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　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(現階段書(shū)簽表示法用戶(hù)興趣特征信息的表示方法主要有哪些)
　　在實(shí)現個(gè)性化搜索時(shí)，需要以一定的方式獲取用戶(hù)的愛(ài)好和愛(ài)好，然后以一定的方式描述和表達用戶(hù)的個(gè)人信息。這也是一個(gè)非常重要的問(wèn)題?，F階段，用戶(hù)興趣特征信息的表示方法主要有以下六種：
　　1.主題符號
　　Topic Representation of User Interest Models：一種利用用戶(hù)感興趣的信息內容和話(huà)題來(lái)表示用戶(hù)興趣模型的方法。例如，如果用戶(hù)對科技、時(shí)尚和英語(yǔ)學(xué)習感興趣，我們將采取以下方式來(lái)表達{科技、時(shí)尚、英語(yǔ)學(xué)習}。然而，這種表示并沒(méi)有區分用戶(hù)對這些主題的興趣程度。
　　2.關(guān)鍵詞列表符號
　　用戶(hù)興趣模型的關(guān)鍵詞 列表表示更詳細地描述了用戶(hù)的興趣。就是從能夠反映用戶(hù)興趣愛(ài)好的信息中提取出能夠反映用戶(hù)興趣的特征詞，并將這些特征詞作為關(guān)鍵詞表示為用戶(hù)興趣模型。這些詞匯可以通過(guò)與用戶(hù)的交互主動(dòng)獲取，也可以通過(guò)機器跟蹤學(xué)習自動(dòng)獲取。
　　3.書(shū)簽符號
　　用戶(hù)興趣模型的書(shū)簽表示：這完全取決于用戶(hù)。它表示用戶(hù)保存為用戶(hù)興趣模型的網(wǎng)頁(yè)或站點(diǎn)的書(shū)簽。用戶(hù)在互聯(lián)網(wǎng)上瀏覽信息的過(guò)程中，如果發(fā)現自己比較感興趣或比較重要的網(wǎng)頁(yè)或站點(diǎn)，將其保存為書(shū)簽，以備日后長(cháng)期瀏覽和使用。用戶(hù)主動(dòng)保存的信息內容會(huì )更重要，更能體現用戶(hù)的興趣愛(ài)好，但我們都知道，用戶(hù)主動(dòng)保存的書(shū)簽數量很少，不能反映客觀(guān)事實(shí)。
　　4.基于本體的表示法
　　用戶(hù)興趣模型本體表示：就是用本體來(lái)表示用戶(hù)興趣話(huà)題。將本體應用于用戶(hù)興趣模型，實(shí)現知識的復用和共享，具有重要意義。在信息檢索領(lǐng)域應用本體可以通過(guò)描述用戶(hù)的個(gè)性化模型信息來(lái)提高興趣模型的準確性。由于本體在個(gè)性化搜索引擎中的應用還處于試驗階段，還存在一些不穩定因素，比如用戶(hù)的興趣特征集合比較大，如何保證有效性也是一個(gè)重要問(wèn)題。
　　5.基于向量空間模型的表示向量空間模型的表示方法是經(jīng)典的文本表示方法：用一個(gè)向量來(lái)表示用戶(hù)興趣特征，對于每個(gè)特征詞t，a(t,w)方法用于表示用戶(hù)興趣模型中的每個(gè)特征及其權重。 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(
LDA中的主題就像詞主成分，其把主成分-樣本之間的關(guān)系)
　　NLP︱LDA主題模型的應用問(wèn)題
　　將LDA與多元統計分析相結合，LDA中的主題就像詞的主成分，闡明了主成分與樣本之間的關(guān)系。在多變量中，聚類(lèi)分為Q型聚類(lèi)、R型聚類(lèi)和主成分分析。R型聚類(lèi)和主成分分析是針對變量的，Q型聚類(lèi)是針對樣本的。
　　PCA主要關(guān)注主成分和變量之間的關(guān)系。LDA 在文中也有同樣的作用。它將一堆單詞（變量）變成主題（主要成分）。同時(shí)，通過(guò)人像的主成分，可以知道人群喜歡什么。的主題；
　　Q 型聚類(lèi)代表樣本之間的社區關(guān)系。
　　LDA假設前提：主題模型中的主要假設是詞袋假設，即在不影響模型訓練結果的情況下交換文檔中詞的順序，模型結果與詞的順序無(wú)關(guān)字。
　　主題模型中最重要的參數是每個(gè)文檔的主題概率分布和每個(gè)主題下的詞條概率分布。
　　LDA是一個(gè)三層貝葉斯模型，三層分別是：文檔層、主題層和詞層。
　　兩種估計方法 - VEM 和 gibbs
　　一般來(lái)說(shuō)，逼近這種后驗分布的方法可以分為兩類(lèi)：
　　1. 變分算法，它們是確定性方法。變體算法假設一些參數分布，并將這些理想分布與后驗數據進(jìn)行比較，并找到最接近的分布。因此，估計問(wèn)題轉化為優(yōu)化問(wèn)題。主要算法是變分期望最大化算法（VEM）。這種方法是最常用的方法。主要用在 R 軟件的 tomicmodels 包中。
　　2. 基于采樣的算法。采樣算法，比如吉布斯采樣（gibbs sampling），主要是構造一個(gè)馬爾可夫鏈，從后驗經(jīng)驗分布中抽取一些樣本來(lái)估計后驗分布。吉布斯采樣的方法在 R 軟件的 lda 包中被廣泛使用。
　　參考：使用R作為主題模型：詞過(guò)濾和主題號確定
　　R包枚舉——lda和topicmodel
　　在R語(yǔ)言中，提供LDA模型的包（package）有兩個(gè)：lda和topicmodels。
　　lda 提供基于 Gibbs 采樣、MMSB（themixed-membership stochastic blockmodel）、RTM（RelationalTopic Model）和 sLDA（supervisedLDA）和 RTM 的經(jīng)典 LDA?；?VEM（變分期望最大化）。
　　Topicmodels 基于 tm 包，提供了三種模型：LDA_VEM、LDA_Gibbs 和 CTM_VEM（correlatedtopics 模型）。
　　此外，textir 包還提供了其他類(lèi)型的主題模型。
　　參考：R的文檔主題模型
　　但是主題模型有一個(gè)非常大的問(wèn)題：模型質(zhì)量問(wèn)題
　　1、模型質(zhì)量差，話(huà)題無(wú)效詞多，清理困難；
　　2、主題差異不夠顯著(zhù)，效果不好；
　　3、話(huà)題中，詞與詞的相關(guān)性很低。
　　4、 無(wú)法體現場(chǎng)景，作者最初希望得到一個(gè)話(huà)題，收錄場(chǎng)景詞+用戶(hù)態(tài)度、情緒、事件詞，形成一個(gè)比較完整的體系，但是比較幼稚……
　　5、 主題命名很困難。如果基礎詞無(wú)效，主題畫(huà)像也會(huì )很困難。
　　一、騰訊孔雀案
　　我們來(lái)看一下騰訊孔雀的應用案例：
　　輸入一個(gè)詞，然后彈出兩件事：搜索詞-主題列表（主題中有很多詞）；搜索詞-文檔列表。
　　筆者猜測實(shí)現三個(gè)距離計算的過(guò)程：
　　首先計算搜索詞向量與主題詞向量的距離，對主題進(jìn)行排序；
　　然后計算搜索詞與主題下每個(gè)詞向量的距離，并對詞進(jìn)行排序；
　　最后計算搜索詞與文檔向量的距離，對文檔進(jìn)行排序。
　　騰訊在制作主題系統方面下足了功夫，從中可以看到如下信息：
　　1、一般來(lái)說(shuō)，單詞之間的相關(guān)性不是那么強；
　　2、詞性基本都是名詞，很少有動(dòng)作和形容詞。
　　系統還做了一些有趣的嘗試：利用用戶(hù)-QQ群矩陣做話(huà)題模型，對QQ群進(jìn)行聚類(lèi)，可以很好的了解不同的用戶(hù)群喜歡什么樣的話(huà)題群，有多少人。
　　二、主題模型的主要作用（參考博客）
　　有了主題模型，我們如何使用它？它有什么優(yōu)點(diǎn)？我總結了以下幾點(diǎn)：
　　1)衡量文檔之間的語(yǔ)義相似度。對于文檔，我們發(fā)現的主題分布可以看作是它的抽象表示。對于概率分布，我們可以通過(guò)一些距離公式（如KL距離）計算兩篇文檔的語(yǔ)義距離，得到它們之間的相似度。
　　2)可以解決多義問(wèn)題?；叵氲谝粋€(gè)例子，“apple”可以是一種水果，也可以指蘋(píng)果公司。通過(guò)我們得到的“詞-主題”概率分布，我們可以知道“蘋(píng)果”屬于哪些主題，我們可以通過(guò)主題匹配來(lái)計算它與其他詞的相似度。
　　3)它消除了文檔中噪音的影響。一般來(lái)說(shuō)，文檔中的噪音往往是次要主題，我們可以忽略它們，只保留文檔中的主要主題。
　　4)它是無(wú)人監督的，完全自動(dòng)化的。我們只需要提供訓練文件，它就可以自動(dòng)訓練各種概率，無(wú)需任何人工標注過(guò)程。
　　5)它與語(yǔ)言無(wú)關(guān)。任何語(yǔ)言都可以被訓練來(lái)獲得它的主題分布，只要它可以分割它。
　　綜上所述，主題模型是一個(gè)強大的工具，可以挖掘語(yǔ)言背后的隱藏信息。近年來(lái)，各大搜索引擎公司都開(kāi)始重視這方面的研發(fā)。語(yǔ)義分析技術(shù)逐漸滲透到搜索領(lǐng)域的各種產(chǎn)品中。讓我們看看在不久的將來(lái)我們的搜索將如何變得更智能。
　　三、主題模型的一些擴展
　　可以看到模型的擴展
　　1、基于LDA的主題模型變形
　　用于情感分析：主題情感偏差評分，對主題進(jìn)行評分，然后根據主題-文檔矩陣對每個(gè)文檔的情感進(jìn)行評分。
　　主題間相關(guān)性：根據主題分布的點(diǎn)積相似度，確定相關(guān)文本，建立主題間的相關(guān)性
　　時(shí)間序列文本，動(dòng)態(tài)主題模型。
　　短文本，消歧，構建語(yǔ)義相似度聚類(lèi)；
　　對于知識圖譜的構建，知識圖譜中需要一些集合和潛變量，所以主題建模更適合作為一個(gè)大的包容集；
　　利用稀疏性，在模型中的topic-word矩陣中，會(huì )有非常低頻率的數據，所以可以強制變?yōu)?來(lái)減少影響。
　　2、摘錄：LDA 經(jīng)驗
　　如果要訓練一個(gè)主題模型進(jìn)行預測，數據量要足夠大；理論上，詞匯長(cháng)度越長(cháng)，表達的主題越清晰，這需要一個(gè)優(yōu)秀的詞庫；如果您想更精細地劃分主題或突出特色主題需要專(zhuān)業(yè)詞典；LDA的參數alpha對計算效率和模型結果影響很大，選擇合適的alpha可以提高效率和模型可靠性；確定題目數量沒(méi)有特別突出的方法，需要更多經(jīng)驗；基于時(shí)間軸的熱點(diǎn)話(huà)題和話(huà)題趨勢檢測，話(huà)題模型是一個(gè)不錯的選擇；上面提到的正面詞和負面詞怎么用，這篇文章沒(méi)有找到合適的方法；
　?。▍⒖迹篟的文檔主題模型）
　　3、摘錄：LDA 經(jīng)驗
　　整個(gè)過(guò)程有很多歧義，我列舉幾個(gè)如下：
　?。?）doc應該怎么定義，topicmodel是按人訓練還是在每條微博上訓練？對比后發(fā)現topicmodel中每個(gè)topic的term都是在一個(gè)per微博基礎上的類(lèi)別比較一致，所以我選擇用微博作為doc單元進(jìn)行訓練，用human作為doc單元進(jìn)行推理；但是我沒(méi)有找到關(guān)于這個(gè)問(wèn)題更詳細的參考資料，我看了幾個(gè)關(guān)于twitter和微博的topicmodel應用，微博一一作為處理單元。
　?。?）不同的估計方法有什么區別？R包提供了VEM、Gibbs、CTM等，這里不做詳細對比，本文其余部分的結果都是基于Gibbs估計的結果。
　?。?）topicmodel適合短文本分析嗎？稀疏會(huì )帶來(lái)什么樣的問(wèn)題？其實(shí)微博以doc為單位逐條分析會(huì )導致稀疏問(wèn)題，但我沒(méi)有意識到它有潛力問(wèn)題問(wèn)題來(lái)了。
　?。?）中文文本處理感覺(jué)很緊迫……除了分詞，沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的R包用于詞性標注、句法分析、同義詞等，本文只做初步處理。
　　5）最終的聚類(lèi)效果不僅考慮了明星的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，還考慮了他們的情緒狀態(tài)、生活中的愛(ài)好和興趣等，是一個(gè)綜合的結果。選擇不同的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域可以通過(guò)選擇不同的主題進(jìn)行聚類(lèi)。類(lèi)分析。
　　參考：原文鏈接：微博名人的那些事
　　擴展一：主題模型在關(guān)鍵詞抽取中的應用
　　擴展 2：LDA 相似性文章聚類(lèi)
　　論文：Arnab Bhadury 的“使用 LDA 對相似故事進(jìn)行聚類(lèi) | Flipboard 工程”
　　去除一些噪聲詞，然后使用LDA模型來(lái)表示向量文章，提供了低維且魯棒的詞向量表達。
　　擴展三：中文標簽/話(huà)題提取/推薦
　　來(lái)自知乎的回答，某總結：如何為中文文本做中文標簽推薦？
　　1、 根據關(guān)鍵詞的權重，比如tfidf值，推薦TopN的關(guān)鍵詞作為文本標簽給用戶(hù)。
　　2、LDA，先計算每個(gè)中文文本的K個(gè)話(huà)題分布，取概率最高的話(huà)題，然后取話(huà)題下概率最高的TopN個(gè)詞作為標簽推薦給用戶(hù)，但是這種方法的K值不容易確定。最終計算出來(lái)的效果不如第一種方法。但是，LDA 不適合解決細粒度的標注問(wèn)題，例如提取實(shí)例名稱(chēng)。
　　3、標簽分發(fā)模型（NTDM），源自社交媒體用戶(hù)標簽的分析推薦（）
　　4、Extraction關(guān)鍵詞 另一個(gè)常用的方法是TextRank，它根據單詞的窗口共現或相似度構建單詞網(wǎng)絡(luò )，然后根據PageRank算法計算單詞的權重。
　　擴展 4：文本挖掘中主題跟蹤的可視化呈現
　　擴展 5：迭代 LDA 模型
　　LDA作為一種無(wú)監督的算法模型，本身也可能在訓練集中有大量的噪聲數據，這可能會(huì )導致模型在效果上無(wú)法滿(mǎn)足行業(yè)的需求。比如我們經(jīng)過(guò)一個(gè)LDA過(guò)程后，得到的每個(gè)主題的詞表（xxx.twords）或多或少都夾雜著(zhù)其他主題的詞或噪聲詞等，導致后續推理的準確率不理想.
　　在LDA過(guò)程完成并獲得xxx.twords文件后，我們可以嘗試根據“專(zhuān)家經(jīng)驗”手動(dòng)去除每個(gè)主題中不應該屬于該主題的詞。經(jīng)過(guò)處理，就相當于獲得了一個(gè)理想的、干凈的“先驗知識”。
　　得到這樣的“先驗知識”后，我們可以將其作為變量傳入下一個(gè)LDA過(guò)程，當模型初始化時(shí)，“先驗知識”中的詞就會(huì )大概率落入對應的話(huà)題中。使用相同的訓練集和相同的參數再次迭代 LDA 過(guò)程。經(jīng)過(guò)兩三次這樣的迭代，應該會(huì )有一些改進(jìn)。
　　雖然能在一定程度上提升模型效果，但也有一定的弊端：大大增加了人工成本，而且如果話(huà)題太多（上千或上萬(wàn)），很難篩選出“優(yōu)先”的一個(gè)。知識”。
　　改進(jìn)的python代碼，源碼知乎玩轉一些高級--帶你進(jìn)入主題模型LDA（小改進(jìn)+附源碼）
　　延伸六：如何建立高效的話(huà)題模型？
　　本節來(lái)自知乎Q&A：主題模型還有用嗎，應該怎么用？
　　1.文字要長(cháng)而長(cháng)。不要太長(cháng)，想辦法把它拼湊起來(lái)，讓它更長(cháng)
　　2.語(yǔ)料庫更好，需要下更多功夫才能擺脫
　　3、規模要大。有兩層意思，一是文檔多，二是主題多
　　4、算法上，plda+可以支持中等規模；lightlda可以支持大規模（這個(gè)寶貝有點(diǎn)貢獻，插個(gè)廣告）；warplda 應該也可以，但是它不是開(kāi)源的，實(shí)現起來(lái)應該不會(huì )很復雜。
　?。?、應用場(chǎng)景必須可靠。直觀(guān)上看，分類(lèi)等任務(wù)還是需要監督的，不適合無(wú)監督的方法。與基于內容的推薦應用程序類(lèi)似，LDA 是可靠的。
　?。?、不要使用短文本。想用的話(huà)，也應該用twitter lda~~~~
　　主題模型最合適的變體是添加先驗信息：
　　相信題主用的是完全無(wú)監督的Topic Model，但這太行不通了~~~在現實(shí)生活中浪費了這么多標注數據，有監督的模型肯定比無(wú)監督的好~ 所以！大家可以試試Supervised Topic Model，利用現實(shí)中已有的注解來(lái)提高模型的準確率~比如用知乎這個(gè)標簽來(lái)訓練一個(gè)有監督的Topic Model~~~詞聚類(lèi)效果會(huì )會(huì )好很多。
　　開(kāi)源監督 LDA：
　　iir/llda.py at master · shuyo/iir · GitHub
　　chbrown/slda · GitHub 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(基于STU-DOM樹(shù)的網(wǎng)頁(yè)主題信息提取方法摘要)
　　【摘要】 隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上的知識和資源呈現爆發(fā)式增長(cháng)。如何對這些資源進(jìn)行標準化、有效的共享和管理，是目前互聯(lián)網(wǎng)面臨的關(guān)鍵問(wèn)題，也是下一代Web的主要問(wèn)題。更多還原研究方向。針對這種情況，知識網(wǎng)格技術(shù)應運而生。知識網(wǎng)格的研究目標是在下一代Web的基礎上構建一個(gè)知識、信息和資源有效共享和管理的平臺。本文基于開(kāi)源搜索引擎Nutch實(shí)現了一個(gè)農業(yè)信息搜索引擎系統，并對系統的不足之處進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化。本文的工作是國家863項目“數字農業(yè)知識網(wǎng)格技術(shù)研究與應用”知識問(wèn)答系統的一部分，實(shí)現了互聯(lián)網(wǎng)上農業(yè)信息的采集和檢索，為農業(yè)信息化提供了豐富的信息。本地知識庫的建設和擴展。資源。本文具體內容：(1)介紹了本文的研究背景、研究目的和意義，并總結了在搜索引擎優(yōu)化方面的一些研究成果。(2)介紹了本文的背景知識在詳細介紹了搜索引擎的工作原理和架構，并對開(kāi)源搜索引擎Nutch的整體架構進(jìn)行了深入的分析和探索。(< @3)實(shí)現了農業(yè)信息搜索引擎。在深入了解搜索引擎技術(shù)的基礎上，基于開(kāi)源搜索引擎Nutch開(kāi)發(fā)了一套農業(yè)信息搜索引擎系統。(4)對系統的一些不足進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化。一是網(wǎng)頁(yè)解析模塊的改進(jìn)。-基于DOM樹(shù)的網(wǎng)頁(yè)主題信息提取方法，在網(wǎng)頁(yè)解析的基礎上，實(shí)現過(guò)濾基于語(yǔ)義屬性值的非主題信息節點(diǎn)的分類(lèi)。二是摘要提取模塊的改進(jìn)。本文在基于統計的自動(dòng)摘要提取方法中，增加了對文本特征的判斷，句子權重更精確從詞頻、句型、提示詞等 三、查詢(xún)擴展模塊的實(shí)現。本文構建了農業(yè)領(lǐng)域本體，并在此基礎上采用耶拿推理引擎在本體中查詢(xún)和搜索關(guān)鍵詞對應的子類(lèi)、同義詞和實(shí)例，并將其作為搜索相關(guān)詞。本文開(kāi)發(fā)的農業(yè)信息搜索引擎作為“數字農業(yè)知識網(wǎng)格”中的知識問(wèn)答系統，系統的主要功能模塊實(shí)現了互聯(lián)網(wǎng)上農業(yè)信息的采集和檢索，同時(shí)，為本地知識庫的建設和豐富提供資源。本文還對比了改進(jìn)前后的效果。從比較來(lái)看，我們發(fā)現，搜索結果中很多門(mén)戶(hù)類(lèi)網(wǎng)頁(yè)和鏈接較多的網(wǎng)頁(yè)都被過(guò)濾掉了，更多的網(wǎng)頁(yè)以文字內容為主，用戶(hù)可以直接從中獲取信息；改進(jìn)的摘要提取模塊提取的摘要內容比以前更加豐富，摘要內容與網(wǎng)頁(yè)主題更加匹配；查詢(xún)擴展模塊提供與搜索詞具有一定語(yǔ)義關(guān)系的搜索相關(guān)詞，為用戶(hù)提供準確搜索的途徑。改進(jìn)的摘要提取模塊提取的摘要內容比以前更加充實(shí)，摘要內容與網(wǎng)頁(yè)主題更加匹配；查詢(xún)擴展模塊提供與搜索詞具有一定語(yǔ)義關(guān)系的搜索相關(guān)詞，為用戶(hù)提供準確搜索的途徑。改進(jìn)的摘要提取模塊提取的摘要內容比以前更加充實(shí)，摘要內容與網(wǎng)頁(yè)主題更加匹配；查詢(xún)擴展模塊提供與搜索詞具有一定語(yǔ)義關(guān)系的搜索相關(guān)詞，為用戶(hù)提供準確搜索的途徑。 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(
搜索引擎優(yōu)化技術(shù)中的鏈接策略和研究了重點(diǎn)探討)
　　
