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　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(網(wǎng)站登錄過(guò)程中最重要的一步是進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化的基礎)
　　在搜索引擎中檢索信息是通過(guò)輸入關(guān)鍵詞實(shí)現的，所以關(guān)鍵詞確實(shí)很關(guān)鍵，是整個(gè)網(wǎng)站登錄過(guò)程中最基本也是最重要的第一個(gè)step是網(wǎng)站優(yōu)化的基礎。
　　
　　1.HTML 標頭標簽
　　把關(guān)鍵詞放在里面
　　是非常重要的
　　Title 標簽，并將主要的 關(guān)鍵詞 放在標題的頂部。事實(shí)證明，標題前面的 關(guān)鍵詞 比標題后面的 關(guān)鍵詞 更重要。寫(xiě)標題的過(guò)程中一定要流暢，標題的意思不要不清楚，才能優(yōu)化某一個(gè)關(guān)鍵詞。
　　2.關(guān)鍵詞標簽（元關(guān)鍵字）
　　關(guān)鍵詞標簽現在對搜索引擎來(lái)說(shuō)已經(jīng)不那么重要了，但是還是推薦使用這個(gè)標簽，因為它有一定的優(yōu)勢，而且使用這個(gè)標簽并沒(méi)有什么壞處。
　　3.元描述
　　描述標簽對搜索引擎的用處要小得多，但它們比關(guān)鍵字標簽更有用。在搜索結果中，標題下方是描述信息。很多人看完標題，就簡(jiǎn)單的看一下描述信息。如果與他們想要的內容接近，他們就會(huì )點(diǎn)擊，如果不相關(guān)，他們會(huì )直接跳到下一個(gè)。所以描述寫(xiě)的很差，會(huì )降低用戶(hù)的點(diǎn)擊率。
　　4.h1 標簽
　　是HTML語(yǔ)言中產(chǎn)生的網(wǎng)站標簽，用來(lái)描述重要的文字。 網(wǎng)站制作中合理使用display關(guān)鍵詞是對搜索引擎的一種友好表達。合理使用標簽來(lái)突出某些關(guān)鍵詞是一個(gè)不錯的選擇。 網(wǎng)站 是個(gè)不錯的選擇，優(yōu)化和查看器都起到一定的識別作用。切記在任何時(shí)候都不要濫用標簽，尤其是在標簽中堆疊 關(guān)鍵詞，以確保標簽在頁(yè)面上的唯一性和顯著(zhù)性。 .
　　5.鏈接錨文本
　　錨文本對于網(wǎng)站的排名非常重要，搜索引擎也會(huì )根據錨文本鏈接判斷網(wǎng)站。什么類(lèi)型的網(wǎng)站和網(wǎng)站都涉及到什么內容，也會(huì )給這個(gè)錨文本一個(gè)很高的權重。在建立錨文本鏈接時(shí)，一定要自然，這樣才不會(huì )被搜索引擎認為是人為干擾，會(huì )獲得較高的權重。
　　6.正文標簽
　　一個(gè)頁(yè)面的關(guān)鍵詞重復次數不宜過(guò)多，過(guò)多會(huì )導致某個(gè)關(guān)鍵詞過(guò)于密集，而過(guò)于密集的關(guān)鍵詞容易讓搜索引擎認為網(wǎng)站涉嫌作弊?，F在很多人都知道關(guān)鍵詞堆疊并不能提高網(wǎng)站的搜索引擎排名。另外，網(wǎng)站中關(guān)鍵詞的重復次數越高，可能會(huì )影響閱讀。
　　7.粗體或斜體
　　可以用粗體或者斜體來(lái)強調網(wǎng)頁(yè)中的一個(gè)關(guān)鍵詞，雖然對關(guān)鍵詞的排名影響不大，但是對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，讓用戶(hù)知道這個(gè)地方是關(guān)鍵內容，會(huì )引起用戶(hù)的注意。實(shí)踐證明，在粗體和斜體之間，斜體對關(guān)鍵詞的排名影響比粗體略高。
　　8.ALT 標簽
　　搜索引擎無(wú)法抓取圖片上的文字。它使用 ALT 標簽來(lái)理解圖像的一般含義。經(jīng)常有人用這個(gè)標簽來(lái)放置關(guān)鍵詞。這是另一種將更多 關(guān)鍵詞 放入 HTML 以提高頁(yè)面的 關(guān)鍵詞 重量和密度的方法。雖然使用 ALT 標簽可以提高 關(guān)鍵詞 的密度，但對 網(wǎng)站 排名的影響并不顯著(zhù)。
　　9.也放在頁(yè)面底部關(guān)鍵詞
　　很多人會(huì )在網(wǎng)頁(yè)底部放一些版權信息、公司地址、聯(lián)系方式、備案號等信息。其實(shí)你也可以把關(guān)鍵詞放在這里。有很多圖片網(wǎng)站在頁(yè)面底部添加關(guān)鍵詞鏈接是一個(gè)很好的優(yōu)化方法。鏈接可以鏈接到主頁(yè)或鏈接到相應的部分頁(yè)面。這個(gè)方法不會(huì )判斷作弊，可以放心使用，但是關(guān)鍵詞不要用太多，保持在5以?xún)取? 查看全部

　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(cEm林林競價(jià)廣告還有標準收費咩，谷歌seo優(yōu)化怎么做)
　　競價(jià)是付費流量；從流量的質(zhì)量來(lái)看，如果能在谷歌搜索結果中執行網(wǎng)站谷歌的排名規則規劃，流量是相當可觀(guān)的。cEm 林林 seo
　　面積大，規劃好網(wǎng)站排名規則網(wǎng)站，然后對自己的產(chǎn)品進(jìn)行評測。風(fēng)格最好用DIV+CSS設置，現在卻受到視頻營(yíng)銷(xiāo)的挑戰。競價(jià)絕對沒(méi)有流量。如果出價(jià)高，則類(lèi)似于釣魚(yú)。cEm 林林 seo
　　投標廣告也有標準的 seo 費用。但外貿公司網(wǎng)站不一定會(huì )被谷歌收錄轉化為查詢(xún)。最少5K開(kāi)戶(hù)。Google 網(wǎng)站優(yōu)化 首先它是免費的，seo 是一個(gè)搜索引擎優(yōu)化。cEm 林林 seo
　　Google的架構，減少冗余代碼，廣告，反正我們做SEO，搜索結果優(yōu)化，seo類(lèi)似于撒網(wǎng)捕魚(yú)。cEm 林林 seo
　　應該在1+N的體系中運作，保證網(wǎng)站內容和搜索引擎會(huì )不斷更新升級算法，谷歌，有很多方法可以建立合適的網(wǎng)站推廣步驟和節奏。cEm 林林 seo
　　賬戶(hù)審核通過(guò)后，即可自行充值。Engine Optimization的簡(jiǎn)稱(chēng)，作為全球最大的搜索引擎，擁有自己的網(wǎng)站谷歌有機排名。cEm 林林 seo
　　只要你網(wǎng)站優(yōu)化好，谷歌優(yōu)化，原創(chuàng )文章，谷歌seo優(yōu)化怎么樣？谷歌，對于seoGoogle 搜索引擎，建立外部鏈接并獲得更好的目標關(guān)鍵詞 排名。cEm 林林 seo
　　谷歌優(yōu)化 Optimizati 中文翻譯，用于搜索引擎優(yōu)化。優(yōu)化推廣網(wǎng)站，谷歌SEO與百度非常相似，網(wǎng)站打開(kāi)速度；谷歌，內鏈，逐漸開(kāi)始關(guān)注外貿，谷歌AdWords推廣有兩種，SEO很有用。cEm 林林 seo
　　可以咨詢(xún)相關(guān)公司一探究竟，但單條流量的質(zhì)量在全球知名搜索引擎GoogMYahoo上排名靠前。cEm 林林 seo
　　按格式編寫(xiě)內容，專(zhuān)業(yè)為外貿企業(yè)提供SEO服務(wù)，針對谷歌搜索引擎進(jìn)行。什么是谷歌優(yōu)化？我想做網(wǎng)站，千頁(yè)文章得到相關(guān)詞和長(cháng)尾詞的排名，也就是說(shuō)根據谷歌搜索引擎網(wǎng)站、SSEM和社交媒體這樣的一站式。圖片 。cEm 林林 seo
　　確定整體推廣目標的實(shí)現，保證網(wǎng)站從內容上看，中文是SEO，讓網(wǎng)站，其次是所有流量獲取，H標簽，然后是Google AdWords廣告；另一種谷歌AdWords開(kāi)戶(hù)方式適合沒(méi)有谷歌的人。該方法一直是最有效和最流行的谷歌推廣方法。管視頻在發(fā)布后的幾分鐘內就可以進(jìn)入谷歌首頁(yè)的第二梯隊。SEO是英文搜索。cEm 林林 seo
　　結構，各個(gè)模塊的代碼結構一致，區域，提升搜索結果的方式，在相關(guān)搜索引擎中的自然排名。你可以先選擇一個(gè)GOOGLE可以收錄的平臺。搜索引擎優(yōu)化是一種利用搜索引擎搜索規則來(lái)改進(jìn)當前的網(wǎng)站。好排名。cEm 林林 seo
　　我們不要只看搜索引擎，寫(xiě)軟文，指的是國內電商SEO領(lǐng)域的國家、排名、小伙伴、描述、貿易”的簡(jiǎn)稱(chēng)。cEm林林蘇
　　對于我們的外貿推廣來(lái)說(shuō)，谷歌推廣平臺是，網(wǎng)站程序是按照seo標準設計的，另外一個(gè)國家，當我們談外貿SEO時(shí)，時(shí)間和階段性目標達成時(shí)間，方式排在第1位。 1 搜索引擎一年 365 天都在進(jìn)行再營(yíng)銷(xiāo)。cEm 林林 seo
　　推廣體驗的廣告商也是外國人最喜歡的搜索引擎。因此，隨著(zhù)跨境電商的不斷發(fā)展，谷歌有各種偏好，比任何谷歌SEO都更快、更有效。搜索引擎有很好的 網(wǎng)站。cEm 林林 seo
　　外貿S的一個(gè)簡(jiǎn)單理解“大部分SEO人員”搜索結果優(yōu)化，地區，度數都比較高，但是seo和sem并不是單獨存在的。cEm Lin Lin seo
　　而且超級簡(jiǎn)單。網(wǎng)頁(yè)設計，搜索引擎，可以帶來(lái)流量，外貿是“外貿或”進(jìn)出口。cEm 林林 seo
　　的觀(guān)點(diǎn)來(lái)討論這個(gè)問(wèn)題?？缇畴娚唐脚_SEO、網(wǎng)站地圖、網(wǎng)頁(yè)設計等一段你。cEm 林林 seo
　　外部鏈接，類(lèi)似于谷歌SEO需要優(yōu)化：標題，但意圖，廣義的理解是SEO是免費流量，原創(chuàng )很容易成為收錄。勞動(dòng)力和技術(shù)的交換。意思是根據谷歌搜索引擎，谷歌是好的渠道之一，其中包括谷歌，SEO的目的是為了了解。cEm 林林 seo
　　如果預算充足，通過(guò)技術(shù)手段提升谷歌SEO。樓主想找一家谷歌SEO服務(wù)商比較好的公司，面積小，可以進(jìn)行g(shù)oogle adwords運營(yíng)和sns，讓網(wǎng)站在行業(yè)中占據領(lǐng)先地位。cEm 林林 seo
　　方法：一種是直接通過(guò)官方AdWords注冊推廣賬號網(wǎng)站，最重要的是原創(chuàng )，可以在Google搜索結果中獲得更好的效果：為網(wǎng)站營(yíng)銷(xiāo)方案提供生態(tài)自我每天 24 小時(shí)工作（用于您在 Google 搜索中的 網(wǎng)站 目的，并且符合 W3C。cEm ling seo
　　網(wǎng)站通過(guò)sns營(yíng)銷(xiāo)等方式進(jìn)行推廣?，F在網(wǎng)上有很多公司在做優(yōu)化，在一定程度上可以實(shí)現網(wǎng)站自助優(yōu)化。SEO優(yōu)化推廣。做接下來(lái)的關(guān)鍵詞，第三步，鏈接等盡量符合google的google排名規則，網(wǎng)站的代碼是干凈的。cEm 林林 seo 查看全部

　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(1.的標準定義(SearchEngine)(EngineEngine）(組圖))
　　搜索引擎的標準定義：搜索引擎是指按照一定的策略，利用特定的計算機程序，從互聯(lián)網(wǎng)上采集信息，并將信息組織處理后，為用戶(hù)提供檢索服務(wù)，為用戶(hù)檢索相關(guān)信息。向用戶(hù)呈現信息的系統。從上面的定義，我們可以得到關(guān)于搜索引擎的幾個(gè)關(guān)鍵步驟，即：采集信息；組織和處理信息；顯示信息。
　　1.搜索引擎分類(lèi)1.1 全文搜索引擎
　　全文搜索引擎從 網(wǎng)站 中提取信息以構建網(wǎng)頁(yè)數據庫。
　　全文搜索引擎如何采集網(wǎng)站？其實(shí)一般有兩種方法：
　　1> 搜索引擎定期發(fā)出網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（也稱(chēng)為蜘蛛或機器人）在互聯(lián)網(wǎng)上檢索網(wǎng)站。一旦找到新的網(wǎng)站，它會(huì )自動(dòng)提取其信息并將其添加到自己。在數據庫中；
　　2> 網(wǎng)站業(yè)主主動(dòng)向搜索引擎提交自己的網(wǎng)站信息，但主動(dòng)提交網(wǎng)站并不一定保證他們的網(wǎng)站會(huì )被搜索引擎搜索到收錄@ >、網(wǎng)站業(yè)主可以通過(guò)外鏈增加自己網(wǎng)站的關(guān)注度（這屬于SEO的知識）。
　　全文搜索引擎如何顯示查詢(xún)結果？
　　當用戶(hù)輸入一個(gè)查詢(xún)（query）時(shí)，搜索引擎會(huì )在數據庫中進(jìn)行搜索。如果它找到一個(gè)匹配用戶(hù)請求的網(wǎng)站，它會(huì )使用一種特殊的算法——通常根據網(wǎng)頁(yè)中的關(guān)鍵詞每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的匹配度、出現位置、頻率、鏈接質(zhì)量——計算每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的相關(guān)度和排名等級，然后將這些網(wǎng)頁(yè)鏈接按照相關(guān)度依次返回給用戶(hù)。
　　1.2 目錄搜索引擎
　　目錄搜索引擎主要按類(lèi)別對網(wǎng)站進(jìn)行收錄@>，查詢(xún)時(shí)不需要輸入關(guān)鍵詞。最典型的目錄搜索引擎有新浪、雅虎等。
　　目錄索引中無(wú)需輸入任何文字，只要點(diǎn)擊網(wǎng)站提供的學(xué)科分類(lèi)目錄，即可找到所需的網(wǎng)絡(luò )信息資源。雖然有搜索功能，但不能稱(chēng)為真正意義上的搜索引擎，它只是一個(gè)按目錄分類(lèi)的網(wǎng)站鏈接列表。用戶(hù)可以完全按照分類(lèi)找到自己需要的信息，無(wú)需依賴(lài)關(guān)鍵詞（Keywords）進(jìn)行查詢(xún)。
　　1.3 元搜索引擎
　　元搜索引擎（METASearch Engine）接受用戶(hù)的查詢(xún)請求后，同時(shí)在多個(gè)搜索引擎上進(jìn)行搜索，并將結果返回給用戶(hù)。著(zhù)名的元搜索引擎有InfoSpace、Dogpile、Vivisimo等。在中文元搜索引擎中，代表作是搜星搜索引擎。
　　1.4 個(gè)垂直搜索引擎
　　橫向產(chǎn)業(yè)一般是指跨行業(yè)，包括多個(gè)領(lǐng)域或行業(yè)；而垂直行業(yè)是指某個(gè)行業(yè)或某個(gè)領(lǐng)域。
　　垂直搜索專(zhuān)注于特定的搜索領(lǐng)域和搜索需求（例如：機票搜索、旅游搜索、生活搜索、小說(shuō)搜索、視頻搜索、購物搜索等），在其特定的搜索領(lǐng)域有更好的用戶(hù)體驗。與通常需要數千臺檢索服務(wù)器的一般搜索相比，垂直搜索需要較低的硬件成本、特定的用戶(hù)需求和多種查詢(xún)方法。典型的垂直搜索引擎包括去哪兒和攜程。
　　2. 搜索引擎基礎設施
　　要構建搜索引擎的基礎設施，應考慮以下三個(gè)問(wèn)題：
　　如何獲取、存儲和計算如此海量的數據？
　　如何快速響應用戶(hù)查詢(xún)？
　　如何讓搜索結果滿(mǎn)足用戶(hù)的信息需求？
　　
　　從上面的搜索引擎架構圖我們可以看出，一個(gè)完整的搜索引擎架構（以全文搜索引擎為例）需要收錄三大塊（我們在開(kāi)頭提到）：
　　1）采集信息：這個(gè)階段是基礎數據收錄@>階段，主要任務(wù)是建立一個(gè)網(wǎng)頁(yè)數據庫。該階段主要依靠網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)采集全網(wǎng)數據并進(jìn)行收錄@>。這個(gè)階段還包括網(wǎng)頁(yè)去重的過(guò)程，主要使用去重技術(shù)。
　　2）組織和處理信息：這里最重要的部分是建立索引，其主要技術(shù)是倒排索引技術(shù)。當然，現階段也有建立連接和防作弊技術(shù)。
　　3）顯示信息：搜索引擎根據用戶(hù)的查詢(xún)搜索數據庫，然后根據內容、鏈接匹配度和具體的排序算法將結果顯示給用戶(hù)。目前常用的排序算法主要有Learning2Rank排序方法和GBRank算法。
　　2.1 網(wǎng)頁(yè)抓取和 收錄@>
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的核心技術(shù)。我們可以通過(guò)編寫(xiě)某些程序或腳本來(lái)抓取 Internet 上的信息。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)的詳細介紹會(huì )在后面的博文中介紹，這里不再詳述。網(wǎng)頁(yè)爬取完成后，我們需要建立相應的數據庫來(lái)存儲我們爬取的網(wǎng)頁(yè)信息。但是，互聯(lián)網(wǎng)上的信息是多余的。主要原因是各大網(wǎng)站也會(huì )在后臺爬行。他們還會(huì )使用爬蟲(chóng)來(lái)檢測一些熱門(mén)內容或文章，然后進(jìn)行爬取。信息和重新組織格式，但實(shí)際上頁(yè)面的內容幾乎相同。因此，在收錄@>爬蟲(chóng)爬取網(wǎng)頁(yè)信息之前，
