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　　隨機沖浪模型（搜索引擎會(huì )選用種子站點(diǎn)作為超始站點(diǎn)）
　　隨機沖浪模型（搜索引擎將選擇種子站點(diǎn)作為超級起源站點(diǎn)）
　　第一步：首先，用戶(hù)將隨機使用一個(gè)網(wǎng)頁(yè)作為瀏覽Internet的起始網(wǎng)頁(yè)。許多公司都在進(jìn)行網(wǎng)站導航。
　　步驟2：網(wǎng)頁(yè)與網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接稱(chēng)為超鏈接，因此在閱讀網(wǎng)頁(yè)后，用戶(hù)將隨機選擇要瀏覽的頁(yè)面。
　　第3步：然后用戶(hù)沿著(zhù)超鏈接一一點(diǎn)擊。
　　每個(gè)鏈接的訪(fǎng)問(wèn)次數越多，它就越重要?？赡艿耐素洈盗恳捕x為網(wǎng)頁(yè)的權重。 PR，PR公式和公式都是基于此原理的。
　　PR（鏈接所在頁(yè)面的輸出越少，頁(yè)面本身的權重就越高，并且外部總數越多。）
　　
　　百度SEO優(yōu)化
　　影響公關(guān)的因素
　　如何增加1、個(gè)鏈接的訪(fǎng)問(wèn)次數（概率）？例如，hao123頁(yè)面不是顯眼的位置。隨機的機會(huì )越高，訪(fǎng)問(wèn)次數就越多。如何增加體重和出現次數，但只能有一個(gè)友情鏈接。從1到100隨機出現的概率是1。/ 100，如果是1-5，則隨機出現的概率是1/5，這是為了減少他的鏈接數。傳遞的重量越高。簡(jiǎn)而言之：將鏈接保留在鏈接較少的頁(yè)面上。
　　2、您的鏈接在頁(yè)面上的權重更高嗎？
　　注意：PR與此頁(yè)面上的導出鏈接無(wú)關(guān)。
　　PR如何計算？
　　每個(gè)網(wǎng)頁(yè)都有初始權重。如果為1，則Internet上有數百個(gè)網(wǎng)頁(yè)，我們會(huì )對其進(jìn)行縮小。例如，如果有100個(gè)網(wǎng)頁(yè)，則第一個(gè)網(wǎng)頁(yè)指向第二個(gè)網(wǎng)頁(yè)，然后第二個(gè)單一網(wǎng)頁(yè)為2，第二個(gè)網(wǎng)頁(yè)指向第三網(wǎng)頁(yè)，第三個(gè)網(wǎng)頁(yè)為3。這具有衰減值。 Google分析所有這些鏈接以確定PR值。當然，這是非常低的。算法。
　　
　　關(guān)鍵詞排名
　　外部鏈接的數量應按數量計算。使用Yahoo網(wǎng)站管理員工具進(jìn)行檢查。他的結果是高到低，這取決于鏈接了多少個(gè)首頁(yè)鏈接及其權重。如果這些不高，我們會(huì )發(fā)現一個(gè)高度相關(guān)的外部鏈接肯定會(huì )超過(guò)網(wǎng)站個(gè)數字。
　　PR改進(jìn)算法
　　1、頁(yè)面的相關(guān)性越強，相關(guān)性就越高。
　　群組發(fā)布軟件：群組發(fā)布，博客發(fā)布，此文章應該與您的主題相關(guān)。發(fā)出超過(guò)80％的群組時(shí)，要刪除它并不容易。另一件事是讓搜索引擎收錄，如果不是收錄，則它也是無(wú)效的。
　　2、鏈接所在的部分位于噪聲部分。噪聲部分中的鏈接權重非常低，并且是否有很多支持都無(wú)關(guān)緊要。
　　SEO優(yōu)化網(wǎng)絡(luò )提示：本文摘自[Fatty SEO]
　　
　　SEO 網(wǎng)站優(yōu)化
　　要重印“搜索引擎隨機沖浪模型和pr公式”，請注明出處：Anzai SEO優(yōu)化網(wǎng)絡(luò )！ 查看全部

　　談搜索引擎優(yōu)化的鏈接策略畢業(yè)論文摘要:索引擎優(yōu)化基本技術(shù)
　　談?wù)撍阉饕鎯?yōu)化畢業(yè)論文的鏈接策略。doc談?wù)撍阉饕鎯?yōu)化畢業(yè)論文的鏈接策略
　　摘要：搜索引擎優(yōu)化技術(shù)是消除那些被搜索引擎識別為***的方法，并尋求基本的優(yōu)化策略，例如關(guān)鍵字的選擇和鏈接策略的分析。本文重點(diǎn)探討搜索引擎優(yōu)化技術(shù)中鏈接策略的研究。
　　關(guān)鍵詞：搜索引擎：優(yōu)化技術(shù)；鏈接策略
　　鏈接是網(wǎng)站的靈魂。用戶(hù)通過(guò)超鏈接獲得網(wǎng)站的豐富內容，搜索引擎蜘蛛也跟蹤網(wǎng)站頁(yè)面鏈接逐層進(jìn)行深入跟蹤，以完成網(wǎng)站的信息捕獲。對于搜索引擎，尤其是Google，確定網(wǎng)站排名的關(guān)鍵是有多少高質(zhì)量的外部鏈接指向該網(wǎng)站。這是外部鏈接或反向鏈接，也稱(chēng)為導入鏈接（入站鏈接或反向鏈接）。從網(wǎng)站到其他網(wǎng)站的派生鏈接以及網(wǎng)站內部頁(yè)面之間的鏈接也或多或少地影響了排名。
　　基本的搜索引擎優(yōu)化技術(shù)
　　細分了搜索引擎優(yōu)化技術(shù)，并且需要注意很多方面。在這里，我們主要分析那些基本或關(guān)鍵問(wèn)題。這些問(wèn)題將在搜索引擎優(yōu)化技術(shù)中長(cháng)期占據相對重要的位置。
　　1、 網(wǎng)站關(guān)鍵字分析和選擇
　　盡管網(wǎng)站的內容不同，但網(wǎng)站的目的是使目標客戶(hù)更容易找到網(wǎng)站本身。因此，網(wǎng)站的重點(diǎn)，即關(guān)鍵字在網(wǎng)站中的作用是顯而易見(jiàn)的。
　　2、 網(wǎng)站鏈接建立
　　因為，對于網(wǎng)站，兩個(gè)最重要的點(diǎn)是內容和鏈接。因此，在第四章中，本文主要說(shuō)明如何為網(wǎng)站創(chuàng )建鏈接，包括導入鏈接，導出鏈接和網(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，使用數學(xué)模型來(lái)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，以及如何使用長(cháng)尾理論改進(jìn)搜索引擎優(yōu)化技術(shù)。 （摘自z）鏈接和網(wǎng)站，因此搜索引擎在算法調整中僅關(guān)注高質(zhì)量的外部鏈接，并經(jīng)常懲罰類(lèi)似垃圾郵件的行為，甚至在嚴重的情況下甚至刪除網(wǎng)站。
　　因此，今天我們需要對鏈接的廣度有一個(gè)這樣的了解：即使您從劣質(zhì)或不相關(guān)的站點(diǎn)獲得了數百個(gè)鏈接，從具有高度相關(guān)性或互補性的高質(zhì)量站點(diǎn)獲得的鏈接也不值得內容。 。以下是鏈接質(zhì)量和鏈接獲取的分析。
　　1、導入鏈接的質(zhì)量分析
　　以下網(wǎng)站中的鏈接都可以稱(chēng)為高質(zhì)量導入鏈接。搜索引擎目錄中的鏈接，以及指向已添加到該目錄的網(wǎng)站的鏈接； 網(wǎng)站與網(wǎng)站主題相關(guān)或互補的； 網(wǎng)站 PR值不小于4；重要信息網(wǎng)站（例如搜索引擎新聞來(lái)源）：網(wǎng)站，導出鏈接很少：使用關(guān)鍵字作為關(guān)鍵字，并在搜索結果的前三頁(yè)中排名網(wǎng)站；高質(zhì)量的內容網(wǎng)站。
　　2、垃圾郵件鏈接
　　與高質(zhì)量鏈接相比，以下鏈接稱(chēng)為垃圾郵件鏈接，它們對網(wǎng)站的排名沒(méi)有影響或有反作用。留言簿，評論或BBS中的大量帖子是網(wǎng)站的鏈接。以下鏈接通常稱(chēng)為垃圾郵件鏈接：
　?。╗3)還有兩種被誤認為會(huì )增加鏈接寬度的導入鏈接：
　?、賳螕舾顿M搜索引擎廣告鏈接，例如百度競價(jià)排名和Google的正確關(guān)鍵字廣告。 ②多級網(wǎng)絡(luò )成員聯(lián)盟（Affiliateprogram）鏈接。這些鏈接不會(huì )直接指向您的網(wǎng)站，而是指向領(lǐng)導者的網(wǎng)站以幫助他們跟蹤點(diǎn)擊次數和帳單，因此不會(huì )增加網(wǎng)站鏈接的廣度。當然，如果您自己托管會(huì )員聯(lián)盟，則服務(wù)器正在跟蹤會(huì )員網(wǎng)站，并將其指向您的站點(diǎn)。在這種情況下，它將有助于增加鏈接的寬度。
　?。╗二)導出鏈接
　　導出鏈接是網(wǎng)站中與其他網(wǎng)站的鏈接。除了分析您導入的鏈接之外，搜索引擎機器人還將分析 查看全部

　　這就是搜索引擎：核心技術(shù)詳解（一書(shū)）
　　摘要：我最近閱讀了《這是搜索引擎：核心技術(shù)的詳細說(shuō)明》這本書(shū)，并做了簡(jiǎn)短記錄。
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　　內容
　　【1】搜索引擎概述
　　[2]搜索引擎的基本技術(shù)
　　[3]搜索引擎的平臺基礎
　　[4]搜索結果的改進(jìn)和優(yōu)化
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　　【1】搜索引擎概述
　　在過(guò)去的15年中，Internet信息迅速發(fā)展，不再可能通過(guò)手工方法篩選和獲取有用的信息。因此，出現了搜索引擎。根據其發(fā)展，它可以分為四個(gè)時(shí)代。
　　談到發(fā)展，我不得不提到搜索引擎的三個(gè)主要目標。無(wú)論在哪里發(fā)展，以下三個(gè)目標始終是一個(gè)很好的評估標準：
　　
　　[2]搜索引擎的基本技術(shù)
　　這部分主要從以下四個(gè)部分描述搜索引擎的基本技術(shù)，這也是搜索引擎的重要鏈接。
　　2. 1個(gè)Web爬網(wǎng)程序
　　網(wǎng)絡(luò )采集器是搜索引擎的下載系統。它的功能是獲取內容。該方法是通過(guò)萬(wàn)維網(wǎng)中的鏈接連續地爬網(wǎng)和采集各種網(wǎng)頁(yè)。但是，Internet上有很多頁(yè)面，并且每天都在不斷產(chǎn)生新的內容。根據搜尋目標和范圍，采集器可以簡(jiǎn)單地分為以下幾類(lèi)：
　　搜尋網(wǎng)頁(yè)時(shí)，采集器應如何確定其下一個(gè)目標？主要策略如下：
　　接下來(lái)，簡(jiǎn)要介紹一下搜索引擎中的一個(gè)重要問(wèn)題：暗網(wǎng)爬網(wǎng)。所謂的暗網(wǎng)是指難以通過(guò)常規方法進(jìn)行爬網(wǎng)的網(wǎng)頁(yè)，并且互聯(lián)網(wǎng)上存在大量這樣的網(wǎng)。某些網(wǎng)頁(yè)沒(méi)有外部鏈接，一些主要內容存儲在數據庫（例如Ctrip）中，并且沒(méi)有指向這些記錄的鏈接。暗網(wǎng)挖掘是商業(yè)搜索引擎的主要研究重點(diǎn)，谷歌就是這樣，百度的“阿拉丁”計劃也在這里。
　　2. 2創(chuàng )建索引
　　對于搜索引擎而言，搜索是最重要的核心技術(shù)之一。面對大量的網(wǎng)絡(luò )內容，如何快速查找收錄用戶(hù)查詢(xún)的所有網(wǎng)頁(yè)？倒排索引在其中起著(zhù)關(guān)鍵作用。
　　對于網(wǎng)頁(yè)，我們將其視為文檔，其內容由文字組成。為了快速提供用戶(hù)搜索詞的文檔結果，我們必須建立單詞文檔存儲結構。倒排索引是一種實(shí)現詞文檔矩陣的特定存儲形式。通過(guò)倒排索引，您可以根據單詞快速獲取收錄該單詞的文檔列表。倒排索引主要由兩部分組成：?jiǎn)卧~字典和倒排文件。
　　單詞字典主要以?xún)煞N方式存儲：散列加鏈接和樹(shù)形結構。
　　如何創(chuàng )建索引：
　?。╗1）兩次文檔遍歷
　　在掃描文檔集合的第一階段中，此方法不會(huì )立即開(kāi)始建立索引，而是會(huì )采集一些全局統計信息。例如，文檔集合中收錄的文檔數量為N，文檔集合中收錄的不同單詞的數量M，以及每個(gè)單詞出現在多少文檔中的信息DF。獲得上述三種類(lèi)型的信息后，您可以知道最終索引的大小，然后在內存中分配足夠的空間來(lái)存儲反向索引的內容。在第二次掃描中，實(shí)際上建立了每個(gè)單詞的倒排列表信息，即對于一個(gè)單詞，收錄該單詞的每個(gè)文檔的文檔ID和文檔TF中該單詞出現的次數
　?。╗2）排序方法
　　排序方法對此進(jìn)行了改進(jìn)。在索引過(guò)程中，此方法始終在內存中分配固定大小的空間，以存儲字典信息和索引的中間結果。當分配的空間用完時(shí)，此時(shí)，中間結果將寫(xiě)入磁盤(pán)，并且中間結果在內存中占據的空間將被清除，以用作下一個(gè)存儲索引中間結果的存儲區圓形的。此方法僅需要固定大小的內存，因此它可以索引任何大小的文檔集合。
　?。╗3）合并方法
　　當分配的內存配額用完時(shí)，排序方法僅將中間結果寫(xiě)入磁盤(pán)，并且字典信息已保留在內存中。隨著(zhù)越來(lái)越多的文檔被處理，詞典中包括了更多的詞典項目。越來(lái)越多，因此占用了越來(lái)越多的內存，導致后期階段中間結果的可用內存越來(lái)越少。合并方法已對此進(jìn)行了改進(jìn)，也就是說(shuō)，每次將內存中的數據寫(xiě)入磁盤(pán)時(shí)，都會(huì )將包括字典在內的所有中間結果信息寫(xiě)入磁盤(pán)，以便可以清空內存中的所有內容，并且隨后的索引可以用于所有配額內存。
　　索引更新策略：
　　2. 3內容檢索
　　內容檢索模型是搜索引擎排名的理論基礎，用于計算網(wǎng)頁(yè)和查詢(xún)的相關(guān)性。
　　常用的檢索模型
　　檢索系統評估指標
　　與查詢(xún)相關(guān)
　　查詢(xún)無(wú)關(guān)
　　在搜索結果中
　　A
　　B
　　不在搜索結果中
　　C
　　D
　　2. 4鏈接分析
　　搜索引擎找到可以滿(mǎn)足用戶(hù)請求的網(wǎng)頁(yè)時(shí)，主要考慮兩個(gè)因素：一是用戶(hù)發(fā)送的查詢(xún)與網(wǎng)頁(yè)內容之間的內容相似性得分，即網(wǎng)頁(yè)的相關(guān)性和查詢(xún);另一個(gè)是通過(guò)鏈接分析方法獲得的分數是網(wǎng)頁(yè)的重要性。鏈接分析是通過(guò)網(wǎng)絡(luò )的鏈接結構獲得網(wǎng)頁(yè)重要性的一種方法。
　　有許多鏈接分析算法。從模型的角度來(lái)看，它們主要分為兩類(lèi)：
　　常用算法：
　　[3]搜索引擎的平臺基礎
　　這部分主要討論搜索引擎的平臺支持，主要是云存儲和云計算模型。
　　對于商業(yè)搜索引擎，需要保存大量數據，并且需要處理這些大規模海量數據。云存儲和云計算是解決此問(wèn)題的方法。
　　服務(wù)器上不能存在大量數據，它必須是分布式存儲。更新數據時(shí)，這將導致多臺服務(wù)器上的數據不一致，以及如何選擇服務(wù)器的問(wèn)題。
　　首先讓我們介紹一些基本原則：
　?。╗1） CAP原則
　　CAP是一致性，可用性，分區容忍度的縮寫(xiě)，即一致性，可用性和分區容忍度。
　　對于數據系統，這三個(gè)原則不能兼得。云存儲通常專(zhuān)注于CA，這會(huì )犧牲一些一致性。
　?。╗2） ACID原則
　　這是關(guān)系數據庫采用的原理。它是原子性，一致性，隔離性，耐久性的縮寫(xiě)，即原子性，一致性，事務(wù)獨立性和持久性。
　?。╗3） BASE原理
　　所采用的大型多云存儲系統與ACID不同，它犧牲了強大的數據一致性以換取高可用性。因為用戶(hù)可能對數據更改敏感，因此無(wú)法提供服務(wù)。
　　它的三個(gè)方面是：
　　Google的云存儲和云計算架構
　　云存儲：
　　云計算
　　其他云存儲系統
　　[4]搜索結果的改進(jìn)和優(yōu)化
　　如前所述，搜索引擎追求的三個(gè)目標是更快，更全面和更準確。但是要實(shí)現這些目標并不是一件容易的事，并且需要處理許多鏈接。本部分主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行論述，如何改善搜索引擎的搜索結果，提高搜索質(zhì)量，以及提高搜索性能。
　　4. 1作弊分析
　　作弊方法
　　反作弊的整體思想
　?。?）所謂的信任傳播模型，其基本思想如下：在海量Web數據中，通過(guò)某些技術(shù)手段或手動(dòng)和半手動(dòng)手段，篩選出一些完全值得信賴(lài)的頁(yè)面，這意味著(zhù)頁(yè)面（可以理解為白名單），該算法將白名單中的這些頁(yè)面用作起點(diǎn)，并為白名單中的頁(yè)面節點(diǎn)分配較高的信任度。白名單中的節點(diǎn)和白名單中的節點(diǎn)，由鏈接關(guān)系決定，白名單中的節點(diǎn)通過(guò)該鏈接關(guān)系向外擴展信任度，如果節點(diǎn)獲得的信任度高于某個(gè)閾值，則認為沒(méi)問(wèn)題，并且低于此閾值的網(wǎng)頁(yè)將被視為欺詐網(wǎng)頁(yè)。
　?。?）在框架方面，不信任分發(fā)模型與信任分發(fā)模型類(lèi)似。最大的不同是頁(yè)面的初始子集不是可信任的頁(yè)面節點(diǎn)，而是確認作弊采集存在的頁(yè)面，即是不信任頁(yè)面的集合（可以理解為黑名單），為該黑名單中的頁(yè)面節點(diǎn)分配不信任分數，并通過(guò)鏈接關(guān)系傳播該不信任關(guān)系；如果最后一個(gè)頁(yè)面節點(diǎn)的不信任分數大于設置的閾值將被視為作弊網(wǎng)頁(yè)。
　?。?）異常發(fā)現模型也是一個(gè)高度抽象的算法框架模型。其基本假設是：作弊網(wǎng)頁(yè)必須具有與普通網(wǎng)頁(yè)不同的功能。該功能可能是內容，也可能是鏈接制定特定算法的過(guò)程通常是查找作弊網(wǎng)頁(yè)的集合，分析其異常特征，然后使用這些異常特征來(lái)識別作弊網(wǎng)頁(yè)。
　　只要操縱搜索引擎搜索結果可以帶來(lái)好處，那么作弊的動(dòng)機就永遠存在，尤其是在網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)在宣傳中扮演越來(lái)越重要的時(shí)代。作弊和反作弊是相互作用的過(guò)程，相互抑制，互相促進(jìn)。 “一只腳高，一只腳高”的故事不斷重復。前述內容主要基于進(jìn)行反作弊的技術(shù)手段。實(shí)際上，僅憑技術(shù)手段不能完全解決作弊問(wèn)題。有必要將人工和技術(shù)手段結合起來(lái)以獲得更好的防作弊效果。技術(shù)方法可以分為相對通用的方法和相對特殊的方法。相對通用的方法對可能出現的新作弊方法具有一定的預防能力，但是由于其通用性，它們的針對性不強，并且對特殊的作弊方法有影響。不一定好。專(zhuān)用的防作弊方法通常是在只有當作弊發(fā)生并且很?chē)乐貢r(shí)才可以總結作弊的特征并在事后采用過(guò)濾方法。人工手段和技術(shù)手段是高度互補的。一旦出現新的作弊方法，就可以發(fā)現它們，并且可以將其視為進(jìn)行作弊時(shí)的預防措施。因此，考慮到從時(shí)間維度上抑制作弊方法，一般的反作弊方法側重于預防，人工方法側重于檢測，專(zhuān)用的反作弊方法側重于后處理，它們具有內在的聯(lián)系和互補關(guān)系。
　　4. 2分析用戶(hù)意圖
　　準確分析用戶(hù)的搜索意圖是搜索引擎研究的當前重點(diǎn)。
　　用戶(hù)意圖可以大致分為
　　搜索日志是挖掘用戶(hù)意圖的重要數據源
　　用戶(hù)在搜索時(shí)可能不會(huì )想到合適的搜索詞，或者在關(guān)鍵詞中輸入錯誤。目前，他們需要幫助用戶(hù)弄清他們的搜索意圖。
　　常用方法是：
　　4. 3網(wǎng)頁(yè)重復數據刪除
　　根據統計，互聯(lián)網(wǎng)上相當大比例的網(wǎng)頁(yè)大致相同或相同，高達29％。如果搜索返回大量相似的頁(yè)面，顯然會(huì )降低搜索結果的質(zhì)量。針對這種現象，非常有必要刪除重復的網(wǎng)頁(yè)。
　　網(wǎng)頁(yè)的重復數據刪除通常在采集器對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行爬網(wǎng)之后以及對其編制索引之前執行。重復數據刪除算法應同時(shí)考慮準確性和操作效率。
　　典型的網(wǎng)頁(yè)重復數據刪除算法：
　　幾種典型的重復數據刪除算法：
　　4. 4緩存機制
　　緩存機制可以加快用戶(hù)響應速度并節省計算資源
　　緩存系統的目標是最大化緩存命中率，并保持緩存和索引的一致性
　　緩存的對象主要是網(wǎng)頁(yè)搜索結果和與查詢(xún)詞相對應的倒排列表
　　緩存消除策略主要包括動(dòng)態(tài)策略和混合策略 查看全部

