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　　用戶(hù)協(xié)作式智能搜索模型采用短期跟蹤方法的設計思想
　　計算機工程與應用 2005.11 引言 搜索引擎已經(jīng)成為人們在互聯(lián)網(wǎng)上查詢(xún)信息的主要工具。查詢(xún)信息提供了極大的方便。然而，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )信息的爆炸式增長(cháng)，搜索引擎反饋的搜索結果也在不斷增加，人們幾乎需要查閱所有的結果項。這無(wú)疑是一個(gè)有幾十個(gè)屏幕和每個(gè)屏幕幾十個(gè)項目的結果集。繁重的工作。為了有效解決這個(gè)問(wèn)題，提高用戶(hù)選擇結果的效率和查詢(xún)結果的準確性，搜索引擎引入了“信息反饋技術(shù)”。人類(lèi)認知模型告訴我們，用戶(hù)判斷一條信息的相關(guān)性比清楚地表達他們的需求更容易。有時(shí)用戶(hù)無(wú)法清楚地表達他們需要什么信息，但他們可以識別一條信息是否有助于滿(mǎn)足他們的需求。搜索引擎中的信息反饋技術(shù)正是基于這種認知。所謂“信息反饋技術(shù)”，就是采用重復檢索的方法，先用臨時(shí)提問(wèn)進(jìn)行檢索，然后根據上次檢查的結果，對結果進(jìn)行深度處理或深度檢索，使檢索結果更加貼近以滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。信息反饋機制可以基于對用戶(hù)檢索行為的長(cháng)期跟蹤和分析，也可以只檢測用戶(hù)的短期檢索行為。采用長(cháng)期跟蹤方式的信息反饋機制需要建立一定的用戶(hù)身份認證機制，將用戶(hù)的搜索行為與其身份聯(lián)系起來(lái)，而短期檢測方式則不需要，因此具有很強的靈活性和適應性.
　　本文提出的用戶(hù)協(xié)同智能搜索模型采用了短期跟蹤信息反饋機制。用戶(hù)協(xié)同智能搜索模型2.1 模型的設計思想 用戶(hù)協(xié)同智能搜索模型的設計思想是：在用戶(hù)選擇查詢(xún)結果的過(guò)程中，搜索引擎記錄用戶(hù)的選擇結果并提取這些選定結果的共性，搜索引擎利用這些共性信息，自動(dòng)過(guò)濾當前的結果集，提取那些符合這種共性的結果，返回給用戶(hù)，起到縮小結果范圍的作用。該模型的具體工作流程如下：（1）用戶(hù)通過(guò)關(guān)鍵字“Abc”搜索得到一組搜索結果（2）用戶(hù)選擇（1）（4））兩個(gè)搜索結果。將（ 1）和(4）的查詢(xún)交互反饋信息(即結果的簡(jiǎn)短介紹部分)分為key field集合，取這兩個(gè)集合的交集形成搜索關(guān)鍵詞，二次搜索在集合的基礎上進(jìn)行，得到搜索結果“集合”，集合的一個(gè)子集，集合（3）按照(1）, (2）, the search當搜索關(guān)鍵詞不斷增加時(shí)，集合達到收斂，用戶(hù)可以研究一種快速的用戶(hù)協(xié)同智能搜索模型（北京航空航天大學(xué)軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境國家重點(diǎn)實(shí)驗室，北京 100083）E-maiI：隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )信息資源的不斷擴大和搜索引擎技術(shù)的不斷發(fā)展chnology，搜索引擎反饋的搜索結果越來(lái)越多，讓用戶(hù)不知所措。
　　為了有效提高搜索效率和搜索結果的準確率，本文提出了一種基于用戶(hù)協(xié)作的搜索結果優(yōu)化模型。這種優(yōu)化模型將搜索引擎對搜索結果的處理與用戶(hù)對搜索結果的選擇有機地結合起來(lái)。搜索引擎可以根據用戶(hù)的反饋信息不斷調整搜索結果，使搜索結果逐漸滿(mǎn)足用戶(hù)的檢索需求。 關(guān)鍵詞用戶(hù)協(xié)同智能檢索檢索方式文章號1002-8331-(2005）11-0155-03文獻識別碼中文圖書(shū)館分類(lèi)號TP311研究用戶(hù)協(xié)同智能檢索模型張輝吳輝（系計算機） Science, National Laboratory Software Development Environment, Beijing University Astronautics, Beijing100083） Abstract: 越來(lái)越多的網(wǎng)絡(luò )信息快速開(kāi)發(fā)搜索引擎，海量信息可以搜索引擎。優(yōu)化-作為搜索方法，搜索引擎可以不斷調整搜索結果，滿(mǎn)足用戶(hù)需求 關(guān)鍵詞：用戶(hù)協(xié)作，智能搜索，搜索方法 基金項目：國家科技基礎條件平臺建設專(zhuān)項資金（編號：2003DKA5G015）) 作者簡(jiǎn)介：張輝（1968-），男副教授，研究方向為計算機網(wǎng)絡(luò )與應用。
　　吳輝（1981-），男，碩士研究生，研究方向為計算機網(wǎng)絡(luò )與應用。 155 2005.ll 計算機工程與應用 Ixguick Metasearch Web MP3 新聞圖片。讓 Ixguick 成為您的開(kāi)始。 ixguick backstae -feedback -add ur.ansk -eutsch -En ish-Enish UK-Espa ais-Itaiano Nederands Norsk-Poski- Portuus -uomi -venska fastrowin 元搜索 enine 自 l999.... -l0k-webpage 快照類(lèi)似到網(wǎng)頁(yè)定位所需的信息。在步驟(2）)的操作中，基于相關(guān)性原則，重點(diǎn)關(guān)注(l)和(4）)兩個(gè)結果的相似度。查詢(xún)結果一般只顯示標題和一個(gè)簡(jiǎn)短的描述，即用戶(hù)選擇的結果。這個(gè)的主要依據。首先使用分詞工具將信息劃分為關(guān)鍵詞的集合，然后將(l)和(4）的關(guān)鍵字進(jìn)行交集運算。結果這個(gè)操作的深度可以看成是用戶(hù)的深度，搜索意圖也可以看成是一個(gè)新的查詢(xún)關(guān)鍵詞，根據這個(gè)新的查詢(xún)關(guān)鍵詞，在當前結果集中重新搜索會(huì )形成一個(gè)新的結果集。上一個(gè)，這個(gè)結果集會(huì )小一些，可以更好的表達用戶(hù)的查詢(xún)需求。
　　2.2 模型的建立2.2.l 該模型假設搜索模型基于以下假設： (l) 搜索結果與查詢(xún)項有一定的相關(guān)性，并且第一個(gè)查詢(xún)結果可以提供多個(gè)結果供選擇； （2）搜索結果不僅顯示一個(gè)標題，每個(gè)結果還收錄一個(gè)數據的簡(jiǎn)短介紹，這個(gè)簡(jiǎn)短的介紹可以反映查詢(xún)中數據的關(guān)鍵內容，例如（）：（3）Search 結果是2.2.2 模型表達 首先提出一個(gè)集合：有序冪集有序冪集是基于冪集的，提出元素之間保持相對序的概念，去除元素的空集，可以說(shuō)有序冪集是冪集的一個(gè)子集，有序冪集的具體規則是：集合元素（x不大于集合中元素的總數t）形成一個(gè)新集合的元素在集合中的相對排列順序保持不變，這些集合的有序冪集記為o(V)。例如，基于現有的集合。假設esut是一個(gè)結果集中的搜索結果項，對于R搜索結果項的關(guān)鍵字集，有一組 F"o(R)，使 F#R。在該模型中，所使用的表達式解釋如下： (l) 用戶(hù)搜索關(guān)鍵字字符串是字符串，它被分解為一組具有獨立語(yǔ)義的關(guān)鍵字。 Reuet{r表示集合元素的總數，即關(guān)鍵字總數，r(l$$p)代表一個(gè)關(guān)鍵字； （2）search 引擎 i 搜索基于時(shí)間的關(guān)鍵字集合記為 search_i，其中收錄的元素為 search_i{ 表示集合元素的總數，即關(guān)鍵字總數，（3）search引擎基于關(guān)鍵字集search_i，得到的搜索結果集記為Reult_i，其中收錄的元素為Reult_i {搜索迭代得到的結果項總數，a)表示一個(gè)搜索結果項； （4）用戶(hù)從第一個(gè)結果集Reult_i中選擇的結果集是Chooe_i，其中收錄的元素是Chooe_i{b）代表一個(gè)選擇結果項；（5）select_i代表搜索生成的下一個(gè)搜索關(guān)鍵字集引擎來(lái)自 Chooe_i，元素為 select_i{c 顯示一個(gè)關(guān)鍵詞;（6）each 結果項 R 中收錄的關(guān)鍵字集被記錄為基于 keyord 模型的搜索過(guò)程和表達式?；具^(guò)程可以描述如下： (l) 根據關(guān)鍵字集search_ i、搜索引擎進(jìn)行搜索。此時(shí)，搜索關(guān)鍵字集為用戶(hù)輸入的關(guān)鍵字集，即search_l=Reuet；搜索完成后，生成搜索結果集Reult_i； eult_i 中選擇的結果形成它的第一個(gè)選擇集 Chooe_i； （4）搜索引擎從集合Chooe_i中生成一個(gè)選擇集合select_i；（5）如果用戶(hù)刷新結果，那么所有的Chooe_i select_i都設置為空，并轉為（2）；否則，不改變Chooe_i （6）如果用戶(hù)繼續往前看，則search_(i+l) = select_i，i=i+l，轉(l)；如果用戶(hù)往回走，則i=il，轉到 (2）.
　　模型的具體工作流程圖見(jiàn)模型操作流程l56計算機工程與應用2005.ll2.2.3模型操作介紹下面是模型操作的介紹模型： (l) 當用戶(hù)“向后”時(shí)，基于的搜索關(guān)鍵字集也會(huì )“向后”。如果用戶(hù)在已有選擇的基礎上進(jìn)行選擇，模型會(huì )在這個(gè)結果集上累加合并新的選擇集和上一用戶(hù)的選擇集；如果用戶(hù)沒(méi)有新的動(dòng)作，那么會(huì )保留用戶(hù)之前的結果選擇集； （2）對于“刷新”操作，這個(gè)操作可以認為是對當前Choose_i Select_i的消隱操作，有利于查詢(xún)的靈活性，及時(shí)跟上用戶(hù)的查詢(xún)需求。有可能是用戶(hù)想使用之前的結果如果模型的記錄信息還是之前的，很可能會(huì )誤導用戶(hù)的查詢(xún)，可以看出“刷新”操作是系統提供的改變查詢(xún)方向的接口。2.3模型性能分析 該模型的關(guān)鍵問(wèn)題是生成每個(gè)結果項的關(guān)鍵詞集合Key-words(R)，并從用戶(hù)的結果選擇集Choose_i中生成下一個(gè)搜索關(guān)鍵詞集Select_i。代表每個(gè)結果項關(guān)鍵詞的集合必須能夠準確表達結果項的含義?；谀壳霸擃I(lǐng)域的研究成果，可以考慮創(chuàng )建知識庫的形式。
　　知識庫的建立可以參考各種語(yǔ)言詞典和專(zhuān)業(yè)學(xué)科名詞列表搜索關(guān)鍵詞集Select_i。如果Choose_i 中收錄的元素相交，則會(huì )產(chǎn)生快速收斂的效果。但同時(shí)也有可能丟失用戶(hù)的反饋信息，所以這種方法不好。為了有效提取用戶(hù)反饋信息，本文建議先取一個(gè)有限集合的交集，再取這些交集的并集。該方法從多個(gè)局部結果中提取共性，可以有效避免共性提取失敗。如果是兩個(gè)集合的交集，則從Choose_i生成Select_i的產(chǎn)生式為： Select_i=UZ(Keywords) 另外，考慮到在之前的搜索結果中進(jìn)行迭代搜索，用戶(hù)的查詢(xún)結果不斷縮小，因此，在為了保證搜索的范圍，在第一次搜索時(shí)，范圍要盡可能大，收錄的信息要多一些?？梢钥紤]使用元搜索技術(shù)（即：調用多個(gè)搜索引擎并結合它們的搜索）結果整合在一起）這個(gè)模型最大的優(yōu)點(diǎn)是它根據用戶(hù)行為決定了他們的實(shí)時(shí)需求，用戶(hù)在搜索的時(shí)候，用關(guān)鍵詞告訴搜索引擎他們最想要的信息。只有搜索引擎才能理解和基于這個(gè)表面意義進(jìn)行搜索，所以搜索到的內容可能與用戶(hù)的需求有所不同。
　　用戶(hù)看到搜索結果后，可以根據自己的需求再做判斷。這些信息將非常接近用戶(hù)的實(shí)際需求。許多搜索引擎現在提供“相關(guān)搜索”，列出與關(guān)鍵字相關(guān)的搜索主題。例如，在“”中，當查詢(xún)請求為“智能搜索引擎”時(shí)，系統還會(huì )列出“中文智能搜索”、“智能搜索”等相關(guān)主題，幫助用戶(hù)定位。給用戶(hù)的搜索帶來(lái)了很多啟發(fā)，但仍需改進(jìn)。在很多情況下，人們可以通過(guò)自己的行為告訴別人自己需要什么，但是當通過(guò)語(yǔ)言表達出來(lái)時(shí)，很可能會(huì )有很大的不同。讓機器從人的行為中了解人的意圖，不僅減少了人在搜索中的工作量，也有利于人與人之間更好的溝通。根據人們的意圖，過(guò)濾掉一些無(wú)用的信息，展示用戶(hù)最關(guān)心的信息。這不僅可以幫助用戶(hù)找到他們最需要的信息，還可以大大提高他們的工作效率。這種基于原型的學(xué)習方法將是搜索引擎非常重要的發(fā)展趨勢。另外，從搜索引擎獲取的信息量來(lái)看，搜索引擎搜索是基于用戶(hù)的輸入。這個(gè)信息不僅是用戶(hù)輸入的搜索關(guān)鍵詞，也是用戶(hù)的主觀(guān)判斷，因為有些需求信息被用戶(hù)隱藏了。該表達式需要被搜索引擎發(fā)現。這種方法的初衷是充分發(fā)現和利用用戶(hù)的隱藏信息。同時(shí)，搜索引擎的根本目的是幫助用戶(hù)找到用戶(hù)最需要的信息。準確的內容和大多數結果項是最終目標。因此，有必要圍繞這個(gè)目標來(lái)設計搜索引擎，找出影響這個(gè)目標的因素。
　　當然，快速響應也是一種要求，但這里不考慮。從搜索結果來(lái)看，搜索結果最關(guān)心的往往是結果的準確性和收斂性。一開(kāi)始，搜索引擎面臨著(zhù)海量的信息。當用戶(hù)提交查詢(xún)請求時(shí)，信息查詢(xún)空間變得非常小。那么，縮小這個(gè)范圍的前提是保證一定的準確率，否則所做的工作將毫無(wú)價(jià)值。換句話(huà)說(shuō)，不僅要減少第二次搜索找到的結果數量，而且要向用戶(hù)展示更多有價(jià)值的信息。對于這項技術(shù)，可以改進(jìn)的領(lǐng)域包括：如何在搜索時(shí)有效地使用詞關(guān)聯(lián)方法來(lái)擴展關(guān)鍵字，例如同義詞、同義詞和其他語(yǔ)言的翻譯；如何設置一個(gè)有效的“閾值”來(lái)控制收斂等等?？傊?，這項技術(shù)還有很大的研發(fā)空間。結束語(yǔ) 搜索引擎的搜索功能相比以前有了很大的提升，但搜索結果的準確性和有效性仍然是困擾搜索引擎技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題。搜索引擎的智能化是目前該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和重點(diǎn)。搜索引擎具有一定的自動(dòng)學(xué)習功能，提供個(gè)性化的搜索服務(wù)，將大大提高用戶(hù)的搜索效率。筆者在研究過(guò)程中注意到，用戶(hù)對搜索結果的選擇代表了用戶(hù)需求的方向，而這種隱藏的信息對于提高搜索的準確率非常重要。因此，本文討論了反饋信息在搜索優(yōu)化中的應用，并提出了搜索優(yōu)化模型。
　　希望借此機會(huì )吸引他人，為智能搜索方法的研究和實(shí)現提供思路。 （收稿：2004 參考文獻 l.董小英、馬章華等.互聯(lián)網(wǎng)信息資源的檢索、利用與服務(wù)[M].第一版，北京大學(xué)出版社，2003-072.杜阿寧，方斌星等. .中文交互式網(wǎng)絡(luò )搜索引擎及其自學(xué)習能力[J]. 計算機工程與應用, 2003; 39 (l0）:l48~l50 3.王建勇, 李曉明等. 海量網(wǎng)絡(luò )搜索中的用戶(hù)行為引擎系統的分布特點(diǎn)及啟示[J].中國科學(xué)叢書(shū),200l;(4）4.高廣太著(zhù).搜索引擎挑戰智能[J].計算機知識與技術(shù),200l;(4）5.張曉剛, 李明樹(shù). 智能搜索引擎技術(shù)研究與發(fā)展[J]. 計算機工程與應用, 2001; 37 (24）: 67~70 6.曾春, 邢春曉, 周麗珠. 基于內容的個(gè)性過(guò)濾搜索算法[J]. 軟件學(xué)報, 2003; l4 (5） 7.http: / 200l06l2_NLP-BAED-EARCH-ENGINE (M).pdf 8.http: / 2003-06-06-76.htm 9.李國輝、唐大全、吳德峰。信息組織與檢索[M]．第一版，北京：科學(xué)出版社，2003-0l l57 查看全部

