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　　田吉順：日語(yǔ)學(xué)習三步走入門(mén)最好視頻課程
　　搜索引擎優(yōu)化論文，真題，不推薦淘寶店鋪那種，不真，買(mǎi)商業(yè)機構出的直通車(chē)等.教程，小ck的包包實(shí)戰例子.還可以看一些銷(xiāo)售話(huà)術(shù)這些.推薦周天語(yǔ)嫣，
　　一般只要是日語(yǔ)的可以關(guān)注霓虹國的引擎。但我個(gè)人最推薦韓語(yǔ)教程。
　　
　　如果沒(méi)有相關(guān)的技能的話(huà)，看霓虹教程可能會(huì )比較有趣，會(huì )對學(xué)日語(yǔ)有一定的興趣；如果很想學(xué)日語(yǔ)，那就去學(xué)習別的技能，當然這個(gè)技能不一定要用日語(yǔ)學(xué)習。
　　謝邀我是從來(lái)沒(méi)有看過(guò)霓虹的教程，但我還是看了我知道的幾個(gè)大佬翻譯的日語(yǔ)教程，總結出來(lái)一些干貨給你供你參考：田吉順：日語(yǔ)學(xué)習視頻課（由淺入深）、日語(yǔ)學(xué)習三步走入門(mén)最好視頻課程【單詞篇】【語(yǔ)法篇】【聽(tīng)力篇】【文章篇】（另外，日語(yǔ)學(xué)習還可以去看看”滬江日語(yǔ)外教中心“里面的免費課程，里面的課程還是講的很不錯的，而且性?xún)r(jià)比高。
　　
　　正推薦這篇日語(yǔ)寫(xiě)作，老師講的很細致，
　　謝邀，讀研之后就比較忙，加上我經(jīng)常忙著(zhù)查詞典，看書(shū)，看劇等等也就時(shí)間較少了，但還是沒(méi)有退讓的心。書(shū)有成系統的《新編日語(yǔ)》教材，總之關(guān)鍵是要記住基礎的發(fā)音規則，了解寫(xiě)作和文章大體情況?，F在市面上有專(zhuān)門(mén)教寫(xiě)作的教材，市面上很多寫(xiě)作的輔導資料很多，現在網(wǎng)上也有很多寫(xiě)作輔導書(shū)籍，學(xué)校也有很多小組每周寫(xiě)作交流會(huì )，很多學(xué)校圖書(shū)館也有相關(guān)讀寫(xiě)練習，再加上老師再講下寫(xiě)作，應該不難學(xué)會(huì )。
　　具體哪本我就不推薦了，我自己沒(méi)有這個(gè)方面的經(jīng)驗，你自己結合感興趣的課程選擇吧。另外還有題型分布規律方面的書(shū)籍。我個(gè)人覺(jué)得考研應該多動(dòng)手寫(xiě)作，老師給你的作文批改肯定有偏差，但不會(huì )太大，自己寫(xiě)下來(lái)分析會(huì )清楚很多。加油！。 查看全部

　　2016年搜索引擎優(yōu)化論文列表可以在論文發(fā)表網(wǎng)查找
　　
　　搜索引擎優(yōu)化論文列表可以在論文發(fā)表網(wǎng)查找（學(xué)術(shù)論文不推薦找中介，費用不低。主要找他們就是國內的學(xué)術(shù)會(huì )議，學(xué)術(shù)機構等）。以下3篇論文是2013年-2016年互聯(lián)網(wǎng)公司搜索引擎優(yōu)化論文列表，與時(shí)俱進(jìn)，供大家參考?！?】《如何設計一個(gè)個(gè)性化優(yōu)化的搜索引擎-搜索推薦理論及在搜索中應用》【2】《重點(diǎn)關(guān)注數據深度挖掘：利用機器學(xué)習進(jìn)行核心內容的分析和優(yōu)化》【3】《基于用戶(hù)的發(fā)現優(yōu)化算法在搜索排序中的應用-基于機器學(xué)習的交叉檢索算法研究》論文列表都有誰(shuí)發(fā)表過(guò)論文？搜索引擎優(yōu)化專(zhuān)家--本人：本人在互聯(lián)網(wǎng)公司負責搜索引擎優(yōu)化和推薦相關(guān)工作，寫(xiě)過(guò)論文和書(shū)，其他不推薦沒(méi)有證據的是，你會(huì )亂寫(xiě)嗎？推薦：本人現在是中國信息學(xué)會(huì )資深會(huì )員，前usenixsecurity會(huì )員，業(yè)余時(shí)間讀過(guò)部分原創(chuàng )級的論文，他們的影響力不可小覷，持續關(guān)注吧！作者：【1】《如何設計一個(gè)個(gè)性化優(yōu)化的搜索引擎-搜索推薦理論及在搜索中應用》【2】《重點(diǎn)關(guān)注數據深度挖掘：利用機器學(xué)習進(jìn)行核心內容的分析和優(yōu)化》【3】《基于用戶(hù)的發(fā)現優(yōu)化算法在搜索排序中的應用-基于機器學(xué)習的交叉檢索算法研究》(未見(jiàn)本人署名.).發(fā)表期刊：中國科學(xué)技術(shù)信息研究院、中國科學(xué)報、人民郵電出版社、信息安全與網(wǎng)絡(luò )空間安全、搜索引擎與信息檢索學(xué)報、中國搜索引擎研究(雜志期刊)、電子工業(yè)與信息化索引、中國科學(xué)導刊、中國科技核心期刊、中國核心期刊、中國社會(huì )科學(xué)引文索引、中國網(wǎng)絡(luò )文獻索引英文版、中國現代搜索引擎研究、本地信息檢索網(wǎng)站應用、輸入檢索論文、國家二級專(zhuān)業(yè)技術(shù)書(shū)籍數據庫...【4】【5】【6】【7】【8】電子學(xué)報《資源檢索與資源在搜索中應用》：論文列表需要的同學(xué)可以發(fā)郵件給我【】領(lǐng)取pdf版本。
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　　搜索引擎優(yōu)化論文推薦三部曲學(xué)術(shù)搜索期刊論文和綜述類(lèi)
　　搜索引擎優(yōu)化論文推薦三部曲google學(xué)術(shù)搜索引擎都是谷歌開(kāi)發(fā)的在學(xué)術(shù)搜索引擎這方面，谷歌肯定是首屈一指的，首先你需要谷歌學(xué)術(shù)搜索來(lái)關(guān)注最新論文，一般在谷歌學(xué)術(shù)搜索中能看到很多關(guān)于谷歌學(xué)術(shù)搜索的福利：當然，谷歌對于第三方的爬蟲(chóng)請求抓取也會(huì )非常的頻繁，需要根據自己的實(shí)際需求來(lái)設置程序，如果爬蟲(chóng)抓取了許多你不想看到的信息，作者并沒(méi)有留意到，這樣的爬蟲(chóng)是不建議使用的，影響到論文的質(zhì)量。
　　
　　谷歌學(xué)術(shù)搜索建議使用谷歌學(xué)術(shù)搜索來(lái)搜索期刊論文和一些綜述類(lèi)的論文，不要過(guò)于依賴(lài)于谷歌學(xué)術(shù)搜索器來(lái)檢索論文，因為每年的調查統計數據會(huì )過(guò)時(shí)，所以，經(jīng)常更新當年最新的數據非常重要。關(guān)于谷歌學(xué)術(shù)搜索的使用，第一篇入門(mén)必讀文章是關(guān)于谷歌搜索的兩篇總結文章，第一篇有語(yǔ)音，第二篇沒(méi)有，我建議大家先看語(yǔ)音的總結。第一篇文章的鏈接：search，其實(shí)search所支持的搜索方式并不多，不過(guò)正因為不常用，所以我準備做個(gè)盤(pán)點(diǎn)。
　　在分類(lèi)上，search分成了以下三種，第一類(lèi)搜索是谷歌所謂的三大超級綜合搜索，也就是googleresearch和googlescholar，我自己總結的sciverse和pubmed是可以代替它們搜索文獻的，第二類(lèi)就是通過(guò)關(guān)鍵詞搜索論文，常見(jiàn)的關(guān)鍵詞為reference和request，第三類(lèi)是關(guān)鍵詞組合搜索，比如根據關(guān)鍵詞scholar來(lái)搜索科學(xué)博士論文，這種方式對于一些普通學(xué)生來(lái)說(shuō)比較實(shí)用，首先搜索一個(gè)文章，以被引頻率，給出近十年的被引頻率，然后就是看這些文章的作者是誰(shuí)，然后根據作者來(lái)找到合適的文章。
　　
　　當然，搜索到的文章中作者名也可以按照英文拼寫(xiě)來(lái)代替，英文拼寫(xiě)是必須會(huì )的，英文拼寫(xiě)錯誤的文章以后也不建議你看了。在pubmed，我個(gè)人推薦首先到中國知網(wǎng)上查看文章，當然有些中國知網(wǎng)上沒(méi)有收錄，但是人家不一定不會(huì )寫(xiě)軟文，很多外文文章很可能就是先從中國知網(wǎng)上找出來(lái)的，只是在國內知網(wǎng)上發(fā)表的文章，國內期刊也可以讀到，只是對于外文期刊來(lái)說(shuō)，在知網(wǎng)上檢索也是一個(gè)不錯的方式。
　　搜索前必須檢查文章語(yǔ)法對不對，正則一般都是gbk的，經(jīng)常亂碼的看看底部有沒(méi)有參考文獻的按鈕，如果沒(méi)有點(diǎn)開(kāi)看看參考文獻是怎么回事，如果有參考文獻，那說(shuō)明該文章有參考知網(wǎng)就是那種常年被fanqiang本和相關(guān)文章占滿(mǎn)的文章都可以查到，但是一般來(lái)說(shuō)，這種不被收錄的很容易過(guò)期，這樣就只能通過(guò)scientificarticle來(lái)閱讀了。
　　能搞到pdf格式的論文，比如我在公司給一個(gè)在世界第一的搜索引擎上從來(lái)沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的《原子彈》系列論文的scientificarticle，比如scopus,proquest,endnote.個(gè)人推薦有必要scientifica。 查看全部

　　谷歌通過(guò)機器學(xué)習來(lái)確定spotpagetitle中哪些部分更好并使用顯式方法
　　搜索引擎優(yōu)化論文推薦：googleadwords，indexmethods，kdnetgoogleadwords谷歌通過(guò)機器學(xué)習來(lái)確定spotpagetitle中哪些部分更好并使用顯式方法來(lái)將這些部分優(yōu)化為搜索結果頁(yè)頂部部分。本文主要是通過(guò)對targetpagetitle中14個(gè)候選框展開(kāi)優(yōu)化關(guān)鍵字的方法。
　　實(shí)現了從默認選項更改到確定候選框的500多種方法，具體如下：特征工程使用傳統的方法，與以前的方法（類(lèi)似的方法包括drl）一樣也需要實(shí)現slidedatasequence，這需要先從非結構化數據中獲取dataflow，獲取fine-tuning特征，然后計算從以kd-tree為訓練層組成的訓練數據的tfidf向量。
　　
　　而mlmethodstrain方法可以看作transformermodel.這些工作的主要缺點(diǎn)是需要對特征的embedding進(jìn)行處理，然后將特征還原為標準的訓練數據。2.模型訓練（。
　　1）初始化使用batch和transformer架構進(jìn)行初始化.transformer模型是一個(gè)有選擇性的單狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，訓練效率較高，因此可以應用于大量并行計算。但是由于網(wǎng)絡(luò )是單個(gè)unit，難以對每個(gè)狀態(tài)進(jìn)行梯度計算，因此就產(chǎn)生了矩陣乘法。于是w也就是矩陣變換，可以看作是所有狀態(tài)的概率轉換矩陣。
　　2）預訓練經(jīng)過(guò)預訓練的模型效果會(huì )更好。這個(gè)過(guò)程可以看作是去除所有子問(wèn)題。并行計算減少對每個(gè)節點(diǎn)計算的消耗。例如，使用每個(gè)節點(diǎn)每個(gè)子問(wèn)題的大數據的子問(wèn)題，進(jìn)行一個(gè)稍微深一點(diǎn)的層，并行訓練，則能得到相同的輸出和performance。
　　
　　3.模型精調優(yōu)化目標函數的loss比較容易量化：fullfit這是一個(gè)非常標準的目標函數
　　4）.優(yōu)化精調optimizer的參數通過(guò)優(yōu)化傳統方法中的參數和對目標函數的函數近似：很容易發(fā)現有一點(diǎn)不同：因為使用了隨機梯度下降法，這個(gè)方法需要大量的迭代和隨機性，因此效率較低。4.問(wèn)題1:如何精簡(jiǎn)和近似傳統的優(yōu)化方法？例如通過(guò)調整softmax的bias，使得傳統的方法使用某種直流電壓傳遞方程進(jìn)行訓練，在精細化的cnn任務(wù)上出現很大的問(wèn)題。
　　例如要得到最終的清晰的網(wǎng)絡(luò )模型時(shí)，要對各個(gè)分支進(jìn)行評估，要對最終的網(wǎng)絡(luò )神經(jīng)元進(jìn)行負梯度傳遞。例如要將圖像分類(lèi)的候選框作為輸入傳入網(wǎng)絡(luò )，這樣在測試階段就產(chǎn)生了大量的梯度消失，梯度爆炸問(wèn)題。因此本文對傳統的優(yōu)化方法采用特征的方法，很好的解決了梯度消失，梯度爆炸問(wèn)題。在網(wǎng)絡(luò )中如何將傳統的方法導入學(xué)習中可以直接采用決策樹(shù)來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。
　　以mnist數據集為例，提出一種可使用1-nn的fine-tuning方法進(jìn)行實(shí)現。網(wǎng)絡(luò )結構如下：采用了boundingbox的卷積來(lái)作為輸入，可以直接對boundingbox進(jìn)行performance的量化優(yōu)化。層次問(wèn)題。 查看全部