　　
搜索廣告是搜索中商（qian）化的一環(huán)
　　
　　本文介紹了ACL 2020論文“學(xué)習用于電子商務(wù)產(chǎn)品搜索的魯棒模型”。該論文的作者來(lái)自愛(ài)荷華州立大學(xué)和亞馬遜。
　　作者|機智的蕭蕭
　　編輯|叢結束
　　
　　論文地址：
　　1
　　經(jīng)常將背景搜索和推薦進(jìn)行比較。最突出的區別是搜索中有一個(gè)查詢(xún)。有必要充分考慮召回內容和查詢(xún)之間的相關(guān)性。如果內容是搜索廣告，則內容要求更高，而相關(guān)性較低的內容將使用戶(hù)體驗較差。在一定程度上，相關(guān)性可以抽象為doc和查詢(xún)之間的語(yǔ)義相似性。實(shí)際上，當前的語(yǔ)義相似性研究已經(jīng)非常成熟。在sigir2018中，一些人對搜索和推薦中的深度學(xué)習匹配做了非常全面的研究。評論：用于搜索和推薦匹配的深度學(xué)習[1]。在語(yǔ)義匹配方面，每個(gè)人的重點(diǎn)通常是如何定義“匹配”，尤其是對如何更好地匹配兩者的編碼內容的分析。
　　
　　實(shí)際上有兩個(gè)共同的想法：盡管語(yǔ)義相似性問(wèn)題有很多解決方案，但實(shí)際上，在應用過(guò)程中，由于搜索內容的細微變化，相關(guān)性和相似性之間仍然存在很大的差距。關(guān)于語(yǔ)義意圖的巨大變化。例如，用戶(hù)想要購買(mǎi)“手機充電器”，但是結果是“手機外殼”。盡管兩者具有一定程度的相似性，但是它們顯然不相關(guān)?；仡櫵阉鲝V告，搜索廣告是搜索行業(yè)的一部分。希望是給用戶(hù)盡可能多的聯(lián)系。最初，刊登廣告的人數減少了。沒(méi)關(guān)系，它甚至更酷。
　　別著(zhù)急，我今天將介紹一種新方法，來(lái)自Amazon ACL20的“學(xué)習電子商務(wù)產(chǎn)品搜索的穩健模型” [3]，文章主要用于產(chǎn)品搜索場(chǎng)景，目的是確定查詢(xún)和項目/ doc之間的相關(guān)性。在本文中，提出了一種結構與“拮抗生成網(wǎng)絡(luò )”相似的模型[4]，其中鑒別器可以測量查詢(xún)和doc之間的相關(guān)性，并確定兩者是否相關(guān)，并且生成器可以生成類(lèi)似的模型。但與查詢(xún)無(wú)關(guān)。doc在類(lèi)似于對抗生成網(wǎng)絡(luò )模式的訓練下，仍可以在噪聲較大的數據下盡可能確保模型的魯棒性。
　　2
　　模型1、問(wèn)題定義
　　為了更好地描述模型和定義問(wèn)題，使用了一對匹配對，其中文檔的內容和相應的查詢(xún)指出了兩者之間的匹配，指出了兩者不匹配，并指出了兩次比賽。在建模過(guò)程中，將生成一個(gè)，那時(shí)將存在一個(gè)。 2、模型體系結構如果您想學(xué)習一些東西，在閱讀本文時(shí)一定不要錯過(guò)模型部分。
　　
　　該模型主要分為3部分：3、分類(lèi)器
　　如上所述，分類(lèi)器是LSTM注意模式的模型。其模型基于（Rocktaschel et al。，201 5) [5]。作者認為，搜索場(chǎng)景的句子格式將不同于常規自然語(yǔ)言。首先，查詢(xún)和相應的項目標題將具有一個(gè)語(yǔ)法結構，但有所不同，查詢(xún)通常較短，標題的描述更多關(guān)鍵詞，廣告場(chǎng)景中的查詢(xún)和標題更可能是多對一的情況，例如“紅色跑步鞋Nike”和“紅色”“ Nike運動(dòng)鞋”都對應于同一產(chǎn)品；此外，查詢(xún)中的屬性描述（例如品牌顏色（電子商務(wù)場(chǎng)景））將以長(cháng)句顯示，因此總之，作者對項目的查詢(xún)和標題進(jìn)行了不同的詞向量訓練，最后進(jìn)行合并和計算。
　　
　　底部有兩個(gè)輸入，一個(gè)是titi，另一個(gè)是查詢(xún)。兩者由自己訓練的word2vector編碼，然后輸入各自的LSTM，如圖所示?？梢钥吹降氖?，查詢(xún)LSTM實(shí)際上使用標題LSTM的終端信息，然后輸入加法注意，這實(shí)際上是一種更常規的注意方法（Bahdanau等，201 4) [6]，之后，進(jìn)入第三層層完全連通，匹配度計算最終完成，值得注意的是使用了內部注意，雖然筆者使用了附加注意，但也提出了改進(jìn)，這種改進(jìn)提升了注意方式。不收錄要考慮的上下文信息基于上一期的信息模型，讓我們看一下他是如何做到的：設置LSTM的輸出維度，以及標題和通過(guò)相應LSTM進(jìn)行查詢(xún)的輸出矩陣。
　　
　　要了解注意力，首先要了解的是注意力的對象和基礎。顯然，在構造時(shí)，我們正在為查詢(xún)中的LSTM輸出之后的每個(gè)節點(diǎn)進(jìn)行計算，因此該公式意味著(zhù)對于查詢(xún)中的每個(gè)單詞，請注意標題的表示形式并獲得分數。另外，它是在計算中引入的，目的是在步驟t-1之前添加模型的主要焦點(diǎn)信息。當然，注意力只是信息的調整。最后，必須考慮并匯總原創(chuàng )信息，因此有：
　　
　　其中是LSTM之后查詢(xún)的最終輸出。您得到的是這次將查詢(xún)發(fā)送到完全連接的層之前的表單。
　　請注意，我們發(fā)現除了計算得出的總和之外，我們還考慮了更多問(wèn)題。作者給出的解釋是為了提高分類(lèi)的效果。具體的表現形式在于上述查詢(xún)和項目之間的“多重”。在考慮查詢(xún)中的每個(gè)位置與注意中的整體標題之間的關(guān)系之后，計算“一對一”的關(guān)系。通過(guò)參數訓練，它實(shí)際上可以表示具有統一表達能力的整批與標題相關(guān)的查詢(xún)。時(shí)間可以反映出這種所謂的“統一表達”與特定查詢(xún)之間的差距。最后，當然是損失函數：
　　
　　其中一個(gè)是可調整陽(yáng)性樣品重量的超參數。在本文中，我們將更加關(guān)注正樣本（無(wú)與倫比），因此。 4、文本生成器搜索引擎下的正樣本（不匹配）非常簡(jiǎn)單，但是要找到與相應標題不匹配但與對應查詢(xún)相似的文本，這就是我們所說(shuō)的“對抗樣本”，確實(shí)不容易，我們希望找到對抗性實(shí)例來(lái)協(xié)助訓練，從而提高模型的魯棒性。在文章中，作者使用VED-變體編解碼器。我們希望輸入可以產(chǎn)生一個(gè)。這不匹配，但是非常接近（實(shí)際上，在某種程度上可以理解，我們將挖掘相似性分類(lèi)的“決策邊界”）。作者本人并未對VED進(jìn)行很多改進(jìn)，而是直接遵循了（Bahuleyan等，201 7) [7]的操作，其特定格式變得非常簡(jiǎn)單：
　　
　　5、生成器和查詢(xún)之間的鏈接
　　由于內部實(shí)際上涉及兩個(gè)任務(wù)：分類(lèi)和生成，為了使這兩個(gè)端到端整體成立，有必要涉及一個(gè)統一的損失函數，權衡這兩個(gè)函數，以便使兩個(gè)函數都能達到最佳狀態(tài)盡可能同時(shí)。返回并查看整個(gè)模型架構，尤其是橙色部分：
　　
　　
　　在這里，總和是分別通過(guò)查詢(xún)LSTM的查詢(xún)結果和生成的查詢(xún)的結果，這是滿(mǎn)足概率的伯努利分布。展開(kāi)以查看此公式的原理。首先，如果查詢(xún)本身與標題不相似，即在整個(gè)公式中僅使用原創(chuàng )查詢(xún)。相反，如果查詢(xún)被完全使用，則使用生成的查詢(xún)。為了產(chǎn)生一定量的噪聲，引入了隨機數。 6、損失函數設計，訓練分類(lèi)和生成的雙重任務(wù)，然后應仔細考慮兩者的聯(lián)合學(xué)習。因此，作者設計了這樣一個(gè)公式：
　　
　　請仔細查看此公式是否類(lèi)似于上面的公式（3)？簡(jiǎn)單地說(shuō)，只有當查詢(xún)和標題非常相似時(shí)（負示例），才會(huì )考慮生成器生成的查詢(xún)和標題。但是，實(shí)際上，我們可以發(fā)現上述損失函數，無(wú)論是查看查詢(xún)還是生成的查詢(xún)，都只是在分析它們與文檔之間的差異，換句話(huà)說(shuō)，考慮了“正樣本”，但是存在沒(méi)有否定樣本，他們實(shí)際上是怎么做的？讓我們看一下他們的訓練過(guò)程。
　　
　　在訓練過(guò)程中，首先要做的是訓練第一輪分類(lèi)器，然后使用分類(lèi)器對相似和不相似的查詢(xún)進(jìn)行劃分，然后使用此數據來(lái)訓練VED的第一個(gè)版本。在此基礎上，使用公式（4)作為損失進(jìn)行調整，最后得到所需的模型，尤其是該分類(lèi)模型。
　　3
　　實(shí)驗和結果具有基本模型和一定的理論基礎，當然，我們必須開(kāi)始實(shí)踐這一內容。作者正在設計用于電子商務(wù)搜索。當然，有必要使用電子商務(wù)數據進(jìn)行實(shí)驗。實(shí)驗數據量將達到320萬(wàn)對，其中只有少量是不匹配的。這里的“匹配”是指查詢(xún)查詢(xún)以后經(jīng)常購買(mǎi)的那些產(chǎn)品的標題。 1、模型效果
　　
　　以gbdt作為基準（老實(shí)說(shuō)，我不太同意使用gbdt作為基準。從我的角度來(lái)看，語(yǔ)義相似性不是主流，而dssm是更著(zhù)名的基準）?？梢钥闯?，從這個(gè)角度來(lái)看，即使只有分類(lèi)器，作者的模型效果甚至比著(zhù)名的bert還要高。得到了進(jìn)一步的改善。離線(xiàn)評估的效果令人欣喜，QUARTS在網(wǎng)上也取得了不錯的表現。經(jīng)過(guò)兩個(gè)國家的A / B測試，與當前基準相比，它分別增加了1 2. 2％和5. 75％。 2、生成器的效果，根據作者的分析，實(shí)際準確率可以達到82％，這是一個(gè)不錯的水平，讓我們來(lái)看一些情況：
　　
　　可以看出，正如作者所期望的，該查詢(xún)與所生成的查詢(xún)具有高度的相似性，同時(shí)可以滿(mǎn)足與相應標題的關(guān)系。
　　4
　　結論和展望閱讀文章之后，我們要做的當然是吸收在文章中提到和提出的一些建模技巧：讓我感到更加驚訝的是，我坐下了，bert。并且損失了很多，但這主要是因為BERT是基于DSSM的改進(jìn)。實(shí)際上，您可以嘗試用bert替換在此模型下經(jīng)過(guò)訓練的標題嵌入和查詢(xún)嵌入。估計會(huì )有新的改進(jìn)（但是模型估計更大）。因此，讓我為您提供一些可以盡可能改進(jìn)的想法（請記住，下一個(gè)最高職位將是您的）。此外，我也想提到一點(diǎn)，就是在bert操蛋的時(shí)候，這個(gè)模型是除了LSTM之外，它本身沒(méi)有復雜的操作，并且估計耗時(shí)約為10毫秒。參考文獻：
　　[1] SIGIR2018的報告談到了該領(lǐng)域的語(yǔ)義匹配模型：?hexn / papers / sigir18-tutorial-deep-matching.pdf
　　[2]使用點(diǎn)擊數據學(xué)習用于網(wǎng)絡(luò )搜索的深度結構化語(yǔ)義模型：
　　[3]學(xué)習用于電子商務(wù)產(chǎn)品搜索的可靠模型：
　　[4]冒險：針對文本蘊涵性的對抗訓練，并附有知識指導的示例：
　　[5]與神經(jīng)注意有關(guān)的必然性：
　　[6]通過(guò)共同學(xué)習對齊和翻譯來(lái)進(jìn)行神經(jīng)機器翻譯。
　　[7]序列間模型的差異關(guān)注：?ppoupart / publications / conversational-agents / variational-attention-sequence.pdf
　　招聘
　　AI Technology Review希望招聘一名技術(shù)編輯/記者
　　辦公地點(diǎn)：北京/深圳
　　職位：主要參加學(xué)術(shù)會(huì )議報告和個(gè)人訪(fǎng)談
　　工作內容：
　　1、參加各種人工智能學(xué)術(shù)會(huì )議并報告會(huì )議內容；
　　2、對人工智能領(lǐng)域的學(xué)者或研發(fā)人員的采訪(fǎng)；
　　3、關(guān)注學(xué)術(shù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)事件，并及時(shí)跟進(jìn)和匯報。
　　要求：
　　1、喜歡人工智能的學(xué)術(shù)研究?jì)热?，并且善于與學(xué)者或公司工程師打交道；
　　2、具有一定的科學(xué)和工程背景，并且對人工智能技術(shù)有一定了解的人會(huì )更好；
　　3、較強的英語(yǔ)水平（工作涉及很多英語(yǔ)材料）；
　　4、較強的學(xué)習能力，對尖端的人工智能技術(shù)有一定的了解，并可以逐步形成自己的見(jiàn)解。
　　如果您有興趣，可以將簡(jiǎn)歷發(fā)送到郵箱：
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　　短視頻，自媒體，達人種草一站(組圖)
　　短視頻自媒體，為人們種草提供一站式服務(wù)
　　網(wǎng)站上的八個(gè)SEO優(yōu)化點(diǎn)：
　　首先，目標網(wǎng)頁(yè)的內容是解決問(wèn)題，而不僅僅是描述問(wèn)題
　　例如，當某人搜索“用于結婚的衣服”時(shí)，最佳頁(yè)面內容應指向以下幾個(gè)方面：[20個(gè)推薦給男性客人的婚禮搭配]和[選擇的搭配購買(mǎi)信息]。由于此搜索詞后面的用戶(hù)猜測他要參加婚禮，因此，解決該問(wèn)題的最終方法是在哪里買(mǎi)衣服，而不是讓他學(xué)習如何搭配衣服。因此，在優(yōu)化此關(guān)鍵詞時(shí)，我們的內容應滿(mǎn)足他的最終需求，以便更好地進(jìn)行排水和轉化。
　　第二，重要的事情說(shuō)了三遍“裝載速度，速度，速度”
　　在信息分散的時(shí)代，沒(méi)有人愿意給您等待的機會(huì )，因此網(wǎng)站的打開(kāi)和加載速度比任何優(yōu)化點(diǎn)都重要。打開(kāi)時(shí)間越短，用戶(hù)滿(mǎn)意度就越高。搜索引擎也是如此。因此，當出現優(yōu)化時(shí)，請考慮可以采取哪些措施來(lái)加快速度，例如CDN，無(wú)用代碼刪除，服務(wù)器寬帶升級，緩存，頁(yè)面精簡(jiǎn)，純靜態(tài)頁(yè)面和其他優(yōu)化操作。
　　第三，增強用戶(hù)界面，用戶(hù)體驗和品牌以獲得信任和參與。
　　打開(kāi)網(wǎng)站后，許多用戶(hù)都會(huì )有第一印象，一個(gè)好的小屋，一個(gè)好的本地烏龜，而且如此專(zhuān)業(yè)并不是我們想要的結果。頁(yè)面設計需要用戶(hù)界面和用戶(hù)體驗投資以及品牌自己的口碑認可，否則用戶(hù)將很難有信任感和參與感網(wǎng)站。最實(shí)用的方法是參考行業(yè)中更好的網(wǎng)站來(lái)模仿，購買(mǎi)網(wǎng)站模板的付費版本，或讓用戶(hù)參與每個(gè)設計過(guò)程。
　　第四，避免導致用戶(hù)離開(kāi)頁(yè)面的各種因素
　　許多彈出窗口，固定凸窗和廣告空間會(huì )讓用戶(hù)感到惡心，并放棄整個(gè)瀏覽過(guò)程。這是在優(yōu)化過(guò)程中應避免和刪除的部分?？紤]使用更多本地方法植入這些元素或獎勵用戶(hù)完成該過(guò)程。同時(shí)，在使用代碼時(shí)，避免蜘蛛被搜索引擎禁止或難以捕捉和降級的可能性。
　　五，關(guān)鍵詞植入
　　應該繼續進(jìn)行常規的關(guān)鍵詞植入，例如文章中的標題，H1，關(guān)鍵詞，外部鏈接錨文本，內部鏈接錨文本，圖片ALT，URL，圖片命名等。我不會(huì )對此有更多了解，每個(gè)人都可以理解。
　　六，主題模型的注入。
　　僅填充＃5個(gè)單詞是不夠的，因為如果過(guò)于機械化，它將失去文本用戶(hù)的體驗。因此，我們必須制作一個(gè)主題模型，例如關(guān)鍵詞。[婚禮禮服匹配]我們可以擴展到燕尾服，婚禮禮服，婚禮背心，婚禮服，婚宴和其他相關(guān)單詞。作為一個(gè)大主題，此類(lèi)頁(yè)面內容將使關(guān)鍵詞排名更加全面，并有助于更多用戶(hù)。同時(shí)，搜索引擎可以解釋您要推送的主題內容與婚紗有關(guān)。
　　顯示文字的七個(gè)深度優(yōu)化
　　排名顯示的信息對于點(diǎn)擊率非常重要，因此我們可能必須影響顯示的信息（主要是標題，desc，url）。這些元素的內容需要優(yōu)化：標題的創(chuàng )造力，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 )造獨特的有價(jià)值的內容
　　歸根結底，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)無(wú)法逃避內容質(zhì)量。好的內容包括：
　　1)提供獨特的視覺(jué)體驗，前端界面，適當的字體和功能按鈕。
　　2)內容必須具有高價(jià)值，高信譽(yù)，有趣且值得采集。
　　3)與其他內容相比，沒(méi)有重復，而且深度更深。
　　4)快速打開(kāi)（無(wú)廣告），并且可以在不同的終端上閱讀。
　　5)可以產(chǎn)生情感想法，例如認同，驚奇，幸福，思考等。
　　6)可以達到一定的轉發(fā)和傳播能力。
　　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