　　從 網(wǎng)站 到其他 網(wǎng)站 的外鏈以及 網(wǎng)站 內部頁(yè)面之間的相互鏈接也對排名的貢獻更大。細分到搜索引擎優(yōu)化技術(shù)的時(shí)候，需要注意的方面很多。這里我們主要分析那些基本或關(guān)鍵的問(wèn)題。這些問(wèn)題對于搜索引擎優(yōu)化技術(shù)來(lái)說(shuō)已久。將占據更重要的位置。1網(wǎng)站關(guān)鍵詞分析與選擇雖然網(wǎng)站的內容不同，但網(wǎng)站的目的是為了讓目標客戶(hù)更容易找到網(wǎng)站本身，所以重點(diǎn)網(wǎng)站的，也就是網(wǎng)站的關(guān)鍵字的作用很明顯2網(wǎng)站鏈接的建立是因為對于網(wǎng)站來(lái)說(shuō)最重要的兩件事 重點(diǎn)是內容和鏈接，所以本文第四章主要講解如何為網(wǎng)站建立鏈接，包括導入鏈接和導出鏈接網(wǎng)站內部鏈接3 搜索引擎優(yōu)化技術(shù)的完善首先通過(guò)研究長(cháng)尾理論，用數學(xué)模型表達長(cháng)尾理論與現實(shí)的結合。研究長(cháng)尾理論經(jīng)濟模型的可行性以及如何利用長(cháng)尾理論改進(jìn)搜索引擎優(yōu)化技術(shù)。二、搜索引擎優(yōu)化的鏈接策略。在進(jìn)行排名時(shí)，不僅要分析網(wǎng)頁(yè)的內容和結構，還要分析網(wǎng)站的鏈接。網(wǎng)站的排名最重要的因素是獲得盡可能多的高質(zhì)量外部鏈接。
　　
　　也稱(chēng)為傳入鏈接網(wǎng)站即使沒(méi)有提交到目錄但是因為其他重要的網(wǎng)站上面有你的網(wǎng)站鏈接，它可以被搜索引擎快速爬取和獲得好的排名點(diǎn)將是傳入鏈接納入重要排名指標的依據是搜索引擎認為如果你的網(wǎng)站有價(jià)值，其他網(wǎng)站會(huì )提及你。搜索引擎優(yōu)化的重要性只是因為人們試圖為網(wǎng)站創(chuàng )建外部鏈接，導致大量垃圾鏈接和網(wǎng)站，所以搜索引擎在算法調整中只給出高質(zhì)量的外部鏈接. 注意那些經(jīng)常被嚴厲懲罰甚至刪除的類(lèi)似垃圾郵件的做法網(wǎng)站所以今天' 2 垃圾鏈接對比優(yōu)質(zhì)鏈接 以下鏈接稱(chēng)為垃圾鏈接，不起作用或對網(wǎng)站排名起反作用 以下鏈接一般稱(chēng)為垃圾鏈接。1 外鏈添加太多網(wǎng)站幾十個(gè)甚至上百個(gè)友情鏈接都有你的一個(gè)網(wǎng)站2 加入鏈接庫 LinkFarm 批量鏈接交換程序 bulklinkexchangeprograms 交聯(lián) crossLink 等鏈接程序大量會(huì )員節目網(wǎng)站永久刪除 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(清華畢業(yè)生文筆撰寫(xiě)：搜索引擎主題模型優(yōu)化的成效到底如何？)
　　搜索引擎主題模型優(yōu)化的成效到底如何？今天給大家分享一篇清華畢業(yè)生文筆撰寫(xiě)的評論：轉載自《我在搜索引擎優(yōu)化中的理解》廣泛抓取網(wǎng)站地址和網(wǎng)站分類(lèi)，搜索引擎可以為搜索者提供更加完整和豐富的檢索結果。因此，可以抓取全部網(wǎng)站。通過(guò)模型訓練和轉換，搜索引擎將通過(guò)識別查詢(xún)詞來(lái)給搜索者提供選擇內容的建議。他們將認識到，模型需要并推薦其中20%的關(guān)鍵詞。
　　為此，谷歌提出了一種用于特定關(guān)鍵詞查詢(xún)的小型、分類(lèi)和建議式模型，用于識別查詢(xún)詞、查詢(xún)和查詢(xún)屬性；其設計目標主要是不斷的聚類(lèi)來(lái)獲得更為有效和準確的特定查詢(xún)。這一模型作為轉換而被收集，是我們的一個(gè)特別研究方向。
　　這些規則都是算法優(yōu)化的表現，搜索引擎相比常規的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，推薦結果更多。有時(shí)會(huì )通過(guò)提取特征排序來(lái)實(shí)現。
　　建議你去讀一下《attentionisallyouneed》這本書(shū)，當中提到，其實(shí)搜索引擎都是算法推薦。具體的看了下好像是ctrict，推薦特征，算法檢測上詞等，而不是知乎上所說(shuō)的是所有。
　　謝邀，不準確或者說(shuō)不完全準確吧。是不是增加特定搜索問(wèn)題的查詢(xún)關(guān)鍵詞，對于是否推薦特定查詢(xún)關(guān)鍵詞這件事，本質(zhì)上還是由于算法來(lái)決定，anattentiondrivensearch的話(huà)，可以參考一下這篇論文：《attentionisallyouneed:whataretheworkshopsandsolutions》。
　　至于和模型沒(méi)有直接關(guān)系，很多知乎上的知名大牛都在從事搜索技術(shù)與產(chǎn)品的應用研究和技術(shù)實(shí)踐。還是那句話(huà)，涉及行業(yè)的知識，產(chǎn)品的知識，技術(shù)的知識等都是有交叉的。搜索引擎的本質(zhì)，知乎上應該是說(shuō)的搜索，比如google。但是建議單純回答題主的問(wèn)題，我認為應該分為應用層面和理論層面來(lái)回答：模型，架構之類(lèi)的，還是主要關(guān)注其本身做過(guò)什么的，而不僅僅限定于基于某一種模型或者算法。
　　實(shí)際應用的話(huà)，目前來(lái)看對于搜索是否存在黑箱效應的研究工作就足夠了。有文章是關(guān)于無(wú)監督主題模型來(lái)做特定的搜索的，直接結果可以看一下。目前更多的問(wèn)題是該問(wèn)題本身和應用的直接關(guān)系了，找找有沒(méi)有直接關(guān)系的文章。 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(搭建網(wǎng)站時(shí)要有個(gè)認識才行的認識嗎？)
　　相信我現在談SEO，大家的想法應該還停留在早年。我覺(jué)得SEO無(wú)非就是寫(xiě)偽原創(chuàng )，發(fā)外鏈，另外要做的就是查看網(wǎng)站對關(guān)鍵詞的排名。每天重復這項工作，希望通過(guò)這種方式取得好成績(jì)?，F在時(shí)代在進(jìn)步，我們也需要對SEO有所了解。
　　1、網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)速度
　　很多新手站長(cháng)在搭建網(wǎng)站的時(shí)候并沒(méi)有考慮到主機空間對于優(yōu)化網(wǎng)站的重要性。小編之所以在這里首先強調網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)速度，是因為它不僅影響網(wǎng)站關(guān)鍵詞的排名優(yōu)化，還影響網(wǎng)站的用戶(hù)體驗@> 和跳出率。因為在這個(gè)快節奏的時(shí)代，沒(méi)有人愿意花時(shí)間等待。即使你費盡心思優(yōu)化了一些效果，但是這些效果不能很好的轉化，那就沒(méi)有用了。所以我們在構建網(wǎng)站的時(shí)候，一定要選擇一個(gè)比較快速穩定的主機。關(guān)于主機的選擇，根據小編的經(jīng)驗，美國品牌主機——bluehost是個(gè)不錯的選擇。
　　2、網(wǎng)站登陸頁(yè)面內容優(yōu)化
　　著(zhù)陸頁(yè)是用戶(hù)輸入網(wǎng)站時(shí)看到的頁(yè)面，所以著(zhù)陸頁(yè)的優(yōu)化非常重要。除了美觀(guān)之外，頁(yè)面優(yōu)化最重要的方面就是內容。用戶(hù)在搜索信息的時(shí)候，肯定是想找到自己想要的信息，所以?xún)热菀蜆祟}對應，要能解決用戶(hù)的問(wèn)題。例如，有人搜索“個(gè)人博客應該選擇什么樣的主機”。這時(shí)，我們的內容不僅要分析從哪個(gè)角度選擇虛擬主機，還要為用戶(hù)推薦合適的主機類(lèi)型和購買(mǎi)虛擬主機。地方，以便最終幫助他解決這個(gè)問(wèn)題。
　　3、網(wǎng)站頁(yè)面設計
　　無(wú)論是 網(wǎng)站 還是一個(gè)人，印象都很重要。雖然每個(gè)人都尊重靈魂之美，但遇到陌生人時(shí)，容顏真的很難看，我們是否可以進(jìn)一步了解靈魂之美？所以網(wǎng)站的“外觀(guān)”也很重要。網(wǎng)站的設計應該給人一種專(zhuān)業(yè)、簡(jiǎn)潔、值得信賴(lài)的感覺(jué)。這時(shí)候就需要找專(zhuān)業(yè)的UI和UX設計，買(mǎi)一些優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)站模板。
　　4、減少不良因素的發(fā)生
　　很多網(wǎng)站頁(yè)面為了賺取廣告費或者想拉更多的用戶(hù)信息，掛了很多廣告信息，或者頻繁彈出對話(huà)框，讓用戶(hù)非常反感。這會(huì )影響用戶(hù)在頁(yè)面上停留的時(shí)間。
　　5、關(guān)鍵詞的添加和分配
　　之前的SEO優(yōu)化方法不是大家可以放棄的，有些地方還是有保留價(jià)值的。關(guān)于關(guān)鍵詞的設置，我們還是要繼續做，H1，文章內的關(guān)鍵詞，外鏈錨文本，內鏈錨文本，圖片ALT，URL，圖片命名等等。這些已經(jīng)被很多人說(shuō)了無(wú)數遍了，在此不再贅述。
　　6、主題模型的注入
　　僅添加 關(guān)鍵詞 是不夠的。為了方便用戶(hù)更好地查看和提高頁(yè)面權重，我們可以對內容進(jìn)行分類(lèi)。比如虛擬主機，我們可以擴展為L(cháng)inux虛擬主機和windows虛擬主機，然后在各自的主題下，可以擴展很多相關(guān)的內容。有利于用戶(hù)查看和關(guān)鍵詞排名。
　　7、搜索引擎顯示文字優(yōu)化
　　在搜索引擎結果中，部分描述信息顯示在標題下方，這對于網(wǎng)站的點(diǎn)擊率也很重要。主要需要優(yōu)化的元素有：title的創(chuàng )意、desc的流行度、url的規范、文章日期、結構數據的使用等。
　　8、獨特品質(zhì)網(wǎng)站內容
　　搜索引擎一直強調的一點(diǎn)是內容。無(wú)論網(wǎng)站如何優(yōu)化，最終都需要創(chuàng )建對用戶(hù)有用的獨特內容。
　　以上就是小編分享的SEO八項精髓。相信看完之后，你應該對SEO有所了解。我們不會(huì )停留在過(guò)去。廢棄。希望我分享的內容對你有幫助，喜歡的話(huà)請多多支持。 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(如何在大規模數據上實(shí)現各種推薦策略的最好途徑？)
　　《探秘推薦引擎》系列將帶領(lǐng)讀者由淺入深探索推薦引擎的機制和實(shí)現方法。它還涉及一些基本的優(yōu)化方法，例如聚類(lèi)和分類(lèi)的應用。同時(shí)，在理論講解的基礎上，結合Apache Mahout，介紹如何在大規模數據上實(shí)現各種推薦策略，優(yōu)化策略，構建高效的推薦引擎。作為本系列的第一篇文章，本文將介紹推薦引擎的工作原理，以及所涉及的各種推薦機制，以及各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景，
　　信息發(fā)現
　　現在我們已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)數據爆炸的時(shí)代。隨著(zhù)Web2.0的發(fā)展，Web已經(jīng)成為數據共享的平臺，如何讓人們在海量數據中找到自己需要的信息將變得越來(lái)越難。
　　在這樣的情況下，搜索引擎（谷歌、必應、百度等）成為大家快速找到目標信息的最佳途徑。當用戶(hù)對自己有比較明確的需求時(shí)，使用搜索引擎通過(guò)關(guān)鍵詞搜索快速找到自己需要的信息是非常方便的。然而，搜索引擎并不能完全滿(mǎn)足用戶(hù)對信息發(fā)現的需求，因為很多情況下，用戶(hù)并不真正了解自己的需求，或者他們的需求很難用簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞來(lái)表達?；蛘咚麄冃枰蟼€(gè)人口味和喜好的結果，所以就有了推薦系統，對應一個(gè)搜索引擎，大家都習慣稱(chēng)它為推薦引擎。
　　隨著(zhù)推薦引擎的出現，用戶(hù)獲取信息的方式已經(jīng)從簡(jiǎn)單的針對性數據搜索轉變?yōu)楦先藗兪褂昧晳T的更高級的信息發(fā)現。
　　如今，隨著(zhù)推薦技術(shù)的不斷發(fā)展，推薦引擎已經(jīng)在電子商務(wù)（電子商務(wù)，如亞馬遜、當當）和一些基于社交的社交網(wǎng)站（包括音樂(lè )、電影和書(shū)籍分享，如豆瓣、 Mtime等）已經(jīng)非常成功。這進(jìn)一步說(shuō)明在Web2.0環(huán)境下，面對海量數據，用戶(hù)需要這種更智能的信息發(fā)現機制，更了解自己的需求、品味和喜好。
　　推薦引擎
　　推薦引擎對當前 Web2.0 站點(diǎn)的重要性前面已經(jīng)介紹過(guò)了。在本章中，我們將討論推薦引擎的工作原理。推薦引擎利用特殊的信息過(guò)濾技術(shù)向可能對它們感興趣的用戶(hù)推薦不同的項目或內容。
　　圖1.推薦引擎的工作原理
　　
　　圖1展示了推薦引擎的工作原理。在這里，推薦引擎被視為一個(gè)黑匣子。它接受的輸入是推薦的數據源。一般來(lái)說(shuō)，推薦引擎所需的數據源包括：
　　顯性的用戶(hù)反饋可以準確反映用戶(hù)對物品的真實(shí)喜好，但需要用戶(hù)付出額外的成本，而隱性的用戶(hù)行為，通過(guò)一些分析和處理，也可以反映用戶(hù)的喜好，但數據不是很準確。在分析某些行為時(shí)存在很多噪音。但是只要選擇了正確的行為特征，隱式的用戶(hù)反饋也能得到很好的效果，只是行為特征的選擇在不同的應用中可能會(huì )有很大差異，比如電子商務(wù)中的網(wǎng)站，購買(mǎi)行為其實(shí)是一種可以很好地表達用戶(hù)偏好的隱式反饋。
　　推薦引擎可能會(huì )根據不同的推薦機制使用一些數據源，然后根據這些數據分析某些規則或直接預測用戶(hù)對其他項目的偏好。這樣，推薦引擎可以在用戶(hù)進(jìn)入時(shí)推薦用戶(hù)可能感興趣的項目。
　　推薦引擎的分類(lèi)
　　推薦引擎的分類(lèi)可以基于很多指標。讓我們一一介紹：
　　推薦引擎是否為不同的用戶(hù)推薦不同的數據？
　　根據這個(gè)指標，推薦引擎可以分為基于公共行為的推薦引擎和個(gè)性化推薦引擎。
　　這是最基本的推薦引擎分類(lèi)。事實(shí)上，所討論的推薦引擎大部分都是個(gè)性化推薦引擎，因為從根本上說(shuō)，只有個(gè)性化推薦引擎才是更智能的信息發(fā)現過(guò)程。
　　根據推薦引擎的數據來(lái)源
　　其實(shí)我們這里講的是如何找到數據的相關(guān)性，因為大部分推薦引擎的工作原理是基于相似的物品集合或用戶(hù)進(jìn)行推薦。那么，參考圖1給出的推薦系統示意圖，根據不同數據源發(fā)現數據相關(guān)性的方法可以分為以下幾種：
　　根據推薦模型的構建方式
　　可以想象，在一個(gè)擁有大量物品和用戶(hù)的系統中，推薦引擎的計算量是相當大的。為了實(shí)現實(shí)時(shí)推薦，必須建立推薦模型。推薦模型的建立可以分為以下幾種：
　　事實(shí)上，在目前的推薦系統中，很少有推薦引擎只使用一種推薦策略。一般在不同的場(chǎng)景下采用不同的推薦策略，以達到最好的推薦效果。比如亞馬遜的推薦會(huì )根據用戶(hù)自己的歷史購買(mǎi)數據推薦，根據用戶(hù)當前瀏覽的商品推薦，根據熱門(mén)偏好推薦給不同地區的用戶(hù)，讓用戶(hù)可以找到他們的真實(shí)感受來(lái)自全方位的推薦。感興趣的項目。
　　深度推薦機制
　　本章篇幅將詳細介紹每種推薦機制的工作原理、優(yōu)缺點(diǎn)以及應用場(chǎng)景。
　　基于人口統計的建議
　　基于人口統計的推薦是最容易實(shí)現的推薦方法之一。它只是簡(jiǎn)單地根據系統中用戶(hù)的基本信息找出用戶(hù)的相關(guān)度，然后將相似用戶(hù)喜歡的其他商品推薦給當前用戶(hù)。用戶(hù)，圖 2 顯示了此建議的工作原理。
　　圖2. 基于人口統計的推薦機制是如何工作的
　　
　　從圖中可以清楚地看出，首先，系統對每個(gè)用戶(hù)都有一個(gè)用戶(hù)Profile建模，其中包括用戶(hù)的基本信息，比如用戶(hù)的年齡、性別等；計算用戶(hù)的相似度，可以看到用戶(hù)A和用戶(hù)C的profile相同，那么系統會(huì )將用戶(hù)A和用戶(hù)C視為相似用戶(hù)，在推薦引擎中，他們可以稱(chēng)為“鄰居”；最后，根據“鄰居”用戶(hù)組的偏好向當前用戶(hù)推薦一些物品，將用戶(hù)A喜歡的物品A推薦給圖中的用戶(hù)C。
　　這種基于人口統計的推薦機制的好處是：
　　因為沒(méi)有使用當前用戶(hù)對項目的偏好歷史數據，所以對于新用戶(hù)不存在“冷啟動(dòng)”問(wèn)題。這種方法不依賴(lài)于item本身的數據，所以這種方法可以在不同的item域中使用，是域無(wú)關(guān)的。
　　那么這種方法有哪些缺點(diǎn)和問(wèn)題呢？這種根據用戶(hù)的基本信息對用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)的方法過(guò)于粗糙，尤其是在書(shū)籍、電影、音樂(lè )等品味要求較高的領(lǐng)域，并不能得到好的推薦結果?；蛟S在一些電商網(wǎng)站中，這種方法可以給出一些簡(jiǎn)單的推薦。另一個(gè)限制是，這種方法可能會(huì )涉及到一些與信息發(fā)現問(wèn)題本身無(wú)關(guān)的敏感信息，比如用戶(hù)的年齡，這些信息不容易獲取。
　　基于內容的推薦
　　基于內容的推薦是推薦引擎初期使用最廣泛的推薦機制。其核心思想是根據被推薦物品或內容的元數據發(fā)現物品或內容的相關(guān)性，然后根據用戶(hù)過(guò)去的偏好記錄向用戶(hù)推薦。用戶(hù)相似的項目。圖 3 展示了基于內容推薦的基本原理。
　　圖3. 基于內容的推薦機制基本原理
　　
　　圖 3 顯示了基于內容推薦的典型示例。對于電影推薦系統，我們首先需要對電影的元數據進(jìn)行建模。這里我們只簡(jiǎn)單描述一下電影的類(lèi)型；然后我們通過(guò)電影的元數據找到它。電影之間的相似性，因為兩個(gè)類(lèi)型都是“愛(ài)情、愛(ài)情”電影A和C被認為是相似的電影（當然，僅僅基于類(lèi)型是不夠的，為了得到更好的推薦，我們還可以考慮電影的導演，演員等）；最后實(shí)現推薦，對于用戶(hù)A，他喜歡看電影A，那么系統可以向他推薦類(lèi)似的電影C。
　　這種基于內容的推薦機制的優(yōu)勢在于它可以很好地模擬用戶(hù)的口味并提供更準確的推薦。但它也存在以下問(wèn)題：
　　項目需要分析和建模，推薦的質(zhì)量取決于項目模型的完整性和全面性。在當前的應用程序中，我們可以觀(guān)察到 關(guān)鍵詞 和標簽被認為是描述項目元數據的一種簡(jiǎn)單而有效的方式。物品相似度的分析只依賴(lài)于物品本身的特征，不考慮人們對物品的態(tài)度。因為需要根據用戶(hù)過(guò)去的偏好歷史進(jìn)行推薦，所以對于新用戶(hù)來(lái)說(shuō)存在“冷啟動(dòng)”問(wèn)題。
　　雖然這種方法有很多缺點(diǎn)和問(wèn)題，但它已經(jīng)成功應用于一些電影、音樂(lè )和書(shū)籍的社交網(wǎng)站，還有一些網(wǎng)站還邀請專(zhuān)業(yè)人員對物品進(jìn)行基因編碼，比如潘多拉，在一份報告中說(shuō)，在潘多拉的推薦引擎，每首歌曲都有100多個(gè)元數據特征，包括歌曲的風(fēng)格、年份、藝術(shù)家等。
　　基于協(xié)同過(guò)濾的推薦
　　隨著(zhù)Web2.0的發(fā)展，網(wǎng)站更加提倡用戶(hù)參與和用戶(hù)貢獻，基于協(xié)同過(guò)濾的推薦機制應運而生。它的原理很簡(jiǎn)單，就是根據用戶(hù)對物品或信息的偏好，找到物品或內容本身的相關(guān)性，或者發(fā)現用戶(hù)的相關(guān)性，然后根據這些相關(guān)性進(jìn)行推薦?；趨f(xié)同過(guò)濾的推薦可以分為三個(gè)子類(lèi)別：基于用戶(hù)的推薦、基于項目的推薦和基于模型的推薦。下面我們一一詳細介紹三種協(xié)同過(guò)濾推薦機制。
　　基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦
　　基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦的基本原理是根據所有用戶(hù)對物品或信息的偏好，找到與當前用戶(hù)具有相似品味和偏好的“鄰居”用戶(hù)群。在一般應用中，采用“K-neighbor”計算。算法; 然后，根據 K 個(gè)鄰居的歷史偏好信息，為當前用戶(hù)推薦。下面的圖 4 顯示了原理圖。
　　圖4. 基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦機制基本原理
　　
　　上圖展示了基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦機制的基本原理。假設用戶(hù)A喜歡物品A，物品C，用戶(hù)B喜歡物品B，用戶(hù)C喜歡物品A，物品C和物品D；從這些用戶(hù)的歷史偏好信息中，我們可以發(fā)現用戶(hù)A和用戶(hù)C有相似的口味和偏好，并且用戶(hù)C也喜歡物品D，因此我們可以推斷出用戶(hù)A可能也喜歡物品D，所以我們可以推薦物品D 給用戶(hù) A。
　　基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦機制和基于人口統計的推薦機制都計算用戶(hù)相似度，并根據“鄰居”用戶(hù)群計算推薦，但它們的區別在于如何計算用戶(hù)相似度，基于人口統計機制只考慮用戶(hù)本身的特征，而基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾機制則根據用戶(hù)的歷史偏好數據計算用戶(hù)的相似度。它的基本假設是喜歡相似物品的用戶(hù)可能有相同或相似的品味和偏好。