　　亞馬遜搜索引擎科學(xué)家論文2021年10月刊 用數學(xué)方法科學(xué)驗證季節性、標題在產(chǎn)品
　　東半球最好的亞馬遜免費關(guān)鍵詞工具：
　　摘要季節性是電子商務(wù)搜索相關(guān)性的一個(gè)重要維度。例如，查詢(xún)封套在冬季與夏季具有不同的相關(guān)文檔集。為了獲得最佳的用戶(hù)體驗，電子商務(wù)搜索引擎應該在產(chǎn)品搜索中加入季節性因素。在本文中，我們正式引入了季節相關(guān)性的概念，對其進(jìn)行了定義，并使用來(lái)自大型電子商務(wù)商店的數據進(jìn)行了量化。在我們的分析中，我們發(fā)現39%的查詢(xún)與搜索時(shí)間高度相關(guān)，并將受益于處理排名中的季節性。我們提出了LOGSR和VELSR特征，使用基于自我注意的最先進(jìn)的神經(jīng)模型來(lái)捕捉產(chǎn)品的季節性。在大型數據集上進(jìn)行的全面的離線(xiàn)和在線(xiàn)實(shí)驗顯示了我們的方法對季節相關(guān)性建模的有效性。對784個(gè)MM查詢(xún)的在線(xiàn)A/B測試顯示，具有季節性相關(guān)性特征的處理導致2.20%的更高購買(mǎi)量和更好的總體客戶(hù)體驗。CCS概念關(guān)鍵詞季節性；電子商務(wù)搜索；學(xué)習排名；自然語(yǔ)言處理；自我注意機制ACM參考格式：楊浩德、帕特·古普塔、羅伯托·費爾南德斯·加蘭、布丹和賈冬梅。2021.電子商務(wù)搜索中的季節相關(guān)性。第30屆ACM信息與知識管理國際會(huì )議（CIKM 21）會(huì )議記錄，2021年11月1日至5日，虛擬活動(dòng)，澳大利亞。ACM美國紐約州紐約市第9頁(yè)。1 介紹電子商務(wù)中的產(chǎn)品發(fā)現主要歸結為搜索和推薦。
　　電子商務(wù)搜索中的產(chǎn)品相關(guān)性進(jìn)一步取決于各種維度，如查詢(xún)、用戶(hù)、時(shí)間和CON-文本.雖然用戶(hù)、查詢(xún)和上下文維度在信息檢索研究中得到了很好的體現，并在電子商務(wù)搜索引擎中得到了體現，但時(shí)間方面卻沒(méi)有得到很好的解決，尤其是從相關(guān)性的角度來(lái)看。作為比較，時(shí)間在時(shí)間信息檢索領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò )搜索中得到了很好的研究。一些研究致力于分析查詢(xún)的時(shí)間維度，例如它們對時(shí)間的敏感性。另一項研究將時(shí)間信息與網(wǎng)絡(luò )搜索排名相結合。季節性在電子商務(wù)搜索中起著(zhù)重要作用。查詢(xún)封套在冬季與夏季具有不同的相關(guān)文檔集。然而，由于有限的上下文和像Jacket這樣的開(kāi)放式查詢(xún)，搜索引擎有責任顯示更多與季節相關(guān)的文檔，或者至少不會(huì )過(guò)度索引到前一季記錄的用戶(hù)行為。因此，對于搜索引擎來(lái)說(shuō)，了解季節并將這些信息納入排名是很重要的。在電子商務(wù)中，除了搜索之外，季節性也很重要。例如，物流可以利用季節性信號進(jìn)行需求預測和庫存管理。在本文中，我們將季節性作為電子商務(wù)搜索引擎相關(guān)性的一個(gè)維度進(jìn)行了詳細的研究。我們提出了在查詢(xún)和產(chǎn)品中識別季節性的方法，并定義了捕捉季節性的功能。這些功能可以在標準的Learningto-Rank（LTR）框架中使用。最后，我們展示了圍繞搜索的實(shí)驗，這些實(shí)驗衡量了特征的有效性。
　　全面的離線(xiàn)和在線(xiàn)實(shí)驗通過(guò)改進(jìn)指標揭示了電子商務(wù)搜索中處理季節性的重要性，包括增加0.62%的點(diǎn)擊、增加1.22%的添加到購物車(chē)和增加2.20%的購買(mǎi)。我們分別使用查詢(xún)量和產(chǎn)品銷(xiāo)售額來(lái)量化查詢(xún)和產(chǎn)品的季節性，并在此基礎上定義季節相關(guān)性。根據提議的定義，39%的查詢(xún)與搜索時(shí)間高度季節性相關(guān)，一年中42%的總購買(mǎi)是在這些查詢(xún)之后進(jìn)行的。從產(chǎn)品的角度來(lái)看，它們平均與一年中35%的時(shí)間高度季節性相關(guān)。在此期間，它們推動(dòng)了高達48%的年度總銷(xiāo)售額。我們采用預測方法對季節相關(guān)性建模，以便應用程序不受冷啟動(dòng)問(wèn)題的限制，并減少數據中的噪聲。在我們的方法中，我們將其構建為分別從查詢(xún)文本和產(chǎn)品標題中學(xué)習季節相關(guān)性的語(yǔ)言建模任務(wù)。在所有類(lèi)型的產(chǎn)品信息中，我們選擇產(chǎn)品標題進(jìn)行建模，因為它應用研究論文跟蹤具有100%的覆蓋率，并包含關(guān)鍵的產(chǎn)品屬性，有助于描述產(chǎn)品的季節性屬性，如袖長(cháng)，顏色，面料等。通過(guò)使用捕獲文本語(yǔ)義的預先訓練的文本嵌入和使用自注意機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構來(lái)執行學(xué)習任務(wù)，以確定產(chǎn)品標題中對預測季節相關(guān)性至關(guān)重要的詞語(yǔ)。我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型實(shí)現了比基線(xiàn)高4.5%的性能，并且不僅學(xué)會(huì )了檢測在四季中經(jīng)常購買(mǎi)的產(chǎn)品，還學(xué)會(huì )了檢測那些用于特殊場(chǎng)合（如圣誕節和返校期間）的產(chǎn)品。
　　我們基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的預測得出排序特征，并用這些特征訓練LTR排序器，以使搜索排序季節感知。我們評估了所提出的方法的性能，包括離線(xiàn)和在線(xiàn)。在第一種情況下，我們測量了當季節相關(guān)性被納入時(shí)，排名指標（如NDCG）如何變化。在第二個(gè)測試中，我們對784 mm搜索進(jìn)行了A/B測試，包括更改和不更改。實(shí)驗結果表明，所提出的方法顯著(zhù)提高了購買(mǎi)率，這強調通過(guò)季節相關(guān)性改善客戶(hù)體驗。2 季節性和相關(guān)性電子商務(wù)中的產(chǎn)品可能是季節性的（如雨衣）或常青樹(shù)（如牛仔褲）。我們對一家大型電子商務(wù)商店的時(shí)尚品類(lèi)進(jìn)行了研究。時(shí)尚類(lèi)別的銷(xiāo)售遵循季節性和假日模式，反映了全年客戶(hù)對產(chǎn)品類(lèi)型和時(shí)尚風(fēng)格的偏好變化。例如，兩種不同風(fēng)格的服裝具有戲劇性-
　　圖1：印花T恤連衣裙和長(cháng)袖緊身連衣裙的月銷(xiāo)售額。如圖所示，他們每月的銷(xiāo)售情況各不相同。1. 電子商務(wù)搜索引擎應該在建模相關(guān)性時(shí)納入這樣的用戶(hù)偏好。為此，我們定義了查詢(xún)和產(chǎn)品的季節性相關(guān)性，并描述了從數據中估計它的細節。在部分中3,我們提出了一種從查詢(xún)文本和產(chǎn)品標題中學(xué)習季節相關(guān)性的預測方法。2.1季節相關(guān)性的定義我們從產(chǎn)品的銷(xiāo)售中推導出產(chǎn)品的季節相關(guān)性，直覺(jué)上，當產(chǎn)品進(jìn)入季節時(shí)，需求和銷(xiāo)售都會(huì )上升，這反映了客戶(hù)對季節相關(guān)性的感知。我們以月為時(shí)間單位。假設是購買(mǎi)事件，是購買(mǎi)的產(chǎn)品，是購買(mǎi)的月份。對于任意一對乘積和月份，其中∈{1，..，12}，我們將季節相關(guān)性定義為
　　并且PA=1，..，12本質(zhì)上是概率分布。給定一種產(chǎn)品，可以通過(guò)其年銷(xiāo)售額集中在月的比例來(lái)估計。我們沒(méi)有使用原始的月銷(xiāo)售額，而是用當月的總銷(xiāo)售額對數字進(jìn)行標準化，以便將產(chǎn)品銷(xiāo)售趨勢與僅僅由總銷(xiāo)售額變化引起的趨勢區分開(kāi)來(lái)。形式上，我們使用
　　作為估算器，其中是當月產(chǎn)品的銷(xiāo)售額，是當月的總銷(xiāo)售額。矢量QA=1，..，12被稱(chēng)為產(chǎn)品月銷(xiāo)售集中度（MSC）。對于查詢(xún)，我們遵循相同的公式。季節性的一個(gè)查詢(xún)和一個(gè)月之間的相關(guān)性被定義為在給定的月份中看到該查詢(xún)的概率，條件是它的出現，并且可以用查詢(xún)量來(lái)估計。然后，QA變?yōu)椴樵?xún)月體積濃度（MVC）。3 靠近在本節中，我們提出了一種預測方法來(lái)建立季節相關(guān)性模型。我們的方法適用于產(chǎn)品和查詢(xún)。為了避免重復，我們詳細討論了產(chǎn)品的季節性相關(guān)性，并且可以相應地推導出相同的查詢(xún)。3.1 季節相關(guān)性建模如第節所述2, 產(chǎn)品在一個(gè)月內的季節相關(guān)性可以定義為。從數據估計到有兩個(gè)潛在問(wèn)題：（I）它僅適用于有歷史銷(xiāo)售記錄的產(chǎn)品；（II）由于諸如可發(fā)現性和用戶(hù)行為的各種原因，在計算中使用的特定月份中的產(chǎn)品銷(xiāo)售可能是有噪聲的。例如，如表1, 同一件羽絨服，兩個(gè)尺碼的MSCs有明顯差異。雖然兩者都在10月至2月最受歡迎，但一個(gè)偏向于年底，另一個(gè)偏向于年初。為了解決前面提到的冷啟動(dòng)問(wèn)題并減少噪聲，我們采用了一種預測方法來(lái)學(xué)習從產(chǎn)品標題和。電子商務(wù)商店中的產(chǎn)品標題通常包含每個(gè)產(chǎn)品的關(guān)鍵屬性，例如袖長(cháng)、顏色、面料等。這些屬性有助于描述產(chǎn)品的季節性屬性，因此應該有助于預測。假設我們觀(guān)察到一組乘積A，以及Q=QA：A和產(chǎn)品標題X=：A。這些產(chǎn)品的季節性相關(guān)性未知，表示為P=PA：A。假設有一個(gè)函數：XP，它由產(chǎn)品標題參數化并將其映射到季節相關(guān)向量PA。我們
　　通過(guò)最小化來(lái)學(xué)習
　　其中是以下交叉熵損失，因為Qa和；可以看作是兩個(gè)概率分布。
　　我們的學(xué)習任務(wù)需要將文本轉換為數值，并且我們遵循最先進(jìn)的實(shí)踐來(lái)使用單詞的密集向量表示。具體來(lái)說(shuō)，我們使用快速文本嵌入因為（I）它們可以很好地處理詞匯表外和低頻詞匯，并為電子商務(wù)中的產(chǎn)品名稱(chēng)等嘈雜文本提供良好的結果；（II）它們重量輕并且提高了系統的效率。我們使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對函數進(jìn)行建模，因為它們在為下游任務(wù)對文本進(jìn)行語(yǔ)義建模方面有著(zhù)良好的記錄。模型的體系結構如圖所示2.
　　
　　圖2：產(chǎn)品月銷(xiāo)售集中度（MSC）模型的神經(jīng)結構。輸入是經(jīng)過(guò)標記化并以FastText嵌入形式表示的產(chǎn)品標題。隨后的前饋層和自注意層被用于提取產(chǎn)品標題中的詞的關(guān)系，然后將它們簡(jiǎn)化為用于最終預測層的單個(gè)嵌入。我們還將該架構與其他三種選擇進(jìn)行了比較：直接攝取句子級嵌入的前饋網(wǎng)絡(luò )、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )GRU和伯特。為了進(jìn)行公平的比較，我們運行了超參數
　　圖3：一款名為“手工復古復活節兔子女士耳環(huán)”的產(chǎn)品MSC模型的自我注意力重量。較大的權重用較深的顏色表示。調整并使用每個(gè)的最佳結果。在測試數據集上，前饋網(wǎng)絡(luò )的交叉熵損失比我們的模型低0.80%，這可能是由于缺乏研究產(chǎn)品標題中標記之間關(guān)系的機制。另一方面，GRU可以對順序關(guān)系進(jìn)行建模。然而，它也表現不佳，只有0.55%，這可能是因為電子商務(wù)商店中的產(chǎn)品標題不如常規語(yǔ)言文本那么結構化。伯特是三家公司中表現最好的，但與我們的模型仍有0.39%的差距。雖然它在微調時(shí)可以得到最好的利用，但這種方法對我們的任務(wù)來(lái)說(shuō)過(guò)于沉重，有時(shí)會(huì )導致收斂困難。當我們采取凍結其參數的替代方案時(shí)，Bert失去了生成適應任務(wù)的上下文感知嵌入的優(yōu)勢。伯特和我們的模型共有的一個(gè)特性是，兩者都使用自我注意機制，我們發(fā)現這種機制在捕捉與復活節和情人節等節日相關(guān)的信息時(shí)特別有用。在圖中3, 我們展示了我們的模型為一款名為“女士手工復古復活節兔子耳環(huán)”的產(chǎn)品所產(chǎn)生的自我注意力重量。更深的顏色意味著(zhù)更高的注意力權重，因此對后續層（包括最終預測）的影響更大。正如人們所預料的那樣，復活節被賦予了很大的權重，并被視為預測季節相關(guān)性的關(guān)鍵標志。我們的最終模型具有4.4K可訓練參數，具有2個(gè)自注意層，每個(gè)自注意層具有4個(gè)頭。該模型使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行訓練，學(xué)習率為0.001，退出率為0.1。為了構建用于訓練和測試的數據集，我們采用了一個(gè)日歷年的年度銷(xiāo)售數據，并對產(chǎn)品和月份進(jìn)行分組，以構建每個(gè)產(chǎn)品的MSC Vector QA。采樣為然后執行，給所有產(chǎn)品一個(gè)相等的概率。表2：產(chǎn)品MSC模型在4個(gè)數據集上的性能。括號中的數字是相對于基線(xiàn)的增益。交叉熵損失中負增益和余弦相似性中的正增益意味著(zhù)更好的性能。
　　圖4：產(chǎn)品MSC模型的預測。我們評估了神經(jīng)模型對實(shí)際MSC矢量QA預測的有效性。根據交叉熵損失和余弦相似性來(lái)衡量性能。桌子2 總結了4個(gè)數據集的結果。鑒于我們對學(xué)習任務(wù)的新定義，據我們所知，我們沒(méi)有找到以前的工作來(lái)比較我們的模型。因此，我們使用均勻分布作為我們的基線(xiàn)，相對于此，我們在括號中報告我們模型的增益。該模型是在2019年的數據上訓練的。在2020年的測試數據集上，我們看到模型性能略有下降，但仍大大優(yōu)于基線(xiàn)。這種下降可能是由于客戶(hù)行為和偏好的變化。定性地說(shuō)，我們的神經(jīng)模型已經(jīng)學(xué)會(huì )了將季節性產(chǎn)品與那些銷(xiāo)售分布平穩的產(chǎn)品區分開(kāi)來(lái)，例如圖中頂部圖表中的T恤、連衣裙和牛仔褲4. 此外，它還確定了在圣誕節和返校期間等特殊季節流行的產(chǎn)品，無(wú)論是否在產(chǎn)品名稱(chēng)中明確提及預期的場(chǎng)合，例如圣誕襪以及圖中底部圖形中的書(shū)包4.4 實(shí)驗和結果在本節中，我們首先介紹我們對查詢(xún)季節性和產(chǎn)品季節性的觀(guān)察。我們給出了關(guān)于背后的客戶(hù)行為。我們的分析是基于我們的預測方法建模的季節相關(guān)性，而不是直接通過(guò)數據估計，因為后者噪聲太大，無(wú)法得出可靠的結論，正如前面所討論的。然后，我們討論了通過(guò)將我們建模的產(chǎn)品季節相關(guān)性納入搜索排名對電子商務(wù)搜索的影響。
　　我們通過(guò)離線(xiàn)評估和在線(xiàn)A/B測試來(lái)衡量影響。包括定性分析，以證明客戶(hù)體驗的變化。4.1 查詢(xún)季節性與產(chǎn)品MSC相比，根據數據計算的查詢(xún)MVC噪聲較小，因為（I）查詢(xún)文本通常比產(chǎn)品標題短；（II）客戶(hù)購買(mǎi)多種產(chǎn)品，但發(fā)出較小的查詢(xún)集。在表中3, 我們展示了從數據計算的2對查詢(xún)的MVC。正如人們所預料的那樣，毛衣與晚秋和整個(gè)冬季的季節性相關(guān)，而圣誕毛衣與11月和12月的季節性相關(guān)性特別大。在另一組中，雖然夏季連衣裙與春季和夏季的季節性關(guān)系最密切，但連衣裙在所有12個(gè)月中的分布較為均勻。為了理解查詢(xún)季節相關(guān)性與查詢(xún)量和購買(mǎi)量之間的關(guān)系，我們將所有查詢(xún)月份對劃分為低、基本和高。這三個(gè)部分分別對應于0.00-0.075、0.075-0.09和0.09-1.00的季節相關(guān)性。我們將0.075-0.09視為基線(xiàn)，因為平均分布的月濃度與任何給定月份的季節相關(guān)性為0.083。然后，查詢(xún)-月份對在三個(gè)段上的分布告訴我們查詢(xún)在一年中幾乎、中等或高度季節性相關(guān)的時(shí)間的平均百分比。從表中可以注意到4 平均而言，每個(gè)查詢(xún)在一年中大約有31%的時(shí)間是高度季節性相關(guān)的，在此期間，它們推動(dòng)了接近39%的年度總查詢(xún)量和高達42%的購買(mǎi)量。
　　當查詢(xún)移動(dòng)到與季節不太相關(guān)的月份時(shí)，這種能力就會(huì )下降。這一趨勢與我們對季節相關(guān)性的定義一致。我們通過(guò)計算每次搜索的平均購買(mǎi)次數，進(jìn)一步衡量每個(gè)細分市場(chǎng)在購買(mǎi)轉換中的效率。Segment High的表現比Base高出23%。令人驚訝的是，BASE的表現也比Low高出14%。一種可能的解釋是，在發(fā)出季節性相關(guān)性高或低的查詢(xún)時(shí)，客戶(hù)更有可能有明確的購買(mǎi)意向。例如，顧客通常想在夏天購買(mǎi)夏裝，但他們可能在冬天也需要夏裝，以便在海灘度假。在這兩種情況下，他們都對所搜索的產(chǎn)品類(lèi)型有強烈的需求。另一方面，需求不那么緊迫，并且在發(fā)出具有季節相關(guān)性的基線(xiàn)水平的查詢(xún)時(shí)，他們可能傾向于瀏覽更多內容。4.2 產(chǎn)品季節性與查詢(xún)季節性分析類(lèi)似，我們對產(chǎn)品-月份對進(jìn)行細分，以研究季節相關(guān)性與產(chǎn)品銷(xiāo)售之間的關(guān)系。如表所示5, 平均而言，產(chǎn)品在一年中有35%的時(shí)間與季節高度相關(guān)，但卻推動(dòng)了約48%的總購買(mǎi)量。值得注意的是，淡季產(chǎn)品（細分市場(chǎng)低）仍然貢獻了相當大的購買(mǎi)份額（24.5%），
　　圖5：按產(chǎn)品細分推動(dòng)銷(xiāo)售的效率季節性相關(guān)性。Y軸已重新縮放以忽略絕對數字如果我們回顧一下表4, 當查詢(xún)與季節相關(guān)性最低時(shí)，查詢(xún)也會(huì )占用大量的查詢(xún)量（24.2%）。這個(gè)故事可能是人們不時(shí)需要過(guò)季的東西。雖然在實(shí)體商店里很難找到這樣的商品，但在電子商務(wù)商店里可以買(mǎi)到。接下來(lái)是數字5, 第一張圖展示了產(chǎn)品季節相關(guān)性與驅動(dòng)購買(mǎi)能力之間的正相關(guān)關(guān)系。有趣的是，每個(gè)訂單的單位數量并不遵循相同的趨勢，過(guò)季產(chǎn)品推動(dòng)了每個(gè)訂單不成比例的大量單位數量。我們認為，賣(mài)家在淡季有產(chǎn)品折扣，人們傾向于在一個(gè)訂單中購買(mǎi)更多單位。
