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　　免費獲取:智能采集組合文章鏈接，可以與公眾號綁定實(shí)現自動(dòng)發(fā)送
　　智能采集組合文章鏈接，可以與公眾號綁定實(shí)現自動(dòng)發(fā)送自定義消息給公眾號號！相當于采集了公眾號一條熱門(mén)文章然后和其他多條相互的糅合一下，
　　圖文消息，這個(gè)你點(diǎn)開(kāi)微信公眾號，你也會(huì )發(fā)現，有文章標題，文章作者，文章題目之類(lèi)的信息，上面可以設置鏈接；公眾號文章就是圖文，文章鏈接，你也可以選擇選擇，以圖文形式發(fā)送，以h5形式發(fā)送，或者一個(gè)鏈接n個(gè)文章的形式發(fā)送，這個(gè)都是可以的，如果你的推送功能有的話(huà)，
　　android:借助數據接口來(lái)實(shí)現，這里有一些接口對應的注意點(diǎn)；ios:新浪微博抽獎·即將被禁止，
　　
　　應該是wifidirect.
　　平臺如果不封的話(huà)應該是可以的，我之前是看到別人設置過(guò)的。
　　可以的，需要用到gd-data來(lái)二次開(kāi)發(fā)，以實(shí)現與公眾號內的圖文綁定。
　　
　　你可以去看看gd庫，gd可以實(shí)現自定義的域名或者地址。
　　你可以直接申請域名和ip，
　　看似簡(jiǎn)單，其實(shí)并不容易，需要有公眾號知識底子，以及熟悉微信公眾號，如果是外行人可以看下這個(gè)微信小程序制作工具-gd，還不錯，
　　你可以把公眾號發(fā)給你的朋友，讓他們給你的公眾號發(fā)送鏈接，并且以h5形式發(fā)送出去。我就在用，很好用的工具。 查看全部

　　整體解決方案:爬蟲(chóng)數據采集技術(shù)趨勢－智能化解析
　　注：文章于6月29日發(fā)布于公司公眾號。
　　寫(xiě)的感覺(jué)很好。轉載到這里存檔。
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　　一句話(huà)總結爬蟲(chóng)工程師的工作就是我們構建世界的知識。
　　爬蟲(chóng)的工作
　　互聯(lián)網(wǎng)作為人類(lèi)歷史上最大的知識庫，結構不夠完善。目前，互聯(lián)網(wǎng)只是文本等一些多媒體數據的聚合。雖然內容很有價(jià)值，但程序不能使用那些非結構化數據。
　　2006年前后，有專(zhuān)家提出web3.0、語(yǔ)義互聯(lián)網(wǎng)、知識共享。雖然現在 API 已經(jīng)開(kāi)放，SOA 的概念也越來(lái)越流行，但真正意義上的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代似乎還很遙遠。因此，爬蟲(chóng)仍然是最重要的手段。一端不斷分析和匯總互聯(lián)網(wǎng)上的數據，另一端將數據傳輸到各種應用程序。
　　現有爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)技術(shù)存在問(wèn)題
　　從招聘市場(chǎng)的職位需求可以看出，近年來(lái)對爬蟲(chóng)工程師的需求越來(lái)越旺盛。
　　個(gè)人判斷有兩個(gè)原因：
　　信息聚合是互聯(lián)網(wǎng)公司的基本需求。
　　隨著(zhù)數據時(shí)代的到來(lái)，對數據的需求更加旺盛。
　　以下是一些依靠爬蟲(chóng)聚合信息的初創(chuàng )公司，按時(shí)間順序排列：
　　最后5種，幾乎都是2014年開(kāi)始的。很多金融場(chǎng)景相關(guān)的應用已經(jīng)開(kāi)始出現，對準確性和可靠性提出了更高的要求。但是現有的爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)技術(shù)能否滿(mǎn)足高可靠、大規模、高效開(kāi)發(fā)的需求呢？
　　從軟件工程的角度來(lái)看，如果一個(gè)事物不能被評估，它就不能被管理。爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)經(jīng)常被抱怨的原因之一是工作量經(jīng)常無(wú)法評估。一般來(lái)說(shuō)，軟件項目的開(kāi)發(fā)過(guò)程會(huì )隨著(zhù)時(shí)間的推移逐漸減少工作量，也就是所謂的倦怠效應。
　　爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)生命周期如下：
　　
　　爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)主要有兩個(gè)方面：下載網(wǎng)頁(yè)和解析網(wǎng)頁(yè)。解析網(wǎng)頁(yè)約占開(kāi)發(fā)工作的 80%。
　　下載網(wǎng)頁(yè)功能的開(kāi)發(fā)會(huì )涉及到IP限制、驗證碼等問(wèn)題，問(wèn)題在意料之中。同時(shí)，隨著(zhù)優(yōu)秀爬蟲(chóng)框架和云服務(wù)器的普及，問(wèn)題會(huì )更容易解決。
　　編寫(xiě)解析代碼，雖然有一些基本的工具chrome和firecdebug可以使用，但是編寫(xiě)解析規則總是需要人工分析。無(wú)論是使用xpath、正則表達式、css選擇器，都不能減少這部分的工作量。