　　基于項目的協(xié)同過(guò)濾推薦
　　基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦的基本原理是類(lèi)似的，只是它利用所有用戶(hù)對物品或信息的偏好來(lái)尋找物品與物品之間的相似性，然后根據用戶(hù)的歷史偏好信息向用戶(hù)推薦相似的物品。用戶(hù)，圖 5 很好地說(shuō)明了它的基本原理。
　　假設用戶(hù)A喜歡物品A和物品C，用戶(hù)B喜歡物品A，物品B和物品C，用戶(hù)C喜歡物品A，從這些用戶(hù)的歷史偏好可以分析出物品A和物品C相似時(shí)他們喜歡物品A，每個(gè)人都喜歡物品C。根據這個(gè)數據，可以推斷出用戶(hù)C很可能喜歡物品C，因此系統會(huì )將物品C推薦給用戶(hù)C。
　　與上述類(lèi)似，基于項目的協(xié)同過(guò)濾推薦和基于內容的推薦實(shí)際上是基于項目相似度預測推薦，但相似度計算方法不同。前者是從用戶(hù)的歷史偏好中推斷出來(lái)的，而后者是基于物品的。自己的屬性信息。
　　圖5. 基于item的協(xié)同過(guò)濾推薦機制基本原理
　　
　　同時(shí)，協(xié)同過(guò)濾應該如何在基于用戶(hù)的策略和基于項目的策略之間進(jìn)行選擇呢？實(shí)際上，基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦機制是亞馬遜在基于用戶(hù)的機制上改進(jìn)的一種策略，因為在大多數網(wǎng)站中，物品的數量遠遠少于用戶(hù)數量，而物品的數量是與用戶(hù)數量相同。相似度比較穩定，基于item的機制優(yōu)于基于user的實(shí)時(shí)性能。但并非在所有情況下都如此?？梢韵胂?，在一些新聞推薦系統中，可能item的個(gè)數，也就是新聞的個(gè)數，可能大于用戶(hù)數，而且新聞的更新程度也很快，所以它的相似度仍然不穩定. 所以，
　　基于模型的協(xié)同過(guò)濾建議
　　基于模型的協(xié)同過(guò)濾推薦是基于樣本用戶(hù)偏好信息訓練推薦模型，然后根據實(shí)時(shí)用戶(hù)偏好信息進(jìn)行預測和計算推薦。
　　基于協(xié)同過(guò)濾的推薦機制是當今應用最廣泛的推薦機制。它具有以下顯著(zhù)優(yōu)勢：
　　它不需要對項目或用戶(hù)進(jìn)行嚴格的建模，也不需要對項目的描述是機器可理解的，因此這種方法也是領(lǐng)域無(wú)關(guān)的。這種方法計算出來(lái)的推薦是開(kāi)放的，可以分享他人的經(jīng)驗，對用戶(hù)發(fā)現潛在的興趣和偏好有很好的支持。
　　而且它還存在以下問(wèn)題：
　　該方法的核心是基于歷史數據，因此對于新商品和新用戶(hù)存在“冷啟動(dòng)”問(wèn)題。推薦的效果取決于用戶(hù)歷史偏好數據的數量和準確性。在大多數實(shí)現中，用戶(hù)的歷史偏好都存儲在稀疏矩陣中，稀疏矩陣的計算存在一些明顯的問(wèn)題，包括少數人的錯誤偏好可能會(huì )對推薦的準確性產(chǎn)生很大影響，等等。 。對于一些有特殊口味的用戶(hù)來(lái)說(shuō)，這不是一個(gè)好的推薦。由于用戶(hù)偏好是基于歷史數據捕獲和建模的，因此很難根據用戶(hù)使用情況進(jìn)行修改或演變，使得該方法不靈活。
　　混合轉介機制
　　當前網(wǎng)站的推薦往往不是簡(jiǎn)單地采用某種推薦機制和策略，而是往往結合多種方法來(lái)達到更好的推薦效果。關(guān)于如何組合各種推薦機制，這里有幾種流行的組合方法。
　　加權雜交：采用線(xiàn)性公式，按照一定的權重組合若干不同的推薦。具體的權重值需要在測試數據集上反復測試才能達到最好的推薦效果。Switching Hybridization：如前所述，其實(shí)對于不同的情況（數據量、系統運行狀態(tài)、用戶(hù)和物品數量等），推薦的策略可能會(huì )有很大的不同，所以switching的混合方式是允許選擇的最適合的推薦機制來(lái)計算不同情況下的推薦?；旌匣旌希菏褂枚喾N推薦機制，向不同領(lǐng)域的用戶(hù)展示不同的推薦結果。其實(shí)亞馬遜、當當等很多電商網(wǎng)站都采用這種方式，用戶(hù)可以獲得非常全面的推薦，更容易找到自己想要的。Meta-Level Hybridization：采用多種推薦機制，將一種推薦機制的結果作為另一種推薦機制的輸入，綜合各推薦機制的優(yōu)缺點(diǎn)，得到更準確的推薦。
　　推薦引擎的應用
　　在介紹了推薦引擎的基本原理和基本推薦機制之后，下面簡(jiǎn)要分析幾個(gè)具有代表性的推薦引擎的應用。這里選擇了兩個(gè)領(lǐng)域：亞馬遜是電子商務(wù)的代表，豆瓣是社交網(wǎng)絡(luò )的代表。
　　電子商務(wù)中的推薦應用——亞馬遜
　　作為推薦引擎的鼻祖，亞馬遜已經(jīng)將推薦的理念滲透到了應用的每一個(gè)角落。亞馬遜推薦的核心是利用數據挖掘算法，將用戶(hù)的消費偏好與其他用戶(hù)進(jìn)行比較，從而預測出用戶(hù)可能感興趣的產(chǎn)品。對應于上面介紹的各種推薦機制，亞馬遜采用了混合分區機制，向不同區域的用戶(hù)展示不同的推薦結果。圖 6 和圖 7 顯示了用戶(hù)可以在亞馬遜上獲得的推薦。
　　圖6.亞馬遜的推薦機制-首頁(yè)
　　
　　圖7.亞馬遜的推薦機制——瀏覽商品
　　
　　亞馬遜利用網(wǎng)站上所有可以記錄的用戶(hù)行為，根據不同數據的特點(diǎn)進(jìn)行處理，并劃分為不同的區域為用戶(hù)推送推薦：
　　值得一提的是，亞馬遜在進(jìn)行推薦時(shí)，其設計和用戶(hù)體驗也非常獨特：
　　亞馬遜利用其大量的歷史數據來(lái)量化其推薦的原因。
　　此外，亞馬遜的許多推薦都是根據用戶(hù)的個(gè)人資料計算得出的。用戶(hù)檔案記錄了用戶(hù)在亞馬遜上的行為，包括那些查看、購買(mǎi)的物品、采集夾和愿望清單中的物品等。當然，亞馬遜還集成了其他用戶(hù)反饋方式，例如評分，這些都是檔案的一部分。同時(shí)，亞馬遜提供了允許用戶(hù)管理自己的個(gè)人資料的功能。這樣，用戶(hù)可以更清楚地告訴推薦引擎他的品味和意圖是什么。
　　社交推薦應用網(wǎng)站 – 豆瓣
　　豆瓣是中國比較成功的社交網(wǎng)絡(luò )網(wǎng)站。以圖書(shū)、電影、音樂(lè )、同城活動(dòng)為核心，形成多元化的社交網(wǎng)絡(luò )平臺。自然推薦的功能是必不可少的。讓我們看看下面?？纯炊拱晔窃趺赐扑]的。
　　圖 8. 豆瓣推薦機制——豆瓣電影
　　
　　當你在豆瓣電影中加入一些你看過(guò)或感興趣的電影到你看過(guò)和想看的列表中，并給它們相應的評分，那么豆瓣的推薦引擎就已經(jīng)獲得了你的一些喜好。信息，然后它將向您顯示電影推薦，如圖 8 所示。
　　圖 9. 豆瓣的推薦機制——基于用戶(hù)品味的推薦
　　
　　豆瓣的推薦是通過(guò)“豆瓣猜”。為了讓用戶(hù)知道這些推薦是怎么來(lái)的，豆瓣還對“豆瓣猜猜”做了一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。
　　“你的個(gè)人推薦是根據你的采集和評論自動(dòng)推導出來(lái)的，每個(gè)人的推薦名單都不一樣。采集和評論越多，豆瓣的推薦就越精準豐富。
　　推薦的內容可能每天都在變化。隨著(zhù)豆瓣的成長(cháng)，推薦給你的內容會(huì )越來(lái)越精準。"
　　這讓我們清楚地知道，豆瓣一定是基于社交協(xié)同過(guò)濾來(lái)推薦的。這樣，用戶(hù)越多，用戶(hù)反饋越多，推薦效果就越準確。
　　與亞馬遜的用戶(hù)行為模型相比，豆瓣電影的模型更簡(jiǎn)單，即“我看過(guò)”和“想看”，這也使得他們的推薦更加關(guān)注用戶(hù)的口味。畢竟，買(mǎi)東西看電影的動(dòng)機還是很多的。大不相同。
　　此外，豆瓣也有基于商品本身的推薦。當您查看某些電影的詳細信息時(shí)，它會(huì )推薦“喜歡這部電影的人也喜歡的電影”，如圖 10 所示，這是一個(gè)基于協(xié)同過(guò)濾的應用程序。
　　圖 10. 豆瓣的推薦機制——基于電影本身的推薦
　　
　　總結
　　在網(wǎng)絡(luò )數據爆炸的時(shí)代，如何讓用戶(hù)更快地找到自己想要的數據，如何讓用戶(hù)發(fā)現自己潛在的興趣和需求，無(wú)論是電子商務(wù)還是社交網(wǎng)絡(luò )應用都至關(guān)重要。推薦引擎的出現讓這個(gè)問(wèn)題越來(lái)越受到關(guān)注。但對于大多數人來(lái)說(shuō)，它為什么總能猜到你想要什么，這可能仍然是一個(gè)奇跡。推薦引擎的神奇之處在于您不知道引擎正在記錄什么以及推薦背后的推理。
　　通過(guò)這篇評測文章，你可以了解到，推薦引擎只是默默的記錄和觀(guān)察你的一舉一動(dòng)，然后利用所有用戶(hù)產(chǎn)生的海量數據分析發(fā)現規律，然后慢慢的了解你，你的需求，你的習慣，默默幫你快速解決問(wèn)題，找到你想要的。
　　事實(shí)上，回頭看，很多時(shí)候，推薦引擎比你更了解自己。
　　通過(guò)第一篇文章，相信大家對推薦引擎有了清晰的第一印象。本系列下一篇文章文章將深入介紹基于協(xié)同過(guò)濾的推薦策略。在目前的推薦技術(shù)和算法中，最被認可和采用的是基于協(xié)同過(guò)濾的推薦方法。因其方法模型簡(jiǎn)單、數據依賴(lài)性低、數據方便采集、推薦效果更好，成為大眾心目中的推薦算法“No.1”。本文將帶你深入了解協(xié)同過(guò)濾的秘密，并給出基于 Apache Mahout 的協(xié)同過(guò)濾算法的高效實(shí)現。Apache Mahout 是 ASF 的一個(gè)相對較新的開(kāi)源項目。它起源于 Lucene，建立在 Hadoop 之上。它專(zhuān)注于在海量數據上高效實(shí)現經(jīng)典機器學(xué)習算法。
　　感謝大家對這個(gè)系列的關(guān)注和支持。 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(主題模型的原理以及如何利用Python來(lái)處理文本數據？)
　　介紹
　　近年來(lái)，越來(lái)越多的非結構化數據出現，我們很難直接使用傳統的分析方法從這些數據中獲取信息。但新技術(shù)的出現使我們能夠輕松地從中解析非結構化數據并提取重要信息。
　　主題模型是處理非結構化數據的常用方法。顧名思義，該模型的主要功能是從文本數據中提取潛在的主題信息。主題模型不同于其他基于規則或基于字典的搜索方法，它是一種無(wú)監督學(xué)習方法。
　　主題可以通過(guò)語(yǔ)料庫中的共同出現的術(shù)語(yǔ)來(lái)定義，一個(gè)好的主題模型的擬合應該是這樣的——“健康”、“醫生”、“病人”、“醫院”構成了醫療保健主題，而“農場(chǎng)” 、“莊稼”、“小麥”構成農業(yè)主題。
　　主題模型的適用領(lǐng)域是：文檔聚類(lèi)、信息提取和特征選擇。例如，《紐約時(shí)報》使用主題模型的結果來(lái)提高 文章 推薦引擎的性能。許多專(zhuān)家將主題模型應用到招聘領(lǐng)域，利用主題模型提取職位需求中的潛在信息，并利用模型擬合結果匹配候選人。此外，主題模型還用于處理電子郵件、客戶(hù)評論和用戶(hù)社交數據等大規模非結構化數據。
　　
　　如果您對主題模型不熟悉，那么本文將告訴您主題模型的原理以及如何使用 Python 構建主題模型。
　　目錄Python實(shí)現提出的特征選擇LDA模型
　　我們可以使用各種方法來(lái)處理文本數據，例如 TF 和 IDF 方法。LDA模型是最流行的主題模型，接下來(lái)我們將詳細介紹LDA模型。
　　LDA 模型假設文檔由一系列主題組成，然后根據相應的概率分布從這些主題中生成單詞。給定一個(gè)文檔數據集，LDA 模型主要用于識別文檔中的主題分布。
　　LDA 模型是一種矩陣分解技術(shù)。在向量空間模型中，任何語(yǔ)料庫都可以表示為文檔詞頻矩陣。如下圖，矩陣收錄N個(gè)文檔和M個(gè)詞，矩陣中的值代表詞在文檔中出現的頻率。
　　
　　LDA模型將上述文檔詞頻矩陣轉換為兩個(gè)低維矩陣——M1和M2。其中，M1代表文檔主題矩陣，M2代表主題詞矩陣，它們的維度分別為N*K和K*M，K代表文檔中主題的數量，M代表詞的數量。
　　
　　需要注意的是，上述兩個(gè)矩陣提供了文檔主題和主題詞的初始分布，LDA模型通過(guò)采樣更新這兩個(gè)矩陣。模型通過(guò)更新文檔中每個(gè)詞的主題歸屬來(lái)調整模型的參數值p1和p2，其中$p1 = p(\frac{topict}{documentd})$, $p2 = p(\frac {wordw} {topic})$。經(jīng)過(guò)一系列的迭代計算，LDA模型達到收斂狀態(tài)，此時(shí)我們可以得到一組最優(yōu)參數值。
　　LDA模型的參數
　　超參數alpha和beta——alpha代表document-topic密度，beta代表topic-word密度，其中較大的alpha值表示文檔中的主題較多，較大的beta值表示主題詞中的主題較多。
　　主題的數量——我們可以使用 KL 散度分數來(lái)計算最優(yōu)的主題數量。由于這部分太學(xué)術(shù)，我就不詳細介紹這些內容了。感興趣的讀者可以參考相關(guān)文獻（On Finding the Natural Number of Topics with Latent Dirichlet Allocation: Some Observations）。
　　主題詞數——這個(gè)參數取決于你的實(shí)際需求，如果你的目標是提取主題信息，那么你最好選擇更多的詞。如果您的目標是提取特征，那么您應該選擇更少的術(shù)語(yǔ)。
　　Iterations - LDA 算法的迭代次數
　　Python實(shí)現數據準備
　　以下是一些示例數據：
　　
　　數據清洗和預處理
　　數據清洗是文本建模分析過(guò)程的重要組成部分，在此過(guò)程中我們將去除標點(diǎn)符號、停用詞和規范化數據集：
　　
　　計算文檔詞頻矩陣
　　
　　構建 LDA 模型
　　
　　擬合結果
　　
　　建議
　　主題模型的擬合結果完全取決于語(yǔ)料中的特征項，語(yǔ)料由稀疏的文檔詞頻矩陣組成。降低矩陣的維數可以提高主題模型的擬合效果。根據我個(gè)人的經(jīng)驗，主要有以下幾種降維方法：
　　頻率濾波
　　我們可以按照詞的頻率排序，然后保留頻率較高的詞，刪除頻率較低的詞。此外，我們還可以通過(guò)探索性分析來(lái)決定如何設置閾值。
　　
　　標記過(guò)濾器
　　一般來(lái)說(shuō)，標簽過(guò)濾方法優(yōu)于頻率過(guò)濾方法。主題模型通過(guò)詞的共現來(lái)反映主題信息，但并非所有詞在每個(gè)主題中都同等重要。我們可以去掉這些不相關(guān)的詞，提高模型的擬合效果。
　　
　　批量智能 LDA
　　為了提取文檔中最重要的主題信息，我們可以將語(yǔ)料庫拆分為一系列固定大小的子集。然后，我們可以為每個(gè)數據子集構建多個(gè) LDA 模型，其中最常出現的主題是該文檔中最重要的主題信息。
　　特征選擇
　　有時(shí)，我們也可以使用 LDA 模型來(lái)選擇特征。以文本分類(lèi)問(wèn)題為例，如果訓練集收錄多個(gè)類(lèi)別的文檔，我們可以先建立一個(gè) LDA 模型，然后去除不同類(lèi)別文檔中出現的主題信息，剩下的特征有助于提高文本分類(lèi)模型。準確性。
　　結語(yǔ)
　　到目前為止，我們已經(jīng)介紹了主題模型，我希望本文能幫助您了解如何使用文本數據。如果您想加深對主題模型的理解，那么我建議您練習本文中的代碼并檢查模型的擬合度。
　　如果你覺(jué)得這篇文章對你有幫助，你可以把這篇文章分享給你的朋友。
　　***
　　原文鏈接：/blog/2016/08/beginners-guide-to-topic-modeling-in-python/ 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(如果有人問(wèn)你百度自然自然優(yōu)化的精髓是什么？)
　　如果有人問(wèn)你百度自然優(yōu)化的本質(zhì)是什么？希望答案不再是“瘋狂外鏈”。如今的百度已經(jīng)不是5年前的百度，大量的算法更新對搜索引擎優(yōu)化人員的思維和方法提出了更高的要求。不過(guò)百度更偏向于用戶(hù)體驗偏差的系統優(yōu)化，網(wǎng)站的優(yōu)化部分不僅僅是關(guān)鍵詞和TITLE的時(shí)代。文君數字營(yíng)銷(xiāo)總監，子道學(xué)派創(chuàng )始人，帥老師總結了8個(gè)核心要素和思維趨勢，希望對SEO新手和想改變思維的SEO人有所幫助。
　　
　　1. 登陸頁(yè)面內容解決了問(wèn)題，而不僅僅是描述它
　　例如，當有人搜索“結婚穿什么”時(shí)，最好的頁(yè)面內容應該指向幾個(gè)方面：[20條讓男嘉賓變帥的婚禮穿搭推薦]和[精選穿搭的購買(mǎi)信息]。因為這個(gè)搜索詞背后的用戶(hù)猜測他要去參加婚禮，所以他的最終問(wèn)題是在哪里買(mǎi)衣服，而不是他學(xué)習如何搭配它們。所以在優(yōu)化這個(gè)關(guān)鍵詞的時(shí)候，我們的內容應該解決他最終的需求，這樣引流和轉化的效果會(huì )更好。
　　二、重要的事情說(shuō)三遍“加載速度，速度，速度”
　　在信息碎片化的時(shí)代，沒(méi)有人愿意給你等待的機會(huì )，所以網(wǎng)站打開(kāi)加載速度比任何優(yōu)化點(diǎn)都重要。開(kāi)通時(shí)間越短，用戶(hù)滿(mǎn)意度越高。搜索引擎也是如此。所以在優(yōu)化的時(shí)候，首先考慮可以做些什么來(lái)提速，比如CDN、無(wú)用代碼去除、服務(wù)器寬帶升級、緩存、頁(yè)面細化、純靜態(tài)頁(yè)面等優(yōu)化動(dòng)作。
　　3. 改進(jìn) UI、UX 和品牌以獲得信任和參與
　　很多用戶(hù)打開(kāi)網(wǎng)站后會(huì )有一個(gè)第一印象，好山寨，好龜，專(zhuān)業(yè)與否不是我們想要的。頁(yè)面設計需要得到UI&UX投入和品牌自身口碑的背書(shū)，否則用戶(hù)很難對網(wǎng)站產(chǎn)生信任感和參與感。最實(shí)用的做法是參考業(yè)內最好的網(wǎng)站進(jìn)行模仿，購買(mǎi)付費版的網(wǎng)站模板，或者讓用戶(hù)參與每個(gè)設計環(huán)節。
　　四、避免各種驅使用戶(hù)遠離頁(yè)面的元素
　　很多彈窗、固定凸窗、廣告位都會(huì )讓用戶(hù)反感，從而放棄整個(gè)瀏覽過(guò)程。這是優(yōu)化過(guò)程中要避免和刪除的部分，考慮采用更原生的方式來(lái)合并這些元素或獎勵用戶(hù)完成該過(guò)程。同時(shí)，在代碼的使用上，避免了蜘蛛被禁止或難以捕捉而被搜索引擎降級的可能性。
　　五、關(guān)鍵詞植入
　　常規的關(guān)鍵詞植入（老師稱(chēng)之為填詞）也要繼續做，比如Title、H1、文章內關(guān)鍵詞、外鏈錨文本、內鏈錨文本、圖片ALT、URL、圖片命名等。這個(gè)我就不過(guò)多贅述了，大家都懂的。
　　六、主題模型的注入
　　僅填寫(xiě) #5 是不夠的，因為這太機械了，您會(huì )失去文本用戶(hù)體驗。所以我們需要做一個(gè)主題模型，比如關(guān)鍵詞【婚紗搭配】我們可以拓展到一些相關(guān)的詞，比如tuxedo、婚紗、婚紗背心、婚紗套裝、婚博會(huì )等等。形成一個(gè)大主題，這樣的頁(yè)面內容會(huì )讓關(guān)鍵詞更加全面，對更多用戶(hù)有幫助。同時(shí)，搜索引擎可以解讀出你要推送的主題內容與婚紗相關(guān)。
　　七、顯示文字的深度優(yōu)化
　　排名顯示的信息對點(diǎn)擊率非常重要，所以我們可能要影響這些顯示的信息（主要是title、desc、url）。這些元素需要在內容上進(jìn)行優(yōu)化：title的創(chuàng )意、desc的流行度、url的規范、文章日期、結構化數據的使用、在線(xiàn)對話(huà)等，下面的效果是什么？
　　20場(chǎng)讓男人殺死女人的婚禮：
　　2016年5月31日——提供最新的20款男士婚禮搭配建議，即使是最低預算也能搭配瞬間秒殺周?chē)钨e的女嘉賓，全圖+視頻。
　　八、創(chuàng )造獨特的價(jià)值內容
　　畢竟，營(yíng)銷(xiāo)與內容質(zhì)量是分不開(kāi)的。好的內容包括：1）提供獨特的視覺(jué)體驗、前端界面、合適的字體和功能按鈕2）內容必須有用、高價(jià)值、高可信度、有趣、值得采集內頁(yè)3）相比其他內容無(wú)重復，深度更健壯4）打開(kāi)速度快（無(wú)廣告），可在不同終端上閱讀5）贊美、驚喜、幸福等感想、思考等6）能達到一定的轉發(fā)和溝通能力7）能以完整、準確、獨特的信息解決問(wèn)題或回答問(wèn)題 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(網(wǎng)站優(yōu)化，一個(gè)好的標題可以激發(fā)用戶(hù)點(diǎn)擊興趣點(diǎn))
　　網(wǎng)站優(yōu)化網(wǎng)站優(yōu)化，一定要看！標題搜索引擎優(yōu)化技巧！
　　一個(gè)好的標題可以激發(fā)用戶(hù)點(diǎn)擊興趣點(diǎn)，也有助于提高自然搜索排名。一個(gè)吸引人的標題是吸引用戶(hù)購買(mǎi)的第一前提，那么如何優(yōu)化標題既能加分又能吸引用戶(hù)呢？這個(gè)文章也是讀者需要知道的重點(diǎn)。