　　Searchwise總裁ChrisSherman：不好意思剛剛技術(shù)上有一些小小問(wèn)題
　　圖：Searchwise總裁Chris Sherman 25日至26日，全球搜索引擎戰略大會(huì )在廈門(mén)召開(kāi)。會(huì )議聚焦搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)和搜索引擎優(yōu)化，并延伸至搜索相關(guān)領(lǐng)域，包括B2B搜索、移動(dòng)搜索、視頻搜索等新興領(lǐng)域。 Searchwise 總裁 Chris Sherman 發(fā)表了自己的看法。以下是他的演講全文： 克里斯：對不起，剛才有一些小技術(shù)問(wèn)題。首先，感謝大家邀請我參加這次會(huì )議。這是我連續第二年受邀參加這次會(huì )議。去年是全球搜索。我還根據我的日常工作經(jīng)驗分析了全球視角。我最了解的就是google和yahoo，其他的客人會(huì )給我們帶來(lái)更多的話(huà)題信息。這樣，我就講一些基本的，更宏觀(guān)的層面?？赡苡行┦虑榇蠹乙呀?jīng)司空見(jiàn)慣了，但是我想打下基礎。其他更高級別的演講者可以發(fā)表一些演講并打下基礎。 搜索排名的方法有很多。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)人做公共關(guān)系。從公關(guān)的角度，如何改進(jìn)搜索引擎，提高搜索引擎的質(zhì)量？如何讓搜索引擎識別你的信息？另一個(gè)用途是搜索廣告，即在搜索引擎上做廣告以鼓勵他人消費產(chǎn)品。
　　另一個(gè)是搜索營(yíng)銷(xiāo)，三四年前叫SEO，所以搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)包括兩個(gè)功能：公關(guān)和營(yíng)銷(xiāo)。在這種情況下，我剛剛向大家介紹了這個(gè)模型，我知道如何使用有明確目標的搜索引擎?，F在的挑戰是說(shuō)你很難排名。不僅競爭越來(lái)越激烈，搜索引擎本身也在調整搜索質(zhì)量。搜索質(zhì)量不僅僅是可以搜索到多少鏈接，也不是高價(jià)買(mǎi)高排名。他們可能會(huì )做更好的搜索優(yōu)化。例如，谷歌現在有一個(gè)收錄新聞搜索結果和各種搜索結果的目錄。這些結果彼此無(wú)關(guān)。近兩周，谷歌的全搜索新系統，也就是搜索之后，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，所以當你看到任何一個(gè)結果出現在大家面前時(shí)，都代表了一個(gè)大類(lèi)。如果在這樣搜索的前提下，可以進(jìn)一步優(yōu)化搜索結果，而這些東西用的人并不多，所以想請大家注意這個(gè)問(wèn)題。 google新推出的一個(gè)業(yè)務(wù)，除了看一些不同的分類(lèi)，比如新聞、健康、醫療、購物等，我們知道任何搜索引擎，如果你搜索，我們不能搜索所有這些分類(lèi)。 我們現在來(lái)看一個(gè)叫做水平搜索的概念。如果一個(gè)人想要輸入關(guān)鍵字，搜索引擎必須猜測它是哪個(gè)詞以及這些詞與哪個(gè)類(lèi)別相似。如何將橫向和縱向有機地聯(lián)系起來(lái)很重要。
　　先說(shuō)一些搜索技術(shù)的知識。剛才有人講了怎么搜索廣告。我現在要告訴你的是付費和非付費搜索。讓我們先談?wù)勥@些非付費搜索。例如，如果您搜索公共關(guān)系信息，那么如果您想搜索自己的資源，如果您這樣做，您可以通過(guò)公共關(guān)系搜索系統獲得有關(guān)您公司的一些信息。這種搜索實(shí)際上是免費的。如果你找到結果，你可以得到一些一般的公司信息。這也可以看作是一種自然搜索。在這個(gè)搜索引擎中，實(shí)際所謂的PR，里面也有很多技術(shù)。大家想一想。如果你想給你提供一個(gè)讓你印象深刻的消息，你必須進(jìn)行一些設置，做一些研究，才能讓信息更醒目，讓每個(gè)人都能看到信息。我覺(jué)得網(wǎng)上的一些公關(guān)信息也是一樣的。說(shuō)到把什么樣的信息放到網(wǎng)上，你的選擇也很重要。還有一點(diǎn)，如果你的信息能夠做得很好并且優(yōu)化，也可以讓你的排名非常高。今天和明天，您將聽(tīng)到其他演講者告訴您使用了哪些方法、技巧和技巧?？梢宰屇愕馁Y料很好，排名比較靠前，但大家不要走極端。技術(shù)非常重要。最重要的是你在說(shuō)什么。還有一點(diǎn)，如果你想讓你的排名很高，你還是可以花錢(qián)的，沒(méi)關(guān)系。
　　還有一點(diǎn)，我想強調的是，大家都說(shuō)我想在自然搜索界面上排名很高。我為什么要花錢(qián)購買(mǎi)這種競價(jià)排名方法？為什么需要額外付費？事實(shí)上，有時(shí)它會(huì )花費很多錢(qián)。你必須考慮花錢(qián)和不花錢(qián)之間的權衡。我們知道，即使在提供付費服務(wù)方面，搜索引擎也在各個(gè)層面改變了他們的商業(yè)模式。要想有競爭力，就必須使用競價(jià)排名法。如果你不花錢(qián)，你自己肯定會(huì )遇到一些麻煩。所以關(guān)于競價(jià)排名和非競價(jià)排名，我們必須在什么是競價(jià)比例和什么是非競價(jià)比例之間取得平衡。還有一點(diǎn)，你到底需要放什么樣的信息，這個(gè)信息很重要。首先，第一點(diǎn)，如果你在你的網(wǎng)站上，想象一下你要選擇十個(gè)關(guān)鍵詞。這十個(gè)關(guān)鍵詞能否完整概括你要發(fā)布的信息。對于客戶(hù)來(lái)說(shuō)，這十個(gè)關(guān)鍵詞每個(gè)關(guān)鍵詞有多重要，每個(gè)關(guān)鍵詞是否足夠短。單詞應該盡可能短。我覺(jué)得無(wú)論在中國還是在世界，都應該是這樣。換句話(huà)說(shuō)，我不想與可能擁有大量預算的公司競爭。我覺(jué)得你可以把你的關(guān)鍵詞設置的很好，很巧妙，這樣你就可以有一定的生存空間。也就是說(shuō)，你穿的鞋子一定要適中，一定要適合自己的腳型，這樣無(wú)論從預算還是大家搜索的結果，都能適合你的公司。
　　在美國，我們有句俗語(yǔ)說(shuō)你必須找到一種感覺(jué)。如果你想達到這一點(diǎn)，你必須做一些研究并花一些時(shí)間。例如，讓我們看看，您必須在 Yahoo 和 Google 上做相關(guān)的關(guān)鍵字。對于搜索，yahoo 和google 都有這樣的工具，可以幫助你找出你的關(guān)鍵詞是什么，哪些是最適合你的。比如雅虎可以統計每個(gè)關(guān)鍵詞的數量，每個(gè)月的使用頻率等等。谷歌可能不會(huì )給你這些具體的搜索數字，但他們也有一些指標可以讓你知道哪些關(guān)鍵詞是最重要的關(guān)鍵詞。如果你想在雅虎上搜索，你可以獲得各種工具。那么現在大家想一想為什么人們會(huì )使用這些關(guān)鍵詞？選擇關(guān)鍵詞時(shí)，是使用常用的關(guān)鍵詞還是比較不常見(jiàn)的關(guān)鍵詞，但是搜索的時(shí)候會(huì )用到。你可以看看yahoo和google有哪些工具可以給你提供關(guān)鍵詞。這是一個(gè)非常有價(jià)值的工具。了解之后，你就可以確定你在公共關(guān)系中可以取得什么成就。那么還有一點(diǎn)，關(guān)于你自己網(wǎng)頁(yè)上的內容，大家都認為，你不能只猜測想要搜索你信息的人可能會(huì )感興趣什么，如果你憑空猜測，那肯定是不夠的。大家一定要認真學(xué)習，即使你使用了非常好的優(yōu)化服務(wù)器，如果內容亂七八糟，也可能搜索不到內容。
　　也就是說(shuō)，你的內容中的話(huà)題是否覆蓋面廣，別人能不能連接到你的內容，搜索引擎能不能很好地連接到你，有人能搜索到。到您的網(wǎng)頁(yè)的良好鏈接。他們非常深入，他們也知道什么是好的內容，什么是壞的內容。如果很多人鏈接到一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，這個(gè)網(wǎng)頁(yè)就像一個(gè)投票。每一個(gè)鏈接到這個(gè)網(wǎng)頁(yè)的人都是對這個(gè)網(wǎng)頁(yè)的投票。 ，這意味著(zhù)它的質(zhì)量更高，不會(huì )欺騙搜索引擎。說(shuō)一件事，做另一件事，但事實(shí)并非如此。最好包括你的網(wǎng)站，你的十個(gè)關(guān)鍵詞，每個(gè)頁(yè)面都可以有一些實(shí)際的內容。如果你關(guān)鍵詞中的話(huà)題沒(méi)有反映實(shí)際內容，那么搜索引擎就會(huì )糊涂，因為搜索引擎會(huì )認為你的網(wǎng)站關(guān)鍵詞是這個(gè)，但實(shí)際上沒(méi)有關(guān)鍵詞，那么你到底在說(shuō)什么？我們剛才講的東西都是很基礎的，但是你不知道這些基本功都沒(méi)有做到。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)即使在農村，也有一定的交通量。你可能認為，國前無(wú)村，后無(wú)商鋪。也就是說(shuō)找一些冷門(mén)的市場(chǎng)，冷門(mén)的關(guān)鍵詞，一般人是不會(huì )搜索的。但是一旦你搜索了這樣一個(gè)詞，你就很可能會(huì )購買(mǎi)它。因為當沒(méi)有購買(mǎi)這種詞的欲望時(shí)，最簡(jiǎn)單的方法就是使用同義詞。
　　也就是說(shuō)，你的主要關(guān)鍵詞是一個(gè)，但是如果你找到同義詞，或者使用同義詞解釋?zhuān)憧梢杂靡粋€(gè)詞來(lái)解釋清楚，因為有時(shí)你不知道確切的詞，就用幾句話(huà)就是這個(gè)意思。如果你能提供這樣的短語(yǔ)，獲勝的機會(huì )會(huì )更大。讓我們來(lái)看看不受歡迎的搜索是什么樣的。也許谷歌和雅虎就是這種情況。最左邊的就是這種情況。在底部，你可以看到很多不容易搜索的詞，就像后面的大尾巴。那你會(huì )說(shuō)為什么不搜索熱門(mén)詞，搜索冷門(mén)詞？因為如果你搜索這些冷門(mén)詞，將它們加在一起，你會(huì )發(fā)現搜索量比最常用的，最左邊的要大很多。因此，有必要對冷門(mén)詞進(jìn)行不同的組合，這樣可以大大增加被搜索的可能性，從而可以抓住那些以前無(wú)法抓住的客戶(hù)。這是一個(gè)非常好的技巧。同時(shí)，搜索引擎也會(huì )找到這種抓取設備來(lái)閱讀各種網(wǎng)頁(yè)。一般來(lái)說(shuō)，如果沒(méi)有人在您的網(wǎng)頁(yè)上鏈接您，搜索引擎此時(shí)將無(wú)法主動(dòng)發(fā)現您。所以你的網(wǎng)頁(yè)上一定要有好的鏈接，越多越好。而且鏈接越多，他就會(huì )把整個(gè)頁(yè)面存儲起來(lái)形成一個(gè)文件。別人搜索的時(shí)候，會(huì )比較全文，然后綜合各種元素，看看應該排在哪個(gè)位置，最后決定這就是你的網(wǎng)站在搜索引擎上的排名。
　　搜索引擎如何排序？第一頁(yè)是網(wǎng)頁(yè)內容。聽(tīng)完我們兩天的會(huì )議，哪怕記住一件事，也要做好內容。在這種情況下，它比所有技術(shù)和方法都更有用。此外，您的標題和標簽非常重要。當您打開(kāi)頂部的藍色陰影區域時(shí)，網(wǎng)頁(yè)的標題應該與網(wǎng)頁(yè)的內容直接相關(guān)。如果你的標題和網(wǎng)頁(yè)內容不一致，就會(huì )出大問(wèn)題。此外，設計也很重要。如果你有太多的圖片或FLASH，你應該好好利用你的內容管理系統。所以，你要取得一個(gè)平衡，也就是你要設計得簡(jiǎn)潔明了，讓搜索引擎能找到你，但太簡(jiǎn)單可能不會(huì )吸引讀者的注意力，所以這里我們要權衡一下。網(wǎng)頁(yè)的長(cháng)度和網(wǎng)頁(yè)上的鏈接數決定了網(wǎng)頁(yè)是否有內容，這也是搜索引擎會(huì )考慮的一個(gè)因素。所以在做鏈接的時(shí)候也要考慮這些因素，還有網(wǎng)頁(yè)以外的標準，比如網(wǎng)站的歷史。比如網(wǎng)站已經(jīng)做了很多年了。一定是經(jīng)過(guò)了時(shí)間的考驗，可信度會(huì )更高。另一個(gè)是點(diǎn)擊次數。當搜索結果出現時(shí)，看看有多少人會(huì )點(diǎn)擊搜索結果，但是每次都列出來(lái)，卻沒(méi)有人點(diǎn)擊你，搜索引擎可能認為你的質(zhì)量不是太高。一個(gè)月前，SES 在紐約召開(kāi)了一次會(huì )議。成績(jì)的多少和在網(wǎng)頁(yè)上花費的時(shí)間決定了網(wǎng)頁(yè)的質(zhì)量。這也是一個(gè)重要的排名標準。
　　大家一定要做好內容。當然，你也必須在其他領(lǐng)域努力。這并不意味著(zhù)您可以在完成所有工作后成功。當然，你必須盡力而為。還有其他不可控因素。如果你的網(wǎng)頁(yè)設計得很好，別人也能鏈接到它，那就不用提交了，因為現在搜索引擎很強大。最近，我們也看到所謂的投稿越來(lái)越火了。例如，它可以加快您的排序過(guò)程并為您提供排序的排名。因此，一方面是提交，另一方面是盡可能讓其他人鏈接到您的網(wǎng)頁(yè)。我應該什么時(shí)候提交？提交什么？您必須提交您的主頁(yè)，并確保您的主頁(yè)可以連接到您的標簽，以便人們可以找到您的網(wǎng)頁(yè)。這需要多長(cháng)時(shí)間？可能在幾天到兩個(gè)月之間，有時(shí)周轉時(shí)間甚至是幾個(gè)小時(shí)。搜索引擎現在在發(fā)現內容和形成代碼方面非常強大。因為整個(gè)時(shí)間都下來(lái)了，會(huì )受到很多因素的影響?，F在有一個(gè)新的發(fā)展，就是大家比較好的發(fā)展網(wǎng)站是yahoo和google。他們一直在做一種集成的項目，這是一種結構。性的方法是將這些內容一次性提供給這四個(gè)搜索引擎，這意味著(zhù)你可以一舉多得。此外，必須有定期提交的方法。如果你有時(shí)間和資源，我也希望使用這個(gè)。同時(shí)，他們也可能對這些問(wèn)題網(wǎng)站有一些反饋。
　　當你即將結束時(shí)，你認為我很崩潰，并繼續談?wù)撨@個(gè)問(wèn)題。事實(shí)上，我們必須仔細檢查我們的網(wǎng)站。我們的網(wǎng)站對關(guān)鍵詞的排名很重要，其實(shí)很有意思，也就是說(shuō)，你開(kāi)發(fā)網(wǎng)站的時(shí)候，他們用的詞就是說(shuō)和搜索者常用的詞完全不同。希望大家能善用你的網(wǎng)站搜索工具，然后搜索你認為更重要的內容。您可以搜索您認為更重要的內容嗎？如果自己找不到，搜索引擎就更找不到了。如果您的圖像中有文字，則它不是文字，因為文字無(wú)法復制和粘貼。剛才我說(shuō)如果內容不是編程，就是能不能復制粘貼。那么這個(gè)時(shí)候就沒(méi)有辦法搜索了。所以有時(shí)用文字來(lái)說(shuō)明這個(gè)圖像。這也不夠。這意味著(zhù)我們的圖片不僅僅是幾句話(huà)，它們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)出來(lái)，你該怎么辦？這時(shí)候，一個(gè)人正在尋找更有意義的文字來(lái)表達你的網(wǎng)站的意思。另外，你能調整你的字體和字體大小嗎？此外，盡量強調你的文字。所以并不是說(shuō)有時(shí)候你的網(wǎng)站設計越漂亮，搜索結果就會(huì )不同。當然，如果非要添加內容來(lái)增加視覺(jué)吸引力，對訪(fǎng)問(wèn)者來(lái)說(shuō)當然是好事，這樣可以訪(fǎng)問(wèn)更多你的網(wǎng)站不僅可以吸引搜索引擎，還可以搜索到我們的實(shí)際用戶(hù)。
　　當然，我們的網(wǎng)站是給讀者的，不是給搜索引擎的。許多關(guān)鍵字需要更廣泛，并且它們需要是關(guān)鍵的。鞋子是特定的鞋子。關(guān)鍵字不要太長(cháng)，關(guān)鍵字也不要太短。除了關(guān)鍵詞，解釋?xiě)摳N切。大家都知道，說(shuō)到底，如果是排名，那就是搜索排名?？赡苣愕膮堤珡碗s了，這些詞可能搜不到，所以這也是很重要的內容。你可以看看這張圖，里面有圖有字。你看，這些耐克鞋有些很漂亮，里面有文字和圖片。它們是用photoshop制作的。如果你在谷歌上搜索，你可能找不到這些東西。所以大家要注意了，即使是一張圖片，如果有很多漂亮的東西，上面沒(méi)有文字，google也搜不到。如果有的話(huà)，可以搜索。如果只是圖片，谷歌搜索不到。我會(huì )告訴你所謂的秘密。武器，任何網(wǎng)頁(yè)都必須有一個(gè)主題。例如，主題可以是跑鞋或其他種類(lèi)的鞋子。每個(gè)頁(yè)面的標題或標題應該非常恰當地描述。您每個(gè)網(wǎng)頁(yè)上的主題都可以與搜索引擎鏈接，以便最終獲得更好的搜索結果。那么，這個(gè)書(shū)名在網(wǎng)頁(yè)上的重要性和書(shū)名的重要性是一樣的。如果每個(gè)人連書(shū)名都不知道，內容再好，也不可能看懂是什么。
　　換句話(huà)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)，它是一樣的。每個(gè)人都喜歡非常漂亮的網(wǎng)頁(yè)，但它對搜索引擎非常有用。如果你這么說(shuō)，那完全沒(méi)有意義。主要是，這個(gè)網(wǎng)頁(yè)上使用的文本中的單詞是什么，以及如何選擇。如果你的文字選詞不做好，你的產(chǎn)品再好，也不可能讓你的網(wǎng)頁(yè)設計漂亮，也不可能讓大家搜索到。另外，在某個(gè)網(wǎng)頁(yè)上，我們還可以疊加各種搜索引擎找不到的互動(dòng)廣告。另外，在內容方面，還可以做點(diǎn)什么，在設計網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候一定要注意這方面。如果你剛開(kāi)始設計自己的網(wǎng)頁(yè)，這些內容你一定要注意。當然，你不必讓網(wǎng)頁(yè)看起來(lái)很糟糕，但好看的不一定很有用。所以對于一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，你應該盡量讓它有一個(gè)好的搜索引擎界面而不是其他東西。然后是鏈接。鏈接也非常重要。如果你不是很擅長(cháng)搜索引擎，你必須非常注意如何充分利用鏈接作為一項非常有用的技術(shù)。我之所以說(shuō)這個(gè)很重要，是因為這樣的工具更容易使用。因為您可能會(huì )經(jīng)常更新您網(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，所以谷歌開(kāi)發(fā)了一個(gè)系統，這意味著(zhù)您可以?xún)?yōu)化谷歌系統中的鏈接。通過(guò)這個(gè)優(yōu)化后，即使你修改了網(wǎng)頁(yè)，你的內容也可以在很大程度上被其他搜索者搜索到。這很重要。
　　Google 還開(kāi)展了一項活動(dòng)，為鏈接投票。比如你投票的時(shí)候，你可以選擇哪些更重要的網(wǎng)站，政府網(wǎng)站，雅虎網(wǎng)站，以及一些相關(guān)的權威網(wǎng)站，你知道嗎？因為谷歌本身就有這樣的系統，如果你能把你的網(wǎng)頁(yè)鏈接到票數比較高的網(wǎng)頁(yè)，別人搜索你的信息時(shí)就很容易被發(fā)現。所以如果能在google上鏈接這些網(wǎng)站，其實(shí)不是鏈接。已經(jīng)有很多網(wǎng)站。當然，我說(shuō)的有點(diǎn)廣告，但其實(shí)我不是這個(gè)意思。鏈接的內容也很重要。眾所周知，鏈接分為兩部分，一個(gè)是URL，鏈接到具體的網(wǎng)站網(wǎng)站，另一個(gè)鏈接是描述性鏈接，所以這個(gè)鏈接的內容也很重要。我們鏈接到的文本中的信息也非常重要。讓我給你舉個(gè)例子。比如有這樣一個(gè)鏈接，大家可以連接到一個(gè)叫cn的地方。鏈接到這個(gè)網(wǎng)頁(yè)后，這個(gè)網(wǎng)頁(yè)有很多內容。是否可以鏈接到搜索者？這不一定是必需的信息。你們都知道嗎？比如網(wǎng)站像google，他有什么樣的鏈接內容，就是給鏈接內容投票，如果這點(diǎn)也可以在鏈接系統中考慮到，有人在搜索你的信息的時(shí)候，你不僅可以帶到網(wǎng)站，還可以帶相關(guān)內容到網(wǎng)站。
　　我們來(lái)談?wù)勊阉饕鎻V告的問(wèn)題。我們可以免費搜索，也可以通過(guò)其他方式搜索。在美國，你花的錢(qián)越多，廣告的搜索排名就越高。我們來(lái)看看雅虎巴拿馬的系統。他們使用搜索質(zhì)量搜索系統。也就是說(shuō)，這個(gè)巴拿馬系統不給你錢(qián)。錢(qián)的多少是成正比的，很大程度上是搜索引擎優(yōu)化的產(chǎn)物。當然，當你為廣告付費時(shí)，一定要充分注意相關(guān)內容。這個(gè)問(wèn)題可以讓大家明白，你可以這樣花錢(qián)，也可以不花錢(qián)。我們的許多公司也使用網(wǎng)站 來(lái)宣傳他們的公司。因此，如果公司內部開(kāi)支有限，則可能不需要支付廣告或宣傳費用。如果你有足夠的資金，你可以選擇兩種方式。那么還有一點(diǎn)，我想和大家談?wù)劯們r(jià)排名的問(wèn)題。競價(jià)排名可以讓你的排名非常高。這是一種什么樣的方式？也就是說(shuō)，如果有人點(diǎn)擊了我的廣告，那你就要支付相應的廣告費，也叫競價(jià)廣告。如果沒(méi)有足夠的錢(qián)，它不一定是一個(gè)很好的操作方法。然后另一個(gè)就是，比如用戶(hù)在做廣告的時(shí)候，這里也有一個(gè)著(zhù)陸頁(yè)。大家都知道在網(wǎng)上搜索的時(shí)候，大家可能會(huì )搜索各種各樣的關(guān)鍵詞，那么大家都知道嗎？在他們點(diǎn)擊了您的廣告后，他們可能會(huì )轉到網(wǎng)站 以查看該內容不是您所需要的。其實(shí)，你可能要白白花錢(qián)，而實(shí)際的客戶(hù)并不是你所需要的?？蛻?hù)，也就是你自己想要點(diǎn)擊你內容的客戶(hù)，可能找不到你關(guān)鍵詞，這意味著(zhù)競價(jià)排名有負面影響。
　　所以大家在進(jìn)行競價(jià)排名的時(shí)候一定要非常注意這個(gè)問(wèn)題。您必須與搜索合作伙伴和內容合作伙伴建立良好的關(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)的話(huà)。內容，我們有兩種搜索，一種是免費的，一種是付費服務(wù)的。在今天和明天的一些演講中，您還將學(xué)習如何為您的用戶(hù)提供友好的界面。除此之外，我還談到了垂直搜索等方面。如果我有時(shí)間，我會(huì )告訴你更詳細的。然而，今天不可能向你清楚地解釋一切。我只能談?wù)剳鹇苑矫?。內容。您還可以從其他演講者那里了解內容。好的，所以大家首先要注意，不要忽視免費排名服務(wù)，這些有時(shí)非常有用。而且大家要記住，自然搜索不花錢(qián)，內容也可以很好。如果你想讓你的網(wǎng)站內容很好，你必須把鏈接做得很好 如果你使用自然搜索，你可以把你的客戶(hù)引導到你的網(wǎng)站。另外，如果完全使用自然搜索，也會(huì )遇到很大的風(fēng)險。你知道搜索引擎中的內容也是不斷變化的。自然搜索不可能完全搜索到您自己的內容，因此您必須權衡利弊。一方花錢(qián)，另一方不花錢(qián)。未來(lái)我們會(huì )看到越來(lái)越多。垂直搜索有很多，這些垂直搜索也可能是未來(lái)非常重要的搜索。那么明天，很多人會(huì )講垂直搜索的內容。垂直搜索以后會(huì )用得更多，不管是雅虎還是谷歌?；蛘咂渌?，他們也可能提供更多的垂直搜索服務(wù)。所以如果你明天能準時(shí)到達，如果你能盡快進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，你一定會(huì )收獲很多。 查看全部