　　圖6：按銷(xiāo)售速度水平劃分的產(chǎn)品的平均季節相關(guān)性，95%置信區間由藍色帶標記。X軸上的銷(xiāo)售速度數字已重新調整，以忽略絕對數字。4.3 將產(chǎn)品季節性相關(guān)性納入搜索排名考慮到查詢(xún)和產(chǎn)品銷(xiāo)售中的季節性模式，以及其背后隱含的客戶(hù)偏好，我們建議將產(chǎn)品季節性相關(guān)性納入排名將改善搜索結果，并幫助客戶(hù)找到更多相關(guān)產(chǎn)品。同時(shí)，人們會(huì )期望在查詢(xún)的季節性相關(guān)性和產(chǎn)品的季節性相關(guān)性之間存在自然的相互作用，因此排序模型應該考慮兩者。雖然我們的季節相關(guān)性建?？蚣芸梢詰糜诓樵?xún)和產(chǎn)品，但我們決定采取分階段的方法來(lái)理解增量增益，并將查詢(xún)季節相關(guān)性的采用作為未來(lái)的工作。4.3.1 季節相關(guān)性與行為特征。許多LearningTo-Rank（LTR）模型依賴(lài)于跟蹤用戶(hù)與項目交互的行為特征，例如點(diǎn)擊和購買(mǎi)。這些特征捕捉到了需求的上升和下降，人們會(huì )認為這與季節性有關(guān)。這些特征之一是銷(xiāo)售速度，定義為使用指數衰減聚合的產(chǎn)品的歷史銷(xiāo)售。我們比較了700K產(chǎn)品的季節相關(guān)性及其銷(xiāo)售速度，在一年的時(shí)間窗口內，以了解前者是否會(huì )為搜索排名增加任何不同于后者的價(jià)值。它們之間的關(guān)系用圖中的非單調曲線(xiàn)來(lái)描述6.如曲線(xiàn)所示，銷(xiāo)售速度最快的產(chǎn)品不一定與季節最相關(guān)，反之亦然。
　　非單調關(guān)系的根源在于銷(xiāo)售速度的定義與季節相關(guān)性的定義之間的差異。雖然前者是一種絕對衡量標準，但后者具有對比和比較性質(zhì)，這是量化季節模式所必需的。分析為我們提供了有證據表明，季節相關(guān)性可以為搜索排名提供新的信息維度，我們將在隨后的章節中討論如何將兩者結合起來(lái)。4.3.2 作為排名特征的季節相關(guān)性。為了將季節相關(guān)性納入搜索排名，我們基于產(chǎn)品MSC模型預測構建了新的排名特征，類(lèi)似于。雖然我們還考慮了其他方法，但它們對我們的用例都有限制：（I）使用季節相關(guān)性作為過(guò)濾器。它很好地應用于推薦系統，然而，在電子商務(wù)商店購物的用戶(hù)確實(shí)會(huì )搜索過(guò)季產(chǎn)品，因此硬過(guò)濾會(huì )產(chǎn)生較差的搜索結果。（II）將季節相關(guān)性視為先驗，并在原始相關(guān)性分數之上添加季節相關(guān)性提升，或者在訓練排序模型時(shí)在損失函數中增加季節性相關(guān)產(chǎn)品的權重。如果不仔細調整，這兩種方法中的任何一種都可能損害搜索結果的整體質(zhì)量。在我們的方法中，我們更專(zhuān)注于功能工程，并構建了兩個(gè)不同的排名功能：(1) LogSR-季節相關(guān)性的比例對數轉換(2) VELSR-將季節相關(guān)性與銷(xiāo)售速度相結合的復合特征，其動(dòng)機是考慮產(chǎn)品固有的季節性屬性，以及不斷變化且有時(shí)難以預測的動(dòng)態(tài)隨著(zhù)季節相關(guān)性的增加，這兩個(gè)特征都單調增長(cháng)。
　　4.3.3 具有季節相關(guān)性的排名。我們訓練了三個(gè)Lambdamart使用相同的損失函數和優(yōu)化程序，對從一年時(shí)間窗口采樣的6 mm查詢(xún)進(jìn)行LTR排序。其中，基線(xiàn)排序器沒(méi)有使用第節中提出的任何特征4.3.2, 而另外兩個(gè)分別使用LOGSR功能和VELSR功能。為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們將后兩者分別稱(chēng)為L(cháng)OGSR排序器和VELSR排序器，并將SR排序器統稱(chēng)為。一個(gè)令人困惑的因素是，VELSR功能將季節相關(guān)性與銷(xiāo)售速度相結合。為了將其作為復合功能的貢獻從銷(xiāo)售速度的貢獻中分離出來(lái)，我們確保后者在所有排名中作為獨立功能使用。在VELSR模型中，基于信息增益，VELSR特征排在前10位，而LogSR特征在LogSR模型中排在第15位之后，因為它對絕對銷(xiāo)售不可知，因此與購買(mǎi)的相關(guān)性較弱。數字7 顯示相關(guān)性分數如何隨兩個(gè)SR功能而變化。請注意，相關(guān)性分數是由Ranker輸出的值，具有高相關(guān)性分數的產(chǎn)品將被推到搜索結果的頂部。圖中的兩個(gè)圖形7 顯示總體上升趨勢，但X軸上0處的刻度除外，該刻度表示缺失值。在VELSR模型中，趨勢是單調增加的，并且相當平滑，而在logSR模型中，趨勢更加曲折，這可以用logSR特征的低特征重要性來(lái)解釋。另一個(gè)觀(guān)察結果是曲線(xiàn)中的增長(cháng)率下降。當產(chǎn)品的季節相關(guān)性低于0.057（對應于logSR中的800）時(shí)，排名人員會(huì )積極地將其降級，并生成遠低于平均值的相關(guān)性分數（由藍線(xiàn)標記）。一旦季節相關(guān)性達到0.10（對應于logSR中的1400），SR特征的貢獻就飽和了，并且排序器允許其他特征考慮更多因素。
　　4.3.4 線(xiàn)下評估。我們運行離線(xiàn)評估，將兩個(gè)SR排序器與基線(xiàn)排序器進(jìn)行比較，測試數據集為從一年時(shí)間窗口采樣的2 mm查詢(xún)。根據NDCG@10對（I）整個(gè)數據集（II）具有至少一個(gè)每日事件（頭部）和其余部分（尾部）的查詢(xún)，以及（III）基于其季節性相關(guān)性的查詢(xún)片段進(jìn)行性能測量。我們在表中報告了相對于基線(xiàn)排名的百分比差異6. LogSR在整個(gè)數據集上的性能與基線(xiàn)相當，但在尾部查詢(xún)中具有優(yōu)勢。另一方面，在頭查詢(xún)和尾查詢(xún)中，VELSR的NDCG@10比基線(xiàn)低。然而，在尾部查詢(xún)上的差距較小。兩個(gè)SR排序器在尾部查詢(xún)上比在頭部查詢(xún)上表現得更好，這可能是由于現有排序特征在尾部查詢(xún)上的覆蓋范圍有限?；谒鼈兊募竟澫嚓P(guān)性進(jìn)一步分割查詢(xún)集，我們沒(méi)有看到一個(gè)清晰的模式，因為排序器沒(méi)有被訓練以針對任何特定的片段。雖然離線(xiàn)評估是衡量模型性能的一種便捷方法，但應該注意的是，在我們的案例中，離線(xiàn)評估將嚴重受到反事實(shí)偏差的影響。為了進(jìn)行公正的評估，我們進(jìn)行了在線(xiàn)A/B測試。4.3.5 在線(xiàn)評估。在線(xiàn)A/B測試進(jìn)行了4周。我們從三個(gè)角度研究了排名的表現：（I）用戶(hù)行為，（II）搜索結果的質(zhì)量，（III）季節性相關(guān)產(chǎn)品的購買(mǎi)。
　　用戶(hù)行為是客戶(hù)體驗的一面鏡子，直接反映了排名的人是否推出了吸引客戶(hù)的產(chǎn)品。我們跟蹤了點(diǎn)擊、添加到購物車(chē)和購買(mǎi)，以了解對整個(gè)客戶(hù)旅程的影響。請注意，我們只收集搜索屬性的用戶(hù)活動(dòng)，以防止信號被下游操作沖淡。如表所示7, LogSR增加了具有高度季節性相關(guān)性的查詢(xún)中的購買(mǎi)量，但沒(méi)有對其他客戶(hù)參與和購買(mǎi)指標產(chǎn)生統計上的顯著(zhù)變化。而對于VELSR，我們看到用戶(hù)行為的所有三個(gè)指標都全面提升。特別是，VELSR吸引了0.86%的高季節相關(guān)性查詢(xún)的點(diǎn)擊，1.69%的添加到購物車(chē)和2.07%的中等季節相關(guān)性查詢(xún)的購買(mǎi)。搜索結果的質(zhì)量。我們利用人的判斷來(lái)理解排名所呈現的搜索結果的質(zhì)量。重點(diǎn)是搜索結果與查詢(xún)的相關(guān)性，而不是客戶(hù)對產(chǎn)品的影響。在查詢(xún)下顯示的產(chǎn)品被人類(lèi)法官標記為相關(guān)或不相關(guān)。然后，我們測量了加權的相關(guān)產(chǎn)品的平均百分比表6：測試數據離線(xiàn)評估。數據集被分為頭部和尾部，表示每天至少發(fā)生一次的查詢(xún)集和其余的查詢(xún)集。根據查詢(xún)的季節相關(guān)性對查詢(xún)進(jìn)行進(jìn)一步細分。單元格報告LogSR排序器（上圖）和VELSR排序器（下圖）的NDCG@10中的百分比增益，而基線(xiàn)排序器。統計學(xué)顯著(zhù)性用*表示（p值
　　
　　表7：A/B測試在線(xiàn)結果。單元格報告LogSR排序器（左）和VELSR排序器（右）的點(diǎn)擊、添加到購物車(chē)和購買(mǎi)的百分比收益，以及基線(xiàn)排序器。對整體查詢(xún)流量以及基于季節性相關(guān)性的查詢(xún)片段進(jìn)行了評估。統計學(xué)顯著(zhù)性用*表示（p值
　　表8：在線(xiàn)A/B測試期間，產(chǎn)品季節相關(guān)性的3個(gè)細分市場(chǎng)的銷(xiāo)售分布。單元格報告與基線(xiàn)有關(guān)的更改。
　　通過(guò)它們在搜索結果中的位置。兩個(gè)SR排名都在基線(xiàn)上顯著(zhù)提高了搜索相關(guān)性，但VELSR帶來(lái)的改善比LogSR顯著(zhù)12%。購買(mǎi)季節性相關(guān)產(chǎn)品。最后，我們分析了SR排名如何影響季節性相關(guān)產(chǎn)品的銷(xiāo)售。雖然兩者分別將購買(mǎi)產(chǎn)品的平均季節相關(guān)性提高了0.20%和0.24%，但只有VELSR在統計上將高度季節性相關(guān)產(chǎn)品的銷(xiāo)售額提高了1.13%。結果表明，與基線(xiàn)相比，LOGSR將銷(xiāo)售分布從細分市場(chǎng)的低點(diǎn)偏斜到基數和高點(diǎn)，而VELSR將其從低點(diǎn)和基數偏斜到高點(diǎn)，如表所示8，主要調查結果。實(shí)驗結果表明，VELSR在整體上優(yōu)于LOGSR，并且在推動(dòng)高度季節性相關(guān)產(chǎn)品的銷(xiāo)售方面表現更好。我們認為背后有兩個(gè)原因。首先，如前所述，基于特征重要性，VELSR特征在VELSR排序器中的排序高于logSR特征在logSR排序器中的排序。因此，VELSR可以更有效地改變搜索結果，并顯示高度季節性相關(guān)的產(chǎn)品。其次，VELSR利用了銷(xiāo)售速度，這一數量是影響購買(mǎi)決策的許多因素（如評論）的代理。銷(xiāo)售速度本身也在一定程度上與季節相關(guān)性相關(guān)，如圖所示6. 我們注意到線(xiàn)下和線(xiàn)上的巨大差異。結果驗證了我們的假設，即季節相關(guān)性信號提供了一個(gè)新的維度，該維度尚未被現有的排名特征所覆蓋，也沒(méi)有在歷史客戶(hù)行為中完全捕捉到。
　　通過(guò)在線(xiàn)實(shí)驗證明，所提出的功能有助于展示更多與季節相關(guān)的產(chǎn)品，從而提高客戶(hù)參與度和購買(mǎi)量。4.3.6 定性分析。最后，在圖中8, 在在線(xiàn)實(shí)驗中，我們將5月份呈現的搜索結果的前8個(gè)位置包括在內，并說(shuō)明將季節性相關(guān)性納入搜索排名將如何從質(zhì)量上改變客戶(hù)體驗。對于查詢(xún)連衣裙，一件白色針織長(cháng)袖連衣裙在基線(xiàn)排名中排在第八位。它與5月的季節相關(guān)性低至0.03，因此logSR將其推至第32位。Velsr的排名也有所下降，但考慮到其過(guò)去的受歡迎程度，排在第12位。另一件藍色長(cháng)袖連衣裙被底線(xiàn)排在第二位。它有夏季風(fēng)格的印花圖案，因此與前一個(gè)五月相比，它與五月的季節性更相關(guān)。然而，與其他服裝相比，它的季節性相關(guān)性仍然較低，因此兩位SR排名都將其推后，但仍保持在前8名的位置。印花露肩連衣裙的情況與此類(lèi)似，它在基線(xiàn)結果中排名第三。對于查詢(xún)鞋，兩個(gè)SR排名都在位置3出現了一雙木屐，而在基線(xiàn)結果的前8個(gè)位置沒(méi)有木屐。一般來(lái)說(shuō)，木屐在夏天很受歡迎。平均而言，它們與5月的季節相關(guān)性為0.10。兩個(gè)查詢(xún)實(shí)例證明了使用季節相關(guān)性信號來(lái)提升當季產(chǎn)品可見(jiàn)性的有效性。5 相關(guān)工作我們討論了與信息檢索（IR）和推薦系統中時(shí)間方面的研究和應用相關(guān)的工作。
　　圖8：在線(xiàn)A/B測試期間，查詢(xún)服裝和查詢(xún)鞋子在搜索結果中的前8個(gè)位置查詢(xún)和文檔的時(shí)間分析。從時(shí)間的角度來(lái)看，IR中的大量工作致力于配置文件查詢(xún)和文檔，通過(guò)了解文檔內容如何隨時(shí)間變化來(lái)構建每個(gè)文檔的時(shí)間配置文件。所有這三項工作都利用時(shí)間序列分析，并側重于將感興趣的項目分為季節性和非季節性等類(lèi)別。相比之下，感興趣的項目與時(shí)間單位相關(guān)聯(lián)。這兩項工作都將時(shí)間相關(guān)性表述為文檔在時(shí)間點(diǎn)相關(guān)的概率。它們的概率設置與我們的方法相同。通過(guò)計算在不同時(shí)間點(diǎn)與給定查詢(xún)匹配的文檔數量來(lái)估計查詢(xún)時(shí)間相關(guān)性。將統計文本挖掘應用于文檔，并跨時(shí)間聚合以獲得文檔時(shí)間相關(guān)性。與我們的方法相比，在單字上執行統計建模，并且不利用自然語(yǔ)言的語(yǔ)義。時(shí)間搜索排序。時(shí)間信息與搜索排序合并在.兩者都8, 12]評估查詢(xún)和文檔之間的時(shí)間相似性。然而，使用時(shí)間相似性作為排序特征來(lái)學(xué)習時(shí)間感知排序模型，而應用它作為查詢(xún)-文檔主題相似性之上的增強，以確保：（I）文檔與查詢(xún)主題相關(guān)；（II）查詢(xún)與文件的發(fā)布日期在時(shí)間上相關(guān)。將文檔級時(shí)間信息匯總到查詢(xún)級，并使用分治思想來(lái)訓練針對具有各種時(shí)間配置文件的查詢(xún)的獨立排序器。關(guān)注網(wǎng)絡(luò )搜索中的新近性。它對查詢(xún)時(shí)效性進(jìn)行建模，查詢(xún)時(shí)效性定義為查詢(xún)對搜索結果新鮮度的要求程度。
　　它將文檔新鮮度作為相關(guān)性的一個(gè)維度，并根據查詢(xún)及時(shí)性對其進(jìn)行加權或降級。目標空間搜索。它導出時(shí)間排序特征，因為在LTR框架中使用，該框架根據給定地點(diǎn)過(guò)去的時(shí)間戳簽入來(lái)衡量地點(diǎn)與搜索時(shí)間的相關(guān)性。它的方法類(lèi)似于我們提出的方法，但導出的特征是基于記憶的，而不是預測的。時(shí)間推薦系統。近年來(lái)，動(dòng)態(tài)推薦系統引起了研究人員的廣泛關(guān)連。如本文所述，但具有更精細的粒度，如一天中的時(shí)間和一周中的日期。類(lèi)似于我們提出的語(yǔ)言建模任務(wù)，利用語(yǔ)義信息對項目的時(shí)間和類(lèi)別之間的關(guān)系進(jìn)行建模，以確定在給定的時(shí)間范圍內最可能吸引用戶(hù)的類(lèi)別?？紤]季節變化。特別是，通過(guò)研究每種產(chǎn)品的每月訂購數量來(lái)確定電子商務(wù)商店中的季節性產(chǎn)品。它以類(lèi)似于我們的方式處理季節相關(guān)性，但有兩個(gè)不同之處：（I）它的方法依賴(lài)于歷史銷(xiāo)售，不適用于新產(chǎn)品，而我們的預測方法處理冷啟動(dòng)情景；（II）它以二元方式使用季節相關(guān)性，使用硬閾值來(lái)尋找產(chǎn)品的淡季，而我們利用季節相關(guān)性分數的全部范圍，并將其轉換為排名特征。6 結論和今后的工作在這項研究中，我們在電子商務(wù)搜索的標準學(xué)習排名設置中正式引入了季節相關(guān)性的概念。我們還通過(guò)實(shí)證對電子商務(wù)搜索流量實(shí)際受季節性影響的程度進(jìn)行了定量分析研究主要電子商務(wù)商店的查詢(xún)，并概述其范圍和影響。
　　所提出的基于神經(jīng)模型的特征提供了一種對季節相關(guān)性建模的原則性方法，這有助于概括和減少數據特定噪聲。全面的離線(xiàn)和在線(xiàn)實(shí)驗突出了電子商務(wù)搜索中處理季節性的價(jià)值。對784mm搜索的A/B測試強烈表明，所提出的方法呈現了更高的季節性相關(guān)產(chǎn)品，這導致了統計上更高的購買(mǎi)和更好的客戶(hù)體驗。我們提出了未來(lái)研究的三個(gè)方向，以改進(jìn)本文提出的工作：（I）豐富產(chǎn)品信息。雖然產(chǎn)品標題有100%的覆蓋率，但它們也可能是嘈雜的。用戶(hù)參考其他類(lèi)型的產(chǎn)品信息來(lái)做出購買(mǎi)決策，例如產(chǎn)品圖像。這些可以包括在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型中，以幫助預測季節相關(guān)性。（II）位置感知的季節相關(guān)性?？蛻?hù)對季節相關(guān)性的感知取決于氣候和文化等因素。它們表現為季節性的區域差異。因此，可以將位置信息構建到季節相關(guān)性建模中。（III）具有查詢(xún)季節相關(guān)性的排序。如前所述，在查詢(xún)的季節性相關(guān)性和產(chǎn)品的季節性相關(guān)性之間可以存在自然的交互。因此，前者可以額外納入搜索排名，以進(jìn)一步改善電子商務(wù)搜索。
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　　搜索引擎優(yōu)化論文根據論文的內容和查重的經(jīng)驗分成三類(lèi)
　　搜索引擎優(yōu)化論文根據論文的內容和查重的經(jīng)驗分成三類(lèi)，如圖一：第一種是圖片合成與全文拼接，這種論文屬于仿寫(xiě)型論文；第二種是復制粘貼論文網(wǎng)頁(yè)中的代碼；第三種是圖片創(chuàng )新（相當于第一種復制粘貼論文網(wǎng)頁(yè)中的代碼）這一類(lèi)論文查重率很高。這三種方法是選擇性的，如果你想論文檢測率高一點(diǎn)，最好使用第二種和第三種方法，具體哪種方法適合你自己要根據你的需求來(lái)選擇。最后祝你學(xué)業(yè)有成，成功畢業(yè)。了解更多關(guān)于畢業(yè)論文寫(xiě)作相關(guān)詳情，歡迎關(guān)注，后期會(huì )不定期更新。
　　都想避免查重是可以的，但是，如果不查重，我們就不會(huì )一天寫(xiě)那么多？或者根本不知道怎么寫(xiě)？寫(xiě)出來(lái)的東西不是已經(jīng)生產(chǎn)出來(lái)了，就是還在數字化？越是短小精悍，越容易被別人利用？所以查重太重要了。一般來(lái)說(shuō)查重都可以降低，
　　查重并不會(huì )降低核心論文的重復率
　　你好，引用是不會(huì )被查重的。引用盡量不要超過(guò)全文的10%，也不要長(cháng)篇大論，一二行之內就夠了。
　　你是大二的孩子吧？覺(jué)得查重降重都是表面功夫。有些東西本科已經(jīng)有了，為何還需要你重新再查重。我反正是看不懂。你就相當于通篇翻譯，再想解決問(wèn)題，把你的翻譯替換過(guò)去，然后幾乎全部抄一遍。明白了嗎？不懂教育學(xué)的孩子不要弄明白，搞明白你自己的論文。 查看全部