　　首先，標題優(yōu)化技巧要優(yōu)化標題，需要明確關(guān)鍵詞的類(lèi)型，主要分為品牌詞、季節詞、類(lèi)別詞和典范詞。一些知名品牌店的搜索流量獲取往往依賴(lài)于品牌詞，因為品牌本身就有相應的市場(chǎng)號召力，而對于一些中小企業(yè)來(lái)說(shuō)，由于品牌知名度有限，只能選擇熱門(mén)詞在某些行業(yè)。在這種情況下，我們在選詞的時(shí)候，需要選擇搜索量大、競爭低的關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞要匹配店鋪和產(chǎn)品的特點(diǎn)，選擇2-3個(gè)左右關(guān)鍵詞 @關(guān)鍵詞 進(jìn)行優(yōu)化。在選擇關(guān)鍵詞時(shí)，明確產(chǎn)品的基本功能是我們的重要依據。第二，索引詞的使用 當我們搜索關(guān)鍵詞時(shí)，相關(guān)的關(guān)鍵詞會(huì )顯示在搜索結果頁(yè)面上。這些關(guān)鍵字存在于數據庫中，因此這些索引詞也可以進(jìn)行優(yōu)化。在這一部分中，我們需要了解關(guān)鍵字放置技術(shù)。主要優(yōu)化哪些關(guān)鍵詞會(huì )排名第一。要學(xué)會(huì )根據單詞規則靈活匹配關(guān)鍵詞?？梢愿鶕爸泻笪恢脤⑾嗤年P(guān)鍵字添加到標題中。不管京東怎么搶?zhuān)际墙^配。從搜索結果頁(yè)得到的相關(guān)索引詞也有利于系統的爬取，在排名優(yōu)化方面也有很好的標題優(yōu)勢。三、收錄測試題 將顯示在搜索結果頁(yè)面上。這些關(guān)鍵字存在于數據庫中，因此這些索引詞也可以進(jìn)行優(yōu)化。在這一部分中，我們需要了解關(guān)鍵字放置技術(shù)。主要優(yōu)化哪些關(guān)鍵詞會(huì )排名第一。要學(xué)會(huì )根據單詞規則靈活匹配關(guān)鍵詞?？梢愿鶕爸泻笪恢脤⑾嗤年P(guān)鍵字添加到標題中。不管京東怎么搶?zhuān)际墙^配。從搜索結果頁(yè)得到的相關(guān)索引詞也有利于系統的爬取，在排名優(yōu)化方面也有很好的標題優(yōu)勢。三、收錄測試題 將顯示在搜索結果頁(yè)面上。這些關(guān)鍵字存在于數據庫中，因此這些索引詞也可以進(jìn)行優(yōu)化。在這一部分中，我們需要了解關(guān)鍵字放置技術(shù)。主要優(yōu)化哪些關(guān)鍵詞會(huì )排名第一。要學(xué)會(huì )根據單詞規則靈活匹配關(guān)鍵詞?？梢愿鶕爸泻笪恢脤⑾嗤年P(guān)鍵字添加到標題中。不管京東怎么搶?zhuān)际墙^配。從搜索結果頁(yè)得到的相關(guān)索引詞也有利于系統的爬取，在排名優(yōu)化方面也有很好的標題優(yōu)勢。三、收錄測試題 主要優(yōu)化哪些關(guān)鍵詞會(huì )排名第一。要學(xué)會(huì )根據單詞規則靈活匹配關(guān)鍵詞?？梢愿鶕爸泻笪恢脤⑾嗤年P(guān)鍵字添加到標題中。不管京東怎么搶?zhuān)际墙^配。從搜索結果頁(yè)得到的相關(guān)索引詞也有利于系統的爬取，在排名優(yōu)化方面也有很好的標題優(yōu)勢。三、收錄測試題 主要優(yōu)化哪些關(guān)鍵詞會(huì )排名第一。要學(xué)會(huì )根據單詞規則靈活匹配關(guān)鍵詞?？梢愿鶕爸泻笪恢脤⑾嗤年P(guān)鍵字添加到標題中。不管京東怎么搶?zhuān)际墙^配。從搜索結果頁(yè)得到的相關(guān)索引詞也有利于系統的爬取，在排名優(yōu)化方面也有很好的標題優(yōu)勢。三、收錄測試題 從搜索結果頁(yè)得到的相關(guān)索引詞也有利于系統的爬取，在排名優(yōu)化方面也有很好的標題優(yōu)勢。三、收錄測試題 從搜索結果頁(yè)得到的相關(guān)索引詞也有利于系統的爬取，在排名優(yōu)化方面也有很好的標題優(yōu)勢。三、收錄測試題
　　標題優(yōu)化后，復制產(chǎn)品標題進(jìn)行搜索，查看標題索引結果。標題索引時(shí)間為修改后24小時(shí)內。如果24小時(shí)內沒(méi)有收錄，則必須重新修改標題，然后再次刪除，然后在24小時(shí)內進(jìn)行索引。優(yōu)化標題時(shí)，要避開(kāi)流量高峰，避開(kāi)下午1點(diǎn)到4點(diǎn)的時(shí)間段，不要在凌晨修改標題。如果通過(guò)上述方式仍然沒(méi)有收錄標題，我們需要修改sku顏色和屬性，并更新sku，這就是重新發(fā)布新產(chǎn)品的方法。不建議對舊產(chǎn)品使用此方法。
　　四、文本權重原理文本權重是搜索權重的一個(gè)子項。影響相關(guān)文本信息的主要維度是標題、廣告語(yǔ)言、品類(lèi)名稱(chēng)和產(chǎn)品擴展屬性文本。如果用戶(hù)的搜索詞出現在更相關(guān)的字段中，則得分越高。老匠在優(yōu)化標題時(shí)建議標題盡量短，避免標題字符過(guò)長(cháng)。在優(yōu)化標題的時(shí)候，還要注意在標題中突出產(chǎn)品中心的賣(mài)點(diǎn)，可以吸引用戶(hù)購買(mǎi)。網(wǎng)站優(yōu)化 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(
Searchwise：Searchwise總裁ChrisSherman(圖)全球搜索引擎戰略大會(huì ))
　　
　　SearchWise Chris Sherman 的圖片
　　5月25日至26日，全球搜索引擎戰略大會(huì )在廈門(mén)召開(kāi)。大會(huì )通過(guò)搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)和搜索引擎進(jìn)行優(yōu)化，并擴展到與搜索相關(guān)的搜索，包括B2B搜索，移動(dòng)搜索，視頻搜索和其他新興字段。. Searchwise 總裁 Chris Sherman 發(fā)表了他的觀(guān)點(diǎn)。
　　以下為全文：
　　克里斯：對不起，技術(shù)中有一些小問(wèn)題。首先，謝謝大家邀請我參加這次會(huì )議。這是我連續第二年被邀請參加這個(gè)會(huì )議。去年是一個(gè)全球搜索，我還根據我的日常工作經(jīng)驗分析全球視角，我知道谷歌和雅虎，其他客人將為我們帶來(lái)更多特殊信息。所以，我會(huì )講一些基本的和宏觀(guān)的?？赡苡行┦虑榇蠹铱梢愿蠹伊牧?，但是我想打個(gè)基礎。一些巨大的代言人可以做一些輻條，奠定基礎。. 有很多方法可以在搜索中排名。在這里，我們想知道搜索引擎是做什么的。一方面，它為每個(gè)人建立了公共關(guān)系。從公共關(guān)系的角度來(lái)看，如何改進(jìn)搜索引擎并提高搜索引擎的質(zhì)量？如何讓搜索引擎識別你的信息？還有另一個(gè)用于搜索廣告的用途，即在搜索引擎上進(jìn)行廣告，鼓勵其他人消耗產(chǎn)品。還有一個(gè)搜索營(yíng)銷(xiāo)。三四年就叫SEO了，所以搜索引擎的營(yíng)銷(xiāo)包括公關(guān)和營(yíng)銷(xiāo)兩個(gè)功能。在這種情況下，我剛剛向您介紹了此模型，其中一些知道如何使用搜索引擎?，F在的挑戰是你難以排。不僅競爭越來(lái)越激烈，搜索引擎也在修改搜索質(zhì)量，搜索質(zhì)量不僅僅是能搜索多少鏈接，也不是買(mǎi)高排名。他們可以做得更好的搜索優(yōu)化。例如，谷歌現在有一個(gè)目錄，其中收錄新聞搜索結果和各種搜索結果。這些結果彼此無(wú)關(guān)。在過(guò)去的兩周里，谷歌擁有一個(gè)新的所有搜索系統，也就是說(shuō)，搜索后，可以提供十個(gè)高度相關(guān)的搜索結果。這些搜索結果涵蓋了不同的目錄，因此當您可以在每個(gè)人面前看到任何結果時(shí)，這意味著(zhù)一個(gè)大課程。
　　如果您可以在這樣的搜索中進(jìn)一步優(yōu)化搜索結果，并且這些事情現在不是很多，所以我想關(guān)注這個(gè)問(wèn)題。google最近推出的一個(gè)業(yè)務(wù)，看一些不同的類(lèi)別，比如新聞、健康、醫療、購物等。我們知道任何一個(gè)搜索引擎，一旦搜索，我們不可能搜索所有這些類(lèi)別。. 我們現在來(lái)看一個(gè)稱(chēng)為水平搜索的概念。如果一個(gè)人想要敲門(mén)，則必須猜測搜索引擎是哪個(gè)詞，這類(lèi)似于這些單詞中的哪一個(gè)，如何連接水平和垂直有機物。先說(shuō)一下搜索技術(shù)的一些知識。有些人剛剛談到如何搜索廣告。我現在談?wù)摰氖歉顿M和非付費搜索。讓我們先談?wù)勊?。? s 談?wù)撨@些無(wú)償搜索。例如，如果您在公共關(guān)系中搜索信息，那么如果您想在自己的資源中搜索您的資源，您可以通過(guò)公共關(guān)系搜索系統學(xué)習您的一些函數。這種搜索實(shí)際上是免費的。如果你找到結果，你可以得到一些關(guān)于一般公司的信息。這也可以看作是自然搜索。在這個(gè)名為Pr的搜索引擎中，還有很多技術(shù)。大家想一想，如果你想給你提供一個(gè)讓大家印象深刻的信息，你必須做一些設置，做一些研究，然后你才能讓這個(gè)信息引人注目，你可以看到這個(gè)信息。在公共關(guān)系和宣傳方面，我認為在互聯(lián)網(wǎng)上是一樣的。
　　還有一點(diǎn)，如果你能把你的信息做得非常好，并且優(yōu)化它，你也可以讓你的排名非常高。今天和明天，您將聽(tīng)到其他演講者向您介紹使用的方法、技巧和技巧。您可以使您的信息非常好，排名相對較高，但不要轉向極端。技術(shù)這些事情非常重要，最重要的是你在談?wù)撌裁?。還有一點(diǎn)，如果你絕對想讓你的排名很高，你可以花錢(qián)，僅此而已。另一個(gè)點(diǎn)，我想強調每個(gè)人都說(shuō)的，我想在自然中搜索這個(gè)界面，排名很無(wú)聊，為什么我要花錢(qián)，這樣？為什么要額外收費？事實(shí)上，有時(shí)它會(huì )花費很多錢(qián)。你必須考慮是否花錢(qián)的問(wèn)題。我們知道，即使在提供付費服務(wù)方面，搜索引擎也有不同程度的商業(yè)模式變化。要想有很好的競爭力，就必須通過(guò)競價(jià)方式。如果不付錢(qián)，肯定會(huì )遇到一些麻煩。因此，關(guān)于招標排名和非競標排名，每個(gè)人都應該做到這一余額，競標的比例是多少，非競標是多少。另一個(gè)點(diǎn)，你自己需要的信息是非常重要的。大家應該做這個(gè)平衡，中標的比例是多少，不中標的比例是多少。另一個(gè)點(diǎn)，你自己需要的信息是非常重要的。大家應該做這個(gè)平衡，中標的比例是多少，不中標的比例是多少。另一個(gè)點(diǎn)，你自己需要的信息是非常重要的。
　　首先，第一點(diǎn)是您在您的網(wǎng)站上。想象一下，你必須選擇十個(gè)關(guān)鍵字。這十個(gè)關(guān)鍵字可以完全總結您要發(fā)布的信息嗎？對于客戶(hù)來(lái)說(shuō)，這十個(gè)關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞是多少，每一個(gè)關(guān)鍵詞就夠短了。單詞應盡可能簡(jiǎn)短。我認為這應該是中國和世界各地的情況。換句話(huà)說(shuō)，我不想與能擁有非常大的預算的公司競爭。我認為你可以非常好地設置你的關(guān)鍵字，非常巧合，這樣你就可以擁有一定的生活空間，也就是說(shuō)，你穿的是什么必須適中，你必須適合你自己的腳，所以你可以適合你您的公司從預算或來(lái)自每個(gè)人的結果。我們在美國有一個(gè)諺語(yǔ)，你必須找到一種感覺(jué)，如果你想實(shí)現這一目標，你必須做一些研究，花一些時(shí)間，例如，看，你做雅虎和谷歌的關(guān)鍵字搜索，雅虎和谷歌擁有這樣一個(gè)工具，可以幫助您找到您的關(guān)鍵字，最佳你的關(guān)鍵詞。比如yahoo可以放每個(gè)關(guān)鍵詞的數量，每個(gè)月的頻率等等。谷歌可能不會(huì )為您提供這些特定搜索的數字，但它們也有一些指標讓每個(gè)人都知道哪些關(guān)鍵字是最重要的關(guān)鍵字。如果你想在雅虎上搜索，你可以獲得各種工具。所以現在大家思考一下，為什么人們會(huì )使用這些關(guān)鍵詞？當你選擇關(guān)鍵詞時(shí)，你使用你常用的關(guān)鍵詞或相對獨特的關(guān)鍵詞，但你在搜索時(shí)會(huì )使用它。每個(gè)人都可以看看雅虎和谷歌你可以給你一個(gè)非常有價(jià)值的工具。這是一個(gè)非常有價(jià)值的工具。了解之后，就可以確定在公關(guān)方面可以達到的目的。
　　然后還有一點(diǎn)，關(guān)于你自己網(wǎng)頁(yè)的內容，大家都覺(jué)得，你不能隨便猜，想搜索你信息的人可能對什么感興趣，憑空猜肯定不會(huì )工作。每個(gè)人都必須努力學(xué)習，雖然您使用了一個(gè)非常好的優(yōu)化服務(wù)器，如果內容進(jìn)行，則不必搜索內容。也就是說(shuō)，您內容中的相關(guān)主題是否具有非常廣泛的覆蓋范圍，是否有人可以與您的內容連接，以及搜索引擎是否能與您聯(lián)系，有人可以很好地搜索。鏈接到您的網(wǎng)頁(yè)。很深入，他們也知道什么是好內容，什么是壞內容。如果很多人鏈接到一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，這個(gè)網(wǎng)頁(yè)就像一張選票。當每個(gè)人都鏈接到這個(gè)網(wǎng)頁(yè)時(shí)，就是對這個(gè)網(wǎng)頁(yè)的投票。也就是說(shuō)，他的質(zhì)量相對較高，不要欺騙這個(gè)搜索引擎，說(shuō)一套集合，實(shí)際上不是。最好在你的網(wǎng)站上有一些實(shí)際的內容，你可以在每個(gè)頁(yè)面上都有一些實(shí)際的內容。如果你不回應實(shí)際內容，搜索引擎會(huì )感到困惑，因為搜索引擎會(huì )認為你會(huì )想到你網(wǎng)站是這樣的，但其實(shí)你不說(shuō)點(diǎn)什么嗎？我們剛談到的事情是非?；镜?，但你不知道這些基本技能尚未滿(mǎn)足。搜索引擎很困惑，因為搜索引擎會(huì )認為你會(huì )想到你網(wǎng)站是這樣的，但實(shí)際上，你不知道什么嗎？我們剛談到的事情是非?；镜?，但你不知道這些基本技能尚未滿(mǎn)足。搜索引擎很困惑，因為搜索引擎會(huì )認為你會(huì )想到你網(wǎng)站是這樣的，但實(shí)際上，你不知道什么嗎？我們剛談到的事情是非?；镜?，但你不知道這些基本技能尚未滿(mǎn)足。
　　此外，它實(shí)際上意味著(zhù)我們正在尋找業(yè)務(wù)。在尋找客戶(hù)時(shí)，我們不是在尋找最繁忙的街道。有時(shí)甚至在農村，都有一定程度的交通流量。你可能認為農村前面沒(méi)有村莊，后面沒(méi)有商店，也就是說(shuō)找一些冷門(mén)的市場(chǎng)，冷門(mén)的關(guān)鍵詞，大部分人不會(huì )去搜索。但是一旦你搜索到這樣一個(gè)詞，你很可能會(huì )購買(mǎi)它。因為當沒(méi)有購買(mǎi)欲望的時(shí)候，這種話(huà)根本不會(huì )買(mǎi)。最簡(jiǎn)單的方法是使用同義詞。換句話(huà)說(shuō)，你的主要關(guān)鍵詞是一個(gè)，但如果你找到一個(gè)同義詞，或者使用同義詞解釋它，可以清楚地解釋一個(gè)單詞，因為有時(shí)你不知道如何說(shuō)出精確的詞，就用幾句話(huà)。每個(gè)詞都表達了這個(gè)含義。如果你能提供這樣的短語(yǔ)，被選中的機會(huì )會(huì )更高。讓我們來(lái)看看不受歡迎的搜索情況?？赡躦oogle和yahoo是這樣的，最左邊是這樣的，可以看到很多不好搜的詞，就像一條大尾巴。那你會(huì )說(shuō)為什么不搜熱門(mén)詞，搜冷門(mén)詞呢？因為如果你搜索這些冷門(mén)詞，把它們加在一起，你會(huì )發(fā)現搜索量比最左邊最常用的要多得多。所以做一個(gè)不同的冷門(mén)詞組合，這樣你就可以增加你一直在搜索的可能性，這樣你就可以抓住你無(wú)法抓住的客戶(hù)，這是一個(gè)非常好的技巧。同時(shí)，搜索引擎會(huì )找到這個(gè)抓圖去閱讀每一頁(yè)。一般來(lái)說(shuō)，如果您沒(méi)有任何人鏈接您，
　　所以你必須在頁(yè)面上有很好的鏈接，更好。而且鏈接越多，他就會(huì )把整個(gè)頁(yè)面存儲成一個(gè)文件。別人搜索的時(shí)候，它會(huì )比較全文，然后綜合各種因素，看看排名應該在哪里。最后，決定您的網(wǎng)站排名在搜索引擎上，這是他的原則。搜索引擎如何排名？第一頁(yè)是網(wǎng)頁(yè)的內容。每個(gè)人都聽(tīng)到我們兩天，即使你還記得，你必須做得很好。在這種情況下，這是一種適用于所有技能的方法。另外，你的標題，標簽非常重要。打開(kāi)頂部藍色著(zhù)色時(shí)，網(wǎng)頁(yè)的標題應與網(wǎng)頁(yè)的內容直接相關(guān)。如果您的標題與網(wǎng)頁(yè)的內容不一致，則會(huì )有大問(wèn)題。此外，設計也非常重要。如果您有太多的圖像或閃存，則應使用您的內容管理系統。所以，你必須達到平衡，也就是說(shuō)，你需要設計簡(jiǎn)潔簡(jiǎn)潔，所以搜索引擎可以找到你，但太簡(jiǎn)單可能不會(huì )引起讀者的注意，所以這里是一個(gè)權衡。網(wǎng)頁(yè)的長(cháng)度，頁(yè)面的鏈接數量是多少確定該網(wǎng)頁(yè)，這是搜索引擎將考慮的一個(gè)因素。因此，每個(gè)人都應該在制作鏈接時(shí)考慮這些因素，以及網(wǎng)頁(yè)之外的標準，例如網(wǎng)站的歷史，這是多年來(lái)已經(jīng)完成的網(wǎng)站。這絕對是一個(gè)久經(jīng)考驗的考驗，它的可信度會(huì )很高。你要取得一個(gè)平衡，就是你需要設計簡(jiǎn)潔明了，讓搜索引擎能找到你，但過(guò)于簡(jiǎn)單可能無(wú)法吸引讀者的注意力，所以這里是一個(gè)取舍。網(wǎng)頁(yè)的長(cháng)度，頁(yè)面的鏈接數量是多少確定該網(wǎng)頁(yè)，這是搜索引擎將考慮的一個(gè)因素。因此，每個(gè)人都應該在制作鏈接時(shí)考慮這些因素，以及網(wǎng)頁(yè)之外的標準，例如網(wǎng)站的歷史，這是多年來(lái)已經(jīng)完成的網(wǎng)站。這絕對是一個(gè)久經(jīng)考驗的考驗，它的可信度會(huì )很高。你要取得一個(gè)平衡，就是你需要設計簡(jiǎn)潔明了，讓搜索引擎能找到你，但過(guò)于簡(jiǎn)單可能無(wú)法吸引讀者的注意力，所以這里是一個(gè)取舍。網(wǎng)頁(yè)的長(cháng)度，頁(yè)面的鏈接數量是多少確定該網(wǎng)頁(yè)，這是搜索引擎將考慮的一個(gè)因素。因此，每個(gè)人都應該在制作鏈接時(shí)考慮這些因素，以及網(wǎng)頁(yè)之外的標準，例如網(wǎng)站的歷史，這是多年來(lái)已經(jīng)完成的網(wǎng)站。這絕對是一個(gè)久經(jīng)考驗的考驗，它的可信度會(huì )很高。頁(yè)面的鏈接數量是多少決定了這個(gè)網(wǎng)頁(yè)，這是搜索引擎會(huì )考慮的一個(gè)因素。因此，每個(gè)人都應該在制作鏈接時(shí)考慮這些因素，以及網(wǎng)頁(yè)之外的標準，例如網(wǎng)站的歷史，這是多年來(lái)已經(jīng)完成的網(wǎng)站。這絕對是一個(gè)久經(jīng)考驗的考驗，它的可信度會(huì )很高。頁(yè)面的鏈接數量是多少決定了這個(gè)網(wǎng)頁(yè)，這是搜索引擎會(huì )考慮的一個(gè)因素。因此，每個(gè)人都應該在制作鏈接時(shí)考慮這些因素，以及網(wǎng)頁(yè)之外的標準，例如網(wǎng)站的歷史，這是多年來(lái)已經(jīng)完成的網(wǎng)站。這絕對是一個(gè)久經(jīng)考驗的考驗，它的可信度會(huì )很高。
　　另一個(gè)是點(diǎn)擊次數，即當出現搜索結果時(shí)，請看看有多少人點(diǎn)擊搜索結果，但每次列出，但沒(méi)有人點(diǎn)擊您，搜索引擎可能會(huì )認為您的質(zhì)量不是太高。SES開(kāi)會(huì )前一個(gè)月在紐約開(kāi)會(huì )，其他人在一個(gè)網(wǎng)頁(yè)上，數字的多少，以及停止判斷網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量的時(shí)間，這也是排序的一個(gè)重要標準。每個(gè)人都應該做好工作。當然要在其他方面站穩腳跟，并不是說(shuō)工作可以成功，當然要做好，還有其他不可控的因素。如果您的網(wǎng)頁(yè)設計并其他人可以鏈接到它，則無(wú)需提交它，因為現在搜索引擎非常強大。最近我們' 我們還看到所謂的提交越來(lái)越受歡迎。例如，它可以加快排序過(guò)程，您可以為您提供排序，因此，提交了一個(gè)方面，另一個(gè)方面使別人鏈接到您的網(wǎng)頁(yè)。什么時(shí)候提交？提交的是什么？您的主頁(yè)肯定會(huì )提交，并確保您的主頁(yè)可以連接到您的頁(yè)面，因此您可以找到您的網(wǎng)頁(yè)，需要多長(cháng)時(shí)間？它可能在幾天到兩個(gè)月之間，有時(shí)營(yíng)業(yè)額甚至在幾個(gè)小時(shí)后，搜索引擎現在正在發(fā)現，形成一個(gè)代碼，這是一個(gè)非常強大的代碼。因為整個(gè)時(shí)間受到許多因素的影響，現在存在一個(gè)新的發(fā)展，也就是說(shuō)，為每個(gè)人開(kāi)發(fā)網(wǎng)站是雅虎和谷歌的更好的事情。他們一直在做一種整合項目，這是一個(gè)結構化方法，一次將這些內容提供給這四個(gè)搜索引擎，這意味著(zhù)它可以提供多種目的。此外，必須有定期提交的方法。如果你有時(shí)間和資源，我也希望用這個(gè)。.