　　短視頻，自媒體，達人種草一站服務(wù)搜索引擎（SEO）優(yōu)化怎么做
　　短視頻自媒體，為人們種草提供一站式服務(wù)
　　如何進(jìn)行搜索引擎（SEO）優(yōu)化，以及搜索引擎優(yōu)化中收錄哪些特定方面。
　　一、域名優(yōu)化，選擇一個(gè)較短的域名，收錄關(guān)鍵詞的域名，并啟用ssl協(xié)議。
　　二、主機優(yōu)化，選擇穩定可靠的主機，建議選擇阿里云和騰訊云主機。
　　三、 URL優(yōu)化，靜態(tài)URL設置，并嘗試縮短URL的長(cháng)度，URL級別越淺，就越有益收錄。
　　四、空間優(yōu)化，國內網(wǎng)站選擇國內空間，國外空間選擇國外主機。
　　五、模板優(yōu)化，選擇美觀(guān)的模板以改善用戶(hù)體驗，然后選擇帶有簡(jiǎn)單代碼的模板。
　　六、 網(wǎng)站標題優(yōu)化，知道如何編寫(xiě)網(wǎng)站標題，知道如何編寫(xiě)出色的網(wǎng)站（標題）標題。
　　七、 文章標題優(yōu)化，文章標題不能與關(guān)鍵詞堆疊在一起，也不能為了獲得流量而放棄用戶(hù)體驗。
　　八，長(cháng)尾巴關(guān)鍵詞優(yōu)化，注意長(cháng)尾巴關(guān)鍵詞，并準備對長(cháng)尾巴關(guān)鍵詞進(jìn)行更新。
　　九、 關(guān)鍵詞密度優(yōu)化，無(wú)論是網(wǎng)站主頁(yè)還是內頁(yè)，都必須確保合理的關(guān)鍵詞密度。
　　十、外部鏈優(yōu)化，為網(wǎng)站添加外部鏈，并確保外部鏈的質(zhì)量，數量和不斷更新。
　　十個(gè)一、 網(wǎng)站更新，新的站點(diǎn)需要更新，舊的站點(diǎn)也需要連續更新，并根據競爭對手進(jìn)行更新。
　　通過(guò)301重定向將十個(gè)二、 301重定向，統一的網(wǎng)站權重和網(wǎng)站權重采集到相同的域名。
　　十個(gè)三、內部鏈優(yōu)化，網(wǎng)站不僅需要外部鏈優(yōu)化，還需要內部鏈優(yōu)化。
　　搜索引擎優(yōu)化還包括網(wǎng)站日志診斷，導航優(yōu)化，內容質(zhì)量?jì)?yōu)化等。 查看全部

　　|基于主題的網(wǎng)頁(yè)實(shí)時(shí)分類(lèi)模型的研究紅
　　-1-中國科技論文在線(xiàn)基于主題的網(wǎng)頁(yè)實(shí)時(shí)分類(lèi)模型研究馬建宏，張晨光*作者簡(jiǎn)介：馬建宏，（1965-），女，教授，主要研究方向：人工智能，軟件工程。 （河北工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與軟件學(xué)院，天津30040 0）摘要：本文首先研究了通用分類(lèi)模型，并分析了該模型對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)分類(lèi)的5個(gè)缺點(diǎn)。在此基礎上，為了提高適用于網(wǎng)頁(yè)的實(shí)時(shí)分類(lèi)的效果，提出了一種基于主題的網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)模型：首先，通過(guò)Nutch構建垂直搜索引擎的主題爬蟲(chóng)，該抓取器可以始終在Internet上進(jìn)行爬網(wǎng)，以確保網(wǎng)頁(yè)的實(shí)時(shí)性。網(wǎng)頁(yè)的實(shí)時(shí)性質(zhì)；然后遍歷主題噪聲處理Nutch的爬網(wǎng)結果，并刪除一些與分類(lèi)無(wú)關(guān)的頁(yè)面，最后，對爬網(wǎng)的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)驗表明，通過(guò)該模型，網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的速度和準確性針對網(wǎng)頁(yè)實(shí)時(shí)分類(lèi)的大數據需求，該模型可以有效地優(yōu)化10個(gè)輸入sam ples并節省計算時(shí)間。 關(guān)鍵詞：計算機應用技術(shù)；話(huà)題;分類(lèi);實(shí)時(shí)分類(lèi)。中文地圖分類(lèi)號：基于15個(gè)主題的實(shí)時(shí)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)研究馬建宏，張晨光（河北工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與軟件工程學(xué)院，天津30040 0)摘要：本文，一般分類(lèi)首先研究模型，并在此基礎上分析通用模型實(shí)時(shí)分類(lèi)的不足之處，針對20種更適合實(shí)時(shí)分類(lèi)的模型，提出了一種基于分類(lèi)的模型，構建了垂直搜索引擎的主題。通過(guò)Nutch進(jìn)行爬蟲(chóng)，并且可以一直對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行爬網(wǎng)，因此可以通過(guò)主題結尾處理Nutch的爬網(wǎng)結果來(lái)確保實(shí)時(shí)，部分刪除與分類(lèi)無(wú)關(guān)的網(wǎng)頁(yè)可以通過(guò)實(shí)驗25進(jìn)行爬取，結果表明，根據實(shí)時(shí)的網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)大數據需求，可以提高速度和準確性，該模型可以有效地優(yōu)化合并輸入樣本并節省計算時(shí)間。關(guān)鍵詞：計算機應用技術(shù)；計算機輔助設計主題;分類(lèi);實(shí)時(shí)分類(lèi)30 0簡(jiǎn)介隨著(zhù)Internet技術(shù)的迅猛發(fā)展，Internet上的信息量急劇增加。同時(shí)，網(wǎng)頁(yè)的數量也呈指數增長(cháng)。
　　但是，由于信息的復雜性，用戶(hù)越來(lái)越難以迅速地及時(shí)找到和獲取信息。結果，網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)逐漸發(fā)展。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)可以對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行自動(dòng)，快速的分類(lèi)，在當前的熱門(mén)搜索領(lǐng)域和推薦系統中具有重要的應用價(jià)值和發(fā)展前景。 35網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)系統主要分為4個(gè)主要模塊：網(wǎng)頁(yè)預處理，特征提取和權重分布，特征選擇和分類(lèi)器[1]。目前，國內科研人員已經(jīng)對每個(gè)模塊進(jìn)行了詳細的研究。在網(wǎng)頁(yè)預處理和特征選擇方面，熊忠陽(yáng)等。使用布隆過(guò)濾器算法確定獲得的特征指紋的相似性，并提出了一種新的大規模網(wǎng)絡(luò )重復數據刪除算法[2]。周其年等。提出了一種基于詞的特征選擇方法[3]。就實(shí)現分類(lèi)器而言，K最近鄰算法（KNN）目前被證明是用于網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的最佳算法，并且已經(jīng)進(jìn)行了深入研究。 40其中，黃建華等?？紤]樣本的分布，并提出了局部加權的Citation-KNN算法[4]；陸峰等。提出了一種模糊證據KNN分類(lèi)方法[5]。由KNN算法實(shí)現的分類(lèi)模型通常分為訓練過(guò)程和測試過(guò)程。該模型具有較高的分類(lèi)精度和較短的訓練時(shí)間，但也存在一定的缺陷。當類(lèi)別的數量相對較大時(shí)，由于主題分散，因此需要龐大的語(yǔ)料庫。計算量巨大，不利于網(wǎng)頁(yè)的實(shí)時(shí)分類(lèi)。
　　本文提出了一種基于主題的分類(lèi)模型，通過(guò)45 Nutch為垂直搜索引擎構建了主題采集器，并提出了一種用于主題去噪的預處理方案，優(yōu)化了輸入樣本，并設計了一種更適合實(shí)際使用的模型網(wǎng)頁(yè)的時(shí)間分類(lèi)。 1網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)模型通用分類(lèi)模型KNN分類(lèi)模型的基本思想是首先對文件的一部分進(jìn)行預處理，提取特征，轉換文本向量，并進(jìn)行分類(lèi)標注以形成訓練樣本;然后，當測試樣本到達時(shí)，執行和訓練樣本的處理類(lèi)似；最后，它們由KNN分類(lèi)器分類(lèi)。過(guò)程如下圖所示：圖1-1通用分類(lèi)模型55通過(guò)KNN分類(lèi)模型的過(guò)程，我們可以看到在對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，每個(gè)測試樣本必須與訓練樣本一起計算。對于大量樣本數據集，由于要分類(lèi)的樣本包括廣泛的類(lèi)別，因此，如果您對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)分類(lèi)，則會(huì )發(fā)現計算量很大；此外，在實(shí)時(shí)分類(lèi)中有很多嘈雜的樣本。這些將導致分類(lèi)速度慢和分類(lèi)精度低。為了解決這些問(wèn)題，本文對模型進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)的分類(lèi)模型60通過(guò)研究和分析，可以看出網(wǎng)頁(yè)的分類(lèi)準確性和速度與要分類(lèi)的網(wǎng)頁(yè)的質(zhì)量密切相關(guān)。待分類(lèi)的網(wǎng)頁(yè)的質(zhì)量可以定義為：在實(shí)時(shí)分類(lèi)網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，如果待分類(lèi)的網(wǎng)頁(yè)明確屬于訓練樣本中的某個(gè)類(lèi)別，則該網(wǎng)頁(yè)的質(zhì)量為高質(zhì)量的網(wǎng)頁(yè)。 如果要分類(lèi)的網(wǎng)頁(yè)屬于廣告或非培訓樣本，則如果您專(zhuān)注于某類(lèi)網(wǎng)頁(yè)，則該網(wǎng)頁(yè)是低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)。
　　很明顯，對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)分類(lèi)的關(guān)鍵是如何優(yōu)化測試樣本并獲得一批高質(zhì)量的輸入樣本。 65基于以上觀(guān)點(diǎn)，可以如下改進(jìn)KNN分類(lèi)模型，如圖所示：圖1-2改進(jìn)的分類(lèi)模型主要技術(shù)主題捕獲70通過(guò)垂直搜索可以很好地理解“主題”的概念引擎。垂直搜索引擎[6]是特定行業(yè)的專(zhuān)業(yè)搜索引擎。它是搜索引擎的細分和擴展。它是網(wǎng)頁(yè)庫中特定類(lèi)型專(zhuān)業(yè)信息的集成。每個(gè)垂直搜索引擎都有自己的“主題”，它指向特定類(lèi)別的信息。本文借用主題的概念來(lái)執行“主題爬網(wǎng)”，即從Internet上爬網(wǎng)特定類(lèi)別的網(wǎng)頁(yè)。例如，本文將以“科學(xué)技術(shù)”為主題，并通過(guò)nutch的采集和主題確定[7]形成“主題搶奪”，最終得到大量的75-3-篇中國科技論文。在線(xiàn)科學(xué)技術(shù)網(wǎng)頁(yè)（其中將收錄一些嘈雜的網(wǎng)頁(yè)）。目前，用于信息采集的主要工具是nutnut和hritrix。本文使用小結來(lái)捕捉主題。通過(guò)注入url種子鏈接，采集可以到達許多網(wǎng)頁(yè)地址（CrawlDB）和反向鏈接地址（LinkDB）?；旧?，從圖1-3到圖1-4的轉換可以通過(guò)主題捕獲來(lái)實(shí)現。 80圖1-3改進(jìn)的分類(lèi)模型圖1-4改進(jìn)的分類(lèi)模型85在該圖中，圓圈代表技術(shù)類(lèi)別下的類(lèi)別A，矩形代表技術(shù)類(lèi)別下的類(lèi)別B，三角形代表以下網(wǎng)頁(yè)：與技術(shù)類(lèi)別無(wú)關(guān)。
　　可以看出，通過(guò)主題爬網(wǎng)，可以將大多數與分類(lèi)無(wú)關(guān)的頁(yè)面排除在外。但是，獲得的頁(yè)面仍將與一些低質(zhì)量的頁(yè)面混合在一起，這也是影響分類(lèi)準確性和速度的主要原因。主題降噪在主題捕獲后必須實(shí)時(shí)分類(lèi)但與分類(lèi)無(wú)關(guān)的所有這些頁(yè)面都被分類(lèi)為90噪聲級。在網(wǎng)頁(yè)預處理中，存在網(wǎng)頁(yè)去噪的概念[8]，即刪除與網(wǎng)頁(yè)中的分類(lèi)無(wú)關(guān)的信息，例如廣告，導航欄等。在這里可以借用此概念來(lái)定義主題降噪：所謂的主題降噪是從獲取的數據集中刪除與主題無(wú)關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。分析表明，堅果的爬行結果將存儲在不同的位置。其中，CrawlDB主要存儲爬網(wǎng)頁(yè)面的URL地址，LinkDB主要存儲這些URL地址的反向鏈接地址。 95 Google的排名算法是著(zhù)名的PageRank算法。它的主要思想是“高質(zhì)量的頁(yè)面A鏈接到頁(yè)面B，那么頁(yè)面B更有可能是高質(zhì)量的頁(yè)面”。它使用鏈接對頁(yè)面進(jìn)行評分，然后完成排序。反向鏈接是其算法的核心。反向鏈接的定義如下：頁(yè)面C收錄指向頁(yè)面D的名為“ C-D”的鏈接，然后對于D，此“ C-D”是反向鏈接。 100在上述理論支持下，我們可以做出以下假設：“當主題降噪時(shí)，如果存在MN，則為了確定第N頁(yè)是否是無(wú)關(guān)頁(yè)面，可以通過(guò)其反向鏈接頁(yè)面M來(lái)確定；如果M是垃圾網(wǎng)頁(yè)，例如廣告，可以排除N”。
　　這樣，可以排除與推薦頁(yè)面無(wú)關(guān)的許多頁(yè)面，同時(shí)減少了分類(lèi)過(guò)程中的計算時(shí)間，提高了分類(lèi)效率。主題降噪流程圖如下圖2-3所示。4-中文科技論文在線(xiàn)105圖1-5主題降噪流程圖在判斷url是否為廣告頁(yè)面時(shí)，可以使用url的特征。在實(shí)驗中，采集訪(fǎng)問(wèn)了許多科技網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)，并從CrawlDB中發(fā)現其中一些是淘寶下的頁(yè)面，有些屬于搜狐下的運動(dòng)模塊。根據URL的特性，可以使用52個(gè)反向鏈接刪除具有該URL的頁(yè)面，這證明110個(gè)主題降噪可以有效消除不相關(guān)的頁(yè)面，例如廣告。 KNN分類(lèi)算法KNN（k-Nearest Neighbor）分類(lèi)算法，即K最近鄰分類(lèi)算法，是一個(gè)發(fā)展已久的理論上成熟的方法[9]。這種方法的實(shí)現思路是：假設我們有一個(gè)樣本A，如果它最接近的K個(gè)樣本中的大多數都屬于某個(gè)類(lèi)別M，則我們將樣本A歸為M類(lèi)別。其中，A的K個(gè)鄰居中有115個(gè)指定了他們的類(lèi)別。 KNN算法的決策過(guò)程是基于最新的一個(gè)或幾個(gè)樣本的類(lèi)別來(lái)確定要分類(lèi)的樣本的類(lèi)別。當K = 1時(shí)，要分類(lèi)的樣本屬于最近樣本的類(lèi)別。
　　KNN算法的決策過(guò)程如下圖所示：圖1-6 KNN算法的決策過(guò)程120-5-分配給綠色圓圈，是紅色三角形還是藍色正方形？如果K = 3，則由于紅色三角形的比例為2/3，因此將為綠色圓圈指定紅色三角形的類(lèi)別；如果K = 5，則由于藍色正方形的比例為3/5，因此將為綠色圓圈分配那種藍色正方形。 KNN算法的實(shí)現步驟如下：125 1)預處理期望的庫網(wǎng)頁(yè)以形成網(wǎng)頁(yè)向量V（v1，v2，v3 ... vi）。 2)在測試網(wǎng)頁(yè)上執行分詞和特征提取，以形成網(wǎng)頁(yè)向量U（u1，u2，u3 ... ui）。 3)計算要分類(lèi)的樣本和訓練樣本之間的相似度。計算公式為：（，）sim uv = 21（）nii iu v = -∑ 4)從小到大對相似度進(jìn)行排序，選擇前K個(gè)頁(yè)面。目前，K的值沒(méi)有定性值。隨著(zhù)實(shí)驗的進(jìn)行，它需要不斷變化以選擇最合適的K值。5)在所選的K個(gè)網(wǎng)頁(yè)中，分別計算每個(gè)類(lèi)別要分類(lèi)的樣本的次數，計算公式為：（， ）jp uc = 1（，）（，）ki jisim uvyvc = ∑其中（，）jp uc = 1（，）（，）ki jisim uvyvc = ∑其中（，）jp uc = 1（，）（，）ki jisim uvyvc = ∑）i jy vc是類(lèi)別屬性函數。當vi屬于cj時(shí)，值為1；當vi屬于cj時(shí)，值為1。當vi不屬于cj時(shí)，該函數為0。
　　135 6)最終分類(lèi)決策函數為max（（，））j jRC c p v c =。 2實(shí)驗過(guò)程和結果分析實(shí)驗結構的設計分類(lèi)模型有兩個(gè)主要性能指標：精度和召回率[10]。計算公式可以表示為：m = m + rp =正確分類(lèi)的樣本數實(shí)際分類(lèi)的樣本數為140 q = mmn = +正確分類(lèi)的樣本數應為樣本數在上式中，p表示準確率，m表示正確分類(lèi)的類(lèi)別，n表示該分類(lèi)屬于該類(lèi)別并且沒(méi)有正確分類(lèi)，r表示該分類(lèi)不屬于該類(lèi)別，并且被誤分類(lèi)為該類(lèi)別。這兩個(gè)績(jì)效指標代表不同的方面?？紤]到精度和召回率，可以獲得一個(gè)新指標，即1F = 2pqp q +。此外，本文還將跟蹤分類(lèi)速度。在改進(jìn)的分類(lèi)模型的基礎上，將本文的實(shí)驗結構分為兩部分進(jìn)行實(shí)驗。其中，主題捕獲和145個(gè)主題確定部分采用Java語(yǔ)言并在eclipse編譯平臺上運行；分類(lèi)器是用C ++編寫(xiě)的程序，而編譯平臺是Microsoft Visual C ++。使用十個(gè)URL（例如Sina和Yahoo）將種子注入種子，將挖掘深度depth設置為3，并且花費了30分鐘和08秒來(lái)獲得8372個(gè)URL。手動(dòng)選擇計算機科學(xué)，機械工程，生物工程，航空航天，化學(xué)工程和電氣工程六個(gè)類(lèi)別的150個(gè)新聞項目作為訓練樣本，并對其進(jìn)行標記。
　　對受試者進(jìn)行判斷后，只獲得了原創(chuàng )的8372頁(yè)中的3008頁(yè)作為第一組150個(gè)測試樣本；然后，從8372頁(yè)中重新獲取3008頁(yè)作為第二組測試樣本。帶有lucene的分詞軟件包IKAnalyzer用于預處理，TF方法用于根據詞頻選擇特征詞，KNN分類(lèi)方法用于分類(lèi)。幾個(gè)實(shí)驗表明，當K值為9時(shí)，分類(lèi)效果更好。-6-在線(xiàn)實(shí)驗結果和中國科技論文分析表1分類(lèi)實(shí)驗結果155第一組（改進(jìn)模型）第二組（一般模型）類(lèi)別P（％）q（％）F1測試時(shí)間（s）P（％）q（％）F1測試時(shí)間（s）計算機機械工程生物工程航空航天化工工程電氣工程從實(shí)驗結果出發(fā)，提出了改進(jìn)的分類(lèi)模型紙張的召回率和精確度都有所提高。 F1值略有增加；從分類(lèi)時(shí)間的角度來(lái)看，改進(jìn)模型的分類(lèi)時(shí)間比普通模型的分類(lèi)時(shí)間縮短了約18％。改進(jìn)分類(lèi)效果的原因是，對象捕獲可以獲取更多的目標輸入樣本，然后進(jìn)行對象去噪處理，可以獲得一批更適合訓練樣本分類(lèi)的樣本。 160 3結束語(yǔ)本文提出了一種更適合于網(wǎng)頁(yè)的實(shí)時(shí)分類(lèi)的分類(lèi)模型-基于主題的分類(lèi)模型。
　　實(shí)驗證明，通過(guò)該模型，可以大大提高網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的速度和準確性。對于對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)分類(lèi)的大數據需求，該模型可以有效地優(yōu)化輸入樣本，節省計算時(shí)間，更適合于網(wǎng)頁(yè)的實(shí)時(shí)分類(lèi)。 165 [參考文獻]（參考文獻）[1]段俊峰，黃偉通，盧玉昌。中文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)研究與系統設計（J）。計算機科學(xué)，2007，34（0 6)：210-21 3. [2]熊忠洋，亞曼，張玉芳。一種基于網(wǎng)頁(yè)主體結構和特征字符串的相似網(wǎng)頁(yè)重復數據刪除算法。計算機應用（J ），2013（0 2)：554-55 7. [3]周其年，張振豪，徐登才?；陬?lèi)別區分詞的特征選擇方法在中文文本分類(lèi)中的應用（J）。計算機應用與軟件，2013 （0 3)：193-19 5. 170 [4]黃建華，丁建瑞，劉家峰?；诰植考訖?kNN算法的引文（J）。電子與信息學(xué)報，2013（0 3) ：627-63 2. [5]陸峰，杜妮，溫成林。一種基于模糊證據的kNN分類(lèi)方法（J）。電子學(xué)報，2012（1 2)：2390-239 5. [6]吳彥偉，張琳?；谛袠I(yè)知識的垂直搜索引擎的研究與實(shí)現（D）。北京：北京郵電大學(xué)，201 2. [7]李東海，郝鳳玲。主題s的實(shí)現基于Nutch技術(shù)的Earch引擎（D）。吉林：吉林大學(xué)，200 8. [8]朱學(xué)芳，馮錫熙?；谖谋緝热莸霓r業(yè)網(wǎng)頁(yè)信息提取與分類(lèi)研究（J）。信息科學(xué)，2012（0 7)：1012-101 5. 175 [9]何莉，賈艷。大規模層次分類(lèi)問(wèn)題的研究與進(jìn)展（J）。計算機學(xué)報，2012（1 [k22） ]：2101-211 5. [10]張恒，屈景輝。網(wǎng)頁(yè)文本信息的提取和結果評估（J??）。微型計算機應用，2007（0 9)：921-92 4. 查看全部