　　搜索引擎優(yōu)化技術(shù)中的鏈接策略——導出鏈接
　　淺談搜索引擎優(yōu)化的鏈接策略總結：搜索引擎優(yōu)化技術(shù)就是剔除那些被搜索引擎認定為作弊的方法，尋求基本的優(yōu)化策略，比如關(guān)鍵詞的選擇、鏈接策略的分析本文重點(diǎn)討論和研究搜索引擎優(yōu)化技術(shù)中的鏈接策略。鏈接是網(wǎng)站 的靈魂。用戶(hù)通過(guò)超鏈接獲取豐富的網(wǎng)站內容，搜索引擎蜘蛛也跟著(zhù)網(wǎng)站頁(yè)面鏈接逐層深入追蹤，完成對網(wǎng)站信息的抓取。對于搜索引擎，尤其是谷歌，決定網(wǎng)站排名的關(guān)鍵是有多少高質(zhì)量的外部鏈接指向這個(gè)網(wǎng)站。這些是外部鏈接或反向鏈接，也稱(chēng)為入站鏈接反向鏈接。從網(wǎng)站到其他網(wǎng)站的導出鏈接以及網(wǎng)站內頁(yè)之間的鏈接也或多或少對排名有影響。對搜索引擎優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行細分時(shí)，需要注意的方面有很多。這里我們主要分析那些基本的或關(guān)鍵的問(wèn)題。這些問(wèn)題將在很長(cháng)一段時(shí)間內占據搜索引擎優(yōu)化技術(shù)相對重要的位置。雖然網(wǎng)站的內容不同，但網(wǎng)站的目的是讓目標客戶(hù)更容易找到網(wǎng)站本身。所以網(wǎng)站的重點(diǎn)，也就是網(wǎng)站的關(guān)鍵字的作用就很明顯了。因為，對于網(wǎng)站，最重要的兩點(diǎn)是內容和鏈接。因此，本文在第4章主要講解如何為網(wǎng)站創(chuàng )建鏈接，包括導入鏈接、導出鏈接、網(wǎng)站內部鏈接。
　　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。 LOCAlhOST研究了長(cháng)尾理論bbs，為網(wǎng)站貼了大量鏈接。以下鏈接一般被稱(chēng)為垃圾鏈接：（1)添加了太多導出鏈接網(wǎng)站（幾十甚至幾百個(gè)“朋友鏈接”之一就是你的網(wǎng)站）。（bulklinkexchangeprograms），交叉鏈接（crosslink）和其他自動(dòng)與大量成員網(wǎng)站交換鏈接的鏈接程序被搜索引擎視為典型的垃圾鏈接，極有可能受到懲罰或牽連，谷歌將永久刪除那些使用鏈接程序的網(wǎng)站。多層次的企業(yè)在自己的網(wǎng)站上添加一些與其關(guān)鍵詞相關(guān)的行業(yè)或專(zhuān)業(yè)資源網(wǎng)站鏈接，不僅有助于豐富網(wǎng)站的內容，也提高了搜索引擎對企業(yè)網(wǎng)站的好感度. 對于網(wǎng)站，由于缺乏原創(chuàng ) 的信息，他們經(jīng)常轉向其他網(wǎng)站 的文章作自己網(wǎng)站 而不指明出處，生怕導出鏈接會(huì )鼓勵競爭對手，不利于你的網(wǎng)站流量。事實(shí)上，對于搜索引擎，適當和適當的導出鏈接是必要的。當然，建立出口鏈接也要注意一些問(wèn)題 出口不同于進(jìn)口。即使話(huà)題相關(guān)，也必須控制數量。因為從“頁(yè)面級別”的角度來(lái)看，搜索引擎認為一個(gè)頁(yè)面貢獻的導出鏈接越多，網(wǎng)站其他頁(yè)面受益越少。
　　所以應該合理控制一個(gè)頁(yè)面的導出鏈接數量，不要超過(guò)15個(gè)導出鏈接。首頁(yè)的導出鏈接控制在??10個(gè)以?xún)?，多余的鏈接要單獨安排在二級?yè)面上。谷歌認為一個(gè)頁(yè)面的最大導出鏈接數不應超過(guò)100個(gè)。與外部鏈接對應的是內部鏈接。下面也分析一下什么是內鏈，以及它們如何影響網(wǎng)站的排名。除了導入和導出鏈接之外，站點(diǎn)的頁(yè)面通常還相互鏈接。比如文章結尾后的“相關(guān)文章”列表，收錄了網(wǎng)站中同一主題下的其他文章的鏈接，不僅方便訪(fǎng)問(wèn)者，也利于搜索引擎。 網(wǎng)站應有有意識地將重要內容頁(yè)面鏈接到其他頁(yè)面，讓搜索引擎知道這是您的重要頁(yè)面，從而為關(guān)鍵索引賦予更高的pr值。 網(wǎng)站還可以建立多個(gè)二級域名的子站點(diǎn)，子站點(diǎn)相互鏈接，這些子站點(diǎn)同時(shí)鏈接回主站點(diǎn)，形成子站群圍繞主站點(diǎn)，這對提高排名非常有利。無(wú)論是導出鏈接還是內部鏈接，請確保鏈接有效，而不是死鏈接。死鏈接是指服務(wù)器的路徑地址已經(jīng)改變或不存在，無(wú)法找到當前地址位置。用戶(hù)點(diǎn)擊鏈接后，發(fā)現地址打不開(kāi)。如果企業(yè)網(wǎng)站上有多個(gè)這樣的死鏈接，對用戶(hù)體驗是非常不利的。用戶(hù)會(huì )對死鏈接感到厭惡。如果網(wǎng)站上的死鏈很多，往往會(huì )讓用戶(hù)產(chǎn)生這種反感，公司很可能會(huì )失去一個(gè)潛在客戶(hù)。
　　搜索引擎的態(tài)度是以人為本。讓用戶(hù)反感的，也會(huì )被搜索引擎反感。不愉快的搜索引擎的后果可能是降低權利。嚴重的可能會(huì )直接刪除網(wǎng)站，所以企業(yè)網(wǎng)站一定要認真解決死鏈接問(wèn)題。過(guò)多的死鏈接不僅給用戶(hù)帶來(lái)不便，而且對搜索引擎友好度極其不利，影響排名。搜索引擎更關(guān)注鏈接文本中出現的關(guān)鍵字。因此，無(wú)論是導出鏈接、導入鏈接還是內部鏈接，最好考慮到鏈接文本中收錄關(guān)鍵字。比如導出鏈接最好選擇那些以關(guān)鍵字命名的網(wǎng)站。例如，服裝制造商的網(wǎng)站可以在行業(yè)資源中添加名稱(chēng)中帶有“服裝”字樣的出口鏈接。需要注意的是，如果網(wǎng)站的導入鏈接的文字完全相同，可能會(huì )被搜索引擎忽略或懲罰。因為搜索引擎希望導入的鏈接是別人自然創(chuàng )建的，這種統一的文字讓搜索引擎懷疑網(wǎng)站是為了增加鏈接的廣度而人為創(chuàng )建的結果。所以網(wǎng)站在交換友情鏈接時(shí)最好使用不同的文字。例如，新競爭力的鏈接文本包括“新競爭力”、“網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)管理顧問(wèn)”等。除了鏈接文本之外，鏈接周?chē)奈谋?，即上下文語(yǔ)義也非常重要。鏈接分析系統通過(guò)檢查鏈接上下文內容來(lái)判斷網(wǎng)站與其鏈接對象的相關(guān)程度，從而評估頁(yè)面的內容質(zhì)量。通過(guò)語(yǔ)義分析，還可以判斷關(guān)鍵詞是否作弊。 查看全部

　　關(guān)鍵詞排名是搜索引擎優(yōu)化的基本目標，你知道嗎？
　　根據百度官方說(shuō)法，相關(guān)性是關(guān)鍵詞排名的重要參考因素，前端頁(yè)面布局或模型相關(guān)的重要部分，即前端，包括關(guān)鍵詞布局，內部鏈調用等機制，這些點(diǎn)的相關(guān)性影響頁(yè)面模型，相關(guān)性影響排名，排名是搜索引擎優(yōu)化的基本目標。
　　1、前端頁(yè)面模型與SEO密切相關(guān)。一個(gè)好的頁(yè)面模型有很多搜索引擎友好的元素，比如關(guān)鍵詞location、關(guān)鍵詞frequency，以及當前的頁(yè)面鏈構建機制。從大體上講，就是通過(guò)不同的版塊、不同的維度、相同的主題、良好的豐富度來(lái)說(shuō)明當前頁(yè)面的核心點(diǎn)。這些點(diǎn)是SEO的核心。
　　2、前端優(yōu)化點(diǎn)的標題和描述已經(jīng)強調了很多次了。標題：只強調重點(diǎn)。重要的關(guān)鍵詞不要出現超過(guò)兩次，應該放在_位置。每個(gè)頁(yè)面的標題應該不同；說(shuō)明：總結這個(gè)高度的頁(yè)面內容。長(cháng)度要合理，不要太多關(guān)鍵詞，每個(gè)頁(yè)面的描述要不同。
　　3、W3C標準前端HTML代碼編寫(xiě)規范是SEO的基本功。對于搜索引擎，網(wǎng)頁(yè)的直接面孔是 HTML 代碼。如果代碼按照語(yǔ)義編寫(xiě)，搜索引擎將很容易理解頁(yè)面的含義。例如，文本模塊應該有標題，正確使用H1-H6，使用UL或OL作為列表代碼，使用strong作為重要文本等等。歸根結底是要充分利用HTML標簽來(lái)完成自己的工作，當然還要兼容各種主流瀏覽器。
　　
　　前端和SEO優(yōu)化有什么關(guān)系？
　　4. 將重要的關(guān)鍵詞 放在 HTML 代碼中。搜索引擎從上到下抓取 HTML 內容。使用此功能，您可以先閱讀主要代碼，然后將不重要的代碼，例如廣告，放在下面。例如，如果左右兩列的代碼保持不變，只需更改樣式并使用 float:left;和浮動(dòng)：正確，可以自由交換兩列的位置，這樣可以確保重要的代碼在前，讓爬蟲(chóng)先抓住它。多列也是如此。
　　5、重重標簽的前面部分會(huì )影響SEO結果。搜索引擎不像普通人那樣查看網(wǎng)頁(yè)。他們查看源代碼。只要是信息來(lái)源，搜索引擎都可以查看。權重標簽，如 H1 標簽和強標簽。圖像標簽 Alt 起解釋作用。這些前端標簽會(huì )影響 SEO 結果，但不一定。
　　6、SEO 的一大忌諱就是使用 JS 輸出重要的內容。爬蟲(chóng)不會(huì )讀取JS格式的內容，所以重要的內容必須是HTML格式的。盡量少使用 iFrame。搜索引擎不會(huì )抓取 iframe 中的內容，也不會(huì )將重要內容放入框架中。
　　7、保持文字效果。
　　如果需要平衡用戶(hù)體驗和SEO效果，在必須使用圖片的地方，比如個(gè)性化的字體標題，可以使用樣式控制，這樣文字就不會(huì )出現在瀏覽器中，而是出現在頁(yè)面代碼中。 查看全部

　　什么是搜索引擎蜘蛛友好的網(wǎng)站？這個(gè)問(wèn)題不難解決
　　什么是搜索引擎蜘蛛友好的網(wǎng)站？這個(gè)問(wèn)題不難解決。這個(gè)定位是通過(guò)SEO優(yōu)化網(wǎng)站的用戶(hù)體驗，給網(wǎng)站添加優(yōu)質(zhì)內容，并允許蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)和爬取，所以SEO優(yōu)化需要突出網(wǎng)站主題。那么如何提高搜索引擎蜘蛛的友好度呢？下面就和小編一起來(lái)看看吧。
　　
　　1、頁(yè)面加載速度
　　頁(yè)面加載對于搜索引擎蜘蛛的友好性更為重要。蜘蛛來(lái)的時(shí)候，如果網(wǎng)站打不開(kāi)，蜘蛛的體驗會(huì )很不友好，會(huì )減少后續訪(fǎng)問(wèn)的次數。但是服務(wù)器可以提高網(wǎng)站的加載速度。在安全穩定的環(huán)境下，應該在網(wǎng)站搭建之前選擇服務(wù)器。因此，如果服務(wù)器不穩定，需要及時(shí)與空間服務(wù)商取得聯(lián)系，將Web應用加載到綜合性能比較完善的空間中，方便SEO日常運營(yíng)。
　　2、減少flash的應用
　　SEO優(yōu)化需要注意頁(yè)面布局是否有flash動(dòng)畫(huà)。蜘蛛以同樣的方式識別圖片。如果網(wǎng)站頁(yè)面的文字較少，網(wǎng)站將失去排名優(yōu)先級。因此，頁(yè)面框架內的組織和布局需要友好美觀(guān)，框架結構要慎重使用。
　　3、無(wú)障礙網(wǎng)頁(yè)瀏覽
　　Url 爬取指的是網(wǎng)站，它是靜態(tài)的或偽靜態(tài)的。 網(wǎng)站結構是一種方便搜索引擎使用的蜘蛛結構模型。如果參數太多，數據會(huì )直接生成動(dòng)態(tài)路徑，動(dòng)態(tài)路徑對搜索引擎來(lái)說(shuō)不是友好的行為，尤其是帶有中文參數的動(dòng)態(tài)路徑，搜索引擎非常不喜歡。
　　4、原創(chuàng )內容很受歡迎
　　百度一直在打擊偽原創(chuàng )的內容，也重點(diǎn)優(yōu)化原創(chuàng )的內容，這么多采集文章的網(wǎng)站排名差，但他們有創(chuàng )意，豐富在內容上，有價(jià)值。這就是搜索引擎喜歡的東西。
　　
　　5、內容簡(jiǎn)單明了
　　其他搜索引擎頁(yè)面不需要太多代碼。只要頁(yè)面內容簡(jiǎn)潔，頁(yè)面結構有利于優(yōu)化，每個(gè)標題欄都可以引導蜘蛛到它想去的地方，然后這個(gè)網(wǎng)站質(zhì)量高，所以頁(yè)面簡(jiǎn)潔的布局是每個(gè)布局的位置。 查看全部