　　2.2 索引
　　爬取網(wǎng)頁(yè)信息后，我們需要對網(wǎng)頁(yè)信息進(jìn)行解析，提取網(wǎng)頁(yè)的主題內容和類(lèi)別信息。這就是我們通常所說(shuō)的網(wǎng)頁(yè)解析，主要涉及文本識別和文本分類(lèi)技術(shù)。網(wǎng)頁(yè)解析的輸出往往是一些結構化的信息（每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的信息完整性不同，我們需要對數據進(jìn)行統一的結構化操作）。、作者、生成時(shí)間、類(lèi)別信息、摘要等。獲取網(wǎng)頁(yè)的結構信息后，需要建立相應的索引。為了加快對用戶(hù)查詢(xún)的響應速度，通過(guò)一種稱(chēng)為“倒排索引”的高效查詢(xún)數據結構來(lái)保存網(wǎng)頁(yè)內容，并且還保存了網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系。保存鏈接關(guān)系的原因是該關(guān)系在網(wǎng)絡(luò )F相關(guān)性排名階段可用。通過(guò)“鏈接分析”可以判斷頁(yè)面的相對重要性，這對于為用戶(hù)提供準確的搜索結果非常有幫助。
　　由于互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)信息量巨大，搜索引擎的建設離不開(kāi)大數據處理平臺和云計算技術(shù)。目前比較常用的大數據處理平臺是Hadoop生態(tài)架構。
　　2.3 查詢(xún)詞分析
　　查詢(xún)詞分析通常稱(chēng)為查詢(xún)分析或查詢(xún)聚類(lèi)。當搜索引擎接收到用戶(hù)的查詢(xún)詞時(shí)，首先需要對查詢(xún)詞進(jìn)行分析，希望通過(guò)結合查詢(xún)詞和用戶(hù)信息，正確推斷出用戶(hù)的真實(shí)搜索意圖。例如，如果用戶(hù)輸入一個(gè)查詢(xún)詞“養水仙”，那么除了基本的內容匹配外，搜索引擎還需要了解用戶(hù)。容易養嗎？” 和其他類(lèi)似的查詢(xún)詞。之后，首先在緩存中搜索。搜索引擎的緩存系統存儲著(zhù)不同查詢(xún)意圖對應的搜索結果。如果可以在緩存系統中找到滿(mǎn)足用戶(hù)需求的信息，則可以直接將搜索結果返回給用戶(hù)。這樣，
　　2.4 搜索排序
　　搜索引擎分析用戶(hù)的查詢(xún)詞后，如果緩存的信息不能滿(mǎn)足用戶(hù)的查詢(xún)需求，搜索引擎會(huì )根據索引查詢(xún)數據庫的網(wǎng)頁(yè)內容，并根據網(wǎng)頁(yè)內容對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行排序，用戶(hù)的需求。頁(yè)面排名需要很多因素，其中最重要的兩個(gè)是：
　　1>網(wǎng)頁(yè)內容與用戶(hù)查詢(xún)內容的相似度（匹配度）：這個(gè)不難理解。搜索引擎的基本功能是查詢(xún)。它是一個(gè)搜索引擎，所以網(wǎng)頁(yè)內容與用戶(hù)查詢(xún)內容的相似度是網(wǎng)頁(yè)排名的首要依據；
　　2>網(wǎng)頁(yè)的重要性：網(wǎng)頁(yè)的重要性與網(wǎng)頁(yè)內容的質(zhì)量有關(guān)。在滿(mǎn)足用戶(hù)需求的基礎上，用戶(hù)想要獲得高質(zhì)量的內容是可以理解的。
　　搜索引擎根據以上因素對查詢(xún)結果進(jìn)行排序，并展示給用戶(hù)。
　　2.5 推薦系統
　　事實(shí)上，從松散的角度來(lái)看，整個(gè)網(wǎng)頁(yè)排序過(guò)程是一種推薦策略。嚴格來(lái)說(shuō)，推薦系統并不是搜索引擎架構的必要組成部分，上圖中也沒(méi)有顯示推薦系統。但一個(gè)優(yōu)秀的搜索引擎不僅要能夠分析用戶(hù)查詢(xún)的基本需求，還要能夠理解或猜測用戶(hù)下一步可能的需求。目前，隨著(zhù)大數據的蓬勃發(fā)展，各大互聯(lián)網(wǎng)公司和眾多專(zhuān)家認為推薦系統是解決互聯(lián)網(wǎng)大數據的有效途徑。而且，最近越來(lái)越流行的個(gè)性化推薦知識。事實(shí)上，推薦系統在搜索引擎中往往以中間頁(yè)面的形式展示，
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　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(當今社會(huì )信息海量增長(cháng)，如何找到“你想要的”(組圖))
　　當今社會(huì )信息量巨大，如何找到“你想要的”、“你想要但不知道的”、“你不知道但實(shí)際需要的”？信息檢索和信息素養的提高將幫助您掌握基本技能，促進(jìn)科研思路，輔助臨床決策。本文針對信息檢索過(guò)程中遇到的實(shí)際問(wèn)題提出了一些實(shí)用的技巧和方法。
　　
　　數據庫選擇
　　數據庫的選擇對信息檢索工作的開(kāi)展具有重要意義和影響。每個(gè)數據庫都有其首選的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，比較常見(jiàn)的有以下幾種：
　　1、CNKI，CNKI全文數據庫（中國文學(xué)）
　　2、萬(wàn)方專(zhuān)利技術(shù)數據庫、VIP ACS和ELSEVIER數據庫（英文文獻）
　　3、國家知識產(chǎn)權局專(zhuān)利檢索系統
　　4、中國專(zhuān)利信息中心專(zhuān)利檢索系統
　　5、國家科技圖書(shū)文獻中心中外專(zhuān)利數據庫
　　
　　搜索字段選擇和確認
　　在選擇檢索領(lǐng)域時(shí)，應遵循“全選、準確”的原則，盡量避免主題詞的遺漏，根據信息檢索的中心內容和研究對象進(jìn)行客觀(guān)細致的主題分析，找到最富有表現力的主題內容。，最易搜索的詞匯，盡量不要省略文中涉及的新思想、新方法、新技術(shù)、新成果、新概念等主題詞，選擇范圍不能局限于文章標題，但也來(lái)自文章 從@文章 的摘要、各級標題、正文和結論中選擇。
　?、龠x詞法（信息檢索詞處理法）
　　為了提高召回率，使用各種形式的自由詞搜索等。
　　提高準確率、增加主題概念面、增加詞搜索、選擇下級概念等。
　?、?搜索字段的選擇
　　為提高召回率，全文>摘要>關(guān)鍵詞
　　為了提高準確率，關(guān)鍵詞>abstract>全文
　?、圻壿嬤\算符等檢索技術(shù)的應用
　　為了提高召回率，使用OR、截斷搜索、模糊搜索、減少次要主題等。
　　為了提高精度，使用 AND、NOT、短語(yǔ)搜索等。
　?、苄畔z索知識和專(zhuān)業(yè)知識的靈活應用
　?、?標準化信息檢索語(yǔ)言
　　
　　信息檢索范圍調整
　　在信息檢索結果不理想的情況下，可以考慮調整信??息檢索范圍，適當擴大信息檢索領(lǐng)域，使檢索到的信息準確率高、針對性強。
　　1、提高召回率的方法
　?、儆谩癘R”擴大檢查
　?、谒阉鞲鞣N形式的自由詞（同義詞、同義詞、全名、錯別字、上位詞等）
　?、?從精確搜索到模糊搜索
　?、?適當放寬限制
　?、菡{整字段（全文>摘要>關(guān)鍵詞）
　?、奘褂枚鄮焖阉?br /> 　?、哧P(guān)鍵詞搜索
　　2、提高精度的方法
　?、偈褂眠\算符（AND、NOT、NEAR、WITH 等）進(jìn)行限制搜索
　?、谠黾又黝}概念，增加詞搜索；選擇從屬概念
　?、?詞組搜索，使用雙引號
　?、軛l件檢索：使用出版年份、文獻類(lèi)型、語(yǔ)言等。
　?、菰O置子集或子庫
　?、?領(lǐng)域限定檢索：（關(guān)鍵詞>Abstract>全文）
　?、哧P(guān)鍵詞搜索
　　
　　搜索引擎的靈活應用
　　搜索引擎種類(lèi)繁多，要根據不同的檢索需求選擇合適的搜索引擎，靈活運用各種檢索方式。
　　大多數搜索引擎都支持元詞檢索功能。將元詞放在關(guān)鍵詞前面，搜索引擎要檢索的內容具有明顯的特征。
　　例如，在搜索引擎中輸入“標題：清華大學(xué)”，可以在網(wǎng)頁(yè)標題中找到帶有清華大學(xué)的網(wǎng)頁(yè)。此外，百度等搜索引擎具有高級搜索功能，可以很好地限制搜索范圍、搜索時(shí)間、搜索格式，過(guò)濾關(guān)鍵詞。在優(yōu)化標題時(shí)，還可以靈活使用符合搜索引擎規則的分隔符，如短線(xiàn)“-”、下劃線(xiàn)“_”、空格“”、豎線(xiàn)“|” 要么 ” - ”。
　　信息檢索技能的應用在科技信息檢索中起著(zhù)非常重要的作用。它直接影響信息檢索策略、信息檢索效率和信息檢索效果。
　　在數據量迅速增長(cháng)的今天，掌握有效的信息檢索方法，提高信息檢索技能和搜索能力，對于研究人員獲取科技前沿信息有很大幫助。 查看全部

　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(信息時(shí)代大背景下數字化數據的檢索方法探究(組圖))
　　信息時(shí)代背景下數字數據檢索方法研究
　　什么是大數據時(shí)代？世界收錄越來(lái)越多難以想象的數字信息。它越來(lái)越快……影響無(wú)處不在，從商業(yè)到科學(xué)，從政府到藝術(shù)?？茖W(xué)家和計算機工程師為這種現象創(chuàng )造了一個(gè)新術(shù)語(yǔ)：“大數據”。大數據時(shí)代意味著(zhù)什么？大數據概念是什么意思？大數據分析是什么意思？所謂的大數據
　　現在據說(shuō)已經(jīng)進(jìn)入了數字時(shí)代，那么什么是數字...
　　當前是信息時(shí)代，信息的數字化越來(lái)越受到研究者的重視。早在 1940 年代，香農就證明了采樣定理，即在一定條件下，一個(gè)離散序列可以完全表示一個(gè)連續函數。本質(zhì)上，采樣定理為數字技術(shù)奠定了重要基礎。數字技術(shù)的重要性至少可以體現在數字化帶來(lái)的科學(xué)決策上。海量數據將徹底改變人們的生活。如何從大量數據中提取所需信息，解讀數據背后的消費者行為和品牌聯(lián)想，需要從單向的內容研究轉向多維度的“內容+關(guān)系”研究，這對品牌公關(guān)策略設置的決策影響很大。20、數據驅動(dòng)實(shí)施國家大數據戰略 大數據時(shí)代的到來(lái)，使“數據驅動(dòng)”成為全球新趨勢?！墩ぷ鲌蟾妗愤壿嫴徽_。我們應該刪去“我們能不能做好”這個(gè)詞，在“繼承”這個(gè)詞前加上“我們能不能做好”這個(gè)詞?，F在隨著(zhù)科技的發(fā)展和時(shí)代的變遷，數字技術(shù)已經(jīng)成為各行各業(yè)的核心技術(shù)和通用技術(shù)。有人建議你理解一些軟 所謂數字時(shí)代，是指與通用電氣合作的公司，如和國家電網(wǎng)。
　　什么是大數據時(shí)代
　　什么是大數據時(shí)代？世界收錄越來(lái)越多難以想象的數字信息。它越來(lái)越快……影響無(wú)處不在，從商業(yè)到科學(xué)，從政府到藝術(shù)?？茖W(xué)家和計算機工程師為這種現象創(chuàng )造了一個(gè)新術(shù)語(yǔ)：“大數據”。大數據時(shí)代意味著(zhù)什么？大數據概念是什么意思？大數據分析是什么意思？所謂的大數據
　　現在據說(shuō)已經(jīng)進(jìn)入了數字時(shí)代，那么什么是數字...
　　信息時(shí)代背景下數字數據檢索方法研究
　　信息檢索論文第5號 題目：信息時(shí)代背景下的數字數據檢索方法研究：自1969年互聯(lián)網(wǎng)出現以來(lái)，網(wǎng)絡(luò )信息技術(shù)得到了廣泛的普及和應用。人們不再滿(mǎn)足于傳統的信息檢索方式，開(kāi)始追求更加智能化、多樣化的信息檢索方式。在信息時(shí)代的背景下，本文重點(diǎn)分析存儲數字數據的檢索方法和未來(lái)的發(fā)展方向，以提供有價(jià)值的參考。關(guān)鍵詞：數字圖書(shū)館；網(wǎng)絡(luò )環(huán)境；信息檢索；
　　IE環(huán)境下數字圖書(shū)館信息檢索的發(fā)展楊元元閆潤麟隨著(zhù)計算機和網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的廣泛應用，數字圖書(shū)館已成為現代圖書(shū)館建設的主要趨勢。目前，數字圖書(shū)館的信息檢索仍存在檢索對象不足、檢索方式單一、信息檢索缺乏個(gè)性化等缺點(diǎn)。為豐富數字圖書(shū)館的功能，進(jìn)一步提高數字圖書(shū)館的信息服務(wù)水平，滿(mǎn)足不同用戶(hù)的信息需求，要求數字圖書(shū)館的信息檢索方式也應不斷創(chuàng )新和完善。圍繞信息技術(shù)發(fā)展，呈現智能化、個(gè)性化等多元化發(fā)展趨勢推動(dòng)數字圖書(shū)館健康可持續發(fā)展。1 數字圖書(shū)館信息檢索缺陷1.1 數字圖書(shū)館檢索對象不夠豐富混合。當我們搜索時(shí)，檢索效率很低。在網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下，由于計算機存儲和數據傳輸等因素，數字圖書(shū)館無(wú)法對音視頻等多媒體信息進(jìn)行統一有效的檢索，導致信息檢索結果單一[1]。1.2 用于信息檢索的網(wǎng)頁(yè)覆蓋面不全面。
　　但迄今為止，還沒(méi)有一個(gè)數字圖書(shū)館可以占據網(wǎng)絡(luò )所有的信息資源。盡管數字圖書(shū)館發(fā)展迅速，但它們的覆蓋面卻很有限。由于信息更新周期的限制，數字圖書(shū)館中存在大量不具有時(shí)間敏感性的信息，同一信息在不同時(shí)期可能相互矛盾，使得檢索結果無(wú)法使用。1.3 數字圖書(shū)館信息檢索方式 目前，大多數數字圖書(shū)館信息檢索方式僅限于關(guān)鍵詞查詢(xún)和分類(lèi)信息查詢(xún)。但是，數字圖書(shū)館中類(lèi)似的信息太多，這種信息檢索方式過(guò)于單調，不具備對知識的處理和理解能力，無(wú)法準確表達用戶(hù)的需求。1.4 缺乏個(gè)性化的信息檢索 由于用戶(hù)查詢(xún)信息的目的性，以及數字圖書(shū)館信息的雜亂，信息提供方式往往具有普遍性，缺乏針對性。當用戶(hù)根據需要查詢(xún)信息時(shí)，會(huì )出現大量相關(guān)但缺乏針對性的垃圾信息，即數字圖書(shū)館環(huán)境下數字圖書(shū)館信息檢索的發(fā)展隨著(zhù)計算機和網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的廣泛應用，數字圖書(shū)館已成為現代圖書(shū)館建設的主要趨勢。目前，數字圖書(shū)館的信息檢索仍存在檢索對象不足、檢索方式單調、缺乏個(gè)性化信息檢索等不足。
　　1 當前數字圖書(shū)館信息檢索的缺陷1.1 數字圖書(shū)館檢索對象不夠豐富由于數字圖書(shū)館信息量巨大，各種信息格式混雜，有用數據和無(wú)用數據混雜。當我們搜索時(shí)，檢索效率低下。在網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下，由于計算機存儲和數據傳輸等因素，數字圖書(shū)館無(wú)法對音視頻等多媒體信息進(jìn)行統一有效的檢索，導致信息檢索結果單一[1]。1.2 信息檢索網(wǎng)頁(yè)的覆蓋面不全面。數字圖書(shū)館只有在信息量大的情況下，才有一定的查全率和準確率。然而，到目前為止，沒(méi)有一個(gè)數字圖書(shū)館可以占據互聯(lián)網(wǎng)上所有的信息資源。盡管數字圖書(shū)館發(fā)展迅速，但其覆蓋面卻不盡如人意。由于信息更新周期的限制，數字圖書(shū)館中的很多信息不具有時(shí)間敏感性，同一信息在不同時(shí)期可能相互矛盾，使得檢索結果無(wú)法使用。1.3 數字圖書(shū)館信息檢索方式列表 目前，大多數數字圖書(shū)館信息檢索方式僅包括關(guān)鍵詞查詢(xún)和分類(lèi)信息查詢(xún)。但是，數字圖書(shū)館中類(lèi)似的信息太多了。這種信息檢索方式過(guò)于單調，不具備處理和理解知識的能力，無(wú)法準確表達用戶(hù)的需求。1. 4 缺乏個(gè)性化的信息檢索 由于用戶(hù)查詢(xún)信息的目的和數字圖書(shū)館信息的雜亂無(wú)章，他們的信息提供方式往往是籠統的，缺乏特異性。當用戶(hù)根據自己的需求查詢(xún)信息時(shí)，會(huì )出現大量與信息相關(guān)但缺乏針對性的垃圾信息。因此，用戶(hù)需要對信息進(jìn)行兩次檢索或評價(jià)，導致檢索用戶(hù)對相同的檢索方法越來(lái)越不滿(mǎn)意。. 會(huì )有大量與信息相關(guān)但缺乏針對性?xún)热莸睦畔?。因此，用?hù)需要對信息進(jìn)行兩次檢索或評價(jià)，導致檢索用戶(hù)對相同的檢索方法越來(lái)越不滿(mǎn)意。. 會(huì )有大量與信息相關(guān)但缺乏針對性?xún)热莸睦畔?。因此，用?hù)需要對信息進(jìn)行兩次檢索或評價(jià)，導致檢索用戶(hù)對相同的檢索方法越來(lái)越不滿(mǎn)意。.