　　同時(shí)，他們也可能對網(wǎng)站的這些問(wèn)題有一些反饋。每個(gè)人都可能必須結束，我想我是如此破碎，我會(huì )談?wù)撨@個(gè)問(wèn)題。事實(shí)上，我們必須檢查我們網(wǎng)站，我們網(wǎng)站為排名，事實(shí)上，說(shuō)在您開(kāi)發(fā)網(wǎng)站時(shí)，它非常有趣，他們使用的單詞是說(shuō)搜索常用的詞是完全大的。我希望每個(gè)人都能充分利用他們的網(wǎng)站搜索工具，然后搜索您認為更重要的內容。您可以搜索您認為更重要的內容嗎？如果您無(wú)法自己找到它，搜索引擎甚至無(wú)法找到它。如果您的圖像中有文字，則它不是文字，因為此文字無(wú)法復制和粘貼。我只是說(shuō)，如果內容沒(méi)有編程，這意味著(zhù)它是否可以復制和粘貼，那么目前無(wú)法搜索。因此，有時(shí)會(huì )使用文字來(lái)說(shuō)明此圖像。那么就不夠了，就是我們的畫(huà)面不只是多個(gè)單詞，它必須非常豐富和扎實(shí)。如果你覺(jué)得你的網(wǎng)絡(luò )很弱，關(guān)鍵詞還沒(méi)有出來(lái)，怎么辦？這時(shí)候要找的一個(gè)詞比較豐富，表達你的網(wǎng)站意思，還有你的字體，字體大小可以再調整一下。此外，盡量強調你的文字。好吧，它并不意味著(zhù)有時(shí)設計更精美的網(wǎng)站是，搜索將不同。當然，如果你想補充內容并增加視覺(jué)上訴，當然，這對游客來(lái)說(shuō)是一件好事。為您的網(wǎng)站支付更多費用，不僅能夠吸引搜索引擎，而且我們還會(huì )搜索我們的實(shí)際用戶(hù)。當然，我們會(huì )先為網(wǎng)站中的讀者做這件事，而不是搜索引擎。很多關(guān)鍵詞應該讓他更廣泛，他們應該是關(guān)鍵，鞋子，特定的鞋子。不要制作太長(cháng)的關(guān)鍵字，也不會(huì )使關(guān)鍵字非常短。除了關(guān)鍵字，您還應該更適當地解釋。如你所知，如果是排名，那么搜索排名，這些你的參數可能過(guò)于復雜的詞不一定要搜索，所以這個(gè)也很重要。t制作一個(gè)關(guān)鍵字太長(cháng)，并不會(huì )使關(guān)鍵字非常短。除了關(guān)鍵字，你應該更恰當地解釋。如你所知，如果是排名，那么搜索排名，這些你的參數可能過(guò)于復雜的詞不一定要搜索，所以這個(gè)也很重要。不要讓關(guān)鍵詞太長(cháng)，也不要讓關(guān)鍵詞太短。除了關(guān)鍵字，您還應該更適當地解釋。如你所知，如果是排名，那么搜索排名，這些你的參數可能過(guò)于復雜的詞不一定要搜索，所以這個(gè)也很重要。
　　大家可以看一下，在這張圖上，圖中有一個(gè)字。你看，這個(gè)耐克的鞋子，有些非常漂亮，有文字和圖片里面，它是用photoshop制作的。如果谷歌搜索，你可能找不到這些東西，所以大家要注意了，即使一張圖片，如果有很多東西很漂亮，如果上面沒(méi)有字，谷歌也在搜索。如果你有一個(gè)單詞，你可以是一張圖片，谷歌沒(méi)有搜索，我會(huì )告訴你所謂的秘密。武器，任何網(wǎng)頁(yè)都必須有主題。例如，這個(gè)主題可以是跑鞋，也可以是其他種類(lèi)的鞋子。應該描述每一頁(yè)的標題，或者應該非常恰當地描述標題。每個(gè)頁(yè)面上的主題可以在搜索引擎鏈接上，以便最終的搜索結果更好。
　　那么，網(wǎng)頁(yè)標題的重要性與書(shū)名的重要性是一樣的。如果您甚至不知道書(shū)的名稱(chēng)，無(wú)論內容多么好，都無(wú)法理解它是什么。也就是說(shuō)，為了讓人眼前一亮，我說(shuō)的是書(shū)名，所以在搜索我們的書(shū)名時(shí)也是如此。人們喜歡一個(gè)非常漂亮的網(wǎng)頁(yè)，但對于搜索引擎來(lái)說(shuō)，它根本沒(méi)有意義。主要是這個(gè)頁(yè)面中使用的文字的單詞是什么，如何選擇。
　　如果你選擇你的文字，你的產(chǎn)品就很好，你的網(wǎng)頁(yè)設計不再可能，你無(wú)法搜索它。此外，它可能在網(wǎng)頁(yè)上，我們還可以疊加各種互動(dòng)廣告，無(wú)法在搜索引擎中找到。另外，在內容方面，大家可以做一些。在設計網(wǎng)絡(luò )設計時(shí)，每個(gè)人都必須注意這個(gè)問(wèn)題。如果每個(gè)人都剛開(kāi)始設計自己的網(wǎng)頁(yè)，請務(wù)必關(guān)注這些內容。
　　當然，你不一定要讓網(wǎng)頁(yè)看起來(lái)很糟糕，但也不一定要非常好用，所以對于一個(gè)網(wǎng)頁(yè)來(lái)說(shuō)，你要盡可能做到的就是搜索引擎有一個(gè)好的界面，而不是其他的東西。然后是一個(gè)鏈接，鏈接也很重要，如果你不是很在搜索引擎，你一定要非常注意如何充分利用這樣一個(gè)非常有用的技術(shù)。我說(shuō)這是非常重要的原因是，更容易使用這樣的工具。由于您可能會(huì )頻繁更新您網(wǎng)頁(yè)上的內容，并將更新后的內容與盡可能多的網(wǎng)頁(yè)鏈接，因此 google 開(kāi)發(fā)了一個(gè)系統，這意味著(zhù)可以在 google 系統中優(yōu)化鏈接。優(yōu)化后，即使您已修改了網(wǎng)頁(yè)，您也可以進(jìn)行搜索。然后，您的內容可以被其他搜索者搜索。這個(gè)很重要。
　　谷歌還對鏈接進(jìn)行了投票。比如你投票的時(shí)候可以選擇比較重要的網(wǎng)站，政府的網(wǎng)站，雅虎，還有一些網(wǎng)站相關(guān)的權威，那么你知道嗎？因為谷歌本身具有這樣的系統，如果您可以將您的網(wǎng)頁(yè)鏈接到具有更高投票的這些網(wǎng)頁(yè)，因此可以在搜索信息時(shí)輕松搜索其他人。所以每個(gè)人都可以與谷歌的網(wǎng)站鏈接，它實(shí)際上不是一個(gè)鏈接，并且有很多網(wǎng)站。當然，我說(shuō)的是有點(diǎn)廣告，但我實(shí)際上并沒(méi)有意思。鏈接的內容也很重要。讓我們知道鏈接分為兩部分，一個(gè)是URL，這個(gè)是具體網(wǎng)站的URL鏈接，另一個(gè)是鏈接，也就是描述性鏈接，所以這個(gè)鏈接的內容也很重要。我們鏈接的文本信息也很重要。給大家舉個(gè)例子，比如這樣一個(gè)鏈接，這個(gè)鏈接甚至可以有一個(gè)叫CN的地方，雖然鏈接連接到這個(gè)頁(yè)面，這個(gè)頁(yè)面內容很多，是不是鏈接到搜索請求的信息不一定可用的。你知道嗎？比如在谷歌的網(wǎng)站里面，什么樣的鏈接內容是給鏈接的內容投票的，如果你能拿這個(gè)關(guān)于鏈接的，有人在找你。當信息不僅可以帶到網(wǎng)站時(shí)，還可以使用相關(guān)內容帶來(lái)網(wǎng)站。這個(gè)鏈接甚至可以有一個(gè)名為CN的地方，雖然鏈接連接到此頁(yè)面，但這個(gè)頁(yè)面內容非常多，是要鏈接到搜索所請求的信息不一定可用。你知道嗎？例如，在谷歌中的網(wǎng)站中，什么樣的鏈接內容對鏈接的內容投票，如果可以接受該鏈接，有些人正在搜索你。當信息不僅可以帶到網(wǎng)站時(shí)，還可以使用相關(guān)內容帶來(lái)網(wǎng)站。這個(gè)鏈接甚至可以有一個(gè)名為CN的地方，雖然鏈接連接到此頁(yè)面，但這個(gè)頁(yè)面內容非常多，是要鏈接到搜索所請求的信息不一定可用。你知道嗎？例如，在谷歌中的網(wǎng)站中，什么樣的鏈接內容對鏈接的內容投票，如果可以接受該鏈接，有些人正在搜索你。當信息不僅可以帶到網(wǎng)站時(shí)，還可以使用相關(guān)內容帶來(lái)網(wǎng)站。如果你能接受這個(gè)關(guān)于鏈接的事情，那么有些人正在搜索你。當信息不僅可以帶到網(wǎng)站時(shí)，還可以使用相關(guān)內容帶來(lái)網(wǎng)站。如果你能接受這個(gè)關(guān)于鏈接的事情，那么有些人正在搜索你。當信息不僅可以帶到網(wǎng)站時(shí)，還可以使用相關(guān)內容帶來(lái)網(wǎng)站。
　　我們現在講搜索引擎廣告的問(wèn)題，我們可以不收費，也可以有其他方式搜索。在美國，你花的錢(qián)越多，你的廣告的搜索排名就越多，我們看雅虎巴拿馬的系統，他們使用的是搜索質(zhì)量搜索的系統，也就是這個(gè)巴拿馬系統不付給你的金額金錢(qián)是完全成比例的，并且在很大程度上它是搜索引擎優(yōu)化的產(chǎn)品。當然，當您支付廣告時(shí)，您必須全面關(guān)注相關(guān)內容。這個(gè)問(wèn)題都可以幫助您了解您可以花錢(qián)的方式。我們的許多公司還通過(guò) 網(wǎng)站 宣傳他們的公司。因此，如果一家公司是有限的，則可能沒(méi)有必要通過(guò)這種方式進(jìn)行廣告或宣傳。如果有足夠的資金，
　　所以，我想告訴你關(guān)于競標排名的這個(gè)問(wèn)題，競標排名可以讓你的排名非常無(wú)聊，這是什么樣的？也就是說(shuō)，如果有人點(diǎn)擊了我的廣告，那么你就得給相應的錢(qián)，也就是競價(jià)廣告。如果沒(méi)有足夠的錢(qián)，也不一定是很好的經(jīng)營(yíng)方式。那么另外一個(gè)就是，比如用戶(hù)在做廣告宣傳的時(shí)候，還有一個(gè)落地頁(yè)。每個(gè)人都知道，當每個(gè)人都在互聯(lián)網(wǎng)上搜索時(shí)，他們可以搜索各種關(guān)鍵字，然后你知道嗎？他們可以點(diǎn)擊你的廣告，他們會(huì )去網(wǎng)站，基礎不是你需要的，實(shí)際上你可能需要花錢(qián)，而且實(shí)際上這些客戶(hù)不是你需要客戶(hù)，就是你真的想要的點(diǎn)擊你的內容，這就是說(shuō)競標排名的負面影響。所以大家在進(jìn)行PPC排名的時(shí)候一定要高度重視這個(gè)問(wèn)題。您必須與搜索合作伙伴和內容合作伙伴保持良好的關(guān)系?？赡軙?huì )有一些無(wú)辜的點(diǎn)擊，你不會(huì )收到好的結果。我會(huì )簡(jiǎn)要審查我今天所說(shuō)的。內容，我們有兩種搜索，一種是免費的，一種是付費服務(wù)，今天和明天的一些演講中，你將學(xué)習如何為你的用戶(hù)建立一個(gè)友好的界面，此外，我還談到了垂直搜索和其他方面。如果我有時(shí)間，我會(huì )詳細告訴你，但今天不可能向你解釋一切。我只能談策略。內容。這就是說(shuō)，競價(jià)排名的負面影響。所以大家在進(jìn)行PPC排名的時(shí)候一定要高度重視這個(gè)問(wèn)題。您必須與搜索合作伙伴和內容合作伙伴保持良好的關(guān)系?？赡軙?huì )有一些無(wú)辜的點(diǎn)擊，你不會(huì )收到好的結果。我將簡(jiǎn)要回顧一下我今天所說(shuō)的內容。內容，我們有兩種搜索，一個(gè)是自由的，另一個(gè)是付費服務(wù)，您將學(xué)習如何與您的用戶(hù)的友好界面有關(guān)今天和明天的一些演講，此外，我還談到了垂直搜索和其他方面。如果我有時(shí)間，我會(huì )詳細告訴你，但今天不可能向你解釋一切。我只能談策略。內容。您必須與搜索合作伙伴和內容合作伙伴有良好的關(guān)系?？赡軙?huì )有一些無(wú)辜的點(diǎn)擊，你不會(huì )收到好的結果。我將簡(jiǎn)要回顧一下我今天所說(shuō)的內容。內容，我們有兩種搜索，一個(gè)是自由的，另一個(gè)是付費服務(wù)，您將學(xué)習如何與您的用戶(hù)的友好界面有關(guān)今天和明天的一些演講，此外，我還談到了垂直搜索和其他方面。如果我有時(shí)間，我會(huì )詳細告訴你，但今天不可能向你解釋一切。我只能談策略。內容。您必須與搜索合作伙伴和內容合作伙伴保持良好的關(guān)系?？赡軙?huì )有一些無(wú)辜的點(diǎn)擊，你不會(huì )收到好的結果。我將簡(jiǎn)要回顧一下我今天所說(shuō)的內容。內容，我們有兩種搜索，一種是免費的，一種是付費服務(wù)，今天和明天的一些演講中，你將學(xué)習如何為你的用戶(hù)建立一個(gè)友好的界面，此外，我還談到了垂直搜索和其他方面。如果我有時(shí)間，我會(huì )詳細告訴你，但今天不可能向你解釋一切。我只能談?wù)搼鹇?。內容。在今天和明天的一些演講中，您將學(xué)習如何為您的用戶(hù)提供友好的界面，此外，我還談到了垂直搜索等方面。如果我有時(shí)間，我會(huì )詳細告訴你，但今天不可能向你解釋一切。我只能談?wù)搼鹇?。內容。在今天和明天的一些演講中，您將學(xué)習如何為您的用戶(hù)提供友好的界面，此外，我還談到了垂直搜索等方面。如果我有時(shí)間，我會(huì )詳細告訴你，但今天不可能向你解釋一切。我只能談策略。內容。
　　你的內容也可以從其他發(fā)言人那里了解。好的，所以首先要注意的是，不要忽視免費排名服務(wù)，這些有時(shí)非常有用。每個(gè)人都應該記住一件事，即自然搜索沒(méi)有成本錢(qián)，內容可能非常好。如果你想讓你的 網(wǎng)站 內容很好，你需要做鏈接。非常好，通過(guò)自然搜索，您可以引導您的客戶(hù)到您的網(wǎng)站，此外，如果您使用自然搜索，您還會(huì )遇到很多風(fēng)險，您知道搜索。發(fā)動(dòng)機的內容不斷變化。你自己的內容是不可能被自然搜索完結的，所以你要權衡好利弊，一個(gè)是花錢(qián)的，一個(gè)是不花錢(qián)的，我們后面也會(huì )看 越來(lái)越多的垂直搜索，這些垂直搜索也可能是未來(lái)的非常重要的搜索類(lèi)型，明天將有很多人會(huì )談?wù)摯怪彼阉鞯膬热?。未?lái)將更多地使用垂直搜索。無(wú)論是雅虎、谷歌還是其他引擎，他們也可能會(huì )提供更多的垂直搜索服務(wù)。所以我明天能夠準時(shí)，你必須盡快進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，你肯定會(huì )有很多收獲。 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(研究網(wǎng)頁(yè)文檔的分類(lèi)與索引問(wèn)題進(jìn)行了哪些方面)
　　摘要： 隨著(zhù)Web信息的快速增長(cháng)，用戶(hù)獲取所需的信息資源變得越來(lái)越困難。用戶(hù)獲取的信息往往不準確、不及時(shí)。這就需要我們對搜索引擎做進(jìn)一步的研究。中文專(zhuān)業(yè)搜索引擎是搜索引擎發(fā)展的一個(gè)重要分支，具有一般搜索引擎所不具備的優(yōu)勢。本文對中文專(zhuān)業(yè)搜索引擎做了大量的研究，主要包括以下幾個(gè)方面。(1)話(huà)題網(wǎng)蜘蛛的搜索策略研究話(huà)題網(wǎng)蜘蛛的搜索策略是中國專(zhuān)業(yè)搜索引擎的核心技術(shù)，其搜索策略的好壞嚴重制約著(zhù)整個(gè)搜索引擎的性能。研究發(fā)現，在眾多的搜索算法中，Best-First算法非常適合搜索某個(gè)領(lǐng)域的信息，其性能也是以往搜索算法中最好的。但是，它也有自己的缺陷，具有很大的“貪心”，只能搜索到局部范圍內的最優(yōu)解，無(wú)法得到全局范圍內的最優(yōu)解。因此，在Best-First算法的基礎上，提出了BF-BF算法，可以解決Best-First算法的不足，在全局范圍內實(shí)現最優(yōu)解。找到最優(yōu)解。(2)web文檔的分類(lèi)和索引研究web文檔的分類(lèi)通常采用VSM模型。即，文檔的內容以特征向量的形式表示。但是文檔的初始特征向量很難保持特征項之間的獨立性，而且形成的向量的維數往往過(guò)高，增加了計算量，沒(méi)有實(shí)際意義。針對這種情況，提出了文檔初始特征向量的概念歸一化。處理后得到的文檔概念特征向量不僅降低了向量的維數，而且保持了特征項之間的獨立性。(3)針對檢索模塊的優(yōu)化問(wèn)題，檢索模塊是搜索引擎中與用戶(hù)直接交互的部分，它的優(yōu)化問(wèn)題直接關(guān)系到搜索引擎的普及。為了提高檢索模塊的性能，提出在檢索模塊中引入系統知識庫和用戶(hù)信息庫來(lái)指導檢索過(guò)程。大大提高用戶(hù)檢??索的準確性。 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(網(wǎng)站優(yōu)化三大標簽SEO是由英文SearchEngine縮寫(xiě)而來(lái)！
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　　網(wǎng)站優(yōu)化三大標簽
　　SEO是英文Search Engine Optimization的縮寫(xiě)，中文翻譯為“搜索引擎優(yōu)化”！
　　SEO是指通過(guò)網(wǎng)站、網(wǎng)站結構調整、網(wǎng)站內容構建、網(wǎng)站代碼優(yōu)化等現場(chǎng)優(yōu)化網(wǎng)站@）和異地優(yōu)化。> 的關(guān)鍵詞 排名和對公司產(chǎn)品的曝光率。簡(jiǎn)單地說(shuō)，如果你把產(chǎn)品做好了，搜索引擎就會(huì )把客戶(hù)介紹給它。
　　
　　網(wǎng)頁(yè)標題
　　標題是不可替代的，是我們內頁(yè)的第一個(gè)重要標簽。是搜索引擎了解頁(yè)面的切入點(diǎn)，也是頁(yè)面主題歸屬的最佳判斷點(diǎn)。
　　
　　建議：
　　首頁(yè)標題：網(wǎng)站名稱(chēng)（產(chǎn)品名稱(chēng)）-網(wǎng)站簡(jiǎn)介
　　例如：
　　京東（JD.COM）——綜合網(wǎng)購首選——正品低價(jià)，質(zhì)量保證，發(fā)貨及時(shí)，購物方便！
　　小米商城-小米5s、紅米Note4、小米MIX、小米筆記本官方網(wǎng)站
　　描述 網(wǎng)站描述
　　關(guān)鍵詞的作用明顯降低，但由于搜索引擎眾多，網(wǎng)頁(yè)的MATA標簽中的描述部分仍被廣泛用作搜索結果的“內容摘要”。這是對我們 網(wǎng)站 的主要目的的簡(jiǎn)要描述。
　　我們提倡將Description用作網(wǎng)站的一般業(yè)務(wù)和主題摘要，以及諸如“我們是……”“我們提供……”“ as……”“電話(huà):..." 經(jīng)常被使用。
　　京東網(wǎng)：
　　當心：
　　關(guān)鍵詞 出現在描述中，這與文本的內容有關(guān)。這部分內容是給人們看的，所以要寫(xiě)的很詳細，讓它有趣，吸引用戶(hù)點(diǎn)擊。同樣遵循簡(jiǎn)潔的原則，包括空格在內的字符數不得超過(guò)120個(gè)漢字。補充在標題和關(guān)鍵字中沒(méi)有充分表達的描述。使用逗號 關(guān)鍵詞1,關(guān)鍵詞2
　　關(guān)鍵詞
　　關(guān)鍵詞是頁(yè)面關(guān)鍵詞，是搜索引擎關(guān)注的焦點(diǎn)之一。關(guān)鍵字應該限制在6到8個(gè)左右關(guān)鍵詞，電子商務(wù)網(wǎng)站可以更多。
　　京東網(wǎng)：
　　小米網(wǎng)： 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(網(wǎng)站制作和網(wǎng)頁(yè)設計*對Apache/IIS服務(wù)器的基本理論)
　　做搜索引擎優(yōu)化需要掌握哪些技能？這個(gè)問(wèn)題其實(shí)涉及面很廣，主要看每個(gè)人具體的研究方向。SEO現在已經(jīng)細分。
　　*熟悉網(wǎng)站建筑、網(wǎng)站制作和網(wǎng)頁(yè)設計
　　* 對 Apache/IIS 服務(wù)器有很好的理解
　　* 正確的數據統計方法和步驟（基礎）
　　*信息檢索基礎理論
　　*數據庫分析能力
　　*理解和編寫(xiě)網(wǎng)頁(yè)html代碼（基礎）
　　*良好的寫(xiě)作技巧（基本）
　　*全面了解傳統營(yíng)銷(xiāo)，包括渠道和廣告以及傳統營(yíng)銷(xiāo)
　　* 測試搜索引擎機器人（基本）
　　*項目規劃與管理，包括成本效益分析、風(fēng)險評估、正確規劃seo項目實(shí)施方案、搜索引擎優(yōu)化效果等。
　　* 精通和使用SEO工具（基礎）
　　* 識別付費營(yíng)銷(xiāo)，找到付費營(yíng)銷(xiāo)和seo的切入點(diǎn)
　　*數學(xué)模型的建立與構建
　　*法律依據，主要是合同法、著(zhù)作權法、商標法（基礎）
　　*深入理解用戶(hù)體驗，包括研究用戶(hù)搜索行為、分析用戶(hù)行為、了解用戶(hù)在網(wǎng)站中的進(jìn)出點(diǎn)等（基礎）
　　*大量的實(shí)踐和實(shí)驗（基本）
　　*良好的溝通技巧，包括與客戶(hù)和實(shí)施團隊成員的溝通以及外部溝通技巧（基本）
　　*超快速學(xué)習能力，包括快速閱讀能力和快速反應能力（基礎）
　　*堅韌的毅力和勇氣和堅強的信心（基礎）
　　*良好的創(chuàng )新意識
　　*對網(wǎng)站的優(yōu)化具有出色的預見(jiàn)性和判斷力
　　* 每天積累大量時(shí)間（基礎） 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(查詢(xún)擴展,在由偽相關(guān)反饋方法中的主題問(wèn)題)
　　摘要：搜索引擎技術(shù)的發(fā)展和應用改變了人們獲取信息的方式。然而，在信息檢索中，由于用戶(hù)查詢(xún)時(shí)間短，查詢(xún)意圖不明確，系統返回的文檔往往不符合用戶(hù)的搜索意圖。為了提高檢索性能，搜索引擎通常使用查詢(xún)優(yōu)化技術(shù)，包括查詢(xún)擴展和查詢(xún)推薦。在傳統的優(yōu)化方法中，偽相關(guān)反饋方法是一種有效的解決方案，但主題偏移問(wèn)題會(huì )給優(yōu)化效果帶來(lái)負面影響，降低檢索性能。對于查詢(xún)擴展，從偽相關(guān)反饋文檔中得到擴展詞后，往往會(huì )簡(jiǎn)單的拼接到原創(chuàng )查詢(xún)中。該方法不測量查詢(xún)詞與擴展詞之間的相關(guān)性，但會(huì )對返回的文檔進(jìn)行排序。造成影響。對于查詢(xún)推薦，由于搜索的日益專(zhuān)業(yè)化，如何從偽相關(guān)反饋文檔中挖掘詞進(jìn)行推薦，以及如何獲取查詢(xún)詞和推薦詞之間的語(yǔ)義關(guān)系成為重要的研究問(wèn)題。針對上述問(wèn)題，本文從以下三個(gè)方面進(jìn)行了研究：1.提出了一種主題推理策略，以解決偽相關(guān)反饋方法中的主題轉移問(wèn)題。首先，使用基于語(yǔ)言模型的評分策略獲取反饋文檔，并使用LDA主題模型對其進(jìn)行建模；然后，通過(guò)基于Gibbs采樣和詞嵌入的方法推斷查詢(xún)句的主題，從而識別相關(guān)主題，改進(jìn)基于主題模型的候選詞獲取方法。實(shí)驗表明，詞嵌入方法從語(yǔ)義的角度對查詢(xún)進(jìn)行了多方面的描述，反映了更多的語(yǔ)義信息。2.使用權重計算方法優(yōu)化查詢(xún)擴展中的文檔評分策略。首先，使用主題推理策略獲得候選擴展詞；然后對它們進(jìn)行特征計算，包括從詞嵌入得到的統計特征和語(yǔ)義特征，并根據特征值對擴展詞賦予不同的權重；最后進(jìn)行二次檢索，返回結果。實(shí)驗表明，引入特征權重計算可以進(jìn)一步提高偽相關(guān)反饋方法的檢索效果。3.提出的詞條推薦方法，進(jìn)一步提升用戶(hù)體驗。首先，術(shù)語(yǔ)字典用于從偽相關(guān)的反饋文檔中提取術(shù)語(yǔ)文檔。對詞條文檔進(jìn)行建模后，利用主題推理策略得到候選詞條；然后建立關(guān)系識別算法，結合有監督和無(wú)監督的方法進(jìn)行挖掘。查詢(xún)詞與詞條詞之間的語(yǔ)義關(guān)系，將具有語(yǔ)義關(guān)系的詞推薦給用戶(hù)。實(shí)驗表明，該方法能更好地滿(mǎn)足用戶(hù)的搜索需求。 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(我們能不能利用爬蟲(chóng)，自己制作一個(gè)簡(jiǎn)單的搜索引擎呢？)
　　通常我們要搜索東西的時(shí)候，經(jīng)常會(huì )用到百度百科，比如搜索“上?！?，會(huì )出現如下頁(yè)面：
　　
　　那么，我們可以使用爬蟲(chóng)自己做一個(gè)簡(jiǎn)單的搜索引擎嗎？
　　為什么不？！我們自己做一個(gè)簡(jiǎn)單的搜索引擎，展示輸入詞條的介紹部分，既可以減少工作量，又可以展示搜索引擎的基本原理。
　　以下是作者制作的一個(gè)簡(jiǎn)單的搜索引擎。實(shí)現的功能是：讀取輸入詞條，輸出百度百科詞條的介紹部分。
　　# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Aug 18 15:58:13 2017
@author: JClian
"""
import re
import bs4
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.parse
import sys
search_item = input("Enter what you want(Enter 'out' to exit):")
while search_item != 'out':
if search_item == 'out':
exit(0)
print("please wait...")
