀態(tài)發(fā)生了轉化，新增一個(gè)初始化狀態(tài)，準備新的一次匹配
if not partialStates.contains(beginState):
partialStates.add(beginState)
　　另外，我們沒(méi)有單獨存儲每個(gè)序列，而是在每個(gè)狀態(tài)節點(diǎn)下創(chuàng )建一個(gè)List，并使用前向指針來(lái)描述每個(gè)事件之間的關(guān)系，從而在內存中復用每個(gè)事件進(jìn)行存儲，關(guān)于ShareBuffer我們會(huì )在“匹配事件提取”的過(guò)程。
　　接下來(lái)說(shuō)說(shuō)稍微復雜一點(diǎn)的匹配情況。在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，通常規則的制定都會(huì )有一個(gè)時(shí)間窗口（否則Flink會(huì )一直匹配），比如某天A事件先發(fā)生，B事件在后發(fā)生：
　　Pattern pattern = Pattern.begin("begin").where(new SimpleCondition() {
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.getName().equals("a");
}
}).followedByAny("middle").where(new SimpleCondition() {
<p>
@Override
public boolean filter(Event value) throws Exception {
return value.getName().equals("b");
}
}).within(Time.days(1));</p>
　　這里，within(Time)用于標識整個(gè)序列的匹配時(shí)間窗口。注意這個(gè)和Flink Window使用的自然時(shí)間是不一樣的。這里的窗口是由序列的第一個(gè)匹配事件觸發(fā)的，比如在18:02匹配到第一個(gè)事件，則窗口結束時(shí)間為次日18:02。Flink 通過(guò)在 CEP 算子中注冊 Timer 來(lái)實(shí)現這一機制。當第一次匹配事件完成后，注冊結束時(shí)間對應的Timer，并保存startTimestamp（第一次匹配事件的時(shí)間戳），Timer會(huì )在第二天觸發(fā)。遍歷所有匹配的狀態(tài)，如果匹配到currentTime &gt; startTimestamp + 1day，則執行相應的超時(shí)處理邏輯（用戶(hù)可自定義）。
　　Flink 在 CEP 算子中定義了豐富的匹配語(yǔ)義，這里就不一一列舉了。實(shí)現的語(yǔ)義細節可以參考：/flink/flink-docs-master/docs/libs/cep/，由于Flink對實(shí)時(shí)計算功能的要求實(shí)現非常豐富，所以CEP的實(shí)現確實(shí)不超過(guò) Flink 作為實(shí)時(shí)計算引擎本身的能力。
　　匹配事件提取
　　完成匹配過(guò)程之后，接下來(lái)就是如何提取匹配的事件列表，或者以上述規則a-&gt;b-&gt;c為例，當事件匹配到Output階段時(shí)，Flink需要做什么do是列出匹配到的事件的輸出，其對應的UserAPI接口如下：
　　class MyPatternProcessFunction extends PatternProcessFunction {
@Override
public void processMatch(Map match, Context ctx, Collector out) throws Exception;
IN startEvent = match.get("start").get(0);
IN endEvent = match.get("end").get(0);
out.collect(OUT(startEvent, endEvent));
}
}
　　這里Map&gt;match表示匹配成功，Map的Key表示狀態(tài)節點(diǎn)的名稱(chēng)，List表示每個(gè)狀態(tài)節點(diǎn)對應的事件列表。這就涉及到一個(gè)問(wèn)題。當同時(shí)有多個(gè)匹配時(shí)，Flink 是如何確定輸出哪些事件列表的？