　　SEO理念指引：主題內容優(yōu)化的4步全新方法
　　SEO進(jìn)入了“有質(zhì)感的內容”的新算法體系，尤其是當今一流的搜索引擎可以從內容場(chǎng)景和內容實(shí)體屬性來(lái)處理排名，讓用戶(hù)得到更精準的搜索結果。對于優(yōu)化者來(lái)說(shuō)，網(wǎng)站優(yōu)化不再是簡(jiǎn)單的內容填充，需要重新定義主題內容優(yōu)化。本文將結合最新的SEO概念來(lái)指導大家如何優(yōu)化主題內容。主題模型是頁(yè)面內容布局的模型，目的是讓搜索引擎正確理解整個(gè)頁(yè)面的核心主題是什么，而不是傳達哪個(gè)關(guān)鍵詞多。因為一個(gè)頁(yè)面可以收錄很多信息，有的有用，有的被占用，只有將真實(shí)的核心信息傳遞給搜索引擎才能獲得相應的排名。因此，在主題模型中，我們需要實(shí)現4種新的優(yōu)化方法：1詞系統關(guān)聯(lián)2詞系統布局3補充內容4內容屬性。
　　對于維基百科等熟悉的網(wǎng)站，亞馬遜利用其中的積分獲得海量的關(guān)鍵詞排名。他們部署在頁(yè)面布局上，因為他們的“框架”足夠強大，可以向搜索引擎大量有效地展示核心內容主題。因此，在植入內容后，可以創(chuàng )建大量的最新頁(yè)面。所以，不管你是小白還是老手，即使你不懂搜索引擎算法，只要使用主題模型，也能獲得不錯的排名！ （特別是對于谷歌）。無(wú)論您使用什么方法來(lái)優(yōu)化頁(yè)面內容，您都必須關(guān)注如何關(guān)聯(lián)單詞和短語(yǔ)。作為內容編輯者，您編寫(xiě)的內容最直接影響搜索引擎對頁(yè)面主題的理解。當我們使用句子和單詞時(shí)，搜索引擎會(huì )根據其他資源中的數據將您的內容關(guān)聯(lián)起來(lái)，生成所謂的內容實(shí)體。我們優(yōu)化者首先需要研究關(guān)鍵詞，找出這些句子和單詞之間的關(guān)系。相信每個(gè)人都有自己的研究關(guān)鍵詞的方法，但是你需要達到以下目標： 1 找到同義詞和變體詞 2 找到和二類(lèi)詞 3 與主要詞內容相關(guān)的詞 4與二類(lèi)詞相關(guān)，內容屬性與主詞（人、地點(diǎn)、事物）相關(guān)。大家可以操作這個(gè)“主題優(yōu)化”的方法。一個(gè)高質(zhì)量的頁(yè)面就像一個(gè)高級的大學(xué)證書(shū)，它記錄了你的實(shí)體和相關(guān)性。最后，在你的內容優(yōu)化中融入以下優(yōu)化技巧：1.是一個(gè)很籠統的Title來(lái)描述頁(yè)面的主題，2.添加了一個(gè)開(kāi)頭（簡(jiǎn)要）來(lái)描述頁(yè)面的內容，3.分割內容分成幾段，每段都有自己的話(huà)題，4.盡量擴大話(huà)題角度，并可以添加相關(guān)答案，5.提供額外的站內或站外輔助資源，6.無(wú)所謂關(guān)于一個(gè)詞的權重，而是建立內容實(shí)體。 查看全部

　　
什么是優(yōu)化算法，SEO要懂搜索引擎算法嗎？
　　
　　小明什么都說(shuō)了
　　SEO 是一個(gè)神奇的職業(yè)。業(yè)界的每個(gè)人都想找出并嘗試更好地掌握搜索引擎的原理。他們從四面八方熱衷于談?wù)撍阉饕嫠惴?，希望能編出一套自己的?yōu)化方案。
　　實(shí)際上，這不是問(wèn)題。學(xué)而不思是什么，思而不學(xué)是什么，但是如果你一味地想采用“泡丁姐?！钡姆绞絹?lái)討論搜索引擎算法，我認為這是一個(gè)大問(wèn)題。沒(méi)必要。畢竟，世界上真正懂優(yōu)化算法的人并不多。
　　那么，什么是優(yōu)化算法？ SEO需要懂搜索引擎算法嗎？
　　根據之前搜索引擎的研究經(jīng)驗，徐三seo詳細闡述如下內容：
　　1.簡(jiǎn)單理解：
　　搜索引擎算法是一個(gè)采集數據、定義相關(guān)特征模型、使用機器學(xué)習根據特定目標訓練您的排名機制，并不斷對其進(jìn)行評估和修正的過(guò)程。
　　所謂優(yōu)化算法其實(shí)是指：利用對海量數據的分析和監控，不斷探索搜索引擎定義的特征模型相關(guān)規則的邊界，使目標頁(yè)面更加符合搜索引擎排名機制。
　　因此，您可能需要了解一點(diǎn)，但不要深入。即使你在SEO行業(yè)已經(jīng)多年，其實(shí)也沒(méi)有幾個(gè)人能夠真正理解搜索引擎的算法，比如你瀏覽也只能是嘗一嘗。 :
　?、?PageRank 算法
　?、?TF-IDF 算法
　?、?HITS算法
　　幾乎每個(gè)SEO人都能說(shuō)出一些實(shí)話(huà)，但實(shí)際上很少有人能真正理解這些算法的原生模型，而對于普通SEO人員來(lái)說(shuō)，我們所謂的優(yōu)化算法，只是希望，盡可能讓網(wǎng)站online status 符合SEO規范，你要說(shuō)為什么，但無(wú)疑是自找麻煩。
　　2.關(guān)注用戶(hù)體驗
　　當我們談到搜索引擎算法時(shí)，SEO人員往往會(huì )列出大量的百度算法，以強調目前百度搜索的在線(xiàn)操作規范。這是個(gè)好習慣。
　　例如：
　?、傺咐姿惴ǎ焊嬖V你不要試圖用刷IP的行為來(lái)操縱排名。
　?、谇屣L(fēng)算法：叫你不要標題作弊，用關(guān)鍵詞積累，增加頁(yè)面相關(guān)內容。
　?、?烽火算法：強調需要定期檢查網(wǎng)站是否被劫持。
　?、蹹rizzle算法：重點(diǎn)打擊頁(yè)面標題作弊，如：關(guān)鍵詞堆積。
　　綠發(fā)算法：用于打擊外部鏈接，尤其是購買(mǎi)黑鏈接，嚴重干擾搜索市場(chǎng)。
　?、奘袼惴ǎ河糜谧R別低質(zhì)量的網(wǎng)站，特別是文章的惡意組合，采集內容，列出關(guān)鍵詞的頁(yè)面。
　?、弑八惴ǎ簢栏駲z查頁(yè)面的用戶(hù)體驗，尤其是與廣告的彈出相關(guān)。
　?、鄑opol：支持高質(zhì)量移動(dòng)網(wǎng)站的更多增強功能。
　?、崽炀W(wǎng)算法：對企業(yè)惡意嵌入代碼進(jìn)行深度分析和打擊。
　?、鈨?yōu)采云算法：主要可以針對中文新聞源的銷(xiāo)售情況和軟文的情況進(jìn)行整改。
　　Lightning 算法：更加強調頁(yè)面加載速度對網(wǎng)站 搜索排名的影響，尤其是移動(dòng)登陸頁(yè)面。
　　Aurora算法：主要研究針對不同時(shí)間因素對算法進(jìn)行分析、調整和識別，加強頁(yè)面優(yōu)先級排序。
　　颶風(fēng)算法：專(zhuān)門(mén)打擊惡意采集系統網(wǎng)站主內容行為，支持原創(chuàng )設計內容，給予一定權重支持。
　　但是各種算法的推出，歸根結底是為了保證搜索引擎的用戶(hù)體驗。作為網(wǎng)站creator，我們唯一需要考慮的就是如何提升用戶(hù)體驗，比如：
　?、?創(chuàng )建更相關(guān)的主題頁(yè)面
　?、谏疃冉庾x行業(yè)和新技術(shù)趨勢，持續輸出“有吸引力”的內容
　?、圩⒁忭?yè)面的瀏覽體驗。
　　3.樹(shù)立企業(yè)品牌
　　對于搜索引擎來(lái)說(shuō)，為什么官方網(wǎng)站政府、科研機構、大學(xué)、社會(huì )福利部門(mén)的排名高？因為這些網(wǎng)站在某個(gè)垂直領(lǐng)域具有極高的權威性和社會(huì )影響力。
　　這就是為什么，對于一些網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，即使seo排名標準化得很差，它仍然會(huì )獲得更高的排名。最常見(jiàn)的情況是大學(xué)網(wǎng)站的“任何頁(yè)面都是標題”問(wèn)題。
　　因此，與其花大量時(shí)間研究搜索引擎優(yōu)化算法和做搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)，不如將更多的時(shí)間和經(jīng)驗投入到企業(yè)品牌建設上。
　　基于品牌影響力的作用，比使用技能排名（內容+外鏈）等策略方便有效得多。
　　總結：不要鉆研搜索引擎算法，優(yōu)化算法沒(méi)有完美的解決方案。用戶(hù)的產(chǎn)品體驗和對企業(yè)品牌的忠誠度是線(xiàn)上運營(yíng)的本質(zhì)。以上內容僅供參考。 ????? 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化 中考特研數學(xué)選三高分班（全小學(xué)）(組圖)
　　搜索引擎主題模型優(yōu)化中考特研數學(xué)選三高分班（全小學(xué)）數學(xué)江漢寒塘渡123號黃經(jīng)理1請選擇，填入問(wèn)號1—問(wèn)號71代表選擇答案的問(wèn)號7代表不選擇答案的問(wèn)號2代表單選題。
　　a=選a=選c=不選c=填空選a=選b=不選b=單選c=填空答案肯定是c啊
　　給出兩個(gè)選項，給出一個(gè)答案，查詢(xún)值就是這兩個(gè)選項的中位數，可能不夠精確，大概這個(gè)意思吧，
　　如果已知條件：已知選項中位數已知兩個(gè)答案的最終值，算術(shù)平均數已知選項選擇是否不選的概率分布。
　　你選任意一道題的時(shí)候都會(huì )根據已知條件計算你選擇答案的分布，
　　a=選a=選c，且c>0&&a0，則選c。否則選b。
　　ac等于某個(gè)從b到c的所有變量的分布的一半。假設ac是20，則b=20的話(huà)就是4%，a=10的話(huà)就是2%。也就是算術(shù)平均數10%。
　　估計得分。
　　從valueofchoice開(kāi)始計算分數線(xiàn)的答案，到最后分數線(xiàn)下標為0。
　　最簡(jiǎn)單的，選一個(gè)，
　　得分機器人~（生成模型，按題目要求生成多個(gè)供你選擇，從問(wèn)題中你就可以看出想不想選?；蛘叻植紬l件下選哪個(gè)都不是問(wèn)題~）其實(shí)具體問(wèn)題中應該最后要求是符合概率論的一個(gè)回答，首先搞清楚概率是什么意思。你只要知道，不同分布的分布項，分布狀態(tài)列出，概率要求，每個(gè)結果的取值，中位數值，后驗分布的項目都是可以聯(lián)合的（或者說(shuō)是一樣，也可以自己選多個(gè)中位數項和要求值之間的統計量，一般題目就不用用高斯等方差算了），看看什么情況下，選哪個(gè)是合理的，你就知道哪個(gè)更加合理了~。 查看全部

　?。核阉饕嬷黝}模型優(yōu)化-引擎模型解決方案
　　搜索引擎主題模型優(yōu)化-搜索引擎主題模型解決方案主題模型不同于搜索結果模型，是運用固定的模板在搜索內容進(jìn)行搜索。
　　1）大批量采樣導致采樣率降低：?jiǎn)挝粩祿刻岣叩牟蓸勇试斐闪怂阉魍瑯訒r(shí)間內多次采樣的效率降低。
　　2）高采樣率時(shí)，數據集采樣的稀疏性造成了計算速度降低。
　　3）降低了算法的利用率，需要更多的資源。近兩年開(kāi)始興起的機器學(xué)習技術(shù)，通過(guò)圖像識別和相關(guān)性搜索，將本來(lái)很稀疏的單個(gè)字句轉換成了具有一定相似性的子句，提高了搜索效率。大數據時(shí)代，搜索引擎主題模型自然也要進(jìn)行數據科學(xué)技術(shù)變革。
　　主題模型優(yōu)化可以解決下面幾個(gè)問(wèn)題：
　　1）搜索引擎頁(yè)面多子樹(shù)結構化轉換成了單個(gè)子樹(shù)結構化
　　2）字段處理變換成了線(xiàn)性可分
　　3）數據計算處理變化
　　4）結果準確度恢復，
　　5）去噪，
　　6）內容質(zhì)量?jì)?yōu)化
　　7）鏈接性能優(yōu)化
　　8）模型延展性?xún)?yōu)化
　　9）拓展性，
　　已經(jīng)有中文方向的論文推薦了請閱讀個(gè)人關(guān)注的可能領(lǐng)域：醫學(xué)方向的搜索引擎領(lǐng)域：最近感覺(jué)醫學(xué)類(lèi)搜索是個(gè)不錯的方向，祝大家ieee持續發(fā)論文，flagship連連。
　　我們正在進(jìn)行新聞聚合，醫學(xué)搜索，等方面的研究。
　　這是一個(gè)非常成熟的領(lǐng)域。只是有人在這方面進(jìn)行探索和總結而已。搜索引擎主題模型，確實(shí)困難很多，幾乎要改變搜索結果的方方面面。但真的能完全改變么？是否也有更好的方法？樓主的思考還有探索的空間。因為搜索引擎或醫學(xué)，其搜索結果的排序并不僅僅是由結果的大小或質(zhì)量決定的。對于低質(zhì)量的結果，經(jīng)過(guò)搜索引擎爬蟲(chóng)抓取的統計，無(wú)論比例是多少，都會(huì )排在搜索結果的較后位置。
　?。ㄆ脚_級搜索引擎，可以完全基于爬蟲(chóng)抓取時(shí)的訪(fǎng)問(wèn)深度來(lái)考慮統計結果質(zhì)量的排序，但搜索引擎爬蟲(chóng)抓取時(shí)的深度，通常都遠遠大于結果數目，那么這個(gè)抓取深度和結果量，可能已經(jīng)足夠大小或質(zhì)量檢測了）而再對于高質(zhì)量的內容，這些越是高質(zhì)量的數據，因為其高曝光度，高關(guān)注度，會(huì )進(jìn)入非?？壳暗奈恢?，哪怕只有一條。與此同時(shí)，同樣數量的搜索請求，通常只有一條高質(zhì)量的結果。
　　據我所知，歐洲中東北非地區，食用人工飼養的豬肉，平均每個(gè)人會(huì )選擇10-15個(gè)不同飼養的豬肉品種。但是在北美的超市里，豬肉的選擇是很少的，基本都是豬肉需求量的百分之五十以下的豬肉，因為平均每年大概四百萬(wàn)頭豬被屠宰。沒(méi)錯，這些動(dòng)物飼養養殖的標準，都是一樣的。因此，在這些地區的大醫院里，大城市有獨家定制的豬肉產(chǎn)品，小城市里，只有普通飼養的豬肉。而國內的搜索引擎，想要做到高質(zhì)量的豬肉搜索，基本。 查看全部

　　搜索競價(jià)廣告關(guān)鍵詞優(yōu)化分為三個(gè)階段進(jìn)行處理
　　[摘要]：搜索競價(jià)廣告是目前主要的網(wǎng)絡(luò )廣告投放方式，也是互聯(lián)網(wǎng)提供的最有效的營(yíng)銷(xiāo)方式。廣告商利用廣告向用戶(hù)展示服務(wù)和產(chǎn)品以獲得經(jīng)濟利益，而搜索引擎用戶(hù)則通過(guò)輸入查詢(xún)關(guān)鍵詞和廣告拍賣(mài)關(guān)鍵詞的匹配來(lái)查詢(xún)廣告和查看廣告信息。搜索競價(jià)廣告關(guān)鍵詞優(yōu)化對于廣告能否被用戶(hù)準確定位并獲得更大的展示機會(huì )起著(zhù)至關(guān)重要的作用。目前，廣告主的一個(gè)共同需求是自動(dòng)獲取大量能夠帶來(lái)最大收益的廣告相關(guān)競價(jià)關(guān)鍵詞，以提高廣告的展示機會(huì )和轉化概率。這個(gè)需求對應的相關(guān)問(wèn)題就是搜索競價(jià)廣告關(guān)鍵詞優(yōu)化問(wèn)題。搜索競價(jià)廣告關(guān)鍵詞optimization 是當今搜索競價(jià)廣告領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。其難點(diǎn)在于如何為廣告產(chǎn)生大量的相關(guān)競價(jià)關(guān)鍵詞，以獲得更高的經(jīng)濟效益。針對搜索競價(jià)廣告關(guān)鍵詞優(yōu)化領(lǐng)域存在的問(wèn)題，本文提出將廣告關(guān)鍵詞優(yōu)化分為三個(gè)階段進(jìn)行處理。第一階段，廣告關(guān)鍵詞提取階段。該階段的主要目標是根據搜索競價(jià)廣告的特點(diǎn)設計廣告關(guān)鍵詞抽取模型，抽取關(guān)鍵詞作為廣告中的種子關(guān)鍵詞。本文采用基于語(yǔ)言模式挖掘的抽取模型，可以保證種子關(guān)鍵詞與廣告的高度相關(guān)性。第二階段，種子關(guān)鍵詞擴展階段。這一階段的主要目標是設計一個(gè)基于種子關(guān)鍵詞的廣告關(guān)鍵詞擴展模型，擴展大量與種子關(guān)鍵詞相關(guān)的候選競標關(guān)鍵詞集合。本文采用基于概念結構的擴展模型，可以保證大量生成的關(guān)鍵詞，以及與種子關(guān)鍵詞的高度相關(guān)性。第三階段，候選投標關(guān)鍵詞優(yōu)化選擇階段。這個(gè)階段的主要目標是設計一個(gè)優(yōu)化模型來(lái)優(yōu)化候選投標關(guān)鍵詞集合的選擇。本文采用基于點(diǎn)擊率預測的優(yōu)化模型，可以保證優(yōu)化結果能夠為廣告主帶來(lái)更大的經(jīng)濟效益。在上述工作的基礎上，本文通過(guò)實(shí)驗驗證了由上述三種模型組成的搜索競價(jià)廣告優(yōu)化方法的有效性。首先驗證了基于語(yǔ)言模式挖掘的關(guān)鍵詞抽取算法在廣告關(guān)鍵詞抽取上優(yōu)于傳統的關(guān)鍵詞抽取算法。然后驗證了基于LRM的點(diǎn)擊率優(yōu)化算法也具有較高的準確率。這兩個(gè)實(shí)驗結果為整個(gè)優(yōu)化算法的驗證提供了有力的支持。最后對搜索拍賣(mài)廣告的優(yōu)化方法與主流廣告關(guān)鍵詞推薦工具進(jìn)行了對比實(shí)驗。實(shí)驗結果表明，本文搜索拍賣(mài)廣告優(yōu)化方法生成的拍賣(mài)關(guān)鍵詞優(yōu)于主流廣告關(guān)鍵詞推薦工具@生成的@k5。 查看全部