　　大量重復性工作會(huì )導致兩個(gè)問(wèn)題：
　　即使相同類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)看起來(lái) 99% 相同，也需要編寫(xiě)單獨的爬蟲(chóng)。這會(huì )給人一種印象，即爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)中的大部分工作都是重復的。
　　數據源網(wǎng)頁(yè)改版，幾乎整個(gè)爬蟲(chóng)項目都需要重做。重做的工作量幾乎是100%，爬蟲(chóng)工程師經(jīng)常有10000只羊駝在里面跑?，F在很多征信數據采集公司的合作伙伴，在修改數據源網(wǎng)站的時(shí)候，往往需要一到兩天的時(shí)間來(lái)修復爬蟲(chóng)。顯然，這種可靠性無(wú)法滿(mǎn)足金融場(chǎng)景的需求。
　　智能分析
　　這是新浪新聞的圖片。
　　可以發(fā)現，新聞報道的事件的標題、發(fā)布時(shí)間和文字很容易直觀(guān)地理解。自然我也覺(jué)得，我們能不能通過(guò)一些機器學(xué)習算法來(lái)達到自動(dòng)解析的目的呢？這樣就無(wú)需手動(dòng)編寫(xiě)解析量，減少重復勞動(dòng)。2008年開(kāi)始，研究機構陸續發(fā)表相關(guān)論文。
　　~deepay/mywww/papers/www08-segments.pdf
　　/en-us/um/people/znie/p048.special.nie.pdf
　　也就是2008年，有一家相關(guān)的創(chuàng )業(yè)公司，在斯坦福大學(xué)孵化。
　　DiffBot智能數據采集公司
　　總部位于加利福尼亞的 Diffbot 由斯坦福大學(xué)研究生 Mike Tung 于 2008 年創(chuàng )立。Diffbot 使用人工智能技術(shù)，讓“機器”識別網(wǎng)頁(yè)內容，抓取關(guān)鍵內容，輸出軟件可以直接識別的結構化數據。其創(chuàng )始人兼首席執行官 Mike Tung 表示：“Diffbot 現在正在做與人類(lèi)瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)相同的操作文章，以找出頁(yè)面上最核心的相關(guān)信息?！?Diffbot 現已發(fā)布 Front Page API 和 文章 API，以及 Product API。服務(wù)的客戶(hù)包括三星、eBay、思科、美國在線(xiàn)等。
　　Diffbot 的想法是通過(guò)“視覺(jué)機器人”掃描識別不同的網(wǎng)頁(yè)類(lèi)型（主要是非結構化數據），然后將這些豐富的數據源用于其他應用。Mike Tung 說(shuō)：“我們抓取頁(yè)面后，我們對其進(jìn)行分析，然后通過(guò)成熟和先進(jìn)的技術(shù)對其進(jìn)行結構化?！?我們之前提到的構建世界知識是公司提出的概念。
　　Diffbot在智能采集的基礎上，開(kāi)發(fā)了知識圖譜、智能商業(yè)BI等眾多數據產(chǎn)品。2016年，騰訊與硅谷風(fēng)投公司Felicis Ventures領(lǐng)投了人工智能初創(chuàng )公司Diffbot的1000萬(wàn)美元A輪融資，眾多互聯(lián)網(wǎng)巨頭開(kāi)始發(fā)現這家公司的價(jià)值。
　　算法實(shí)踐
　　以智能方式解析網(wǎng)頁(yè)需要兩個(gè)步驟：
　　基于視覺(jué)網(wǎng)頁(yè)分割，將網(wǎng)頁(yè)劃分為若干視覺(jué)塊。
　　
　　通過(guò)機器學(xué)習訓練來(lái)判斷每個(gè)視覺(jué)塊的類(lèi)型，是標題還是文本。主流程與一般機需流程沒(méi)有區別。這個(gè)就不詳細解釋了。使用的開(kāi)源框架有：scikit-learn、phantomjs
　　Scikit-Learn 機器學(xué)習庫非常成熟且易于上手。
　　phantomjs，是一個(gè)無(wú)頭的 webkit 渲染引擎。做爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)的同學(xué)應該是非常需要的。
　　網(wǎng)頁(yè)分割算法
　　從早期Diffbot發(fā)布的文章來(lái)看，視覺(jué)塊是通過(guò)圖像處理來(lái)切割的。使用的算法包括邊界檢查、文本識別和其他算法。但這種方法計算量大，復雜度高。
　　另一種實(shí)現方式是基于 Dom 樹(shù)結構導出所需的視覺(jué)特征。
　　聚合期間要使用的特征變量。與視覺(jué)相關(guān)的主要因素是頁(yè)面元素的位置、寬度和高度，以及 Dom 的層次結構。
　　需要注意的一點(diǎn)是，現在許多網(wǎng)頁(yè)都是動(dòng)態(tài)生成的。您需要使用 phantomjs 工具進(jìn)行動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)渲染。
　　可以選擇 DBSCAN 聚類(lèi)算法。DBSCAN 算法的優(yōu)點(diǎn)是劃分得更密集。與 K-mean 算法相比，優(yōu)點(diǎn)是它可以處理任何形狀的聚合。
　　具體實(shí)現方法可以參考以下博文：
　　分類(lèi)算法