　　搜索引擎優(yōu)化論文，通常以-detail/為關(guān)鍵詞來(lái)搜索
　　搜索引擎優(yōu)化論文，通常以-detail/為關(guān)鍵詞來(lái)搜索的，建議大家使用googlescholarextensiondatabase，他的全文數據庫的質(zhì)量遠高于維普當然同時(shí)，優(yōu)化競價(jià)依然是運營(yíng)工作的重中之重，僅靠高質(zhì)量的全文是遠遠不夠的，如果有專(zhuān)業(yè)的人帶你，讓你全程參與優(yōu)化，對于優(yōu)化質(zhì)量的把控，會(huì )有很大的幫助。
　　你想學(xué)習什么？互聯(lián)網(wǎng)金融：門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，app應用？企業(yè)網(wǎng)站？？互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)推廣，包括數據分析的主要是流量、關(guān)鍵詞、定位，你要學(xué)什么？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？。 查看全部

　　搜索引擎優(yōu)化論文匯總高校類(lèi)推薦（附排名研究）
　　搜索引擎優(yōu)化論文匯總高校類(lèi)推薦一：清華大學(xué)
　　1、《搜索引擎面臨的機遇與挑戰》《中國搜索引擎研究現狀與發(fā)展》
　　2、《seo如何優(yōu)化？網(wǎng)站結構如何優(yōu)化》
　　3、《搜索引擎優(yōu)化的新價(jià)值》
　　4、《基于大規模爬蟲(chóng)的爬蟲(chóng)導航組件、seo變現機制及研究》
　　5、《用戶(hù)行為數據檢索》
　　6、《seo操作網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化的五個(gè)方面》
　　7、《seo需要掌握什么技能？站長(cháng)如何做seo？》
　　8、《seo準備一篇優(yōu)質(zhì)的文章需要做哪些準備工作？》高校類(lèi)推薦二：浙江大學(xué)
　　1、《搜索引擎優(yōu)化中的web2.0》
　　2、《中國搜索引擎架構與技術(shù)》《seo優(yōu)化的新思路》
　　3、《seo引擎優(yōu)化方向研究及其策略》
　　4、《seo新思路》
　　5、《seo原理與實(shí)踐》
　　6、《robots協(xié)議》
　　7、《高大上搜索引擎優(yōu)化之解決搜索排名受損問(wèn)題》
　　8、《高大上搜索引擎優(yōu)化之站內優(yōu)化》
　　9、《高大上搜索引擎優(yōu)化之站外優(yōu)化》1
　　0、《seo的響應式優(yōu)化與響應式表單應用》1
　　1、《高大上搜索引擎優(yōu)化之如何寫(xiě)正則表達式》1
　　2、《html5tags優(yōu)化研究與應用》1
　　3、《深入淺出看搜索引擎優(yōu)化》高校類(lèi)推薦三：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
　　1、《網(wǎng)站導航優(yōu)化策略與策略研究》
　　2、《搜索引擎中的網(wǎng)站分類(lèi)優(yōu)化》
　　3、《蜘蛛爬行圖中的用戶(hù)體驗優(yōu)化》
　　4、《站內seo：用戶(hù)體驗本質(zhì)和研究》
　　5、《站外seo：爬蟲(chóng)路徑優(yōu)化》
　　6、《搜索引擎優(yōu)化相關(guān)資源匯總》
　　7、《搜索引擎優(yōu)化關(guān)鍵詞排名研究》
　　8、《網(wǎng)站用戶(hù)體驗策略與設計》
　　9、《高大上搜索引擎優(yōu)化研究》1
　　0、《基于分析的網(wǎng)站優(yōu)化實(shí)踐》1
　　1、《html5seo實(shí)戰》1
　　2、《互聯(lián)網(wǎng)自建站的seo設計與規劃》1
　　3、《搜索引擎前端優(yōu)化編碼與服務(wù)器配置指南》1
　　4、《網(wǎng)站的爬蟲(chóng)構造與基礎知識》1
　　5、《互聯(lián)網(wǎng)小站的seo建設和發(fā)展》1
　　6、《網(wǎng)站seoseo優(yōu)化工具，
　　7、《用戶(hù)導向的網(wǎng)站搜索技術(shù)的發(fā)展及其前景》高校類(lèi)推薦四：北京郵電大學(xué)
　　1、《網(wǎng)站導航優(yōu)化、seo與網(wǎng)站配置》
　　2、《移動(dòng)端網(wǎng)站導航優(yōu)化研究》
　　3、《seo變現途徑研究》
　　4、《seo增加用戶(hù)體驗、網(wǎng)站分類(lèi)、聚合頁(yè)面設計策略》
　　5、《搜索引擎優(yōu)化診斷案例——西瓜山網(wǎng)》
　　6、《搜索引擎優(yōu)化關(guān)鍵詞排名研究》
　　7、《搜索引擎優(yōu)化活動(dòng)策劃》
　　8、《根據搜索引擎索引構建網(wǎng)站構建策略》
　　9、《seo三部曲：聚合頁(yè)、鏈接創(chuàng )建、分析管理》1
　　0、《網(wǎng)站用戶(hù)體驗優(yōu)化研究--高校論壇網(wǎng)站版》1
　　1、《搜索引擎權重研究與seo變現途徑研究》1
　　2、《高質(zhì)量外鏈建設》1
　　3、《網(wǎng)站蜘蛛抓取研究》1
　　4、《搜索引擎反作弊檢測設計與實(shí)施》1
　　5、《基于網(wǎng)站信息類(lèi)檢索算法研究》1
　　6、《簡(jiǎn)析搜索引 查看全部

　　我悟出來(lái)的和論文中的“信息繭房”
　　
　　《灰獵犬號》
　　阿倫·施奈德
　　2020
　　最近在瘋狂看小紅書(shū)，我發(fā)現小紅書(shū)的算法真的非常精準，所以最近一段時(shí)間都在感慨和人工訓練小紅書(shū)算法，直到昨晚我突然想到：如果隨著(zhù)算法不斷更新和前進(jìn)，算法不斷變得精準，我只能接收到我喜歡的內容，但我想要在網(wǎng)絡(luò )上接收到其他信息，我卻沒(méi)有辦法讓數據帶我到其他的領(lǐng)域，我就被算法這樣困住了。
　　于是，我把這個(gè)想法拋給其他人，得到了“信息繭房”
　　
　　提問(wèn)
　　
　　
　　
　　來(lái)自菲姐的回答
　　信息繭房
　　信息繭房（Information Cocoons）這個(gè)概念來(lái)自美國哈佛教授桑斯坦，他指出，信息繭房意味著(zhù)，我們只聽(tīng)我們選擇和愉悅我們的東西。而他提出這一問(wèn)題的主要背景，是數字時(shí)代的個(gè)性化信息服務(wù)的逐步興起。雖然這不是一個(gè)很新興的概念，但確實(shí)對我來(lái)說(shuō)的一個(gè)新概念，我想，也就是說(shuō)平臺推薦給用戶(hù)的內容貼近喜好，預測到用戶(hù)的需求，那么用戶(hù)接收到的信息將會(huì )變得固定在用戶(hù)的喜好圈內。
　　一方面，我認為這樣的算法技術(shù)是有必要的，科技發(fā)展的結果，
　　一方面，我認為算法確實(shí)將人們在網(wǎng)絡(luò )上瀏覽的內容固定化，在一定程度上不利于人們的網(wǎng)絡(luò )上的探索，而固化人們接觸到的內容，也會(huì )導致人們被迫圈在自己的喜好圈，久而久之接觸不了主流的聲音，同時(shí)也降低了對社會(huì )的兼容，社會(huì )將會(huì )被割裂。
　　一方面，不同的平臺對算法的要求不同，平臺的目的是滿(mǎn)足自己的私利，這樣的目的性可能會(huì )變得偏激。
　　抱著(zhù)這樣矛盾的想法我讀了幾篇論文，對“信息繭房”的理解變得清晰了一些。
　　
　　關(guān)于我自己的想法和信息繭房
　　我自己悟出來(lái)這個(gè)“信息繭房”實(shí)質(zhì)上并非實(shí)際上的信息繭房，因為桑斯坦同時(shí)在《網(wǎng)絡(luò )共和國》中提出的“回聲室效應”（echochamber effect），即人們更傾向于聽(tīng)到意見(jiàn)相同的聲音，但這卻也讓自己更加孤立，無(wú)法聽(tīng)到相反的。另一位學(xué)者帕里澤提出的“過(guò)濾氣泡”（filter bubble）概念，相比較信息繭房，這個(gè)概念更直接強調了信息過(guò)濾對用戶(hù)的影響。他認為，以搜索引擎為代表的算法通過(guò)了解用戶(hù)偏好，進(jìn)而過(guò)濾異質(zhì)信息，在為用戶(hù)打造個(gè)性化的信息世界同時(shí)構筑“隔離墻”，使其身處在“網(wǎng)絡(luò )泡泡”的環(huán)境中，阻礙多元化觀(guān)點(diǎn)的交流。
　　國內學(xué)者虞鑫的《重新認識“信息繭房”——智媒時(shí)代工具理性與價(jià)值理性的共生機制研究》中寫(xiě)道了，這三個(gè)概念的側重點(diǎn)卻也有所不同。信息繭房側重于個(gè)體的事實(shí)性信息獲取行為，強調“束縛”，具有明顯的個(gè)人偏向性；回聲室效應側重于群體或系統的意見(jiàn)“聚合”及觀(guān)點(diǎn)強化，并與群體理論密不可分；而過(guò)濾氣泡則側重于算法技術(shù)導致的信息“過(guò)濾”，強調信息環(huán)境層面的同質(zhì)性。
　　所以，15號線(xiàn)上的晚高峰上，我發(fā)現自己原來(lái)悟出來(lái)的道理是“過(guò)濾氣泡”，這個(gè)概念是2010年提出來(lái)的，而我是2022年自己突發(fā)奇想悟出來(lái)的，看來(lái)我和國際頂級學(xué)者的距離最小可以到12年了，滿(mǎn)意。
　　幾個(gè)有意思的地方
　　簡(jiǎn)單讀了幾篇文章后發(fā)現，其實(shí)信息繭房的存在是必要的，我們生活在信息爆炸的世界，網(wǎng)絡(luò )上的信息雜亂無(wú)章，數據也很繁多，現在的人工智能實(shí)際上是由“數據”喂養出來(lái)的，沒(méi)有大量的數據，也無(wú)法促成人工智能的快速發(fā)展。算法推薦的原始目的實(shí)際上是幫助人們在大量的信息中快速捕捉到自己的想要的信息，從而減少尋找信息的成本。這么好的初衷現在卻引發(fā)出“信息繭房”的概念。
　　主流算法推薦的幾個(gè)類(lèi)別：
　　1.協(xié)同過(guò)濾的算法，按照用戶(hù)類(lèi)別推薦，當一個(gè)用戶(hù)在該平臺瀏覽一類(lèi)產(chǎn)品，那么根據具有相似瀏覽記錄的其他用戶(hù)的行為去為該用戶(hù)推薦，這是基于行為的推薦，但弊端是必須需要在該平臺上留下足夠多的瀏覽痕跡才可以。
　　2.內容推薦，顧名思義根據用戶(hù)選擇的標簽，以及用戶(hù)瀏覽內容的主題進(jìn)行推薦，這個(gè)類(lèi)型的算法推薦對平臺的算法精準度要求很高。所以需要平臺想要實(shí)現最優(yōu)推薦，需要精準的匹配用戶(hù)需求。
　　3.語(yǔ)義推薦，這也是目前比較熱門(mén)的推薦類(lèi)型，它不強調語(yǔ)義的推薦，而是進(jìn)行相似的語(yǔ)義配對，例如喜歡梅西的，大概率對足球明星很關(guān)注，所以C羅的內容也可以推薦，大概意思就是這樣。
　　這樣看，信息繭房是必要會(huì )形成的，算法推薦還是優(yōu)勢。
　　
　　如何破"繭"
　　至于如何破繭，算法再精準，但算法沒(méi)辦法判斷用戶(hù)的態(tài)度，當用戶(hù)瀏覽英國地鐵罷工的時(shí)候，計算機無(wú)法計算用戶(hù)對罷工事件是否支持還是反對；或者用戶(hù)在瀏覽一些信息可能會(huì )抱著(zhù)獵奇的想法看內容（例如我），所以獵奇的內容也會(huì )被計算機納入到用戶(hù)興趣的數據中，總之人工智能還在發(fā)展的現階段，破繭還不是太急需的工作，但未來(lái)的算法需要向改變成為繭的方向努力。
　　算法優(yōu)化：算法需要不停進(jìn)步，因為人的需求總在變化，一段時(shí)間內需求會(huì )固定，但長(cháng)時(shí)間內興趣會(huì )轉移。算法需要精準計算，重點(diǎn)在于對需求的預測，而不是對現有的數據集進(jìn)行計算推薦。同時(shí)，算法應當給予用戶(hù)一些“探索世界的信息”，不局限于內容上的精準，而是提供一些預測外的內容，讓人們接觸到更豐富的網(wǎng)絡(luò )世界。
　　信息供給：平臺需要推薦給用戶(hù)感興趣的內容來(lái)提高自己的瀏覽量和關(guān)注度，但在一些主流平臺或社交媒體上，對于公共信息和主流思想是有必要納入到推薦內容中的。因為信息繭房可能會(huì )導致人們興趣圈的固化，偏好和態(tài)度都會(huì )小眾化，導致對主流思想的接受度不高，社會(huì )容易造成割裂。
　　個(gè)人素養的提升：總的來(lái)說(shuō)，算法推薦是人教計算機去計算人，核心還是在于人，現代人越來(lái)越依靠網(wǎng)絡(luò )，對于信息的尋找能力也因為算法推薦而變差，人們更傾向于簡(jiǎn)單地尋找到自己需要的信息，這種惰性也促進(jìn)了信息繭房產(chǎn)生。所以我們需要減少這樣的惰性，提高個(gè)人求知欲。
　　END
　　昨天在家吃完飯悟出來(lái)的想法，其實(shí)12年前就已經(jīng)有相應的理論存在了，不過(guò)我也很開(kāi)心，是否意味著(zhù)我和專(zhuān)家的距離縮小到這10多年了，繼續加油。
　　其實(shí)我自己的想法更偏向過(guò)濾氣泡，過(guò)段時(shí)間研究一下再細說(shuō)?？偟膩?lái)說(shuō)我個(gè)人觀(guān)點(diǎn)是，算法推薦是必須的，信息在變成繭的時(shí)候控制好織繭的進(jìn)度就好了，不要成為繭（封閉）。
　　參考論文：
　　[1]虞鑫,王金鵬.重新認識“信息繭房”——智媒時(shí)代工具理性與價(jià)值理性的共生機制研究[J].新聞與寫(xiě)作,2022(03):65-78.
　　[2]龔莉紅.基于“信息繭房”理論的意識形態(tài)話(huà)語(yǔ)權研究[J].河海大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會(huì )科學(xué)版),2019,21(05):35-40+106.
　　[3]孫少晶,陳昌鳳,李世剛,肖仰華,徐英瑾,張濤甫,張志安,趙子忠,周笑,張巖松.“算法推薦與人工智能”的發(fā)展與挑戰[J].新聞大學(xué),2019(06):1-8+120.
　　[4]喻國明,曲慧.“信息繭房”的誤讀與算法推送的必要——兼論內容分發(fā)中社會(huì )倫理困境的解決之道[J].新疆師范大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會(huì )科學(xué)版),2020,41(01):127-133.DOI:10.14100/ki.65-1039/g4.20190826.001.
　　[5]彭蘭.導致信息繭房的多重因素及“破繭”路徑[J].新聞界,2020(01):30-38+73.DOI:10.15897/51-1046/g2.20191230.001.
　　
　　再來(lái)復習一遍今天的電影：
　　《灰獵犬號》亞倫·施耐德
　　歡迎大家多多關(guān)注，以后會(huì )把自己的一些想法和故事做成文章分享到公眾號里，同時(shí)分享一些喜歡的畫(huà)作、電影和歌曲，爭取做到一天一更。
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　　搜索引擎優(yōu)化論文(谷歌工程師文件分享：下載工具elasticsearch并修改生成數據)
　　搜索引擎優(yōu)化論文分享：谷歌工程師文件分享網(wǎng)址：：1.谷歌工程師技術(shù)博客：）工程師一級tekla（使用工具與其它工具類(lèi)似，在自己的工具中模擬并修改生成數據，這個(gè)更加全面），其它任何來(lái)源都是可視化或隱藏的（即當你從任何地方得到的學(xué)術(shù)文獻，只有看到清晰的數據圖，才能真正掌握，我選擇下載工具elasticsearch并在自己的工具中模擬了該過(guò)程，實(shí)現也很便捷）。
　　2.google數據分析博客：)3.谷歌工程師畢業(yè)論文分享，其它任何來(lái)源都是可視化或隱藏的（即當你從任何地方得到的學(xué)術(shù)文獻，只有看到清晰的數據圖，才能真正掌握，我選擇下載工具elasticsearch并在自己的工具中模擬了該過(guò)程，實(shí)現也很便捷）4.谷歌工程師數據分析博客：)semanticworld:）包含數據，以及k-means，聚類(lèi)，包含多種聚類(lèi)算法和離散維度聚類(lèi)，聯(lián)合聚類(lèi)，關(guān)聯(lián)聚類(lèi)，稠密聚類(lèi)，級聯(lián)聚類(lèi)，全向聚類(lèi)，徑向聚類(lèi)，依賴(lài)聚類(lèi)，邊緣分類(lèi)，參數化離散化離散化聚類(lèi)，層次聚類(lèi)，有限差分法，下面的鏈接仍然包含有關(guān)谷歌工程師的文章）“7”基本算法“5”深度學(xué)習“10”dnn-“11”lstm“12”gru“14”lda“18”半監督聚類(lèi)算法“27”svm“32”降維“35”采樣問(wèn)題“36”論文閱讀筆記“37”兩種全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（f全連接與n連接）“40”學(xué)習策略，有關(guān)卷積層，池化層，平移層和全連接層的算法的詳細說(shuō)明，為什么采用這些層，是否可以使用循環(huán)層，“40”前向傳播算法和梯度下降算法，“41”鏈接，路徑與連接，論文中對這些層的詳細說(shuō)明，“41”梯度下降方法，論文中對這些層的詳細說(shuō)明，“52”特征函數求導和非線(xiàn)性?xún)?yōu)化，非線(xiàn)性?xún)?yōu)化，微分方程，網(wǎng)絡(luò )數學(xué)，論文中對這些層的詳細說(shuō)明，“52”lda算法，論文中對這些層的詳細說(shuō)明，“52”深度學(xué)習，“53”分類(lèi)，對于一般的深度學(xué)習，語(yǔ)義分割任務(wù)，“53”小時(shí)圖，論文中對這些層的詳細說(shuō)明。
　?。?3）深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，介紹前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，應用于人臉檢測，“52”深度無(wú)監督學(xué)習，論文中對這些層的詳細說(shuō)明，“52”lda局部連接和全連接，論文中對這些層的詳細說(shuō)明，“52”支持向量機，論文中對這些層的詳細說(shuō)明，“52”lda算法，論文中對這些層的詳細說(shuō)明，“52”基于smoothfilter的圖像特征“57”基于smoothfilter的圖像特征“59”x和y的單值線(xiàn)性分類(lèi)“60”去噪“61”論文分享網(wǎng)址）文檔列表：）google工程師論文文檔庫搜索引擎相關(guān)資料：）工程師技術(shù)博客：）谷歌工程師論文/數據/機器學(xué)習/deeplearning/nlptutorials相關(guān)資料：）核心競爭力：）google重點(diǎn)介紹，地址：）谷歌。 查看全部