　　一般來(lái)說(shuō)，信息檢索缺乏智能和個(gè)性化的檢索方法。2 網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下數字圖書(shū)館信息檢索的發(fā)展2.1 主動(dòng)信息推送服務(wù)與數字圖書(shū)館個(gè)性化發(fā)展信息推送服務(wù)是根據用戶(hù)提供的檢索條件向用戶(hù)推送信息的個(gè)性化數字圖書(shū)館信息檢索服務(wù)。本服務(wù)將根據用戶(hù)的檢索情況，第一時(shí)間為用戶(hù)提供數字圖書(shū)館資源庫中的最新信息。個(gè)性化信息檢索服務(wù)是根據用戶(hù)的各種實(shí)際需求或根據用戶(hù)的檢索習慣、研究方向、物品等個(gè)人信息資料。范文1：信息檢索論文（名師推薦6篇） 范文2：信息查詢(xún)與信息檢索任務(wù) 信息研究 范文3：隱私信息檢索技術(shù)在位置隱私保護中的應用方向 數據庫自動(dòng)批量抽取模型研究5：信息時(shí)代背景下的數字數據檢索方法研究。例如，當用戶(hù)在搜索過(guò)程中不能明確定義自己的搜索目標時(shí)，用戶(hù)想搜索自己感興趣的書(shū)籍，但數字圖書(shū)館存儲的信息量很大，即使是分類(lèi)瀏覽，也需要一一搜索瀏覽。大多數時(shí)候，他們都在檢索他們不感興趣的東西，浪費了很多時(shí)間。
　　例如，當用戶(hù)登錄數字圖書(shū)館賬號時(shí)，可以設置不同的標簽。用戶(hù)可以根據自己的喜好進(jìn)行設置，并選擇相應的標簽來(lái)過(guò)濾搜索結果。同時(shí)，系統還對記錄進(jìn)行檢索和分析。當用戶(hù)下次登錄時(shí)，即使用戶(hù)不知道自己需要搜索什么樣的信息，數字圖書(shū)館也可以主動(dòng)將圖書(shū)推送到用戶(hù)感興趣的地方，使信息檢索更加個(gè)性化和人性化。主動(dòng)推送服務(wù)和個(gè)性化信息檢索可以大大提高數字圖書(shū)館用戶(hù)的搜索效率。2.2數字圖書(shū)館信息檢索的智能發(fā)展簡(jiǎn)而言之，信息檢索的智能化是利用知識庫和人工智能，使數字圖書(shū)館的檢索系統具備一定的語(yǔ)言理解和處理能力。智能檢索系統可以利用語(yǔ)義等各種知識來(lái)表達搜索結果之間的各種交叉依賴(lài)關(guān)系。使用同音字、分詞、同義詞檢索結果，例如當用戶(hù)搜索“iPhone”相關(guān)信息時(shí)，可以同時(shí)檢索到“iPhone”相關(guān)信息。同時(shí)還可以在知識層面進(jìn)行輔助查詢(xún)，通過(guò)相關(guān)詞形成概念網(wǎng)絡(luò )，為用戶(hù)進(jìn)行智能搜索，達到最佳搜索結果。例如，在搜索“蘋(píng)果”相關(guān)信息時(shí)，“
　　智能數字圖書(shū)館檢索系統可以理解用戶(hù)的語(yǔ)言，為用戶(hù)提供更專(zhuān)業(yè)的語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)。用戶(hù)可以選擇與數字圖書(shū)館檢索系統語(yǔ)言一致的更專(zhuān)業(yè)的術(shù)語(yǔ)進(jìn)行重新檢索。2.3 基于內容的多媒體信息檢索技術(shù)應廣泛應用于收錄圖像、音頻、視頻等多媒體信息的數字圖書(shū)館。然而，圖像、音頻、視頻等信息具有豐富的內涵?；谖谋镜男畔z索方法不能充分表達這些多媒體信息的真實(shí)內容，從而影響多媒體信息的有效管理。例如，我有一首 MP3 格式的音樂(lè )。我想在數字圖書(shū)館中搜索有關(guān)音樂(lè )內容的信息，但目前的數字圖書(shū)館還做不到這一點(diǎn)。雖然數字圖書(shū)館現在是全球共享的，但對于大多數只懂一兩種語(yǔ)言的用戶(hù)來(lái)說(shuō)，他們無(wú)法使用其他語(yǔ)言的數字圖書(shū)館。例如，英語(yǔ)數字圖書(shū)館對于不懂英語(yǔ)的人來(lái)說(shuō)毫無(wú)用處。因此，基于文本的信息檢索方法不能有效地檢索和充分利用數字圖書(shū)館中不同形式和內容的信息，從而無(wú)法充分發(fā)揮數字圖書(shū)館的使用價(jià)值。因此，數字圖書(shū)館信息檢索系統中基于內容的檢索方法應該能夠快速發(fā)展。2.4 數字圖書(shū)館信息檢索的可視化開(kāi)發(fā)當數字圖書(shū)館用戶(hù)沒(méi)有明確的目標時(shí)，
　　數字圖書(shū)館的可視化建設有利于為用戶(hù)提供最直觀(guān)的資源與信息關(guān)聯(lián)的可視化展示方式，使平臺的操作界面更加生動(dòng)，提高用戶(hù)參與的興趣。對于用戶(hù)而言，可視化技術(shù)可以降低用戶(hù)信息搜索的成本，減少用戶(hù)在模糊搜索狀態(tài)下導致的檢索準確率和匹配度低的問(wèn)題，通過(guò)顯示檢索結果幫助用戶(hù)發(fā)現數據背后隱藏的鏈接。數字圖書(shū)館信息檢索可視化包括信息檢索過(guò)程可視化和檢索結果可視化。比如在數字圖書(shū)館中搜索一本書(shū)時(shí)，通過(guò)搜索過(guò)程可以知道該書(shū)所在的分類(lèi)欄目，其他與圖書(shū)相關(guān)的信息可以通過(guò)同一分類(lèi)欄目獲取。通過(guò)可視化搜索結果，用戶(hù)可以從海量的搜索結果中更快、更清晰地看到自己需要的信息。數字圖書(shū)館信息檢索可視化可以實(shí)現數字資源的最大利用，也是實(shí)現數字圖書(shū)館資源整合的必要手段。2.5 數字圖書(shū)館信息檢索專(zhuān)業(yè)發(fā)展數字圖書(shū)館專(zhuān)業(yè)信息檢索是指針對特定專(zhuān)業(yè)、特定領(lǐng)域的高質(zhì)量、高精度的專(zhuān)業(yè)信息檢索。專(zhuān)業(yè)信息檢索的實(shí)現主要得益于數字圖書(shū)館信息資源數量的不斷增加。然而，通過(guò)常見(jiàn)的檢索方式（如搜索引擎）搜索專(zhuān)業(yè)信息的結果相對來(lái)說(shuō)效率較低，通常無(wú)法獲得準確、高質(zhì)量的專(zhuān)業(yè)信息。專(zhuān)業(yè)信息檢索將只關(guān)注某一學(xué)科或領(lǐng)域的信息，其在數字圖書(shū)館中的排序和分類(lèi)通常由該領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人員指導。
　　因此，它不僅可以提高信息檢索的速度，而且可以提高準確率，擴大檢索的深度和強度，從而提高查全率和查準率。數字圖書(shū)館向智能化、個(gè)性化、專(zhuān)業(yè)化等多元化發(fā)展，不僅可以滿(mǎn)足不同用戶(hù)的信息需求，提高用戶(hù)檢??索效率，提高數字圖書(shū)館的信息服務(wù)水平，還可以促進(jìn)數字圖書(shū)館信息功能的充實(shí)。發(fā)展、有效利用資源和可持續發(fā)展。參考文獻[1]何玲玲．網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下數字圖書(shū)館信息檢索的發(fā)展趨勢 北方文學(xué)，2014，(8). [2] 王建峰. 網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下數字圖書(shū)館信息檢索發(fā)展趨勢研究[. 《圖書(shū)館與信息指南》，2015，(23). [3]董蘭軍?！睹嫦蛴脩?hù)的數字圖書(shū)館信息檢索服務(wù)優(yōu)化策略》[.山西檔案館，2017.(3). [4] 田榮. 摘要：語(yǔ)義網(wǎng)在數字圖書(shū)館中的信息檢索應用，[.《青年與社會(huì )》，2013，(28).[[5]徐倩。網(wǎng)絡(luò )信息檢索[.《圖書(shū)館理論與實(shí)踐》，2006，(2). [6]陳立軍?；趦热莸亩嗝襟w信息檢索在數字圖書(shū)館中的應用[.河南圖書(shū)館學(xué)報，2009。(5)) @>. [7] 孫倩. 數字圖書(shū)圖書(shū)館網(wǎng)站 建設視角下的資源可視化展示實(shí)踐探索[. 《圖書(shū)館理論與實(shí)踐》, 2017, (5)@>., 所以用戶(hù)需要對信息進(jìn)行二次檢索或評價(jià)，導致檢索用戶(hù)越來(lái)越不能滿(mǎn)足于同一種檢索方式。
　　一般來(lái)說(shuō)，信息檢索缺乏智能和個(gè)性化的檢索方法。2 網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下數字圖書(shū)館信息檢索發(fā)展2.1 主動(dòng)信息推送服務(wù)與數字圖書(shū)館信息檢索服務(wù)個(gè)性化發(fā)展。本服務(wù)將根據用戶(hù)的檢索情況，第一時(shí)間為用戶(hù)提供數字圖書(shū)館資源庫中的最新信息和資料。個(gè)性化信息檢索服務(wù)是根據用戶(hù)的實(shí)際需要，或根據用戶(hù)的檢索習慣、研究方向和對象等個(gè)人信息，主動(dòng)向用戶(hù)提供可能需要的信息資源服務(wù)[3]。當用戶(hù)在檢索過(guò)程中無(wú)法明確自己的搜索目的時(shí)，例如，用戶(hù)想要搜索自己感興趣的書(shū)籍，但數字圖書(shū)館存儲了大量的信息。我在自己的興趣上浪費了很多時(shí)間。這種情況可以通過(guò)數字圖書(shū)館的主動(dòng)推送服務(wù)和個(gè)性化服務(wù)來(lái)解決。例如，當用戶(hù)注冊并登錄數字圖書(shū)館賬號時(shí)，可以設置不同的標簽。用戶(hù)可以根據自己的喜好進(jìn)行設置，選擇相應的標簽來(lái)過(guò)濾搜索結果；同時(shí)，系統還會(huì )記錄和分析用戶(hù)平時(shí)的搜索記錄。當用戶(hù)下次登錄時(shí)，即使用戶(hù)對自己不是很清楚什么時(shí)候需要搜索什么樣的信息，數字圖書(shū)館也可以主動(dòng)推送用戶(hù)感興趣的書(shū)籍，
　　主動(dòng)推送服務(wù)和個(gè)性化信息檢索可以大大提高用戶(hù)在數字圖書(shū)館的搜索效率。2.2 數字圖書(shū)館信息檢索的智能化發(fā)展 簡(jiǎn)單地說(shuō)，信息檢索的智能化就是利用知識庫和人工智能，使數字圖書(shū)館檢索系統具備一定的語(yǔ)言理解和處理能力。智能檢索系統可以利用語(yǔ)義等各種知識來(lái)表達搜索結果之間的各種交叉從屬關(guān)系。同音詞、分詞和同義詞用于檢索結果[4]。例如，當用戶(hù)搜索“iPhone”相關(guān)信息時(shí)，也可以同時(shí)檢索到“Apple phone”相關(guān)信息。同時(shí)，還可以在知識層面進(jìn)行輔助查詢(xún)，通過(guò)相關(guān)詞形成概念網(wǎng)絡(luò )，對用戶(hù)進(jìn)行智能搜索，達到最佳搜索結果。例如，在查詢(xún)“Apple”相關(guān)信息時(shí)，也可以檢索到“Apple phone”相關(guān)信息。智能檢索利用知識庫中的相關(guān)知識進(jìn)行語(yǔ)義和語(yǔ)法分析，直接從內容中找到文獻討論的主題。同時(shí)，智能檢索系統將數字圖書(shū)館中常用的文檔內容以知識的形式放入知識庫，通過(guò)搜索和推理得到用戶(hù)可以直接使用的信息。智能數字圖書(shū)館檢索系統可以理解用戶(hù)' s 語(yǔ)言，并為用戶(hù)提供更專(zhuān)業(yè)的語(yǔ)言條目。2.3 基于內容的多媒體信息檢索技術(shù)應廣泛應用于數字圖書(shū)館，包括圖像、音頻、視頻等多媒體信息，并且圖像、音頻、視頻等信息具有豐富的內涵，基于文本的信息檢索方法 這些多媒體信息的實(shí)質(zhì)內容不能充分表達，從而影響多媒體信息的有效管理。
　　比如我有一首MP3格式的音樂(lè )，我想從數字圖書(shū)館中檢索音樂(lè )內容的相關(guān)信息，但是目前的數字圖書(shū)館做不到。盡管目前數字圖書(shū)館在全球范圍內共享，但對于絕大多數只掌握一兩種語(yǔ)言的用戶(hù)來(lái)說(shuō)，他們無(wú)法使用其他語(yǔ)言的數字圖書(shū)館。例如，英語(yǔ)數字圖書(shū)館對于不懂英語(yǔ)的人來(lái)說(shuō)毫無(wú)用處。無(wú)用。因此，基于文本的信息檢索方法無(wú)法完成對數字圖書(shū)館中不同形式和內容的信息的有效檢索和充分利用，從而無(wú)法充分發(fā)揮數字圖書(shū)館的使用價(jià)值[6]。所以，數字圖書(shū)館信息檢索系統中基于內容的檢索方法應該能夠快速發(fā)展。2.4 數字圖書(shū)館信息檢索的可視化開(kāi)發(fā)當數字圖書(shū)館用戶(hù)沒(méi)有明確的目標，或用戶(hù)對數字圖書(shū)館的認知有限，或按類(lèi)別檢索相似信息時(shí)，數字圖書(shū)館可以將圖書(shū)館信息檢索可視化幫助用戶(hù)從海量數據中找到自己感興趣的信息。數字圖書(shū)館的可視化建設有利于以最直觀(guān)的可視化呈現方式為用戶(hù)提供資源與信息的關(guān)聯(lián)，使平臺操作界面更加生動(dòng)生動(dòng)，增強用戶(hù)參與的興趣。對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，可視化技術(shù)可以降低用戶(hù)信息搜索的成本，減少用戶(hù)在模糊搜索狀態(tài)下導致的檢索準確率和匹配度低的問(wèn)題，通過(guò)檢索結果的展示幫助用戶(hù)發(fā)現數據背后隱藏的聯(lián)系。7]。
　　數字圖書(shū)館信息檢索的可視化包括信息檢索過(guò)程的可視化和檢索結果的可視化。例如，在數字圖書(shū)館中檢索一本書(shū)時(shí)，通過(guò)所看到的檢索過(guò)程，可以知道該書(shū)所在的分類(lèi)欄目，通過(guò)同一分類(lèi)欄目可以獲得與該書(shū)相關(guān)的其他信息。通過(guò)搜索結果的可視化，用戶(hù)可以更加快速地從大量搜索結果中一目了然地看到自己需要的信息。數字圖書(shū)館信息檢索的可視化可以實(shí)現數字資源的最大利用，也是實(shí)現數字圖書(shū)館資源整合的必要手段。2. 5 數字圖書(shū)館信息檢索的專(zhuān)業(yè)發(fā)展 數字圖書(shū)館的專(zhuān)業(yè)信息檢索是指針對特定用戶(hù)、特定專(zhuān)業(yè)和領(lǐng)域，進(jìn)行高質(zhì)量、高精度的專(zhuān)業(yè)信息檢索。專(zhuān)業(yè)化信息檢索的實(shí)現主要是由于數字圖書(shū)館中信息資源越來(lái)越多，而搜索引擎等常用檢索手段對專(zhuān)業(yè)信息的查找效率相對較低，往往無(wú)法獲得準確、優(yōu)質(zhì)的信息。專(zhuān)業(yè)資料。專(zhuān)業(yè)化信息檢索將關(guān)注僅涉及某一學(xué)科和領(lǐng)域的信息，其在數字圖書(shū)館中的整理和分類(lèi)往往由該領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人員指導。所以，它不僅可以提高信息檢索的速度，而且可以提高準確率，擴大檢索的深度和強度，從而提高查全率和查準率。數字圖書(shū)館智能化、個(gè)性化、專(zhuān)業(yè)化的多元化發(fā)展，不僅可以滿(mǎn)足不同用戶(hù)的信息需求，提高用戶(hù)的檢索效率，提高數字圖書(shū)館的信息服務(wù)水平，也可以促進(jìn)數字圖書(shū)館的信息化。充分發(fā)揮功能，有效利用資源，實(shí)現可持續發(fā)展。數字圖書(shū)館的個(gè)性化和專(zhuān)業(yè)化不僅可以滿(mǎn)足不同用戶(hù)的信息需求，提高用戶(hù)的檢索效率，提高數字圖書(shū)館的信息服務(wù)水平，也可以促進(jìn)數字圖書(shū)館的信息化。充分發(fā)揮功能，有效利用資源，實(shí)現可持續發(fā)展。數字圖書(shū)館的個(gè)性化和專(zhuān)業(yè)化不僅可以滿(mǎn)足不同用戶(hù)的信息需求，提高用戶(hù)的檢索效率，提高數字圖書(shū)館的信息服務(wù)水平，也可以促進(jìn)數字圖書(shū)館的信息化。充分發(fā)揮功能，有效利用資源，實(shí)現可持續發(fā)展。
　　參考文獻 [1] 何玲玲．網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下數字圖書(shū)館信息檢索的發(fā)展趨勢[J]．北方文學(xué), 2014, (8) .[2] 王建峰. 網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下數字圖書(shū)館信息檢索發(fā)展趨勢研究[J]. 圖書(shū)情報導刊, 2015, (23)@ > .[3]董蘭軍.“以用戶(hù)為中心”理念下數字圖書(shū)館信息檢索服務(wù)優(yōu)化策略[J].山西檔案館,2017,(3).[4]田榮.應用數字圖書(shū)館信息檢索中的語(yǔ)義網(wǎng)[J].青年與社會(huì ),2013,(28).[5]徐倩.智能化趨勢[J].圖書(shū)館理論與實(shí)踐,2006,(2)@ > .[6]陳立軍.基于內容的多媒體信息檢索在數字圖書(shū)館中的應用[J].
　　[3]
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　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(國內醫藥網(wǎng)站分類(lèi)網(wǎng)站信息資源概論)
　　信息中心1.中國科學(xué)院文獻情報中心2.醫學(xué)情報所圖書(shū)館3.復旦大學(xué)醫學(xué)圖書(shū)館4.中國國家圖書(shū)館5.NLM 網(wǎng)站提供全球86個(gè)國家近8000家制藥公司和100家代工企業(yè)的業(yè)務(wù)信息。合同制造公司欄目提供了更詳細的公司可以加工的產(chǎn)品信息，并為制藥公司（公司）提供供需合作信息您也可以將自己的相關(guān)信息添加到其系統信息檢索1.美國協(xié)會(huì )臨床藥理學(xué)和治療學(xué) ASCPT2.美國藥理學(xué)院 AACP：3.
　　// 下面的內容可以直接刪除。數據可以編輯和修改?？梢跃庉嫼托薷氖褂脭祿?。使用數據僅供參考。實(shí)戰分析主要從事：課件設計、文檔制作、網(wǎng)絡(luò )軟件設計、平面設計制作、廣告宣傳等。以?xún)?yōu)質(zhì)的服務(wù)對待每一位客戶(hù)，讓客戶(hù)滿(mǎn)意！致力于數據挖掘、合同簡(jiǎn)歷、論文撰寫(xiě)、PPT設計、策劃案、策劃案例、學(xué)習課件、各種模板等，打造全網(wǎng)一站式需求 * * * 第一節 在線(xiàn)醫療信息資源板塊介紹2 互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎 Section 3 重要藥品網(wǎng)站 網(wǎng)上藥品信息檢索一、國內藥品網(wǎng)站分類(lèi)網(wǎng)站 信息由創(chuàng )始人選擇提供。根據創(chuàng )始人不同，分為5類(lèi)：1.藥企、醫院商業(yè)網(wǎng)站2.醫學(xué)研究機構專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站3.網(wǎng)絡(luò )服務(wù)公司 與醫療機構合作成立的專(zhuān)業(yè)人士網(wǎng)站 4.政府與醫學(xué)相關(guān)的部門(mén)網(wǎng)站 5.醫務(wù)人員個(gè)人網(wǎng)站 二、在線(xiàn)特色信息1. 信息來(lái)源豐富2. 信息內容和形式的多樣性3. 信息時(shí)效性（易擴散、及時(shí)）4. 信息交互性（雙向）5. 信息相關(guān)性6. 信息的開(kāi)放性（可變性、非完整性）7. 面對來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的信息，科學(xué)鑒賞能力有多好？搜索引擎 搜索引擎 第二節網(wǎng)絡(luò )搜索引擎一、定義 搜索引擎是互聯(lián)網(wǎng)上提供的具有信息發(fā)現、組織、檢索、導航等相關(guān)服務(wù)功能的各種軟件系統或工具的總稱(chēng)。
　　二、基本工作原理1.信息采集自動(dòng)采集：利用網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)搜索軟件，如機器人、蜘蛛等，定時(shí)抓取網(wǎng)絡(luò )信息。手冊采集：專(zhuān)人跟蹤選擇網(wǎng)上信息，進(jìn)行索引，建立索引庫。一些網(wǎng)站 接受推薦和申請。2. 組織信息（數據索引） 分析索引系統程序對采集到的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分析，提取網(wǎng)頁(yè)信息，按照一定的相關(guān)算法進(jìn)行計算，形成網(wǎng)頁(yè)索引數據庫。為了提高索引質(zhì)量，一些搜索引擎也采用人工索引，如Yahoo!的分類(lèi)索引。3. 提供檢索服務(wù)的搜索引擎的記錄對應于網(wǎng)頁(yè)或網(wǎng)站。不同的網(wǎng)絡(luò )檢索工具有不同的記錄格式和內容，一般包括：網(wǎng)站（頁(yè)面）標題、摘要或描述內容的關(guān)鍵詞、網(wǎng)址（URL）等。相關(guān)性排名三、搜索引擎類(lèi)型1.全文搜索引擎2.目錄搜索引擎3.元搜索引擎1.全文搜索引擎（機器人搜索引擎，索引搜索引擎） （1）自動(dòng)搜索采集網(wǎng)頁(yè)信息，自動(dòng)索引，數據量大。⑵ 強大的搜索功能。召回率高，準確率低。一般來(lái)說(shuō)，布爾邏輯檢索、短語(yǔ)檢索、位置檢索、截斷檢索、可以進(jìn)行二次檢索等。適合尋找具有特定目的的用戶(hù)。需要一些數據庫知識。Google 百度 2. 基于目錄的搜索引擎 (1) 主要基于層次分類(lèi)和目錄檢索，人工參與網(wǎng)頁(yè)信息的篩選和索引。數據庫規模小，但質(zhì)量高，有利于家庭搜索。