　　經(jīng)過(guò)第一步處理后，網(wǎng)頁(yè)上的標簽會(huì )被分成幾類(lèi)。需要確定標簽的類(lèi)型，是標題、文字、廣告、導航等。需要整理出一個(gè)類(lèi)似下面的訓練矩陣。
　　整個(gè)學(xué)習過(guò)程與一般的機器學(xué)習訓練過(guò)程沒(méi)有區別。由于數據樣本量小，采用分類(lèi)算法的基本算法。分類(lèi)算法可以選擇樸素貝葉斯或SVM。
　　總結與展望
　　本文介紹的方法比較粗略。一般來(lái)說(shuō)，解析模型只能針對特定網(wǎng)絡(luò )訓練解析模型，比如新聞和電商產(chǎn)品頁(yè)面。因此，不同類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)需要不同的特征變量。對于不同類(lèi)型的數據，你需要花費自己的時(shí)間去探索和實(shí)踐。
　　隨著(zhù)數據化和智能化時(shí)代的到來(lái)，爬蟲(chóng)作為重要的數據來(lái)源，需要進(jìn)行一些技術(shù)改進(jìn)以適應時(shí)代的要求，這也對爬蟲(chóng)工程師提出了更高的要求。文筆很粗糙，應該作為指導。歡迎您留言討論。
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　　匯總:7網(wǎng)上新聞資源自動(dòng)采集系統
　　畢業(yè)設計（論文）開(kāi)題報告材料 1.開(kāi)題主題報告 2.文獻綜述 3.文獻翻譯 隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，人們獲取信息的方式不再僅僅是從報紙或電視上獲取。更多的人選擇瀏覽互聯(lián)網(wǎng)或通過(guò)手機獲取。與前兩種方式相比，后者更及時(shí)，信息量更大，傳播范圍更廣。由此衍生出第五種媒體說(shuō)法，也帶動(dòng)了相當多的周邊產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。這些優(yōu)勢的體現也需要強大的技術(shù)平臺和相當數量的人員來(lái)支持。本文將通過(guò)資源采集的介紹，為搭建這樣一個(gè)低成本的信息共享平臺提供建議 系統。一、新聞采集系統的現狀動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的出現徹底改變了傳統的互聯(lián)網(wǎng)模式。它使網(wǎng)站管理員更容易更新其網(wǎng)站的內容信息。同時(shí)也讓網(wǎng)絡(luò )的應用更加豐富。使用動(dòng)態(tài) Web 技術(shù)實(shí)現的應用程序如雨后春筍般涌現。新聞采集系統也在那個(gè)時(shí)期開(kāi)始發(fā)展。從最初的 ASP 版本到現在的多語(yǔ)言版本，雖然架構一次次更新，功能也越來(lái)越齊全，當然系統的設計目標并沒(méi)有改變，自動(dòng) 采集 資源的實(shí)現減少勞動(dòng)力輸入增加的成本。如今，消息采集系統技術(shù)已經(jīng)非常成熟。
　　在百度輸入“news采集system”可以找到近39.3萬(wàn)條信息，可見(jiàn)該應用的廣泛性。尤其是一些新興網(wǎng)站，主要以廣告盈利為目的，如果你使用新聞采集系統，那么站長(cháng)就不用擔心如何更新內容網(wǎng)站，一旦設置好了，幾乎可以“一勞永逸”。2. 項目背景通常為新聞專(zhuān)業(yè)或大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站網(wǎng)站，有自己的新聞頻道或專(zhuān)業(yè)的編輯人員，往往需要很高的成本。news采集系統（手機應用版）用于在資源比較匱乏的情況下，通過(guò)程序進(jìn)行遠程爬取。自動(dòng)采集 和資源共享，無(wú)需人工干預。一方面，一方面可以保證信息更加及時(shí)有效，另一方面可以提高工作效率，減輕編輯負擔。為企業(yè)提供可靠的信息來(lái)源，降低可觀(guān)的成本。3. 主流系統分析 總體來(lái)說(shuō)，目前的news采集系統比較成熟，主流的news采集系統基本可以實(shí)現以下功能： 1.向目標網(wǎng)站提供信息自動(dòng)抓取，支持HTML頁(yè)面中各種數據的采集，如文本信息、URL、數字、日期、圖片等 2.用戶(hù)可以自定義各類(lèi)信息的來(lái)源和分類(lèi) 3.支持4、使用用戶(hù)名和密碼自動(dòng)登錄。
　　傳統新聞采集系統是基于WWW網(wǎng)站的。采集 比 WAP 網(wǎng)站 稍微難一些。因為 WWW 網(wǎng)站 頁(yè)面的內容比較復雜和豐富，而且最重要的是它沒(méi)有類(lèi)似 XML 的約束，所以網(wǎng)頁(yè)源文件的格式內容可能會(huì )有很多錯誤由于編寫(xiě)者的疏忽，導致我們在抓取時(shí)，可能會(huì )遇到很多解析問(wèn)題，比如缺少符號、無(wú)法匹配等。對于采集系統來(lái)說(shuō)最重要的是能夠以匹配您要抓取的內容。如果無(wú)法解析網(wǎng)頁(yè)的源代碼，就無(wú)法構建完整的目錄樹(shù)，即不完整的結構，很可能會(huì )導致我們偏離采集具體內容或采集 不成功。因此，對于采集 WWW的網(wǎng)站，不僅要求采集程序的規則編寫(xiě)者有一定的判斷力，還要求網(wǎng)站的編寫(xiě)者能夠根據 W3C 規范編寫(xiě)頁(yè)面。