　　基于Nutch的農業(yè)信息搜索引擎的實(shí)現與優(yōu)化
　　[摘要]：隨著(zhù)Internet技術(shù)的不斷發(fā)展，Internet上的知識和資源呈爆炸性增長(cháng)。如何規范，有效地共享和管理這些資源是當前互聯(lián)網(wǎng)面臨的關(guān)鍵問(wèn)題，也是下一代。 Web的主要研究方向。針對這種情況，知識網(wǎng)格技術(shù)應運而生。 Knowledge Grid的研究目標是建立一個(gè)基于下一代Web的有效共享和管理知識，信息和資源的平臺。本文實(shí)現了基于開(kāi)源搜索引擎Nutch的農業(yè)信息搜索引擎系統，并改進(jìn)和優(yōu)化了該系統的缺點(diǎn)。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”中知識問(wèn)答系統的一部分。它實(shí)現了互聯(lián)網(wǎng)上農業(yè)信息的采集和檢索，為地方知識庫的建設和擴展提供了豐富的信息。資源。本文的具體內容：（1)介紹了本文的研究背景，研究目的和意義，并總結了一些有關(guān)搜索引擎優(yōu)化的研究成果。（2)詳細介紹了本文的背景知識。包括在搜索引擎上的工作詳細介紹了其原理和架構，并對開(kāi)源搜索引擎Nutch的總體架構進(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。在對搜索的深入理解的基礎上基于開(kāi)源搜索的搜索引擎技術(shù)引擎Nutch開(kāi)發(fā)了一種農業(yè)信息搜索引擎系統。[4)針對該系統的某些缺陷進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化。首先，改進(jìn)了網(wǎng)頁(yè)解析模塊。本文使用基于STU-DOM樹(shù)的網(wǎng)頁(yè)主題信息提取方法在網(wǎng)頁(yè)分析的基礎上，實(shí)現了非主題信息的過(guò)濾基于語(yǔ)義屬性值的節點(diǎn)。其次，對抽象提取模塊的改進(jìn)。本文基于統計的自動(dòng)摘要提取方法增加了文本特征的判斷能力，從詞頻，句型，提示詞等方面對句子權重進(jìn)行了更細致的分配。第三，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，利用耶拿推理機進(jìn)行查詢(xún)和搜索關(guān)鍵詞。本體中，將相應的子類(lèi)別，同義詞和例句作為與搜索相關(guān)的詞。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”中知識問(wèn)答系統的主要功能模塊，實(shí)現了互聯(lián)網(wǎng)。農業(yè)信息的搜集和檢索也為建設和豐富農業(yè)信息提供了資源。當地的知識庫。本文還比較了改進(jìn)前后的效果。通過(guò)比較，我們發(fā)現門(mén)戶(hù)網(wǎng)站類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)很多，并且搜索結果中收錄大量鏈接。網(wǎng)頁(yè)被過(guò)濾掉，其中大多數是基于文本的網(wǎng)頁(yè)，用戶(hù)可以從中直接獲取信息。改進(jìn)的摘要提取模塊提取的摘要內容比以前提取的要多，摘要內容與網(wǎng)頁(yè)主題的匹配程度更高。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，并為用戶(hù)提供一種精確搜索的方式。 查看全部

　　主題搜索引擎中網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)搜索策略的研究與實(shí)現
　　[摘要]：主題網(wǎng)絡(luò )采集器是一個(gè)自動(dòng)代碼程序，可從主題搜索引擎的后端獲取數據。在主題搜索引擎前端查詢(xún)的數據已由主題Web采集器預先在Internet上進(jìn)行了爬網(wǎng)，并存儲在本地。然后從網(wǎng)頁(yè)提取數據并建立索引。因此，主題采集器對主題搜索引擎起著(zhù)輔助作用。本文提出了一種主題優(yōu)先的爬蟲(chóng)算法，該算法結合了鏈接文本相關(guān)算法和主題信息值的遺傳恢復算法來(lái)指導爬蟲(chóng)的爬蟲(chóng)方向，并采用PostgreSQL數據庫集群技術(shù)存儲數據。根據網(wǎng)頁(yè)結構的特點(diǎn)，主題優(yōu)先的爬行算法通過(guò)頁(yè)面之間的主題轉移來(lái)預測頁(yè)面的主題相關(guān)性，解決了主題爬行器通道阻塞和爬行丟失的問(wèn)題。首先，根據錨文本發(fā)送相關(guān)性信息值。如果錨文本給出的信息是相關(guān)的，則直接發(fā)送相關(guān)的閾值；否則，直接發(fā)送相關(guān)閾值。如果不相關(guān)，則將其乘以遺傳基因比率后再進(jìn)行傳播。在傳輸過(guò)程中，如果遇到相關(guān)網(wǎng)頁(yè)，則鏈接的相關(guān)信息的值恢復為初始值。相關(guān)性信息值根據不同的主題將Internet網(wǎng)頁(yè)劃分為不同的渠道。與主題相關(guān)的所有網(wǎng)頁(yè)都位于最大的頻道中，并且頻道交錯且連接在一起，并且爬網(wǎng)程序按照頻道大小的順序來(lái)抓取它們。采集器搜尋到的網(wǎng)頁(yè)信息數量巨大，并且單個(gè)主機無(wú)法滿(mǎn)足該信息的存儲需求。本文在資源庫和鏈接地址庫中使用postgresql數據庫集群技術(shù)來(lái)擴展后端存儲容量。并在每個(gè)數據庫點(diǎn)中使用pgbouncer連接池技術(shù)來(lái)減少數據庫連接的數量并節省時(shí)間。在鏈接地址庫中，緩存技術(shù)用于減少數據庫操作的數量，減少時(shí)間消耗并提高采集器的速度。最后，通過(guò)實(shí)驗測試和數據分析，驗證了主題優(yōu)先爬行技術(shù)的有效性以及基于PostgreSQL數據庫集群技術(shù)的爬行系統的可行性。 查看全部

　?。?7－信息產(chǎn)業(yè)1主題爬蟲(chóng)的個(gè)性化搜索引擎概述
　?。?7－信息產(chǎn)業(yè)1主題采集器的個(gè)性化搜索引擎概述1. 1個(gè)性化搜索引擎個(gè)性化搜索引擎既指界面的個(gè)性化，又指內容的個(gè)性化?；趥€(gè)性化推薦服務(wù)的搜索引擎屬于個(gè)性化搜索引擎的類(lèi)別。界面個(gè)性化是為了向用戶(hù)提供自定義搜索引擎的界面樣式和布局功能，并根據用戶(hù)的需求為用戶(hù)提供預先定制的界面；內容個(gè)性化是為了使用戶(hù)能夠自定義搜索結果，而無(wú)需檢索信息。有需要的用戶(hù)即使使用相同的搜索詞也將獲得不同的匹配結果。顯然，這里的重點(diǎn)是內容的個(gè)性化，其實(shí)際含義大于界面的個(gè)性化。 1. 2 Web爬網(wǎng)程序Web爬網(wǎng)程序，也稱(chēng)為蜘蛛程序（Spider）。 Web采集器是一個(gè)自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)的程序，是搜索引擎的重要組成部分。網(wǎng)絡(luò )蜘蛛通過(guò)網(wǎng)頁(yè)的鏈接地址搜索網(wǎng)頁(yè)。他們從網(wǎng)站中的某個(gè)頁(yè)面（通常是主頁(yè)）開(kāi)始，讀取網(wǎng)頁(yè)的內容，在網(wǎng)頁(yè)中找到其他鏈接地址，然后使用這些鏈接地址查找下一個(gè)網(wǎng)頁(yè)。 ，因此循環(huán)將繼續進(jìn)行，直到此網(wǎng)站的所有網(wǎng)頁(yè)都已被爬網(wǎng)。如果將Internet視為網(wǎng)站，則Spider可以使用此原理對Internet上的所有網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行爬網(wǎng)。它在搜索引擎中占有重要地位，影響搜索引擎的檢索和準確性，確定搜索引擎數據容量的大小，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的質(zhì)量直接影響搜索結果頁(yè)面中的無(wú)效鏈接（即鏈接到搜索結果頁(yè)面）。頁(yè)數不存在。
　　1. 3 Web爬網(wǎng)程序在搜索引擎中的位置從上面搜索引擎的基本原理可以看出，Web爬網(wǎng)程序是一種可以跟蹤Web上超鏈接結構并不斷發(fā)現的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。網(wǎng)絡(luò )資源和采集程序。作為搜索引擎資源的一部分采集，網(wǎng)絡(luò )采集器的性能將直接影響整個(gè)搜索引擎索引的網(wǎng)頁(yè)的數量，質(zhì)量和更新周期。 2基于主題采集器的個(gè)性化搜索引擎技術(shù)2. 1信息采集模型主題采集器基于普通的采集器，并通過(guò)在網(wǎng)頁(yè)的整個(gè)處理過(guò)程中添加模塊來(lái)實(shí)現個(gè)性化信息提取。這些模塊包括主題確定模塊，優(yōu)化初始種子模塊，主題相關(guān)性分析模塊和排名模塊。 （請參見(jiàn)圖1）在圖1中，有1個(gè)采集器模塊檢索了該網(wǎng)頁(yè)。 2調用相關(guān)性分析模塊以分析網(wǎng)頁(yè)的相關(guān)性。 3爬行模塊根據不同的分析結果進(jìn)行相應的處理。 4爬網(wǎng)模塊從數據庫中獲取等待處理的URL以繼續工作，并循環(huán)到第一步，直到?jīng)]有新的URL。 5排序網(wǎng)頁(yè)的重要性。主題采集的關(guān)鍵是采集的結果與主題之間相似度的計算?？梢酝ㄟ^(guò)相關(guān)的鏈接信息來(lái)預測結果為采集的相似度，以反映用戶(hù)的個(gè)性化需求。 2. 2基于主題和用戶(hù)個(gè)性化的爬網(wǎng)程序基于主題的爬網(wǎng)程序是選擇性地搜索與預定義主題相關(guān)的頁(yè)面的爬網(wǎng)程序。與基于整個(gè)Web的采集器相比，它不會(huì )采集與主題無(wú)關(guān)，節省硬件和網(wǎng)絡(luò )資源的頁(yè)面，并且由于數量很少而可以快速更新。
　　它還可以滿(mǎn)足某些特定人群對特定領(lǐng)域信息的需求；基于用戶(hù)個(gè)性化的采集器是一個(gè)輕量級的采集系統，其目標是引導用戶(hù)的興趣或與之互動(dòng)。用戶(hù)交互和其他方式來(lái)自采集信息，以向用戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)。 2. 3超鏈接結構搜索策略基于鏈接結構的搜索策略的主要特征是使用Web結構信息來(lái)指導搜索，并通過(guò)分析Web頁(yè)面之間的引用之間的關(guān)系來(lái)確定頁(yè)面和鏈接的重要性。 。超鏈分析技術(shù)是主題搜索引擎使用的一種重要方法。下面將介紹幾種重要的超鏈接分析算法。 2. 3. 1 PageRank算法PageRank算法是由斯坦福大學(xué)（Stanford University）（斯坦福大學(xué)）的Sergey Brin和Lawrence Page提出的?；舅枷胧牵喝绻粋€(gè)頁(yè)面被許多其他頁(yè)面引用，那么此頁(yè)面很可能是重要頁(yè)面；盡管該頁(yè)面沒(méi)有被多次引用，但是被一個(gè)重要頁(yè)面引用了，那么該頁(yè)面也可能是一個(gè)重要頁(yè)面。重要頁(yè)面；頁(yè)面的重要性被平均劃分并傳遞到它所引用的頁(yè)面。頁(yè)面重要性的量化分數是PageRank值。 Google的搜索引擎使用PageRank算法。網(wǎng)絡(luò )中的超鏈接結構可以表示為有向圖G =（V，E），其中V是節點(diǎn)（網(wǎng)頁(yè)）的集合，E是邊緣（當且僅當存在從第i頁(yè)到第i頁(yè)的鏈接時(shí)）在頁(yè)面j中，在節點(diǎn)j）的邊緣設置了一個(gè)從屬節點(diǎn)i。假設頁(yè)面u的鏈接網(wǎng)頁(yè)為T(mén)1，T 2. .. Tn;參數d表示沿著(zhù)該鏈接訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)的“隨機沖浪者”的衰減因子，取值范圍為（0到1)之間，根據經(jīng)驗一般取值為0. 85。
　　C（Ti）表示從網(wǎng)頁(yè)Ti鏈接到其他網(wǎng)頁(yè)的鏈接數，PR（u）定義為網(wǎng)頁(yè)u的鏈接權重。 PageRank值的計算公式為公式（1）：其中e為1 / max，即max是所有網(wǎng)頁(yè)的總和，分配給每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的初始權重是該總和的倒數。該算法的特征在于，指向網(wǎng)頁(yè)的外部鏈接頁(yè)面的頁(yè)面級別越高，鏈接頁(yè)面傳遞給網(wǎng)頁(yè)的頁(yè)面級別值就越高。因此，即使網(wǎng)頁(yè)偶爾在內容中僅提及偏離查詢(xún)主題的關(guān)鍵詞語(yǔ)言，由于其較高的頁(yè)面排名值，它也將獲得相對較高的排名，這會(huì )影響搜索結果的相關(guān)性和相關(guān)性。精確。 2. 3. 2 HITS算法HITS算法由康奈爾大學(xué)的J. Kleinberg提出。 Kleinberg將網(wǎng)頁(yè)分為兩類(lèi)，即集線(xiàn)器（中央級別）和權限（權限級別）。權威是具有較高價(jià)值的頁(yè)面，并取決于指向它的頁(yè)面，而集線(xiàn)器是指向更多權威并取決于它指向的頁(yè)面的頁(yè)面。 HITS算法的目標是通過(guò)某種計算方法（即具有最高排名的權威）來(lái)獲取某個(gè)檢索問(wèn)題的最有價(jià)值的網(wǎng)頁(yè)。但是，此算法在計算上比PageRank昂貴。而且它取決于用戶(hù)的查詢(xún)，實(shí)時(shí)性能很差。
　　此外，Authorities andhubs算法可能會(huì )出現“主題漂移”和“主題概括”現象。因此，“權威和中心”算法適用于各種主題的查詢(xún)。 2. 3. 3 PageRank算法的改進(jìn)。 PageRank算法的改進(jìn)可以通過(guò)引入面向主題的思想并重新計算網(wǎng)頁(yè)的鏈接關(guān)系來(lái)實(shí)現。首先，PageRank在發(fā)現頁(yè)面重要性方面起著(zhù)重要作用，但它并不針對某個(gè)特定主題（查詢(xún)獨立性）。這里，對PageRank方法進(jìn)行了改進(jìn)：在鏈接關(guān)系的基礎上，增加了一定的語(yǔ)義信息權重，使得生成的重要頁(yè)面針對某個(gè)主題，從而形成了SPageRank算法。 SPageRank算法不僅利用PageRank的優(yōu)勢來(lái)查找重要頁(yè)面，而且還利用主題相關(guān)性。 2. 3. 4主題相關(guān)性算法搜索引擎的根源是傳統的全文檢索技術(shù)，并且搜索引擎遵循傳統的信息檢索模型。在用于計算文檔相似度的傳統算法中，Salton教授提出的向量空間模型是使用最廣泛的算法。向量空間模型基于以下關(guān)鍵假設：組成文章的術(shù)語(yǔ)的出現順序無(wú)關(guān)緊要，并且它們在文章主題中的作用彼此獨立，因此可以將文檔視為一系列無(wú)序條目的集合。
　　計算頁(yè)面主題相關(guān)性的方法很多，例如NaiveBayes，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，實(shí)例映射模型，向量空間模型（VSM）等。其中，向量空間模型對培訓文檔的要求較低?？梢詮纳倭康呐嘤栁臋n中提取出主要目標特征，計算簡(jiǎn)單，準確率高，更適合網(wǎng)絡(luò )信息的發(fā)現。一種基于向量空間模型VSM的簡(jiǎn)單向量距離算法。該算法的基本思想是計算圖2中兩個(gè)向量之間的夾角的余弦值。VSM相似度的計算公式如公式（2）：結論基于主題的個(gè)性化搜索引擎主要針對采集相關(guān)主題，并為用戶(hù)提供個(gè)性化的信息服務(wù)?；谥黝}的采集的關(guān)鍵是計算采集的結果與主題之間的相似度?？梢酝ㄟ^(guò)相關(guān)的鏈接信息來(lái)預測結果為采集的相似度，以反映用戶(hù)的個(gè)性化需求。參考文獻[1]高靈霞?；谥黝}爬蟲(chóng)的個(gè)性化搜索引擎技術(shù)分析[J]。計算機知識與技術(shù).2009（32）[2]趙洪中李亞。垂直搜索引擎的應用研究[J]?，F代商業(yè)工業(yè)。 2010（4）作者簡(jiǎn)介：陳晨（1989，5，11?）女，漢族，哈爾濱大學(xué)工程學(xué)院，計算機科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)?；谥黝}爬蟲(chóng)的個(gè)性化搜索引擎技術(shù)研究陳晨（哈爾濱大學(xué)，哈爾濱15000，黑龍江0）摘要：基于主題爬蟲(chóng)的個(gè)性化搜索引擎技術(shù)借鑒了Web個(gè)性化推薦服務(wù)的思想，完善了Web表示搜索引擎的信息檢索系統服務(wù)方法有效解決了互聯(lián)網(wǎng)上“資源超載”和“信息丟失”的問(wèn)題，相對滿(mǎn)足了用戶(hù)的需求。 關(guān)鍵詞：主題采集器；搜索引擎；技術(shù)圖1基于主題采集器的個(gè)性化信息采集模型圖2 VSM模型圖（2） 查看全部