　　上文提到，Flink 在 NFA 的每個(gè)狀態(tài)節點(diǎn)下創(chuàng )建一個(gè) List，并使用前向指針來(lái)描述每個(gè)事件之間的關(guān)系，從而實(shí)現對每個(gè)事件的復用。這樣的關(guān)系圖看起來(lái)有點(diǎn)亂。我們需要一個(gè)版本來(lái)識別每條邊的方向。這也是基于NFA論文中ShareBuffer的思想。Flink 賦予了每條邊一個(gè)版本的概念，這樣在輸出的時(shí)候就可以根據版本追溯匹配的路徑。這是目前在 Flink 中完成的：
　　杜威
　　上圖的匹配情況（期望匹配a-&gt;多個(gè)b-&gt;c）就是一個(gè)例子。對于每一個(gè)元素，都會(huì )有一條邊指向相連的元素，通過(guò)版本號的前綴來(lái)判斷兼容性，比如1.0。0兼容1.0，1.0.1.0兼容1.0.1。匹配完成后，從最后一個(gè)元素開(kāi)始向前遍歷，得到一個(gè)完整的列表。生成版本號時(shí)，根據狀態(tài)轉換的次數來(lái)確定。比如圖中中間狀態(tài)的b1元素，當接收到b2事件時(shí)，會(huì )發(fā)生兩次狀態(tài)轉換，一是滿(mǎn)足從middle到end的轉換條件， From middle to end，二是保存到當前中間，匹配多個(gè)b事件；
　　這里Flink的內部實(shí)現與論文中NFA的ShareBuffer有些不同。在論文中，考慮了更多具有多個(gè)規則的場(chǎng)景。示意圖如下：
　　杜威
　　論文中版本號的長(cháng)度代表狀態(tài)節點(diǎn)的路徑長(cháng)度，然后通過(guò)路徑中的分支數來(lái)升級版本號。比如上圖中的e5節點(diǎn)，有一個(gè)fork，所以邊緣版本e6-&gt;e5從1.0升級到1.1，兼容規則是1.1向下兼容當前路徑長(cháng)度，例如, 1.1 與 1.0 兼容。詳細原理可以參考論文，這里不再贅述。
　　存在的問(wèn)題
　　Flink 基于NFA 的CEP 算子實(shí)現整體上還是比較完善的，但是如前所述，CEP 的應用場(chǎng)景通常比較復雜，稍微大一點(diǎn)的場(chǎng)景很難直接基于開(kāi)源實(shí)現來(lái)應用。這里有些例子：
　　其他 CEP 引擎
　　我們可以順便了解一下其他的一些CEP引擎，比如siddhi，目前做的比較好，但是siddhi的定位是嵌入式流計算框架，有自己的一套語(yǔ)法和用法，也有一定的用戶(hù)量。但如果用戶(hù)選擇siddhi，則需要自己完成分布式部署（可能使用Kubernetes會(huì )很方便），并且有兩個(gè)流計算技術(shù)棧（Flink和siddhi）。當然，陳昊將siddhi和Flink結合起來(lái)，還有一個(gè)flink-siddhi項目，有興趣的可以看看。
　　總結
　　本文闡述了規則引擎的系統架構，詳細闡述了Flink CEP的內部實(shí)現原理。關(guān)于CEP未來(lái)的應用前景，我認為隨著(zhù)現在實(shí)時(shí)數倉的普及，很多公司會(huì )把實(shí)時(shí)計算從傳統的BI報表場(chǎng)景演進(jìn)到越來(lái)越復雜的場(chǎng)景，CEP也將會(huì )是廣泛使用的場(chǎng)景之一。
　　但是，如上所述，規則引擎本身就有一個(gè)完整的體系。目前觀(guān)察到的CEP引擎的選型，通常采用Flink+自定義算子（CEP或者根據業(yè)務(wù)場(chǎng)景定義），以及基于在線(xiàn)服務(wù)+在線(xiàn)存儲來(lái)自定義實(shí)現規則引擎，無(wú)論哪種方式，架構師要花費大量精力去設計一個(gè)完整的端到端鏈路，這也說(shuō)明了這方面現有的基礎設施和開(kāi)源項目基礎都非常缺失，期待更加專(zhuān)業(yè)和未來(lái)會(huì )出現系統性的項目。
　　總結:文章相似度檢測工具在線(xiàn)檢測_檢測兩篇文章的重復率
　　好的回答者：Sail
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　　解決方案:云采集規則優(yōu)化加速案例（2）——循環(huán)翻頁(yè)拆分
　　本案例主要是幫助大家理解云采集的原理，然后根據這個(gè)思路優(yōu)化自己的云采集規則，從而獲得更高的采集速度。
　　云采集速度對比：兩個(gè)任務(wù)都運行在私有云上（這樣就不需要為某一個(gè)任務(wù)排隊）
　　而我將占用的節點(diǎn)數調整為10個(gè)節點(diǎn)
　　我們先看看原來(lái)的規則：
　　此規則的目的是提取網(wǎng)頁(yè)列表的 URL。這個(gè)規則對于一個(gè)單機采集來(lái)說(shuō)是沒(méi)有問(wèn)題的，所有數據都會(huì )正常出來(lái)。
　　但是這個(gè)規則有一個(gè)問(wèn)題。沒(méi)有設置ajax，所以翻頁(yè)需要2分鐘左右...