但是目前的情況是用戶(hù)的瀏覽器往往可以排除大量的錯誤，所以會(huì )給真正的開(kāi)發(fā)者一個(gè)錯誤的信號，說(shuō)他的頁(yè)面沒(méi)有問(wèn)題。這個(gè)時(shí)候，我建議將頁(yè)面提交給W3C檢查工具進(jìn)行測試。，這是一個(gè)相對繁瑣的步驟。WAP網(wǎng)站的優(yōu)勢在這個(gè)時(shí)候就體現出來(lái)了，因為它嚴格遵守這些規范，如果有無(wú)法匹配或識別的標簽就會(huì )報錯，這對于測試人員來(lái)說(shuō)無(wú)疑是個(gè)好消息。將大大降低測試成本，加快項目建設。對于采集程序的開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)絕對是個(gè)好消息，我們在編寫(xiě)規則的時(shí)候不用考慮太多的意外情況，這也為我們項目的提出奠定了一定的基礎。
　　
　　當然，隨著(zhù)移動(dòng)上網(wǎng)的普及和3G網(wǎng)絡(luò )的建立，越來(lái)越多的人已經(jīng)習慣使用手機獲取信息。這已經(jīng)成為一種趨勢。也許將來(lái)電腦會(huì )被手機取代。網(wǎng)絡(luò )最終將取代現有的布線(xiàn)。我們抓住這種形式，將基于移動(dòng)瀏覽器平臺開(kāi)發(fā)瀏覽內容。我們采集的對象也是WAP網(wǎng)站，可以將內容無(wú)縫嵌入現有欄目，真正實(shí)現即時(shí)抓取即用。二、研究的基本內容、主要要解決的問(wèn)題 1、功能規劃 1、新聞信息化的過(guò)程。閱讀新聞時(shí)，需要保持一個(gè)連接，需要分析各種網(wǎng)絡(luò )連接情況，而系統維護者需要為特殊頁(yè)面定制一套規則來(lái)解析每一個(gè)需要的信息部分，而這套規則必須滿(mǎn)足一定的規范。我們會(huì )針對一些任務(wù)制定規則規范： 1. 頁(yè)面地址：列表的入口地址 2. 附加參數：詳細內容地址的一些附加參數（例如：顯示全文） 3. 列表規則（常規表達式）： 1. exceptWords：用于替換列表中不需要的字符 2. TextRegEXP：用于過(guò)濾新聞項（包括：鏈接和地址） 4. 內容規則（正則表達式）： 1. ImgRegexp：用于獲取地址新聞圖片 2.TextBegMark：用于標記文章內容的開(kāi)始 3.TextEndMark：用于標記文章內容采集的結束，
　　文字主要是編碼的問(wèn)題，圖片需要考慮壓縮和格式的問(wèn)題。我們暫時(shí)考慮采集 JPG和GIF這兩種格式，因為這兩種是手機上最常用的。圖像在網(wǎng)絡(luò )上捕獲并下載到本地后，需要保持格式的一致性。由于JPG和GIF的壓縮編碼算法不同，需要分別處理。二、功能設計 1、任務(wù)配置模塊 任務(wù)配置是整個(gè)系統最重要的部分。新聞采集系統正常工作的第一個(gè)前提是配置好每一個(gè)采集任務(wù)。任務(wù)配置包括目標地址和頁(yè)面規則的定義，力求將用戶(hù)的' s 文本定義成更嚴格的正則表達式，保證采集內容的正確性。2、采集功能模塊采集的過(guò)程主要是分析資源并添加到我們的數據庫中的過(guò)程。采集進(jìn)程要充分考慮資源的正確性和完整性以及采集進(jìn)程的穩定性。確保資源的正確編碼和流程的透明度。3.資源檢索模塊采集的資源是我們的終極目標。我們需要從采集中實(shí)現對資源的搜索、查詢(xún)、編輯等操作，并且可以對資源進(jìn)行過(guò)濾和控制。4.統計模塊可以根據任務(wù)的分類(lèi)實(shí)時(shí)監控采集的進(jìn)度和進(jìn)程，讓用戶(hù)及時(shí)掌握采集資源的狀態(tài)。節省。三、研究步驟、方法和措施 1、系統配置程序的運行和維護需要一系列的配置，這些配置對整個(gè)系統至關(guān)重要。
　　組態(tài)人員需要有一定的計算機技術(shù)基礎。最終的程序能否捕捉到想要的信息，離不開(kāi)系統配置和一系列的測試。2、存儲接口為了考慮到系統可能在不同的數據庫環(huán)境中使用，我們選擇了數據庫框架，這將極大地方便系統的二次開(kāi)發(fā)和數據庫的更換。系統使用ibatis作為數據庫訪(fǎng)問(wèn)框架。這也是一個(gè)開(kāi)源框架，相對于hibernate來(lái)說(shuō)是輕量級的，我們這里之所以使用它是因為它比hibernate的操作粒度更小，以提高我們數據庫的存儲效率。3.調度任務(wù)我們的系統是由任務(wù)驅動(dòng)的，每個(gè)采集目標就是一個(gè)任務(wù)。維護者需要做的是維護任務(wù)和制定計劃。這個(gè)計劃任務(wù)類(lèi)似于調度安排，這樣我們的任務(wù)調度框架就可以實(shí)現任務(wù)控制。4、日志系統在網(wǎng)絡(luò )中有很多不確定因素，經(jīng)常會(huì )導致程序超時(shí)等，我們需要一個(gè)強大的日志系統來(lái)記錄這些問(wèn)題，維護人員也需要對日志進(jìn)行分析以確定錯誤原因。5、統計系統采集資源必須有完整的統計機制，記錄當前或歷史記錄。如果需要開(kāi)發(fā)績(jì)效評估系統，統計系統將提供完整的可維護性文件。6.內容檢索通過(guò)內容檢索模塊，可以實(shí)時(shí)獲取當前存儲信息，以便管理員可以刪除或修改內容。其功能類(lèi)似于新聞管理系統的后臺，可以有效控制抓取到的信息。