　　SEO理念指引：如何優(yōu)化站內主題內容？（一）
　　文章簡(jiǎn)介
　　SEO已進(jìn)入全新紋理內容的算法系統，尤其是當今的一流搜索引擎可以處理內容場(chǎng)景和內容實(shí)體屬性中的排名，從而使用戶(hù)可以獲得更準確的搜索結果。對于優(yōu)化人員而言，網(wǎng)站優(yōu)化不再是簡(jiǎn)單的內容填充，而是需要重新定義主題內容優(yōu)化。本文將結合最新的SEO概念，以指導所有人如何優(yōu)化主題內容。
　　1. SEO網(wǎng)站的主題模型是什么
　　通常，我們可以聽(tīng)到并看到許多有關(guān)SEO頁(yè)面內容的舊方法，例如：
　　看看關(guān)鍵詞的密度是否符合標準
　　文章的內容是否有足夠的單詞？
　　內容是否足夠原創(chuàng )
　　是否有足夠的導入鏈接（外部鏈接）？
　　使用各種H標簽集成關(guān)鍵詞
　　TDK 關(guān)鍵詞是否設置為完全匹配
　　但是經(jīng)驗豐富的SEO人士和網(wǎng)站所有者很快就會(huì )發(fā)現，這些技術(shù)似乎無(wú)法打動(dòng)搜索引擎。是的，這些是8-9年前的技術(shù)。為了優(yōu)化網(wǎng)站的內容，我們必須做的是如何使搜索引擎了解頁(yè)面的核心主題。這是我今天的文章的核心。那么什么是主題模型？
　　
　　主題模型是頁(yè)面內容布局的模型，目的是允許搜索引擎正確理解整個(gè)頁(yè)面的核心主題是什么，而不是傳達許多關(guān)鍵詞主題。因為一個(gè)頁(yè)面可以收錄很多信息，所以有些有用，有些則被采用，因此您只能通過(guò)將實(shí)際的核心信息傳遞給搜索引擎來(lái)獲得相應的排名。因此，在主題模型中，我們需要實(shí)現一種全新的4步優(yōu)化方法：
　　1)詞法關(guān)聯(lián)
　　2)詞匯布局
　　3)補充內容
　　4)內容屬性
　　對于Wikipedia等熟悉的網(wǎng)站，亞馬遜使用其中的積分來(lái)獲得大量的關(guān)鍵詞排名。他們之所以部署在頁(yè)面布局上，是因為它們的主干足夠強大，可以有效地向搜索引擎大量展示核心內容主題。因此，在植入內容之后，可以創(chuàng )建大量最新頁(yè)面。因此，無(wú)論您是白人還是老兵，即使您不了解搜索引擎算法，只要使用主題模型，就能獲得不錯的排名！ （尤其是對于Google）
　　第一步：?jiǎn)卧~家族協(xié)會(huì )
　　無(wú)論您使用哪種方法來(lái)優(yōu)化頁(yè)面內容，都必須專(zhuān)注于如何關(guān)聯(lián)單詞和短語(yǔ)。作為內容編輯器，您撰寫(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)，搜索引擎將根據其他資源中的數據將您的內容相關(guān)聯(lián)，以生成所謂的內容實(shí)體。我們的優(yōu)化人員首先需要研究關(guān)鍵詞，以找出這些句子和單詞之間的關(guān)系。我相信每個(gè)人都有自己的研究方法關(guān)鍵詞，但是您需要實(shí)現以下目標：
　　1)查找同義詞和變體
　　2)查找與主要單詞的內容相關(guān)的第二類(lèi)單詞
　　3)找到與第二類(lèi)單詞相關(guān)的三種單詞
　　4)得出結論，內容屬性與主題（人，地點(diǎn)，物質(zhì)）有關(guān)
　　讓我舉個(gè)例子。例如，如果您要優(yōu)化稱(chēng)為[Internet名人]的關(guān)鍵詞，則該詞將成為您的主要詞。根據目的（1)，其同義詞和變體詞可以是自媒體意見(jiàn)領(lǐng)袖網(wǎng)絡(luò )推廣等；根據目的（2)，與主題內容相關(guān)的第二種類(lèi)型的詞可以少留一些微博新單詞；??然后根據目的（3)查找與第二種單詞相關(guān)的三種類(lèi)型的單詞，可以留下幾手=粗略，否定分數，微博=粉絲，轉發(fā)，新單詞=土豪，問(wèn)題又來(lái)了。
　　您可以清楚地看到單詞和短語(yǔ)的每一層之間的某些關(guān)聯(lián)。根據[4)，我們嘗試在這些內容與內容中的主詞之間創(chuàng )建關(guān)聯(lián)，尤其是在存在人，地點(diǎn)和事物的情況下。這可以幫助搜索引擎建立此類(lèi)內容實(shí)體，因為還會(huì )有在其他網(wǎng)站上的此類(lèi)關(guān)聯(lián)（例如，在談?wù)揝houge時(shí)，他將提及他的微博，他的新評論，他的屬性等），然后搜索引擎將正確地理解您的頁(yè)面主題。通過(guò)主題，而不是關(guān)鍵詞密度！
　　第2步：詞法布局
　　毫無(wú)疑問(wèn)，頁(yè)面的布局對于搜索引擎理解內容主題也非常重要。蜘蛛程序到達頁(yè)面并找到許多關(guān)鍵詞后，有必要區分關(guān)鍵詞和相關(guān)短語(yǔ)之間哪個(gè)重要，哪個(gè)重要。因此，詞系統的布局是要區分核心詞及其相關(guān)性。這是3種實(shí)用的優(yōu)化方法：
　　
　　1)區域：關(guān)鍵詞必須出現在標題，標題和主要段落中
　　2)頻率：重要短語(yǔ)或它們的變體出現的次數可能超過(guò)平均水平
　　3)距離：相關(guān)的詞或短語(yǔ)應彼此靠近或使用HTML元素（例如ALT）
　　方法（1)是大多數SEO人員的必修項目，我們仍然需要將核心主題詞放在標題，標題中，并盡可能多地出現在正文頂部。
　　方法（2)在這里不僅指關(guān)鍵詞的頻率（密度），而且指的是更復雜的鏈接頻率水平，即核心單詞的同義詞和變體。在相同條件下，流行度較低同義詞和變體詞會(huì )得到更好的效果（Google擁有TF-IDF專(zhuān)利，這很難理解）
　　方法（3)距離產(chǎn)生美感不適用于SEO世界。單詞，詞組或句子應盡可能靠近放置，或者應使用HTML元素（例如圖片ALT設置）。為了改善語(yǔ)言的上下文相關(guān)性，應通過(guò)段落，列表和分區使內容更明顯。您可以一目了然地看到該段落所說(shuō)的內容。句子前后是否有連通性，請不要分開(kāi)內容具有相近的含義，因為您無(wú)法確保抓取工具會(huì )捕獲全文。
　　您知道該方法的原理?，F在，您要做的是將第二類(lèi)單詞和第三類(lèi)單詞分為不同的區域或段落或短語(yǔ)。目的是支持您的主要單詞（排名單詞）。前面提到的搜索引擎可以使用大數據來(lái)區分單詞關(guān)聯(lián)。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子：
　　主要詞是[Internet名人]，第一段將重點(diǎn)放在這個(gè)詞文章上。第二段使用幾只手制作文章，第三段使用微博中繼效果制作文章，第四段使用新的互聯(lián)網(wǎng)名稱(chēng)制作文章。等等。您形成的Web內容是與單詞家族相關(guān)的內容，單詞家族通過(guò)第2步進(jìn)行布局。
　　第3步：補充內容
　　也許很多人認為外部鏈接是告訴搜索引擎此頁(yè)面主題的最有力信號。但是我們必須承認，今天的外部鏈接就像一顆不合時(shí)宜的炸彈，它們可能會(huì )被鏈接殺死。因此，搜索引擎希望每個(gè)人都可以同時(shí)使用內部鏈接和外部鏈接，向好的三方網(wǎng)站提出積極建議，并指導相關(guān)的網(wǎng)站內容。健康的網(wǎng)站應該進(jìn)出，以便用戶(hù)可以獲得更多更好的信息，并且您的網(wǎng)站有意義。
　　
　　因此，外部鏈接不是確定內容主題的唯一因素，而是平衡地導入鏈接和其他補充內容。那么補充內容是什么？從圖表中可以看到，如果您的網(wǎng)頁(yè)與左側相同，則意味著(zhù)該類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)僅是關(guān)鍵詞，缺少文本鏈接，參考資料和相關(guān)資源推薦，因此您的網(wǎng)頁(yè)非常僵化，是的。死角不會(huì )在頁(yè)面上增加額外的分數?？匆幌掠疫叺睦?。此頁(yè)面的內容中同時(shí)收錄網(wǎng)站鏈接（黃色部分）和導出鏈接。例如，SEO技術(shù)是復云的課件，是老師的課件。這是給搜索引擎的消息。我有[補充]。想一想，百度百科還是知道為什么要添加指向相關(guān)資源的鏈接？實(shí)際上，它是通過(guò)不同站點(diǎn)的內容來(lái)增強頁(yè)面主題的深化和增強信息。這是補充內容，可以為用戶(hù)提供更好的信息，當然您的頁(yè)面也將受到搜索引擎的獎勵。
　　1)在頁(yè)面底部添加到相關(guān)資源的鏈接（建議使用網(wǎng)站內鏈接）；
　　2)在文本中使用引號，例如業(yè)內知名人士的文字或圖標或視頻；
　　3)使用文本中的導出鏈接轉到第三方網(wǎng)站（K不會(huì )介意您100）。
　　第4步：內容實(shí)體
　　這是一個(gè)非常困難的概念，英文為Entity。強大的搜索引擎將在爬網(wǎng)頁(yè)面時(shí)自動(dòng)解釋內容實(shí)體，或將其理解為內容屬性。例如，在圖片的頁(yè)面上，當內容提到爆炸性老師時(shí)，它的實(shí)體是[person]嗎？當提到咨詢(xún)時(shí)，是[公司]？因為當您的內容出現在互聯(lián)網(wǎng)上的時(shí)間不夠長(cháng)時(shí)，數量就不會(huì )很長(cháng)一段時(shí)間，搜索引擎可能無(wú)法解釋內容實(shí)體，因為老師可以是姓氏的老師，也可以是動(dòng)詞老師的XX。目前，我們需要幫助搜索引擎正確解釋內容實(shí)體。
　　
　　通常，大多數搜索引擎為網(wǎng)站管理員提供其自己的結構化數據（百度也有這些數據）。什么是結構化數據？搜索引擎設置的HTML標記用于定義內容，或統稱(chēng)為使用Schema。以這種方式，當內容與公司有關(guān)時(shí)可以使用結構化數據，而在參考得分時(shí)可以使用另一種結構化數據。統計數據表明，全世界只有0. 3％網(wǎng)站使用Schema，所以要知道，這太高級了，我們只需要稍微了解一下即可。有機會(huì )讓您的架構師整合網(wǎng)站結構化數據。
　　當然，提到的實(shí)體仍然是近年來(lái)出現的一個(gè)概念。過(guò)去，每個(gè)人都用單詞來(lái)定義SEO，但現在更多地是針對實(shí)體。由于單詞排名使用了過(guò)多的外部鏈主導的基于鏈的方法，因此結果排名始終使用戶(hù)不滿(mǎn)意，尤其是使用百度的用戶(hù)認為搜索準確性比Google差了幾步。
　　建立內容實(shí)體可以解決此問(wèn)題，因為搜索引擎存儲的大量頁(yè)面數據可以比較每個(gè)實(shí)體之間的相關(guān)性。
　　摘要
　　每個(gè)人都可以使用此主題優(yōu)化方法。高質(zhì)量的頁(yè)面就像是高等教育證書(shū)，其中記錄了您的實(shí)體和相關(guān)性。最后，將以下優(yōu)化技術(shù)集成到您的內容優(yōu)化中：
　　1)描述頁(yè)面主題的高度概括的標題
　　2)添加了用于描述頁(yè)面內容的開(kāi)場(chǎng)白（簡(jiǎn)短說(shuō)明）
　　3)將內容分為幾段，每段都有自己的主題
　　4)嘗試盡可能擴大話(huà)題角度，并可以添加相關(guān)答案
　　5)提供其他現場(chǎng)或非現場(chǎng)輔助資源
　　6)不在乎單詞的粗細，而是構建內容實(shí)體 查看全部

　　HTMLHTML基本結構lang是什么意思，你知道嗎？
　　HTML
　　HTML基本結構
　　
　　lang表示語(yǔ)言。 lang =“ en”屬性在每個(gè)頁(yè)面中聲明主要語(yǔ)言。 En代表英語(yǔ)。這只是一個(gè)聲明。宣布對搜索引擎和瀏覽器更友好。顯示內容將被更改。它還具有zh-CN（代表中文）的通用值（搜索引擎不會(huì )確定網(wǎng)站是中文還是英文。它使搜索引擎知道您的網(wǎng)站是中文。這些都是HTML規范。更加標準化，更容易收錄）
　　元標記用于描述HTML網(wǎng)頁(yè)文檔的屬性。這里的charset =“ utf-8”表示當前使用的是utf-8編碼格式。 GBK基于國家標準GB2312，并與GB2312兼容。專(zhuān)用于解決中文編碼的GBK編碼標準是雙字節，而UTF-8編碼是用于解決國際字符的多字節編碼。
　　什么是DTD文檔模型？為什么要用HTML編寫(xiě)？
　　DTD文檔模型也稱(chēng)為DOCTYPE文檔聲明。它是Document TypeDefinition的英文縮寫(xiě)，表示文檔類(lèi)型定義。在HTML文檔中，它用于指定頁(yè)面使用的HTML（或XHTML）版本。要創(chuàng )建符合標準的頁(yè)面，必不可少的關(guān)鍵組件是DOCTYPE聲明。只有確定了正確的DOCTYPE后，HTML中的徽標和CSS才能正常生效。通常在頁(yè)面的第一行html標記之前定義。
　　它不是HTML標記。
　　我們已經(jīng)編寫(xiě)了一個(gè)HTML文檔。目前，這都是代碼，用戶(hù)無(wú)法理解。我們是否必須使用瀏覽器中的引擎進(jìn)行翻譯？用戶(hù)可以看到界面。關(guān)鍵是HTML有很多版本，瀏覽器如何知道要解釋哪個(gè)版本？爸爸要你打掃地板，媽媽要你洗碗。長(cháng)輩都是你聽(tīng)的人。目前，如果您制定了家庭規定，并且一切都由您父親決定，那么這是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的解決方案。 ，要掃地。這個(gè)DTD文件模型就是這個(gè)意思。不管它有多少個(gè)HTML版本，我都將指定我編寫(xiě)的HTML文檔為準，然后我將知道最終頁(yè)面將被解釋為什么。
　　DTD文檔模型= DOCTYPE = DOCTYPE文檔聲明
　　用于定義文檔的標題。它是所有頭部元素的容器。頭部的元素可以引用腳本，并指示瀏覽器在哪里找到樣式表。文檔的標題描述了文檔的各種屬性和信息，包括文檔的標題，其在網(wǎng)絡(luò )上的位置以及與其他文檔的關(guān)系。文檔標題中收錄的大多數數據都不會(huì )作為內容顯示給讀者。
　　以下標簽可以在頭部使用：
　　、、、、
　　標簽應放置在文檔的開(kāi)頭，緊接在標簽之后和之前。文檔的頭部通常收錄一些標簽，以告知瀏覽器有關(guān)該文檔的其他信息。
　　1、可以定義文檔的標題
　　2、顯示在瀏覽器窗口的標題欄或狀態(tài)欄上
　　3、將文檔添加到用戶(hù)的采集夾或書(shū)簽列表時(shí)，標題將成為該文檔的默認名稱(chēng)
　　4、標題標簽是必須收錄在head標簽中的唯一內容，也就是說(shuō)，編寫(xiě)head時(shí)必須具有標題。這并不意味著(zhù)您沒(méi)有添加其他內容，而是必須添加標題。
　　5、 title撰寫(xiě)與您的網(wǎng)頁(yè)相關(guān)的關(guān)鍵詞有助于SEO優(yōu)化。
　　SEO是搜索引擎優(yōu)化的英文縮寫(xiě)
　　通過(guò)調整網(wǎng)站的內容以滿(mǎn)足搜索引擎的排名需求，從而增加網(wǎng)站被搜索引擎平臺接受的機會(huì )，從而將準確的用戶(hù)吸引到網(wǎng)站。 網(wǎng)站有一個(gè)目標群體。通過(guò)標題和元標記，目標組可以找到您的網(wǎng)站至關(guān)鍵詞，因此您定義的關(guān)鍵詞決定了您將吸引哪種類(lèi)型的組。
　　The
　　element可以提供有關(guān)頁(yè)面的元信息，用于向瀏覽器或搜索引擎描述頁(yè)面。例如，文檔的描述和關(guān)鍵詞。它只能放在頭部。屬于元信息標簽。
　　通用元具有
　　關(guān)鍵字用于告訴搜索引擎您網(wǎng)頁(yè)的關(guān)鍵字是什么。
　　描述（網(wǎng)站內容描述）描述用于告訴搜索引擎您的網(wǎng)站主要內容。
　　作者作者標記網(wǎng)頁(yè)的作者
　　語(yǔ)義標簽
　　語(yǔ)義化：了解每個(gè)標簽的用途（在什么情況下合理使用此標簽）例如：網(wǎng)頁(yè)上的文章標題可以使用標題標簽h1-h6，段落使用p，地址使用地址等
　　好處：
　　1、更易于由搜索引擎收錄進(jìn)行搜索
　　2、屏幕閱讀器可以更輕松地讀取網(wǎng)頁(yè)。
　　HTML中常用的標簽
　　
　　
　　圖片
　　1、使用
　　在頁(yè)面上添加圖片
　　2、空標記
　　3、必填屬性：src（圖像存儲位置）
　　4、常用屬性：寬度，高度，高度，標題
<p> 查看全部