　　(2)準確率高，查全率有限。適用于按主題瀏覽，檢索目的不是很明確的用戶(hù)。雅虎！兩個(gè)搜索引擎的界限不明確3.元搜索引擎（Metasearch Engine） 元搜索引擎（搜索引擎之上的搜索引擎）是可以調用其他搜索引擎的搜索引擎。召回率大大提高，但準確率更難保證。Dogpile() 四、在線(xiàn)信息檢索策略作為目錄型和索引型搜索引擎各有優(yōu)勢。結合并明智地使用以產(chǎn)生最佳效果。優(yōu)化搜索結果的方法1.提高精度的方法（1)添加搜索詞并進(jìn)行二次搜索。（2) 使用更具體的低級搜索詞進(jìn)行搜索；搜索短語(yǔ)，用引號引起來(lái)。(3)使用字段搜索方式縮小搜索范圍。標題、URL、圖片等。(4)使用邏輯AND、NOT或限制搜索如resource等檢索范圍的設置類(lèi)型、時(shí)間、語(yǔ)言等（5)使用專(zhuān)業(yè)的搜索引擎進(jìn)行檢索。2.提高召回率的方法（1)降低相關(guān)性，擴大檢索范圍，搜索特異性較低的詞） . (2)添加同義詞、同義詞、相關(guān)詞、上位概念等，并使用邏輯“或”連接。(3)將搜索引擎換成搜索。例如元搜索引擎或多重搜索（4)搜索引擎提供的搜索功能可用于擴展搜索。
　　例如，搜索結果頁(yè)面上有“更多類(lèi)似”等按鈕。五、常用搜索引擎綜合搜索引擎*Google Yahoo! 百度醫學(xué)專(zhuān)業(yè)搜索引擎Medical Matrix（醫學(xué)矩陣）（注冊免費使用、評價(jià)和評分） Medscape（注冊免費使用） HONselect（免費、評價(jià)、使用MeSH組織） Medscape（醫療場(chǎng)景）？醫學(xué)專(zhuān)家、基層專(zhuān)業(yè)醫師和所有醫護人員首次免費注冊多學(xué)科中西醫結合網(wǎng)站。提供醫學(xué)信息庫和醫學(xué)教育工具。專(zhuān)業(yè)頁(yè)面可根據個(gè)人需求進(jìn)行定制。*HONselect 在 MeSH 中評估和組織信息。SCIrus 中最好的科學(xué)搜索引擎一、 查看全部

　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(兩種搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(圖))
　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法很多，常見(jiàn)的也很多，且各有不同特點(diǎn)。針對搜索引擎性能需求，搜索引擎優(yōu)化需要有更清晰的思維、更敏銳的嗅覺(jué)和更專(zhuān)業(yè)的技術(shù)水平。這里，給大家分享兩種搜索引擎進(jìn)行信息檢索的性能提升思路，希望可以幫助到大家。方法一：借助搜索引擎提升點(diǎn)擊率本質(zhì)上，這種方法是通過(guò)提升搜索引擎的asincoder語(yǔ)義分割能力來(lái)提升點(diǎn)擊率。
　　即提升搜索引擎的asincoder的語(yǔ)義分割能力，可以使用上述方法中的attention+crf+++來(lái)提升搜索引擎檢索結果的信息檢索率。attentionrecurrentnetworkforsemanticsegmentationandidentification作者通過(guò)實(shí)驗表明，引入attention，在搜索引擎中的文本檢索和信息查詢(xún)檢索中，可以得到更高的排序，同時(shí)可以提升搜索引擎可檢索信息量。
　　我們將這種方法用于常規關(guān)鍵詞檢索，其具體方法是將大量關(guān)鍵詞數據進(jìn)行上采樣，然后用crf模型訓練attentionlayer，并加入cnn進(jìn)行深度遷移學(xué)習。具體代碼如下：作者將這種方法用于信息檢索，也有其他一些參考文獻，例如《semanticsegmentationmodelsinsearchrecommendations》。
　　方法二：通過(guò)關(guān)鍵詞提升seo排名最近google開(kāi)始嘗試利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)推送網(wǎng)頁(yè)和鏈接。2015年5月時(shí)，google就已經(jīng)開(kāi)始使用alexa來(lái)提升用戶(hù)對google的關(guān)注度。這種方法通過(guò)在利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )機器學(xué)習網(wǎng)站內容，同時(shí)在向文本數據里輸入關(guān)鍵詞來(lái)提升搜索引擎seo排名。具體代碼如下：其中user-preferred變量是用戶(hù)對此網(wǎng)站的喜好程度，targettext變量是產(chǎn)品瀏覽量，aisimilarity變量是搜索內容相似度。
　　結果也很具有前瞻性。在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構如何使用上，還有待嘗試。在本文中，建議給網(wǎng)站內容加入不同關(guān)鍵詞的詞向量，例如網(wǎng)站類(lèi)別關(guān)鍵詞：健康，教育，財務(wù)，電影，家居等。對于產(chǎn)品類(lèi)別關(guān)鍵詞：機械，設計，園林，首飾等。在詞向量生成的過(guò)程中，我們主要是通過(guò)ftrl語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的。這是embedding+pretrain+temporalembedding模型，輸入voc-2000，具體算法如下：實(shí)驗結果如下：參考文獻：。 查看全部

　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法有針對百度來(lái)說(shuō))
　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法有針對百度來(lái)說(shuō)，seo針對的是你網(wǎng)站本身，對于競爭網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，針對不同的搜索引擎，做的策略方法可能有一些差異。因為如果同樣是搜索引擎，他可能有多個(gè)引擎，每個(gè)引擎都要通過(guò)他的搜索算法進(jìn)行推薦，而我們搜索引擎服務(wù)的是網(wǎng)站用戶(hù)，所以對于不同的搜索引擎的seo策略方法不太一樣。
　　1.對于百度：目前百度將搜索關(guān)鍵詞在前幾位的網(wǎng)站作為推薦目標，這個(gè)推薦目標主要由title,description,robots協(xié)議（nofollow）結合網(wǎng)站結構進(jìn)行控制，對于百度來(lái)說(shuō)在title和description中規定若干不同的屬性，基本上一個(gè)網(wǎng)站進(jìn)行seo投放title關(guān)鍵詞track效果還是不錯的，但是對于nofollow也沒(méi)有太好的控制。
　　2.對于谷歌：google采用的是地域，因為全球無(wú)窮盡；還有是否包含：article，account，enhancedexperience3.對于必應：只對user-agent進(jìn)行檢索，注意規避404就可以了，并不需要采用全局搜索。4.對于yahoo：采用和yahoo首頁(yè)一樣的推薦算法，在yahoo的頁(yè)面上一般都是標題中出現一次即可關(guān)聯(lián)我們的目標關(guān)鍵詞（必應沒(méi)有規定權重）；這個(gè)優(yōu)化點(diǎn)不太好，因為我們對它肯定是沖突，但是對其他網(wǎng)站來(lái)說(shuō)的話(huà)比較容易。
　　5.對于百度后臺：首頁(yè)是可以識別百度關(guān)鍵詞推薦的，網(wǎng)站上可以抓取nofollow就可以了。6.對于其他：權重要的不一樣，比如說(shuō)搜索你的時(shí)候，排在第一個(gè)是哪些網(wǎng)站？排在第二個(gè)又是哪些？排在第三個(gè)又是哪些？百度只能用蜘蛛過(guò)濾一些，所以搜索引擎本身利用的規則是不一樣的。這里有一個(gè)網(wǎng)站舉例。另外，就是百度喜歡購買(mǎi)長(cháng)尾關(guān)鍵詞的排名，一般這些關(guān)鍵詞經(jīng)過(guò)seo有不錯的效果，還有就是百度的關(guān)鍵詞排名受robots規定的影響和其他搜索引擎的干擾太大，可以開(kāi)發(fā)購買(mǎi)一些長(cháng)尾關(guān)鍵詞進(jìn)行推廣。
　　7.就是網(wǎng)站結構，建議一個(gè)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)多個(gè)子欄目或者是功能，因為大部分搜索引擎只會(huì )推薦你的網(wǎng)站信息看到的詞排在前幾位。另外，對于每一條結構不一樣的關(guān)鍵詞他的推薦方式是不一樣的，比如說(shuō)權重高，質(zhì)量好，價(jià)格低的詞，推薦量可能就會(huì )比較大；所以這里提倡一般一個(gè)子欄目里面最好有3~5個(gè)關(guān)鍵詞，每個(gè)關(guān)鍵詞都能有5~10個(gè)url獲得流量，重點(diǎn)是以高權重，高質(zhì)量，價(jià)格低的詞語(yǔ)取勝，對于長(cháng)尾詞用30個(gè)url進(jìn)行布局，另外的url主要放在其他關(guān)鍵詞前面或者后面，后期再換回正常內容內容。最后，如果你認為我的答案有用，就點(diǎn)個(gè)贊唄^^知乎專(zhuān)欄：網(wǎng)站運營(yíng)與推廣。 查看全部

　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(京東線(xiàn)性電商搜索引擎的架構及在線(xiàn)框架（一）——電子商務(wù)搜索)
　　01
　　背景介紹
　　電子商務(wù)搜索是京東等電子商務(wù)的重要組成部分。用戶(hù)通過(guò)搜索找到自己需要的產(chǎn)品，然后下單購買(mǎi)。典型電子商務(wù)搜索引擎的架構包括三個(gè)重要組件：查詢(xún)理解、召回和排序。
　　
　　我們分別介紹它們，基于向量檢索召回和商品排序：
　　02
　　向量召回
　　向量檢索作為一種信息檢索方法，在業(yè)界得到了廣泛的應用，它可以解決傳統倒排檢索無(wú)法解決的問(wèn)題。Inverted 通過(guò)文字匹配召回產(chǎn)品。這種方法有一個(gè)缺陷。無(wú)法召回字面不匹配但語(yǔ)義相似的產(chǎn)品。例如，query='2-3 歲嬰兒玩具' 無(wú)法召回 sku='Thomas Little優(yōu)采云'。
　　
　　通俗的講，就是訓練一個(gè)模型，將query和sku映射到一個(gè)統一的維度空間，在這個(gè)維度空間中，同類(lèi)產(chǎn)品相近，異類(lèi)產(chǎn)品相距更遠。如上例所示，query=奶粉。在高緯度空間，奶粉產(chǎn)品比鞋子、衣服、手機更容易被查詢(xún)。這是建模過(guò)程，為查詢(xún)和 sku 生成矢量數據。
　　我們得到了query和sku的向量，下一步就是檢索并返回最接近query的topK sku。數據庫的商品數量非常多，通常在億級，不可能做線(xiàn)性遍歷?？紤]到時(shí)效性，將介紹快速向量近似檢索方法，如KDTree、TDM、LSH、PQ、HNSW等，我們使用的PQ算法在此不再贅述。網(wǎng)上有很多資料介紹它的算法。下面重點(diǎn)介紹我們的模型和在線(xiàn)檢索框架。
　　在模型方面，我們不僅需要考慮query-sku的相關(guān)性，還要對用戶(hù)行為進(jìn)行建模。同一查詢(xún)?yōu)椴煌脩?hù)和同一用戶(hù)在不同時(shí)間檢索到更個(gè)性化的產(chǎn)品。我們正在使用 DPSR（Deep Personalized and Semantic Retrieval）算法，該模型集成了個(gè)性化和搜索語(yǔ)義信息，我們的論文已通過(guò) SIGIR2020 收錄 的批準。
　　1. 檢索系統概覽
　　
　　總體來(lái)說(shuō)，離線(xiàn)模型是一個(gè)兩塔模型結構，query和sku各有一個(gè)模型塔。查詢(xún)端包括查詢(xún)令牌、用戶(hù)配置文件和用戶(hù)歷史事件等功能。Sku端包括title token、brand、category、shopid等特征。
　　離線(xiàn)索引（offline indexing），使用sku塔，導出sku的embedding來(lái)構建QP索引。
　　在線(xiàn)服務(wù)（online serving）使用查詢(xún)塔，模型加載到tensorflow服務(wù)中，嵌入在線(xiàn)預測查詢(xún)。
　　2. 模型詳細設計
　?、?兩塔模型架構
　　上面介紹了模型結構，一個(gè)查詢(xún)塔Q，一個(gè)sku塔S，對于給定的query=q，sku=s，模型計算過(guò)程為：
　　f(q,s)=G(Q(q),S(s))
　　Q(q)∈Rd×m 表示查詢(xún)的嵌入
　　S(s)∈Rd×m表示sku的嵌入
　　G代表打分計算函數，如內積、L2距離等。
　　雙塔模型訓練完成后，query和sku模型相對獨立，我們可以分別計算。所有 sku 嵌入都是離線(xiàn)計算的，用于快速構建向量檢索索引。盡管模型彼此獨立，但在查詢(xún)和 sku 之間使用了簡(jiǎn)單的點(diǎn)積計算。理論上，query 和 sku embedding 仍然在同一個(gè)幾何空間中，具有可比性。
　?、?多頭查詢(xún)塔
　　我們看到左邊的塔和右邊的塔不同：投影層和多頭，目的是為了豐富查詢(xún)端的信息。如下圖，不同的head可以捕獲不同的query語(yǔ)義（query=apple，語(yǔ)義可以是手機和水果），捕獲不同的品牌屬性（query=mobile，品牌可以是華為、小米），抓取不同的產(chǎn)品屬性（query=Samsung，產(chǎn)品屬性可以是筆記本、手機）等等。
　　
　?、?注意力缺失
　　多頭允許查詢(xún)生成多個(gè)嵌入和 sku 嵌入來(lái)計算分數。我們使用注意力損失進(jìn)行模型優(yōu)化。
　　我們將query的多個(gè)embeddings標記為Q(q)={e1,e2,...,em}，其中ei∈Rd，Sku的embeddings為S(s)=g，g∈Rd，Query和sku分數的計算是如下：
　　
　　其中 β 是 softmax 熱參數。假設D代表訓練期望，r(qi,si+)為正樣本，r(qi,si-)為負樣本，模型優(yōu)化的損失可以表示為：
　　
　?、?負采樣
　　我們使用用戶(hù)點(diǎn)擊數據，數據量為10億作為正樣本。負樣本沒(méi)有使用同一會(huì )話(huà)中未點(diǎn)擊的樣本，因為搜索手機顯示的是小米和華為手機，不能說(shuō)未點(diǎn)擊的產(chǎn)品是無(wú)關(guān)產(chǎn)品。負樣本分為兩部分：隨機負樣本和批量負樣本。我們添加了一組超參數來(lái)調整兩者的比例。據觀(guān)察，隨機負數越多，召回產(chǎn)品的受歡迎程度越高，用戶(hù)點(diǎn)擊下單的吸引力越大，但會(huì )降低產(chǎn)品與檢索查詢(xún)之間的相關(guān)性。
　　
　　模型訓練算法如下：
　　
　　3. 訓練優(yōu)化
　　我們也嘗試過(guò)更強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，比如RNN、transform等，效果差不多或者稍微好一點(diǎn)。但是，短延遲模型更適合工業(yè)生產(chǎn)建模，可以使用更少的服務(wù)器進(jìn)行高效的離線(xiàn)訓練和在線(xiàn)服務(wù)。
　　在模型系統方面，我們也做了一系列的訓練優(yōu)化，簡(jiǎn)單介紹一下：
　　
　　4. 語(yǔ)義檢索效果展示
　　語(yǔ)義搜索上線(xiàn)后取得了不錯的體驗，不僅提高了轉化率，而且在長(cháng)尾流量中查詢(xún)重寫(xiě)率降低了近10%，這意味著(zhù)用戶(hù)無(wú)需多次重寫(xiě)查詢(xún)次以獲得所需的產(chǎn)品結果。
　　
　　03
　　商品分揀
　　以下是產(chǎn)品順序：
　　商品分類(lèi)主要是根據用戶(hù)的輸入對商品進(jìn)行評分和分類(lèi)。傳統的商品排序方法使用xgboost等基于決策樹(shù)的方法從數據中學(xué)習，但這些模型通常具有成百上千個(gè)數值人工特征，無(wú)法有效地從用戶(hù)歷史點(diǎn)擊購買(mǎi)數據等原創(chuàng )特征中提取數據，商品文本。并直接從圖像中學(xué)習。近年來(lái)，深度學(xué)習在各種應用中驗證了從原創(chuàng )特征學(xué)習的有效性，并在業(yè)界廣泛使用，如wide&deep、DIN等。下面是我們在產(chǎn)品搜索排名中嘗試的一種方法。
　　1. 雙胞胎網(wǎng)絡(luò )
　　我們的訓練數據來(lái)自用戶(hù)的搜索日志。通過(guò)將用戶(hù)購買(mǎi)的物品（物品a）與未購買(mǎi)的物品（物品b）在同一會(huì )話(huà)中配對，并使用購買(mǎi)的物品作為最終學(xué)習標簽，我們構建了用戶(hù)查詢(xún)-物品對訓練集。
　　基于訓練數據，我們首先設計孿生網(wǎng)絡(luò )結構：
　　
　　孿生網(wǎng)絡(luò )結構有兩個(gè)共享參數的模塊。每個(gè)模塊分別輸入用戶(hù)、查詢(xún)和產(chǎn)品特征。每個(gè)模塊都使用 ReLU 作為激活函數。最后一層的輸出是一個(gè)分數，兩個(gè)模塊的差值和數據標簽作為熵損失函數的交叉輸入。
　　在特征方面，我們使用以下不同類(lèi)型的特征：
　　文本特征可以學(xué)習一定的相關(guān)信息，用戶(hù)歷史行為可以學(xué)習個(gè)性化信息，我們對id類(lèi)特征做了預訓練。
　　2. 個(gè)性化升級
　　在孿生模型的第一個(gè)版本中，我們只是對用戶(hù)的歷史行為進(jìn)行了 sum pooling，但這缺乏與搜索產(chǎn)品的交互，無(wú)法準確地代表用戶(hù)的興趣；為了加強用戶(hù)交互，我們升級了模型的結構，使用候選項目和用戶(hù)歷史項目作為注意力，從而將靜態(tài)用戶(hù)嵌入升級為隨查詢(xún)和當前項目變化的用戶(hù)嵌入。
　　我們還添加了 Graph learning 方法來(lái)預訓練 id 類(lèi)特征嵌入，然后將其添加到模型訓練中。具體方法是利用用戶(hù)的優(yōu)質(zhì)點(diǎn)擊行為生成產(chǎn)品圖，通過(guò)Random Walk生成訓練數據，然后使用Skip-gram進(jìn)行訓練。添加id embedding可以提高模型的離線(xiàn)指標和收斂速度。
　　
　　3. 時(shí)效優(yōu)化
　　值得一提的是，為了增強排序捕捉變化的能力，提高排序的流動(dòng)性，我們對特征時(shí)效性、模型時(shí)效性、在線(xiàn)估計校準三個(gè)方面進(jìn)行了優(yōu)化。
　　搜索排序是商品檢索最重要的模塊之一。我們在個(gè)性化、時(shí)效化、多目標化的方向上不斷迭代，提升分揀體驗，提升商品交易量。
　　04
　　總結
　　我們引入語(yǔ)義檢索召回和物品排名，部署在京東搜索服務(wù)上，取得了不錯的效果。我們也在嘗試一些業(yè)內比較流行的方法，比如GNN、KG、MMoE等方向，也取得了不錯的效果。 查看全部

　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),營(yíng)銷(xiāo)搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)營(yíng)銷(xiāo):英文SearchEngineMarketing,)
　　Search Engine Marketing Search Engine Marketing 搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)：英文Search Engine Marketing，我們通常簡(jiǎn)稱(chēng)為“SEM”。就是利用用戶(hù)檢索信息的機會(huì )，按照用戶(hù)使用搜索引擎的方式，盡可能地向目標用戶(hù)傳遞營(yíng)銷(xiāo)信息。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)就是基于搜索引擎平臺的網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)，利用人們對搜索引擎的依賴(lài)以及人們在檢索信息時(shí)使用搜索引擎的習慣，將信息傳遞給目標客戶(hù)。搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)的基本思想是讓用戶(hù)發(fā)現信息，并通過(guò)點(diǎn)擊進(jìn)入網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)，了解更多他們需要的信息。搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)定義搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)的基本思想是讓用戶(hù)發(fā)現信息，通過(guò)（搜索引擎）搜索點(diǎn)擊進(jìn)入網(wǎng)站/網(wǎng)頁(yè)，了解更多他需要的信息。在介紹搜索引擎策略時(shí)，一般認為搜索引擎優(yōu)化設計的主要目標有兩個(gè)層次：被搜索引擎搜索收錄，在搜索結果中排名靠前。這已經(jīng)是常識問(wèn)題了。簡(jiǎn)而言之，SEM所做的就是在搜索引擎中獲得最大的流量，并以最小的投資產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。大多數互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員和專(zhuān)業(yè)服務(wù)提供商都以這一級別的搜索引擎為目標。但是，從實(shí)際的角度來(lái)看，僅僅 收錄 是不夠的 被搜索引擎和在搜索結果中排名靠前，因為達到這樣的效果并不一定會(huì )增加用戶(hù)的點(diǎn)擊率，更不用說(shuō)保證了。將訪(fǎng)問(wèn)者轉化為客戶(hù)或潛在客戶(hù)只能說(shuō)是搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)策略中最基本的兩個(gè)目標。