　　搜索引擎優(yōu)化論文(SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文儀表電子學(xué)校學(xué)生姓名學(xué)號專(zhuān)業(yè)(設計))
　　畢業(yè)論文（設計） SEO 畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計） 論文（設計） Title網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位 武漢儀器電子學(xué)院 學(xué)生姓名 學(xué)號 專(zhuān)業(yè)論文（設計） Title網(wǎng)站優(yōu)化SEO SEO畢業(yè)畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計） 畢業(yè)論文（設計） 題目網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位 武漢儀器電子學(xué)校 學(xué)生姓名 學(xué)號 專(zhuān)業(yè)試點(diǎn)單位 武漢儀器電子學(xué)校 SEO畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計） 畢業(yè)論文（設計） 題目網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位 武漢儀器電子學(xué)院 學(xué)生姓名 學(xué)號 專(zhuān)業(yè)學(xué)生號 SEO 畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計） 論文（設計） 題目網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)校學(xué)生姓名及學(xué)號專(zhuān)業(yè)2010年大專(zhuān)水平（本學(xué)院）SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）畢業(yè)論文（設計）標題網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位武漢市儀器電子學(xué)校學(xué)生姓名及學(xué)號 專(zhuān)業(yè) 湖北廣播電視大學(xué)印刷 SEO畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計） 論文（設計） 標題網(wǎng)站SEO優(yōu)化試點(diǎn)單位 武漢儀器電子學(xué)校 學(xué)生姓名 學(xué)號 專(zhuān)業(yè) 前言 SEO畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計）論文（設計）題目網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位武漢市儀表電子學(xué)校學(xué)生姓名和學(xué)號專(zhuān)業(yè)眾所周知，百度支持中國80%的中小網(wǎng)站。因此，在中小網(wǎng)站，其流量大部分是由搜索引擎帶來(lái)的。
　　SEO最重要的作用是提高網(wǎng)站在搜索引擎中的排名。百度當然有PPC，但我想說(shuō)的是PPC是要花錢(qián)的！而SEO是從技術(shù)層面考慮的，所以成本并不高。SEO畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計） 論文（設計） 題目網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位 武漢儀器電子學(xué)院學(xué)生姓名學(xué)號 專(zhuān)業(yè)和我們的應屆畢業(yè)生，從一開(kāi)始就做大網(wǎng)站是極不可能。所以做一個(gè)中小站對我們來(lái)說(shuō)是個(gè)不錯的選擇。但中小站生存最重要的條件是交通！有人說(shuō)網(wǎng)站最重要的應該是UE，也就是用戶(hù)體驗。是的，網(wǎng)站用戶(hù)體驗很重要，而好的體驗可以留住用戶(hù)。但作為一個(gè)默默無(wú)聞的中小網(wǎng)站，要想活下去，就必須先有人拜訪(fǎng)。如果根本沒(méi)有人訪(fǎng)問(wèn)，如何留住用戶(hù)。SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）畢業(yè)論文（設計）標題網(wǎng)站SEO優(yōu)化試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)院學(xué)生姓名和學(xué)號專(zhuān)業(yè)SEO技術(shù)在國外非常成熟，已經(jīng)建立了非常完整的體系結構，但是意識到搜索引擎排名算法變化很快，所以 SEO 技術(shù)一直在向前發(fā)展。SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）畢業(yè)論文（設計）標題網(wǎng)站SEO優(yōu)化試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)校學(xué)生姓名和學(xué)號專(zhuān)業(yè)在中國，SEO技術(shù)始于2003年，上升于2008年，
　　但也有一些核心團隊為中國SEO技術(shù)的發(fā)展做出了貢獻。而且因為國內SEO在發(fā)展，我們有更多的機會(huì )展示自己。SEO畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計） 論文（設計） 題目網(wǎng)站SEO優(yōu)化試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)院學(xué)生姓名學(xué)號專(zhuān)業(yè)關(guān)鍵詞：檢索引文優(yōu)化；企業(yè)網(wǎng)站; 網(wǎng)站排名SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）論文題目網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)校學(xué)生姓名學(xué)號專(zhuān)業(yè)第一章SEO概述SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）論文（設計）title網(wǎng)站SEO優(yōu)化試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)校學(xué)生姓名學(xué)號專(zhuān)業(yè)1.
　　它分為兩種類(lèi)型：站外搜索引擎優(yōu)化和站內搜索引擎優(yōu)化。站外SEO也可以說(shuō)是一種站外搜索引擎技術(shù)，因外部站點(diǎn)對網(wǎng)站在搜索引擎中排名的影響而得名。這些外部因素超出了網(wǎng)站 的控制范圍。最有用和最強大的外部站點(diǎn)因素是反向鏈接，或者我們所說(shuō)的外部鏈接。站內SEO是對網(wǎng)站內部規劃、建設和維護的優(yōu)化，比如優(yōu)化域名、網(wǎng)站結構、主題、內容、關(guān)鍵詞、內部鏈接等，讓搜索引擎更容易收錄，提高搜索引擎排名。SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）論文（設計）標題網(wǎng)站 SEO優(yōu)化試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)校學(xué)生姓名學(xué)生IDSEO的主要工作是了解各種搜索引擎如何抓取互聯(lián)網(wǎng)頁(yè)面，如何建立索引以及如何確定特定關(guān)鍵詞的搜索結果排名，等，優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)以提高搜索引擎排名，從而增加網(wǎng)站流量，最終提高網(wǎng)站Sales Energy SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）論文（設計）標題網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位武漢市儀表電子學(xué)校學(xué)生姓名、學(xué)號、專(zhuān)業(yè)能力或宣傳能力的技術(shù)。SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）論文（設計）標題網(wǎng)站
　　SEO畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計） 畢業(yè)論文（設計） 題目網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位 武漢儀器電子學(xué)校 學(xué)生姓名 學(xué)號 專(zhuān)業(yè) 了解什么是SEO，如何引導初學(xué)者正確使用SEO很重要并適當網(wǎng)站服務(wù)SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）論文（設計）標題網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位武漢市儀表電子學(xué)校學(xué)名學(xué)號專(zhuān)業(yè)化業(yè)務(wù)非常重要。很多人誤以為做SEO就是做流量和排名。真正的SEO是優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位武漢市儀表電子學(xué)校通過(guò)選擇SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）論文（設計）標題網(wǎng)站 一種易于被搜索引擎收錄的合理方法，讓網(wǎng)站對用戶(hù)和搜索引擎更加友好（SearchSEO Graduation Thesis Graduation Thesis (Design) Thesis (Design) Title 網(wǎng)站優(yōu)化SEO Pilot Unit武漢儀器電子學(xué)校學(xué)生姓名學(xué)號專(zhuān)業(yè)引擎友好），以便更容易被搜索引擎收錄搜索和優(yōu)先排序。搜索引擎優(yōu)化 SEO畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計） 畢業(yè)論文（設計） 題目網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單武漢儀器電子學(xué)院學(xué)生姓名學(xué)號專(zhuān)業(yè)是搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)的指導思想，不只是百度和google排名。搜索SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）論文（設計）標題網(wǎng)站
　　SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）畢業(yè)論文（設計）標題網(wǎng)站SEO優(yōu)化試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)院學(xué)生姓名學(xué)號專(zhuān)業(yè)SEO的含義一般概括如下： SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計） ) 論文（設計）主題網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)院學(xué)生姓名和學(xué)號專(zhuān)業(yè)，讓更多用戶(hù)更快找到自己要找的東西。SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）畢業(yè)論文（設計）題目網(wǎng)站SEO優(yōu)化試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)校學(xué)生姓名學(xué)號專(zhuān)業(yè)2.可以使相關(guān)關(guān)鍵詞排名高并滿(mǎn)足用戶(hù)需求。SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）論文（設計）標題網(wǎng)站 優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)校學(xué)生姓名學(xué)號專(zhuān)業(yè)3.讓有需要的人先找到你。SEO畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計） 畢業(yè)論文（設計） 題目網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)院學(xué)生姓名學(xué)號專(zhuān)業(yè)4.。提供搜索結果的自然排名并增加可信度。SEO畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計） 論文（設計） 題目網(wǎng)站SEO優(yōu)化試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)院學(xué)生姓名學(xué)號專(zhuān)業(yè)1.1.2SEO特色SEO畢業(yè)論文畢業(yè)論文（設計）論文（設計）題目網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)院學(xué)生姓名學(xué)號專(zhuān)業(yè)優(yōu)化結果長(cháng)期有效。
　　網(wǎng)站優(yōu)化可以幫助您提高網(wǎng)頁(yè)的綜合索引。如果你的鏈接得到了改進(jìn)，并且你繼續增加高質(zhì)量反向鏈接的數量并保持你的內容，你的左排名將繼續保持或提高。除非后期應用作弊方法，否則會(huì )受到懲罰或停止后期維護。而如果停止競價(jià)廣告，網(wǎng)站鏈接會(huì )立即消失。SEO畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計） 論文（設計） 題目網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)院學(xué)生姓名學(xué)號專(zhuān)業(yè)符合用戶(hù)瀏覽習慣，搜索量更大，效果更好。95%以上的搜索引擎用戶(hù)會(huì )優(yōu)先考慮搜索引擎給出的常規結果，而他們中的大多數人只會(huì )在左側無(wú)法獲得滿(mǎn)意的結果時(shí)才會(huì )瀏覽右側的廣告。據調查，87%的網(wǎng)民會(huì )使用搜索引擎服務(wù)尋找自己需要的信息，近70%的搜索者會(huì )直接在搜索結果的首頁(yè)找到自己需要的信息。拍賣(mài)廣告的展示位置有限，由于拍賣(mài)導致大量客戶(hù)因價(jià)格無(wú)法上首頁(yè)，使得這些客戶(hù)很難通過(guò)拍賣(mài)廣告獲得好的效果。SEO畢業(yè)論文 畢業(yè)論文（設計） 畢業(yè)論文（設計） 題目網(wǎng)站SEO優(yōu)化試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)校同名學(xué)號專(zhuān)業(yè)學(xué)生關(guān)鍵詞 投入成本更低，預算更可控。SEO定價(jià)標準：競價(jià)按關(guān)鍵詞的訪(fǎng)問(wèn)量計費，SEO產(chǎn)品使用年費，關(guān)鍵詞的定價(jià)以首頁(yè)競價(jià)結果的最低價(jià)格線(xiàn)為準，是根據技術(shù)難度制定的?？梢栽O置較低的價(jià)格來(lái)設置每日廣告預算。如果超出預算，廣告將不會(huì )顯示；規則似乎可以幫助企業(yè)節省成本，但這是基于犧牲潛在的合作機會(huì )。并根據技術(shù)難度制定?？梢栽O置較低的價(jià)格來(lái)設置每日廣告預算。如果超出預算，廣告將不會(huì )顯示；規則似乎可以幫助企業(yè)節省成本，但這是基于犧牲潛在的合作機會(huì )。并根據技術(shù)難度制定?？梢栽O置較低的價(jià)格來(lái)設置每日廣告預算。如果超出預算，廣告將不會(huì )顯示；規則似乎可以幫助企業(yè)節省成本，但這是基于犧牲潛在的合作機會(huì )。
<p>優(yōu)化不受此規則限制，網(wǎng)站鏈接始終顯示在上方。行業(yè)內的競爭可以讓你在很短的時(shí)間內迅速增加成本。而網(wǎng)站優(yōu)化沒(méi)有這個(gè)因素。例子：如果你做過(guò)拍賣(mài)廣告排名，你一定有過(guò)這樣的經(jīng)歷：“上個(gè)月，右邊第一個(gè)廣告的出價(jià)只需要0.8元，現在已經(jīng)提高到0.8元。@4.5表示4.5元每點(diǎn)擊一個(gè)廣告” SEO畢業(yè)論文（設計）論文（設計）標題網(wǎng)站優(yōu)化SEO試點(diǎn)單位武漢儀器電子學(xué)院 學(xué)生姓名和學(xué)號涵蓋專(zhuān)業(yè)更廣，一次性投資，綜合收益。網(wǎng)站 優(yōu)化是針對大部分專(zhuān)業(yè)搜索引擎的，你的網(wǎng)站不僅會(huì )提高你在谷歌的排名，還會(huì )提高你的 查看全部

　　搜索引擎優(yōu)化論文(精選天津冶金職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)課題（設計、論文）)
　　天津冶金職業(yè)技術(shù)學(xué)院安徽新經(jīng)典美容美發(fā)學(xué)校畢業(yè)設計（設計、論文）網(wǎng)站優(yōu)化項目部____經(jīng)濟與管理系____專(zhuān)業(yè)____電子商務(wù)____班級____電子商務(wù)班08-1_學(xué)生姓名____蘇靜秋__導師____孫燕___ December 14, 2010 Editable Selected Abstract網(wǎng)站優(yōu)化（seo），或搜索引擎優(yōu)化，是近年來(lái)興起的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)。@網(wǎng)站 在搜索引擎中排名（本文以百度為例）達到宣傳效果，為企業(yè)帶來(lái)效益，是一種現代營(yíng)銷(xiāo)方式。相比網(wǎng)站優(yōu)化，還有一種推廣方式就是PPC和點(diǎn)擊付費。網(wǎng)站 優(yōu)化是網(wǎng)站設計的后期維護部分，但是網(wǎng)站的設計直接影響網(wǎng)站的優(yōu)化效果。在網(wǎng)站的優(yōu)化中，我們優(yōu)化器最重要的兩個(gè)任務(wù)是更新文章和發(fā)布外部鏈接（包括友好鏈接），這些對網(wǎng)站的重要性可以為如下來(lái)描述：更新是優(yōu)化的基礎，外鏈是優(yōu)化的關(guān)鍵，友情鏈接是優(yōu)化的升華。新經(jīng)典公司的關(guān)鍵詞《合肥彩妝學(xué)堂》的競爭力還是很強的，所以下面將從對比中更加形象地描述網(wǎng)站優(yōu)化的相關(guān)知識。在這里，我將列出兩個(gè)學(xué)校網(wǎng)站 與新經(jīng)典公司網(wǎng)站、中宇的網(wǎng)站、新觀(guān)派競爭，再通過(guò)具體數據對比研究。如何提高網(wǎng)站的排名。
　　優(yōu)化方案實(shí)施背景1.1 時(shí)代需要 新經(jīng)典始于1992年 建校至今已有19年。一開(kāi)始，由于資金匱乏，互聯(lián)網(wǎng)普及不足，還沒(méi)有意識到互聯(lián)網(wǎng)推廣的重要性。
　　但隨著(zhù)公司的不斷發(fā)展，公司規模也不斷擴大，加上市場(chǎng)競爭激烈，公司開(kāi)始投資建設網(wǎng)站。1.2網(wǎng)站的維護網(wǎng)站建立后，需要開(kāi)始網(wǎng)站的維護。目前通過(guò)網(wǎng)站進(jìn)行推廣有兩種方式，一種是做百度推廣，按點(diǎn)擊量收費；二是優(yōu)化網(wǎng)站，通過(guò)定期維護提高網(wǎng)站的排名。前者因為一些無(wú)意義的點(diǎn)擊和高昂的成本，并不是長(cháng)久之計，所以公司最終選擇了網(wǎng)站優(yōu)化。Editor's Choice 1.3網(wǎng)站的初始狀態(tài) 網(wǎng)站剛建立時(shí)，公司的關(guān)鍵詞在搜索引擎中沒(méi)有排名，只是在不斷的優(yōu)化過(guò)程中逐漸完善。網(wǎng)站 的排名。優(yōu)化過(guò)程大致可以分為三點(diǎn)：更新文章、發(fā)布外鏈、添加好友鏈接（這三點(diǎn)下面會(huì )詳細介紹）。2 新經(jīng)典美容美發(fā)學(xué)派網(wǎng)站優(yōu)化方案2.1 網(wǎng)站靜態(tài)結構分析2.1.1 空間域名 俗稱(chēng)“空間”是一個(gè)專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)“虛擬主機”。就是將運行在互聯(lián)網(wǎng)上的一臺服務(wù)器劃分為多個(gè)“虛擬”服務(wù)器，每個(gè)虛擬主機都有一個(gè)獨立的域名和一個(gè)完整的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器（支持WWW、FTP、E-mail等）職能。同一臺服務(wù)器上的不同虛擬主機是獨立的，由用戶(hù)自己管理。但是一臺服務(wù)器主機只能支持一定數量的虛擬主機，當超過(guò)這個(gè)數量時(shí)，用戶(hù)的性能會(huì )急劇下降。
　　虛擬主機技術(shù)是互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器用來(lái)節省服務(wù)器硬件成本的一種技術(shù)。虛擬主機技術(shù)主要用于 HTTP 服務(wù)。它在邏輯上將一個(gè)服務(wù)器的某個(gè)或全部服務(wù)內容劃分為多個(gè)服務(wù)單元，對外表現為多個(gè)服務(wù)器。，從而充分利用服務(wù)器硬件資源。如果劃分在系統級別，則稱(chēng)為虛擬服務(wù)器。域名是 Internet 上的計算機或計算機組的名稱(chēng)，由一串以點(diǎn)分隔的名稱(chēng)組成，用于在數據傳輸過(guò)程中標識計算機的電子位置（有時(shí)是地理位置）。中宇、新視點(diǎn)、新經(jīng)典三個(gè)站都是培訓教育學(xué)校網(wǎng)站，還經(jīng)營(yíng)美容美發(fā)、化妝、攝影培訓。 查看全部