　　
成功的SEO金字塔模型圖"簡(jiǎn)單概括性的介紹了
　　SEO的詳細信息：成功的SEO金字塔模型
　　在普通人眼中，SEO只是一種使用某些技能和方法來(lái)實(shí)現排名目標的技能。實(shí)際上，做好網(wǎng)站 SEO實(shí)質(zhì)上是一個(gè)系統過(guò)程，并且在操作過(guò)程中滲透了各種細節。垃圾站方面旨在滿(mǎn)足搜索引擎的處理算法。由于算法的不一致，完善會(huì )導致垃圾郵件的可能性。隨著(zhù)搜索引擎的不斷更新，垃圾郵件站點(diǎn)變得越來(lái)越疲憊和痛苦，并且無(wú)論搜索算法如何變化，真正優(yōu)秀的SEO站點(diǎn)仍將排名。并沒(méi)有太大變化。
　　下面的“成功的SEO金字塔模型圖”簡(jiǎn)要介紹了SEO的詳細信息。
　　團隊執行能力
　　如上所述，SEO是一個(gè)系統的項目，因此它需要一個(gè)良好的分工，這需要一個(gè)好的團隊。如果僅僅是一個(gè)人的團隊，那就需要很多辛苦的工作！
　　項目計劃
　　整個(gè)項目的計劃和監督非常重要。對于單個(gè)網(wǎng)站管理員來(lái)說(shuō)，如何評估項目的性能還不夠或不容易忽視。
　　產(chǎn)品和服務(wù)
　　無(wú)論是銷(xiāo)售產(chǎn)品還是提供服務(wù)，您都需要了解您的用戶(hù)，了解您的產(chǎn)品，然后了解用戶(hù)的想法，以便實(shí)現SEO
　　獲得信息的能力
　　對于SEOer來(lái)說(shuō)，這是一項必不可少的技能，而不是讓您擁有百度。您只是盲目地知道自己是信息大師！
　　耐心和毅力
　　每個(gè)人都希望快速成功，但這并不容易。原創(chuàng )狩獵時(shí)代已經(jīng)過(guò)去，現在我們已經(jīng)進(jìn)入了囚禁時(shí)代。您必須有耐心來(lái)提高獵物以獲取更多。用戶(hù)體驗
　　改善了用戶(hù)體驗，所有問(wèn)題都解決了一半，升級也更加容易。即使搜索引擎在當天死亡，您也不會(huì )因為他的高齡而成為葬禮！
　　關(guān)鍵詞策略 查看全部

　　國內外搜索引擎的發(fā)展背景及影響的SEO技術(shù)分析
　　網(wǎng)絡(luò )的出現和快速發(fā)展引起了信息檢索環(huán)境的重大變化?；贗nternet的搜索引擎的排名算法直接關(guān)系到新環(huán)境中信息檢索的用戶(hù)體驗?，F有的搜索引擎排名算法主要基于Web鏈接結構。兩種主要的代表性算法是PageRank算法和Hits算法?；谶@兩種算法，國內外許多學(xué)者和研究機構進(jìn)行了新的探索。和改進(jìn)。
　　在此基礎上，已經(jīng)形成了一些適合搜索引擎的成熟的綜合排名模型。本文研究和分析了國內外搜索引擎的發(fā)展背景，以及對搜索引擎排名有重要影響的SEO技術(shù)。在此基礎上，對PageRank算法和Hits算法進(jìn)行了深入的分析。
　　一、 PageRank
　　算法PageRank是最著(zhù)名的搜索引擎Google采用的算法策略。它基于每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的超鏈接信息來(lái)計算網(wǎng)頁(yè)的權重，以?xún)?yōu)化搜索引擎的結果。拉里·佩奇（Larry Page）提出。
　　簡(jiǎn)單地說(shuō)，PageRank算法計算每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的綜合得分，也就是說(shuō)，如果網(wǎng)頁(yè)A鏈接到網(wǎng)頁(yè)B，則網(wǎng)頁(yè)B當然會(huì )加1分。不同的鏈接網(wǎng)頁(yè)具有指向網(wǎng)頁(yè)的不同點(diǎn)。頁(yè)面的分數是通過(guò)遞歸算法獲得鏈接到該頁(yè)面的所有頁(yè)面的重要性的。
　　PageRank算法的基本原理推導如下：
　　PR（A）=（1-d）+ d *（PR（T 1) / C（T 1) + ... + PR（Tn）/ C（Tn））
　　其中PR（A）是指A頁(yè)的PR值。
　　T1，T2，...，Tn是指頁(yè)面A的鏈接頁(yè)面。
　　PR（Ti）表示頁(yè)面Ti（i = 1，2，...，n）的PR值。
　　C（Ti）表示來(lái)自網(wǎng)頁(yè)Ti（i = 1，2，...，n）的鏈接數。
　　D是衰減因子，0
　　從上式可以看出，影響網(wǎng)頁(yè)PR值的主要因素如下：
　?。╗1）指向此頁(yè)面的鏈接數。
　?。?）鏈接到網(wǎng)頁(yè)本身的網(wǎng)頁(yè)的PR值。
　?。╗3）指向網(wǎng)頁(yè)本身的鏈接數。
　　根據以上分析，可以判斷：鏈接的數量越多，則這些鏈接的頁(yè)面的PR值越高，這些頁(yè)面的鏈接數越少，則PR值越高。該網(wǎng)頁(yè)的內容。
　　Google為每個(gè)網(wǎng)頁(yè)分配一個(gè)初始PR值（1-d），然后使用PageRank算法收斂以計算其PR值。
　　網(wǎng)頁(yè)的輸入和輸出關(guān)系一直在變化，因此PR值也需要更新?？梢酝ㄟ^(guò)定時(shí)任務(wù)反復計算后進(jìn)行更新，以使網(wǎng)頁(yè)的最終PR值達到平衡且穩定的狀態(tài)。
　　Google的查詢(xún)過(guò)程如下：首先，根據用戶(hù)輸入的查詢(xún)關(guān)鍵詞匹配Web數據庫中的網(wǎng)頁(yè)，然后根據他們自己的PR排名向用戶(hù)展示匹配的網(wǎng)頁(yè)。
　　此外，網(wǎng)頁(yè)在搜索結果列表中的位置還與許多其他因素相關(guān)，例如搜索詞在網(wǎng)頁(yè)中的位置。
　　PageRank的缺點(diǎn)是它不考慮鏈接的值。這更適合于常規搜索引擎，但是對于與主題相關(guān)的垂直搜索引擎來(lái)說(shuō)，這不是一個(gè)好的策略。
　　二、 HITS
　　PageRank算法對出站鏈接權重的貢獻是平均的，也就是說(shuō)，沒(méi)有考慮不同鏈接的重要性，但是某些頁(yè)面鏈接可能是廣告，導航或注釋鏈接，而平均權重顯然不是符合實(shí)際情況。
　　HITS（超鏈接誘導主題搜索）算法是一種經(jīng)典的主題信息提取策略，可以提高垂直精度。
　　1、原理
　　HITS算法是喬恩·克萊因伯格（Jon Kleinberg）提出的，它為每個(gè)網(wǎng)頁(yè)計算兩個(gè)值：權威性和中心性。
　?。╗1）權威頁(yè)面
　　一個(gè)網(wǎng)頁(yè)被多次引用，這可能非常重要；盡管一個(gè)網(wǎng)頁(yè)沒(méi)有被多次引用，但是它被重要的網(wǎng)頁(yè)引用，但它也可能非常重要；將網(wǎng)頁(yè)的重要性平均化后傳遞到它所引用的網(wǎng)頁(yè)。這樣的頁(yè)面稱(chēng)為權威頁(yè)面。
　?。╗2） Hub網(wǎng)頁(yè)
　　一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，提供指向權威網(wǎng)頁(yè)的鏈接的集合。它本身可能并不重要，或者指向它的網(wǎng)頁(yè)很少，但是它提供了指向某個(gè)主題上最重要站點(diǎn)的鏈接的集合。這種網(wǎng)頁(yè)稱(chēng)為集線(xiàn)器網(wǎng)頁(yè)。
　?。╗3）算法思想
　　首先，使用常規搜索引擎來(lái)獲取網(wǎng)頁(yè)的初始子集I。當然，I中的頁(yè)面與用戶(hù)的查詢(xún)條件非常相關(guān)。然后包括由I指向的網(wǎng)頁(yè)和指向I的網(wǎng)頁(yè)以形成基本集E。E中的每個(gè)頁(yè)面都有權限權重和集線(xiàn)器權重，分別表示為a和h。 a值表示網(wǎng)頁(yè)和查詢(xún)條件相關(guān)性級別，h表示頁(yè)面鏈接到相關(guān)性頁(yè)面的數量。 a =（a1，a2，...，an）和h =（h1，h2，...，hn）表示E中所有網(wǎng)頁(yè)的權限和中心向量。最初將ai和hi都設置為1，并且然后使用以下公式進(jìn)行計算：
　　
　　其中，B（i）和F（i）分別表示指向該網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)鏈接的集合和指向該網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)鏈接的集合。使用n * n矩陣A表示集合E的網(wǎng)頁(yè)節點(diǎn)之間的連接。如果節點(diǎn)i和節點(diǎn)j之間存在連接，則A [i，j] = 1，然后A [i，j] = 0，因此，上式可以表示為：
　　
　　迭代計算a和h直至收斂。這樣，我們專(zhuān)注于A(yíng)TA和AAT。最后，按權限和中心值排序，然后選擇a和h的值大于閾值M的網(wǎng)頁(yè)。
　　如果許多良好的樞紐指向一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，則其權限值將相應增加；如果某個(gè)網(wǎng)頁(yè)指向許多優(yōu)質(zhì)的權威頁(yè)面，則中心值也會(huì )相應增加。 HITS算法的最終輸出是一組具有較大中心值的網(wǎng)頁(yè)和具有較大權限值的網(wǎng)頁(yè)。
　　2、缺陷
　　雖然HITS算法提高了一定的垂直精度，但它也具有以下缺點(diǎn)：
　?。?） HITS算法忽略網(wǎng)頁(yè)內容的差異，并為每個(gè)鏈接的網(wǎng)頁(yè)分配相同的加權常數，因為每個(gè)網(wǎng)頁(yè)都會(huì )有一些無(wú)關(guān)的鏈接網(wǎng)頁(yè)，例如廣告鏈接。這些無(wú)關(guān)的網(wǎng)頁(yè)和相關(guān)的“處理網(wǎng)頁(yè)”同樣容易導致主體漂移。
　?。?）在url集合E的開(kāi)頭，還將初始集合I中的某些網(wǎng)頁(yè)的無(wú)關(guān)鏈接添加到E中，這增加了不必要的下載量，并導致更多無(wú)關(guān)的網(wǎng)頁(yè)參與了計算，對準確性有一定影響。
　　3、改進(jìn)
　　改進(jìn)方向如下：
　?。╗1）主題漂移
　?。╗2）下載過(guò)濾器
　　以上是搜索引擎技術(shù)的排序算法。盡管該公式有點(diǎn)麻煩，但如果仔細研究，您會(huì )有所收獲。謝謝您的閱讀。 查看全部

　　集搜客：搜索引擎主題模型優(yōu)化（cnn）使用技巧
　　搜索引擎主題模型優(yōu)化（cnn）可以了解一下我們建立的一個(gè)關(guān)于cnn的主題模型：集搜客：cnn使用技巧介紹，在搜索引擎主題模型優(yōu)化的工程應用我們提供cnn主題模型優(yōu)化工程仿真平臺，不需要編寫(xiě)程序，
　　傳統的搜索引擎文本的主題通常有這樣的結構：根據“每一篇文章中的xx人xx事件xx有xx意義”來(lái)區分關(guān)鍵詞/文章if(這個(gè)標記可以用無(wú)向圖表示）或者如果文本本身非?？赡芨采w所有文章，那么還可以采用二分詞的方式（假設所有文章都是分詞的）。當然還有其他的方式，參見(jiàn)：基于二分圖的embedding。綜上，搜索的文本主題通?？梢杂羞@樣的結構：例如“元老級人物+利國利民”是十分有價(jià)值的。
　　然而，雖然關(guān)鍵詞非常有價(jià)值，同時(shí)為了保持有價(jià)值的主題，搜索引擎文本通常都不會(huì )是關(guān)鍵詞本身，而是關(guān)鍵詞附近的區域。例如，如果只取“03年非典”來(lái)做主題，或者只取“張興?！眮?lái)做主題，那么文本的主題空間就很小。所以，如果搜索引擎文本中的主題是小規模的，或者說(shuō)對用戶(hù)來(lái)說(shuō)可能不完全是關(guān)鍵詞或文章之間的交集（例如“地理位置”是一個(gè)區域，“mx4”是一個(gè)文件夾的關(guān)系），那么具有一定的關(guān)聯(lián)性更有意義。
　　如果搜索引擎文本的主題是非常大規模的，而且有很明顯的分類(lèi)，例如“世界多大”、“國家”這樣的大分類(lèi)，那么具有關(guān)聯(lián)性更有意義。這時(shí)也有相應的主題模型或主題樹(shù)模型，例如bert：llmtreenoderepresentationlearningforlarge-scalenaturallanguageprocessing。 查看全部

　　中小微企業(yè)很難活，自己也感覺(jué)太疲累了
　　在過(guò)去十年左右的時(shí)間里，除了做一些技術(shù)外，我還主要關(guān)注運營(yíng)和數字營(yíng)銷(xiāo)。自2008年我開(kāi)始學(xué)習Google seo至今已有12年了?；叵肫饋?lái)，我感到非常激動(dòng)。有些以前服務(wù)過(guò)的公司不復存在，有些已經(jīng)被后來(lái)的公司超越。企業(yè)家的變化太多了。中小企業(yè)很難生存，我感到太累了。多年來(lái)，我已經(jīng)對seo的核心思想進(jìn)行了規劃，并與該行業(yè)的從業(yè)者分享了它，以免出錯。
　　
　　一、 網(wǎng)站內容優(yōu)化
　　搜索引擎必須向用戶(hù)顯示高質(zhì)量的內容，實(shí)現搜索價(jià)值和用戶(hù)價(jià)值，并使搜索引擎服務(wù)提供商和用戶(hù)獲得多重勝利，從而為持續生存提供營(yíng)養。過(guò)去，我們經(jīng)常說(shuō)內容為王，一切目的都是為了創(chuàng )造高質(zhì)量的內容。作為一般網(wǎng)民，長(cháng)時(shí)間網(wǎng)站的內容更新很困難，因為您需要創(chuàng )建許多新的高質(zhì)量?jì)热?。這種創(chuàng )建并不像復制和粘貼那樣簡(jiǎn)單。這就像寫(xiě)一篇文章，使您每天都可以撰寫(xiě)不同主題的文章。對于大多數人來(lái)說(shuō)，這應該是不可持續的。
　　創(chuàng )建內容的最佳方法是選擇與主題相關(guān)的網(wǎng)站。僅當您繼續圍繞該方向進(jìn)行創(chuàng )建時(shí)，您才會(huì )顯得專(zhuān)業(yè)且專(zhuān)注，并且搜索引擎會(huì )更容易推薦它。 seo領(lǐng)域的很多人都聽(tīng)說(shuō)過(guò)zac，他的博客內容基本上是圍繞seo主題發(fā)布的文章，因此直到現在，即使更新不多，搜索引擎中的權重仍然很高。
　　除了原創(chuàng )的高質(zhì)量?jì)热萃?，網(wǎng)站的內容也需要經(jīng)常更新，以便它可以吸引來(lái)自搜索引擎的爬行蜘蛛頻繁進(jìn)入并進(jìn)入索引庫。當用戶(hù)搜索時(shí)，可以將其顯示給用戶(hù)。
　　
　　二、 關(guān)鍵詞優(yōu)化
　　seo 關(guān)鍵詞優(yōu)化。從兩部分開(kāi)始，第一部分是網(wǎng)站的內容中的關(guān)鍵詞。通常關(guān)鍵詞的密度為2％-8％?？梢允褂眠@種檢測方法。網(wǎng)站管理員工具進(jìn)行檢測。 文章的開(kāi)頭和結尾應該有關(guān)鍵詞，就像電影的開(kāi)頭和結尾一樣，開(kāi)頭和結尾都是照應的。第二部分是技術(shù)標簽上的關(guān)鍵詞。所有網(wǎng)站都應帶有一個(gè)meta標簽。該標簽收錄：關(guān)鍵字和描述。通過(guò)網(wǎng)頁(yè)源代碼工具，您可以看到此標記的表示形式：SEO，搜索引擎優(yōu)化“ />，搜索引擎優(yōu)化” />，其中的內容是特定的關(guān)鍵詞和說(shuō)明。這主要是讓搜索引擎蜘蛛看到的，以便蜘蛛可以識別網(wǎng)站的內容。
　　
　　三、鏈接優(yōu)化
　　整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)可以說(shuō)是由數千個(gè)鏈接組成的。 網(wǎng)站鏈接的優(yōu)化是允許用戶(hù)和搜索引擎以最簡(jiǎn)單的方式找到該網(wǎng)站。這里也有兩個(gè)方面。第一個(gè)方面是網(wǎng)站本身的鏈接。搜索引擎在早期很難或不友好地識別動(dòng)態(tài)URL。動(dòng)態(tài)URL（例如：，問(wèn)號是動(dòng)態(tài)符號）比該結構是否是后者更容易理解。但是，隨著(zhù)人工智能等高科技的發(fā)展，搜索引擎現在能夠識別動(dòng)態(tài)URL，但它們仍然不友好。世界上所有知名的網(wǎng)站基本上都是靜態(tài)URL。這里提到的靜態(tài)URL是動(dòng)態(tài)網(wǎng)站的偽靜態(tài)，而實(shí)際的靜態(tài)URL通常是直接的html文件。
　　
　　鏈接優(yōu)化的另一個(gè)方面是外部鏈接的構建。外部鏈接可以通過(guò)點(diǎn)擊其他人的網(wǎng)站來(lái)訪(fǎng)問(wèn)我們的網(wǎng)站。外部鏈接的構建非常困難。如果您在某個(gè)方面是名人，那可能會(huì )更好。 ，沒(méi)有人想在他的網(wǎng)站上推薦一個(gè)陌生人網(wǎng)站。如果網(wǎng)站的權重較高，則推薦您的網(wǎng)站，那么您的網(wǎng)站的權重也會(huì )更高，流量也會(huì )更大。實(shí)際上，任何搜索引擎都尚未正式認可此權重聲明。網(wǎng)站站長(cháng)工具會(huì )根據經(jīng)驗進(jìn)行觀(guān)察。例如，愛(ài)站具有百度權重值，并且它們根據網(wǎng)站的綜合屬性分配一定的值。最高值為9。在外部鏈接的過(guò)程中，我們至少需要權重值為5或更大的網(wǎng)站來(lái)推薦您，以便您的訪(fǎng)問(wèn)量能夠增加。
　　以上三個(gè)方面是搜索引擎優(yōu)化的核心。本文將不對具體細節進(jìn)行過(guò)多解釋。作為SEO從業(yè)人員或想進(jìn)入這個(gè)行業(yè)的人，他們應該專(zhuān)注于這些方面。此外，該網(wǎng)站還收錄Google和百度與SEO相關(guān)的知識和技能。您可以使用該網(wǎng)站的搜索功能進(jìn)行搜索，也可以通過(guò)我的微信，微博和電子郵件進(jìn)行交流。 查看全部