　　新聞采集系統架構圖 4. 工作進(jìn)度 5. 序號 6. 時(shí)間 7. 內容 8. 1 9. 08/12/11-09/01/12 10. 選題，熟悉相關(guān)內容課題背景 11. 2 12. 09/01/13-09/02/19 13. 英文翻譯，學(xué)習相關(guān)技術(shù)學(xué)習，開(kāi)題報告 14. 3 15. 09/02/20-09/02/27 16.開(kāi)盤(pán) 17. 4 18. 09 /02/28-09/03/15 19. 完成整體設計 20. 5 21. 09/03/16-09/04/03 22. 完成程序編碼 23. 6 24. 09/04/04-09/04 /10 25. 中期檢查 26. 7 27. 09/04/11-09/05/01 28. 完成相關(guān)文件 29. 8 30. 09/05/02- 09/05/22 31. 撰寫(xiě)畢業(yè)論文初稿 32. 9 33. 09/05/23-09/05/29 34. 修改畢業(yè)論文 35. 10 36. 09/05/30-09/06 /05 37. 防御 38. 主要參考文獻 1. Quartz - QuickStart [EB/OL].1. Httpclient 用戶(hù)文檔。[EB/OL]。iBatis for Java 用戶(hù)指南。[EB/OL]。-14?！堕_(kāi)源技術(shù)選型手冊》編委。開(kāi)源技術(shù)選擇手冊。電子工業(yè)出版社。2008 年 5 月 15 日。孫維欽。Java 網(wǎng)絡(luò )編程（第 3 版）- O'Reilly Java 系列。電子工業(yè)出版社。2007 年 3 月 16 日。孫維欽。JAVA 面向對象編程。電子工業(yè)出版社。2006 年 7 月 17 日。?？?，陳浩鵬。Java 編程思想（第 4 版）。機械工業(yè)出版社。2007 年 6 月 18 日。塊，潘愛(ài)民。有效的Java。機械工業(yè)出版社。2003 年 1 月 19 日。Goetz (Goetz, B.).JAVA 并發(fā)編程實(shí)踐。電子工業(yè)出版社。2007-6-110。于成浩。JAVA多線(xiàn)程設計模式。中國鐵道出版社. 2005-4-1 六。在“自動(dòng)采集系統”課題中，通過(guò)有針對性的文獻閱讀，在開(kāi)題報告的準備過(guò)程中分析理解，基本明確了本次畢業(yè)設計的總體需求和具體任務(wù)，基本提出了系統設計思路和期望。目標方面，開(kāi)場(chǎng)報告內容比較齊全，內容和格式基本符合要求。
　　
　　同意開(kāi)篇。指導教師簽字：2009年2月27日 7、系、處、部（所） 意見(jiàn)： 1、適合本專(zhuān)業(yè)的畢業(yè)項目；2、畢業(yè)項目不適合本專(zhuān)業(yè)；3、其他部門(mén)、辦公室、部（所）主任簽字：日期，8日。開(kāi)題組意見(jiàn)： 開(kāi)題組組長(cháng)簽字： 日期，9日，學(xué)院領(lǐng)導（答辯委員會(huì )）審核意見(jiàn)：1. 2.通過(guò)；2、改進(jìn)后通過(guò)；未通過(guò)院領(lǐng)導（答辯委員會(huì )）簽字：日期、日期、畢業(yè)項目（論文）、杭州電子科技大學(xué)、文獻綜述新聞采集系統技術(shù)與研究新聞采集系統有一直因其高效率、低成本受到眾多站長(cháng)的青睞，尤其是在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，如果能及時(shí)掌握信息，就可以先占優(yōu)勢。雖然這是一個(gè)比較熱門(mén)的應用，但是網(wǎng)上對這方面的介紹比較少，也沒(méi)有相應的規范。，導致該領(lǐng)域沒(méi)有系統的知識結構和完整的文檔資源。其實(shí)新聞采集的主要工作不僅僅是采集的流程，還有整個(gè)流程和任務(wù)的管理和內容的分類(lèi)。涉及的主要技術(shù)有多線(xiàn)程技術(shù)、網(wǎng)絡(luò )編程、數據庫編程和正則表達式的應用。多線(xiàn)程編程能力是衡量一個(gè)程序員能力的重要指標。尤其是當計算機硬件配置越來(lái)越好時(shí)，更需要程序員充分調動(dòng)和利用系統的資源，充分發(fā)揮系統的性能。正確使用多核編程和多線(xiàn)程編程技術(shù)無(wú)疑可以提高程序的執行力。效率并提供更好的用戶(hù)體驗。
　　[1] 自互聯(lián)網(wǎng)誕生以來(lái)，這項革命性的技術(shù)給世界帶來(lái)了翻天覆地的變化。無(wú)法想象沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)的世界會(huì )是什么樣子。網(wǎng)絡(luò )作為載體，承載著(zhù)各種應用。而這一切都離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò )編程，它的普及是必然的，尤其是“云計算”的概念，未來(lái)所有的應用都可能離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò )。JAVA語(yǔ)言本身就是為網(wǎng)絡(luò )而生的。非常適合網(wǎng)絡(luò )編程。強大的基礎類(lèi)庫讓開(kāi)發(fā)者可以輕松開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò )應用。