try:
url = 'https://baike.baidu.com/item/% ... quote(search_item)
html = urllib.request.urlopen(url)
content = html.read().decode('utf-8')
html.close()
soup = BeautifulSoup(content, "lxml")
text = soup.find('div', class_="lemma-summary").children
print("search result:")
for x in text:
word = re.sub(re.compile(r""),'',str(x))
words = re.sub(re.compile(r"\[(.+?)\]"),'',word)
print(words,'\n')
except AttributeError:
print("Failed!Please enter more in details!")
search_item = input("Enter what you want(Enter 'out' to exit):")
　　其中search_item為輸入入口，進(jìn)入while循環(huán)一直搜索，輸入'out'時(shí)退出。text是詞條的百度百科介紹的網(wǎng)頁(yè)形式，里面的文本是通過(guò)正則表達式提取出來(lái)的（當然提取出來(lái)的文本形式還是需要美化的~~）。如果百度百科中沒(méi)有該條目，則輸出失敗信息，并提示測試指定條目后再輸入。這樣，對于百度百科中的詞條，我們的搜索引擎也有響應的簡(jiǎn)要介紹部分。
　　接下來(lái)是測試時(shí)間（在 Jupyter Notebook 上測試）：
　　
　　
　　測試效果還是不錯的，真的很簡(jiǎn)單好用，你也試試吧？
　　本次分享如有不足之處，歡迎批評指正。歡迎交流^O^ 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(基于seo的搜索引擎主題模型優(yōu)化的重要性抓取方面)
　　搜索引擎主題模型優(yōu)化的重要性抓取方面如果一個(gè)搜索引擎在開(kāi)始搜索前花很多功夫建立搜索詞庫，那么就會(huì )有一個(gè)針對性的投放給用戶(hù)。其他搜索引擎的競爭對手就很難再從搜索引擎獲得好的流量。因此我們不斷強調的seo是一個(gè)企業(yè)如何通過(guò)seo優(yōu)化實(shí)現企業(yè)的流量最大化。此外,建立搜索引擎主題模型還有助于提高搜索引擎自然排名排名搜索結果中關(guān)鍵詞在第幾頁(yè),有多大的權重;按行業(yè)分,行業(yè)關(guān)鍵詞在行業(yè)排名;按人群分等等。
　　這樣可以使得自然搜索排名提高50%。過(guò)去,用戶(hù)希望從搜索引擎中找到與自己想法一致的內容,但是隨著(zhù)搜索結果變得越來(lái)越多,用戶(hù)就會(huì )開(kāi)始追求多樣化的搜索結果。因此,隨著(zhù)搜索引擎的不斷更新,搜索引擎主題模型將會(huì )成為用戶(hù)選擇的重要指標之一。行業(yè)分析,標題評估和基于內容的seo搜索引擎主題模型,會(huì )將搜索引擎關(guān)鍵詞置于有關(guān)企業(yè)信息所在領(lǐng)域的更高地位,建立一個(gè)高結果權重的搜索引擎。
　　廣告主（agency）如何對策？他們（agency）不可避免的將搜索引擎主題模型定為他們的導向,并根據搜索量進(jìn)行投放。企業(yè)擁有搜索引擎主題模型數據庫。他們可以看到每個(gè)細分市場(chǎng)的每個(gè)細分市場(chǎng)的流量值,并基于這些數據進(jìn)行投放。他們可以通過(guò)研究品牌用戶(hù),他們的競爭對手,渠道,可以分析的廣告主人群在哪里。同時(shí)他們也可以制定目標數據,以實(shí)現從一個(gè)精準的預算到一個(gè)更高預算的持續轉變。
　　基于seo的搜索引擎主題模型建立意圖通過(guò)基于seo的模型,他們可以收集足夠的內容,從而實(shí)現反饋來(lái)優(yōu)化基于seo的網(wǎng)站,例如,有關(guān)網(wǎng)站功能的一個(gè)手冊或教學(xué)視頻,用戶(hù)有幫助的行業(yè)文章等等。另外還可以通過(guò)購買(mǎi)agency關(guān)鍵詞提高可搜索搜索的權重如在googleadwords,youtube和谷歌的自然搜索。
　　blender將該收集的數據報告免費發(fā)布給有需要的網(wǎng)站用戶(hù),以便了解問(wèn)題?；趕eo的搜索引擎主題建立意圖策略的關(guān)鍵在于發(fā)現用戶(hù)更真實(shí)的需求,而不僅僅只是解決seo以外的問(wèn)題。他們將不斷優(yōu)化自己的網(wǎng)站,并通過(guò)幫助用戶(hù)實(shí)現自己的需求而作為回報。如果他們已經(jīng)制定了seo目標和解決方案,這將有助于更好的從搜索引擎得到精準的流量,并給用戶(hù)產(chǎn)生更好的吸引力,這樣用戶(hù)就可以很快地吸引新客戶(hù)或購買(mǎi)產(chǎn)品。
　　搜索引擎主題模型重要嗎?大致上來(lái)說(shuō),seo效果的提升不是必須的,但是它有助于企業(yè)與搜索引擎建立連接,并開(kāi)始為搜索引擎工作,以最大化利潤和價(jià)值。由于越來(lái)越多的用戶(hù)希望能夠在自己的網(wǎng)站上快速查找到自己需要的信息,搜索引擎主題優(yōu)化將幫助企業(yè)從自然搜索結果中更好地吸引用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn),并使用戶(hù)更加方便。 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(主題搜索引擎的設計與實(shí)現學(xué)士論文43第六章總結展望)
　　第四代搜索引擎——天網(wǎng)主題搜索引擎的設計與實(shí)現北京大學(xué)學(xué)士論文47參考網(wǎng)址[1]北京大學(xué)天網(wǎng)主題搜索引擎：8000[2]北京大學(xué)天網(wǎng)（通用）搜索引擎[3]雅虎！[4] 北京大學(xué)主頁(yè)第四代搜索引擎——天網(wǎng)主題搜索引擎的設計與實(shí)現 46 北京大學(xué)學(xué)士論文參考文獻 [1] CNNIC，中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展統計報告，北京，2001 年 1 月 [2] Danny沙利文。第五屆搜索引擎年會(huì )報告，馬薩諸塞州波士頓，第四代搜索引擎——天網(wǎng)主題搜索引擎的設計與實(shí)現 早在去年夏天，主題就基本確定了。當時(shí)，王建勇先生根據我在天網(wǎng)搜索引擎系統一年多的研發(fā)經(jīng)驗，與我深入探討了搜索引擎領(lǐng)域的現狀和前景，提出了主題搜索引擎，屬于達到世界尖端水平。主題。正是由于王建勇老師的高瞻遠矚，在我的畢業(yè)設計和論文寫(xiě)作過(guò)程中，第四代搜索引擎——天網(wǎng)主題搜索引擎的設計與實(shí)現，北京大學(xué)學(xué)士論文44時(shí)引擎很流行！
　　然后闡述了主題搜索引擎區別于傳統前三代搜索引擎的重要特點(diǎn)，即引導詞、特征提取、權威中心網(wǎng)頁(yè)、超鏈接分析和網(wǎng)頁(yè)評分等采集策略。主題搜索引擎的設計。利用。第四代搜索引擎——天網(wǎng)主題搜索引擎的設計與實(shí)現北京大學(xué)學(xué)士論文5.1表42比較了一組用戶(hù)對“電影”的查詢(xún)。從返回結果的數量來(lái)看，通用搜索引擎比主題搜索引擎要多，但從“主題度”來(lái)看，主題搜索引擎明顯比普通搜索引擎高2-5倍。因此，主題搜索引擎“電影”的平均主題度是一般搜索引擎的3倍以上?？梢钥闯?，雖然話(huà)題搜索引擎體積?。ㄓ布蟮?，耗時(shí)少），但由于采用了多種智能第四代搜索引擎——天網(wǎng)話(huà)題搜索引擎的設計與實(shí)現，北京大學(xué)學(xué)士論文41 計算這組關(guān)鍵詞對應的話(huà)題度Lk1，Lk2，...，Lkn，我們稱(chēng)E在S方面的話(huà)題度為L(cháng)s，其中：Ls = ∑Lki/n；一個(gè)話(huà)題下的搜索引擎 話(huà)題度越高，搜索引擎越接近這個(gè)話(huà)題，用戶(hù)就越容易找到與這個(gè)話(huà)題相關(guān)的信息。需要說(shuō)明的是，話(huà)題度的定義有一個(gè)假設，即 搜索引擎返回與用戶(hù)查詢(xún)的關(guān)鍵字相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。論文 40 第 5 章系統狀態(tài)和性能 §5.1 Skynet 主題搜索引擎系統的狀態(tài) Skynet 主題搜索引擎目前在兩臺 PC 上運行。
　　其中，負責對外搜索網(wǎng)頁(yè)的搜索器和主控程序運行在Sun Ultra2/Solaris2.6上，索引爬蟲(chóng)和對外提供服務(wù)的Web服務(wù)器運行在P3 450/RedHat Linux6.上2 上。編碼完成后，系統正常運行。第四代搜索引擎——天網(wǎng)主題搜索引擎的設計與實(shí)現 39if (freqtmp){max_weight=weight; 頻率->重量=-2；/* tag : 已被采集。*/result=(int)(weight*normalizing)+1; 如果（結果>256)結果=2 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院計算中心：對個(gè)性化搜索引擎中的用戶(hù)興趣模型進(jìn)行了分析研究)
　　郭李偉超（鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院計算中心，河南鄭州450015）：本文對個(gè)性化搜索引擎中的用戶(hù)興趣模型進(jìn)行了分析研究。首先，分析了現有用戶(hù)興趣模型的不足，指出了用戶(hù)興趣模型的優(yōu)缺點(diǎn)?；窘Y構，用戶(hù)興趣模型的特征提取采用基于詞頻統計的TF-IDF算法；然后，利用用戶(hù)的短期興趣和長(cháng)期興趣建立用戶(hù)興趣模型，并分別進(jìn)行更新和優(yōu)化。最后，一個(gè)個(gè)性化搜索引擎的具體工作流程。關(guān)鍵詞：用戶(hù)興趣模型；個(gè)性化服務(wù)；搜索引擎; 短期利益；長(cháng)期利益-0026-03 基金：河南省基礎與前沿技術(shù)研究計劃（4 作者簡(jiǎn)介：郭林（1976-），男，碩士，鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院計算中心工程師，研究方向為計算機應用；李偉超（1978-）- )，男，碩士，鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院計算中心實(shí)驗工程師，研究方向為計算機信息安全。引言 用戶(hù)興趣模型是實(shí)現搜索引擎個(gè)性化服務(wù)的起點(diǎn)，也是搜索引擎個(gè)性化服務(wù)的基礎和核心。用戶(hù)興趣模型的好壞直接關(guān)系到個(gè)性化服務(wù)的好壞。用戶(hù)興趣模型與用戶(hù)檢索需求相結合，更能逼近用戶(hù)' s “真實(shí)”的信息需求。通過(guò)對檢索結果進(jìn)行過(guò)濾和過(guò)濾，可以提高搜索引擎的搜索準確率。.
　　現有用戶(hù)興趣模型的信息過(guò)濾技術(shù)不足是對個(gè)體對象的信息進(jìn)行篩選和過(guò)濾，信息過(guò)濾更關(guān)注用戶(hù)的長(cháng)期興趣需求。早期的用戶(hù)模型是信息過(guò)濾技術(shù)的核心問(wèn)題，利用當時(shí)的用戶(hù)模型構建個(gè)性化的人機界面。個(gè)性化人機界面是一個(gè)界面部分，它提供了用戶(hù)與系統之間的交互界面。對用戶(hù)即將采取的新行為或行動(dòng)做出反應。目前一般的信息檢索系統不太關(guān)注用戶(hù)自身的個(gè)性化需求，大部分通過(guò)改進(jìn)現有檢索模型和優(yōu)化信息處理過(guò)程來(lái)提高檢索準確率。這種搜索引擎系統沒(méi)有考慮到用戶(hù)的檢索行為和歷史，用戶(hù)無(wú)法輕易找到自己的最新興趣和偏好點(diǎn)。用戶(hù)興趣模型是用來(lái)描述用戶(hù)潛在興趣需求的模型。其主要功能是捕捉用戶(hù)的查詢(xún)需求及其興趣偏好，并記錄和管理用戶(hù)的興趣偏好。將用戶(hù)興趣模型引入信息查詢(xún)系統，有助于為用戶(hù)提供個(gè)性化的信息查詢(xún)服務(wù)，實(shí)現自適應信息搜索。由于用戶(hù)興趣模型可以定位用戶(hù)的信息需求，它可以為用戶(hù)提供主動(dòng)的個(gè)性化信息服務(wù)?，F有的個(gè)性化服務(wù)系統在服務(wù)個(gè)性化、智能化、適應性等方面取得了令人滿(mǎn)意的效果，但還存在一些不足： 用戶(hù)興趣描述文件可以存儲在服務(wù)器端、客戶(hù)端或代理端；用戶(hù)興趣可分為近期興趣和長(cháng)期興趣；用戶(hù)模型中用戶(hù)興趣信息的學(xué)習效率低；個(gè)性化搜索引擎中的用戶(hù)興趣模型 2.1 用戶(hù)興趣模型的基本結構 不同知識結構的用戶(hù)對文檔的相關(guān)性和對檢索結果的要求有不同的判斷。即使是同一個(gè)用戶(hù)，在不同時(shí)期也有不同的興趣?，F有的個(gè)性化服務(wù)系統在服務(wù)個(gè)性化、智能化、適應性等方面取得了令人滿(mǎn)意的效果，但還存在一些不足： 用戶(hù)興趣描述文件可以存儲在服務(wù)器端、客戶(hù)端或代理端；用戶(hù)興趣可分為近期興趣和長(cháng)期興趣；用戶(hù)模型中用戶(hù)興趣信息的學(xué)習效率低；個(gè)性化搜索引擎中的用戶(hù)興趣模型 2.1 用戶(hù)興趣模型的基本結構 不同知識結構的用戶(hù)對文檔的相關(guān)性和對檢索結果的要求有不同的判斷。即使是同一個(gè)用戶(hù)，在不同時(shí)期也有不同的興趣?，F有的個(gè)性化服務(wù)系統在服務(wù)個(gè)性化、智能化、適應性等方面取得了令人滿(mǎn)意的效果，但還存在一些不足： 用戶(hù)興趣描述文件可以存儲在服務(wù)器端、客戶(hù)端或代理端；用戶(hù)興趣可分為近期興趣和長(cháng)期興趣；用戶(hù)模型中用戶(hù)興趣信息的學(xué)習效率低；個(gè)性化搜索引擎中的用戶(hù)興趣模型 2.1 用戶(hù)興趣模型的基本結構 不同知識結構的用戶(hù)對文檔的相關(guān)性和對檢索結果的要求有不同的判斷。即使是同一個(gè)用戶(hù)，在不同時(shí)期也有不同的興趣。但仍存在一些不足： 用戶(hù)興趣描述文件可以存儲在服務(wù)器端、客戶(hù)端或代理；用戶(hù)興趣可分為近期興趣和長(cháng)期興趣；用戶(hù)模型中用戶(hù)興趣信息的學(xué)習效率低；個(gè)性化搜索引擎中的用戶(hù)興趣模型 2.1 用戶(hù)興趣模型的基本結構 不同知識結構的用戶(hù)對文檔的相關(guān)性和對檢索結果的要求有不同的判斷。即使是同一個(gè)用戶(hù)，在不同時(shí)期也有不同的興趣。但仍存在一些不足： 用戶(hù)興趣描述文件可以存儲在服務(wù)器端、客戶(hù)端或代理；用戶(hù)興趣可分為近期興趣和長(cháng)期興趣；用戶(hù)模型中用戶(hù)興趣信息的學(xué)習效率低；個(gè)性化搜索引擎中的用戶(hù)興趣模型 2.1 用戶(hù)興趣模型的基本結構 不同知識結構的用戶(hù)對文檔的相關(guān)性和對檢索結果的要求有不同的判斷。即使是同一個(gè)用戶(hù)，在不同時(shí)期也有不同的興趣。1 用戶(hù)興趣模型的基本結構 不同知識結構的用戶(hù)對文檔的相關(guān)性和對檢索結果的要求有不同的判斷。即使是同一個(gè)用戶(hù)，在不同時(shí)期也有不同的興趣。1 用戶(hù)興趣模型的基本結構 不同知識結構的用戶(hù)對文檔的相關(guān)性和對檢索結果的要求有不同的判斷。即使是同一個(gè)用戶(hù)，在不同時(shí)期也有不同的興趣。
　　用戶(hù)興趣模型是為用戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)的信息檢索或信息過(guò)濾系統的核心組成部分。它可以獲取每個(gè)用戶(hù)的不同信息需求，并跟蹤用戶(hù)的興趣和行為。因此，需要為每個(gè)用戶(hù)建立一個(gè)用戶(hù)描述文件。，即個(gè)性化服務(wù)文件，用于保存用戶(hù)的興趣和喜好。目前，發(fā)現用戶(hù)興趣的方式主要有兩種：顯式獲取和隱式獲取。顯式獲取是指用戶(hù)主動(dòng)提供自己的興趣愛(ài)好，進(jìn)而獲取用戶(hù)的個(gè)性化向量；隱式獲取是通過(guò)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的相關(guān)信息來(lái)更新用戶(hù)的個(gè)性化向量。一般的個(gè)性化系統采用顯式和隱式相結合的方法建立用戶(hù)興趣模型，即在用戶(hù)主動(dòng)提供的顯式個(gè)性化向量的基礎上，通過(guò)用戶(hù)瀏覽的網(wǎng)頁(yè)和用戶(hù)反饋的信息，建立用戶(hù)興趣模型。用戶(hù)對搜索引擎檢索結果的建立和更新用戶(hù)的興趣向量，通過(guò)觀(guān)察用戶(hù)的瀏覽行為來(lái)更新用戶(hù)的興趣模型?？紤]到用戶(hù)短期興趣和長(cháng)期興趣的差異，在建立的用戶(hù)興趣模型中，要根據用戶(hù)的短期興趣和長(cháng)期興趣不斷更新用戶(hù)興趣模型。用戶(hù)興趣模型的基本框架如圖 1 所示。 用戶(hù)興趣模型框架 從圖 1，可以看出用戶(hù)興趣模型的基本結構主要包括以下幾個(gè)方面： ）用戶(hù)興趣的量化。首先，要對用戶(hù)對搜索引擎檢索結果的反饋信息和用戶(hù)的頁(yè)面瀏覽行為進(jìn)行量化，以供后續量化處理。
　　) 信息預處理和特征提取。對量化后的用戶(hù)興趣進(jìn)行各種處理，如各種噪聲點(diǎn)的處理，去除無(wú)用信息。) 建立短期用戶(hù)興趣模型。根據提取的用戶(hù)特征建立用戶(hù)興趣模型，用戶(hù)興趣模型根據用戶(hù)的短期興趣信息建立相應的短期用戶(hù)興趣模型。) 建立一個(gè)長(cháng)期的用戶(hù)興趣模型。對獲得的用戶(hù)興趣和用戶(hù)興趣量進(jìn)行更新和優(yōu)化，利用Web數據挖掘中的各種挖掘方法挖掘用戶(hù)更深層次的興趣偏好。更新用戶(hù)興趣模型，得到用戶(hù)最終的長(cháng)期興趣模型。2. 2 用戶(hù)興趣模型的特征提取 文檔表示向量中詞ti的選取及其權重Wi的評估稱(chēng)為特征提取。特征提取是使用向量空間模型進(jìn)行信息檢索的關(guān)鍵步驟。使用哪種策略算法進(jìn)行特征提取以及策略算法的優(yōu)劣將直接影響用戶(hù)檢索查詢(xún)的效果。其權重的評估需要大量的樣本文檔，這些樣本文檔是根據特征項對文檔內容的貢獻度，通過(guò)多次統計完成的。不同自然語(yǔ)言文檔中每個(gè)詞條的頻率分布不同，可以根據每個(gè)詞條的頻率特征通過(guò)統計方法進(jìn)行特征提取。
　　比較常用的一種方法是基于詞頻統計的TF-IDF算法?；谠~頻統計的TF-IDF算法是一種基于文本的Web內容挖掘方法。TF-IDF算法中規定一個(gè)文檔條目的重要性與該條目的文檔頻率成正比，與該條目在訓練文檔集中的文檔頻率成反比，那么條目權重評估函數可以構造：term ti tfi 表示term ti 出現的頻率，idfi 是倒置文檔的頻率（文檔集中收錄term ti 的文檔的數量），其中： idfi = lg 是用于所有訓練文本的文檔特征提取總數，ni 是 ti 在樣本文檔集中至少出現一次的文檔數量。在公式（ ）中，我們可以看到 tfi 值成反比。也就是說(shuō)，該算法可以保證整個(gè)文檔中的低頻詞也可能具有更高的權重。2.3 用戶(hù)興趣模型的建立 第一次使用系統時(shí)，檢索系統中的用戶(hù)模型非常簡(jiǎn)單，用戶(hù)可以在分類(lèi)信息中粗略選擇自己的興趣偏好，系統根據結果形成不同的用戶(hù)個(gè)性化由用戶(hù)選擇。向量，并使用這些個(gè)性化的向量來(lái)表示用戶(hù)的各種興趣和偏好。用戶(hù)興趣模型可以由以代表用戶(hù)興趣的關(guān)鍵詞為主題的對象組成，每個(gè)物體都有一個(gè)權重值。權重值越高，用戶(hù)對關(guān)鍵詞的信息越感興趣。