　　Ajax 設置教程
　　事實(shí)上，如果設置了Ajax，對于一個(gè)單機采集來(lái)說(shuō)，這兩個(gè)規則的速度是一樣的。如果硬要比較，優(yōu)化后的可能比未優(yōu)化的慢不到1秒，因為多了一個(gè)輸入頁(yè)碼的步驟
　　看過(guò)云端采集加速原理的都知道，循環(huán)列表、URL列表和文本列表的固定元素列表只會(huì )拆分任務(wù)。
　　而這里也遵循著(zhù)這個(gè)規則。使用固定的元素列表，split就是split。這個(gè)任務(wù)確實(shí)占用了10個(gè)節點(diǎn)，但是沒(méi)有加速效果。為什么是這樣！
　　因為一條規則中最耗時(shí)的事情就是打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)！打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)后提取數據并沒(méi)有幾秒，但是按照固定列表拆分后，變成了如下?tīng)顟B(tài)：
　　子節點(diǎn)1：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)（5秒）-提取第一個(gè)數據-點(diǎn)擊翻頁(yè)（約2分鐘）-提取第一個(gè)數據
　　
　　子節點(diǎn)2：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)（5秒）——提取第二條數據——點(diǎn)擊翻頁(yè)（約2分鐘）——提取第二條數據
　　子節點(diǎn)3：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)（5秒）-提取第三條數據-點(diǎn)擊翻頁(yè)（約2分鐘）-提取第三條數據
　　...
　　...
　　子節點(diǎn)10：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)（5秒）-提取第10條數據-點(diǎn)擊翻頁(yè)（約2分鐘）-提取第10條數據
　　一個(gè)子節點(diǎn)打開(kāi)一個(gè)網(wǎng)頁(yè)需要5秒得到1條數據，10個(gè)節點(diǎn)采集同時(shí)能多快...
　　和單機采集（假設和云端一樣的速度）
　　打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)（5秒）-提取1-10數據-點(diǎn)擊翻頁(yè)（約2分鐘）-提取1-10數據...
　　同一個(gè)頁(yè)面，提取1條數據和提取10條數據的速度，相信試過(guò)的人都知道，速度基本是一樣的。
　　也就是說(shuō)，規則云采集和單機采集基本沒(méi)有區別，即使占用10個(gè)節點(diǎn)...
　　現在我們要對采集規則進(jìn)行優(yōu)化，首先要觀(guān)察網(wǎng)頁(yè)，根據網(wǎng)頁(yè)的特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的優(yōu)化方法不一定相同。
　　我經(jīng)常使用的方法是，如果URL中收錄頁(yè)碼，直接使用打開(kāi)URL網(wǎng)頁(yè)的方法，而不是翻頁(yè)循環(huán)。拆分任務(wù)后，一個(gè)節點(diǎn)打開(kāi)頁(yè)面的一部分。不清楚是哪一部分，是系統隨機拆分的。分為。
　　但是現在這個(gè)網(wǎng)頁(yè)的每個(gè)頁(yè)面的URL都是一樣的，這種方法就不適用了。
　　然后再觀(guān)察網(wǎng)頁(yè)，可以發(fā)現有一個(gè)跳轉到多少頁(yè)的按鈕
　　
　　這個(gè)可以用text cycle，把頁(yè)碼寫(xiě)入text，循環(huán)輸入頁(yè)碼，點(diǎn)擊GO，用這個(gè)代替翻頁(yè)循環(huán)，提取數據的循環(huán)按照原來(lái)的提取還是沒(méi)問(wèn)題的，因為拆分任務(wù)只會(huì )拆分最外層的循環(huán)列表，但是如果最外層是翻頁(yè)循環(huán)，內層會(huì )被自動(dòng)移除。
　　本次優(yōu)化規則循環(huán)我只放了1000個(gè)頁(yè)碼，大家看看效果，其實(shí)采集只需要繼續添加頁(yè)碼，寫(xiě)完所有頁(yè)碼即可。建議在列表中最多放置 20,000 個(gè)。超過(guò)2W規則傷害的概率會(huì )增加。如果你想嘗試，你可以先備份規則。萬(wàn)一損壞，有備份...