　　搜索引擎優(yōu)化論文(seo原創(chuàng )之路：如何為用戶(hù)提供有價(jià)值的信息？)
　　百度最近頻繁的算法更新都圍繞著(zhù)原創(chuàng )這個(gè)話(huà)題展開(kāi)。但是，百度推廣原創(chuàng )的最終目的是為用戶(hù)提供有價(jià)值的信息。那么，seo之路原創(chuàng )：如何為用戶(hù)提供有價(jià)值的信息？跟大家分享一下seo原創(chuàng )文章的價(jià)值是如何體現的一點(diǎn)感悟：
　　一.有價(jià)值的信息：
　　新聞及時(shí)，新穎，標題是“百度搜索seo；對日本面貌的一點(diǎn)反思網(wǎng)站”這個(gè)文章是小發(fā)先生一直關(guān)注的一些seo關(guān)鍵詞排名總結想法和分享。它的時(shí)效性在于它捕捉到了很多人在這個(gè)時(shí)候正在關(guān)注、在談?wù)?、但沒(méi)有想到分享的內容；它的新穎之處在于它不再只是圍繞 seo 基礎知識展開(kāi)討論，而是來(lái)自實(shí)際知識；而整個(gè)文章也只圍繞標題發(fā)表意見(jiàn)，讓用戶(hù)覺(jué)得閱讀文章就是對標題最好的詮釋。
　　???
　　
　　二.有價(jià)值的信息：
　　百度原創(chuàng )起源算法開(kāi)始慢慢發(fā)展（如下圖），一定要關(guān)注百度算法的朋友，20小時(shí)前就已經(jīng)知道了；2小時(shí)前; 在圖片中，所以我不會(huì )在這里做。討論。不過(guò)，也正是因為如此，小發(fā)先生才暗暗好笑。標有 文章 的兩個(gè)復制帶有版權聲明，但刪除鏈接的那個(gè)沒(méi)有帶有標記。小發(fā)先生覺(jué)得百度最近的原創(chuàng )起源算法一定在逐步完善，我們很期待。它還告訴我們如何創(chuàng )建有價(jià)值的用戶(hù)信息：
　?。?)轉載的內容刪除鏈接和保留鏈接哪個(gè)更有意義？互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)需要相互交流和分享關(guān)注的平臺。因此，我認為轉載的信息不是為了開(kāi)發(fā)網(wǎng)站。好處是只要你轉載了和你的網(wǎng)站相關(guān)的東西，并且能給用戶(hù)提供有價(jià)值的信息，我覺(jué)得搜索引擎一定有算法保證你的興趣。信息的鏈接來(lái)源，你可以告訴搜索引擎你的信息是從網(wǎng)上分享的，個(gè)人覺(jué)得轉載的內容可能會(huì )比原創(chuàng )的內容評分略低。但我認為刪除鏈接可能會(huì )直接導致后果，在搜索引擎算法中，信息只是簡(jiǎn)單的復制，這沒(méi)有意義，只會(huì )產(chǎn)生負面影響。
　　(2)偽原創(chuàng )對于現在的搜索引擎技術(shù)，很容易識別，建議你及時(shí)停止?？?！你是假的！你偽原創(chuàng )！百度認為你是前后一樣 信息基本一樣，偽原創(chuàng )的內容在某種程度上是互聯(lián)網(wǎng)制造垃圾郵件的絕對主力，你覺(jué)得搜索引擎不會(huì )打嗎？搜索技術(shù)越來(lái)越多了而且更高級，就算再造假嘛，相信總有一天會(huì )產(chǎn)生很大的負面影響，而且信息質(zhì)量跟減重和信息質(zhì)量有很大關(guān)系。
　　以上就是關(guān)于seo原創(chuàng )文章的價(jià)值如何體現的相關(guān)介紹，作為互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者，我認為我們不應該成為互聯(lián)網(wǎng)垃圾郵件的始作俑者。不要覺(jué)得你在擊球，這很好。真正能夠為互聯(lián)網(wǎng)提供內容豐富、有價(jià)值的信息給用戶(hù)，才是我們互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者應該努力的方向。 查看全部

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本文關(guān)于網(wǎng)站及計算機及高質(zhì)量方面的免費優(yōu)秀學(xué)術(shù)論文范文)
　　網(wǎng)站相關(guān)論文下載，如何系統優(yōu)化相關(guān)論文
　　本文是關(guān)于網(wǎng)站和計算機和高質(zhì)量免費優(yōu)秀學(xué)術(shù)論文樣本，網(wǎng)站相關(guān)論文樣本，以及如何系統地網(wǎng)站優(yōu)化相關(guān)畢業(yè)論文參考格式樣本。會(huì )寫(xiě)網(wǎng)站大學(xué)碩士、本科畢業(yè)論文開(kāi)題報告、文獻綜述、職稱(chēng)作文范文作為參考資料下載。
　　摘要：這篇文章是關(guān)于如何優(yōu)化網(wǎng)站，使網(wǎng)站在搜索引擎結果列表文章中排名更好。筆者從網(wǎng)站診斷和優(yōu)化站點(diǎn)網(wǎng)站的優(yōu)化工作從四個(gè)方面進(jìn)行了系統的講解：外鏈優(yōu)化和流量監控。通過(guò)閱讀本文，讀者可以了解網(wǎng)站的優(yōu)化工作是如何進(jìn)行的，掌握網(wǎng)站的優(yōu)化工作注意事項。
　　關(guān)鍵詞：網(wǎng)站診斷；網(wǎng)站優(yōu)化；SEO；網(wǎng)站操作
　　CLC 編號：TN929.532
　　網(wǎng)站優(yōu)化，又稱(chēng)搜索引擎優(yōu)化，翻譯成英文為SearchEngineOptimization，所以也可以簡(jiǎn)稱(chēng)為SEO，可以利用搜索引擎的規則來(lái)提高網(wǎng)站的排名。本文從網(wǎng)站診斷入手，現場(chǎng)優(yōu)化、外鏈優(yōu)化和流量監控將系統詳細描述網(wǎng)站的優(yōu)化工作。通過(guò)閱讀本文，讀者可以了解網(wǎng)站的優(yōu)化工作是如何進(jìn)行的，掌握網(wǎng)站網(wǎng)站優(yōu)化工作的注意事項。
　　本文來(lái)自：
　　1網(wǎng)站診斷
　　無(wú)論是新的網(wǎng)站還是舊的網(wǎng)站，如果要優(yōu)化網(wǎng)站，都需要進(jìn)行網(wǎng)站診斷。網(wǎng)站從以下幾個(gè)方面進(jìn)行診斷：
　　1.1 域名和URL診斷
　　網(wǎng)站的域名相當于網(wǎng)站的首頁(yè)號，例如在瀏覽器地址輸入http
　　/image.asp?http://upload.chinaz.com/2014/ ... %250A
　　網(wǎng)站相關(guān)論文樣本65306;//.baidu. 可以打開(kāi)百度官網(wǎng)。而URL是一個(gè)統一的資源定位器，也稱(chēng)為網(wǎng)頁(yè)地址，它既包括首頁(yè)域名，也包括內頁(yè)****。
　　從優(yōu)化的角度來(lái)看，網(wǎng)站的域名最好簡(jiǎn)單易記。最好配合網(wǎng)站的主題。比如京東商城的****應該由改。到，很明顯，jd是京東的拼音首字母，簡(jiǎn)單好記。
　　另外，網(wǎng)站的URL要短，短的URL容易被搜索引擎蜘蛛抓取，而收錄，URL的目錄層次不要超過(guò)三層。
　　1.2KTD 診斷
　　這里的KTD代表網(wǎng)站的關(guān)鍵字、標題和描述。
　　(1）關(guān)鍵字
　　網(wǎng)站的關(guān)鍵詞一般選擇代表用戶(hù)搜索意圖、搜索量大的詞。以“啟正網(wǎng)”為例，用戶(hù)搜索量較大的詞可以確定為：長(cháng)春職業(yè)技術(shù)學(xué)院、長(cháng)春職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)院論壇。內頁(yè)關(guān)鍵詞的設置要與首頁(yè)不同，不同內頁(yè)的關(guān)鍵詞要不同。需要注意的是3-5個(gè)關(guān)鍵詞為宜，單詞之間用英文逗號隔開(kāi)。
　　(2）標題優(yōu)化
　　網(wǎng)站 的標題一般與關(guān)鍵字網(wǎng)站 相同，只是關(guān)鍵字之間用下劃線(xiàn)或豎線(xiàn)隔開(kāi)，表示平行關(guān)系。
　　(3）說(shuō)明
　　網(wǎng)站的描述一般在七十六左右，是對網(wǎng)站的整體總結和介紹。它通常是圍繞關(guān)鍵詞寫(xiě)的連貫且語(yǔ)義流暢的句子。這句話(huà)可以吸引和打動(dòng)用戶(hù)，使他們做出Inbound和Outbound或購買(mǎi)決定。同時(shí)，最好留在描述等處。
　　1.3圖片診斷
　　網(wǎng)站的圖片在上傳到互聯(lián)網(wǎng)前需要經(jīng)過(guò)壓縮、美化和水印處理。壓縮圖片可以加快網(wǎng)頁(yè)的打開(kāi)速度。
　　1.4 內部鏈接診斷
　　網(wǎng)站的內鏈尤為重要，它是搜索引擎蜘蛛爬取的路徑，流暢的內鏈可以引導蜘蛛進(jìn)入網(wǎng)站的各個(gè)頁(yè)面，讓搜索引擎收錄盡可能多的@>網(wǎng)站內容。一般來(lái)說(shuō)，網(wǎng)站的內部鏈接如下：導航、面包屑導航、標簽、文章中的錨文本鏈接、長(cháng)文章的分頁(yè)鏈接、圖片鏈接、網(wǎng)站 地圖。
　　1.5robots.txt 文件診斷
　　robots協(xié)議（也稱(chēng)為爬蟲(chóng)協(xié)議、機器人協(xié)議）是robots.txt文件。robots.txt 文件是一個(gè)文本文件，可以使用記事本創(chuàng )建和編輯。robots.txt 可以在搜索引擎中訪(fǎng)問(wèn) 網(wǎng)站 第一個(gè)要查看的文件，它告訴蜘蛛可以查看服務(wù)器上的哪些文件以及禁止訪(fǎng)問(wèn)哪些頁(yè)面。
　　一般來(lái)說(shuō)，我們需要為網(wǎng)站創(chuàng )建一個(gè)robots.txt文件來(lái)告訴搜索引擎蜘蛛它的訪(fǎng)問(wèn)權限。如果沒(méi)有這樣的文件，默認是允許蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)整個(gè)站點(diǎn)。
　　1.6404 頁(yè)面診斷
　　404頁(yè)面是客戶(hù)端在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)服務(wù)器返回的錯誤頁(yè)面，服務(wù)器無(wú)法正常提供信息。404頁(yè)面的目的是“告訴瀏覽器請求的頁(yè)面不存在或者鏈接錯誤，同時(shí)引導用戶(hù)進(jìn)入網(wǎng)站其他頁(yè)面，而不是關(guān)閉窗口離開(kāi)”。
　　網(wǎng)上有很多404頁(yè)面的模板，我們只需要用Dreamweaver軟件打開(kāi)就可以進(jìn)行修改和編輯。一般來(lái)說(shuō)，我們可以替換導航欄的Logo和文字內容。
　　1.7網(wǎng)站更新診斷
　　如果一個(gè)網(wǎng)站的內容從不更新，肯定不會(huì )吸引用戶(hù)反復來(lái)網(wǎng)站，這樣的網(wǎng)站不是一個(gè)好的網(wǎng)站。并且符合用戶(hù)和搜索引擎的如果你喜歡網(wǎng)站，你將能夠定期、定期、定量地更新網(wǎng)站的內容。
　　中小網(wǎng)站，要求每天至少更新兩篇文章，每篇文章500字左右，文章要求是 原創(chuàng ) 或 偽原創(chuàng )文章。
　　以“啟正網(wǎng)-長(cháng)春職業(yè)技術(shù)學(xué)院校園論壇”為例，啟正網(wǎng)運營(yíng)期間，每天晚上7:00左右定時(shí)更新文章，給蜘蛛一個(gè)信號：先來(lái)每天7:00網(wǎng)站，你一定可以看到收錄最新發(fā)布的文章，經(jīng)過(guò)這個(gè)操作后，網(wǎng)站的收錄效果很好好。
　　如果是大型信息站或行業(yè)網(wǎng)站，每天需要更新十篇左右文章。這樣的工作量需要網(wǎng)站擁有專(zhuān)業(yè)的運營(yíng)團隊，團隊成員具備修改偽原創(chuàng )的能力。所謂偽原創(chuàng )就是對一個(gè)文章進(jìn)行修改再處理，讓搜索引擎認為它是一個(gè)原創(chuàng )文章，從而提高網(wǎng)站的權重收錄 和 網(wǎng)站。偽原創(chuàng )文章的寫(xiě)法有很多種，可以百度搜索或者個(gè)人資源確定。
　　
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網(wǎng)站內容的有規律更新就是十分重要的一條方法)
　　如何編輯搜索引擎優(yōu)化文章？
　　如何編輯搜索引擎優(yōu)化文章？雖然我們過(guò)分強調我們的網(wǎng)站沒(méi)有效果和成功，但我們似乎也忽略了自己在優(yōu)化和推廣方面存在的問(wèn)題。網(wǎng)站 內容的定期更新非常重要。搜索引擎有自己的更新規則，所以如果你每天在相對固定的時(shí)間更新，你會(huì )更好收錄。
　　如何編輯搜索引擎優(yōu)化文章？雖然我們過(guò)分強調我們的網(wǎng)站沒(méi)有效果和成功，但我們似乎也忽略了自己在優(yōu)化和推廣方面存在的問(wèn)題。網(wǎng)站 內容的定期更新非常重要。搜索引擎有自己的更新規則，所以如果你每天在相對固定的時(shí)間更新，你會(huì )更好收錄。
　　如何編輯搜索引擎優(yōu)化文章？做 SEO 的網(wǎng)站管理員知道 關(guān)鍵詞 對于 網(wǎng)站 的重要性。網(wǎng)站頁(yè)面布局的合理性關(guān)鍵詞是搜索引擎優(yōu)化達到效果的最基本要求。通常站長(cháng)們都知道網(wǎng)站關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞的布局合理性在文章中重復3-5次，加粗并連在一起。
　　如何編輯搜索引擎優(yōu)化文章？關(guān)鍵詞，作為網(wǎng)頁(yè)編輯器中最常用的術(shù)語(yǔ)，也分為主關(guān)鍵詞和長(cháng)尾關(guān)鍵詞，主關(guān)鍵詞也稱(chēng)為核心關(guān)鍵詞 ，例如：北京哪個(gè)搜索引擎優(yōu)化最好？“搜索引擎優(yōu)化”是主要的關(guān)鍵詞。掌握不同的關(guān)鍵詞 設置是一種非常有效的網(wǎng)站 優(yōu)化方法。
　　如何編輯搜索引擎優(yōu)化文章？許多網(wǎng)絡(luò )編輯的初始工作一般是復制粘貼，也稱(chēng)為“網(wǎng)絡(luò )搬運工”。但是，“外鏈為王，內容為王”的說(shuō)辭，得到了所有站長(cháng)的充分重視和肯定。根據搜索引擎的工作原理，不難看出原創(chuàng )和優(yōu)質(zhì)內容更受搜索引擎青睞。
　　如何編輯搜索引擎優(yōu)化文章？站長(cháng)每天提供原創(chuàng )色情內容，并在站內外更新發(fā)布，讓我們的網(wǎng)站獲得更好的權重。而原創(chuàng )標題和內容的角度是站長(cháng)們工作的核心。原創(chuàng )文章在貼近觀(guān)眾需求的同時(shí)，也能充分吸引觀(guān)眾的注意力。對你的網(wǎng)站很有價(jià)值，用戶(hù)粘性會(huì )大大提高。
　　如何編輯搜索引擎優(yōu)化文章？文章在網(wǎng)上，不僅要寫(xiě)好，更重要的是標題一定要寫(xiě)好。面對如今海量的信息，標題已經(jīng)成為第一時(shí)間放到觀(guān)眾眼中的東西。所以，什么樣的標題才能滿(mǎn)足觀(guān)眾的需求，吸引觀(guān)眾，應該由我們每個(gè)站長(cháng)去優(yōu)化和推廣。必須學(xué)習的東西。因為在網(wǎng)上看東西，首先看到的是標題，而不是內容，所以標題的好壞關(guān)系到文章能否引起網(wǎng)友的關(guān)注。 查看全部