　　其中，每個(gè)關(guān)鍵詞對象的權重值的計算方法在上一節已經(jīng)詳細介紹過(guò)。根據興趣模型的基本框架，用戶(hù)的興趣可以分為隨意興趣和穩定興趣或短期興趣和長(cháng)期興趣。用戶(hù)對關(guān)鍵詞到關(guān)鍵詞ti的興趣度定義為關(guān)鍵字在文檔中出現的頻率，即Wi)，即用戶(hù)對關(guān)鍵詞對象的偏好. 假設用戶(hù)可能對某個(gè)關(guān)鍵詞對象有偶然的興趣或者穩定的興趣，偶然的興趣（短期的興趣表示為T(mén)short），穩定的興趣（長(cháng)期的興趣表示為T(mén)long )，然后是 Web 用戶(hù)' s 興趣可以表示為 常用表示為： 其中 T 表示 關(guān)鍵詞 的集合，大小為 n，Tshort 表示 關(guān)鍵詞 的集合，Tlong 表示 關(guān)鍵詞的集合@> 的長(cháng)期興趣，則興趣集為： T= Tshort Tlong 可以根據用戶(hù)對單個(gè)關(guān)鍵詞條目的偏好，定義某個(gè)條目ti在興趣集中的興趣程度： 其中, tiT 2.4 用戶(hù)興趣模型的更新優(yōu)化是在用戶(hù)使用系統時(shí)進(jìn)行的。在此過(guò)程中，系統不斷記錄用戶(hù)的使用情況，并對記錄的使用情況進(jìn)行分析，從而不斷修改和完善用戶(hù)興趣模型。用戶(hù)興趣模型的更新方法可以分為兩種：興趣交叉消除方法和興趣集合合并方法。兩種方法都將用戶(hù)反饋的當前興趣向量作為當前興趣向量，將興趣模型中存儲的興趣向量作為歷史興趣向量，并將當前獲取的用戶(hù)興趣向量與歷史興趣向量進(jìn)行比較。
　　在一般用戶(hù)興趣模型中，需要考慮臨時(shí)興趣（短期興趣）和穩定興趣（長(cháng)期興趣）。偶然興趣一般是用戶(hù)當前的興趣。當用戶(hù)的偶然興趣信息積累到一定程度，就會(huì )轉化為穩定的興趣。因此，我們將穩定的利益視為用戶(hù)的長(cháng)期存儲國度。李偉超：個(gè)性化搜索引擎用戶(hù)興趣模型研究歷史興趣，可以形象地描述用戶(hù)的興趣偏好特征。用戶(hù)興趣模型的更新和優(yōu)化可按以下三個(gè)步驟完成： 2.4.1 獲取用戶(hù)的隨意興趣 將隨意興趣向量按規則添加到最新的用戶(hù)興趣向量中，并刪除較舊的用戶(hù)興趣向量。2.4.2 偶然興趣到穩定興趣的轉變 對于偶然興趣向量中比較重要的關(guān)鍵詞和興趣度（權重值），將超過(guò)一定閾值的興趣向量轉化為用戶(hù)的穩定興趣向量，為式（ ）所示： Tlong TlongWt ThreshTlongWt 其中，閾值為 Thresh，閾值通常為均值和標準差之和，即 Thresh = 2.4.3 更新穩定的利益隨著(zhù)時(shí)間的推移，用戶(hù)不感興趣的興趣逐漸被淘汰Vector（關(guān)鍵詞）。通過(guò)用戶(hù)興趣模型的更新過(guò)程，可以得到更符合用戶(hù)需求的用戶(hù)興趣模型，這也為系統的智能化支撐提供了更多幫助。此外，用戶(hù)興趣模型隨時(shí)間不斷變化?？梢砸霗C器學(xué)習過(guò)程，學(xué)習用戶(hù)的操作記錄、反饋信息等，不斷更新用戶(hù)興趣模型，從而得到更穩定、更適合的用戶(hù)興趣模型。興趣偏好模型。
　　基于用戶(hù)興趣模型的個(gè)性化搜索引擎個(gè)性化搜索引擎的關(guān)鍵技術(shù)在于用戶(hù)興趣模型的展示和個(gè)性化檢索結果。首先從用戶(hù)界面上的用戶(hù)交互過(guò)程中不斷獲取用戶(hù)的興趣偏好，然后構建用戶(hù)興趣模型，不斷更新優(yōu)化用戶(hù)興趣模型，通過(guò)用戶(hù)興趣模型得到用戶(hù)的注意力信息被傳送到搜索引擎。這使得搜索引擎能夠檢索到用戶(hù)感興趣的信息。同時(shí)，搜索引擎將檢索到的信息與用戶(hù)的興趣模型進(jìn)行比較，得到用戶(hù)感興趣的頁(yè)面的排名，然后對頁(yè)面進(jìn)行排序。到用戶(hù)的程度' 對頁(yè)面的興趣，并單獨顯示頁(yè)面。其工作原理如圖2 個(gè)性化搜索引擎工作原理參考文獻：鑫科學(xué)，2011 第三屆全國信息檢索與內容安全學(xué)術(shù)會(huì )議，2007。計算機研究與開(kāi)發(fā)，2002。咸陽(yáng)師范大學(xué)學(xué)報，2009，第四部分。在自然主義背景下測試兩個(gè)信息檢索設備的時(shí)序。文檔排序和向量空間模型。計算機技術(shù)與發(fā)展，2006。電子設計工程，2010 計算機工程與應用，2008 術(shù)語(yǔ)頻率逆向記錄頻率其次，與更新和優(yōu)化分開(kāi)。最后提出個(gè)性化搜索引擎的具體工作流程。關(guān)鍵詞 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化(百度專(zhuān)業(yè)推廣百度網(wǎng)盟推廣數據分析API是應用(ProgrammingEngine))
　　【重點(diǎn)】百度專(zhuān)業(yè)推廣百度網(wǎng)盟推廣數據分析；API API是Application Programming Interface的英文縮寫(xiě)。API 為用戶(hù)提供了一系列標準的 Web 服務(wù)。通過(guò)API，您可以直接與推廣平臺服務(wù)器交互，獲取標準的搜索推廣API服務(wù)，更科學(xué)有效地管理搜索推廣賬號。API的適用對象是搜索推廣的大客戶(hù)和第三方。這包括管理多個(gè)客戶(hù)帳戶(hù)和大型促銷(xiāo)帳戶(hù)的 SEM（搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)人員）、代理機構和其他在線(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)家。由于搜索推廣 API 需要技術(shù)知識和編程技能來(lái)開(kāi)發(fā)客戶(hù)端程序，推廣客戶(hù)或第三方必須具備編程知識或聘請開(kāi)發(fā)人員。;搜索引擎（Search Engine） 搜索引擎是指按照一定的策略采集互聯(lián)網(wǎng)上的信息，并使用特定的計算機程序，對信息進(jìn)行組織和處理，為用戶(hù)提供檢索服務(wù)的系統。當用戶(hù)輸入想要獲取的相關(guān)關(guān)鍵詞信息并通過(guò)瀏覽器等方式提交給搜索引擎時(shí)，搜索引擎可以根據這些關(guān)鍵詞匹配用戶(hù)可能需要的所有信息@> 并返回相關(guān)信息。向用戶(hù)顯示的信息列表。;9、要求學(xué)生做什么，教職工一起做；學(xué)生需要學(xué)什么，教職工一起學(xué)；學(xué)生必須遵守的規則，教職員工必須遵守。Jul-21July-21Monday, July 5, 202110、閱讀所有好書(shū)就像和過(guò)去最聰明的人交談。
　　08:46:5708:46:5708:467/5/2021 8:46:57 AM11、一個(gè)好的老師是懂心理學(xué)和教育學(xué)的人。Jul-2108:46:5708:46Jul-2105-Jul-2112、請記住，您不僅是教書(shū)的老師，還是學(xué)生的教育者、生活的導師和道德的引導者。08:46:5708:46:5708:46 20211 年 7 月 5 日星期一3、抓住正確時(shí)機的人就是正確的人。誰(shuí)抓住機會(huì )，誰(shuí)就會(huì )做他想做的事。Jul-217Month-2108:46:5708:46:57July 5, 202114、如果誰(shuí)沒(méi)有很好地發(fā)展和教育自己，他就無(wú)法發(fā)展和教育別人。20218 年 7 月 5 日:46:57 AM 08:46:57July-2115、一年計劃不像樹(shù)谷；十年計劃與樹(shù)木完全不同；終身計劃與培養人完全不同。2021 年 7 月 5 日 7 月 218:46 七月 - 2108:466、 提出問(wèn)題往往比解決問(wèn)題更重要。因為解決問(wèn)題可能只是一種數學(xué)或實(shí)驗技能，但提出新問(wèn)題需要創(chuàng )造性的想象力，并標志著(zhù)科學(xué)的真正進(jìn)步。2021/7/5 8:46:5708:46:5705 20211年7月7、以?xún)和癁橹行?，圍繞兒童展開(kāi)教育措施。
　　8:46:57 8:46 AM 08:46:577 Jul-212、我們的命運不僅提供了絕望之杯，還有機會(huì )之杯。（理查德尼克松，美國總統） 不是失望之酒，而是機會(huì )之杯。2021 年 6 月 17 日 2021 年 6 月 17 日星期四 3、忍耐是苦的，但它的果實(shí)是甜的。（讓·雅克·盧梭，法國思想家）耐心是苦的，但它的果實(shí)是甜的。10:516.17.202110:516.17.202110:5110:51:196.17.202110:51< @6.17.20214、盡你所能，盡你所能；事半功倍的事情永遠不會(huì )做對。RH Stoddard，美國詩(shī)人 Never 6.17.20216.17.202110:5110:5110:51:1910:51:195、你必須相信你自己。這就是成功的秘訣。
　　-Thursday, June 17, 2021June 21Thursday, June 17, 20216/17/2021?;搜索營(yíng)銷(xiāo)(Search Marketing) 搜索營(yíng)銷(xiāo)是指利用搜索引擎的信息處理技術(shù)向目標用戶(hù)展示促銷(xiāo)信息的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。;搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)(SEM) 搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)是指以搜索引擎為平臺，調整網(wǎng)頁(yè)在搜索結果頁(yè)面上的排名，為網(wǎng)站帶來(lái)流量，以此作為目標搜索引擎用戶(hù)的一種手段。擴大營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。;搜索引擎優(yōu)化/SEO 搜索引擎優(yōu)化，又稱(chēng)搜索引擎友好設計，是一種搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)方式，主要是指調整網(wǎng)站的結構和設計，實(shí)現網(wǎng)站@網(wǎng)站 對搜索引擎更友好，并讓搜索引擎清晰全面地了解網(wǎng)站的結構和用途，使搜索引擎在用戶(hù)查詢(xún)相關(guān)內容時(shí)能夠更合理地評估和判斷網(wǎng)站。@網(wǎng)站滿(mǎn)足用戶(hù)需求的程度，將在相關(guān)關(guān)鍵詞的搜索結果中排名靠前。;搜索請求（Query） 搜索請求，也稱(chēng)為搜索查詢(xún)，是指用戶(hù)在搜索引擎中鍵入關(guān)鍵詞搜索并嘗試獲取返回結果的過(guò)程。搜索請求代表查詢(xún)者的搜索意圖。;每日查詢(xún) 平均每日搜索量是指每天在搜索引擎上的搜索請求總數關(guān)鍵詞。以便搜索引擎在用戶(hù)查詢(xún)相關(guān)內容時(shí)能夠更合理地評估和判斷網(wǎng)站。@網(wǎng)站滿(mǎn)足用戶(hù)需求的程度，將在相關(guān)關(guān)鍵詞的搜索結果中排名靠前。;搜索請求（Query） 搜索請求，也稱(chēng)為搜索查詢(xún)，是指用戶(hù)在搜索引擎中鍵入關(guān)鍵詞搜索并嘗試獲取返回結果的過(guò)程。搜索請求代表查詢(xún)者的搜索意圖。;每日查詢(xún) 平均每日搜索量是指每天在搜索引擎上的搜索請求總數關(guān)鍵詞。以便搜索引擎在用戶(hù)查詢(xún)相關(guān)內容時(shí)能夠更合理地評估和判斷網(wǎng)站。@網(wǎng)站滿(mǎn)足用戶(hù)需求的程度，將在相關(guān)關(guān)鍵詞的搜索結果中排名靠前。;搜索請求（Query） 搜索請求，也稱(chēng)為搜索查詢(xún)，是指用戶(hù)在搜索引擎中鍵入關(guān)鍵詞搜索并嘗試獲取返回結果的過(guò)程。搜索請求代表查詢(xún)者的搜索意圖。;每日查詢(xún) 平均每日搜索量是指每天在搜索引擎上的搜索請求總數關(guān)鍵詞。并且會(huì )在相關(guān)關(guān)鍵詞的搜索結果中獲得高排名。;搜索請求（Query） 搜索請求，也稱(chēng)為搜索查詢(xún)，是指用戶(hù)在搜索引擎中鍵入關(guān)鍵詞搜索并嘗試獲取返回結果的過(guò)程。搜索請求代表查詢(xún)者的搜索意圖。;每日查詢(xún) 平均每日搜索量是指每天在搜索引擎上的搜索請求總數關(guān)鍵詞。并且會(huì )在相關(guān)關(guān)鍵詞的搜索結果中獲得高排名。;搜索請求（Query） 搜索請求，也稱(chēng)為搜索查詢(xún)，是指用戶(hù)在搜索引擎中鍵入關(guān)鍵詞搜索并嘗試獲取返回結果的過(guò)程。搜索請求代表查詢(xún)者的搜索意圖。;每日查詢(xún) 平均每日搜索量是指每天在搜索引擎上的搜索請求總數關(guān)鍵詞。
　　反映了某關(guān)鍵詞被網(wǎng)友搜索的情況。展示次數是指在一個(gè)統計周期內，促銷(xiāo)信息在搜索結果頁(yè)面上的展示次數。; 點(diǎn)擊次數（Clicks） 點(diǎn)擊次數是指用戶(hù)在一個(gè)統計周期內點(diǎn)擊促銷(xiāo)信息的超鏈接的次數。點(diǎn)擊率(CTR) CTR是指在統計周期內，每次展示的平均推廣信息點(diǎn)擊率。計算公式為：點(diǎn)擊率=（點(diǎn)擊量/展示量）×100%；平均點(diǎn)擊價(jià)格（Cost Per Click/CPC） 平均點(diǎn)擊價(jià)格是指促銷(xiāo)信息的平均點(diǎn)擊所產(chǎn)生的消費。計算公式為：平均點(diǎn)擊價(jià)格=消費量/每千次展示費用/CPM（每千次展示費用/CPM） 每千次展示費用是指促銷(xiāo)信息顯示一千次的平均價(jià)格。計算公式為：每千次展示消費=（消費量/展示次數）×1000；流量（Traffic） 流量一般指網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)量。在不同的上下文中，可以使用不同的指標來(lái)計算Measures，例如訪(fǎng)問(wèn)者數量、訪(fǎng)問(wèn)量或瀏覽量等。反映目標網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)量。唯一訪(fǎng)問(wèn)者（Unique Visitor/UV） 唯一訪(fǎng)問(wèn)者數，通常稱(chēng)為訪(fǎng)問(wèn)者數，是指一個(gè)統計周期內訪(fǎng)問(wèn)統計對象的唯一訪(fǎng)問(wèn)者的總和。那是，
　　;Page View/PV 頁(yè)面瀏覽量，簡(jiǎn)稱(chēng)頁(yè)面瀏覽量，是指獨立訪(fǎng)問(wèn)者在一個(gè)統計周期內訪(fǎng)問(wèn)被統計對象時(shí)瀏覽的頁(yè)面總數。即訪(fǎng)問(wèn)者的瀏覽器打開(kāi)和加載 網(wǎng)站 頁(yè)面的次數。訪(fǎng)問(wèn)次數（Visits） 訪(fǎng)問(wèn)次數是指一個(gè)統計周期內獨立訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn)統計對象的次數之和。例如，如果訪(fǎng)問(wèn)者在 網(wǎng)站 上的非活動(dòng)時(shí)間超過(guò)一定時(shí)間，則下一個(gè)活動(dòng)將計為新會(huì )話(huà)并計為 2 次訪(fǎng)問(wèn)。;平均。Time Spending 平均單次訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)是指在一個(gè)統計周期內訪(fǎng)問(wèn)者與待統計對象之間的平均會(huì )話(huà)時(shí)間。計算公式為：平均單次訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)=總訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)/總訪(fǎng)問(wèn)次數 流失率 流失率是指在指定路徑對應的步驟中，從該步驟到下一步流失的訪(fǎng)問(wèn)者的百分比。計算公式為：本步驟流失率=[（本步驟條目數-下一步條目數）/本步驟條目數]×100%；轉化目標（Goal） 轉化目標，也叫轉化目標？？頁(yè)面或目標頁(yè)面是指商家希望訪(fǎng)問(wèn)者在網(wǎng)站上完成的任務(wù)，例如注冊、下單、支付等訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面。路徑（Path）路徑是指一系列訪(fǎng)問(wèn)者根據目標網(wǎng)站上的步驟最終到達商家設置的目標頁(yè)面前需要經(jīng)過(guò)的關(guān)鍵頁(yè)面。
　　; 轉化（Convert） 轉化是指一個(gè)潛在客戶(hù)完成一個(gè)期望的動(dòng)作來(lái)促進(jìn)商家。轉化可以參考潛在客戶(hù)：關(guān)鍵詞6@>在網(wǎng)站停留了一定時(shí)間；關(guān)鍵詞7@> 訪(fǎng)問(wèn)了網(wǎng)站 上的特定頁(yè)面，例如注冊頁(yè)面、“聯(lián)系我們”頁(yè)面等；關(guān)鍵詞8@> 在 網(wǎng)站 上注冊或提交訂單；關(guān)鍵詞9@> 通過(guò)網(wǎng)站 消息或網(wǎng)站 在線(xiàn)即時(shí)通訊工具查詢(xún)；5. 電話(huà)咨詢(xún)；6.上門(mén)參觀(guān)、咨詢(xún)、洽談；7. 實(shí)際支付、交易（尤其是電子商務(wù)網(wǎng)站）；轉化次數（Conversions）Conversions，也稱(chēng)為轉化頁(yè)面到達次數，是指獨立訪(fǎng)問(wèn)者到達轉化目標頁(yè)面的次數。每次轉化成本平均轉化價(jià)格是指每次轉化的平均推廣成本。計算公式為：平均轉化價(jià)格=（推廣費用/轉化次數）×100%；轉化率（Conversion Rate） 轉化率是指一個(gè)統計周期內完成的轉化行為數占推廣信息總點(diǎn)擊量的比率。計算公式為：轉化率=（轉化次數/點(diǎn)擊次數）×100%。例如：10個(gè)用戶(hù)看到了某搜索推廣的結果，其中5人點(diǎn)擊了某推廣結果并被重定向到目標URL，然后其中2人有后續轉化行為。那么這個(gè)推廣結果的轉化率為（2/5）×100%=40%.;
　　計算公式為：平均轉化價(jià)格=（推廣成本/轉化次數）×100%投資回報率（Return On Investment/ROI） ROI是指推廣者通過(guò)推廣獲得的收益與付出的成本之比。例如，推廣商家花費1000元進(jìn)行搜索引擎推廣，實(shí)現銷(xiāo)售收入1500元。其投資回報率等于(1500-1000）/1000=50%.;搜索推廣百度搜索推廣是一種按效果付費的網(wǎng)絡(luò )推廣方式，是百度推廣的一部分。每天，網(wǎng)民在百度上進(jìn)行了上億次的在線(xiàn)促銷(xiāo)。有時(shí)，一些搜索詞明確表達了某種商業(yè)意圖，即購買(mǎi)某種產(chǎn)品、尋找某種服務(wù)提供商的愿望，或了解有關(guān)此產(chǎn)品/服務(wù)的信息。同時(shí)，提供這些產(chǎn)品/服務(wù)的公司也在尋找潛在客戶(hù)。通過(guò)百度搜索推廣的關(guān)鍵詞匹配技術(shù)，可以將高價(jià)值的企業(yè)推廣結果精準展示給有商業(yè)意圖的搜索網(wǎng)民，同時(shí)滿(mǎn)足網(wǎng)民的搜索需求和企業(yè)的需求。推廣需求。網(wǎng)絡(luò )聯(lián)盟推廣 百度網(wǎng)盟推廣是一種按效果付費的在線(xiàn)定向推廣服務(wù)。它使用百度聯(lián)盟的數萬(wàn)家合作伙伴作為交付和傳播平臺。推廣者可以選擇放置網(wǎng)站和地區，在各種百度聯(lián)盟網(wǎng)站上展示各類(lèi)推廣信息（文字/圖片/Flash等）最大限度地擴大潛在受眾的覆蓋面。搜索網(wǎng)絡(luò )和內容網(wǎng)絡(luò )覆蓋了90%以上的中國網(wǎng)民，幫助推廣商家最大限度地接觸潛在受眾。