　　好吧，讓我們看看這個(gè)規則在用cloud采集拆分后是如何工作的
　　這條規則拆分成100個(gè)子任務(wù)，即每個(gè)子任務(wù)中有10個(gè)頁(yè)碼，假設這十個(gè)頁(yè)碼是有順序的，
　　子節點(diǎn)1：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)（5秒）-輸入頁(yè)碼1-點(diǎn)擊跳轉（3秒）-提取1-10數據-輸入頁(yè)碼11
　　子節點(diǎn)2：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)（5秒）-輸入頁(yè)碼2-點(diǎn)擊跳轉（3秒）-提取前10條數據-輸入頁(yè)碼12
　　子節點(diǎn)3：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)（5秒）——輸入3頁(yè)碼——點(diǎn)擊跳轉（3秒）——提取1-10的數據——輸入13頁(yè)碼
　　...
　　...
　　子節點(diǎn)10：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)（5秒）——輸入頁(yè)碼10——點(diǎn)擊跳轉（3秒）——提取第1-10條數據——輸入頁(yè)碼20
　　那么此時(shí)真正的云端采集以十倍的速度運行，還不算上傳規則到云端，然后拆分任務(wù)，分配云端節點(diǎn)，上傳采集數據的時(shí)間到數據庫，那么這個(gè)任務(wù)是前8秒100條數據，之后每3秒100條數據。
　　其他云加速案例：
　　云采集規則優(yōu)化加速案例（一）——不固定元素列表轉固定元素列表
　　常用的方法:數據收集的四種常見(jiàn)方式，數據采集最好的方法。
　　首先，手動(dòng)更新是不可能的，我們需要免費的數據采集
軟件關(guān)鍵詞采集
全網(wǎng)帶有大量長(cháng)尾的偽原創(chuàng )文章關(guān)鍵詞，最后優(yōu)化網(wǎng)站結合相應的SEO優(yōu)化設置。數據采集??軟件應該突出顯示的長(cháng)尾關(guān)鍵詞可以適當的融入到標題和描述中，就像這個(gè)內容的標題本身就是長(cháng)尾關(guān)鍵詞一樣。它出現在搜索引擎結果中的是標題、描述和網(wǎng)站。用數據采集軟件優(yōu)化網(wǎng)站鏈接無(wú)疑是統一網(wǎng)站搜索優(yōu)化和用戶(hù)體驗的一種方式。是網(wǎng)站內容維護的最佳伙伴。直接觀(guān)察法是調查人員到現場(chǎng)對調查對象進(jìn)行觀(guān)察、測量、登記，獲取數據的方法。數據采集??的五種方法是什么，青藤小編就在這里和大家分享一下。
　　數據采集
的兩種方法是什么？
　　觀(guān)察法應用廣泛，常與詢(xún)問(wèn)法、實(shí)物采集結合使用，以提高采集信息的可靠性。文件檢索。文獻檢索是從浩如煙海的文獻中檢索所需信息的過(guò)程。文獻檢索分為人工檢索和計算機檢索。按性質(zhì)分為：①定位，如各種坐標數據。
　　免費的數據采集軟件，最近很多站長(cháng)問(wèn)我如何一個(gè)人更新大量的網(wǎng)站。首先，手動(dòng)更新是不可能的，我們需要免費的數據采集
軟件關(guān)鍵詞采集
全網(wǎng)帶有大量長(cháng)尾的偽原創(chuàng )文章關(guān)鍵詞，最后優(yōu)化網(wǎng)站結合相應的SEO優(yōu)化設置。然后一鍵自動(dòng)將文章推送至搜索引擎，促進(jìn)網(wǎng)站SEO收錄和排名?！驹斍槿鐖D】
　　
　　通過(guò)挖掘網(wǎng)站的長(cháng)尾關(guān)鍵詞，數據采集軟件可以對這些長(cháng)尾關(guān)鍵詞進(jìn)行匯總。這對于我們需要優(yōu)化的長(cháng)尾關(guān)鍵詞有一定的針對性。我們主要考慮哪些長(cháng)尾關(guān)鍵詞可以給網(wǎng)站帶來(lái)流量和轉化率，可以加強。