　　搜索引擎主題模型優(yōu)化通過(guò)對網(wǎng)站關(guān)鍵詞優(yōu)化的分析
　　搜索引擎主題模型優(yōu)化官方名稱(chēng)為"搜索引擎主題模型優(yōu)化"，通過(guò)關(guān)鍵詞搜索量等指標綜合排名來(lái)實(shí)現內容的第一時(shí)間被收錄。而搜索引擎主題模型優(yōu)化通過(guò)對網(wǎng)站關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，從而找到某些指標高度重合或關(guān)鍵詞相關(guān)性較高的關(guān)鍵詞，通過(guò)收錄排名優(yōu)化以達到排名的快速提升。
　　能和別人做的差不多，但是功能性方面不及別人，因為搜索引擎更新?lián)Q代挺快的。建議聯(lián)系客服自己做。
　　有需要的小伙伴可以聯(lián)系我，對于搜索引擎主題模型優(yōu)化的知識我相信我在知乎這么久都可以說(shuō)的很清楚了。我是專(zhuān)門(mén)做這塊的研究的，有什么不清楚的都可以找我。
　　搜索引擎主題模型的優(yōu)化是將內容重新組織或者添加一些關(guān)鍵詞進(jìn)行測試，首先確定好搜索引擎主題模型，然后分析關(guān)鍵詞前10頁(yè)搜索結果，根據實(shí)際內容再調整主題模型，如果主題模型不太合理可以跟客服交流重新組織或者添加關(guān)鍵詞。
　　搜索引擎主題模型優(yōu)化就是對搜索引擎內部結構的優(yōu)化！目前搜索引擎優(yōu)化機制是按照url前10頁(yè)來(lái)搜索提交的，想要讓第十頁(yè)的內容更好的優(yōu)化，你就需要有機會(huì )進(jìn)入10頁(yè)的前5頁(yè)，再不斷從前10頁(yè)上往下搜索從而進(jìn)入搜索結果第10頁(yè)的3頁(yè)。做好搜索引擎主題模型優(yōu)化也是非常關(guān)鍵的，可以試著(zhù)每隔幾周調整一下搜索引擎主題模型，這樣可以讓搜索引擎更好的抓取蜘蛛抓取內容，提高搜索引擎收錄量以及排名靠前效果，讓蜘蛛更好的抓取站內重要內容！我是環(huán)球博客seo的陳長(cháng)生，如果大家想學(xué)習網(wǎng)站內優(yōu)化知識的話(huà)，請持續關(guān)注我！。 查看全部

　　
登陸頁(yè)內容為解決問(wèn)題而不只是描述問(wèn)題舉個(gè)例子
　　
　　#1登陸頁(yè)面的內容是解決問(wèn)題而不是描述問(wèn)題
　　例如，當有人搜索“結婚穿什么衣服”時(shí)，最好的頁(yè)面內容應該指向幾個(gè)方向：和。
　　因為搜索詞后面的用戶(hù)可以猜到他要去參加婚禮，所以我們的最終目標是解決他在哪里可以買(mǎi)到衣服的問(wèn)題，而不僅僅是讓他學(xué)會(huì )如何搭配衣服。所以在優(yōu)化這個(gè)關(guān)鍵詞的時(shí)候，我們的內容應該針對他的最終需求，增加相關(guān)購買(mǎi)的鏈接或者直接下單的功能，這樣引流和轉化的效果會(huì )更好。
　　#2 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)人愿意給你等待的機會(huì )，所以【k14】打開(kāi)加載速度比任何優(yōu)化點(diǎn)都重要。開(kāi)放時(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，考慮可以做哪些點(diǎn)來(lái)加速，比如CDN、去除無(wú)用代碼、服務(wù)器寬帶升級、緩存、頁(yè)面瘦身、純靜態(tài)頁(yè)面等優(yōu)化動(dòng)作。
　　#3 是一種信任感，一種增強 UI、UX 和品牌的參與感
　　很多用戶(hù)打開(kāi)網(wǎng)站后會(huì )有第一印象，好山寨，好土鱉，這么專(zhuān)業(yè)不是我們想要的結果。頁(yè)面設計需要UI&UX的投入和品牌自身的口碑背書(shū)，否則用戶(hù)很難在網(wǎng)站中產(chǎn)生信任感和參與感。最實(shí)用的方式是參考行業(yè)內比較好的網(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)參與每一個(gè)設計過(guò)程。
　　#4 避免各種促使用戶(hù)離開(kāi)頁(yè)面的元素
　　大量的彈窗、固定凸窗、廣告位會(huì )讓用戶(hù)反感，放棄整個(gè)瀏覽過(guò)程。這是優(yōu)化過(guò)程中要避免和去除的部分?？紤]以更原生的方式植入這些元素或獎勵用戶(hù)完成該過(guò)程。同時(shí)避免蜘蛛在代碼使用中被搜索引擎封禁或難以捕捉降級的可能。
　　#5關(guān)鍵詞植入
　　常規的關(guān)鍵詞植入（爆老師稱(chēng)之為“填詞”）還要繼續做，比如Title、H1、文章內關(guān)鍵詞、外鏈錨文本、內鏈錨文本、圖片ALT 、網(wǎng)址、圖片命名等，這里不再贅述，大家都明白了。
　　#6 主題模型的注入
　　僅僅填寫(xiě)#5個(gè)詞是不夠的，因為太機械會(huì )失去文本用戶(hù)體驗。所以我們要做一個(gè)主題模型，比如關(guān)鍵詞我們可以擴展到一系列相關(guān)的詞，比如燕尾服、婚紗、婚紗背心、婚紗、婚宴等等。形成一個(gè)大的主題和專(zhuān)區，這樣的頁(yè)面內容將使關(guān)鍵詞排名更全面，對更多用戶(hù)有幫助。同時(shí)，搜索引擎可以充分解讀您要推送的主題內容與婚紗相關(guān)。
　　#7 顯示文本深度優(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顯示的信息（主要是title、desc、url）。這些元素在內容上需要優(yōu)化：title的創(chuàng )意、desc的熱度、url的規范、文章日期、結構化數據的使用、在線(xiàn)對話(huà)等，下面的效果如何？
　　
　　#8 創(chuàng )造獨特的有價(jià)值的內容
　　歸根結底，營(yíng)銷(xiāo)離不開(kāi)內容質(zhì)量。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）內容必須是有用的、高價(jià)值的、高可靠的、有趣的，值得采集的點(diǎn)
　　3）與其他內容相比，沒(méi)有重復，深度更強大
　　4）打開(kāi)速度快（無(wú)廣告），不同終端均可閱讀
　　5） 可以產(chǎn)生認同、驚喜、快樂(lè )、思考等情緒性想法
　　6）可以達到一定的轉發(fā)和傳播力
　　7） 可以使用完整、準確和獨特的信息來(lái)解決或回答問(wèn)題 查看全部

　　基于主題的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)在主題搜索中的作用是什么
　　尋呼機來(lái)建立數據庫。比如雅虎搜索。這種類(lèi)型的搜索引擎的優(yōu)點(diǎn)是頁(yè)面的準確率非常高。缺點(diǎn)是索引庫的更新需要人工干預，速度慢，覆蓋面小，成本高?；跈C器人的搜索引擎。其特點(diǎn)是網(wǎng)頁(yè)信息采集不需要人工干預。它主要利用一個(gè)叫Robot的軟件程序在網(wǎng)絡(luò )上自動(dòng)爬取信息采集，處理并提供查詢(xún)服務(wù)，并能自動(dòng)更新索引數據庫。這類(lèi)搜索引擎的典型代表是谷歌，它利用互聯(lián)網(wǎng)中無(wú)處不在的超鏈接結構來(lái)自動(dòng)抓取網(wǎng)頁(yè)。其優(yōu)點(diǎn)是成本低，缺點(diǎn)是分類(lèi)不準確，誤檢和漏檢率高。智能檢索的搜索引擎。第三代搜索引擎的特點(diǎn)是增加了人工智能結果。利用Web數據挖掘技術(shù)，利用分詞詞典和同音詞詞典來(lái)提高搜索結果。此外，它還可以輔助知識層面或概念層面的查詢(xún)。通過(guò)學(xué)科詞典，上下位詞典和相關(guān)詞典的搜索處理形成一個(gè)知識體系或概念網(wǎng)絡(luò )，給用戶(hù)智能的知識提示，最終幫助用戶(hù)獲得最佳的搜索結果。出現主題和地理搜索服務(wù)。搜索平臺逐漸向桌面、移動(dòng)等方向擴展，向智能化、個(gè)性化方向發(fā)展。主題搜索引擎。在本文中也稱(chēng)為“專(zhuān)業(yè)搜索引擎”和“主題搜索引擎”，簡(jiǎn)稱(chēng)主題搜索引擎。主要是為用戶(hù)提供某一主題或某一領(lǐng)域的網(wǎng)頁(yè)資源的檢索服務(wù)。它提供的資源與某個(gè)主題相關(guān)。服務(wù)更專(zhuān)業(yè)，具有一定的個(gè)性化。
　　因此，它比前三代搜索引文更有效、更準確。具有話(huà)題覆蓋率高、話(huà)題爬蟲(chóng)在智能搜索引擎中的研究和實(shí)現程度高、搜索對象多樣化、服務(wù)個(gè)性化、專(zhuān)業(yè)化等特點(diǎn)。事實(shí)上，話(huà)題搜索引擎涵蓋了機器人搜索、人工智能等技術(shù)，在使用上更具有現實(shí)意義?；谥黝}的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)在主題搜索中的作用是根據啟發(fā)式搜索策略從網(wǎng)絡(luò )中獲取相關(guān)資源，這在很大程度上緩解了用戶(hù)使用搜索引擎獲取大量不相關(guān)頁(yè)面的問(wèn)題。因此，針對當今用戶(hù)對搜索引擎的實(shí)際需求，對主題爬蟲(chóng)進(jìn)行研究是非常有用的。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的多元化，用戶(hù)獲取信息方式的變化以及服務(wù)商的技術(shù)創(chuàng )新，推動(dòng)了搜索模式的變化，這也是不同搜索服務(wù)商之間競爭的核心。用戶(hù)對搜索引擎的認知度和使用率持續快速提升，對搜索引擎的要求也越來(lái)越高。這將不可避免地加劇搜索服務(wù)提供商之間的競爭。但是，只有進(jìn)步才會(huì )有競爭。搜索引擎肯定會(huì )向前發(fā)展。向更人性化、更實(shí)用的方向發(fā)展。為了跟上網(wǎng)絡(luò )發(fā)展的速度，構建一個(gè)能夠適應網(wǎng)絡(luò )的基于主題的搜索引擎將面臨許多挑戰。網(wǎng)絡(luò )文檔采集所需的快速爬取技術(shù)存儲索引和網(wǎng)絡(luò )文檔所需的大存儲空間必須有效處理數據索引系統、快速查詢(xún)檢索系統等，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )的擴大，成為搜索的難點(diǎn)技術(shù)。
　　但是，隨著(zhù)時(shí)代的發(fā)展，硬件的效率也隨著(zhù)計算機技術(shù)的更新而迅速提高，這在一定程度上緩解了軟件的難度。在此基礎上，我們希望主題搜索引擎中的爬蟲(chóng)技術(shù)能夠保證下載頁(yè)面存儲和索引的成本盡可能小，查詢(xún)處理速度盡可能快。搜索引擎盡可能對用戶(hù)友好。國外搜索引擎技術(shù)的發(fā)展已有十多年的歷史。雅虎是第一個(gè)提供目錄指南的搜索引擎。根據用戶(hù)輸入的搜索公式，雅虎會(huì )返回相關(guān)的雅虎分類(lèi)、Web網(wǎng)站、網(wǎng)頁(yè)和新聞。目前，AlatVisat 是互聯(lián)網(wǎng)上最大的搜索引擎之一。它提供常規搜索、高級搜索和主題搜索，包括圖像、視頻和音頻。 AlatVista 擁有的龐大數據庫大大增加了用戶(hù)查找所需信息的可能性。 Google 擁有 40 億個(gè)可搜索網(wǎng)頁(yè)，每天處理 2 億個(gè)搜索請求。操作界面提供30多種語(yǔ)言選擇，包括英語(yǔ)、歐洲主要語(yǔ)言、日語(yǔ)、中文簡(jiǎn)繁體、韓語(yǔ)等。 目前國內外對搜索引擎的研究始于上世紀末和本世紀初。雖然國內起步較晚，但也出現了一些優(yōu)秀的產(chǎn)品。目前，中國技術(shù)最先進(jìn)的搜索引擎是百度。功能齊全，包括新聞搜索、網(wǎng)站搜索、MP3搜索、圖片搜索等。在中文搜索支持方面，在某些地方甚至超過(guò)了谷歌的更新速度。
　　在搜索結果中，百度也設置了相關(guān)搜索功能，可以為用戶(hù)提供與查詢(xún)相關(guān)的信息關(guān)鍵詞，從而進(jìn)一步提高查詢(xún)的準確率。隨著(zhù)搜索市場(chǎng)價(jià)值的不斷提升，越來(lái)越多的公司開(kāi)發(fā)了自己的搜索頁(yè)面引擎，如中國搜索、搜狐的搜狗、網(wǎng)易有道、阿里巴巴的商機搜索等，也紛紛出現。自然搜索引擎技術(shù)成為了技術(shù)員。關(guān)注的焦點(diǎn)。近年來(lái)，隨著(zhù)WWW技術(shù)的廣泛應用，上面介紹的一些傳統的通用搜索引擎面臨著(zhù)巨大的挑戰。一是網(wǎng)絡(luò )信息資源呈指數級增長(cháng)。傳統搜索引擎無(wú)法覆蓋網(wǎng)絡(luò )中的所有頁(yè)面。然后，Web信息資源的動(dòng)態(tài)變化。搜索引擎無(wú)法保證所有信息的及時(shí)更新。最后，傳統搜索引擎提供的信息檢索服務(wù)是做不到的。滿(mǎn)足人們對個(gè)性化服務(wù)日益增長(cháng)的需求。面對這些挑戰，為了滿(mǎn)足不同人群的需求，各種“話(huà)題搜索引擎”應運而生。主題特定搜索引擎引起了研究人員的注意。已成為當今社會(huì )的研究熱點(diǎn)。新一代搜索引擎的研究正成為熱點(diǎn)。這里是一個(gè)代表性的系統。 Scirus 是科學(xué)文獻的主題搜索引擎。其信息來(lái)源主要包括網(wǎng)頁(yè)和期刊兩部分。它首先過(guò)濾網(wǎng)絡(luò )中找到的結果，然后只列出收錄科學(xué)信息的組件，方便科研人員。
　　伯克利的 Focused Project 系統使用兩個(gè)程序來(lái)引導爬蟲(chóng)。一個(gè)是分類(lèi)器，用于計算下載的文檔與預定主題的相關(guān)性，另一個(gè)是凈化器，用于識別指向許多相關(guān)資源的頁(yè)面?；诟拍钏阉鞯膕jeevs搜索引擎將用戶(hù)的問(wèn)題轉化為系統已知的問(wèn)題。在分析問(wèn)題的結構和內容后，它要么直接給出問(wèn)題的答案，要么引導用戶(hù)從幾個(gè)可選擇的問(wèn)題中進(jìn)行選擇。用戶(hù)只需要輸入一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)句，比如等價(jià)句，就可以直接得到結果。 4 基于電路課程的主題搜索引擎的設計和本文的組織結構 本文的研究目標是提出適合主題搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)和優(yōu)化索引技術(shù)，構建主題搜索引擎系統基于電路課程，為今后某一領(lǐng)域的搜索引擎研究做準備工作。本文的研究思路是從話(huà)題搜索引擎網(wǎng)頁(yè)爬取技術(shù)入手，在現有原有算法的基礎上提出改進(jìn)算法，并通過(guò)相應的測試對比應用到搜索引擎中的話(huà)題搜索引擎設計?？紤]到人性化的特點(diǎn)，選擇了AJAX自動(dòng)顯示技術(shù)域名過(guò)濾等優(yōu)化方式，提高相應的訪(fǎng)問(wèn)效率。本文的內容共分為五章。第一章全面介紹了搜索引擎的起源、發(fā)展現狀和趨勢。針對通用搜索引擎存在的問(wèn)題，提出了本論文的研究方向。主題搜索引擎。介紹了主題搜索引擎的背景和實(shí)用價(jià)值及理論意義。研究現狀。
　　第二章介紹了主題搜索引擎的關(guān)鍵技術(shù)。主要介紹專(zhuān)業(yè)爬蟲(chóng)技術(shù)、中文分詞技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)提取技術(shù)。本文主要選用ICTCLAS中文分詞系統對網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)聚類(lèi)的一般步驟和方法進(jìn)行總結比較。介紹了常用爬蟲(chóng)技術(shù)與專(zhuān)業(yè)爬蟲(chóng)技術(shù)的比較。網(wǎng)頁(yè)提取技術(shù)為網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)提供了鋪墊。以上三項技術(shù)為第3章和第4章的詳細設計和實(shí)現做準備。第三章主要是對主題搜索引擎系統的整體框架進(jìn)行設計。首先介紹了專(zhuān)題搜索引擎和通用搜索引擎的框架結構以及本章主要重點(diǎn)工作的比較與選擇。還詳細介紹了網(wǎng)頁(yè)抓取模塊中的參數設置、主題詞的選擇、加權網(wǎng)頁(yè)和聚合網(wǎng)頁(yè)的選擇。在此基礎上，對主題搜索引擎系統的整體結構設計及相應的詳細設計進(jìn)行了分析和建議。第四章主要詳細介紹了基于電路課程的主題搜索引擎的應用效果展示。真正實(shí)現有效、人性化的搜索結果，選擇優(yōu)化算法有效抓取網(wǎng)頁(yè)的主題爬蟲(chóng)的設計和應用效果對比，為搜索引擎的應用做好必要的準備。第五章總結與展望 對該搜索引擎運行的測試結果和存在的不足進(jìn)行進(jìn)一步討論。第二章主題搜索引擎關(guān)鍵技術(shù)主題搜索引擎是為特定領(lǐng)域、特定人群或特定需求提供有價(jià)值的信息和相關(guān)服務(wù)。
　　它的特點(diǎn)是專(zhuān)業(yè)、成熟、深入和行業(yè)特定。它是一種與一般搜索引擎截然不同的引擎。主題搜索引擎專(zhuān)注于特定深度的垂直服務(wù)，致力于信息的全面性和特定領(lǐng)域的深度內容。此字段之外沒(méi)有其他信息 收錄。搜索領(lǐng)域有句名言。用戶(hù)不能描述他正在尋找什么，除非他被顯示他正在尋找什么。來(lái)自微軟研究院的一位技術(shù)專(zhuān)家表示，“一般搜索引擎無(wú)法搜索到 75 項內容”。話(huà)題搜索引擎的誕生是為了更大程度上提高搜索的“召回率”和“準確率”。主題搜索引擎通過(guò)對行業(yè)信息模型和用戶(hù)模型的結構化采集或重組，提供更多、更專(zhuān)業(yè)、更個(gè)性化的行業(yè)相關(guān)服務(wù)。 1 主題搜索引擎功能模塊 主題搜索引擎的主要主要結構和結構模塊如圖1所示。網(wǎng)絡(luò )爬取模塊Web Spider是主題搜索引擎的第一步。本模塊從互聯(lián)網(wǎng)海量信息中抓取，與搜索引擎的主題相關(guān)。比如你設計了一個(gè)電路理論學(xué)習的話(huà)題搜索引擎，你可以根據話(huà)題詞抓取到教育網(wǎng)站或相關(guān)網(wǎng)站。該模塊還包括對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行預處理，去除一些不符合主題規范的網(wǎng)頁(yè)，然后進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)凈化，使其符合提取規范。第二步是信息提取和索引模塊。該模塊的主要目的是生成倒排索引并存儲。在數據庫中，方便在查詢(xún)模塊中提高查全率和查準率。該模塊是主題搜索引擎中最重要的部分。最關(guān)鍵的一步是從第一步得到的大量網(wǎng)頁(yè)中提取信息。從大量結構化和非結構化數據中提取信息。
　　然后對提取的信息進(jìn)行中文分詞，建立倒排索引，生成索引文件，存入數??據庫。第三步是設計查詢(xún)頁(yè)面和查詢(xún)算法，讓用戶(hù)可以根據第二步得到的索引文件進(jìn)行查詢(xún)。這一步的關(guān)鍵是如何設計一個(gè)優(yōu)秀的查詢(xún)算法來(lái)評估網(wǎng)頁(yè)的“重要性”。搜索引擎針對以上三個(gè)模塊選擇相應的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行相應搜索引擎的研發(fā)。這里選取三項關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行詳細介紹。分別是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、中文分詞技術(shù)、信息抽取技術(shù)。 2 中文分詞技術(shù) 10 英語(yǔ)和其他西方語(yǔ)言使用空格將單個(gè)單詞分隔成句子。分詞比較簡(jiǎn)單，但中文以漢字為單位。句子中的詞與詞之間沒(méi)有空格，漢字使用“一字多義”，不同字符組合中詞的含義多種多樣，給分詞造成很大困難，對漢語(yǔ)詞匯識別也造成很大困難。常用詞約30,000個(gè)。詞可分為單字詞、二字詞、……七字詞等。據統計，雙音節詞約占73個(gè)。單音節詞約占9個(gè)。三音節詞占約17個(gè) 四個(gè)音節以上的詞占約5個(gè) 現有的分詞算法可分為三類(lèi)：基于字符串匹配的分詞方法、基于統計的分詞方法和給予理解的分詞方法。機械分詞方法需要分詞詞典的支持。它具有效率高、算法簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，但難以消除機械分割帶來(lái)的歧義。準確率很差。統計分詞法根據詞的出現頻率來(lái)判斷該詞出現的概率。這種方法可以有效地識別新詞。分詞方法耗費大量時(shí)間和空間，效率有限，可以讓計算機模擬人類(lèi)對句子的理解來(lái)識別單詞。由于語(yǔ)言知識和語(yǔ)言規則的復雜性，該方法仍處于研究階段。
　　基于字符串匹配的分詞方法。這種方法也稱(chēng)為機械分詞方法。它按照一定的策略將要分詞的漢字字符串與分詞詞典中的詞條進(jìn)行匹配。如果你在字典中找到了一些如果字符串匹配成功，則識別出一個(gè)單詞。根據掃描方向的串匹配方式不同，可分為正向匹配和反向匹配。根據不同長(cháng)度的優(yōu)先匹配，可以分為最大最長(cháng)匹配和最小最短匹配。根據是否結合詞性標注過(guò)程，可分為簡(jiǎn)單分詞。方法和分詞與標注相結合的集成方法。幾種常用的機械分詞方法如下： 正向最大匹配法的方向是從左到右，反向最大匹配法的方向是從右到左。最小分割是從右到左，以盡量減少每個(gè)句子中切出的單詞數。上述方法也可以相互組合。中文單字構詞的特點(diǎn)，正向最小匹配和反向最小匹配，一般很少用到。一般來(lái)說(shuō)，反向匹配的分割精度略高于正向匹配，二義性較少。另一種方法是改進(jìn)稱(chēng)為特征掃描或標記分割的掃描方法。優(yōu)先識別和切分待分析字符串中一些特征明顯的詞。這些詞可以作為斷點(diǎn)，將原創(chuàng )字符串分割成幾個(gè)較短的子字符串，然后機械分割，以降低匹配的錯誤率。另一種方法是將分詞和詞性標注相結合，利用豐富的詞性信息幫助分詞決策，并在標注過(guò)程中依次檢查和調整分詞結果，從而大大提高提高分割的準確性。
　　對于機械分詞方法，可以建立一個(gè)通用的模型，正式表示為ASM或Automatic Segmentation Model。其中，匹配方向1表示正向，1表示反向。每次匹配失敗后增加和減少字符串的長(cháng)度。最大和最小匹配標志為 1 為最大匹配，1 為最小匹配。比如ASM就是前向減法最大匹配法，即MM法。 ASM就是逆減最大匹配法，即RMM法，等等。對于現代漢語(yǔ)，只有m 1 是一種實(shí)用的方法。該模型可用于比較各種方法的復雜性。假設字典的匹配過(guò)程采用順序搜索和相同的初始詞索引搜索方法，沒(méi)有初始詞索引的最小搜索次數為log。漢字總字數為12 14 并且將詞典讀入內存時(shí)，對于典型的詞頻分布減去詞匹配ASM，基于統計的分詞方法從形式上看是詞的穩定組合，所以在上下文中同時(shí)出現的相鄰詞越多，就越有可能形成一個(gè)詞。因此，字符與字符之間共現的頻率或概率可以更好地反映為單詞的可信度?？梢越y計語(yǔ)料中相鄰共現字符的組合頻率，計算出它們的相互出現信息。定義兩個(gè)字符的相互出現信息。計算兩個(gè)漢字A B 的相鄰共現概率?；バ畔⒎从碀h字之間組合關(guān)系的緊密程度。當接近度高于某個(gè)閉合值時(shí)，可以認為該詞組可以構成一個(gè)詞。
　　這種方法只需要統計語(yǔ)料中詞組出現的頻率，不需要對詞典進(jìn)行切分，所以也稱(chēng)為非詞典切分法或統計分詞法。但是，這種方法也有一定的局限性。它經(jīng)常提取一些共現頻率高但不是“this”、“one”、“you”、“my”、“many”等常用詞組。常用詞識別準確率差，時(shí)間和空間成本大。實(shí)際應用的統計分詞系統必須使用一個(gè)基本的分詞詞典，用于字符串匹配和分詞的常用詞詞典。同時(shí)，利用統計方法對一些新詞進(jìn)行識別，即串頻統計和串匹配相結合，達到快速匹配分詞的速度和效率。 Gao的特點(diǎn)是利用無(wú)詞典分詞結合上下文的優(yōu)勢，識別新詞，自動(dòng)消除歧義。哪種分詞算法更準確，目前還沒(méi)有定論。一個(gè)成熟的分詞系統一般需要集成不同的算法。例如，有人提出了一種使用改進(jìn)的馬爾可夫N-gram語(yǔ)言模型的統計處理方法來(lái)處理分詞中的歧義問(wèn)題，以提高準確率?；诶斫獾姆衷~方法 這種分詞方法通過(guò)讓計算機模擬人類(lèi)對句子的理解來(lái)達到識別單詞的效果?；舅枷胧窃谇性~的同時(shí)進(jìn)行句法語(yǔ)義分析，利用句法語(yǔ)義信息處理歧義。它通常包括三個(gè)部分：分詞子系統、句法語(yǔ)義子系統和通用控制部分。分詞子系統在總控部分的協(xié)調下，可以獲取單詞、句子等的句法語(yǔ)義信息來(lái)判斷分詞的歧義，即模擬人們對句子的理解過(guò)程。
　　這種分詞方法需要大量的語(yǔ)言知識和信息。由于漢語(yǔ)知識的普遍性和復雜性，很難將各種語(yǔ)言信息組織成機器可以直接讀取的形式。因此，目前基于理解的分詞系統還處于實(shí)驗階段。本課題選用ICTCLAS Institute Computing Technology Chinese Lexical Analysis System，一個(gè)基于Cascading Hidden Horse Model 10的中文詞法分析系統。該系統的功能包括中文分詞、詞性標注、未注冊詞識別。分詞準確率高達97 58。近期973專(zhuān)家組評價(jià)結果，基于角色標注的未注冊詞識別召回率達到90以上。中文姓名識別召回率接近98，分詞和詞性標注處理速度為543 5KB s。我們使用其完整的動(dòng)態(tài)鏈接庫ICTCLAS dll COM組件和對應的概率字典直接調用ICTCLAS。專(zhuān)業(yè)的爬蟲(chóng)技術(shù)我們把專(zhuān)業(yè)搜索引擎中使用的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛稱(chēng)為T(mén)opic Web Spider。主題網(wǎng)絡(luò )蜘蛛只搜索特定領(lǐng)域的信息。它們用于專(zhuān)業(yè)搜索引擎系統，以滿(mǎn)足特定人群的需求。隨著(zhù)人們對特定信息查詢(xún)準確性要求的不斷提高，專(zhuān)業(yè)搜索引擎越來(lái)越受到研究人員的關(guān)注。對于專(zhuān)業(yè)的搜索引擎系統，對主題網(wǎng)絡(luò )蜘蛛的要求更高，搜索策略也更復雜。往往需要引入機器學(xué)習算法，使搜索具有適應性、學(xué)習性和進(jìn)化性，使搜索到的網(wǎng)頁(yè)盡可能接近。主題之間存在高度相關(guān)性。
　　1 專(zhuān)業(yè)搜索引擎中的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛模型。網(wǎng)絡(luò )蜘蛛的任務(wù)是獲取與當前主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，并確定鏈接訪(fǎng)問(wèn)的順序。它通常從用戶(hù)查詢(xún)、種子鏈接或種子頁(yè)面等主題種子“種子集”開(kāi)始，以循環(huán)迭代的方式訪(fǎng)問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)。在搜索過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò )蜘蛛根據鏈接在隊列中的重要性決定下一個(gè)要訪(fǎng)問(wèn)的鏈接。整個(gè)過(guò)程如圖2所示。 2專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)模型 圖SpecificSearch Engine 從圖2可以看出，專(zhuān)業(yè)搜索引擎網(wǎng)絡(luò )蜘蛛模型的核心是鏈接值的計算和優(yōu)先級控制器。它的作用是計算鏈接與話(huà)題的相關(guān)性，計算鏈接值來(lái)確定鏈接。訪(fǎng)問(wèn)順序。話(huà)題網(wǎng)蜘蛛必須至少包括以下三個(gè)方面。啟動(dòng)“種子”鏈接，因為主題網(wǎng)絡(luò )蜘蛛必須抓取盡可能多的與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。這就需要一組非常好的“種子”作為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛爬行的起始頁(yè)面。這些好的“種子”頁(yè)面和主題是必需的。的相關(guān)性非常高，通過(guò)這些“種子”頁(yè)面，您可以找到盡可能多的其他主題相關(guān)頁(yè)面。 10 11 話(huà)題關(guān)鍵詞，因為話(huà)題網(wǎng)蜘蛛只抓取話(huà)題相關(guān)的頁(yè)面，過(guò)濾掉與話(huà)題無(wú)關(guān)的頁(yè)面。它需要網(wǎng)絡(luò )蜘蛛以一組主題區分性很強的關(guān)鍵詞進(jìn)入搜索過(guò)程。這組關(guān)鍵詞必須充分體現主題內容，并且能夠區分其他主題，也就是說(shuō)主題關(guān)鍵詞都是 查看全部