　　項目招商找A5快速獲取精準代理名單搜索引擎原理中
　　項目投資促進(jìn)會(huì )發(fā)現A5可以快速獲取準確的代理商清單
　　按照搜索引擎的原理，搜索引擎工作流程中收錄三個(gè)主要方面：數據采集，數據預處理和查詢(xún)服務(wù)。在這里，我想與您分享數據預處理。我想知道的是，它涉及一些專(zhuān)業(yè)詞匯，錨文本已添加到我的博客中，此處沒(méi)有，如果您不了解原創(chuàng )文本，則可以閱讀。
　　我們提到的“數據預處理”主要包括四個(gè)方面：關(guān)鍵詞提取，消除“鏡像網(wǎng)頁(yè)”和“重印網(wǎng)頁(yè)”，鏈接分析和網(wǎng)頁(yè)重要性的計算。
　　關(guān)鍵詞提?。?br /> 　　1)在每個(gè)章節的網(wǎng)頁(yè)中，都有許多與主題內容無(wú)關(guān)的內容，例如版權聲明等。關(guān)鍵詞提取的任務(wù)是提取內容的內容部分。網(wǎng)頁(yè)的源文件。 k5]。提取方法：通常類(lèi)似于分詞，將內容切成多個(gè)單詞的數組，然后取出無(wú)意義的短語(yǔ)（例如“ zai”和“的”）確定最終的關(guān)鍵詞。 （Blogger聯(lián)想：關(guān)鍵詞密度，關(guān)鍵詞粗體，定向錨文本因此而出現，這便于搜索引擎做出簡(jiǎn)單的判斷關(guān)鍵詞）
　　在DocView模型中將有更詳細的說(shuō)明，以下各章將對此進(jìn)行說(shuō)明。有多個(gè)步驟，例如在關(guān)鍵詞提取之前進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)純化。由于書(shū)籍的編輯順序，我們在此將不對其進(jìn)行詳細說(shuō)明。有興趣的人可以單擊鏈接跳至查看：DocView模型，網(wǎng)頁(yè)凈化；
　　刪除重復或重印的網(wǎng)頁(yè)：
　　1)天網(wǎng)（Skynet）2003年的統計數據表明，網(wǎng)頁(yè)的平均重復率為4，到2015年，這個(gè)數字必須超過(guò)10。對于屏幕名稱(chēng)，他們有更多機會(huì )訪(fǎng)問(wèn)有用的信息。對于搜索引擎而言，浪費了大量的時(shí)間來(lái)采集網(wǎng)頁(yè)和網(wǎng)絡(luò )寬帶資源。具體的實(shí)現方法將在后面討論。
　　鏈接分析：
　　1)鏈接分析中提到了兩個(gè)概念，術(shù)語(yǔ)頻率（TF）：關(guān)鍵詞提取后的關(guān)鍵詞集合中關(guān)鍵詞的出現頻率；
　　2)文檔頻率（DF）：關(guān)鍵詞出現在所有文件中的頻率，在所有文件中，關(guān)鍵詞出現在多少文件中；
　　3)搜索引擎可以使用HTML文本標簽來(lái)確定關(guān)鍵詞的重要性（聯(lián)想Blogger：
　　標簽的使用由此衍生）；其他文件的鏈接用于判斷（Blogger協(xié)會(huì )：使用方向錨文字）
　　網(wǎng)頁(yè)重要性的計算：
　　1)搜索引擎需要以列表的形式顯示用戶(hù)索引給客戶(hù)的結果，并在顯示中滿(mǎn)足用戶(hù)的搜索需求，因此出現了“網(wǎng)頁(yè)重要性”的概念。
　　2)判斷重要性的方法：人們使用評估參考文獻重要性的方法，其核心是“引用最多的是最重要的”。這樣，它恰好完美地體現在HTML的超文本鏈接中，并且Google的PR值（引用該頁(yè)面的頁(yè)面概述以及引用該頁(yè)面的頁(yè)面的重要性）是一個(gè)完美的顯示方式（Blogger協(xié)會(huì )：發(fā)布鏈接是算法的完美體現）。 （PageRank算法）
　　3)與第二點(diǎn)的區別在于，某些頁(yè)面大量指向其他頁(yè)面，而某些頁(yè)面被其他頁(yè)面大量引用，從而形成對偶關(guān)系，因此出現了HITS算法。 （HITS算法）
　　一些名詞的介紹：
　　”倒排文字：使用文檔（收錄采集的網(wǎng)頁(yè)）中收錄的關(guān)鍵詞作為索引，該文檔通常用作索引的著(zhù)陸頁(yè)（目標文檔），就像在紙質(zhì)書(shū)中一樣，索引是文章 關(guān)鍵詞，書(shū)的特定內容或頁(yè)面是索引目標頁(yè)面。
　　鏡像網(wǎng)頁(yè)：網(wǎng)頁(yè)內容完全相同，未經(jīng)任何修改
　　轉載的網(wǎng)頁(yè)：主要內容基本相同，但添加了少量編輯信息
　　HITS算法：簡(jiǎn)介。在HITS算法中，有兩個(gè)頁(yè)面的Authority（權威）頁(yè)面和Hub（目錄）頁(yè)面。對于授權機構頁(yè)面A，指向頁(yè)面A的集線(xiàn)器頁(yè)面H頁(yè)面越多，質(zhì)量越高，相同的集線(xiàn)器頁(yè)面H指向的授權者頁(yè)面A的數量就越多，并且質(zhì)量越高，質(zhì)量就越高。 H頁(yè)的頁(yè)面。
　　Chen Chen最后在搜索引擎原理書(shū)中總結了數據預處理的介紹，它收錄四個(gè)方面。從Chen Chen的角度來(lái)看，鏈接分析用于判斷網(wǎng)頁(yè)的重要性，因此您可以分為三個(gè)類(lèi)別，將其分為一個(gè)類(lèi)別。用一句話(huà)：首先消除重復或重印的頁(yè)面，然后提取關(guān)鍵詞，添加DF，TF，鏈接和算法以確定頁(yè)面的重要性。
　　原創(chuàng )來(lái)源鏈接：
　　申請創(chuàng )業(yè)報告并分享創(chuàng )業(yè)創(chuàng )意。單擊此處，一起討論新的創(chuàng )業(yè)機會(huì )！ 查看全部

　　主題模型是一種頁(yè)面內容布局的模型(組圖)
　　主題模型是頁(yè)面內容布局的模型，目的是允許搜索引擎正確理解整個(gè)頁(yè)面的核心主題是什么，而不是傳達許多關(guān)鍵詞主題。因為一個(gè)頁(yè)面可以收錄很多信息，所以有些有用，有些則被采用，因此您只能通過(guò)將實(shí)際的核心信息傳遞給搜索引擎來(lái)獲得相應的排名。因此，在主題模型中，我們需要實(shí)現一種全新的4步優(yōu)化方法：
　　1）詞法關(guān)聯(lián)
　　2）詞匯布局
　　3）補充內容
　　4）內容屬性
　　對于Wikipedia等熟悉的網(wǎng)站，亞馬遜使用其中的積分來(lái)獲得大量的關(guān)鍵詞排名。他們之所以部署在頁(yè)面布局上，是因為其“框架”足夠強大，可以有效地向搜索引擎大量顯示核心內容主題。因此，在植入內容之后，可以創(chuàng )建大量最新頁(yè)面。因此，無(wú)論您是白人還是老兵，即使您不了解搜索引擎算法，只要使用主題模型，您都可以排名不錯！ （特別是對于Google）
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　　單詞家庭協(xié)會(huì )
　　無(wú)論您使用哪種方法來(lái)優(yōu)化頁(yè)面內容，都必須專(zhuān)注于如何關(guān)聯(lián)單詞和短語(yǔ)。作為內容編輯器，您撰寫(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)，搜索引擎將根據其他資源中的數據將您的內容相關(guān)聯(lián)，以生成所謂的內容實(shí)體。我們的優(yōu)化人員首先需要研究關(guān)鍵詞，以找出這些句子和單詞之間的關(guān)系。我相信每個(gè)人都有自己的研究方法關(guān)鍵詞，但是您需要實(shí)現以下目標：
　　1）查找同義詞和變體
　　2）查找與主要單詞內容相關(guān)的第二類(lèi)單詞
　　3）查找與第二種單詞相關(guān)的三種單詞
　　4）得出結論，內容屬性與主題（人，地點(diǎn)，物質(zhì)）有關(guān)
　　讓我舉個(gè)例子。例如，如果您要優(yōu)化稱(chēng)為[Internet名人]的關(guān)鍵詞，則該詞將成為您的主要詞。根據目的（1），其同義詞和變體詞可以是“ 自媒體”，“意見(jiàn)領(lǐng)袖”，“互聯(lián)網(wǎng)推廣”等；根據目的（2），與主題內容可以是“手少”，“微博”，“新單詞”；然后根據目的（3）查找與第二種單詞相關(guān)的三種類(lèi)型的單詞可以是“手少” =粗略的，負面的分數，“微博” =粉絲，向前，“新詞” =土豪，這個(gè)問(wèn)題又來(lái)了。
　　您可以清楚地看到單詞和短語(yǔ)的每一層之間的某些聯(lián)系。根據[4），我們嘗試在這些內容與內容中的主要詞之間建立連接，尤其是在有人，地點(diǎn)和事物存在的情況下。這將有助于搜索引擎建立此類(lèi)內容實(shí)體，因為將存在此類(lèi)關(guān)聯(lián)在其他網(wǎng)站上（例如，在談?wù)揝houge時(shí)，他會(huì )提及他的微博，他的新評論，他的屬性等），然后搜索引擎將正確理解您的頁(yè)面主題。請記住，您正在傳遞主題，而不是關(guān)鍵詞密度！
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　　單詞家庭布局
　　毫無(wú)疑問(wèn)，頁(yè)面的布局對于搜索引擎理解內容主題也非常重要。蜘蛛程序到達頁(yè)面并找到許多關(guān)鍵詞后，有必要區分關(guān)鍵詞和相關(guān)短語(yǔ)之間哪個(gè)重要，哪個(gè)重要。因此，詞系統的布局是要區分核心詞及其相關(guān)性。這是3種實(shí)用的優(yōu)化方法：
　　1）區域：關(guān)鍵詞必須出現在標題，標題和主要段落中
　　2）頻率：重要短語(yǔ)或它們的變體出現的次數可能超過(guò)平均水平
　　3）距離：相關(guān)的詞或短語(yǔ)應彼此靠近或使用HTML元素（例如ALT）
　　方法（1）是大多數SEO人員的必修項目，我們仍然需要將核心主題詞放在標題，標題中，并盡可能多地顯示在正文的頂部。
　　方法（2）此處不是單獨指關(guān)鍵詞的頻率（密度），而是鏈接頻率的更復雜級別，是核心詞的同義詞和變體。在相同條件下，流行度較低同義詞和變體詞會(huì )獲得更好的效果（Google擁有TF-IDF專(zhuān)利，這更難以理解）
　　方法（3)距離之美不適用于SEO世界。單詞，詞組或句子應盡可能靠近放置，或使用HTML元素（例如圖片ALT設置）。因此，為了提高語(yǔ)言的上下文相關(guān)性，應通過(guò)段落，列表和分區使內容更明顯。您可以一目了然地了解該段落的內容。句子前后之間是否存在連通性，請不要將內容與相似的意思太過(guò)分了。因為您無(wú)法確保Spider可以捕獲全文。
　　您知道該方法的原理?，F在，您要做的是將第二類(lèi)單詞和第三類(lèi)單詞分為不同的區域或段落或短語(yǔ)。目的是支持您的主要單詞（排名單詞）。前面提到的搜索引擎可以通過(guò)大數據區分單詞關(guān)聯(lián)。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子：
　　主要詞是[Internet名人]，第一段將重點(diǎn)放在這個(gè)詞文章上。第二段使用幾只手制作文章，第三段使用微博中繼效果制作文章，第四段使用新的互聯(lián)網(wǎng)名稱(chēng)制作文章。等等。您形成的Web內容是與單詞家族相關(guān)的內容，單詞家族通過(guò)第2步進(jìn)行布局。
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　　補充內容
　　也許很多人認為外部鏈接是告訴搜索引擎此頁(yè)面主題的最有力信號。但是我們必須承認，今天的外部鏈接就像一顆不合時(shí)宜的炸彈，它們可能會(huì )被鏈接殺死。因此，搜索引擎希望每個(gè)人都可以同時(shí)使用內部鏈接和外部鏈接，向好的三方網(wǎng)站提出積極的建議，并指導相關(guān)的網(wǎng)站內容。健康的網(wǎng)站應該進(jìn)出，以便用戶(hù)可以獲得更多更好的信息，并且您的網(wǎng)站有意義。
　　因此，外部鏈接不是確定內容主題的唯一因素，而是平衡地導入鏈接和其他補充內容。那么什么是補充內容？從圖表中可以看到，如果您的網(wǎng)頁(yè)與左側的網(wǎng)頁(yè)相同，則意味著(zhù)該類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)僅是關(guān)鍵詞，缺少文本鏈接，參考資料和相關(guān)資源推薦，因此您的網(wǎng)頁(yè)非常僵化，這是一個(gè)死胡同，這是給你的。該頁(yè)面沒(méi)有額外的分數?？匆幌掠疫叺睦?。此頁(yè)面在內容中同時(shí)具有站點(diǎn)內鏈接（黃色部分）和導出鏈接。例如，SEO技術(shù)是復云的課件，是老師的課件。這是給搜索引擎的消息。我有[補充]。想一想，百度百科還是知道為什么要添加指向相關(guān)資源的鏈接？實(shí)際上，這是為了增強頁(yè)面主題的深化，并通過(guò)不同站點(diǎn)的內容來(lái)增強信息。這是補充內容，可以為用戶(hù)提供更好的信息，當然您的頁(yè)面也將受到搜索引擎的獎勵。
　　1）在頁(yè)面底部添加到相關(guān)資源的鏈接（建議使用站點(diǎn)鏈接）
　　2）在文字中使用引號，例如業(yè)內知名人士的文字或圖標或視頻
　　3）使用文本中的導出鏈接轉到第三方網(wǎng)站（用K表示，您不會(huì )有100個(gè)頭腦）
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　　實(shí)體內容
　　這是一個(gè)非常困難的概念，英文為Entity。強大的搜索引擎將在爬網(wǎng)頁(yè)面時(shí)自動(dòng)解釋內容實(shí)體，或將其理解為內容屬性。例如，在圖片的頁(yè)面上，當內容中提到“文君”時(shí)，它是實(shí)體[person]嗎？當提到“文君信息”時(shí)，是[公司]？
　　在通常情況下，大多數搜索引擎會(huì )向網(wǎng)站管理員提供其自己的結構化數據（百度也提供這些數據）。什么是結構化數據？它是使用搜索引擎設置的HTML標記來(lái)定義內容，或統稱(chēng)為使用模式。這樣，當內容涉及公司時(shí)可以使用結構化數據，而在計分時(shí)可以使用其他結構化數據。統計數據表明，全世界只有0. 3％網(wǎng)站使用Schema，所以要知道，這太高級了，我們只需要稍微了解一下即可。有機會(huì )讓您的架構師整合網(wǎng)站結構化數據。
　　當然，提到的實(shí)體仍然是近年來(lái)出現的一個(gè)概念。過(guò)去，每個(gè)人都用單詞來(lái)定義SEO，但現在更多地是針對實(shí)體。由于單詞排名使用了過(guò)多的外部鏈主導的基于鏈的方法，因此結果排名始終使用戶(hù)不滿(mǎn)意，尤其是使用百度的用戶(hù)認為搜索準確性比Google差了幾步。
　　建立內容實(shí)體可以解決此問(wèn)題，因為搜索引擎存儲的大量頁(yè)面數據可以比較“每個(gè)實(shí)體”之間的相關(guān)性。
　　上一篇文章：編寫(xiě)SEO內容時(shí)，除了關(guān)鍵詞密度外，如何保持樣式？下一篇：網(wǎng)站 SEO優(yōu)化應該抓住基因，在內容營(yíng)銷(xiāo)中做得很好 查看全部