　　在優(yōu)化長(cháng)尾關(guān)鍵詞的時(shí)候，數據采集軟件一般是和內容頁(yè)一起操作的，所以這個(gè)內容頁(yè)的寫(xiě)法和優(yōu)化非常重要。數據采集??軟件應該突出顯示的長(cháng)尾關(guān)鍵詞可以適當的融入到標題和描述中，就像這個(gè)內容的標題本身就是長(cháng)尾關(guān)鍵詞一樣。描述的書(shū)寫(xiě)方式非常重要。它出現在搜索引擎結果中的是標題、描述和網(wǎng)站。描述占用了很多字節。因此，數據采集軟件會(huì )生成一個(gè)合理的、有吸引力的、詳細的描述，可以為網(wǎng)站獲得更多的點(diǎn)擊。
　　四種常見(jiàn)的數據采集
方式
　　資料采集
軟件采集
的每篇文章都能充分描述這個(gè)知識點(diǎn)，所以資料采集
軟件會(huì )在文末合理推薦一些帶有相關(guān)關(guān)鍵詞的文章，好處多多。降低網(wǎng)站的跳出率，增加網(wǎng)站的外鏈，增加網(wǎng)站的PV等等，都可以很好的粘住客戶(hù)。數據采集??軟件用戶(hù)只需在網(wǎng)頁(yè)上對目標管理網(wǎng)站進(jìn)行簡(jiǎn)單設置即可。完成后，系統根據用戶(hù)設置的采集
時(shí)間、發(fā)布時(shí)間、關(guān)鍵詞，對內容和圖片進(jìn)行高精度匹配，自動(dòng)進(jìn)行文章聚合。，提供優(yōu)質(zhì)的數據服務(wù)。
　　數據采集??軟件 當長(cháng)尾關(guān)鍵詞合理出現在其他文章中，即錨文本中，我們可以將其加粗，帶出該關(guān)鍵詞的文章鏈接。建議并記錄您網(wǎng)站的長(cháng)尾 關(guān)鍵詞。
　　
　　用數據采集軟件優(yōu)化網(wǎng)站鏈接無(wú)疑是統一網(wǎng)站搜索優(yōu)化和用戶(hù)體驗的一種方式。數據采集??軟件是一款一站式的網(wǎng)站文章采集、原創(chuàng )、發(fā)布工具，可以快速提升網(wǎng)站采集、排名、權重。是網(wǎng)站內容維護的最佳伙伴。站內鏈接有序，無(wú)死鏈接，404頁(yè)面，有效解決蜘蛛爬取站點(diǎn)時(shí)遇到的障礙，提高蜘蛛爬取的流暢性，通過(guò)某些內容快速定位到相關(guān)內容。數據采集??軟件可以讓用戶(hù)針對某些問(wèn)題提供更全面的信息，從而有效地幫助用戶(hù)。
　　因此，數據采集軟件在優(yōu)化網(wǎng)站鏈接的同時(shí)，也需要對相關(guān)的延伸閱讀進(jìn)行優(yōu)化。在404鏈接頁(yè)面的優(yōu)化中，數據采集軟件還可以設置一些有趣的圖片，減少用戶(hù)打開(kāi)死鏈接的次數。心急，實(shí)現統一的SEO優(yōu)化和用戶(hù)體驗。
　　網(wǎng)站優(yōu)化離不開(kāi)數據采集軟件。不僅要分析上面提到的競爭對手的網(wǎng)站，還要分析自己網(wǎng)站的數據。如果網(wǎng)站沒(méi)有流量，需要對采集
到的網(wǎng)站數據和排名數據進(jìn)行分析。通過(guò)數據采集軟件分析自己的數據，逐步完善網(wǎng)站，這樣網(wǎng)站的SEO排名和采集就會(huì )有長(cháng)足的進(jìn)步。關(guān)于免費數據采集軟件的講解就到這里了，我會(huì )在下一期分享更多SEO相關(guān)的知識。有SEO技巧。
　　統計資料采集
方法：直接觀(guān)察法、訪(fǎng)談法（又分面談法、電話(huà)法和自行填寫(xiě)法）、通訊法、網(wǎng)絡(luò )調查法、衛星遙感法。直接觀(guān)察法是調查人員到現場(chǎng)對調查對象進(jìn)行觀(guān)察、測量、登記，獲取數據的方法。
　　大數據研究也是為了把握事物之間的關(guān)系模式。在社會(huì )調查研究中，大數據的調查更多的是從大數據中選擇數據，調查前也需要對研究假設和變量進(jìn)行操作化。數據采集??的五種方法是什么，青藤小編就在這里和大家分享一下。 查看全部