　　SEO優(yōu)化分為站內優(yōu)化，那你們了解的知識嗎？
　　SEO優(yōu)化分為站內優(yōu)化和站外優(yōu)化。你知道現場(chǎng)優(yōu)化的知識嗎？小編幫你整理了以下一些相關(guān)資料，一起來(lái)跟小編一起看看吧。
　　首先，登陸頁(yè)面的內容是解決問(wèn)題而不是僅僅描述問(wèn)題
　　比如，當有人搜索“結婚穿什么衣服”時(shí)，最好的頁(yè)面內容應該引向幾個(gè)方面：【20款男嘉賓推薦婚禮搭配】和【精選搭配購買(mǎi)信息】。因為這個(gè)搜索詞背后的用戶(hù)猜測他要去參加一個(gè)婚禮，他的問(wèn)題最終的解決方案是在哪里買(mǎi)衣服，而不是讓他學(xué)習如何搭配衣服。所以在優(yōu)化這個(gè)關(guān)鍵詞的時(shí)候，我們的內容要滿(mǎn)足他最終的需求，這樣引流和轉化的效果會(huì )更好。
　　其次，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)人愿意給你等待的機會(huì )，所以【k14】打開(kāi)加載速度比任何優(yōu)化點(diǎn)都重要。開(kāi)放時(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，考慮可以做哪些點(diǎn)來(lái)加速，比如CDN、去除無(wú)用代碼、服務(wù)器寬帶升級、緩存、頁(yè)面瘦身、純靜態(tài)頁(yè)面等優(yōu)化動(dòng)作。
　　
　　三、增強用戶(hù)界面、用戶(hù)體驗和品牌，以獲得信任和參與
　　很多用戶(hù)打開(kāi)網(wǎng)站后會(huì )有第一印象，好山寨，好土鱉，這么專(zhuān)業(yè)不是我們想要的結果。頁(yè)面設計需要UI&UX的投入和品牌自身的口碑背書(shū)，否則用戶(hù)很難在網(wǎng)站中產(chǎn)生信任感和參與感。最實(shí)用的方式是參考行業(yè)內比較好的網(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)參與每一個(gè)設計過(guò)程。
　　四、避免各種促使用戶(hù)離開(kāi)頁(yè)面的元素
　　大量的彈窗、固定凸窗、廣告位會(huì )讓用戶(hù)反感，放棄整個(gè)瀏覽過(guò)程。這是優(yōu)化過(guò)程中要避免和去除的部分?？紤]以更原生的方式植入這些元素或獎勵用戶(hù)完成該過(guò)程。同時(shí)避免蜘蛛在代碼使用中被搜索引擎封禁或難以捕捉降級的可能。
　　五、關(guān)鍵詞植入
　　常規的關(guān)鍵詞植入（爆老師稱(chēng)之為填詞）還要繼續做，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，這里不再贅述，大家都明白了。
　　六、主題模型的注入
　　僅僅填寫(xiě)#5個(gè)詞是不夠的，因為太機械會(huì )失去文本用戶(hù)體驗。所以我們要做一個(gè)主題模型，比如【k5】【婚紗搭配】我們可以延伸到tuxedo，婚紗，婚紗背心，婚紗禮服，wedding fair等相關(guān)詞。形成一個(gè)大主題，這樣的頁(yè)面內容會(huì )讓關(guān)鍵詞排名更全面，對更多用戶(hù)有幫助。同時(shí)搜索引擎可以解釋你要推送的話(huà)題內容與婚紗相關(guān)。
　　七、顯示文本的深度優(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顯示的信息（主要是title、desc、url）。這些元素在內容上需要優(yōu)化：標題的創(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。
　　八、創(chuàng )造獨特有價(jià)值的內容
　　歸根結底，營(yíng)銷(xiāo)離不開(kāi)內容質(zhì)量。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) 內容必須是有用的、高價(jià)值的、高可信的、有趣的。值得采集的點(diǎn)都在里面。 3)與其他內容相比，沒(méi)有重復性，深度更強大。 4) 打開(kāi)更快（無(wú)廣告），可以在不同終端上閱讀。 5) 能產(chǎn)生表?yè)P、驚喜、快樂(lè )、思考等情緒性想法。 6) 可以達到一定的轉發(fā)和傳播力。 7) 能夠使用完整、準確、獨特的信息來(lái)解決或回答問(wèn)題。 查看全部