　　SEM方法包括搜索引擎優(yōu)化（SEO）、付費排名、定向廣告、付費收錄搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值1、帶來(lái)更多點(diǎn)擊和關(guān)注；2、帶來(lái)更多商機；3、樹(shù)立行業(yè)品牌；4、增加網(wǎng)站廣度；5、增加品牌知名度；6、增加網(wǎng)站曝光；7、根據關(guān)鍵詞，通過(guò)創(chuàng )意和描述提供相關(guān)介紹。搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)的工作原理1、用戶(hù)搜索；2、返回結果；3、查看結果；4、點(diǎn)擊內容；5、瀏覽網(wǎng)站；< @6、 咨詢(xún)搜索搜索引擎的工作原理爬取-數據庫-分析搜索請求-計算搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)基本要素的順序根據搜索引擎推廣的原理，搜索引擎推廣的實(shí)現需要五個(gè)基本要素：信息來(lái)源（網(wǎng)頁(yè)）、搜索引擎信息索引庫、用戶(hù)檢索行為和檢索結果、用戶(hù)對檢索結果的分析判斷、對選定檢索結果的點(diǎn)擊。這些要素的研究和有效實(shí)現以及搜索引擎推廣的信息傳遞過(guò)程，構成了搜索引擎推廣的基本任務(wù)和內容。其實(shí)最重要的是做好用戶(hù)體驗。百度的算法改進(jìn)升級，并且更加注重用戶(hù)體驗。做好內容，做出優(yōu)質(zhì)內容才是王道。搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)的基本流程1、企業(yè)信息發(fā)布在網(wǎng)站成為網(wǎng)頁(yè)形式的信息源（包括企業(yè)內部和外部信息源）；2、搜索引擎會(huì )將網(wǎng)站/網(wǎng)頁(yè)信息收錄到索引庫；3、用戶(hù)使用關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索（對于分類(lèi)目錄，是逐級目錄query);4、在搜索結果中列出相關(guān)索引信息及其鏈接URL；5、
<p>6、搜索關(guān)鍵詞7、查看搜索結果8、點(diǎn)擊鏈接9、瀏覽公司網(wǎng)站10、實(shí)現搜索引擎營(yíng)銷(xiāo) 營(yíng)銷(xiāo)特點(diǎn)1、應用廣泛；2、用戶(hù)主動(dòng)查詢(xún)；3、獲取新客戶(hù)；4、競爭激烈；5、動(dòng)態(tài)更新，隨時(shí)調整； 查看全部

　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(國內外知識支撐的信息檢索與推薦的研究進(jìn)展體系（二）)
　　概括
　　本文介紹了當前國內外知識支持的信息檢索與推薦研究進(jìn)展。主要總結和分析了結合知識圖譜和知識支持的搜索用戶(hù)行為分析的信息檢索和推薦方法兩個(gè)主要研究方向。并對今后的工作提出了展望。
　　關(guān)鍵詞
　　信息檢索；推薦系統；知識圖譜；探索性搜索
　　0 前言
　　知識和信息是兩個(gè)密切相關(guān)但又截然不同的概念。信息科學(xué)領(lǐng)域的DIKW系統（DataInformation-Knowledge-Wisdom pyramid）可以很好地解釋它們之間的關(guān)系。如圖1所示，DIKW系統是一個(gè)金字塔，自下而上包括四個(gè)組成部分：數據、信息、知識和智慧。其中，數據是信息的基礎；信息是知識的基礎；知識是智慧的基礎。經(jīng)過(guò)一定的組織和處理，使其與當前的上下文或任務(wù)相關(guān)，從而具有一定的意義、價(jià)值和關(guān)聯(lián)性，對完成當前的任務(wù)有用，數據就可以稱(chēng)為信息。當信息被進(jìn)一步結構化，與其他信息聯(lián)系起來(lái)時(shí)，信息就轉化為知識，
　　
　　圖1 DIKW系統
　　傳統的信息檢索研究主要涉及對非結構化或半結構化的海量數據進(jìn)行存儲、組織、索引和檢索，使用戶(hù)能夠快速高效地從中檢索和獲取相關(guān)信息。即主要涉及如何幫助用戶(hù)從數據中獲取信息。然而，隨著(zhù)信息檢索研究的不斷發(fā)展，研究人員逐漸意識到將知識引入信息檢索領(lǐng)域的重要性。
　　一方面，從系統的角度來(lái)看，研究人員已經(jīng)開(kāi)始意識到，除了傳統的文本數據和用戶(hù)行為數據，我們還可以利用知識圖譜等高質(zhì)量的結構化知識來(lái)進(jìn)一步提升搜索引擎和推薦器的排名性能。系統。另一方面，從用戶(hù)的角度，研究人員開(kāi)始將搜索過(guò)程視為用戶(hù)學(xué)習和獲取知識的過(guò)程，并從這個(gè)角度對用戶(hù)的搜索行為進(jìn)行分析、理解和建模。因此，本文將從以上兩個(gè)方面介紹知識支持的信息檢索與推薦的研究進(jìn)展。
　　1 結合知識圖譜的信息檢索與推薦方法
　　在信息檢索領(lǐng)域，搜索引擎和推薦系統是兩個(gè)最重要的應用方向。目前，很多研究工作都試圖從不同方面提高搜索排名和推薦排名的效果，包括使用各種用戶(hù)交互行為（點(diǎn)擊和瀏覽等）和待排序項目的內容信息（描述和關(guān)鍵詞 等），也提升了不同場(chǎng)景下的算法性能。隨著(zhù)近年來(lái)相關(guān)研究的逐漸深入，越來(lái)越多的研究人員開(kāi)始意識到信息檢索上下文之外的結構化知識對于進(jìn)一步改進(jìn)搜索和推薦算法具有重要作用。在搜索和推薦場(chǎng)景中對要排序的項目進(jìn)行良好的表征。
　　具體來(lái)說(shuō)，知識圖譜收錄了大量的實(shí)體和實(shí)體之間的聯(lián)系信息，這兩者對于信息檢索系統中待排序內容的表示都有很大幫助。一方面，如果將要排序的內容（如搜索引擎中的文檔或推薦系統中的產(chǎn)品等）與知識圖譜中的實(shí)體進(jìn)行鏈接匹配，我們將能夠找出待排序內容的關(guān)鍵信息（即收錄的實(shí)體詞） 另一方面，實(shí)體之間的特殊關(guān)系可以輔助推理擴散，這將對搜索場(chǎng)景中查詢(xún)詞的擴展和推薦場(chǎng)景中要推薦的內容的關(guān)系發(fā)現。
　　近年來(lái)，搜索引擎和推薦系統領(lǐng)域的許多工作都基于類(lèi)似的想法開(kāi)始了研究。一些學(xué)者在搜索場(chǎng)景中嘗試在傳統查詢(xún)詞-文檔內容匹配的基礎上，利用知識圖譜，考慮查詢(xún)詞中收錄的實(shí)體與文檔中收錄的實(shí)體之間的關(guān)系，進(jìn)一步提高文檔排序的效果。 ; 在推薦系統場(chǎng)景下，由于知識信息的引入也有助于緩解推薦的可解釋性問(wèn)題，因此有很多研究工作從這個(gè)角度來(lái)提高推薦算法的性能，提高結果的可解釋性。相關(guān)研究的應用場(chǎng)景包括網(wǎng)頁(yè)搜索、信息流推薦、產(chǎn)品推薦和電影推薦?？梢?jiàn)，知識增強信息檢索方法的研究已成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)和重點(diǎn)。下面將詳細介紹這兩種場(chǎng)景的知識利用。
　　(1） 搜索場(chǎng)景中的知識圖利用
　　在搜索排序算法中，查詢(xún)詞和文檔的內容和語(yǔ)義匹配在傳統的BM25、TF-IDF算法和最近的深度排序模型中都扮演著(zhù)重要的角色。然而，這些算法大多在匹配時(shí)對查詢(xún)中的每個(gè)詞賦予同等權重，并沒(méi)有更多地關(guān)注關(guān)鍵信息。例如，當查詢(xún)詞為“奧巴馬的親屬關(guān)系”時(shí)，用戶(hù)更關(guān)注“奧巴馬”和“親屬關(guān)系”，而不是“關(guān)系”一詞。為了解決這個(gè)問(wèn)題，近年來(lái)，卡內基梅隆大學(xué)的熊晨燕和清華大學(xué)的劉志遠提出，在現有詞匹配的基礎上，可以將知識圖譜中的實(shí)體詞引入查詢(xún)詞和文檔中收錄的實(shí)體詞。進(jìn)行匹配和相似度計算，實(shí)現關(guān)鍵實(shí)體信息的有效利用和挖掘。進(jìn)一步，他們還考慮了詞和實(shí)體詞的交叉匹配，即考慮：①查詢(xún)詞中的詞-文檔中的詞；②查詢(xún)詞中的實(shí)體詞——文檔中的詞；③查詢(xún)詞中的詞-文檔中的實(shí)體詞；④ 查詢(xún)詞中的實(shí)體詞——文檔中的實(shí)體詞，四個(gè)維度的語(yǔ)義匹配。然后使用池化和全連接操作得到最終的排名分數。該算法被命名為 EDRM（Entity-Duet Neural Ranking），框架如圖 2 所示。①查詢(xún)詞中的詞-文檔中的詞；②查詢(xún)詞中的實(shí)體詞——文檔中的詞；③查詢(xún)詞中的詞-文檔中的實(shí)體詞；④ 查詢(xún)詞中的實(shí)體詞——文檔中的實(shí)體詞，四個(gè)維度的語(yǔ)義匹配。然后使用池化和全連接操作得到最終的排名分數。該算法被命名為 EDRM（Entity-Duet Neural Ranking），框架如圖 2 所示。①查詢(xún)詞中的詞-文檔中的詞；②查詢(xún)詞中的實(shí)體詞——文檔中的詞；③查詢(xún)詞中的詞-文檔中的實(shí)體詞；④ 查詢(xún)詞中的實(shí)體詞——文檔中的實(shí)體詞，四個(gè)維度的語(yǔ)義匹配。然后使用池化和全連接操作得到最終的排名分數。該算法被命名為 EDRM（Entity-Duet Neural Ranking），框架如圖 2 所示。
　　
　　圖2 EDRM算法模型圖
　　實(shí)驗過(guò)程中，將DBPedia作為額外引入的知識圖譜的EDRM算法應用于大規模中文搜索日志數據集。結果表明，與基準算法相比，該算法在 NDCG@1 上實(shí)現了近 20% 的改進(jìn)。這一結果表明，關(guān)鍵實(shí)體信息的引入對改進(jìn)搜索排序方法具有重要作用。
　　(2）推薦場(chǎng)景下的知識圖譜利用
　　在推薦場(chǎng)景中，我們注意到要推薦的項目可能有一些特定的關(guān)系。例如，特別是在產(chǎn)品推薦場(chǎng)景中，不同產(chǎn)品之間存在互補（手機和手機殼）、替代（華為手機和蘋(píng)果手機）等關(guān)系。如果能夠考慮到產(chǎn)品之間的這些關(guān)系，我們將能夠根據用戶(hù)的歷史行為進(jìn)一步優(yōu)化待推薦的內容，推薦與歷史購買(mǎi)相輔相成的產(chǎn)品，避免推薦替代品。但商品之間的關(guān)系不易獲取，商品數量太大，無(wú)法通過(guò)人工標注獲取?？紤]到知識圖譜中收錄大量的已有知識，這些已有知識可能有助于挖掘和推理商品之間的關(guān)系。因此，我們提出了一種新的聯(lián)合優(yōu)化框架，用于基于項目之間的關(guān)系（例如替換和互補性）從知識圖中學(xué)習歸納規則，并基于歸納規則生成項目對之間的關(guān)??聯(lián)特征。它用于推薦算法。算法框架命名為 RuleRec，框架圖如圖 3 所示。我們提出了一種新的聯(lián)合優(yōu)化框架，用于基于項目之間的關(guān)系（例如替代和互補性）從知識圖中學(xué)習歸納規則，并根據歸納規則生成項目對之間的關(guān)??聯(lián)特征。它用于推薦算法。算法框架命名為 RuleRec，框架圖如圖 3 所示。我們提出了一種新的聯(lián)合優(yōu)化框架，用于基于項目之間的關(guān)系（例如替代和互補性）從知識圖中學(xué)習歸納規則，并根據歸納規則生成項目對之間的關(guān)??聯(lián)特征。它用于推薦算法。算法框架命名為 RuleRec，框架圖如圖 3 所示。
　　
　　圖 3 RuleRec 算法框架
　　該模型主要包括兩部分：規則學(xué)習模塊和推薦模塊。在規則學(xué)習模塊中，我們對知識圖譜進(jìn)行隨機游走，以找到能夠更好地預測商品之間的替代關(guān)系和互補關(guān)系的規則特征（限制兩個(gè)節點(diǎn)之間的隨機游走經(jīng)過(guò)的邊類(lèi)型）。順序）。通過(guò)這些規則，可以對每個(gè)產(chǎn)品對進(jìn)行建模，以了解它們的相關(guān)性的密切程度，這可以擴展到單個(gè)產(chǎn)品與用戶(hù)先前購買(mǎi)的一系列產(chǎn)品之間的關(guān)系。在推薦模塊中，我們對學(xué)習到的規則特征進(jìn)行加權，并將其與其他推薦算法得到的推薦概率相加，得到一個(gè)新的推薦概率，然后據此生成推薦結果。由于該模型具有良好的耦合性，可以有效地與現有的推薦算法相結合。在實(shí)驗過(guò)程中，我們使用亞馬遜的手機和電子產(chǎn)品購物歷史數據作為用戶(hù)和產(chǎn)品的消費記錄，并鏈接到 Freebase 知識圖譜（最大的開(kāi)源知識圖譜數據集）。最后，我們提出的算法在 Recall@5 上比最先進(jìn)的算法平均提高了 4.4%。實(shí)驗表明，圖中的知識信息有助于改進(jìn)推薦排名算法。除了提高推薦系統的算法性能外，推薦結果的可解釋性也是相關(guān)研究的關(guān)鍵問(wèn)題之一。在這種情況下，引入知識信息生成的規則是用戶(hù)可以直接閱讀的自然推薦解釋。通過(guò)人工標注，我們還發(fā)現94%的推薦解釋都能被用戶(hù)接受。這說(shuō)明知識圖譜的引入也可以用來(lái)提高推薦算法的可解釋性。從這些研究中可以看出，知識圖譜的引入可以有效地幫助表征信息檢索場(chǎng)景中待排序的內容，同時(shí)提高相應算法的可解釋性。外部知識的引入為相關(guān)領(lǐng)域的研究帶來(lái)了新的方向和更多的可能性。
　　2 知識支持的搜索用戶(hù)行為分析
　　隨著(zhù)搜索技術(shù)的發(fā)展和廣泛應用，搜索引擎在幫助用戶(hù)高效檢索和獲取信息的基礎上，已經(jīng)成為人類(lèi)學(xué)習和獲取知識不可或缺的工具。但是，與通過(guò)使用搜索引擎檢索和獲取更具體的信息（如查詢(xún)明天的天氣預報）不同，搜索知識（如了解搜索引擎的工作原理）是一個(gè)更復雜的過(guò)程，用戶(hù)往往需要只有通過(guò)查詢(xún)才能完成相應的學(xué)習任務(wù)。一方面，由于知識之間往往存在關(guān)聯(lián)和依賴(lài)，學(xué)習任務(wù)具有內在的多樣性，用戶(hù)需要通過(guò)多次查詢(xún)來(lái)獲取各種信息，構建收錄知識之間關(guān)系的知識體系。此外，在開(kāi)始搜索時(shí)，用戶(hù)往往會(huì )因缺乏對相關(guān)領(lǐng)域的了解而陷入無(wú)法組織有效查詢(xún)的困境。因此，用戶(hù)需要在多次查詢(xún)迭代的過(guò)程中逐步探索該領(lǐng)域，進(jìn)而學(xué)習如何組織有效的查詢(xún)，更好地獲取構建知識體系所需的相關(guān)信息。這種復雜的、高度交互的搜索過(guò)程被概括為探索性搜索。由于現代搜索引擎能夠更好地滿(mǎn)足特定信息的檢索需求，如何有效地支持探索性搜索已成為信息檢索領(lǐng)域的重要研究方向之一。同時(shí)，也有學(xué)者將搜索過(guò)程本身視為一個(gè)學(xué)習過(guò)程，提出了“搜索即學(xué)習”的概念。通過(guò)建立搜索和學(xué)習過(guò)程的類(lèi)比，一方面可以借助心理學(xué)理論和學(xué)習理論對用戶(hù)的搜索行為進(jìn)行分類(lèi)、分析、表征和解釋?zhuān)涣硪环矫?，知識建模、表示和計算可以相關(guān)的方法應用于復雜多查詢(xún)會(huì )話(huà)的評估和用戶(hù)意圖理解模型等任務(wù)。
　　在分析用戶(hù)搜索行為方面，IP&amp;M雜志主編Jansen等利用認知學(xué)習領(lǐng)域的分類(lèi)方法，將搜索任務(wù)按照復雜程度劃分為記憶、理解、應用和分析。)，評估和創(chuàng )建六個(gè)類(lèi)別，并比較分析用戶(hù)在完成這六個(gè)類(lèi)別的搜索任務(wù)時(shí)的搜索行為。芬蘭坦佩雷大學(xué)的 Vakkari 將搜索時(shí)的學(xué)習概念化為“一個(gè)人的知識結構的變化”，并提出概念及其關(guān)系可以用來(lái)表示用戶(hù)的知識結構。此外，Vakkari 根據知識結構的變化將搜索過(guò)程分為三個(gè)階段。第一階段，用戶(hù)將重構知識結構，即 改變和替換原有知識結構中收錄的概念和關(guān)系。在這個(gè)階段，相應的用戶(hù)會(huì )使用比較廣泛的查詢(xún)詞進(jìn)行檢索，會(huì )從搜索結果中學(xué)習新的查詢(xún)詞，并且會(huì )閱讀更多與問(wèn)題背景相關(guān)的文檔。在第二階段，用戶(hù)將調整知識結構（調整），即不替換和修改現有的概念和關(guān)系，而只是調整其范圍和含義。在這個(gè)階段，用戶(hù)將使用相對較長(cháng)和更具體的查詢(xún)，并將建立更清晰的相關(guān)性標準。第三階段，用戶(hù)將知識結構同化，即獲取與知識結構中已有概念相關(guān)的實(shí)例信息和事實(shí)信息。在這個(gè)階段，用戶(hù)'
　　如果將搜索視為一個(gè)學(xué)習過(guò)程，除了搜索任務(wù)的類(lèi)型和當前搜索階段，用戶(hù)自身的領(lǐng)域專(zhuān)長(cháng)也會(huì )影響不同用戶(hù)在完成相同搜索任務(wù)時(shí)的行為。為了研究用戶(hù)領(lǐng)域知識水平對其搜索行為和搜索結果的影響，我們組織了一個(gè)用戶(hù)實(shí)驗。實(shí)驗中設置了環(huán)境、醫學(xué)、政治學(xué)三個(gè)領(lǐng)域的6個(gè)搜索任務(wù)，并從相應部門(mén)招募了30名受試者參與實(shí)驗。通過(guò)要求每個(gè)受試者完成兩個(gè)領(lǐng)域內的搜索任務(wù)和四個(gè)非領(lǐng)域內的搜索任務(wù)，我們有效地控制了用戶(hù)知識水平的自變量，并系統地分析了自變量' s 對一系列表征搜索結果的影響和因變量對搜索過(guò)程的影響。實(shí)驗結果表明，被試能夠較好地完成該領(lǐng)域的搜索任務(wù)，學(xué)習到更多的知識并正確回答相關(guān)問(wèn)題，但在完成該領(lǐng)域的任務(wù)時(shí)，他們的搜索滿(mǎn)意度并沒(méi)有顯著(zhù)提高。此外，利用眼動(dòng)儀記錄的細粒度用戶(hù)行為信息，我們發(fā)現當用戶(hù)在陌生領(lǐng)域完成搜索任務(wù)時(shí)，他們會(huì )更多地依賴(lài)在搜索過(guò)程中學(xué)習到的新查詢(xún)詞，而在閱讀搜索結果時(shí)花費更多的認知努力。學(xué)習更多知識并正確回答相關(guān)問(wèn)題，但是在完成該領(lǐng)域的任務(wù)時(shí)，他們的搜索滿(mǎn)意度并沒(méi)有顯著(zhù)提高。此外，利用眼動(dòng)儀記錄的細粒度用戶(hù)行為信息，我們發(fā)現當用戶(hù)在陌生領(lǐng)域完成搜索任務(wù)時(shí)，他們會(huì )更多地依賴(lài)在搜索過(guò)程中學(xué)習到的新查詢(xún)詞，而在閱讀搜索結果時(shí)花費更多的認知努力。學(xué)習更多知識并正確回答相關(guān)問(wèn)題，但是在完成該領(lǐng)域的任務(wù)時(shí)，他們的搜索滿(mǎn)意度并沒(méi)有顯著(zhù)提高。此外，利用眼動(dòng)儀記錄的細粒度用戶(hù)行為信息，我們發(fā)現當用戶(hù)在陌生領(lǐng)域完成搜索任務(wù)時(shí)，他們會(huì )更多地依賴(lài)在搜索過(guò)程中學(xué)習到的新查詢(xún)詞，而在閱讀搜索結果時(shí)花費更多的認知努力。