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SEO網(wǎng)站優(yōu)化：SEO文章關(guān)鍵詞的分布及注意事項！)
　　
　　對于 SEO 人員來(lái)說(shuō)，寫(xiě) 文章 是唯一的出路。大家都知道文章很容易寫(xiě)，但是如果你想寫(xiě)出高質(zhì)量、對SEO友好的文章，就沒(méi)有那么簡(jiǎn)單了。以下是關(guān)于SEO文章關(guān)鍵詞應該如何通過(guò)SEO網(wǎng)站優(yōu)化分配的幾點(diǎn)。
　　SEO 文章 優(yōu)化與SEO 標題優(yōu)化相同。這是將關(guān)鍵詞整合到關(guān)鍵詞在正文中的位置的基礎。同時(shí)，還應考慮語(yǔ)義分析和用戶(hù)體驗等因素。
　　一、詞頻和密度
　　文中的關(guān)鍵詞涉及幾個(gè)概念。一是詞頻，即關(guān)鍵詞出現的次數。一是關(guān)鍵詞的密度，即關(guān)鍵詞的出現次數除以頁(yè)面上可見(jiàn)文本中的總字數。
　　在判斷一個(gè)頁(yè)面與關(guān)鍵詞的相關(guān)性時(shí)，最簡(jiǎn)單的方法是關(guān)鍵詞出現的次數越多，詞頻越高，該頁(yè)面與這個(gè)關(guān)鍵詞的相關(guān)性就越高。但是術(shù)語(yǔ)頻率概念沒(méi)有考慮內容長(cháng)度。
　　二、前50-100字的重要性
　　作為一個(gè)SEO人，相信大家都知道這一點(diǎn)。關(guān)鍵詞 出現在文本的前 50-100 個(gè)單詞中具有相對較高的權重。通常建議關(guān)鍵詞出現在正文第一段的第一句。@>，這也是自然書(shū)寫(xiě)的必然結果。在文章的開(kāi)頭，需要說(shuō)明論據，必須包括關(guān)鍵詞。參數的下一部分出現兩三次關(guān)鍵詞，結束點(diǎn)出現關(guān)鍵詞，一個(gè)SEO文章頁(yè)面可見(jiàn)文本的優(yōu)化就完成了。
　　三、關(guān)鍵詞變化
　　關(guān)鍵詞 的變體可以在編寫(xiě)頁(yè)面內容時(shí)適當地結合，包括同義詞、同義詞、同一事物的不同名稱(chēng)等。例如，計算機和計算機是同義詞，可以在頁(yè)面上交叉出現。
　　四、關(guān)鍵詞群組接近度
　　在編寫(xiě)標題標簽和正文時(shí)，要注意目標關(guān)鍵詞組的接近度，即當關(guān)鍵詞可以被分詞時(shí)，關(guān)鍵詞組應該在頁(yè)面上完整有序，特別重要的位置，比如目標關(guān)鍵詞是“SEO方法”，“SEO方法”應該完全出現在頁(yè)面上，而不是“SEO”和“方法”分開(kāi)，單獨出現在頁(yè)面上。百度對關(guān)鍵詞完全匹配的要求似乎高于谷歌。
　　五、出現短語(yǔ)的分裂
　　當一個(gè)搜索詞可以被切分時(shí)，不僅搜索詞必須完全匹配并出現在頁(yè)面上最重要的位置，而且被分割的詞也可以在文本中單獨出現多次。
　　假設目標關(guān)鍵詞是“SEO優(yōu)化論壇”，以百度為例，這個(gè)詞會(huì )分為“SEO優(yōu)化”和“論壇”兩個(gè)詞。頁(yè)面的重要位置不僅要與“SEO優(yōu)化論壇”六個(gè)字相匹配，還要提示“SEO優(yōu)化”和“論壇”也可以分別出現多次（不連在一起）。
　　六、語(yǔ)義分析
　　算法和人的區別在于，人可以直接理解單詞和文章的意思，而算法卻不能。當人們看到“蘋(píng)果”這個(gè)詞時(shí)，就知道它指的是圓潤、??多汁、美味的水果，但搜索引擎在情感上卻無(wú)法理解蘋(píng)果是什么。
　　七、類(lèi)別頁(yè)面描述文本
　　大部分網(wǎng)站首頁(yè)和最終產(chǎn)品進(jìn)文章頁(yè)面優(yōu)化并不難，有足夠的內部人員安排關(guān)鍵詞，但是分類(lèi)成頻道頁(yè)面往往被忽略，分類(lèi)和頻道頁(yè)面是最常見(jiàn)的方式是產(chǎn)品或文章listing，而產(chǎn)品名稱(chēng)或文章標題實(shí)際上是產(chǎn)品或特定信息頁(yè)面的重復，導致分類(lèi)頁(yè)面缺乏自己的獨特性?xún)热荨?br /> 　　另一方面，類(lèi)別或頻道頁(yè)面的目標 關(guān)鍵詞 通常是二級搜索詞。要充分優(yōu)化這種類(lèi)型的關(guān)鍵詞，需要手動(dòng)編寫(xiě)類(lèi)別或頻道頁(yè)面的描述文字，最好至少兩三段描述文字。
　　八、排版和用戶(hù)體驗
　　除了提供優(yōu)質(zhì)的原創(chuàng )內容、吸引閱讀的寫(xiě)作技巧、突出賣(mài)點(diǎn)、增強信任、引導進(jìn)入行為等內容考慮之外，排版和布局還應考慮如何提升用戶(hù)體驗，包括：
　　1、版面合理、清晰、美觀(guān)，字體和背景易于閱讀。
　　2、實(shí)質(zhì)性?xún)热菔琼?yè)面最重要的部分，用戶(hù)一眼就能看出來(lái)。
　　3、大量?jì)热菖c廣告明顯區分開(kāi)來(lái)。
　　4、第一屏有實(shí)質(zhì)性?xún)热?，不需要拉下?yè)面才能看到。
　　5、廣告數量不宜過(guò)多，放置不妨礙用戶(hù)閱讀。
　　6、如果圖片和視頻對用戶(hù)理解頁(yè)面內容有幫助，嘗試制作圖片和視頻。
　　7、避免彈出太多。
　　從SEO的角度來(lái)看，文章優(yōu)化，最重要的是自然寫(xiě)。一些單頁(yè)網(wǎng)站，站長(cháng)可以精心制作關(guān)鍵詞的分布和措辭，但是大部分網(wǎng)站的制作，無(wú)論是編輯還是專(zhuān)業(yè)的SEO人員，都不能總想著(zhù)太低效了處理諸如關(guān)鍵詞 密度、同義詞、語(yǔ)義相關(guān)詞和短語(yǔ)拆分等細節。事實(shí)上，在自然寫(xiě)作中，上面討論的這些方面自然是分不開(kāi)的。 查看全部

　　搜索引擎優(yōu)化論文(新加坡南洋理工大學(xué)：深度強化學(xué)習數據處理與分析的研究方向)
　　【新智慧介紹】數據分析是現在必備的技能之一。傳統上，他們大多使用靜態(tài)算法或規則進(jìn)行數據分析，但在經(jīng)常面臨復雜交互環(huán)境的實(shí)際場(chǎng)景中，如何學(xué)習更好的策略是一個(gè)非?，F實(shí)的問(wèn)題。幸運的是，強化學(xué)習可以成為解決此類(lèi)問(wèn)題的有效方法。新加坡南洋理工大學(xué)的學(xué)者在 TKDE 發(fā)表了一篇關(guān)于“深度強化學(xué)習的數據處理和分析”的評論論文，對最近的工作進(jìn)行了全面回顧，重點(diǎn)是使用 DRL 改進(jìn)數據處理和分析。
　　數據處理和分析是基本的和普遍的。算法在數據處理和分析中起著(zhù)至關(guān)重要的作用，許多算法設計結合了人類(lèi)知識和經(jīng)驗的啟發(fā)式和一般規則，以提高其有效性。
　　近年來(lái)，強化學(xué)習，尤其是深度強化學(xué)習（DRL），由于與靜態(tài)設計的算法相比，它可以在復雜的交互環(huán)境中學(xué)習到更好的策略，因此在許多領(lǐng)域得到了越來(lái)越多的探索和利用。在這一趨勢的推動(dòng)下，我們對最近專(zhuān)注于利用 DRL 改進(jìn)數據處理和分析的工作進(jìn)行了全面回顧。
　　首先，我們介紹 DRL 中的關(guān)鍵概念、理論和方法。接下來(lái)，我們將討論 DRL 在數據庫系統上的部署，以促進(jìn)數據組織、調度、調優(yōu)和索引等各個(gè)方面的數據處理和分析。
　　然后，我們研究 DRL 在數據處理和分析中的應用，從數據準備和自然語(yǔ)言處理到醫療保健、金融科技等。
　　最后，我們討論了在數據處理和分析中使用 DRL 的重要挑戰和未來(lái)研究方向。
　　
　　論文鏈接：
　　在大數據時(shí)代，數據處理和分析對于許多正在進(jìn)行數字化旅程以改善和轉變其業(yè)務(wù)和運營(yíng)的組織來(lái)說(shuō)是基礎、無(wú)處不在和至關(guān)重要的。數據分析往往需要其他關(guān)鍵操作，如數據采集、數據清洗、數據集成、建模等，才能提取洞察。
　　大數據可以在醫療保健和零售等許多行業(yè)釋放巨大的價(jià)值創(chuàng )造。然而，數據的復雜性（例如，大容量、高速度和高多樣性）給數據分析帶來(lái)了許多挑戰，使得難以獲得有意義的見(jiàn)解。為迎接這一挑戰并促進(jìn)高效、有效的數據處理和分析，研究人員和從業(yè)者設計了大量的算法和技術(shù)，也開(kāi)發(fā)了大量的學(xué)習系統，例如 Spark MLlib 和 Rafiki。
　　為了支持快速的數據處理和準確的數據分析，大量算法依賴(lài)于基于人類(lèi)知識和經(jīng)驗開(kāi)發(fā)的規則。例如，最短作業(yè)優(yōu)先是一種調度算法，它選擇執行時(shí)間最短的作業(yè)進(jìn)行下一次執行。但與沒(méi)有充分利用工作負載特征的基于學(xué)習的調度算法相比，它的性能很差。另一個(gè)例子是計算機網(wǎng)絡(luò )中的數據包分類(lèi)，它將數據包與一組規則中的一個(gè)進(jìn)行匹配。一種解決方案是使用手動(dòng)調整的啟發(fā)式分類(lèi)來(lái)構建決策樹(shù)。具體來(lái)說(shuō)，啟發(fā)式是為一組特定的規則設計的，因此可能不適用于具有不同特征的其他工作負載。
　　我們觀(guān)察到現有算法的三個(gè)局限性：
　　首先，算法是次優(yōu)的。規則可能會(huì )忽略或未充分利用諸如數據分布之類(lèi)的有用信息。其次，算法缺乏適應能力。為特定工作負載設計的算法在不同的工作負載中表現不佳。第三，算法設計是一個(gè)耗時(shí)的過(guò)程。開(kāi)發(fā)人員必須花費大量時(shí)間嘗試許多規則才能找到一個(gè)憑經(jīng)驗起作用的規則。
　　基于學(xué)習的算法也用于數據處理和分析。有兩種經(jīng)常使用的學(xué)習方法：監督學(xué)習和強化學(xué)習。它們通過(guò)直接優(yōu)化性能目標來(lái)實(shí)現更好的性能。監督學(xué)習通常需要一組豐富的高質(zhì)量帶注釋的訓練數據，這些數據很難獲取且具有挑戰性。例如，配置調整對于優(yōu)化數據庫管理系統 (DBMS) 的整體性能很重要。在離散和連續的空間中，可能有數百個(gè)相互關(guān)聯(lián)的調音旋鈕。此外，不同的數據庫實(shí)例、查詢(xún)工作負載和硬件特性使數據采集不可用，尤其是在云環(huán)境中。
　　與監督學(xué)習相比，強化學(xué)習具有更好的性能，因為它采用試錯搜索，并且需要更少的訓練樣本來(lái)找到良好的云數據庫配置。
　　另一個(gè)具體的例子是查詢(xún)處理中的查詢(xún)優(yōu)化。數據庫系統優(yōu)化器的任務(wù)是為查詢(xún)找到最佳執行計劃以降低查詢(xún)成本。傳統的優(yōu)化器通常會(huì )列舉許多候選計劃并使用成本模型來(lái)尋找成本最低的計劃。優(yōu)化過(guò)程可能緩慢且不準確。
　　在不依賴(lài)不準確的成本模型的情況下，深度強化學(xué)習 (DRL) 方法通過(guò)與數據庫交互來(lái)改進(jìn)執行計劃（例如，更改表連接順序）。
　　當查詢(xún)被發(fā)送到代理（即 DRL 優(yōu)化器）時(shí)，代理通過(guò)描述基本信息（例如所訪(fǎng)問(wèn)的關(guān)系和表）來(lái)生成狀態(tài)向量。代理將狀態(tài)作為輸入，并使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )生成動(dòng)作集的概率分布。動(dòng)作集可以收錄所有可能的連接操作作為潛在動(dòng)作。
　　每個(gè)操作代表一對表上的部分連接計劃，一旦執行操作，狀態(tài)將被更新。采取可能的行動(dòng)后，會(huì )生成一個(gè)完整的計劃，然后由 DBMS 執行以獲得獎勵。
　　在這個(gè)查詢(xún)優(yōu)化問(wèn)題中，可以根據實(shí)際延遲計算獎勵。在使用獎勵信號進(jìn)行訓練期間，代理可以改進(jìn)策略，從而更好地排序具有更高獎勵（即更少延遲）的連接。
　　
　　查詢(xún)優(yōu)化的 DRL 工作流程
　　強化學(xué)習 (RL) 側重于學(xué)習在環(huán)境中智能地行動(dòng)。RL 算法通過(guò)基于探索和開(kāi)發(fā)的環(huán)境反饋來(lái)改進(jìn)自己。在過(guò)去的幾十年里，RL 在理論和技術(shù)上都取得了巨大的進(jìn)步。
　　值得注意的是，DRL 結合了深度學(xué)習 (DL) 技術(shù)來(lái)處理復雜的非結構化數據，旨在從歷史數據中學(xué)習和自我探索，以解決眾所周知的困難和大規模問(wèn)題（例如 AlphaGo）。
　　近年來(lái)，來(lái)自不同社區的研究人員提出了 DRL 解決方案來(lái)解決數據處理和分析中的問(wèn)題。我們從系統和應用程序的角度使用 DRL 對現有作品進(jìn)行分類(lèi)。
　　從系統的角度來(lái)看，我們專(zhuān)注于基礎研究主題，從一般的（例如調度）到特定于系統的（例如數據庫的查詢(xún)優(yōu)化）。我們還應該強調它是如何被表述為馬爾可夫決策過(guò)程的，并討論與傳統方法相比如何更有效地解決 DRL 問(wèn)題。由于實(shí)際系統中的工作負載執行和數據采集時(shí)間都比較長(cháng)，因此采用采樣、模擬等技術(shù)來(lái)提高DRL訓練的效率。
　　從應用的角度，我們將涵蓋數據處理和數據分析中的各種關(guān)鍵應用，以全面了解 DRL 的可用性和適應性。許多領(lǐng)域都通過(guò)采用 DRL 進(jìn)行了轉換，這有助于學(xué)習有關(guān)應用程序的特定領(lǐng)域知識。
　　在這篇綜述中，我們旨在對使用 DRL 解決數據系統、數據處理和分析問(wèn)題的最新進(jìn)展進(jìn)行廣泛和系統的回顧。
　　
　　RL 技術(shù)分類(lèi)
　　參考：
　　[1] J. Manyika、M. Chui、B. Brown、J. Bughin、R. Dobbs、C. Roxburgh、A. Hung Byers 等人，大數據：創(chuàng )新、競爭和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿。麥肯錫全球研究院，2011.
　　[2] X. Meng, J. Bradley, B. Yavuz, E. Sparks, S. Venkataraman, D. Liu, J. Freeman, D. Tsai, M. Amde, S. Owen 等人，“Mllib：機器在 apache spark 中學(xué)習，”機器學(xué)習研究雜志，第一卷。17，沒(méi)有。1, pp. 1235–1241, 2016.
　　[3] W. Wang、J. Gao、M. Zhang、S. Wang、G. Chen、TK Ng、BC Ooi、J. Shao 和 M. Reyad，“Rafiki：作為分析服務(wù)系統的機器學(xué)習”， VLDB，卷。12，沒(méi)有。2，第 128-140、201 頁(yè)8. 查看全部