　　
大數據在搜索引擎效果測試和優(yōu)化中有哪些應用價(jià)值
　　智能準確的大數據有助于百度搜索優(yōu)化
　　IT168凈12-31 14:04
　　近年來(lái)，大數據已成為信息技術(shù)最關(guān)注的熱點(diǎn)之一。各行各業(yè)都在討論如何使用大數據創(chuàng )造商業(yè)價(jià)值。一段時(shí)間以來(lái)，人們意見(jiàn)分歧，各種大數據應用程序相繼出現。作為全球最大的中文搜索引擎，百度每天響應來(lái)自138個(gè)國家和地區的60億次搜索請求。這是一家擁有大數據的公司。在數據為王的信息時(shí)代，百度搜索如何應用大數據？大數據在搜索引擎性能測試和優(yōu)化中的應用價(jià)值是什么？
　　在百度的第二個(gè)開(kāi)放研究計劃中，南開(kāi)大學(xué)的阮興華和張建中共同承擔了IT主題研究項目“機器學(xué)習在搜索引擎效果測試和改進(jìn)中的應用”。據了解，該項目是百度利用大數據分析搜索引擎缺陷，優(yōu)化搜索引擎的成功案例之一。
　　根據阮興華，參加“機器學(xué)習在搜索引擎效果測試和改進(jìn)中的應用”項目的成員主要是張欣，李卓，張敏等，以及研究生張?chǎng)?，南開(kāi)朱小溪大學(xué)，他和南開(kāi)大學(xué)的張建中教授作為雙方之間的接口，負責該項目的實(shí)施。
　　“ Internet上的網(wǎng)頁(yè)數量眾多，內容樣式各異，少數網(wǎng)頁(yè)仍存在內容欺騙，并且用戶(hù)的需求以不同的方式表達。因此，不可避免地要進(jìn)行一些搜索結果不好，不能滿(mǎn)足用戶(hù)需求，在這種情況下，我們將其稱(chēng)為不良案例或產(chǎn)品缺陷，我們的項目是通過(guò)機器學(xué)習方法自動(dòng)或半自動(dòng)地挖掘不良案例，然后促進(jìn)產(chǎn)品的有針對性的改進(jìn)；其次，通過(guò)對海量數據的分析，找到了改進(jìn)產(chǎn)品的想法和解決方案，并促進(jìn)了改進(jìn)產(chǎn)品效果和體驗的實(shí)現?！痹谡劦巾椖康钠瘘c(diǎn)時(shí)，阮興華說(shuō)，搜索引擎并不能為每個(gè)查詢(xún)提供最佳結果，在某些不良情況下，用戶(hù)需求無(wú)法滿(mǎn)足，體驗也不佳，他們需要分析并找到這些問(wèn)題?；诖罅克阉鲾祿牟涣及咐?，促進(jìn)產(chǎn)品升級和改進(jìn)，并使搜索引擎更加準確。
　　在研究過(guò)程中，他們發(fā)現了多種不良案例，例如沒(méi)有官方網(wǎng)站結果，搜索結果摘要不佳或沒(méi)有摘要，相關(guān)性差，搜索字詞的錯誤糾正等。為此，他們建立了十多個(gè)案例針對大搜索缺陷挖掘模型，建立了“用戶(hù)滿(mǎn)意度挖掘模型”，“可尋址搜索挖掘模型”，“糾錯詞不良案例挖掘模型”以及其他不同類(lèi)型的不良案例挖掘方法。在過(guò)去的一年中，已挖掘出超過(guò)50,000種產(chǎn)品缺陷，有效地促進(jìn)了產(chǎn)品升級和改進(jìn)，并成為產(chǎn)品升級決策的重要參考。
　　例如，當用戶(hù)使用搜索引擎查找某個(gè)URL時(shí)，由于查詢(xún)字詞不正確，相關(guān)度排名不正確或相關(guān)性不合理等原因，用戶(hù)想要的URL可能不會(huì )出現在搜索結果中?；蛘咚璧腢RL相對較晚。阮興華和他的團隊所做的部分工作是查找此類(lèi)信息并準確顯示真實(shí)的官方網(wǎng)站。僅這部分工作為產(chǎn)品系列挖掘了大量準確的官方網(wǎng)站數據，從而大大改善了性能。這提高了滿(mǎn)足尋址要求的滿(mǎn)意度，并為用戶(hù)提供了更準確的搜索結果。
　　“為了使搜索結果更準確，用戶(hù)體驗更好，我們在本項目中通過(guò)數據分析做了很多優(yōu)化工作。例如，用戶(hù)在百度上搜索劉德華。搜索結果不僅在顯示劉德華的相關(guān)信息的同時(shí)，在頁(yè)面右側，“其他人搜索”顯示了與劉德華密切相關(guān)的人。更貼切的是，在“相關(guān)搜索”中有與劉德華相關(guān)的各種搜索熱詞。在頁(yè)面底部，我們使用數據分析針對“其他人搜索”和“相關(guān)搜索”區域的擬議改進(jìn)措施，有效地提高了這兩個(gè)區域的點(diǎn)擊率。根據我們的數據統計， “信息百科全書(shū)”“其他人搜索”卡在“進(jìn)出策略?xún)?yōu)化”中，我們的項目研究結果使“其他人搜索”的點(diǎn)擊率提高了1 1. 4％；在優(yōu)化“相關(guān)搜索”結果之后，我們帶來(lái)了約17％的“相關(guān)搜索”結果點(diǎn)擊收入。這些數據充分表明，我們在大數據挖掘中獲得的價(jià)值判斷是正確的，而且對網(wǎng)民需求的分析也更加到位?！?br /> 　　
　　智能精確的大數據有助于百度搜索優(yōu)化
　　
　　智能精確的大數據有助于百度搜索優(yōu)化
　　據報道，“機器學(xué)習在搜索引擎效果測試和改進(jìn)中的應用”項目取得了非常豐碩的成果，這從技術(shù)發(fā)展和人員培訓的角度都具有重要意義。 “該項目取得了9項技術(shù)成果，發(fā)表了論文，獲得了3項相關(guān)專(zhuān)利。其中一項專(zhuān)利也被評為百度一流專(zhuān)利，我們的項目也被授予百度最高質(zhì)量主管。創(chuàng )新獎，這些成就和榮譽(yù)對我們非常有激勵作用?！比钆d華在“機器學(xué)習在搜索引擎性能測試和改進(jìn)中的應用”項目中獲得如此豐碩的成果表示高興。此外，他還指出，參與該項目的兩名實(shí)習生張?chǎng)┖椭鞎躁匾惨淹ㄟ^(guò)學(xué)校招募正式加入，不久將成為其中的一員。此外，通過(guò)該項目，百度與南開(kāi)大學(xué)計算機與控制工程學(xué)院建立了測試課程合作關(guān)系，加深了外界對測試的認識以及百度的質(zhì)量部門(mén)，也為校企合作培養人才提供了平臺。 。這種合作的意外收獲。
　　“一旦在項目中發(fā)現不良案例，我們將對其進(jìn)行分析和分類(lèi)并推廣解決方案。因此，隨著(zhù)項目的進(jìn)展，我們的研究結果將繼續在線(xiàn)并應用于為用戶(hù)提供更準確和智能的搜索服務(wù)及時(shí)”對于研究成果的應用，阮興華感到非常自豪。 “在2013年的一年研究中，我們已經(jīng)積累了一些基于大數據的搜索引擎缺陷分析和產(chǎn)品改進(jìn)方面的積累。將來(lái)，我們將進(jìn)一步優(yōu)化不同的缺陷。挖掘模型可以發(fā)現搜索引擎不同維度的缺陷。更全面，更快速，加快產(chǎn)品迭代速度，并允許用戶(hù)使用更智能，更準確的搜索引擎?！? 查看全部

　　
試論基于馬爾可夫混合模型的電子商務(wù)搜索引擎用戶(hù)行為
　　
　　基于Markov混合模型的電子商務(wù)搜索引擎的用戶(hù)行為聚類(lèi)doc基于Markov混合模型的電子商務(wù)搜索引擎用戶(hù)行為聚類(lèi)基于Markov混合模型的電子商務(wù)搜索引擎用戶(hù)行為聚類(lèi)指南esearchengineofE- Merceo假設每個(gè)用戶(hù)的行為都被隨機地分配給特定集群，貝葉斯-貝葉斯-英-楊式諧波搜索引擎的用戶(hù)行為模式聚類(lèi)模型假設每種類(lèi)型的用戶(hù)行為都可以表示為馬爾可夫模型。當用戶(hù)使用搜索引擎時(shí)，每個(gè)用戶(hù)都以一定的概率屬于某個(gè)集群。用戶(hù)的行為順序由相應的馬爾可夫模型確定。同時(shí)，為了解決參數估計和自動(dòng)模型選擇的原因，將貝葉斯陰陽(yáng)和諧學(xué)習理論應用于混合模型。提出了該模型的和諧度函數和自適應梯度算法。仿真實(shí)驗結果表明，這是最傳統的算法。與基于貝葉斯陰陽(yáng)機的自適應梯度算法相比，期望EM算法能夠更有效，更準確地進(jìn)行參數學(xué)習和模型選擇。最后，將提出的聚類(lèi)策略應用于實(shí)際的電子商務(wù)搜索引擎點(diǎn)擊日志，以進(jìn)行初步驗證。此模型的有效性關(guān)鍵詞馬爾可夫模型所需的最大貝葉斯聚類(lèi)算法模型楊機和諧功能AClusteringthepatternsofuserbehaviorsofEmercesearchenginebasedonthemixtureofMarkovmodelsClusteringuserbehaviorpatternsofEmercesearchenginebasedonmixtureofMarkovmodelsQINJun1XIAORong21SchoolofputerScienceSouthCentralUniversityofNationalitiesarkovmodelsisproposedtosolvethisproblemonthesearchengineofE-merceodelassumesthatthebehaviorsofeverycustomerodelandeveryuserisassignedtoaparticularc lusterrandomlyBasedonBayesianYing-Yangharmonylearningtheoryacorrespondingharmonyfunctionandanadaptivegradientalgorithmaredesignedtodealeter-learningandmodel-selectiontasksTheexperimentalresultshocanachievethemodel-selectionandthepara-learningmoreautomaticallyanddonefficientlyAtlastthiscaptureapply
　　
　　簡(jiǎn)介分析搜索引擎日志中的用戶(hù)行為模式可以幫助我們深入了解用戶(hù)如何與系統交互，并且可以應用于許多領(lǐng)域，例如改善用戶(hù)界面設計1提高搜索結果的相關(guān)性2-3個(gè)性化搜索結果4 5優(yōu)化系統性能6等。許多學(xué)者對通用搜索引擎日志的分析進(jìn)行了大量研究。 7-8隨著(zhù)電子商務(wù)的發(fā)展，越來(lái)越多的用戶(hù)使用搜索引擎查找所需的產(chǎn)品。與普通搜索引擎的比較電子商務(wù)搜索引擎的用戶(hù)有許多不同的行為。用戶(hù)不僅可以點(diǎn)擊搜索結果，還可以購買(mǎi)感興趣的商品。表1給出了一些來(lái)自用戶(hù)操作序列的示例。根據點(diǎn)擊序列數據，用戶(hù)行為模式的聚類(lèi)是深入分析用戶(hù)行為的基礎?；诰嚯x的聚類(lèi)策略對靜態(tài)矢量特征數據聚類(lèi)具有良好的效果。但是，由于本文研究的用戶(hù)點(diǎn)擊行為數據顯然是動(dòng)態(tài)的，因此用戶(hù)不斷地從一個(gè)動(dòng)作跳到下一個(gè)動(dòng)作?？紤]使用向量表示序列的每個(gè)組件代表相應動(dòng)作的出現次數，并且可能會(huì )使用基于距離的策略（例如Kmeans），這可能會(huì )失去用戶(hù)的行為。 3關(guān)于基于馬爾可夫混合模型的電子商務(wù)搜索引擎用戶(hù)行為聚類(lèi)指南的動(dòng)態(tài)性質(zhì)，影響聚類(lèi)效果的是，一些學(xué)者使用馬爾可夫混合模型或隱馬爾可夫混合模型9對用戶(hù)的X頁(yè)面瀏覽行為進(jìn)行建模。受此啟發(fā)，本文打算使用馬爾可夫混合模型來(lái)評估使用電子商務(wù)搜索引擎的用戶(hù)的行為。進(jìn)行建模并使用基于模型的聚類(lèi)策略來(lái)反映用戶(hù)操作的動(dòng)態(tài)。對于基于模型的聚類(lèi)策略，通常使用ExpectationMaximizationEM算法來(lái)估計參數，但是該策略的前提是必須知道組件模型的數量K。并針對本文基于ationCriterionAIC貝葉斯信息準則BayesianInformatio的電子商務(wù)搜索引擎用戶(hù)行為聚類(lèi)論文數據的馬爾可夫混合模型
　　
　　nCriterionBIC和最小描述長(cháng)度MinimumDescriptionLengthMDL等，但是對于不同的K值需要重復整個(gè)參數估計過(guò)程，這會(huì )消耗大量的計算時(shí)間。它可以用來(lái)解釋許多現有的學(xué)習策略，并為基于有限樣本集的混合模型的學(xué)習原因提供了一種新的機制。它可以用于在模型選擇時(shí)實(shí)現參數估計。核心是最大化和聲功能HarmonyFunctionJinodeclickbuy其他文本采用一個(gè)集來(lái)表示Ss0s14，然后將URL映射到這些動(dòng)作2如何區分不同的串行IP地址不足以區分不同的用戶(hù)，并且用戶(hù)可能會(huì )更多地使用搜索引擎而不是每天一次。每個(gè)URL請求的cookieid記錄在日志文件中。因此，本文假定cookieid和IP地址可以唯一地標識用戶(hù)操作序列，并且根據URL映射生成的操作按時(shí)間順序保留。如果同一用戶(hù)的兩個(gè)動(dòng)作之間的時(shí)間間隔超過(guò)30m，則認為這是兩個(gè)不同的序列，并獲得一個(gè)近似值。由1800萬(wàn)個(gè)序列組成的數據集表示為OOnn1N。每個(gè)序列On由集合S中的狀態(tài)組成，例如On01212134。結論為了分析電子商務(wù)X站搜索引擎的用戶(hù)行為模式，本文提出使用一階Markov混合模型。為用戶(hù)的動(dòng)作序列建模并使用基于模型的策略來(lái)聚類(lèi)用戶(hù)行為。與基于距離的聚類(lèi)算法相比，該聚類(lèi)策略可以更好地反映用戶(hù)行為的動(dòng)態(tài)特征，同時(shí)可以用于基于模型的聚類(lèi)。策略組件模型K的數量是重要的前提。選擇K的原因通常是選擇多個(gè)不同的K值來(lái)訓練不同的模型。根據諸如AIC或BIC之類(lèi)的標準選擇K值具有高的計算成本。本文將貝葉斯陰陽(yáng)和諧學(xué)習理論應用于馬爾可夫混合模型。提出該模型的和聲函數和自適應梯度算法可以更好地解決參數學(xué)習問(wèn)題。同時(shí)，模型會(huì )自動(dòng)選擇原因。實(shí)驗結果表明，與EM算法相比，它是基于Bayi的。 Yesin-Yin-Yang機器的自適應梯度算法可以更有效地執行參數學(xué)習和模型選擇。最后，將馬爾可夫混合模型和自適應梯度算法應用于電子商務(wù)搜索引擎用戶(hù)行為模式聚類(lèi)，驗證了本文提出的策略的可行性。研究計劃的下一步包括首先采用高階馬爾可夫模型作為組件模型，這使得有可能在序列中對更大范圍的依賴(lài)性進(jìn)行建模。其次，它可以對序列的持續時(shí)間建模。諸如指數衰減模型之類(lèi)的多個(gè)持續時(shí)間模型用作混合模型的組成部分。這些改進(jìn)將使我們能夠更準確地分析用戶(hù)行為模式。此外，我們還將基于此聚類(lèi)結果進(jìn)一步分析用戶(hù)行為，例如不同類(lèi)型的用戶(hù)操作序列。列長(cháng)分析，搜索結果，相關(guān)性分析，用戶(hù)的高級搜索行為等?；贛arkov混合模型指南geDiscoveryandDataMiningNeixturesofhiddenMarkovmodelsCPress200231-4310XULBayesianYingYangYachingclusteringandnumberofclustersJPatternRecognitionLADEAH_NEP-ENC-CNI-167-A 查看全部