在新聞采集系統中，網(wǎng)絡(luò )編程也是重要的一環(huán)。我們需要使用網(wǎng)絡(luò )來(lái)采集新聞資源，這無(wú)非是非?？简濲AVA網(wǎng)絡(luò )編程的穩定性和效率的。[2] 正則表達式的歷史可以追溯到1840年代，它出現在理論計算機科學(xué)和自動(dòng)控制理論和形式語(yǔ)言理論中。那么什么是正則表達式？維基百科是這樣定義的：在計算機科學(xué)中，描述或匹配符合特定句法規則的字符串序列的單個(gè)字符串。正則表達式，通常稱(chēng)為模式，用于匹配符合特定語(yǔ)法規則的字符串序列。在許多文本編輯器或其他工具中，正則表達式通常用于檢索和/或替換與模式匹配的文本。許多編程語(yǔ)言都支持使用正則表達式進(jìn)行字符串操作。從這里，
　　[3] 這聽(tīng)起來(lái)可能有點(diǎn)復雜和深奧，但在我們的日常生活和學(xué)習中，我們需要在不經(jīng)意間使用它。例如，在編寫(xiě)處理字符串的程序或網(wǎng)頁(yè)時(shí)，往往需要找到符合一些復雜規則的字符串。這時(shí)候就需要正則表達式了。就像我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)新聞采集系統一樣，第一步就是解析目標頁(yè)面，對文檔進(jìn)行正則化，并根據我們的規則從中提取有用的數據。通常在這個(gè)過(guò)程中，目標頁(yè)面是復雜且不可預測的。這要求我們能夠編寫(xiě)一個(gè)可應用于更改的正則表達式，以正確提取我們需要的數據。如果沒(méi)有正則表達式，我們可以實(shí)現它... 查看全部

　　小技巧:優(yōu)采云爬蟲(chóng)軟件教程（6）：新手入門(mén)-智能模式
　　本文用于演示使用智能模式采集列表和表格網(wǎng)站的基本步驟，是學(xué)習優(yōu)采云采集軟件的一種方便快捷的模式。
　　文章 中的示例 URL 為：/ditie/?from=navigation
　　定位：智能模式下，只需輸入網(wǎng)址，點(diǎn)擊搜索，優(yōu)采云會(huì )自動(dòng)采集網(wǎng)頁(yè)數據，并以表格的形式呈現?？梢孕薷淖侄涡畔?、刪除、翻頁(yè)、數據導出等。
　　使用前提：智能模式暫時(shí)適用于數據以表格或列表形式呈現的網(wǎng)頁(yè)，例如電子商務(wù)網(wǎng)站產(chǎn)品列表的產(chǎn)品信息，某些生活服務(wù)的網(wǎng)站，例如網(wǎng)站如：大眾點(diǎn)評、安居客租、P2P網(wǎng)貸、搜狗電影排行等。
　　推薦使用：對于表格和列表形式的網(wǎng)頁(yè)，使用智能模式可以幫助您節省制定規則的時(shí)間，快速獲取所需信息，只需簡(jiǎn)單修改即可導出到EXCEL直接使用。.
　　如果智能模式不能滿(mǎn)足您的需求，請參考向導模式指南自定義采集，自定義采集可以準確實(shí)現您的大部分采集需求。
　　智能模式采集 步驟：
　　第一步：首先打開(kāi)優(yōu)采云采集器→復制網(wǎng)址到輸入框→點(diǎn)擊開(kāi)始采集圖標進(jìn)入智能采集模式：
　　
　　第二步：將識別結果1切換到結果5，找到最符合你需求的結果：
　　采集器將采集多種數據模板滿(mǎn)足您不同的采集需求，不斷尋找適合您的模板。
　　第 3 步：找到最符合您需求的結果，然后單擊 Generate采集Settings。
　　檢測結果為樣本數據，不需要在這一步完成所有數據采集。如果當前數據不能滿(mǎn)足要求，則加載下一頁(yè)獲取更多數據進(jìn)行判斷。
　　注意：首先判斷是否需要加載下一頁(yè)，然后在下一步修改頁(yè)眉。如果先修改header再加載，修改后的header會(huì )回到未修改狀態(tài)。
　　
　　第四步：修改表頭，修改需要的字段名，刪除不需要的字段：
　　可以對表進(jìn)行的操作有：刪除、修改列名、加長(cháng)和縮短列寬。列名修改后，下次導出或啟動(dòng)采集時(shí)仍然有效，無(wú)需再次修改。
　　第 5 步：?jiǎn)?dòng) 采集 或導出到 Excel。如果采集數據量較大，推薦使用云采集功能。
　　智能模式導出格式為 Excel 導出。如需導出其他格式，請使用自定義采集模式。
　　本地采集占用當前計算機資源執行采集，如果有采集時(shí)間要求或者當前計算機長(cháng)時(shí)間不能執行采集，可以使用云采集功能，云采集聯(lián)網(wǎng)采集，無(wú)需當前電腦支持，可關(guān)機，可設置多個(gè)云節點(diǎn)分發(fā)任務(wù)， 10個(gè)節點(diǎn)相當于10臺電腦分發(fā)任務(wù)幫你采集，時(shí)間減少到原來(lái)的十分之一；采集 接收到的數據可以在云端存儲三個(gè)月，并且可以隨時(shí)導出。
　　此外，Smart Mode還可以輸入關(guān)鍵詞進(jìn)行數據搜索。比如搜索“天氣”，點(diǎn)擊查詢(xún)后，可以跳轉到多多規則市場(chǎng)。相關(guān)數據或規則可以直接在數多上找到。用戶(hù)可以下載獲取數據或規則，將規則放入優(yōu)采云運行即可獲取想要的數據。
　　技巧:SEO教程：5個(gè)維度解密通吃90%行業(yè)的SEO關(guān)鍵詞分析方法！
　　作者|巴倫編輯|巴倫
　　來(lái)源|巴朗（ID：balangk）