　　搜索引擎優(yōu)化論文(網(wǎng)站SEO優(yōu)化中表現出色已成為一項必須學(xué)習的示例文章)
　　對于網(wǎng)站管理員朋友來(lái)說(shuō)，在網(wǎng)站SEO優(yōu)化中表現出色已經(jīng)成為必學(xué)的技能。小編剛剛整理了這方面的一些例子文章供參考
　　SEO優(yōu)化方案一
　　一：搜索引擎原理初探
　　很多網(wǎng)站admin朋友可能會(huì )覺(jué)得搜索引擎的原理一定是玄妙深奧的。其實(shí)他們只需要找一些相關(guān)的SEO優(yōu)化教程。比如a5網(wǎng)站Admin網(wǎng)站上有很多搜索引擎原理相關(guān)的教程。內容比較容易理解。它只不過(guò)是對互聯(lián)網(wǎng)上的內容進(jìn)行機器人爬行，將內容編入索引并將其收錄在自己的數據庫中。搜索結果按內容質(zhì)量排序，并按類(lèi)別和分組聚合人，以便用戶(hù)搜索 關(guān)鍵詞 以找到更符合他們需求的內容。這是一個(gè)普遍的基本原則。網(wǎng)站的SEO優(yōu)化從這些方面了解這些原則就足夠了！
　　二：開(kāi)始分析你的網(wǎng)站和競爭對手
　　做網(wǎng)站SEO優(yōu)化，你必須同時(shí)分析自己的優(yōu)勢和競爭對手的優(yōu)勢，因為SEO優(yōu)化坦率地說(shuō)是一種競爭方式。SEO優(yōu)化水平高的人會(huì )有競爭的能力，所以我們可以通過(guò)網(wǎng)站技術(shù)競賽、內容更新競賽、網(wǎng)站外鏈建設等全方位分析自己和競爭對手比賽等等，為了快速超越比賽，讓我們自己的網(wǎng)站排名更高！
　　但是，在這項研究中，我們必須注意不要誤入歧途，因為互聯(lián)網(wǎng)上的誘餌太多了，例如黑鏈誘餌（例如黑帽誘餌），盡管這些方法適用于某些類(lèi)型。網(wǎng)站 很合適，但是如果你是正式的網(wǎng)站，選擇這樣的黑帽優(yōu)化方法通常會(huì )讓你后悔，因為現在百度的黑帽優(yōu)化方法比較反感，這是因為黑帽優(yōu)化的方法阻止了百度向用戶(hù)提供更好的內容，影響了它的權威性，所以會(huì )被嚴重破解，所以如果你要認真網(wǎng)站，最好的方法是使用白帽優(yōu)化方法！
　　三：要不斷總結觀(guān)察
　　分析完，自然就可以操作了。手術(shù)效果只能通過(guò)觀(guān)察和監測來(lái)體現。比如我們可以知道百度快照時(shí)間、百度內容收錄、網(wǎng)站的外鏈數量等，我們來(lái)看看使用這些數據的工作結果?，F在有很多這樣的工具網(wǎng)站可以直接上網(wǎng)。比如管理員常用的網(wǎng)站a5 網(wǎng)站，就有各種SEO優(yōu)化檢測工具。使用這些工具來(lái)檢測優(yōu)化過(guò)程中的錯誤并及時(shí)進(jìn)行調整。只有這樣，您的優(yōu)化技巧才能不斷提升，您的網(wǎng)站排名才能逐步提升！
　　之后，當你的網(wǎng)站排名上升時(shí)，不要掉以輕心，因為在SEO優(yōu)化中，競爭非常激烈。如果你不保持戰斗精神，很容易讓自己陷入網(wǎng)站被別人超越的境地。當然，你也可以在 Wai Wai 6359 學(xué)習 SEO 系統課程，系統地學(xué)習如何比別人更有優(yōu)勢。只有你的網(wǎng)站排名長(cháng)期在百度第一或第一，兩頁(yè)才算成功。如果首頁(yè)只有內容，可以點(diǎn)微，然后就只能用Java了。這樣的SEO優(yōu)化能力并不討人喜歡
　　SEO優(yōu)化方案二
　　職責：
　　1、熟悉各大搜索引擎的排名原理和技術(shù)特點(diǎn)，能開(kāi)發(fā)出先進(jìn)的優(yōu)化方案。根據公司戰略，輸出整體運營(yíng)工作計劃，實(shí)施優(yōu)化SEO方案改進(jìn)，對SEO效果負責；
　　2、精通用戶(hù)需求分析、關(guān)鍵詞分析、網(wǎng)站優(yōu)化、外鏈建設、網(wǎng)站分析、排名異常分析等SEO。負責網(wǎng)站流量數據分析，包括：IP、PV、跳出率、地域分布等，整理優(yōu)化報告，根據數據調整優(yōu)化方案；
　　3、評估、分析和管理網(wǎng)站關(guān)鍵詞庫，分析競品優(yōu)化，確定關(guān)鍵詞難度，確定完成關(guān)鍵詞所需時(shí)間@> 排名，并負責優(yōu)化；
　　4、了解SEO優(yōu)化和布局網(wǎng)站，包括：URL、關(guān)鍵詞密度、內部頁(yè)面布局、內部鏈接等，跟蹤運營(yíng)數據，定期分析運營(yíng)結果和提供后續行動(dòng)計劃；
　　5、 負責關(guān)鍵的 SEO 指標，例如 網(wǎng)站 的 SEO 流量和 關(guān)鍵詞 的自然排名。
　　工作要求
　　1、精通SEO原理和策略，多年搜索引擎研究經(jīng)驗和實(shí)踐經(jīng)驗，了解主流搜索引擎的算法規則；
　　2、有多站優(yōu)化經(jīng)驗，對整個(gè)SEO網(wǎng)站內部結構優(yōu)化有豐富經(jīng)驗；
　　3、熟悉SEO的一般優(yōu)化技巧，如標題撰寫(xiě)、關(guān)鍵詞密度、頁(yè)面結構、內外鏈接建設等，有較強的網(wǎng)站內外優(yōu)化能力?？梢詾榫W(wǎng)站內部用戶(hù)體驗提供合理的建議；
　　4、可以監控和研究競爭對手及其他網(wǎng)站相關(guān)做法，并進(jìn)行合理的網(wǎng)站調整以進(jìn)行優(yōu)化；
　　5、掌握通用文章等推廣方式，如軟件文章推廣、SMO推廣、博客推廣、論壇推廣等，并掌握一定的資源；
　　6、可以輕松使用html、css、js語(yǔ)言；
　　7、強大的主動(dòng)學(xué)習能力，能夠掌握搜索引擎算法的更新動(dòng)態(tài)并提出應急策略；
　　8、工作認真，有團隊合作精神，思維活躍，有韌性和創(chuàng )新能力，責任心強，在工作中遇到挫折積極主動(dòng)；
　　SEO優(yōu)化方案3
　　1、熟悉百度、搜狗、360等搜索引擎的原理和特點(diǎn)，熟悉PC和Mobile排名規則，制定優(yōu)化策略
　　2、具有網(wǎng)站內外優(yōu)化功能（包括外鏈、網(wǎng)站內容優(yōu)化、關(guān)鍵詞優(yōu)化、內鏈優(yōu)化、代碼優(yōu)化、圖片優(yōu)化）；
　　3、可以選擇一個(gè)有效的關(guān)鍵詞，控制頁(yè)面內關(guān)鍵詞的分布和密度；
　　
　　4、 網(wǎng)站目錄資源，為SEO設計網(wǎng)站，然后將網(wǎng)站登錄到各大免費搜索引擎和網(wǎng)站目錄；
　　5、能夠原創(chuàng )網(wǎng)站部分稿件，按需在線(xiàn)編輯文章；
　　6、匯門(mén)戶(hù)網(wǎng)站網(wǎng)站，行業(yè)網(wǎng)站優(yōu)化推廣；
　　7、為公司品牌和網(wǎng)站制定在線(xiàn)推廣策略和SEO執行；
　　8、優(yōu)化了網(wǎng)站的內部代碼結構
　　關(guān)鍵詞3@>負責品牌分析，網(wǎng)站搜索結果頁(yè)面內容質(zhì)量，總結搜索引擎邏輯優(yōu)化建議；
　　1關(guān)鍵詞4@>監測研究競爭對手等網(wǎng)站相關(guān)策略，提出合理的線(xiàn)上推廣調整建議進(jìn)行優(yōu)化；
　　1 1、可以快速優(yōu)化提升關(guān)鍵詞在主要搜索端口的排名；
　　SEO優(yōu)化方案4
　　1、制定網(wǎng)站優(yōu)化策略、選詞、目錄結構調整、鏈接頁(yè)面優(yōu)化等。
　　2、注意搜索引擎抓取并建立有針對性的外部和內部鏈接
　　3、在核心關(guān)鍵詞的基礎上擴展長(cháng)尾關(guān)鍵詞，安排人員定時(shí)定量更新網(wǎng)站內容
　　4、關(guān)注網(wǎng)站的流量，分析來(lái)源調整
　　5、使用第三方工具和平臺輔助優(yōu)化提升月度表現
　　資格：
　　1、大專(zhuān)及以上學(xué)歷，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)；
　　2、2年以上網(wǎng)絡(luò )運營(yíng)經(jīng)驗，首選網(wǎng)絡(luò )銷(xiāo)售渠道；
　　SEO優(yōu)化方案5
　　1、能夠根據公司戰略發(fā)展的要求制定全面的搜索引擎優(yōu)化策略，并對SEO的效果負責；
　　2、參與制定公司產(chǎn)品SEO規范，制定長(cháng)期和短期計劃，并帶領(lǐng)團隊實(shí)施這些計劃；
　　3、搜索引擎品牌詞的口碑結構，保證前三頁(yè)的良好口碑；
　　4、分析網(wǎng)站的后臺統計數據，制定公司網(wǎng)站搜索引擎優(yōu)化的整體方案；
　　5、利用各種互聯(lián)網(wǎng)資源，增加網(wǎng)站的流量和傳播效果，提高網(wǎng)站的流量和轉化率；
　　6、評估分析網(wǎng)站的關(guān)鍵詞，提升網(wǎng)站關(guān)鍵詞的搜索排名，獲取精準流量。
　　工作要求：
　　1、大專(zhuān)以上學(xué)歷，無(wú)性別限制，網(wǎng)站晉升或相關(guān)工作經(jīng)驗2年以上，SEO案例要求成功；
　　2、精通百度、搜狗、36關(guān)鍵詞4@>Google的搜索排名原理和SEO優(yōu)化技術(shù)，具有豐富的外鏈建設和資源挖掘執行經(jīng)驗；
　　3、熟悉SEO搜索引擎、關(guān)鍵詞、價(jià)格排名、推廣聯(lián)盟、論壇推廣等推廣技巧；
　　4、熟悉運營(yíng)流量分析軟件，具有較強的數據分析能力、市場(chǎng)洞察力、分析研究能力；
　　5、成功的網(wǎng)站有推廣經(jīng)驗和豐富的互聯(lián)網(wǎng)資源（如網(wǎng)站網(wǎng)站管理員、附屬公司、媒體資源等）者優(yōu)先；
　　6、精通外鏈，保證PR值，掌握搜索引擎優(yōu)化、交換鏈接、批量發(fā)布等相關(guān)技術(shù)推廣，善于運用各種技術(shù)形式快速提升網(wǎng)站@的知名度&gt;。 查看全部

　　搜索引擎優(yōu)化論文(怎樣做才能進(jìn)一步提高網(wǎng)站的排名？條目名稱(chēng)是什么？)
　　**是我們seo的基本規范。有時(shí)人們認為某個(gè)關(guān)鍵詞很難為同一個(gè)URL排名一個(gè)位置，而有些關(guān)鍵詞很容易被忽略，雖然危險因素很多，但從這種情況開(kāi)始，我們可以分析出，網(wǎng)址在百度搜索引擎中的排名是不一樣的，所以大家認為需要提升網(wǎng)站的排名，有時(shí)候需要小心一點(diǎn)，小調整還是可以有效提升排名的整個(gè)網(wǎng)站的排名，那么可以做些什么來(lái)進(jìn)一步提高網(wǎng)站的排名呢？
　　項目名稱(chēng)。論文的標題在網(wǎng)站的排名中起著(zhù)非常重要的作用。百度搜索引擎在對頁(yè)面進(jìn)行排名時(shí)會(huì )先加載文章的標題，所以我們可以調整文章的標題來(lái)提高排名：
　　更改網(wǎng)站文章的標題一般情況下首頁(yè)和頻道頁(yè)都是用***寫(xiě)的，而文章內容頁(yè)一般都是用標題啟用的，大家需要了解頻道頁(yè)面的權限非常有限。所以頻道頁(yè)排名比內容頁(yè)好，所以，如果你發(fā)現頻道頁(yè)排名很差，能不能想想是不是以下問(wèn)題造成的：比如文章的標題重復了。文章標題長(cháng)度。文章標題關(guān)鍵詞關(guān)注度不夠等問(wèn)題必須立即糾正。而且內容頁(yè)比較小，還得做上面的驗證。最好有一個(gè)簡(jiǎn)化的、簡(jiǎn)單的標題和 網(wǎng)站 名稱(chēng)，以及 關(guān)鍵詞 應盡量在左側做出合理的布局。搜索引擎優(yōu)化的步驟：搜索引擎優(yōu)化在流量增長(cháng)和用戶(hù)增長(cháng)中發(fā)揮作用。如何進(jìn)行搜索引擎優(yōu)化
　　
　　徽標經(jīng)常被忽略。
　　我們在 SEO 優(yōu)化程序中經(jīng)常使用三個(gè)標志，但是在編寫(xiě) SEO 以改進(jìn)文本文檔時(shí)，這經(jīng)常被忽略。①Nofollow logo：對于企業(yè)網(wǎng)站，必須用來(lái)有效標記哪些網(wǎng)頁(yè)不需要爬取爬取，如：公司介紹。②身份：假設你的網(wǎng)站構成了大量的網(wǎng)頁(yè)，你可能需要依賴(lài)它來(lái)標記目錄頁(yè)面，假設規范保證了準確性。③識別：隨著(zhù)移動(dòng)終端的快速發(fā)展，尤其是百家號ID發(fā)布后，百度搜索不斷強化手機用戶(hù)的個(gè)人行為指標，比如點(diǎn)擊量，這些指標在早期往往被忽視，顯得微不足道。敘事標志看起來(lái)非常關(guān)鍵。
　　
　　SEO與流量的關(guān)系
　　我們說(shuō)從SEO到流量和用戶(hù)增長(cháng)，首先要搞清楚SEO和流量的關(guān)系。流量是什么，這里的流量不是水流，也不是我們手機使用的4G或WIFI網(wǎng)絡(luò )流量。這里的流量是指用戶(hù)來(lái)訪(fǎng)問(wèn)該網(wǎng)頁(yè)所產(chǎn)生的流量，例如UV、PV等。其實(shí)流量的分類(lèi)方法有很多種。比如線(xiàn)上和線(xiàn)下可以分為線(xiàn)上流量和線(xiàn)上流量。根據是否花費，可以分為**流量和付費流量。什么是搜索引擎優(yōu)化？SEO是搜索引擎優(yōu)化，一種通過(guò)關(guān)鍵詞排名獲得自然搜索流量的方法。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，SEO是獲取流量的最佳方式。這樣SEO和流量的關(guān)系就可以理解了。所以，看看為什么在那些做流量增長(cháng)和用戶(hù)增長(cháng)的團隊中幾乎都有 SEO 職位。這也表明，SEO從業(yè)者也可以轉向流量增長(cháng)或用戶(hù)增長(cháng)。如果是，其實(shí)也可以進(jìn)行流量增長(cháng)和用戶(hù)增長(cháng)業(yè)務(wù)。
　　網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)的優(yōu)勢
　　網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)之所以成為互聯(lián)網(wǎng)上不可或缺的熱門(mén)行業(yè)之一，是因為營(yíng)銷(xiāo)的本質(zhì)決定了大多數公司或團隊離不開(kāi)它。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)具有諸多優(yōu)勢。
　　1.可以直接在線(xiàn)銷(xiāo)售，減少庫存壓力。
　　2.營(yíng)銷(xiāo)范圍廣，可在任何國家開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)
　　3.市場(chǎng)信息更加透明。
　　4.能夠開(kāi)展各種營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)以吸引潛在客戶(hù)
　　5.布局長(cháng)尾，讓每一個(gè)潛在客戶(hù)無(wú)處可逃
　　網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)的弊端 當然，由于網(wǎng)絡(luò )體系還有待完善，目前網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)行業(yè)也存在很多不正當競爭手段，比如非法營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品質(zhì)量不可控等。
　　1.你無(wú)法親眼看到實(shí)物，也無(wú)法通過(guò)圖文信息獲得100%的信任。
　　2.付款問(wèn)題存在風(fēng)險。
　　3.市場(chǎng)價(jià)格區間比較大，經(jīng)常有價(jià)格戰。SEO的缺點(diǎn)：無(wú)法親眼看到實(shí)物，無(wú)法通過(guò)圖文信息獲得100%的信任。
　　
　　搜索方法主要有以下三種類(lèi)型：
　　元搜索引擎：元搜索引擎是指將用戶(hù)的搜索請求同時(shí)提交給多個(gè)高級搜索引擎，然后集中處理搜索結果，并按照一定的規則將結果反饋給用戶(hù)的系統。通過(guò)搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)，企業(yè)可以增加企業(yè)網(wǎng)站的曝光率，讓更多人了解和關(guān)注企業(yè)及與企業(yè)相關(guān)的產(chǎn)品，為企業(yè)帶來(lái)更多商機，樹(shù)立企業(yè)形象，并提升品牌。準確性。如果打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)速度很慢，會(huì )影響用戶(hù)體驗。頁(yè)面爬取是搜索引擎的基礎工作。搜索引擎抓取頁(yè)面的能力直接決定了搜索引擎可以提供的信息量，以及互聯(lián)網(wǎng)的范圍，從而影響用戶(hù)的查詢(xún)結果。頁(yè)面被爬取后，搜索引擎需要對頁(yè)面進(jìn)行分析，然后才能為用戶(hù)提供搜索服務(wù)。企業(yè)網(wǎng)站如何快速優(yōu)化排名：品種。如何進(jìn)行搜索引擎優(yōu)化
　　商業(yè)網(wǎng)站優(yōu)化排名的快速方法：質(zhì)量。如何進(jìn)行搜索引擎優(yōu)化
　　關(guān)鍵詞 的排名在 網(wǎng)站 優(yōu)化中起著(zhù)重要作用。所以，優(yōu)化關(guān)鍵詞在首頁(yè)的排名是大家優(yōu)化網(wǎng)站的最終目的。同時(shí)網(wǎng)站關(guān)鍵詞的優(yōu)化工具很多，有好有壞，有些可能不適合優(yōu)化。所以我們在使用工具的時(shí)候，也要注意這些工具給我們帶來(lái)的利弊網(wǎng)站。
　　關(guān)鍵字查詢(xún)工具。關(guān)鍵詞查詢(xún)工具的作用是我們不知道什么時(shí)候某個(gè)行業(yè)關(guān)鍵詞。當這個(gè)行業(yè)的人需要它時(shí)，他們會(huì )搜索什么關(guān)鍵詞？關(guān)鍵是查詢(xún)工具，它可以統計人們在歷史上搜索過(guò)的單詞。這些詞被導入行業(yè)詞庫，但這些詞不一定都是有價(jià)值的詞。有些詞，雖然指數很高，但屬于某些品牌。如果是品牌，可能是某個(gè)品牌的字，運營(yíng)商故意刷的。所以，這樣的詞沒(méi)有實(shí)際作用，所以我們在導出行業(yè)詞庫的時(shí)候，需要過(guò)濾一個(gè)關(guān)鍵詞。如何進(jìn)行搜索引擎優(yōu)化 查看全部

　　搜索引擎優(yōu)化論文(搜索引擎優(yōu)化(SEO)搜索引擎通過(guò)掃描全文的方式找出關(guān)鍵詞和短語(yǔ))
　　搜索引擎優(yōu)化 (SEO)
　　搜索引擎通過(guò)掃描全文來(lái)查找 關(guān)鍵詞 和短語(yǔ)。它將專(zhuān)注于掃描以下內容：
　　Elsevier 的期刊確保在線(xiàn) 文章 元數據的準確性，ScienceDirect 是一個(gè)可靠的研究成果平臺。但是您知道您可以?xún)?yōu)化您的 文章 以使其更容易被搜索引擎檢索嗎？這個(gè)過(guò)程被稱(chēng)為“搜索引擎優(yōu)化”。原因很簡(jiǎn)單。越優(yōu)化，文章出現在搜索結果中的概率就越高，這意味著(zhù)別人更容易發(fā)現你的文章，你也會(huì )獲得更多的讀者。
　　謹慎選擇關(guān)鍵詞
　　你的目標受眾是誰(shuí)？再想一想，如果你是他，你會(huì )搜索 關(guān)鍵詞 什么？嘗試編寫(xiě)一個(gè) 關(guān)鍵詞 列表并用谷歌搜索每個(gè)列表，看看結果如何。模擬搜索步驟，調整 關(guān)鍵詞 直到搜索結果與您的 文章 最匹配。
　　縮短標題并使用 關(guān)鍵詞
　　標題是做SEO的最佳場(chǎng)所。無(wú)論搜索引擎如何運作，簡(jiǎn)潔、有力且高度相關(guān)的標題總能引起讀者的注意。你的 文章 是關(guān)于什么的？你想讓讀者知道什么？最引人注目的結果是什么？最重要的 關(guān)鍵詞 是什么？不要故作神秘不說(shuō)話(huà)，直接說(shuō)要點(diǎn)，用標題來(lái)說(shuō)明！
　　在摘要和正文中重復引用 關(guān)鍵詞
　　搜索引擎不會(huì )被您的詞匯量所淹沒(méi)，它需要的是整個(gè)文本的一致性。將關(guān)鍵詞悄悄放在全文中，讓搜索引擎意識到這個(gè)話(huà)題是文章的焦點(diǎn)，可以增加文章被檢索到的概率。需要注意的是，植入關(guān)鍵詞的方法要自然，不能太刻意也不能太死板。
　　標題所有圖表
　　那些漂亮的插圖、漂亮的數據和信息豐富的圖表在搭配適當的標題時(shí)變得更加有價(jià)值。搜索引擎分別抓取圖表標題和元數據。借此機會(huì )為您的圖表和多媒體文件起個(gè)好名字！
　　使用字幕
　　如果使用得當，副標題可以引導讀者閱讀更復雜的內容，并增加 文章 被檢索到的機會(huì )。和主標題一樣，副標題應該簡(jiǎn)潔、連貫、恰當地引入關(guān)鍵詞。 查看全部