　　聊城市委黨校山東聊城252059開(kāi)源主題圖引擎TM4J拋磚引玉
　　指南：本主題組合論文樣本論文是一項免費的優(yōu)秀學(xué)術(shù)論文樣本論文，可作為相關(guān)寫(xiě)作的參考。
　　趙金海1滿(mǎn)洪芳1張小玉2
　?。?。聊城大學(xué)圖書(shū)館，山東聊城252059； 2。論文模型，聊城黨校，山東聊城25205 9）
　　摘要：從理論和實(shí)踐的角度，解釋主題地圖搜索引擎TM4J，主項目及其子項目的組成結構，并分析TM4J界面層，基本執行層，合并執行層，兼容性層等。它被認為是傳統分類(lèi)工具的替代品，是用于識別和搜索文檔，組織和管理數字知識的重要工具之一一.
　　關(guān)鍵詞：TM4J； TMDM后端； TMAPI；主題地圖搜索引擎
　　前言
　　ISO TopicMaps作為知識組織，索引和定位的新興技術(shù)，在組織管理以及知識的檢索和利用領(lǐng)域中發(fā)揮著(zhù)重要作用。作為實(shí)現主題圖管理知識開(kāi)源的重要應用工具，自KalAhmed創(chuàng )建TM4J以來(lái)，主題圖引擎（TM4J）已升級到第二代主題圖索引，并已發(fā)展成為主題開(kāi)發(fā)的核心支持平臺地圖。為此，本文對此進(jìn)行了研究和分析，并提出了建議。
　　一、 TM4J
　?。╗一)概述
　　開(kāi)放源代碼主題地圖引擎TM4J是用J論文模板編寫(xiě)的工具箱，該模板專(zhuān)門(mén)處理主題地圖信息，或者它旨在為開(kāi)放源J論文模板提供主題地圖開(kāi)發(fā)的開(kāi)發(fā)套件。主要目的是創(chuàng )建一個(gè)開(kāi)放源代碼工具，該工具可以處理和修改TM API（主題地圖應用程序界面），管理連續存儲內存和基于Ozone對象的數據庫。對于專(zhuān)題圖數據處理，TM4J可以支持基于內存的關(guān)系數據庫和面向對象的數據庫。不同的存儲方式：為了使用Tolog語(yǔ)言查詢(xún)主題圖，分解XTM或LTM語(yǔ)法文件的主題圖，可以使用Hibernate繪圖工具，用于設計相關(guān)的數據庫主題圖；使用XTM語(yǔ)法文件重寫(xiě)主題圖，它可以提供一個(gè)有效的界面。 TM4J具有8個(gè)Intel Xeon E5335內核和16GiB緩存，64位Linux 2. 6. 25操作系統，編碼超過(guò)9000行，每個(gè)文件具有近111個(gè)主題組（2 4. 6個(gè)主題和2 2. 5個(gè)）二進(jìn)制關(guān)聯(lián)）。大多數文檔主題收錄2到3個(gè)標識符。它可以提供一套標準技術(shù)來(lái)構建和共享知識，定義復雜且不斷變化的知識結構，并以識別知識的形式使用元數據來(lái)解決知識組織所面臨的存儲，檢索和共享問(wèn)題。通過(guò)主題地圖API檢索主題地圖數據不僅支持，而且還支持大多數開(kāi)源主題地圖處理器。論文樣本網(wǎng)站（）提供了有關(guān)安裝，研發(fā)和命令行工具的文檔和信息。登錄*（net / projects / tm4j / files /）下載并嘗試。
　?。╗二) TM4J的功能和特征
　　2004年，針對舊版本XTM1發(fā)行了TM4J。 O標準的097版本。 2006年，主題地圖標準（主題地圖數據模式[IS0132502]，XTM 2. 0 [IS0132503]）發(fā)布并應用于許多項目。 TM4J源版本和編輯版本已合并，計算和統計信息主題圖的命令行可以存儲在JAR文件（tmp3.jar）中并執行XTM，它可以提供適用于主題圖的入口，執行界面和退出界面XTM DTD（XML主題映射文件類(lèi)型定義）編碼，默認為Execute J論文模板的程序包?？刂浦黝}圖和相關(guān)索引，最后鏈接到普通或XTM主題圖。為了維護TM4J097版本的結構，尤其是在不支持TMDM討論時(shí)，使用TM4J的子術(shù)語(yǔ)“ TM4J1”。在描述重要結構變化的過(guò)程中，使用了術(shù)語(yǔ)“ TM4J2”。 TM4J已從1.0升級到2. 0，即第二代主題地圖引擎保留了TM4J新后端的設計原理，并具有以下特點(diǎn)：①完全支持XTM Standard； ②廣泛的命令行主題圖統計工具； ③自動(dòng)合并兩個(gè)或多個(gè)主題圖命令行工具； ④使用Hypergraph可視化工具編譯實(shí)驗導航界面； ⑤將主題圖存儲在面向對象的數據庫Ozone中； ⑥導入，導出或交換XTM和LTM格式文件； ⑦執行tolog查詢(xún)語(yǔ)言。此外，可以將小型XTM 2.0文件合并為大型XTM文件，并且可以以多種方式更新主題地圖引擎。
　?。╗三) TM4J項目
　　TM4J的項目包括：
　　1) TM4J搜索引擎。用J紙模型a編寫(xiě)的主題地圖搜索引擎，提供J紙模型aAPI，支持Tolog查詢(xún)語(yǔ)言，并輸入XTM和LTM語(yǔ)法。
　　2) TMN紙模板。用于主題地圖瀏覽的J紙模板/桌面應用程序項目。通過(guò)基于圖形的直觀(guān)用戶(hù)界面，鏈接支持TM4J后端主題圖。導航時(shí)，使用符合觸摸圖形庫標準的旋轉GUI（圖形用戶(hù)界面）和動(dòng)態(tài)圖形GUI描述主題圖，最后編譯主題圖瀏覽器，編輯器和參考執行工具箱。
　　3) Panckoucke。為主題圖的描述而編譯的抽象圖片庫，可以根據特定的語(yǔ)法規則將主題圖中的數據“升級”為應用程序數據。除了不受限制外，各種數據還可以用J論文模型a的數據結構和XML方法表示。
　　4) TM4Web。為了將TM4J引擎與網(wǎng)絡(luò )應用程序框圖集成在一起，TMWeb提供了一組編碼和參考工具，并且還是用于創(chuàng )建，操作和發(fā)布主題圖的開(kāi)源工具。通過(guò)導航欄鏈接到TM4J該項目可以提供連續性工具，例如核心主題圖API +內存，連續存儲，查詢(xún)和分解。
　　5) TMBrowse。用于瀏覽主題地圖的桌面應用程序。通過(guò)Jakarta高速樣式引擎，可以提交穩定或動(dòng)態(tài)的主題地圖框架，并且Web前端Velocity / Struts集成了瀏覽主題地圖的參考行為*。
　　6) Apache＆amp;急性，繭和結構。前者是圍繞基于Spring框架的分離概念構建的框架，通常用作數據提取，轉換和加載的工具，或用作系統之間的數據傳輸站。后者。它是用于開(kāi)發(fā)J論文Web應用程序的開(kāi)源Web應用程序框架，也是J論文a中最早的MVC（模型視圖控制器）框架。通過(guò)J論文的Servlet API的使用和擴展，鼓勵開(kāi)發(fā)人員采用（MVC）框架。
　　二、 TH4J TIDII接口，主要部門(mén)和子系統
　?。╗一) TM4J TMDM接口層結構關(guān)系圖
　　TM4JTMDM接口的新處理系統包括：①兼容層：主題執行，主題執行和主題圖執行； ②基本層：基本主題，基本主題和基本主題圖。 ③合并主題地圖視圖：合并主題，合并主題地圖和合并主題地圖查看器。他們可以在已設計的不同主題級別內進(jìn)行有效的溝通。下圖顯示了主題層和子系統（請參見(jiàn)圖1）
　　
　?。╗二) TM4J1兼容層（兼容層）
　　該包的這一層（org.tm4j。論文樣本cmap.tm4jl）收錄主題映射行為，主題行為，基本名稱(chēng)行為，變體行為（當前未實(shí)現），時(shí)間行為，關(guān)聯(lián)行為，成員行為和作用域對象行為（抽象類(lèi)別）和主題圖對象行為（抽象類(lèi)別）。每個(gè)主題圖行為都收錄一個(gè)基本主題圖和合并的主題圖。合并主題的讀取過(guò)程應直接提交給合并層對象，同時(shí)，將寫(xiě)入存儲的過(guò)程也提交給基本層對象。
　?。╗三) TMDM Basic實(shí)現層（讀寫(xiě)訪(fǎng)問(wèn)）
　　此包的這一層（org.tm4j。論文示例cmap.tmdm。basic）收錄TMDM對象級別的描述，例如基本主題圖，基本主題，基本主題標題，基本變體，基本事件，基本關(guān)聯(lián)，基本協(xié)會(huì )角色，基本可控制范圍（抽象級別），基本范圍，基本可擴展范圍（抽象級別）和基本主題圖結構（抽象級別）。每個(gè)級別都可以操作相應的TMDM接口。在ModeIViewControl ler設計中，它收錄。具有此模式的層意味著(zhù)修改主題圖的動(dòng)作取決于基本層，即，它僅起到存儲的作用。對于已合并的兩個(gè)基本主題對象，僅將引用添加到基本主題對象?？梢裕ㄖ苯樱┎樵?xún)合并基本主題標題的合并集。僅當不存在此合并規則時(shí)，基本層才能有效地描述主題圖。該基本主題圖的合成行為可以有效地促進(jìn)圖層合并。
　?。╗四) TMDM合并的實(shí)現層（mergedmplementation放置）（只讀訪(fǎng)問(wèn)）
　　該包的這一層（org.tm4j。論文示例cmap.tmdm.merged）收錄合并的主題圖，合并的主題，合并的主題標題，合并的變體（當前不可執行），合并的事件，合并的關(guān)聯(lián)，合并的關(guān)聯(lián)角色，合并的可擴展范圍（抽象級別），合并的范圍，合并的可擴展范圍（抽象級別），合并的專(zhuān)題圖結構（抽象級別）以及每個(gè)級別的TMDM接口性能和其他內容的只讀執行。在模式查看控制器（ModeIViewControl ler）設計中，存在一組可以忽略合并規則的主題圖內部視圖。每當您看到主題圖發(fā)生更改時(shí)，單擊一個(gè)事件，合并的主題圖就會(huì )相應地更新。
　?。╗五) Topic Map Event Lis-tener（Topic Map Event Lis-tener）
　　與TM4J1相比，TM4J2主要事件處理模型發(fā)生了根本變化，尤其是在重新設計的事件處理模型中。在TM4J1中，J論文模型的組件屬性更改了紙模型文章，或者J論文模型論文的組件被拒絕。注冊時(shí)紙模板的更改與所關(guān)注的特殊對象的性質(zhì)恰好相反。通常由字符串的性質(zhì)決定。因此，新事件的處理模式不適用于字符串的參數，也不適用于枚舉的常量。而且，每個(gè)主題圖都有一個(gè)唯一的正確的事件作文樣本作文，其他主題圖不收錄事件作文樣本作文。
　　三、組合主題圖的執行
　?。╗一)觀(guān)看組合的主題圖片
　　TMDM合并執行層中的模式瀏覽器控制器（Mod-eIViewControl ler）收錄一個(gè)主題圖內部視圖。每當主題圖（即基本主題圖（BasicTopicMap））發(fā)生變化時(shí)，合并的主題圖都會(huì )相應地更新。在更新期間，合并的主題圖本身可能是針對下游收件人的操作。例如，它碰到一個(gè)事件，即兩個(gè)以前分離的合并主題地圖結構（MergedTopicMapConstructs）現在被合并在一起。在實(shí)際應用中，您可以按照說(shuō)明的方式相應地更新用戶(hù)界面。通過(guò)合并層查看是唯一的方法，只要可以執行只讀TMDM接口層，就不必執行讀寫(xiě)TMDM接口層。
　　Xmind子主題合并：韓蕾《漢武大帝》開(kāi)場(chǎng)和收尾主題曲合并版
　?。╗二)描述組合的主題圖
　　內部，每個(gè)合并的主題地圖結構（Merged-TopicMapConstructis）被描述為一個(gè)獨立的上游可讀主題地圖結構（ReadableTopicMapConstructs）目錄，該目錄被引用并與合并的主題地圖查看器（MergedTopicMapView）合并。結合在一起。特殊合并主題圖的大多數補充索引信息都存儲在合并主題圖瀏覽對象中，并附加到每個(gè)合并主題圖的合并主題圖結構上。索引之一它是用于合并主題圖的結構的項目標識符或對象標識符，并且收錄將圖紙模板引導至合并主題結構的圖。上游可讀主題地圖結構每次接受附加項目標識符時(shí)，都會(huì )相應地合并。主題索引結構在附加標識符下的索引中注冊。對于此附加標識符，如果已經(jīng)有一個(gè)條目，則將其合并。同樣，目標紙張模板應以相同的方式處理。目前，還沒(méi)有執行主題的合并和分類(lèi)。
　?。╗三)更新合并的主題圖
　　在每個(gè)主題的組合敘述中，都有與答案的描述對象等效的答案的TMDM定義敘述。如果每個(gè)字段中兩個(gè)對象相等，則答案對象本身相等?；卮痤?lèi)單詞。段的選擇受TMDM等效規則的指導。無(wú)論創(chuàng )建或修改敘述如何，都必須在合并的主題圖瀏覽對象的正確索引中輸入正確的答案對象。如果索引已經(jīng)在新的答案對象中，則存在答案對象，并且兩個(gè)答案的敘述相同，它們將立即合并。如果合并主題，則必須更新與該主題引用相關(guān)的所有對象。因此，為了追求某種特性，每個(gè)合并主題都保留了幾組指向合并主題的合并主題圖結構。每一組必須針對一個(gè)特征。合并后，它必須跨越幾套結構。為了依靠合并的主題地圖結構（MergedTopicMapConstructs），功能標準也將相應更新。這也意味著(zhù)他們的答案也將改變，以反映新的價(jià)值，而新的價(jià)值又可以帶來(lái)更多的綜合績(jì)效。
　　四、結論
　　到目前為止，TM4J已經(jīng)開(kāi)發(fā)了合并和優(yōu)化的“ TMDM”后端協(xié)議以及未合并的優(yōu)化“ TMDM”后端協(xié)議?；谥黝}圖在知識管理中的靈活性和可表達性，TM4J取得了更好的效果。主題圖的組織和管理知識有效地解決了分類(lèi)法在文檔分類(lèi)方面的不足，尤其是在數字文檔的主題集成和導航方面，它是替代傳統分類(lèi)工具以在將來(lái)識別和檢索文檔的理想工具。 2015年，中國對各行業(yè)主題圖和實(shí)驗的研究逐漸增多，發(fā)表了大量相關(guān)論文，有力地促進(jìn)了數字知識管理的研究。對TM4J的各種項目機制結構的研究，介紹和推廣具有重大的現實(shí)意義和深遠的歷史意義。
　　參考
　　[1]卡爾·艾哈邁德（Kal Ahmed）等人。 ISO TM4J [S]。
　　[2] [0L]，[2010-01-16]。 http：// tmra。 de / 2008 / talks / pdfl207-22 6. pdf
　　[4]朱良兵。關(guān)鍵詞：開(kāi)源主題地圖引擎TM4J現代圖書(shū)情報技術(shù)，2006（1 0)：66-7 0。
　　[5]與[2]相同
<p>[6]本杰明·博克（Benjamin Bock）。主題地圖中間件”碩士學(xué)位論文，德國萊比錫大學(xué)（200年5月8)。[01]。[2010-02-26]。信息ik。uni-leipzig.de/ bocklpublications / Bock2008TopicMapsMiddle-wa re。pdf 查看全部

　　基于WEB用戶(hù)模型的搜索引擎結果推薦系統,(圖)
　　隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的出現，互聯(lián)網(wǎng)已成為人們獲取信息的主要手段。但是，面對互聯(lián)網(wǎng)提供的大量信息，人們通常陷入信息過(guò)載的困境。搜索引擎應用程序可以在某種程度上幫助用戶(hù)解決此問(wèn)題，但是當前的搜索引擎無(wú)法積極幫助用戶(hù)提出個(gè)性化建議，也無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)的信息差異化需求。提出了一種基于WEB用戶(hù)模型的搜索引擎結果推薦系統。目的是幫助用戶(hù)更快，更準確地獲取他們感興趣的信息。首先，對用戶(hù)興趣模型的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的研究和分析，包括數據源的獲取，用戶(hù)興趣模型的表示方法，用戶(hù)建模技術(shù)和模型更新技術(shù)。同時(shí)，對傳統的搜索引擎系統也進(jìn)行了研究和分析。在以上關(guān)鍵技術(shù)研究的基礎上，提出了一種利用系統自動(dòng)建模技術(shù)的面向單一用戶(hù)的用戶(hù)興趣模型。通過(guò)自動(dòng)讀取用戶(hù)的IE瀏覽歷史記錄來(lái)獲得用戶(hù)模型的數據源。系統對數據源進(jìn)行預處理，中文分詞等操作，構造每頁(yè)的特征向量，最后對每頁(yè)的特征向量進(jìn)行整合，形成用戶(hù)的興趣模型。最后，構建了基于WEB用戶(hù)興趣模型的個(gè)性化搜索引擎系統。該系統結合了用戶(hù)的興趣模型，并計算了傳統搜索引擎返回的查詢(xún)結果集與用戶(hù)的興趣模型之間的相似度，并將其與用戶(hù)的興趣模型進(jìn)行比較。具有較高興趣相似度的結果頁(yè)面將首先顯示給用戶(hù)。還對系統的各個(gè)步驟進(jìn)行了實(shí)驗，并給出了結果。實(shí)驗結果表明，基于用戶(hù)模型的個(gè)性化系統返回的查詢(xún)結果與用戶(hù)的興趣偏好非常吻合，極大地提高了用戶(hù)信息檢索的效率?；谟脩?hù)興趣模型的信息推薦方法還有許多其他應用，例如：1)廣告投放，在投放過(guò)程中根據用戶(hù)興趣模型判斷合適的程度； 2)個(gè)人信息代理商。對于個(gè)人應用程序，基于個(gè)人興趣模型，它可以自動(dòng)確定某些頁(yè)面中的個(gè)人興趣程度，例如在瀏覽bbs或其他信息時(shí)，它可以快速定位。用戶(hù)興趣建模的研究與應用對于提高網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)效率具有十分積極的意義。 查看全部

　　信息檢索中,如何從偽相關(guān)反饋中挖掘術(shù)語(yǔ)詞進(jìn)行推薦
　　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。但是，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)題將對優(yōu)化效果產(chǎn)生負面影響，并降低檢索性能。對于查詢(xún)擴展，從偽相關(guān)反饋文檔中獲取擴展詞后，通常將它們簡(jiǎn)單地拼接到原創(chuàng )查詢(xún)中。此方法不測量查詢(xún)詞和擴展詞之間的相關(guān)性，而是對返回的文檔進(jìn)行排名。產(chǎn)生影響。對于查詢(xún)推薦，由于搜索專(zhuān)業(yè)化程度的提高，如何從偽相關(guān)反饋文檔中挖掘術(shù)語(yǔ)進(jìn)行推薦，以及如何獲得查詢(xún)詞與推薦詞之間的語(yǔ)義關(guān)系。本文從以下三個(gè)方面進(jìn)行研究：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得反饋文檔，并使用LDA主題模型對其進(jìn)行建模；然后使用基于吉布斯采樣和詞嵌入的方法來(lái)推斷查詢(xún)語(yǔ)句的主題，從而確定相關(guān)主題，并根據主題模型對候選詞獲取方法進(jìn)行改進(jìn)。實(shí)驗表明，詞嵌入方法從語(yǔ)義學(xué)的角度對查詢(xún)進(jìn)行了多方面的描述，并反映了更多的語(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；然后進(jìn)行特征計算，包括從詞嵌入中獲得的統計特征和語(yǔ)義特征，并根據特征值對擴展詞賦予不同的權重；最后，執行第二次搜索以返回結果。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.提出術(shù)語(yǔ)推薦方法以進(jìn)一步改善用戶(hù)體驗。首先，術(shù)語(yǔ)詞典用于從偽相關(guān)反饋文檔中提取術(shù)語(yǔ)文檔。在對術(shù)語(yǔ)文檔進(jìn)行建模之后，使用主題推理策略來(lái)獲取候選術(shù)語(yǔ)。然后建立關(guān)系識別算法，將監督方法與非監督方法進(jìn)行合并，挖掘查詢(xún)詞與術(shù)語(yǔ)詞之間的語(yǔ)義關(guān)系，并向用戶(hù)推薦具有語(yǔ)義關(guān)系的詞。實(shí)驗表明，該方法可以更好地滿(mǎn)足用戶(hù)的搜索需求。 查看全部

　　農業(yè)信息資源,“三農”用戶(hù)只能興嘆(組圖)
　　[摘要]：截至2009年底，互聯(lián)網(wǎng)上有超過(guò)30,000個(gè)與農業(yè)相關(guān)的網(wǎng)站，積累了豐富的信息資源，例如農業(yè)技術(shù)，市場(chǎng)信息，政策法規和農業(yè)消息。但是，由于缺乏互聯(lián)網(wǎng)信息資源的統一形式表達，信息異質(zhì)，異質(zhì)，分散，重復現象嚴重，形成了“信息孤島”，難以發(fā)揮農業(yè)信息資源的綜合效應。同時(shí)，由于農民的文化水平和計算機操作能力的限制，“三農”用戶(hù)難以使用傳統的搜索工具直接進(jìn)行交互，捕獲和過(guò)濾個(gè)性化信息。面對龐大的農業(yè)信息資源，“三農”用戶(hù)只能興奮地嘆息，“信息泛濫”的問(wèn)題十分嚴重。因此，建立專(zhuān)業(yè)化，個(gè)性化，智能化的農業(yè)搜索模型和相應的搜索引擎系統具有重要意義。本文基于開(kāi)放，分散，等級，演進(jìn)和龐大等互聯(lián)網(wǎng)的基本特征，提出了一種復雜的農業(yè)自適應搜索模型。該模型建立了農業(yè)信息資源發(fā)現，信息獲取，信息處理和用戶(hù)服務(wù)實(shí)體的聯(lián)盟。通過(guò)實(shí)體與網(wǎng)絡(luò )資源，網(wǎng)頁(yè)的實(shí)體與內容，網(wǎng)頁(yè)的表達形式，實(shí)體與用戶(hù)的個(gè)人需求之間的學(xué)習和適應機制，實(shí)現了匹配機制。適應復雜而動(dòng)態(tài)的Internet環(huán)境提高了農業(yè)搜索引擎的召回率和準確性，并解決了新一代搜索引擎面臨的核心問(wèn)題。針對農業(yè)互聯(lián)網(wǎng)資源的動(dòng)態(tài)性和高度分散的特點(diǎn)，提出一種自適應農業(yè)深度Web資源發(fā)現算法AADWED（自適應農業(yè)深度Web入口發(fā)現）算法。
　　此算法通過(guò)不斷地從樣本中學(xué)習適當的查詢(xún)表達式并將其提交給一般搜索引擎，從而有效地獲取了域Deep Web資源條目頁(yè)面。實(shí)驗表明，該算法大大提高了農業(yè)領(lǐng)域深層Web資源發(fā)現的收益。針對網(wǎng)站頁(yè)面呈現多樣性和動(dòng)態(tài)性的特點(diǎn)，提出了一種自適應的Web結構化數據提取算法。該算法基于MDR算法，提出了一種基于相對熵的頁(yè)面去噪算法，提高了Web結構化數據提取的準確性。針對互聯(lián)網(wǎng)上大量農業(yè)數據描述不完整和冗余的問(wèn)題，本文著(zhù)重研究農產(chǎn)品價(jià)格，供求等信息和基于語(yǔ)義的數據的空間屬性的自動(dòng)標注。冗余處理問(wèn)題，從而改善了數據。系統的質(zhì)量和可用性為準確的檢索和視覺(jué)分析服務(wù)提供了基礎。針對不同Web用戶(hù)的個(gè)性化需求，提出了一種基于FCA的用戶(hù)興趣主題自動(dòng)挖掘算法。所挖掘的興趣主題模式被描述為一組正式概念，并且興趣概念模式之間的連接在概念格中顯示和描述，這有助于用戶(hù)理解。本文還提出了一種計算文檔和用戶(hù)感興趣的主題之間的相關(guān)性的方法。通過(guò)對比實(shí)驗證明該方法是有效的。最后，在提出的農業(yè)綜合自適應搜索模型的基礎上，設計并實(shí)現了農業(yè)垂直搜索引擎系統“中國搜農”。該系統已開(kāi)始向外界大規模開(kāi)放服務(wù)，并已在許多省市推廣和應用。 查看全部