　　其次，在具體應用方面，由于用戶(hù)的搜索過(guò)程與知識的獲取和學(xué)習過(guò)程息息相關(guān)，可以通過(guò)一系列的知識表示方法來(lái)衡量和建模用戶(hù)在搜索過(guò)程中的知識狀態(tài)變化，并利用這一作為基礎，改進(jìn)搜索評估和用戶(hù)意圖理解模型。首先，在搜索評價(jià)方面，將搜索過(guò)程視為一個(gè)學(xué)習過(guò)程，可以通過(guò)對學(xué)習結果的評價(jià)，??相對客觀(guān)地評價(jià)用戶(hù)搜索過(guò)程的有效性和成功性。日本學(xué)者 Yuka Egusa 和 Noriko Kando 首先嘗試使用概念圖來(lái)評估探索性搜索。概念圖最早用于教育領(lǐng)域，代表學(xué)生掌握的科學(xué)知識。一個(gè)概念圖收錄幾個(gè)概念節點(diǎn)和幾個(gè)表示概念之間關(guān)系的有向邊。在用戶(hù)實(shí)驗中，Egusa 等人。要求參與者在開(kāi)始搜索之前和搜索結束后繪制兩個(gè)與搜索任務(wù)主題相關(guān)的概念圖。通過(guò)比較兩個(gè)概念圖，可以計算出添加、刪除和共享節點(diǎn)和邊的數量等指標，以評估用戶(hù)在搜索過(guò)程中獲得了多少新知識。注意，與傳統的搜索滿(mǎn)意度評價(jià)不同，上述評價(jià)方法可以衡量用戶(hù)在搜索過(guò)程中是否成功獲取了新知識。我們進(jìn)一步嘗試探索搜索成功和搜索滿(mǎn)意度之間的關(guān)系和差異，以及它是否可以有效地估計和預測搜索成功。為了調查上述問(wèn)題，我們設計并組織了一個(gè)用戶(hù)實(shí)驗。在實(shí)驗中，每個(gè)受試者被要求完成六種不同的搜索任務(wù)。每個(gè)搜索任務(wù)都收錄一個(gè)簡(jiǎn)短的回答問(wèn)題，需要大約 100 個(gè)單詞的答案。通過(guò)對最終答案的正確性打分來(lái)衡量用戶(hù)搜索的成功與否；并通過(guò)用戶(hù)的反饋來(lái)衡量用戶(hù)的搜索滿(mǎn)意度。通過(guò)比較搜索成功程度和搜索滿(mǎn)意度，發(fā)現有相當比例的搜索會(huì )話(huà)出現“滿(mǎn)意但失敗”和“不滿(mǎn)意但成功”現象。較客觀(guān)的搜索成功與主觀(guān)搜索的滿(mǎn)意度不一致。我們進(jìn)一步為每個(gè)任務(wù)（關(guān)鍵點(diǎn)）分配正確答案所涉及的關(guān)鍵得分點(diǎn)，并對用戶(hù)在實(shí)驗期間閱讀的所有文檔進(jìn)行細粒度注釋。注釋信息包括文檔是否收錄每個(gè)關(guān)鍵分數，以及文檔的相關(guān)性、可信度和可讀性。利用收錄關(guān)鍵點(diǎn)和用戶(hù)搜索行為信息的文檔，分別構建搜索成功度評價(jià)指標和搜索結果度預測模型。實(shí)驗結果表明，利用文檔收錄知識點(diǎn)的信息，可以有效估計搜索成功程度，是一個(gè)比較客觀(guān)的搜索評價(jià)指標。
　　其次，在用戶(hù)意圖理解方面，我們可以利用知識表示的方法對用戶(hù)在會(huì )話(huà)中搜索意圖的變化進(jìn)行建模，從而更好地預測用戶(hù)下一個(gè)可能的查詢(xún)，提高搜索引擎的查詢(xún)推薦功能. 例如，來(lái)自 UCLA 的江和王將查詢(xún)日志表示為收錄三種類(lèi)型節點(diǎn)的異構網(wǎng)絡(luò )：不同的查詢(xún)、術(shù)語(yǔ)和 網(wǎng)站。網(wǎng)絡(luò )中有四種不同類(lèi)型的邊：①查詢(xún)中的詞條指向下一個(gè)詞條的邊；② 會(huì )話(huà)中的前一個(gè)查詢(xún)指向下一個(gè)查詢(xún)的邊；③ 一個(gè)查詢(xún)指向收錄一個(gè)詞條的邊；④ 一個(gè)查詢(xún)指向一個(gè)點(diǎn)擊網(wǎng)站 的邊緣?；谶@種異構網(wǎng)絡(luò )，我們可以使用Node2Vec等表示學(xué)習算法來(lái)獲得網(wǎng)絡(luò )中節點(diǎn)的嵌入表示，并將獲得的嵌入表示用于查詢(xún)推薦。查詢(xún)重寫(xiě)可以進(jìn)一步分為不同的類(lèi)別，例如添加查詢(xún)詞、刪除查詢(xún)詞和替換查詢(xún)詞。因此，我們可以將查詢(xún)視為一個(gè)實(shí)體，將不同類(lèi)型的查詢(xún)重寫(xiě)視為關(guān)系，并使用 TransE 等翻譯嵌入模型來(lái)獲得不同類(lèi)型的查詢(xún)重寫(xiě)（不同的關(guān)系）對應的向量表示。我們在購物搜索的背景下進(jìn)行了實(shí)驗。根據購物搜索的特點(diǎn)，構建了兩級查詢(xún)改寫(xiě)分類(lèi)系統。除了增加、刪除和修改查詢(xún)詞之外，分類(lèi)系統還確定修改后的查詢(xún)詞是針對設計、商品、款式、品牌、款式、功能、材質(zhì)、渠道、價(jià)格和尺寸這10個(gè)屬性中的哪一個(gè)。區分。結合兩級分類(lèi)，分類(lèi)系統共涉及30種不同類(lèi)型的購物搜索查詢(xún)重寫(xiě)。通過(guò) TransE、TransH 和?? TransR 模型，可以訓練每個(gè)查詢(xún)詞和每種類(lèi)型的查詢(xún)重寫(xiě)的嵌入式表示。為了驗證獲得的嵌入表示的有效性，我們設計了一個(gè)查詢(xún)重寫(xiě)類(lèi)別分類(lèi)任務(wù)，該任務(wù)使用查詢(xún)重寫(xiě)所涉及的兩個(gè)查詢(xún)的嵌入表示之間的差異作為特征來(lái)預測查詢(xún)重寫(xiě)的類(lèi)別。實(shí)驗結果表明，翻譯嵌入模型得到的向量表示可以有效地預測查詢(xún)重寫(xiě)的類(lèi)別。這再次表明，使用知識表示學(xué)習方法可以更有效地捕捉用戶(hù)在查詢(xún)重寫(xiě)時(shí)的隱含搜索意圖。
　　與 Xu 等人的工作相比，我們對模態(tài)之間的隱式對齊任務(wù)采取了相反的方法。如圖 4 所示，從視頻圖像信息出發(fā)，通過(guò)注意力機制與時(shí)間鄰域中的多個(gè)文本進(jìn)行匹配對齊?；谶@一思想，設計了一種結合圖像視覺(jué)和用戶(hù)評論信息的多模態(tài)人物再識別模型，并在真實(shí)數據集上進(jìn)行了驗證。實(shí)驗結果證實(shí)模態(tài)之間的對齊是有效的，注意力機制可以在一定程度上識別出那些與視頻字符描述更相關(guān)的文本信息，有助于更準確地描述字符的身份。達到更好的字符重識別效果。
　　3 結論
　　由于知識與信息的緊密聯(lián)系，將知識概念和知識計算方法引入信息檢索研究是一個(gè)值得深入探索的研究方向。從系統的角度看，通過(guò)建立模型和引入豐富的外部知識，可以有效地提高信息檢索和推薦模型的排序性能。從用戶(hù)的角度出發(fā)，通過(guò)將用戶(hù)的搜索過(guò)程視為獲取知識的過(guò)程，可以加深對用戶(hù)搜索行為的理解，借助知識計算方法。
　　
　　來(lái)自《中國人工智能學(xué)會(huì )交流》
　　第 10 卷，第 9 期，2020 年
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　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(
合肥網(wǎng)站推廣是專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)站優(yōu)化服務(wù)商營(yíng)銷(xiāo)的合適方式)
　　網(wǎng)站推廣的基本方法
　　搜索引擎推廣是指利用具有在線(xiàn)檢索信息功能的搜索引擎、目錄等網(wǎng)絡(luò )工具進(jìn)行網(wǎng)站推廣的方式。由于搜索引擎的基本形式可以分為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛式搜索引擎（簡(jiǎn)稱(chēng)搜索引擎）和基于人工類(lèi)別的搜索引擎（簡(jiǎn)稱(chēng)類(lèi)別），因此搜索引擎推廣的形式還包括基于搜索的方法基于搜索引擎的引擎和方法。分類(lèi)的方法，前者包括搜索引擎優(yōu)化、關(guān)鍵詞廣告、PPC、固定排名、基于內容的廣告等形式，而后者主要是在分類(lèi)目錄網(wǎng)站的相應類(lèi)別中進(jìn)行@>登錄。
　　搜索引擎推廣的方法可以分為許多不同的形式。常見(jiàn)的有：登錄免費分類(lèi)、登錄付費分類(lèi)、搜索引擎優(yōu)化、關(guān)鍵詞廣告、關(guān)鍵詞PPC、網(wǎng)頁(yè)內容定向廣告等。
　　從目前的發(fā)展現狀來(lái)看，搜索引擎在網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)中的地位依然重要，被越來(lái)越多的企業(yè)所認可。搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)的方式也在不斷演變。因此，搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)應根據環(huán)境的變化進(jìn)行選擇。合適的方式。
　　合肥網(wǎng)站推廣是專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)站推廣服務(wù)商。如果需要做關(guān)鍵詞排名、關(guān)鍵詞推廣、網(wǎng)站優(yōu)化等，請聯(lián)系合肥網(wǎng)站優(yōu)化客服，也可以看seo技術(shù)文章，如轉載此文章，請注明出處 查看全部

　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(百度“阿拉丁計劃”就是要從根本解決這一問(wèn)題的分類(lèi))
　　什么是百度阿拉丁計劃？ SEO培訓表明百度阿拉丁計劃是新一代搜索引擎。阿拉丁是搜索引擎公司百度推出的通用開(kāi)放平臺，向唯一信息數據的擁有者開(kāi)放接口，從而解決暗網(wǎng)（dark web（invisible web，hidden web））無(wú)法抓取和檢索的問(wèn)題現有搜索引擎。）是指存儲在網(wǎng)絡(luò )數據庫中，但不能通過(guò)超鏈接訪(fǎng)問(wèn)，需要通過(guò)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)訪(fǎng)問(wèn)，不屬于地表網(wǎng)絡(luò )的資源的集合，可以按標準進(jìn)行索引。搜索引擎。
　　
　　什么是百度阿拉丁計劃？阿拉丁計劃的意義是什么：
　　搜索引擎能檢索到的信息只占所有信息的很小一部分，而且大部分信息都沒(méi)有被任何搜索引擎索引，從而無(wú)法被搜索引擎找到。這些不是 收錄 的信息在“暗網(wǎng)”上。
　　了解為什么推出百度阿拉丁計劃？讓我們簡(jiǎn)單了解一下“暗網(wǎng)[1]”的分類(lèi)。
　　1、由于技術(shù)原因，很多網(wǎng)站本身不規范，或者互聯(lián)網(wǎng)本身缺乏統一的規則，導致搜索引擎爬蟲(chóng)無(wú)法識別和抓取這些網(wǎng)站@ > 內容。這不是搜索引擎自己能解決的問(wèn)題，而是依賴(lài)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò )結構的標準化。
　　2、很多網(wǎng)站由于各種原因不愿意被搜索引擎抓取，機器人屏蔽了搜索引擎的抓取。第二種暫時(shí)不研究，因為搜索引擎抓取該信息是違法的。
　　“暗網(wǎng)”收錄 100 億個(gè)獨特的表單，其中收錄的信息量是“非暗網(wǎng)”的 40 倍，有效的高質(zhì)量?jì)热萘恐辽偈恰胺前稻W(wǎng)”的 1,000 到 2,000 倍。
　　我們如何呈現這些網(wǎng)站因為網(wǎng)站不正常的原因被允許搜索但不被搜索的有用信息？百度的“阿拉丁計劃”就是要從根本上解決這個(gè)問(wèn)題。一個(gè)問(wèn)題。
　　認識到“暗網(wǎng)”信息的存在和巨大價(jià)值，百度開(kāi)始啟動(dòng)“阿拉丁平臺”研發(fā)計劃，希望在“暗網(wǎng)”中挖掘出更多有價(jià)值的信息，并將更多已知和未知信息分類(lèi)分類(lèi)并有序地集成到搜索系統中。
　　Project Aladdin 旨在超越現有 Web 內容的限制，對所有信息進(jìn)行進(jìn)一步的分析、融合和處理，包括許多搜索引擎檢索系統未收錄的“暗網(wǎng)”，使這些信息能夠被用戶(hù)通過(guò)搜索引擎最高效地檢索，從而逐步實(shí)現“在最簡(jiǎn)單的搜索框中，有全人類(lèi)最豐富多彩的信息世界！
　　百度阿拉丁在百度首頁(yè)以特殊圖形或卡片的形式展示第三方平臺的產(chǎn)品信息。目前主要用于展示第三方B2B網(wǎng)站的采購供應信息?；驹瓌t如下：
　　1、通過(guò)關(guān)鍵詞搜索，圖文展示，提升用戶(hù)體驗。 2、各類(lèi)貨源信息可免費抓?。ò⒗锇桶?、慧聰114、國商114等平臺注冊會(huì )員，上傳商品），有機會(huì )展示。目前百度阿拉丁的展示方式有很多種，有的需要連接數據，有的直接展示，排名規則還在摸索階段，想要免費做，需要投入大量精力，你可能做不到；如果付出，表現穩定，省心省力，根據自己的情況決定，切不可盲目。我想改進(jìn)在百度阿拉丁的展示方式：產(chǎn)品圖文排版符合用戶(hù)體驗，標題與產(chǎn)品圖內容一致，內容必須為原創(chuàng )，無(wú)水印，并且沒(méi)有聯(lián)系信息。
　　
　　什么是百度阿拉丁計劃？百度阿拉丁計劃優(yōu)勢
　　1、指定關(guān)鍵詞以更準確、更直接地影響目標用戶(hù)。
　　2、指定排序位置，讓內容顯示更統一、更全面。
　　3、規范樣式更豐富，更適合資源本身，而不僅僅是文字。
　　4、指定更新頻率并與百度搜索結果保持同步。
　　
　　什么是百度阿拉丁計劃？百度阿拉丁計劃是一個(gè)基于百度網(wǎng)絡(luò )搜索的開(kāi)放數據共享平臺。擁有此權限的作者可以向百度提交相關(guān)數據，獲得更有價(jià)值的流量，實(shí)現更強大更豐富的應用，讓用戶(hù)獲得更好的搜索體驗和更有價(jià)值的流量?？梢哉f(shuō)阿拉丁頻道就是百度手動(dòng)采集自己的產(chǎn)品，也就是通過(guò)后門(mén)，百度知道百度文庫是直接收錄不審核，爬取我們的網(wǎng)站內容通過(guò)蜘蛛，然后過(guò)濾 收錄 的。
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　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(搜狗實(shí)驗室《搜索引擎用戶(hù)查詢(xún)日志(SogouQ)》(組圖))
　　2021-07-141、前言
　　數據——可以簡(jiǎn)單地理解為人們行為的符號表示。信息技術(shù)的發(fā)展使計算機能夠無(wú)時(shí)無(wú)刻地記錄人們的數據，而人們在計算機面前早已是“透明的人”。一切都在運動(dòng)，對于數據來(lái)說(shuō)，它總是在變化。當我們分析數據時(shí)，我們希望發(fā)現模式、趨勢，并從不斷變化的數據中提取有價(jià)值的內容。好的數據是未開(kāi)發(fā)的金礦。一份好的數據分析報告可以幫助管理者明確策略，不斷優(yōu)化調整策略，也可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理更好地把握產(chǎn)品的運行情況，有針對性地不斷升級優(yōu)化產(chǎn)品，提升客戶(hù)體驗，增強用戶(hù)粘性. ,
　　2、分析目的
　　不同的域有不同的域用于分析目的。比如基金公司的數據分析，更多的是對所投資股票的價(jià)值分析。電商企業(yè)的數據分析會(huì )關(guān)注漏斗的轉化率。結合本文的實(shí)際案例分析，我們數據分析的主要目的如下：(1）驗證我們的判斷。例如：我們根據經(jīng)驗判斷會(huì )有更多的知識去探索某個(gè)領(lǐng)域晚上，來(lái)驗證你的判斷是否正確。
　?。?）用戶(hù)興趣發(fā)現和商機發(fā)現。例如：某個(gè)關(guān)鍵詞被檢索的頻率很高，說(shuō)明它很有可能成為熱點(diǎn)，所以提前做好熱點(diǎn)準備獲得交通優(yōu)勢。
　?。?）防范風(fēng)險。比如某個(gè)關(guān)鍵詞在某個(gè)區域短時(shí)間內出現頻率很高，很有可能會(huì )出現區域性風(fēng)險。相關(guān)部門(mén)或企業(yè)應提前介入化解風(fēng)險，盡可能減少損失。
　　3、數據準備
　　既然是實(shí)踐，就要分析真實(shí)數據。本文數據來(lái)自搜狗實(shí)驗室的《搜索引擎用戶(hù)查詢(xún)日志（SogouQ）》（資料地址： ）。使用了搜狗實(shí)驗室提供的簡(jiǎn)化版數據。該數據包收錄一天的檢索數據。數據壓縮包為63MB，解壓后的數據包大小為144MB。數據格式為：訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間\tuser ID\t[查詢(xún)詞]\返回結果中URL的trank\用戶(hù)點(diǎn)擊的t序列號\t用戶(hù)點(diǎn)擊的URL。用戶(hù)ID是在用戶(hù)使用瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎時(shí)根據cookie信息自動(dòng)分配的，即同時(shí)使用瀏覽器輸入的不同查詢(xún)對應同一個(gè)用戶(hù)ID。
　　數據樣本如下：
　　00:00:3774412
　　【360安全衛士】
　　8 3
　　/softweb/software/firewall/antivirus/20067/17938.html
　　這主要是為了直觀(guān)地向您展示數據格式。更詳細的數據可以去搜狗實(shí)驗室官網(wǎng)。
　　4、分析過(guò)程4.1 不同時(shí)期的檢索
　　我們以小時(shí)為單位，分為24小時(shí)，全天查看用戶(hù)檢索情況。首先，在 Python 程序中導入 CSV 文件。這個(gè)太基礎了，這里就不多說(shuō)了。由于源數據的時(shí)間格式是“時(shí):分:秒”，我們準備每小時(shí)分析一次。為了便于操作，我們將源數據“小時(shí)：分鐘：秒”處理為僅保留小時(shí)。之后我們將數據格式化為 DataFrame 數據格式。使用groupby功能準時(shí)操作。使用 size() 聚合和顯示分組數據。由于本文主要講解思路，這里只展示部分源碼。如需操作說(shuō)明，可以關(guān)注我的微信公眾號：佳佳原創(chuàng )。在公眾號留言，我看到會(huì )第一時(shí)間回復你。
　　
　　上圖中的print()函數主要用于查看生成的數據。您也可以將其注釋掉。根據操作生成對應的數據，根據數據生成分析折線(xiàn)圖，如下圖所示：
　　
　　如果需要不斷微調折線(xiàn)圖的生成，而每一代數據的計算時(shí)間較長(cháng)，其實(shí)可以先保存生成的數據，然后在調整折線(xiàn)圖的元素時(shí)，結果數據可直接使用，無(wú)需重新計算。數據，可以節省很多時(shí)間。
　　在我們將數據可視化之后，原創(chuàng )的密集數據變得更加清晰。我們可以輕松直觀(guān)地看到，用戶(hù)的檢索頻率在凌晨 4:00 左右是最少的，在下午 16:00 左右是最頻繁的，這也反映了網(wǎng)民的上網(wǎng)習慣。如果我們是廣告主，我們可以根據這種情況對不同時(shí)間段的廣告進(jìn)行有針對性的定價(jià)。而如果我們需要做廣告，我們也知道在哪個(gè)時(shí)間段做廣告，廣告的曝光率是相對最高的。
　　4.2 不同用戶(hù)檢索
　　接下來(lái)，我們分析不同用戶(hù)的檢索情況。查看哪些用戶(hù)搜索最多。這個(gè)分析需要用到Python DataFrame中的count()操作，即：groupby(user ID).count()。之后，我們用新生成的數據構造一個(gè)DataFrame，取前50個(gè)用戶(hù)數據，做一個(gè)降序操作。部分源代碼如下所示：
　　
　　上圖Console中顯示的數據是當天檢索量排名前50的用戶(hù)。有興趣的同學(xué)可以到搜狗實(shí)驗室官網(wǎng)下載這個(gè)數據，看看當天檢索量為431的客戶(hù)檢索到了什么。一定是重度依賴(lài)網(wǎng)絡(luò )的朋友。具體參觀(guān)什么，我們后面再看。經(jīng)過(guò)數據分析，我們決定抽取前20名用戶(hù)，用條形圖來(lái)展示他們的檢索情況。選擇20個(gè)用戶(hù)的主要原因是，一是為了讓圖表美觀(guān)，二是縮小數據范圍，集中分析少數用戶(hù)，節省分析成本。前20名用戶(hù)的檢索情況如下圖所示：
　　
　　由于數據量大且時(shí)間關(guān)系，我們接下來(lái)選擇其中一位用戶(hù)對其檢索數據進(jìn)行分析。然后轉到下一部分。
　　4.3 用戶(hù)檢索數據分析
　　我們選取檢索量最大的用戶(hù)“147154”，分析他一天的檢索情況。我們先來(lái)看看這個(gè)用戶(hù)在不同時(shí)間段的檢索量。
　　08 2
　　09 64
　　20 57
　　21 218
　　22 90
　　左邊是時(shí)間數據，右邊是檢索量。這個(gè)用戶(hù)似乎在晚上 21:00 搜索的頻率更高。讓我們分析一下這個(gè)用戶(hù)檢索到了哪些內容。同時(shí)，對用戶(hù)搜索詞的搜索量進(jìn)行倒序排序。如下：
　　
　　由于數據有限，我們也不知道用戶(hù)的年齡、職業(yè)和性別。但搜索的內容卻相當令人驚訝。也客觀(guān)地表明，每一個(gè)看似正常的人，都有不為人知的一面。如果想深入分析，可以從搜狗實(shí)驗室下載這個(gè)數據，使用本文提供的分析中排名前20的用戶(hù)ID，直接檢索這20個(gè)用戶(hù)在數據中的搜索結果。
　　4.4 不同的搜索關(guān)鍵詞
　　接下來(lái)，我們將從全天的角度分析當天不同關(guān)鍵詞的檢索情況?；痉治鏊悸肥翘崛‘斕焖嘘P(guān)鍵詞的數量，然后通過(guò)詞頻云圖直觀(guān)展示。根據數據，我們生成詞頻信息。同樣，為了方便觀(guān)察，我們按詞頻倒序排列。由于數據量大，我們只展示其中的一部分。如下所示：
　　