　　目錄（全文3049詞） 01 詞的定性屬性 02 詞的目標屬性 03 詞的物理屬性 04 詞的競爭屬性 05 詞的空間屬性 06 關(guān)鍵詞 分析過(guò)程的最后部分
　　開(kāi)戰前，先練兵，養兵千日，用一時(shí)。布兵前謀大計，確保大計不可一蹴而就，堅決落實(shí)戰略布局。在SEO工作中，關(guān)鍵詞相當于我們的士兵，我們用這些士兵來(lái)打敗我們的對手。
　　訓練就是分析關(guān)鍵詞的競爭程度，SEO優(yōu)化方案就是制定一個(gè)大計劃，士兵訓練好了，大計劃就確定了，就可以馳騁沙場(chǎng)，攻無(wú)不克，戰無(wú)不勝，就算失敗了，也會(huì )打成平手。
　　Barang 將 關(guān)鍵詞 的屬性分為 5 類(lèi)。它們是：定性屬性、目標屬性、物理屬性、競爭屬性和空間屬性。
　　這是我四年半學(xué)習的總結。如果你能用它，你可以輕松駕馭任何行業(yè)的關(guān)鍵詞。剩下的就是如何使用關(guān)鍵詞分析工具了。
　　01 詞的定性屬性
　　在SEO行業(yè)，第一件事關(guān)鍵詞分析：[給網(wǎng)站定性]
　　網(wǎng)站本質(zhì)是什么：營(yíng)銷(xiāo)或品牌，或兩者兼而有之？在確定了網(wǎng)站的性質(zhì)之后，就確定了主題。
　　術(shù)語(yǔ)解釋營(yíng)銷(xiāo)詞：用戶(hù)需求大、能實(shí)現商業(yè)變現的詞。品牌詞：展示的主要目的是布局，增加曝光面積，慢慢做營(yíng)銷(xiāo)。
　　以上兩個(gè)定性詞體現了2點(diǎn)： 1、做營(yíng)銷(xiāo)轉化為主語(yǔ)，在選擇主語(yǔ)時(shí)盡量使用轉化詞作為主語(yǔ)。2.以品牌展示為主，盡量選擇主語(yǔ)，以交通詞為主題詞。
　　02 詞的目標屬性
　　在確定了網(wǎng)站的性質(zhì)后，目標群就確定了，所以接下來(lái)的詞擴展方向就確定了。確定了擴展方向后，就確定了對應的擴展詞，長(cháng)尾關(guān)鍵詞。
　　術(shù)語(yǔ)解釋定位詞：也叫主語(yǔ)，俗稱(chēng)主語(yǔ)。它用于直接針對您的行業(yè)和業(yè)務(wù)。目標性質(zhì)很明確，直接定位你的網(wǎng)站主題，所謂定位就是：你做什么。
　　封面詞：由主要詞組成的詞組。這些詞是最靈活的，也是最不容易掌握的。競爭詞：總結你所在的行業(yè)，你的同行在做的詞，非常賺錢(qián)的詞，競爭非常大。
　　長(cháng)尾詞：擴展主詞和覆蓋詞的詞。長(cháng)尾關(guān)鍵詞是相對的，不是絕對的。這個(gè)知識點(diǎn)被很多SEO行業(yè)的“老師”歪曲了，后面我會(huì )為大家詳細講解。
　　03 詞的物理性質(zhì)
　　詞庫確定后，可以對數據進(jìn)行分析，確定具體對應的優(yōu)化方案。
　　不要用優(yōu)化大站的方法套用小站，也不要用小站的方法對大站做決策，也不要用優(yōu)化女裝網(wǎng)站的方法給小站快消品網(wǎng)站的方法。它不倫不類(lèi)，浪費人力和財力。
　　避免它：小牛筋疲力盡地拉著(zhù)車(chē)！丹尼爾拉手推車(chē)浪費！把火箭發(fā)動(dòng)機放在公共汽車(chē)上很危險！
　　用詞來(lái)解釋剛性：用戶(hù)的剛性需求和用戶(hù)搜索量非常大的詞，值的大小決定剛性，剛性是關(guān)鍵詞的靈魂。
　　暴力：在帶有“關(guān)鍵詞”的查詢(xún)的結果排名中，值越大，單詞的字符越強。硬攻擊，主要用于定位詞的分析）
　　
　　勇氣：標題查詢(xún)的結果，數值越大，對手越多（我們要和對手戰斗，所以要看對手的數量，獎勵下一定有勇者）
　　硬度：直接輸入搜索結果中顯示的數字，根據顯示的數字制定整體優(yōu)化方案。硬度分為5個(gè)等級請牢記。
　　分級的原因是因為 1.知道字的大小 2.知道大小后，選擇相應的方案來(lái)處理
　　數值參考
　　詞的物理屬性決定了你現階段是否具備優(yōu)化這些詞的能力，能力因人而異。然后根據網(wǎng)站的不同發(fā)展時(shí)期和階段調整優(yōu)化方案。
　　以上4點(diǎn)反映了2條信息 1.為了避免這類(lèi)詞，將其覆蓋詞擴展為主要詞 2.選擇主要詞后，可以確定對應的長(cháng)尾詞
　　04 詞的競爭屬性
　　善勝者不戰，善陣者不戰，善戰者不敗，善戰者勝。善戰者立于無(wú)敵之勢而不失敵敗——《孫子兵法：兵法》
　　白話(huà)文：不爭就是最好的戰斗。即使你贏(yíng)了，你也必須付出巨大的代價(jià)。殺敵100，自己損失1000。真正懂得打架的人，往往無(wú)論怎么打，都不會(huì )失敗。永遠讓自己面對無(wú)敵是最好的戰斗。
　　在SEO解讀方面，初衷只有一句話(huà)：避免競爭非常激烈的大詞。如果孫武活在現代，應該是大師級的SEO人才。
　　術(shù)語(yǔ)解釋提醒一點(diǎn)：收錄高，但低索引的詞也很有價(jià)值，所以不是絕對的。指數：反映該詞在搜索引擎中的流行度，供用戶(hù)搜索該詞。數值越大，人氣或需求越高，反之亦然。出價(jià)：在百度中對該詞的出價(jià)數量
　　索引量：用“關(guān)鍵詞”查詢(xún)的結果頁(yè)顯示的信息數偽索引量：用關(guān)鍵詞查詢(xún)的結果頁(yè)顯示的信息數
　　以上4個(gè)參數反映2個(gè)信息1.主詞的選擇2.長(cháng)尾詞的選擇3.優(yōu)化方案的選擇
　　05 詞的空間屬性
　　搜索引擎的世界和人的世界一樣，有高低之分，地位之高低之分。所以......