　　網(wǎng)站SEO優(yōu)化的幾個(gè)關(guān)鍵詞，你知道嗎？
　　1、登錄頁(yè)面的內容是解決問(wèn)題，而不是描述問(wèn)題
　　舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，當某人搜索“要穿什么衣服來(lái)結婚”時(shí)，最佳頁(yè)面內容應指向以下幾個(gè)方面：[20個(gè)推薦給男性客人的婚禮搭配]和[選擇的搭配]購買(mǎi)信息]。
　　因為搜索詞后面的用戶(hù)可以猜測他將參加婚禮，所以我們的最終目標是解決在哪里可以買(mǎi)到衣服的問(wèn)題，而不僅僅是讓他學(xué)習如何搭配衣服。因此，當Wenjun Information優(yōu)化此關(guān)鍵詞時(shí)，內容應滿(mǎn)足他的最終需求，添加相關(guān)購買(mǎi)的鏈接或直接下訂單的功能，以便流失和轉換效果更好。
　　2、說(shuō)三遍重要的事情：“加載速度，速度，速度
　　在信息分散的時(shí)代，沒(méi)有人愿意給您等待的機會(huì )，因此，在網(wǎng)站 SEO優(yōu)化過(guò)程中，網(wǎng)站開(kāi)放加載速度比任何優(yōu)化點(diǎn)都更為重要。打開(kāi)時(shí)間越短，用戶(hù)滿(mǎn)意度就越高。搜索引擎也是如此。因此，當出現優(yōu)化時(shí)，請考慮可以采取哪些措施來(lái)加快速度，例如CDN，無(wú)用代碼刪除，服務(wù)器寬帶升級，緩存，頁(yè)面精簡(jiǎn)，純靜態(tài)頁(yè)面優(yōu)化操作。
　　3、是一種信任感和參與感，可以增強UI，UX和品牌
　　打開(kāi)網(wǎng)站后，許多用戶(hù)都會(huì )有第一印象，一個(gè)好的小屋，一個(gè)好的本地烏龜，而且如此專(zhuān)業(yè)并不是我們想要的結果。頁(yè)面設計需要用戶(hù)界面和用戶(hù)體驗投資以及品牌自己的口碑認可，否則用戶(hù)將很難有信任感和參與感網(wǎng)站。作為網(wǎng)站 SEO優(yōu)化器，最實(shí)用的方法是引用行業(yè)中更好的網(wǎng)站來(lái)模仿，購買(mǎi)網(wǎng)站模板的付費版本，或讓用戶(hù)參與每個(gè)設計過(guò)程。
　　4、避免各種會(huì )導致用戶(hù)離開(kāi)頁(yè)面的元素
　　許多彈出窗口，固定凸窗和廣告空間會(huì )讓用戶(hù)感到惡心，并放棄整個(gè)瀏覽過(guò)程。這是在優(yōu)化過(guò)程中應避免和刪除的部分?？紤]使用更多本地方法植入這些元素或獎勵用戶(hù)完成該過(guò)程。同時(shí)，在使用代碼時(shí)，避免蜘蛛被搜索引擎禁止或難以捕捉和降級的可能性。
　　5、 關(guān)鍵詞植入
　　應該繼續進(jìn)行常規的關(guān)鍵詞植入（爆炸性老師稱(chēng)其為單詞填充），例如標題，H1，文章內部關(guān)鍵詞，外部鏈接錨文本，內部鏈接錨文本，圖片ALT， URL，圖片命名等。我不會(huì )對此進(jìn)行詳細介紹，每個(gè)人都可以理解。
　　6、主題模型的注入
　　僅填寫(xiě)5個(gè)字是不夠的，因為如果太機械化，它將失去文本用戶(hù)的體驗。因此，我們必須制作一個(gè)主題模型，例如關(guān)鍵詞。[婚禮服裝匹配]我們可以擴展到一系列相關(guān)的詞，例如燕尾服，婚禮禮服，婚禮背心，婚禮服，婚宴等。形成大主題和特殊區域，此類(lèi)頁(yè)面內容將使關(guān)鍵詞排名更加全面，并有助于更多用戶(hù)。同時(shí)，搜索引擎可以完全解釋您要推送的主題內容與婚紗有關(guān)。
　　7、顯示文字的深度優(yōu)化
　　排名顯示的信息對于點(diǎn)擊率非常重要，因此我們可能必須影響顯示的信息（主要是標題，desc，url）。這些元素的內容需要進(jìn)行優(yōu)化：標題的創(chuàng )造力，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。以下內容的作用是什么？
　　8、創(chuàng )建獨特的有價(jià)值的內容
　　歸根結底，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)無(wú)法逃避內容質(zhì)量。好的內容包括：
　　1）提供獨特的視覺(jué)體驗，前端界面，適當的字體和功能按鈕2）內容必須有用，高價(jià)值，高可靠性和趣味性。值得采集的點(diǎn)在其中。 3）與其他內容相比，它沒(méi)有重復性，而且深度更深4）打開(kāi)速度快（沒(méi)有廣告），并且可以在不同的終端上閱讀。5）可以產(chǎn)生諸如贊美，驚喜，幸福，思維等。4） k34]可以實(shí)現一定程度的轉發(fā)和傳播能力 查看全部

　　
記住這九個(gè)步驟可以確保SEO方向的正確性！
　　SEO策略應側重于內容主題，而不是關(guān)鍵詞
　　
　　近年來(lái)，SEO優(yōu)化器將具有這種感覺(jué)：搜索引擎優(yōu)化（SEO）與以前不同，SEO策略不僅應集中在關(guān)鍵詞上。如今，大多數公司都了解SEO的基本概念及其重要性。但是，僅為客戶(hù)正在搜索的關(guān)鍵字創(chuàng )建內容是困難和錯誤的。
　　首先，讓我們看一下什么是SEO策略？
　　SEO策略是按主題組織網(wǎng)站內容的過(guò)程，可幫助百度等搜索引擎了解用戶(hù)在搜索時(shí)的意圖。通過(guò)優(yōu)化圍繞某個(gè)主題的網(wǎng)頁(yè)，然后在該主題中使用關(guān)鍵詞，可以提高您在搜索引擎眼中的專(zhuān)業(yè)知識，并對與該主題相關(guān)的長(cháng)尾關(guān)鍵詞進(jìn)行排名。
　　通常來(lái)說(shuō)，我們可以專(zhuān)注于三種類(lèi)型的SEO：
　　關(guān)于頁(yè)面SEO：此SEO專(zhuān)注于“頁(yè)面上”的內容以及如何優(yōu)化此內容以幫助提高網(wǎng)站對特定關(guān)鍵字的排名。
　　非頁(yè)面SEO：此SEO著(zhù)重于從Internet上其他位置到網(wǎng)站的鏈接。 “反向鏈接”的數量以及具有這些鏈接的發(fā)布者，這些指向網(wǎng)站的鏈接可幫助您在搜索引擎的眼中樹(shù)立信任。這將使您的網(wǎng)站排名更高。
　　技術(shù)SEO：此SEO專(zhuān)注于網(wǎng)站架構。檢查網(wǎng)站的后端，以了解如何“技術(shù)上”設置每一頁(yè)。百度還關(guān)心網(wǎng)站的代碼，這使該技術(shù)的SEO對于網(wǎng)站的搜索引擎排名非常重要。
　　請記住，并非每個(gè)公司都能以相同的方式優(yōu)化網(wǎng)站搜索，因此并非每個(gè)SEO都會(huì )具有相同的優(yōu)化過(guò)程。搜索引擎優(yōu)化的工作是研究行業(yè)，找出對他們的訪(fǎng)問(wèn)者有價(jià)值的東西，并制定一種搜索引擎優(yōu)化策略，以將正確的內容展示在受眾面前。
　　記住這九個(gè)步驟，以確保SEO方向的正確性。
　　1、列出主題
　　關(guān)鍵詞是SEO的核心，但實(shí)際上，它們不再是增加流量的第一步。您的第一步是列出您希望從一個(gè)月到下個(gè)月的主題。
　　首先，寫(xiě)下約10個(gè)簡(jiǎn)短的關(guān)鍵詞和與您的產(chǎn)品或服務(wù)相關(guān)的字詞的列表。使用百度的關(guān)鍵詞工具來(lái)確定其搜索量并提出對您的業(yè)務(wù)有意義的更改。
　　您將這些主題與流行的短尾關(guān)鍵詞相關(guān)聯(lián)，但是您不會(huì )將單個(gè)博客文章專(zhuān)用于這些關(guān)鍵詞。如果您剛剛開(kāi)始優(yōu)化網(wǎng)站的搜索條件，那么這些關(guān)鍵詞的競爭力就太大了，無(wú)法在百度上獲得較高的排名。我們將在一分鐘內討論如何使用這些主題。
　　使用搜索量和競爭作為衡量標準，將您的列表縮小到10-15條對您的訪(fǎng)客正在搜索的關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞很重要的短尾巴。然后，根據每月搜索量和與您的業(yè)務(wù)的相關(guān)性對該列表進(jìn)行優(yōu)先排序。
　　例如，如果某游泳池公司試圖對“玻璃纖維游泳池”進(jìn)行排名，該游泳池每月接受11,000次搜索，則該短尾關(guān)鍵字可以代表他們要為其創(chuàng )建內容的主題。然后，該公司將識別與該短尾關(guān)鍵字相關(guān)的一系列長(cháng)尾關(guān)鍵字，并具有合理的每月搜索量，并幫助闡述玻璃纖維池的主題。在此過(guò)程的下一步中，我們將更多地討論這些長(cháng)尾巴。
　　這些關(guān)鍵詞的每一個(gè)都稱(chēng)為“支柱”，它是較大的長(cháng)尾巴關(guān)鍵詞“集群”的主要支撐，這就是我們進(jìn)入下一步的原因...
　　2、根據這些主題列出長(cháng)尾關(guān)鍵詞
　　在這里，您將開(kāi)始針對特定關(guān)鍵字優(yōu)化頁(yè)面。對于您確定的每個(gè)支柱，使用關(guān)鍵字工具來(lái)確定5到10個(gè)長(cháng)尾關(guān)鍵字，這些關(guān)鍵字可以更深入地挖掘原創(chuàng )主題關(guān)鍵字。
　　例如，我們經(jīng)常在“ seo”主題上創(chuàng )建內容，但是僅在此首字母縮寫(xiě)詞上如此流行的主題仍然很難在百度上排名。我們還冒著(zhù)與我們自己的內容競爭的風(fēng)險，創(chuàng )建了多個(gè)頁(yè)面，所有頁(yè)面都針對完全相同的關(guān)鍵字，并且可能是相同的搜索引擎結果頁(yè)面（SERP）。因此，我們還創(chuàng )建了有關(guān)進(jìn)行關(guān)鍵字研究，優(yōu)化搜索引擎圖像，創(chuàng )建SEO策略（您現在正在閱讀）以及SEO中其他子標題的內容。
　　這使公司能夠吸引對產(chǎn)品有不同興趣和疑慮的人，并最終為有興趣購買(mǎi)產(chǎn)品的人創(chuàng )造更多的切入點(diǎn)。
　　使用小標題提出文章或網(wǎng)絡(luò )創(chuàng )意，以解釋步驟1中確定的每個(gè)較大主題中的特定概念。將這些字幕插入關(guān)鍵詞研究工具，以確定每個(gè)文章的長(cháng)尾巴關(guān)鍵詞。是基于的。
　　這些字幕共同構成一個(gè)群集。因此，如果您有10個(gè)主要主題，則每個(gè)主題都應準備好支持5到10個(gè)子主題。這種SEO模型稱(chēng)為“主題簇”，現代搜索引擎算法依靠它們將用戶(hù)與他們所尋找的信息聯(lián)系起來(lái)。
　　這樣想：您的內容越具體，受眾的需求就越具體-您越有可能將這些流量轉化為潛在客戶(hù)。這就是百度在搜索的網(wǎng)站中發(fā)現價(jià)值的方式；深入探究一般主題的內部工作的頁(yè)面被認為是一個(gè)人的查詢(xún)的最佳答案，并且排名更高。
　　3、為每個(gè)主題構建頁(yè)面
　　在網(wǎng)站和搜索引擎排名方面，幾乎不可能用一頁(yè)來(lái)對多個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行排名。但是橡膠路的交點(diǎn)是：
　　以您在步驟1中提出的10個(gè)主要主題為例，并為每個(gè)主題創(chuàng )建一個(gè)高度通用的網(wǎng)頁(yè)-使用您在步驟2中為每個(gè)集群提出的長(cháng)尾關(guān)鍵詞。例如，SEO的主要頁(yè)面可以在介紹關(guān)鍵字研究，圖像優(yōu)化，SEO策略和其他識別子標題的簡(jiǎn)短章節中描述SEO。將每個(gè)支柱頁(yè)面都視為一個(gè)目錄，您想在其中向讀者簡(jiǎn)要介紹您將在博客文章中描述的子主題。
　　使用關(guān)鍵字列表來(lái)確定應創(chuàng )建多少個(gè)不同的支柱頁(yè)面。最終，您為其創(chuàng )建支柱頁(yè)面的主題數應與您的業(yè)務(wù)所具有的不同產(chǎn)品，產(chǎn)品和位置的數量相匹配。不論他們使用什么關(guān)鍵字，這都會(huì )使您的潛在客戶(hù)和客戶(hù)更容易在搜索引擎中找到您。
　　每個(gè)網(wǎng)頁(yè)都需要為您的潛在客戶(hù)和客戶(hù)提供相關(guān)的內容，并且應該在網(wǎng)站上收錄圖片和指向該網(wǎng)頁(yè)的鏈接，以增強用戶(hù)體驗。我們將在步驟4中討論這些鏈接。
　　4、創(chuàng )建一個(gè)信息中心
　　新聞中心是對關(guān)鍵字進(jìn)行排名并吸引網(wǎng)站用戶(hù)的一種不可思議的方式。畢竟，每篇文章文章都是一個(gè)新的網(wǎng)頁(yè)，使您有機會(huì )在搜索引擎中排名。如果您的公司還沒(méi)有新聞中心，請設置一個(gè)。在這里，您將詳細介紹每個(gè)字幕，并開(kāi)始出現在百度上。
　　在撰寫(xiě)每篇文章文章并填充您的集群時(shí)，您應該做三件事：
　　首先，在整個(gè)頁(yè)面中，長(cháng)尾關(guān)鍵詞不要超過(guò)三到四次。百度并不總是像過(guò)去那樣考慮準確的關(guān)鍵字匹配。實(shí)際上，對于搜索引擎而言，太多的關(guān)鍵詞可能是“ 關(guān)鍵詞填充”的危險信號，這會(huì )懲罰您的網(wǎng)站并降低排名。
　　第二，鏈接到您在該主題上創(chuàng )建的支柱頁(yè)面。您可以在內容管理系統（cms）中以標簽的形式進(jìn)行此操作，也可以在文章的正文中以基本錨文本的形式進(jìn)行此操作。
　　發(fā)布每個(gè)文章后，請從支持該字幕的支柱頁(yè)面鏈接至該文章。在專(zhuān)欄頁(yè)面上找到介紹該博客字幕的要點(diǎn)，并在此處鏈接到該頁(yè)面。
　　通過(guò)以這種方式連接支柱和集群，您可以告訴百度，長(cháng)尾關(guān)鍵詞與您要為其排名的主題之間存在一定的關(guān)系。
　　5、每周寫(xiě)一封文章來(lái)開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò )權限
　　并非您撰寫(xiě)的每篇文章文章或網(wǎng)頁(yè)都必須屬于一個(gè)主題組。為了賦予您[b14]權力在百度眼里，撰寫(xiě)客戶(hù)關(guān)心的無(wú)關(guān)主題也很有價(jià)值。當您在主要主題中添加內容時(shí)，這將提示百度特別注意您的域名。
　　記住這一點(diǎn)，每周至少博客一次。請記住，您主要是為讀者而不是搜索引擎寫(xiě)博客。寫(xiě)下您的受眾和/或潛在客戶(hù)感興趣的內容。確保在適當的位置添加相關(guān)的關(guān)鍵詞。您的聽(tīng)眾將慢慢開(kāi)始注意到并單擊。
　　請記住，每個(gè)主題的重要性都不相同。當集群?jiǎn)?dòng)時(shí)，您需要根據公司的需求確定優(yōu)先級。因此，創(chuàng )建要創(chuàng )建的所有不同頁(yè)面的列表，并對它們進(jìn)行排名。然后，制定時(shí)間表并設計攻擊計劃以構建這些頁(yè)面。
　　讓您的列表保持最新?tīng)顟B(tài)，并對頁(yè)面進(jìn)行優(yōu)先級排序，以幫助您最好地實(shí)現業(yè)務(wù)目標。
　　6、創(chuàng )建鏈接的平面圖
　　主題集群模型對您今年的搜索引擎優(yōu)化是一個(gè)進(jìn)步，但這并不是使您創(chuàng )建的網(wǎng)站內容排名更高的唯一方法。
　　我們的前五個(gè)步驟專(zhuān)用于網(wǎng)絡(luò )搜索引擎優(yōu)化策略。鏈接構建是頁(yè)面外搜索引擎優(yōu)化的主要目標，也是搜索引擎如何對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行排名的重要因素。什么是鏈接構建？你很高興。
　　鏈接建立是從網(wǎng)站上的其他位置吸引入站鏈接（也稱(chēng)為“反向鏈接”）到網(wǎng)站的過(guò)程。一般來(lái)說(shuō)，源網(wǎng)站的頁(yè)面權限越大，對其鏈接的頁(yè)面排名的影響就越大。
　　花一些時(shí)間進(jìn)行頭腦風(fēng)暴，并提出不同的方法來(lái)吸引您的網(wǎng)站入站鏈接。從小處開(kāi)始-也許您可以與其他本地公司共享您的鏈接，并交換到其網(wǎng)站的鏈接。撰寫(xiě)一些博客文章，并在白家號，微博，網(wǎng)站，人民，頭條上分享它們?？紤]從其他博客作者那里尋求訪(fǎng)問(wèn)者博客的機會(huì )，通過(guò)此機會(huì )，您可以鏈接回您的網(wǎng)站。
　　吸引入站鏈接的另一種好方法是使用博客發(fā)布與時(shí)事或新聞相關(guān)的信息文章。這樣，您就有機會(huì )與行業(yè)影響者或您所在行業(yè)的其他博客作者保持聯(lián)系。
　　7、壓縮所有媒體并將其放入網(wǎng)站
　　這是SEO流程中很小但很重要的一步。隨著(zhù)Blog或網(wǎng)站的發(fā)展，毫無(wú)疑問(wèn)，您將在此托管更多圖片，視頻和相關(guān)媒體。這些視覺(jué)資產(chǎn)有助于吸引訪(fǎng)問(wèn)者的注意力，但是很容易忘記這些資產(chǎn)在技術(shù)上仍是計算機文件，并且計算機文件的文件大小也是如此。
　　通常來(lái)說(shuō)，文件大小越大，瀏覽器呈現網(wǎng)站的難度就越大。當搜索引擎決定將內容放置在索引中的位置時(shí)，頁(yè)面速度是最重要的排名因素之一。
　　因此，文件大小越小，網(wǎng)站加載得越快，結果，您在百度上的排名就越高。但是，一旦文件在您的計算機上，您如何減小其大??？
　　例如，如果您要將圖像上傳到博客文章，請首先檢查文件的文件大小。如果大小在兆字節（MB范圍，即使只有1 MB）中，則最好在上載到博客之前使用圖像壓縮工具減小文件大小。 網(wǎng)站就像tinypng一樣，可以輕松地批量壓縮圖像，而百度自己的網(wǎng)站管理員工具已經(jīng)知道，圖像文件的大小可以縮小到很小的水平。
　　最后，將文件保留為千字節（KB）可以完全保護網(wǎng)站的頁(yè)面速度。
　　壓縮圖像時(shí)請小心，并在將文件導出回計算機后檢查文件的實(shí)際大小。盡管某些工具可能與顯示的大小不匹配，但其他工具在壓縮圖稿時(shí)可能會(huì )犧牲一些圖像質(zhì)量。
　　8、了解SEO新聞和做法
　　就像整個(gè)市場(chǎng)環(huán)境一樣，搜索引擎空間也在不斷發(fā)展。掌握當前趨勢和最佳做法是一項艱巨的任務(wù)，但是有多種在線(xiàn)資源可讓您輕松掌握SEO新聞和可能影響網(wǎng)站和SEO策略的變化。
　　9、衡量并跟蹤內容的成功
　　優(yōu)化搜索引擎需要大量的時(shí)間和精力。如果您看不到勞動(dòng)成果，那么花那么多時(shí)間和精力有什么好處？您可以每天，每周或每月跟蹤許多指標，以跟蹤您的SEO計劃并衡量您的成功。
　　由于您關(guān)注的指標是自然流量（來(lái)自給定搜索引擎的流量），因此請尋找一個(gè)工具來(lái)跟蹤整體自然流量以及每個(gè)長(cháng)尾關(guān)鍵字下頁(yè)面的排名。網(wǎng)站站長(cháng)工具是一個(gè)很好的報告工具。
　　使用工作表或百度統計分析軟件包創(chuàng )建每月的信息中心，以便您可以通過(guò)自然搜索來(lái)監視網(wǎng)站的流量。
　　此外，跟蹤索引頁(yè)面，銷(xiāo)售線(xiàn)索，投資回報率，入站鏈接，關(guān)鍵字以及您在SERP（搜索引擎結果頁(yè)面）上的實(shí)際排名可以幫助您查看工作和回報。
　　南京網(wǎng)站優(yōu)化摘要
　　以上9個(gè)步驟基本上可以確保您的SEO方向正確。至于實(shí)際效果，你需要堅持不懈。
　　上一篇文章：PPC和SEO的協(xié)同作用將在2019年為您帶來(lái)什么？
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