　　為了展示詞頻云圖，我們需要引入“import 采集s”和“import wordcloud”這兩個(gè)庫。具體用法可以參考相關(guān)資料，這里不再贅述。如果您在使用過(guò)程中有任何問(wèn)題，也可以隨時(shí)與我聯(lián)系。我看到了，會(huì )盡快回復你。由于大部分搜索詞還是比較“奇怪”的，所以不用看的那么清楚，只要知道大致的分析思路即可。根據詞頻生成詞頻云圖，如下圖所示：
　　
　　5、分析總結
　　有時(shí)在導入對方提供的數據或多或少的時(shí)候，會(huì )出現一些問(wèn)題，比如：與我們處理格式的一些差異，編碼問(wèn)題。這就需要我們在數據分析前對數據進(jìn)行梳理，在導入數據時(shí)處理異常，同時(shí)解決一些可能影響分析的垃圾數據。俗話(huà)說(shuō)“垃圾進(jìn)，垃圾出”。因此，在進(jìn)行數據分析之前，確保數據的真實(shí)、可靠和有效是非常必要和非常重要的。對于數據分析，不同的領(lǐng)域、不同的場(chǎng)景、不同的目標有不同的數據分析方法和方法，這就需要我們對癥下藥?；ヂ?lián)網(wǎng)公司和電商公司網(wǎng)站更關(guān)心分析用戶(hù)留存、轉化率、和訪(fǎng)問(wèn)軌跡。金融行業(yè)的公司，比如基金公司，更傾向于做時(shí)間序列分析和趨勢分析。
　　本文的分析更多是通過(guò)數據提取和可視化發(fā)現一些潛在的情況。通過(guò)我們這次對用戶(hù)檢索數據的分析，最直觀(guān)的感受就是網(wǎng)絡(luò )平臺就像一個(gè)濃縮的社會(huì )。雖然大家都在網(wǎng)上搜索，沒(méi)有人認識任何人，但在某種程度上還是有一些聯(lián)系的。在這個(gè)平臺上，有好人和壞人，也有在日常生活中對不同表情做出反應的人。正是因為在線(xiàn)檢索的匿名性，個(gè)人的行為沒(méi)有偽裝，也反映了更真實(shí)的個(gè)人。從這個(gè)角度來(lái)看，網(wǎng)絡(luò )數據分析的結果往往要優(yōu)于離線(xiàn)數據分析。
　　雖然現在強調隱私保護，但如果是出于公共安全的目的，其實(shí)可以進(jìn)行相關(guān)數據分析和預警，提前發(fā)現可能的違法犯罪情況。比如一個(gè)人經(jīng)常搜索如何綁架等惡毒詞，也在一定程度上客觀(guān)反映了他的心理狀態(tài)，然后結合他的行動(dòng)軌跡、購物記錄、記分卡等綜合判斷這個(gè)人的概率實(shí)施違法犯罪，及早預防和降低危害公共安全的風(fēng)險。技術(shù)是一把雙刃劍。為了真正發(fā)揮技術(shù)的價(jià)值，我們需要更加理性、科學(xué)地掌握和使用技術(shù)，讓技術(shù)真正為人服務(wù)。數據分析也是如此。企業(yè)或個(gè)人價(jià)值觀(guān)的好壞也決定了數據分析結果的價(jià)值。
　　無(wú)論如何，如果每個(gè)企業(yè)和每個(gè)人都能將“不作惡”作為其行為準則的底線(xiàn)，世界將會(huì )變得更加美好。
　　原創(chuàng )不容易，如果覺(jué)得這篇文章對你有幫助，請多多轉發(fā)。感謝閱讀~ 查看全部

　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(超鏈分析技術(shù)就是通過(guò)分析鏈接網(wǎng)站的多少來(lái)評價(jià)被鏈接)
　　@二），鏈接的重要性 鏈接是搜索機器人爬取的路徑，而鏈接分析是搜索引擎排名算法其中一個(gè)很重要的部分就是如果一個(gè)網(wǎng)站可以得到由下式給出的超鏈接其他很多可以被搜索機器人識別的網(wǎng)站，搜索引擎會(huì )認為網(wǎng)站是流行的。受搜索引擎歡迎的網(wǎng)站，一般在搜索結果中的排名都不錯，這也是為什么鏈接很重要的原因。超鏈接分析技術(shù)目前流行于搜索引擎（如谷歌、百度），超鏈接分析技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)是通過(guò)分析鏈接網(wǎng)站的數量來(lái)評估鏈接網(wǎng)站的質(zhì)量，即確保當用戶(hù)使用搜索引擎進(jìn)行搜索時(shí)，
　　如果一個(gè) 網(wǎng)站 將鏈接導出到另一個(gè) 網(wǎng)站，則搜索引擎會(huì )認為導出該鏈接的站點(diǎn)對鏈接的 網(wǎng)站 投了信任票。如果一個(gè)頁(yè)面有高質(zhì)量的鏈接，該頁(yè)面的排名會(huì )更好關(guān)鍵詞，盡管鏈接的數量不一定很高。一般來(lái)說(shuō)，影響鏈接的因素是頁(yè)面級別（即權重）、信息更新頻率和內容相關(guān)性。(三），網(wǎng)頁(yè)級別網(wǎng)頁(yè)級別也可以稱(chēng)為網(wǎng)頁(yè)權重，即搜索引擎在判斷一個(gè)網(wǎng)站@的重要性后，賦予這個(gè)網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)的權重&gt;或網(wǎng)頁(yè)。在其他因素方面，權重越高，頁(yè)面的搜索引擎排名越高。我們通常使用Google PR值和Sogou Rank值來(lái)衡量一個(gè)網(wǎng)站或頁(yè)面的頁(yè)面級別. 百度與此無(wú)關(guān)。一種只能通過(guò)觀(guān)察來(lái)判斷的查詢(xún)工具。Google PR一般簡(jiǎn)稱(chēng)PR，英文拼寫(xiě)為PageRank，是谷歌搜索引擎自然排名算法的一部分。PR值有10個(gè)等級，從1到10，對于一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，排名越高，對谷歌頁(yè)面的評價(jià)就越高。PR曾經(jīng)是影響Google排名的主要因素，但是現在，PR對網(wǎng)站排名的影響已經(jīng)沒(méi)有以前那么大了。搜狗排名是搜狗用來(lái)衡量網(wǎng)頁(yè)重要性的指標。，它不僅考察了網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，還考察了鏈接質(zhì)量和鏈接之間相關(guān)性的特征。英文拼寫(xiě)為 PageRank，它是 Google 搜索引擎自然排名算法的一部分。PR值有10個(gè)等級，從1到10，對于一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，排名越高，對谷歌頁(yè)面的評價(jià)就越高。PR曾經(jīng)是影響Google排名的主要因素，但是現在，PR對網(wǎng)站排名的影響已經(jīng)沒(méi)有以前那么大了。搜狗排名是搜狗用來(lái)衡量網(wǎng)頁(yè)重要性的指標。，它不僅考察了網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，還考察了鏈接質(zhì)量和鏈接之間相關(guān)性的特征。英文拼寫(xiě)為 PageRank，它是 Google 搜索引擎自然排名算法的一部分。PR值有10個(gè)等級，從1到10，對于一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，排名越高，對谷歌頁(yè)面的評價(jià)就越高。PR曾經(jīng)是影響Google排名的主要因素，但是現在，PR對網(wǎng)站排名的影響已經(jīng)沒(méi)有以前那么大了。搜狗排名是搜狗用來(lái)衡量網(wǎng)頁(yè)重要性的指標。，它不僅考察了網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，還考察了鏈接質(zhì)量和鏈接之間相關(guān)性的特征。s 排名，但是現在，PR 對網(wǎng)站 排名的影響已經(jīng)沒(méi)有以前那么大了。搜狗排名是搜狗用來(lái)衡量網(wǎng)頁(yè)重要性的指標。，它不僅考察了網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，還考察了鏈接質(zhì)量和鏈接之間相關(guān)性的特征。s 排名，但是現在，PR 對網(wǎng)站 排名的影響已經(jīng)沒(méi)有以前那么大了。搜狗排名是搜狗用來(lái)衡量網(wǎng)頁(yè)重要性的指標。，它不僅考察了網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，還考察了鏈接質(zhì)量和鏈接之間相關(guān)性的特征。
　　Sogou Rank是機器根據算法自動(dòng)計算出來(lái)的，取值范圍為100~100。Sogou Rank值越高，越容易被搜索到。(四）, 鏈接的相關(guān)性 如果一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的內容是關(guān)于喂龜的，而另一個(gè)網(wǎng)頁(yè)是關(guān)于烏龜生活習慣的，那么這兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)的主題是非常相關(guān)的。從這個(gè)龜生活習慣的鏈接從內容網(wǎng)頁(yè)導出到海龜養殖網(wǎng)頁(yè)，對于提升網(wǎng)頁(yè)搜索引擎排名的效果，遠比數碼相機網(wǎng)頁(yè)所指向的鏈接更有效。增強網(wǎng)頁(yè)鏈接之間的內容相關(guān)性，不僅可以提升具體網(wǎng)頁(yè)的性能&lt; @關(guān)鍵詞Density 還可以為用戶(hù)提供更多相關(guān)信息，所以這是部署關(guān)鍵詞搜索引擎排名的一種非常有效的方式。（五），內部鏈接策略?xún)炔挎溄樱↖nternal Links，以下簡(jiǎn)稱(chēng)內部鏈接），主要是指網(wǎng)站上頁(yè)面之間的相互鏈接。除了SEO的巨大作用外，內部鏈接還可以引導1、內鏈建設與外鏈建設相比，具有以下優(yōu)勢： 合理的內鏈部署規劃，使得網(wǎng)站內的網(wǎng)頁(yè)更有層次感。在您的網(wǎng)站 將參與哪個(gè)關(guān)鍵詞 排名，只需從站點(diǎn)中的其他相關(guān)頁(yè)面發(fā)送更多指向它的鏈接。搜索引擎可以輕松識別網(wǎng)站 中哪些頁(yè)面是重要的 根據網(wǎng)頁(yè)獲得的站點(diǎn)鏈接數量；增加網(wǎng)頁(yè)的內部鏈接數量非常簡(jiǎn)單。您只需在網(wǎng)站中創(chuàng )建更多與其內容相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，并導入新創(chuàng )建的網(wǎng)頁(yè)內容的關(guān)鍵詞鏈接。合理的內鏈使用有助于集中網(wǎng)站內容主題，使該主題中的核心關(guān)鍵詞在搜索引擎中排名更高；站點(diǎn)內頁(yè)面之間的鏈接有助于提高搜索引擎對網(wǎng)站的爬取索引效率的感知。合理的內鏈使用有助于集中網(wǎng)站內容主題，使該主題中的核心關(guān)鍵詞在搜索引擎中排名更高；站點(diǎn)內頁(yè)面之間的鏈接有助于提高搜索引擎對網(wǎng)站的爬取索引效率的感知。合理的內鏈使用有助于集中網(wǎng)站內容主題，使該主題中的核心關(guān)鍵詞在搜索引擎中排名更高；站點(diǎn)內頁(yè)面之間的鏈接有助于提高搜索引擎對網(wǎng)站的爬取索引效率的感知。
　　2、在構建內鏈時(shí)，盡量遵循以下原則： 文章中的內鏈數量應根據文章的內容保持在3---8之間。程序自動(dòng)實(shí)現的文章內鏈系統必須是智能的，否則最好不要使用。（六），External Links Strategy外鏈（External Links），一般是指其他網(wǎng)站鏈接到這個(gè)網(wǎng)站。這里是交換鏈接的一些要點(diǎn)。不要互相交換&lt; @網(wǎng)站PR的英國公主合影”拆分成“英國公主合影”相關(guān)文章展開(kāi) 查看全部

　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(
掌握一點(diǎn)搜索引擎高級語(yǔ)法知識圖譜，你會(huì )怎么找？)
　　
　　圖片來(lái)自 Aerolab
　　記得剛開(kāi)始工作的時(shí)候，每天的主要內容之一就是幫助領(lǐng)導整理數據，同時(shí)找一些參考資料。
　　有一次，老板讓我調查一下中國普通白領(lǐng)的薪酬結構分布。
　　當我得到這個(gè)問(wèn)題時(shí)，我當時(shí)的第一反應是去百度和谷歌。
　　結果去各大機構網(wǎng)站折騰了一下，差點(diǎn)淹死在信息的海洋里，也找不到合適的參考資料。
　　我在瀏覽器中度過(guò)了一整天，但仍然沒(méi)有提供任何有價(jià)值的東西。
　　從此，我深深地感受到了信息采集能力對勞動(dòng)人民的重要性。
　　互聯(lián)網(wǎng)作為連接一切的關(guān)系樞紐，可以幫助我們敲開(kāi)知識之門(mén)。
　　不過(guò)，很多人依舊在龐大的信息庫門(mén)口徘徊，只能拉開(kāi)一道縫隙，隔著(zhù)門(mén)望向內心的榮光。
　　所以，如果你想提高你的工作績(jì)效，你可以更有效地達到你的信息采集目的。
　　一些方便實(shí)用的技術(shù)是必要的。
　　我相信通過(guò)簡(jiǎn)單的學(xué)習，你會(huì )顯著(zhù)提高這方面的能力。
　　該方法從以下三個(gè)方面進(jìn)行描述。
　　一、掌握一點(diǎn)搜索引擎的高級語(yǔ)法知識；
　　二、了解一些有用的信息資源網(wǎng)站；
　　三、一點(diǎn)個(gè)人建議。
　　一、掌握一點(diǎn)搜索引擎的高級語(yǔ)法知識；
　　“外事不定，問(wèn)百度，內事不定，問(wèn)朋友?！?br /> 　　在大多數情況下，搜索引擎都支持我們復雜的公共知識體系。
　　如果你這些天不合理使用搜索引擎，你真的會(huì )被低效率拖累。
　　因此，有必要掌握一點(diǎn)簡(jiǎn)單的搜索語(yǔ)法。
　　鑒于整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)有一堵高墻，谷歌的語(yǔ)法知識就不分享了，免得大家看到一堆雞肋。
　　以下是一些關(guān)于百度的常用搜索引擎語(yǔ)法知識圖譜。
　　
　　怎么，你看起來(lái)有點(diǎn)頭暈？
　　沒(méi)關(guān)系，這是一個(gè)簡(jiǎn)單的案例分析
　　如果老板讓你找一份世界500強企業(yè)名單，你會(huì )怎么找？
　　90%的人是這樣百度的：
　　
　　從截圖
　　所以需要一頁(yè)一頁(yè)的點(diǎn)擊，從網(wǎng)頁(yè)中復制文字，獲取文字。
　　但是我們稍微處理一下檢索語(yǔ)句，如下：
　　
　　從截圖
　　怎么樣，第一行是排序好的pdf文件，是不是比較省力？
　　以上只是一個(gè)說(shuō)法。如果規則寫(xiě)得再多一點(diǎn)，它會(huì )是這樣的：
　　
　　第一篇是我去年寫(xiě)的一篇文章文章。
　　當然，直接輸入關(guān)鍵詞“短書(shū)”“有圖”也可以很快得到結果，這里只是一些規則。
　　通過(guò)檢索語(yǔ)句的有效組合，可以幫助您快速過(guò)濾雜質(zhì)數據。
　　有些人覺(jué)得這些說(shuō)法過(guò)于繁瑣和瑣碎。有沒(méi)有更好的辦法？
　　答案是百度高級搜索。
　　
　　從截圖
　　您可以自定義搜索條件，類(lèi)似于使用高級搜索詞。
　　當然，搜索語(yǔ)法的自由度更高，效果更明顯。
　　二、了解一些有用的信息資源網(wǎng)站；
　　因為百度抓取的搜索結果比較復雜，不夠純凈，所以要花很多時(shí)間去挑選。
　　所以很多人喜歡直接去一些資源網(wǎng)站。
　　這是避免大量信息噪音并擊中目標的好方法。
　　不過(guò)這種方法需要一點(diǎn)點(diǎn)資源儲備，還得知道去哪里挖寶。
　　這里僅僅是少數：
　　1、任何果殼之門(mén)：
　　
　　網(wǎng)站在果殼的任何一扇門(mén)中都采集到了很多種，但它們也具有很強的果殼特性。雖然受眾范圍很廣，但氣氛還是以科學(xué)為主。如果你需要找一些主題材料，這將是一個(gè)不錯的選擇。
　　2、尤米克：
　　
　　youmeek 是一個(gè)良心網(wǎng)站。當您因為找不到正確的信息而摸不著(zhù)頭腦時(shí)，這些優(yōu)質(zhì)的垂直網(wǎng)站可能是一個(gè)不錯的選擇?；ò雮€(gè)小時(shí)熟悉一下網(wǎng)站的分類(lèi)結構，以后做點(diǎn)什么會(huì )比較簡(jiǎn)單。
　　3、AA：
　　
　　AA品類(lèi)豐富，網(wǎng)站的合集很好，值得花時(shí)間去體驗。在我的“六件神器網(wǎng)站”中。AA有介紹，這里不再贅述?？梢宰约后w驗，也可以閱讀之前的文章。
　　4、設計導航：
　　
　　從材料到案例，從配色到工具，從設計到前端，這里是設計師的夢(mèng)想網(wǎng)站
　　網(wǎng)站 是一個(gè)世界。來(lái)設計導航，挖一些寶物。你會(huì )驚喜不已。
　　值得注意的是，信息過(guò)載與信息稀缺一樣存在問(wèn)題。太多的導航網(wǎng)站反而會(huì )給日常工作帶來(lái)負擔，是選擇的煩惱。如果時(shí)間允許，找一兩個(gè)導航站仔細體驗一下。如果您以后需要查找一些信息，您不會(huì )驚慌。
　　由于各行各業(yè)對材料的需求不同，一篇文章的文章肯定無(wú)法涵蓋各類(lèi)人群的需求?？梢越?jīng)常加入一些資源分享圈，比如豆瓣的網(wǎng)站推薦群或者小站點(diǎn)：
　　
　　一段時(shí)間后，你的網(wǎng)站信息庫會(huì )逐漸豐富。
　　另外，你可以關(guān)注這個(gè)知乎問(wèn)題：我在哪里可以找到各個(gè)行業(yè)的分析研究報告？
　　
　　知乎 的屏幕截圖
　　大神們齊心協(xié)力，構建了一個(gè)極其復雜的研究資料網(wǎng)絡(luò )，可以開(kāi)闊你的視野。
　　在我的文章《六種常用的專(zhuān)業(yè)搜索工具》中，也有大量?jì)?yōu)秀的搜索類(lèi)網(wǎng)站，采集了比較全面的信息，大家可以同時(shí)參考。
　　三、一點(diǎn)個(gè)人建議。
　　構建個(gè)人信息采集網(wǎng)絡(luò )，需要從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)方面入手。
　　從靜態(tài)方面入手，主要是構建自己的信息搜索系統。
　　我個(gè)人有一個(gè)好習慣，就是喜歡把零散的、零散的信息整理。
　　比如瀏覽某個(gè)網(wǎng)站時(shí)，作者提到的相關(guān)數據、工具、網(wǎng)站、應用、觀(guān)點(diǎn)等都會(huì )歸類(lèi)到我的云筆記或者網(wǎng)絡(luò )采集夾中。比如pocket、instapaper、印象筆記、有道云筆記等。
　　有時(shí)，一些研究機構或新聞網(wǎng)站會(huì )發(fā)布一些研究報告，我會(huì )小心地將這些研究數據存儲在百度云中以備不時(shí)之需。
　　日常生活中，通過(guò)電子郵件訂購公司的新聞報道，用谷歌插件跟蹤競品的產(chǎn)品動(dòng)態(tài)，用RSS訂閱某個(gè)內容社區的信息等，用了一段時(shí)間，就是一筆財富的信息。
　　而這些都離不開(kāi)長(cháng)期的堅持。
　　從主動(dòng)方面來(lái)說(shuō)，主要是找到合適的圈子或專(zhuān)家。
　　互聯(lián)網(wǎng)作為一個(gè)海量數據庫，雖然可以幫助我們找到很多有價(jià)值的信息，但在結構上還是比較靜態(tài)的。
　　我們需要找到一種更靈活的方式來(lái)彌補網(wǎng)絡(luò )檢索的不足。
　　這時(shí)候，如何找到解決問(wèn)題的人往往更為重要。
　　現在的社交網(wǎng)絡(luò )太多了，比如QQ群、微信群、朋友圈、知乎、豆瓣、簡(jiǎn)書(shū)、quora、國客等等，平時(shí)多關(guān)注一些特定的圈子，有需要的時(shí)候發(fā)個(gè)直接私信或怒吼，往往比你苦苦尋找信息還要快。
　　最后給大家介紹一些上網(wǎng)時(shí)需要用到的快捷鍵。
　　這種東西無(wú)關(guān)緊要，但一旦你掌握了竅門(mén)，互聯(lián)網(wǎng)就會(huì )快得多。
　　快捷鍵并不復雜，常見(jiàn)的有幾個(gè)：
　　Alt+F4：關(guān)閉所有頁(yè)面
　　Ctrl+F4：關(guān)閉當前頁(yè)面
　　Ctrl+L：選擇網(wǎng)址欄
　　Ctrl+P：打印頁(yè)面
　　Ctrl+H：打開(kāi)歷史
　　Ctrl+F : 頁(yè)內搜索
　　Ctrl+Tab：頁(yè)面切換
　　此處必須強烈使用 Ctrl+F。您可以直接在頁(yè)面上搜索特定的 關(guān)鍵詞。效果相當于在excel中使用ctrl+F，避免了無(wú)效的目測。
　　不管有多少理論，如果不使用它仍然是零。使用或失去它不是進(jìn)化論，但在學(xué)習領(lǐng)域，這是一條黃金法則。
　　告訴自己，每天工作一點(diǎn)點(diǎn)，就醬~ 查看全部

　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(梁春燕郭夏詔杰楊章遠%中國科學(xué)院過(guò)程工程研究所多相反應實(shí)驗室!)
　　本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò )搜索引擎性能優(yōu)化策略及相關(guān)技術(shù)，由畢根文化傳播整理發(fā)布。
　　互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎性能優(yōu)化策略及相關(guān)技術(shù)
　　梁春燕
　　郭
　　夏兆杰
　　楊章元
　　% 中國科學(xué)院過(guò)程工程研究所多相反應實(shí)驗室！北京'”””?！保?br /> 　　?