　　; 促銷(xiāo)計劃（Campaign） 促銷(xiāo)計劃是促銷(xiāo)賬號的最高級別設置。通過(guò)推廣計劃的使用，可以根據產(chǎn)品的特點(diǎn)或個(gè)人習慣更好的管理推廣項目。推廣單元（Keyword Groups） 推廣單元是推廣計劃下的推廣管理單元，包括多個(gè)廣告素材和多個(gè)關(guān)鍵詞。;關(guān)鍵詞(Keyword) 關(guān)鍵詞是一系列與促銷(xiāo)商家購買(mǎi)的自己的產(chǎn)品/服務(wù)相關(guān)的詞。搜索引擎用戶(hù)在查詢(xún)相關(guān)信息時(shí)，會(huì )匹配并展示促銷(xiāo)信息。在用戶(hù)的搜索結果頁(yè)面上。創(chuàng )意（Creative） 創(chuàng )意是指在網(wǎng)民搜索觸發(fā)商家的促銷(xiāo)結果時(shí)，向網(wǎng)民展示的促銷(xiāo)信息，包括一行標題、兩行描述，以及訪(fǎng)問(wèn)URL和顯示URL。;標題 標題是創(chuàng )意的一部分，在創(chuàng )意的第一行顯示為帶下劃線(xiàn)的藍色超鏈接。說(shuō)明（說(shuō)明行）說(shuō)明是廣告素材的一部分，以普通字體顯示在廣告素材的第二至第三行。;顯示網(wǎng)址（Display URL） 顯示網(wǎng)址是創(chuàng )意的一部分，在推廣結果中顯示的網(wǎng)址，顯示網(wǎng)址的設置不會(huì )影響網(wǎng)友對實(shí)際鏈接網(wǎng)址的訪(fǎng)問(wèn)。訪(fǎng)問(wèn)URL（Destination URL） 訪(fǎng)問(wèn)URL是點(diǎn)擊推廣結果實(shí)際訪(fǎng)問(wèn)的URL地址。包括一行標題，兩行描述，以及訪(fǎng)問(wèn)URL和顯示URL。;標題 標題是創(chuàng )意的一部分，在創(chuàng )意的第一行顯示為帶下劃線(xiàn)的藍色超鏈接。說(shuō)明（說(shuō)明行）說(shuō)明是廣告素材的一部分，以普通字體顯示在廣告素材的第二至第三行。;顯示網(wǎng)址（Display URL） 顯示網(wǎng)址是創(chuàng )意的一部分，在推廣結果中顯示的網(wǎng)址，顯示網(wǎng)址的設置不會(huì )影響網(wǎng)友對實(shí)際鏈接網(wǎng)址的訪(fǎng)問(wèn)。訪(fǎng)問(wèn)URL（Destination URL） 訪(fǎng)問(wèn)URL是點(diǎn)擊推廣結果實(shí)際訪(fǎng)問(wèn)的URL地址。包括一行標題，兩行描述，以及訪(fǎng)問(wèn)URL和顯示URL。;標題 標題是創(chuàng )意的一部分，在創(chuàng )意的第一行顯示為帶下劃線(xiàn)的藍色超鏈接。說(shuō)明（說(shuō)明行）說(shuō)明是廣告素材的一部分，以普通字體顯示在廣告素材的第二至第三行。;顯示網(wǎng)址（Display URL） 顯示網(wǎng)址是創(chuàng )意的一部分，在推廣結果中顯示的網(wǎng)址，顯示網(wǎng)址的設置不會(huì )影響網(wǎng)友對實(shí)際鏈接網(wǎng)址的訪(fǎng)問(wèn)。訪(fǎng)問(wèn)URL（Destination URL） 訪(fǎng)問(wèn)URL是點(diǎn)擊推廣結果實(shí)際訪(fǎng)問(wèn)的URL地址。標題 標題是創(chuàng )意的一部分，在創(chuàng )意的第一行顯示為帶下劃線(xiàn)的藍色超鏈接。說(shuō)明（說(shuō)明行）說(shuō)明是廣告素材的一部分，以普通字體顯示在廣告素材的第二至第三行。;顯示網(wǎng)址（Display URL） 顯示網(wǎng)址是創(chuàng )意的一部分，在推廣結果中顯示的網(wǎng)址，顯示網(wǎng)址的設置不會(huì )影響網(wǎng)友對實(shí)際鏈接網(wǎng)址的訪(fǎng)問(wèn)。訪(fǎng)問(wèn)URL（Destination URL） 訪(fǎng)問(wèn)URL是點(diǎn)擊推廣結果實(shí)際訪(fǎng)問(wèn)的URL地址。標題 標題是創(chuàng )意的一部分，在創(chuàng )意的第一行顯示為帶下劃線(xiàn)的藍色超鏈接。說(shuō)明（說(shuō)明行）說(shuō)明是廣告素材的一部分，以普通字體顯示在廣告素材的第二至第三行。;顯示網(wǎng)址（Display URL） 顯示網(wǎng)址是創(chuàng )意的一部分，在推廣結果中顯示的網(wǎng)址，顯示網(wǎng)址的設置不會(huì )影響網(wǎng)友對實(shí)際鏈接網(wǎng)址的訪(fǎng)問(wèn)。訪(fǎng)問(wèn)URL（Destination URL） 訪(fǎng)問(wèn)URL是點(diǎn)擊推廣結果實(shí)際訪(fǎng)問(wèn)的URL地址。推廣結果中顯示的 URL 地址，顯示 URL 的設置不會(huì )影響網(wǎng)友對實(shí)際鏈接 URL 的訪(fǎng)問(wèn)。訪(fǎng)問(wèn)URL（Destination URL） 訪(fǎng)問(wèn)URL是點(diǎn)擊推廣結果實(shí)際訪(fǎng)問(wèn)的URL地址。推廣結果中顯示的 URL 地址，顯示 URL 的設置不會(huì )影響網(wǎng)友對實(shí)際鏈接 URL 的訪(fǎng)問(wèn)。訪(fǎng)問(wèn)URL（Destination URL） 訪(fǎng)問(wèn)URL是點(diǎn)擊推廣結果實(shí)際訪(fǎng)問(wèn)的URL地址。
　　;Target Geo Target Geo是搜索推廣的推廣設置，按地理區域定位目標客戶(hù)。設置推廣內容的推廣區域后，只有在指定區域的網(wǎng)友搜索時(shí)，才會(huì )出現推廣內容。推廣排名（Ranking） 推廣排名是推廣結果在搜索引擎頁(yè)面推廣位置的排名。;關(guān)鍵詞關(guān)鍵字插入關(guān)鍵詞插入是使用通配符在廣告素材中插入關(guān)鍵詞。嵌入在廣告素材中的關(guān)鍵詞將展示在推廣頁(yè)面上，增加客戶(hù)對廣告素材的關(guān)注度和點(diǎn)擊率。顯示收錄通配符的廣告素材時(shí)，通配符將替換為觸發(fā)廣告素材展示的 關(guān)鍵詞。Landing Page 登陸頁(yè)，也稱(chēng)為landing page，是關(guān)鍵詞所指向的頁(yè)面，即廣告素材中的URL所指向的頁(yè)面。;廣泛匹配類(lèi)型 廣泛匹配是一種關(guān)鍵詞 匹配模式。使用廣泛匹配，當在線(xiàn)搜索字詞與您的 關(guān)鍵詞 高度相關(guān)時(shí)，即使未提交這些字詞，商家也可能有資格出現在推廣結果中。在廣泛匹配模式下，可能的觸發(fā)結果包括：同義詞、相關(guān)詞、變體形式和完全收錄關(guān)鍵詞的詞組。;精確匹配類(lèi)型精確匹配是關(guān)鍵詞匹配的一種模式。只有當網(wǎng)友的搜索詞與商家提交的關(guān)鍵詞完全一致時(shí)，促銷(xiāo)內容才有機會(huì )展示。是關(guān)鍵詞指向的頁(yè)面，即廣告素材中的URL指向的頁(yè)面。;廣泛匹配類(lèi)型 廣泛匹配是一種關(guān)鍵詞 匹配模式。使用廣泛匹配，當在線(xiàn)搜索字詞與您的 關(guān)鍵詞 高度相關(guān)時(shí)，即使未提交這些字詞，商家也可能有資格出現在推廣結果中。在廣泛匹配模式下，可能的觸發(fā)結果包括：同義詞、相關(guān)詞、變體形式和完全收錄關(guān)鍵詞的詞組。;精確匹配類(lèi)型精確匹配是關(guān)鍵詞匹配的一種模式。只有當網(wǎng)友的搜索詞與商家提交的關(guān)鍵詞完全一致時(shí)，促銷(xiāo)內容才有機會(huì )展示。是關(guān)鍵詞指向的頁(yè)面，即廣告素材中的URL指向的頁(yè)面。;廣泛匹配類(lèi)型 廣泛匹配是一種關(guān)鍵詞 匹配模式。使用廣泛匹配，當在線(xiàn)搜索字詞與您的 關(guān)鍵詞 高度相關(guān)時(shí)，即使未提交這些字詞，商家也可能有資格出現在推廣結果中。在廣泛匹配模式下，可能的觸發(fā)結果包括：同義詞、相關(guān)詞、變體形式和完全收錄關(guān)鍵詞的詞組。;精確匹配類(lèi)型精確匹配是關(guān)鍵詞匹配的一種模式。只有當網(wǎng)友的搜索詞與商家提交的關(guān)鍵詞完全一致時(shí)，促銷(xiāo)內容才有機會(huì )展示。廣泛匹配類(lèi)型 廣泛匹配是一種 關(guān)鍵詞 匹配模式。使用廣泛匹配，當在線(xiàn)搜索字詞與您的 關(guān)鍵詞 高度相關(guān)時(shí)，即使未提交這些字詞，商家也可能有資格出現在推廣結果中。在廣泛匹配模式下，可能的觸發(fā)結果包括：同義詞、相關(guān)詞、變體形式和完全收錄關(guān)鍵詞的詞組。;精確匹配類(lèi)型精確匹配是關(guān)鍵詞匹配的一種模式。只有當網(wǎng)友的搜索詞與商家提交的關(guān)鍵詞完全一致時(shí)，促銷(xiāo)內容才有機會(huì )展示。廣泛匹配類(lèi)型 廣泛匹配是一種 關(guān)鍵詞 匹配模式。使用廣泛匹配，當在線(xiàn)搜索字詞與您的 關(guān)鍵詞 高度相關(guān)時(shí)，即使未提交這些字詞，商家也可能有資格出現在推廣結果中。在廣泛匹配模式下，可能的觸發(fā)結果包括：同義詞、相關(guān)詞、變體形式和完全收錄關(guān)鍵詞的詞組。;精確匹配類(lèi)型精確匹配是關(guān)鍵詞匹配的一種模式。只有當網(wǎng)友的搜索詞與商家提交的關(guān)鍵詞完全一致時(shí)，促銷(xiāo)內容才有機會(huì )展示。在廣泛匹配模式下，可能的觸發(fā)結果包括：同義詞、相關(guān)詞、變體形式和完全收錄關(guān)鍵詞的詞組。;精確匹配類(lèi)型精確匹配是關(guān)鍵詞匹配的一種模式。只有當網(wǎng)友的搜索詞與商家提交的關(guān)鍵詞完全一致時(shí)，促銷(xiāo)內容才有機會(huì )展示。在廣泛匹配模式下，可能的觸發(fā)結果包括：同義詞、相關(guān)詞、變體形式和完全收錄關(guān)鍵詞的詞組。;精確匹配類(lèi)型精確匹配是關(guān)鍵詞匹配的一種模式。只有當網(wǎng)友的搜索詞與商家提交的關(guān)鍵詞完全一致時(shí)，促銷(xiāo)內容才有機會(huì )展示。
　　短語(yǔ)匹配類(lèi)型 短語(yǔ)匹配是 關(guān)鍵詞 匹配的一種模式。在詞組匹配模式下，只有當網(wǎng)友的搜索詞與關(guān)鍵詞字面相同，或者搜索詞完全收錄關(guān)鍵詞且順序相同時(shí)，才會(huì )顯示相應的創(chuàng )意。;Negative Match Type 負匹配是一種關(guān)鍵詞匹配的模式，用于避免搜索詞與商家的推廣意圖不匹配觸發(fā)廣告。付費搜索（Pay Per Click/PPC） 付費搜索是指按點(diǎn)擊量計費的搜索推廣形式。;每日預算 每日預算是您每天愿意為搜索推廣支付的最高金額。推廣平臺檢測到當日消費超過(guò)設定的每日預算后，推廣內容會(huì )自動(dòng)下線(xiàn)。出價(jià)（最高每次點(diǎn)擊費用） 出價(jià)是指商家愿意為點(diǎn)擊支付的最高價(jià)格。常見(jiàn)的搜索引擎計費機制確保實(shí)際點(diǎn)擊價(jià)格不高于甚至低于商家的出價(jià)。出價(jià)將影響 關(guān)鍵詞 的位置以及 關(guān)鍵詞 的質(zhì)量。;Minimum Bid 最低出價(jià)是指關(guān)鍵詞正常顯示需要設置的最低出價(jià)。如果關(guān)鍵詞的投標價(jià)格低于最低顯示價(jià)格，關(guān)鍵詞將失效并自動(dòng)下線(xiàn)。關(guān)鍵詞最低展示價(jià)格由其質(zhì)量和商業(yè)價(jià)值決定。
　　;質(zhì)量得分 質(zhì)量得分主要反映了網(wǎng)民對關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞思想的認可程度。影響因素包括關(guān)鍵詞的CTR、創(chuàng )意寫(xiě)作質(zhì)量（關(guān)鍵詞與創(chuàng )意的相關(guān)性）、賬號表現（賬號有效時(shí)間、賬號內其他關(guān)鍵詞的CTR）。通過(guò)優(yōu)化 關(guān)鍵詞 的質(zhì)量，尤其是增加 關(guān)鍵詞 與廣告素材的相關(guān)性，可以降低最低展示價(jià)格和每次點(diǎn)擊費用。;優(yōu)化（Optimization） 優(yōu)化一般是指以提高促銷(xiāo)效果為目的而調整促銷(xiāo)計劃的過(guò)程。優(yōu)化的具體目的取決于推廣目的。優(yōu)化包括賬戶(hù)優(yōu)化和網(wǎng)站優(yōu)化，這是一個(gè)持續的過(guò)程。; 內容定位（Content Targeting） 內容定位是網(wǎng)絡(luò )聯(lián)盟推廣的一種推廣內容匹配模式。通過(guò)為推廣內容指定主題關(guān)鍵詞，匹配推廣網(wǎng)絡(luò )中所有網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)的關(guān)鍵詞，展示推廣內容。網(wǎng)站Placement Targeting 網(wǎng)站Targeting是一種網(wǎng)絡(luò )聯(lián)盟推廣的推廣內容匹配模式。將推廣內容放在指定的網(wǎng)站上，匹配顯示推廣內容。;搜索營(yíng)銷(xiāo)標準——搜索營(yíng)銷(xiāo)步驟/;百度與國航搜索營(yíng)銷(xiāo); 合作的第一步是分析市場(chǎng)定位、產(chǎn)品生命周期、擁有網(wǎng)站和服務(wù)等，確立當前和長(cháng)期目標。
　　是否有合適的時(shí)間和地點(diǎn)？就像國航電子商務(wù)網(wǎng)站的成立一樣，解決了與客戶(hù)直接溝通的問(wèn)題；電子票的應用解決了流通問(wèn)題；信用卡在線(xiàn)支付方式解決了支付環(huán)節。但百度SEM發(fā)現，初步進(jìn)入電商業(yè)務(wù)的國航在線(xiàn)訂票認知度低，網(wǎng)站響應時(shí)間慢，部分訂票頁(yè)面10秒內無(wú)法顯示，等?；谝陨蠁?wèn)題，SEM與國航確認。初步目標：提升國航網(wǎng)上售票業(yè)務(wù)的知名度和影響力。以及長(cháng)期目標：通過(guò)國航的電子商務(wù)平臺帶來(lái)更多的訂單，增加國航的市場(chǎng)份額。; 下一個(gè)，我們根據目標受眾確定關(guān)鍵詞范圍結構并估算消費，從而洞察受眾在搜索引擎上的特征和營(yíng)銷(xiāo)機會(huì )。國航戰略轉變：初期更加注重航線(xiàn)、國航品牌、機票常用語(yǔ)的投放，推動(dòng)直客線(xiàn)上業(yè)務(wù)；但是，關(guān)鍵詞 的選擇有限，無(wú)法滿(mǎn)足預期的更廣泛影響。通過(guò)分析測試發(fā)現，優(yōu)采云tickets、airports等相關(guān)人群詞可以增加其對受眾的影響力，也有助于國航拓展新的潛在客戶(hù)群。; 在合作中，我們根據人群的興趣來(lái)劃分賬戶(hù)結構，并填寫(xiě)< @關(guān)鍵詞 基于效果。同時(shí)，用完善的監控系統來(lái)衡量廣告效果。結構與文字：在廣告開(kāi)始前多注意基石的建立，會(huì )讓后續的優(yōu)化更有效。關(guān)鍵詞的編制符合廣告考核指標。對于國航來(lái)說(shuō)，雖然高點(diǎn)擊、高展示的常用詞如機票能帶來(lái)更多的轉化，但由于競爭激烈，CPC高于行業(yè)平均水平。因此，國航選擇的長(cháng)尾航線(xiàn)詞數超過(guò)關(guān)鍵詞總數的70%。在開(kāi)始廣告之前更加注重基石的建立，會(huì )讓后續的優(yōu)化更加有效。關(guān)鍵詞的編制符合廣告考核指標。對于國航來(lái)說(shuō)，雖然高點(diǎn)擊、高展示的常用詞如機票能帶來(lái)更多的轉化，但由于競爭激烈，CPC高于行業(yè)平均水平。因此，國航選擇的長(cháng)尾航線(xiàn)詞數超過(guò)關(guān)鍵詞總數的70%。在開(kāi)始廣告之前更加注重基石的建立，會(huì )讓后續的優(yōu)化更加有效。關(guān)鍵詞的編制符合廣告考核指標。對于國航來(lái)說(shuō)，雖然高點(diǎn)擊、高展示的常用詞如機票能帶來(lái)更多的轉化，但由于競爭激烈，CPC高于行業(yè)平均水平。因此，國航選擇的長(cháng)尾航線(xiàn)詞數超過(guò)關(guān)鍵詞總數的70%。由于競爭激烈，CPC高于行業(yè)平均水平。因此，國航選擇的長(cháng)尾航線(xiàn)詞數超過(guò)關(guān)鍵詞總數的70%。由于競爭激烈，CPC高于行業(yè)平均水平。因此，國航選擇的長(cháng)尾航線(xiàn)詞數超過(guò)關(guān)鍵詞總數的70%。
　　同時(shí)，我們會(huì )擴大更多人不涉及其他客戶(hù)的興趣詞，既擴大了展示范圍，又穩定了CPC。比如題型關(guān)鍵詞符合中國網(wǎng)民的搜索習慣，競爭力低，選詞廣。（例如：提前幾天預訂機票）；廣告語(yǔ)準備：根據國航活動(dòng)特點(diǎn)，以?xún)?yōu)惠信息為航線(xiàn)主要宣傳點(diǎn)（如：票價(jià)直接優(yōu)惠3%-5%，品牌每消費10元免費1公里品類(lèi)，以行業(yè)領(lǐng)先地位和便捷服務(wù)為宣傳點(diǎn)（突出官方網(wǎng)站、星空聯(lián)盟成員等），從而提高目標受眾的吸引力，提升國航網(wǎng)站對目標客戶(hù)的競爭力。監控系統：國航購買(mǎi)了比較知名的第三方監控系統，為百度sem提供逐周期分詞監控報告，對后續的上線(xiàn)和優(yōu)化起到了很大的幫助和支持作用。同時(shí)，完善的監控系統也為國航自己的網(wǎng)站的布局設計提供了幫助。; SEM不僅是執行和交付的監控，更重要的是避免出現重大波動(dòng)，并在波動(dòng)后反饋并提出解決方案。在整個(gè)廣告實(shí)施過(guò)程中，定期的溝通會(huì )議和一對一的聯(lián)系，將有效縮短問(wèn)題的響應時(shí)間。目前，SEM與國航每?jì)芍芏ㄆ陂_(kāi)會(huì )，前期遇到的問(wèn)題在會(huì )上直接確認落實(shí)。國航客戶(hù)也無(wú)需層層審批，減少中間環(huán)節，直接響應SEM建議并確認執行。;關(guān)鍵詞優(yōu)化4個(gè)網(wǎng)格開(kāi)始。識別效率低下關(guān)鍵詞首先要比較基于轉化報告的數據。優(yōu)化4個(gè)網(wǎng)格開(kāi)始。識別效率低下關(guān)鍵詞首先要比較基于轉化報告的數據。優(yōu)化4個(gè)網(wǎng)格開(kāi)始。識別效率低下關(guān)鍵詞首先要比較基于轉化報告的數據。
　　國航目前的監控系統是基于第三方統計數據。衡量指標結合生命周期收益指數和30天cookie收益指數，在監測媒體效果方面更加公正。同時(shí)與百度共享度高。然后結合基于關(guān)鍵詞的報告，現有的關(guān)鍵詞可以分為4個(gè)網(wǎng)格，分別是高效詞、中效詞、低效詞、無(wú)效詞。改進(jìn)高效詞，控制無(wú)效詞，優(yōu)化低效率詞。這個(gè)周期被細分。從粗略到??，您可以有效設置或修改排名、消費、匹配模式等；例如，在國航轉化量最高的通用詞組中，按照4格劃分法，將它們細分并分組為一般詞a、一般詞b、c。對常用詞流行a、常用詞流行b進(jìn)行細化后，對消費、匹配方式和排名的控制會(huì )更有效... ; 不怕失敗，多嘗試新產(chǎn)品和新人。為新嘗試留出不到 10% 的預算。SEM 將客戶(hù) KPI 與百度產(chǎn)品特性有效結合。在ROI為正的前提下，通過(guò)新產(chǎn)品的嘗試，尋找增加轉化量的方向。國航對百度新產(chǎn)品、新系統的反應總是最快，最先找到改進(jìn)的空間和方向。同時(shí)，可以發(fā)現和控制不必要的人群，增加有效詞的消費和點(diǎn)擊。專(zhuān)業(yè)版試用發(fā)現，除了競品之外，機場(chǎng)和航空公司的榮譽(yù)也為國航的轉換注入了新的客戶(hù)群體。通過(guò)競品條款的推出，也可以找到國航需要拓展的航線(xiàn)，為國航更多的市場(chǎng)運營(yíng)提供信息。
　　; 留出合理的時(shí)間來(lái)監控優(yōu)化效果。不應倉促考慮任何媒體，而應留給目標受眾響應時(shí)間（行為分析 - AISAS）。例如，國航每次優(yōu)化后，人群詞被賦予至少30天的效果觀(guān)察期，產(chǎn)品詞操作頻繁被賦予14天的效果觀(guān)察期。同時(shí)，媒體的價(jià)值可以通過(guò)終生收入進(jìn)行全面客觀(guān)的評估。同時(shí)對關(guān)鍵詞的詳細優(yōu)化給出了更多的空間和思路。綜上所述，百度SEM通過(guò)“目標-分析-規劃-執行-優(yōu)化”的五步營(yíng)銷(xiāo)，不斷揭舊迎新的良性循環(huán)，充分挖掘國航的潛力。在線(xiàn)訂票業(yè)務(wù)，有效提升品牌影響力，提升在線(xiàn)票務(wù)業(yè)務(wù)質(zhì)量。提升訂座數量，提升國航市場(chǎng)占有率。 查看全部