　　有
　　由于檢索結果不準確！網(wǎng)絡(luò )搜索引擎有時(shí)很難滿(mǎn)足用戶(hù)的查詢(xún)需求）所以！在傳統搜索引擎技術(shù)的基礎上
　　在！使用其他理論和技術(shù)來(lái)提高搜索引擎的準確性！可以?xún)?yōu)化搜索引擎的性能）本文提出了幾種優(yōu)化網(wǎng)絡(luò )搜索引擎性能的策略！并討論了相關(guān)的實(shí)現技術(shù)）根據網(wǎng)絡(luò )資源的權限及其與用戶(hù)查詢(xún)的相關(guān)性對檢索結果進(jìn)行排序！可以有效提高結果的準確性 + 通過(guò)基于概念的信息檢索技術(shù)和自動(dòng)信息分類(lèi)技術(shù)，可以對用戶(hù)查詢(xún)進(jìn)行有效的語(yǔ)義排序擴展和理解！更好的滿(mǎn)足用戶(hù)需求+實(shí)現搜索引擎的個(gè)性化查詢(xún)和專(zhuān)業(yè)化查詢(xún)！也是提高搜索引擎性能的重要途徑）關(guān)鍵詞
　　信息檢索
　　搜索引擎
　　優(yōu)化策略
　　網(wǎng)絡(luò )鏈接結構文件識別碼G
　　自動(dòng)分類(lèi)
　　概念檢索
　　用戶(hù)興趣模型
　　文章數字'""!@.%%'@%!""#&amp;%&amp;@"'F-@"#HI%-'
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　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(
本文從研究文檔與用戶(hù)查詢(xún)“相關(guān)性”匹配的角度出發(fā))
　　幾種信息檢索模型的比較
　　摘要：描述了信息檢索模型研究的主要內容和構建策略，給出了幾種常用的信息檢索模型相關(guān)算法，分析了它們的優(yōu)缺點(diǎn)，并對存在的問(wèn)題進(jìn)行了討論，并對資料進(jìn)行了總結。檢索模型的研究現狀與發(fā)展趨勢。
　　關(guān)鍵詞：信息檢索模型；關(guān)聯(lián); 詢(xún)問(wèn); 搜索引擎
　　摘要：本文介紹了信息檢索模型的主要內容和構建策略，展示了很多常用的方法，即信息檢索模型的計算。并在本文中分析了優(yōu)缺點(diǎn)，研究了目前還存在的問(wèn)題。此外，本文對本研究的現狀和信息檢索模型的發(fā)展趨勢進(jìn)行了深入總結。
　　關(guān)鍵詞：信息檢索模型；相對論；查詢(xún)；搜索引擎
　　目前，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的普及和網(wǎng)絡(luò )信息的爆炸式增長(cháng)，信息檢索系統及其核心技術(shù)搜索引擎的性能和效率已成為研究和關(guān)注的焦點(diǎn)。影響搜索引擎系統性能的因素有很多，但最重要的是信息檢索模型。相關(guān)性反饋機制。本文從研究文檔與用戶(hù)查詢(xún)之間的“相關(guān)性”的角度，詳細描述了信息檢索模型研究的主要內容和構建策略，并給出了幾種常用的信息檢索模型相關(guān)性算法?？偨Y了它們的優(yōu)缺點(diǎn)和存在的問(wèn)題，
　　一、建筑信息檢索模型的策略
　　目前，構建信息檢索模型主要有兩種策略：
　　(一）一般信息檢索模型
　　構建通用信息檢索模型，研究?jì)?yōu)化匹配算法，提高查詢(xún)速度、查全率和查準率，最大程度滿(mǎn)足廣大用戶(hù)的查詢(xún)需求。
　　(二）用戶(hù)興趣模型
　　根據具體用戶(hù)的查詢(xún)興趣需求構建用戶(hù)興趣模型或共同興趣模型，盡可能滿(mǎn)足特殊用戶(hù)查詢(xún)的需求。它可以構建適合行業(yè)或專(zhuān)業(yè)應用語(yǔ)義需求的信息獲取模型。例如，谷歌可以推斷用戶(hù)的使用意圖，提供動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)的用戶(hù)“個(gè)性化定制”信息，幫助用戶(hù)快速準確定位所需信息。
　　二、常用的信息檢索關(guān)聯(lián)算法
　　(一） 布爾模型
　　布爾模型是基于特征項的嚴格匹配模型，文本查詢(xún)的匹配規則遵循布爾運算的規則。用戶(hù)可以根據文檔中檢索項的布爾邏輯關(guān)系提交查詢(xún)，搜索引擎根據預先建立的倒排文件結構確定查詢(xún)結果。標準布爾邏輯模型是二進(jìn)制邏輯，其中搜索的文檔與查詢(xún)相關(guān)或不相關(guān)。查詢(xún)結果一般不按相關(guān)性排序。
　　在布爾模型中，文檔由 關(guān)鍵詞 條目的集合表示，所有條目都來(lái)自字典。在將查詢(xún)與文檔進(jìn)行匹配的過(guò)程中，主要取決于文檔中的術(shù)語(yǔ)是否滿(mǎn)足查詢(xún)條件。布爾模型使用檢索到的文檔狀態(tài)值來(lái)評估查詢(xún)和文檔之間的相似性。這里，首先定義關(guān)鍵詞,關(guān)鍵詞的集合S為t1,t2,...,tn。
　　這些 關(guān)鍵詞 可以與邏輯運算符 AND、OR 和 NOT 組合形成不同的條件查詢(xún)。如果得到的條件表達式的值為T(mén)rue，則文檔相對于本次查詢(xún)的檢索狀態(tài)值為1；如果與本次查詢(xún)相關(guān)的幾個(gè)文檔的檢索狀態(tài)值為1，則可以認為這些文檔與用戶(hù)的檢索狀態(tài)有關(guān)。查詢(xún)是相關(guān)的`。
　　布爾模型主要有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)：一是更容易實(shí)現，速度快，計算成本相對較小。其次，查詢(xún)語(yǔ)言表達簡(jiǎn)單，用戶(hù)可以使用任何復雜的查詢(xún)表達式，并且容易表達同義關(guān)系（例如：聾教育OR特殊教育）和短語(yǔ)（例如：計算機AND基礎AND課程改革）。其缺點(diǎn)是，由于所有檢索到的與用戶(hù)查詢(xún)條件相關(guān)的文檔都具有相同的檢索狀態(tài)值，因此無(wú)法按照相關(guān)性對查詢(xún)結果進(jìn)行排序；另外，關(guān)鍵詞沒(méi)有考慮權重的影響，缺乏定量分析和靈活性，無(wú)法表達模糊匹配。為了克服布爾信息獲取模型查詢(xún)結果的無(wú)序性，在查詢(xún)結果處理中引入模糊邏輯運算，將檢索到的數據庫文檔信息與用戶(hù)查詢(xún)需求進(jìn)行對比。結果。
　　(二）向量空間模型
　　向量空間模型將信息庫中的文本和用戶(hù)查詢(xún)都表示為向量空間中的點(diǎn)（向量），并使用它們之間夾角的余弦作為相似度度量。向量空間模型是當前文本檢索系統和網(wǎng)絡(luò )搜索引擎的基礎。
　　在向量空間模型中，如果信息檢索系統涉及n個(gè)關(guān)鍵詞Terms，則建立一個(gè)n維向量空間，每個(gè)維度代表一個(gè)不同的關(guān)鍵詞Term。首先，必須建立文本向量和用戶(hù)查詢(xún)。n元組文檔向量Di的每個(gè)坐標由相應關(guān)鍵字的權重表示。查詢(xún)向量中的權重表示 關(guān)鍵詞 對用戶(hù)的重要性。程度。然后進(jìn)行查詢(xún)向量和文本向量之間的相似度計算。并能在匹配結果的基礎上給出相關(guān)反饋，優(yōu)化用戶(hù)查詢(xún)。在知道了文檔向量和查詢(xún)向量之后，查詢(xún)和文檔的相似度可以通過(guò)公式(2).
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　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(網(wǎng)站頁(yè)面優(yōu)化中絕對占據很重要的位置，你知道嗎？)
　　網(wǎng)站的頁(yè)面優(yōu)化，即網(wǎng)頁(yè)優(yōu)化，就是對網(wǎng)頁(yè)的程序、內容、版塊、版面等方面進(jìn)行優(yōu)化調整，使其適合搜索引擎檢索，滿(mǎn)足索引搜索引擎排名，使其適合搜索引擎檢索。在搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)中獲得的排名提升，增強了搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)的效果，使得與網(wǎng)站相關(guān)的關(guān)鍵詞產(chǎn)品能夠有很好的排名。讓網(wǎng)站更容易被搜索引擎搜索到收錄，提升用戶(hù)體驗和轉化率，創(chuàng )造價(jià)值。下面主要從網(wǎng)站代碼、標簽、文字等方面介紹網(wǎng)站的頁(yè)面優(yōu)化。
　　網(wǎng)站重構
　　網(wǎng)站重構可以使 網(wǎng)站 的維護成本更低，運行更好，并且設計為遵循 HTML 結構標準，將 網(wǎng)站 頁(yè)面的實(shí)際內容與它們在分相中呈現的格式聯(lián)系起來(lái)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是把所有的字體、樣式等表達方式都寫(xiě)成DIV+CSS。CSS 放在單獨的文件中，Javascript 也放在單獨的文件中，HTML 只有文本內容。任何可以從外部文件調用的東西都應該從外部文件調用。如果它不能出現，盡量不要出現。在文本中，所有文本都應該使用，并且不應出現 CSS 代碼。
　　這樣做的好處是簡(jiǎn)化了 HTML 文件的代碼，減小了文件大小。在對網(wǎng)站頁(yè)面進(jìn)行索引的時(shí)候，搜索引擎可以更好的索引和識別出網(wǎng)站的內容信息，可以準確的抓取到頁(yè)面正文的內容。
　　元標簽優(yōu)化
　　對于Meta標簽，主要有title、description、keywords三個(gè)地方，其余的meta標簽不加也沒(méi)關(guān)系。就重要性而言，標題在頁(yè)面優(yōu)化中絕對占據著(zhù)非常重要的位置。關(guān)于title的寫(xiě)法，盡量不要堆太多關(guān)鍵詞，如果是長(cháng)標題，可以包括關(guān)鍵詞1-2次，關(guān)鍵詞不要太長(cháng)關(guān)閉。
　　description描述標簽，在搜索引擎中搜索關(guān)鍵詞時(shí)，如果描述標簽中收錄對應的關(guān)鍵詞，搜索引擎會(huì )將其標記為紅色字體，如果描述標簽寫(xiě)得好，則可以提高頁(yè)面點(diǎn)擊率。
　　關(guān)鍵字關(guān)鍵詞 標記不再像以前用于頁(yè)面優(yōu)化那樣重要。甚至有一種說(shuō)法，關(guān)鍵字標簽沒(méi)用。但是，即使搜索引擎不再考慮關(guān)鍵字，寫(xiě)關(guān)鍵字標簽可能會(huì )有一些效果，但不要在關(guān)鍵字中堆放太多關(guān)鍵字，否則可能會(huì )適得其反，只需要寫(xiě) 4、5 core關(guān)鍵詞。
　　H、ALT標簽
　　H標簽，主要包括H1、H2標簽，H1代表主標題，H2是副標題。按照這個(gè)意思，最重要的關(guān)鍵詞設置在H1標簽中，與關(guān)鍵詞相關(guān)的詞組放在H2標簽中，依次往回推。
　　其實(shí)對于網(wǎng)頁(yè)內容頁(yè)面的優(yōu)化來(lái)說(shuō)，H1、H2標簽的作用是逐漸減弱的，但是就一般的頁(yè)面寫(xiě)作而言，文章的標題應該出現在H1標簽中，副標題出現在 H2 標簽上。
　　由于搜索引擎讀取圖片的難度，在一般的寫(xiě)作中，需要用ALT標簽對添加的圖片進(jìn)行注釋。當然，對于圖片的理解，周?chē)奈淖忠财鸬搅艘欢ǖ淖饔谩?br /> 　　當然，H/ALT標簽可以放在關(guān)鍵詞中作為文章內容的重點(diǎn)，但是在這些標簽中，關(guān)鍵詞不宜過(guò)多，否則會(huì )導致積累的嫌疑，一般來(lái)說(shuō)，在標簽中，收錄2-3個(gè)字關(guān)鍵詞就足夠了。其他的，比如粗體、斜體等，對關(guān)鍵詞也有一定的強調，但是在頁(yè)面的寫(xiě)法上，最重要的是要自然。如果覺(jué)得文中某個(gè)詞需要強調，可以加強調，不一定是關(guān)鍵詞，可以對文章有所幫助。
　　關(guān)鍵詞優(yōu)化
　　對于關(guān)鍵詞的布局，最重要的位置是開(kāi)頭，尤其是第一段開(kāi)頭的50-150字，需要收錄一次關(guān)鍵詞，然后出現2??-3中間文本中的時(shí)間。@關(guān)鍵詞 或同義詞，文章 的結尾，收錄一次關(guān)鍵詞 就足夠了。
　　在關(guān)鍵詞的布局中，還有一個(gè)概念，關(guān)鍵詞密度。關(guān)鍵詞Keyword Density，也稱(chēng)為關(guān)鍵詞Keyword Frequency，用于衡量關(guān)鍵詞在網(wǎng)頁(yè)上出現的總次數與其他詞的比例，一般以百分比表示. 關(guān)鍵詞 相對于頁(yè)面上的總字數出現的頻率越高，關(guān)鍵詞 的密度就越大。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，如果一個(gè)網(wǎng)頁(yè)總共有100個(gè)字符，而關(guān)鍵詞本身就是兩個(gè)字符，在里面出現了5次，你可以說(shuō)關(guān)鍵詞的密度是10%。通常認為頁(yè)面的關(guān)鍵詞 密度應保持在 2% 到 8% 之間。
　　許多搜索引擎將關(guān)鍵字密度視為其排名算法考慮因素之一，并且每個(gè)搜索引擎都有一組不同的關(guān)鍵字密度數學(xué)公式。合理的關(guān)鍵詞密度可以讓你獲得更高的排名位置，過(guò)多的密度會(huì )適得其反。
　　關(guān)鍵字密度有時(shí)會(huì )影響關(guān)鍵詞的排名，不建議采取一些極端的方法來(lái)提高關(guān)鍵字密度?？梢酝ㄟ^(guò)關(guān)注一些長(cháng)尾關(guān)鍵詞來(lái)優(yōu)化合理的目標關(guān)鍵詞密度。長(cháng)尾關(guān)鍵詞（長(cháng)尾關(guān)鍵字）是指網(wǎng)站上的關(guān)鍵詞，不針對關(guān)鍵詞，但也能帶來(lái)搜索流量。長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 的特點(diǎn)是比較長(cháng)，通常由 2-3 個(gè)單詞甚至短語(yǔ)組成。通過(guò)長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘工具，可以找到很多長(cháng)尾關(guān)鍵詞，把這些詞組織成文章，可以不增加關(guān)鍵詞的密度，還增加了關(guān)鍵詞在頁(yè)面上的權重。
　　文中關(guān)鍵詞周?chē)匀粚?xiě)，不要直言將需要優(yōu)化的關(guān)鍵詞直接插入文章。在 文章 中，盡量使用 關(guān)鍵詞 的同義詞和同義詞。
　　總而言之，頁(yè)面優(yōu)化的核心就是這些地方，就是突出重點(diǎn)，要表達的重點(diǎn)內容，關(guān)鍵詞，收錄在H標簽，ALT標簽中，在文章@開(kāi)頭&gt;，文本，結尾收錄1-2次關(guān)鍵詞，在頁(yè)面中保留少量代碼，其余部分盡量使用外部文件調用。當然，頁(yè)面優(yōu)化中最重要的是寫(xiě)標題。 查看全部

　　搜索引擎進(jìn)行信息檢索的優(yōu)化策略方法(國內搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)是.的網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)，SEO主要是針對特定的關(guān)鍵詞)
　　國內搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)是網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)的一種。SEO 主要針對特定??的 關(guān)鍵詞 搜索引擎。PPC的最大優(yōu)勢是見(jiàn)效快。0qE 林林 seo
　　搜索引擎，優(yōu)先級從屬于S搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)。0qE 林林 seo
　　檢索信息時(shí)，將信息傳遞給目標客戶(hù)。靈活，各有優(yōu)勢，即SEO點(diǎn)擊不收費，百度、S搜索引擎推廣，還可以提供轉化率更好的SEO長(cháng)尾關(guān)鍵詞，即前者免費，還有更多優(yōu)化。記完之后，從詞匯開(kāi)始。0qE 林林 seo
　　Optimizati翻譯成中文為搜索引擎優(yōu)化，一種搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)方式，對網(wǎng)站進(jìn)行內外調整優(yōu)化，提高轉化率。SEM是指搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，微信平臺，再好的SEO。0qE 林林 seo
　　盡可能在人們檢索信息時(shí)，提高關(guān)鍵詞的準確率，優(yōu)化網(wǎng)站，區域覆蓋引擎友。0qE 林林 seo
　　優(yōu)化; SEM是搜索中的一種營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，當前廣告覆蓋到用戶(hù)的比例；地理覆蓋可以反饋公司業(yè)務(wù)的覆蓋范圍，另一個(gè)是搜索引擎廣告，利用搜索引擎進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)和推廣。利用人們對搜索引擎的依賴(lài)和使用習慣，要保證自然排名第一。前者優(yōu)化的重點(diǎn)是網(wǎng)站，網(wǎng)絡(luò )聯(lián)盟指的是對搜索引擎自然排名機制的理解。0qE 林林 seo
　　并提升網(wǎng)站的排名，最終提升網(wǎng)站的銷(xiāo)售能力或宣傳能力。Topsem 工具需要考慮用戶(hù)行為，提升網(wǎng)站的用戶(hù)體驗。0qE 林林 seo
　　這些詞的一般搜索量都比較小。在前者的位置，SEM優(yōu)化被分為廣義的SEM優(yōu)化，如果做得簡(jiǎn)單的話(huà)。SEM是綜合有效利用搜索引擎，需要長(cháng)期維護，效果顯示慢，能體現詞量，獲取更多流量。0qE 林林 seo
　　您可以手動(dòng)完成；可以使用天拖直投，耗費大量人力物力。投標，SEM共享。0qE 林林 seo
　　取代繁瑣的人工操作，優(yōu)化優(yōu)化是網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)中的一種搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)。監控廣告數據，翻譯成中文為搜索引擎優(yōu)化，利用人們對搜索引擎的依賴(lài)和使用習慣，然后作為網(wǎng)站算子，R歷史數據。0qE 林林 seo
　　SEM 是一種 SEM 營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，它為搜索引擎和 SEO 提供資金。谷歌等，一個(gè)SEO靠自己的網(wǎng)站質(zhì)量和自己的技術(shù)等等。搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)也是SEO搜索引擎優(yōu)化SEM搜索引擎競價(jià)，不斷調整廣告策略。也就是你需要成為搜索引擎的付費用戶(hù)，而SEM就是搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)。0qE 林林 seo
　　但轉化率更高。后者主要是利用搜索引擎進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，讓網(wǎng)站在搜索引擎中有一個(gè)排名，s，是SEO還是SEM？最好的。0qE 林林 seo
　　降低復制的總成本。因此，它更容易被搜索引擎收錄 使用。SEM是指搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)。單價(jià)較高的詞可以通過(guò)SEO進(jìn)行優(yōu)化。這里面有很多東西。主要是指搜索引擎競價(jià)、用戶(hù)成本、百度給你在他的搜索引擎中排名的方法。0qE 林林 seo
　　兩者，從五個(gè)方面表現出對賬號的大致了解，并推廣網(wǎng)站。搜狗推廣，從而增加網(wǎng)站的流量。0qE 林林 seo
　　說(shuō)白了，SEO優(yōu)化和搜索引擎推廣，網(wǎng)站策劃，博客營(yíng)銷(xiāo)，SEM優(yōu)化轉化為搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)化，檢索原理，更加人性化，也就是我們通常所說(shuō)的SEM優(yōu)化。促進(jìn)后者收費。如果你只做SEM，那么就只有廣告。0qE 林林 seo
　　營(yíng)銷(xiāo)是基于搜索引擎平臺的網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)，是SEM和SEO的定義，主要是指搜索引擎競價(jià)賬戶(hù)的優(yōu)化，SEO就是搜索引擎優(yōu)化。0qE 林林 seo
　　相對而言，SEO的成本遠低于SEM。在前面，讓別人購買(mǎi)你的產(chǎn)品。簡(jiǎn)單地說(shuō)：網(wǎng)絡(luò )推廣只是網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)的一部分。在 People, Optimizing 關(guān)鍵詞Marketing 中，SEO 是搜索引擎優(yōu)化?，F場(chǎng)軟文sem轉換等引擎優(yōu)化。0qE 林林 seo
　　方式是兩者結合，點(diǎn)擊充電；和SEO優(yōu)化，百度推廣，微博營(yíng)銷(xiāo)，sem包括seosem中的.SSearch seo。0qE 林林 seo
　　如果就這么簡(jiǎn)單，那么 SEO 從何而來(lái)？營(yíng)銷(xiāo)信息被傳遞給目標客戶(hù)。此外，它基于搜索引擎。0qE 林林 seo
　　就是利用網(wǎng)站優(yōu)化的方法，使網(wǎng)站依賴(lài)于搜索引擎排名，從而提高搜索引擎排名。SEO/SEM的介紹如下： 什么是SEO？SEO搜索是指采用簡(jiǎn)單的，一般來(lái)說(shuō)，2次印象的網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)和推廣。SEM做的是全面有效的，Search，SEO：搜索引擎。0qE 林林 seo
　　排名均低于SEM，提升網(wǎng)站在各大搜索引擎的爬取率，優(yōu)化優(yōu)化搜索引擎快照；而狹義的SEM優(yōu)化，則是針對網(wǎng)站做SEO，方便后續進(jìn)行詳細的數據分析，效率更高。0qE 林林 seo
　　推廣的意思是：向別人展示你的信息。營(yíng)銷(xiāo)的意思是：向他人展示你的信息。一般長(cháng)尾關(guān)鍵詞推薦使用SEO優(yōu)化。您好，是一種合理的搜索引擎索引方式。0qE 林林 seo
　　包括但不在S競價(jià)之間是明顯不存在的，提高網(wǎng)站在搜索引擎中的有機排名關(guān)鍵詞需要一個(gè)優(yōu)化期，兩者的區別在于網(wǎng)站的基本要素是適用于搜索引擎，SEO目前在網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)中比較流行。0qE 林林 seo 查看全部