　　所以你要明白生來(lái)就有一把金鑰匙的道理，要努力讓自己變得更好，才能贏(yíng)得更多的生存空間和選擇的權利。
　　術(shù)語(yǔ)解釋阿拉?。涸诎俣人阉鹘Y果頁(yè)面上，在顯示的排名結果中，會(huì )出現基于百度的產(chǎn)品，均屬于阿拉丁。
　　什么是阿拉??？阿拉?。何矣幸粋€(gè)家叫百度，我在家里可以為所欲為，排名？排名對我來(lái)說(shuō)不存在。我說(shuō)第一，我是第一。你不服氣，退縮了。我只是喜歡看你看起來(lái)年輕，但對我的死無(wú)能為力。這是阿拉丁。
　　百度自己的兒子：百科，知道，貼吧，百家號...百度的兒子：視頻，圖片，地圖，小度...
　　親子系列產(chǎn)品屬于百度自主產(chǎn)品，排名和權重高，胡說(shuō)八道！你兒子喜歡嗎？
　　干兒子流產(chǎn)品屬于百度聚合產(chǎn)品，主要是功能化，甚至干兒子，排名都比你好，因為它的父親是李彥宏，他們的家在百度。
　　百度之子
　　
　　第一域名：排名前十的頂級域名網(wǎng)站的數量。
　　二級域名：二級域名網(wǎng)站在百度排名前10的頁(yè)面數。
　　欄目頁(yè)數：百度前10名中網(wǎng)站的欄目頁(yè)數。內頁(yè)：詳情頁(yè)網(wǎng)站在百度排名前10的頁(yè)面數。
　　以上5個(gè)屬性反映了2個(gè)信息 1、詞的競爭激烈，你有信心贏(yíng)嗎？2. 還剩多少名額？你能在你唯一的生活空間中贏(yíng)得一席之地嗎？
　　06關(guān)鍵詞分析流程
　　SEO工作是一項極其枯燥，但也非常過(guò)程和系統的工作。這是一個(gè)繁瑣、自閉、折磨、總結的過(guò)程。并不像某些人說(shuō)的那么簡(jiǎn)單，但非常有趣。
　　其實(shí)每個(gè)優(yōu)秀的SEOER都有另一個(gè)身份：SEO數據分析師和光頭師。谷歌和百度不一樣，用的軟件也不一樣，所以脫發(fā)和死腦細胞也不一樣，好感滿(mǎn)滿(mǎn)！
　　過(guò)程如下： 1.定語(yǔ) 2.挖詞 3.構建詞庫 4.分析 5.詞分布 6.構建詞表 7.內容構建 8.反饋 9.再分析 10.總結
　　我這里放一些例子，大家可以手動(dòng)做，記住，學(xué)知識不實(shí)踐就是不學(xué)。
　　1. 關(guān)鍵詞庫示例
　　2.詞的部分屬性分析
　　以上10分中的每一個(gè)都可以寫(xiě)成至少7000-10000字的內容供你閱讀，10分是7W-10W字，你確定要讀嗎？你肯定是看不到的。
　　好吧，萌新，以后你會(huì )聽(tīng)到有人告訴你，SEO從入門(mén)到精通30天。我們不算HTML前端代碼的知識。如何在 30 天內進(jìn)入精通？廢話(huà)！搜索引擎優(yōu)化絕對是基于數據，而不是經(jīng)驗和嘴巴。
　　巴郎太懶了，就不寫(xiě)過(guò)程了，太難寫(xiě)了，能寫(xiě)一本書(shū)。這項工作比程序員的小兄弟還累。請體諒。
　　最后的話(huà)
　　戒驕戒躁，專(zhuān)注最重要！
　　SEO之所以值得花錢(qián)，是因為你學(xué)會(huì )了，90%左右的行業(yè)，你可以隨意揮手改造，敢問(wèn)除了SEO行業(yè)還有哪些專(zhuān)業(yè)可以像SEO：行業(yè)太多了，單靠SEO就可以隨意揮手。
　　關(guān)鍵詞的分析流程已經(jīng)寫(xiě)給大家了。先學(xué)框架，再學(xué)具體技術(shù)。SEO是一門(mén)藝術(shù)，絕對不是一門(mén)膚淺的技術(shù)那么簡(jiǎn)單。
　　學(xué)習絕對是一個(gè)痛苦和持續專(zhuān)注的問(wèn)題。你不能投機取巧，你會(huì )從中受益。做一個(gè)有趣的人！再見(jiàn)巴倫！ 查看全部

　　解讀:智能采集組合文章，爬蟲(chóng)策略（一）策略【】
　　智能采集組合文章，爬蟲(chóng)策略1.目標：尋找低權重或者無(wú)權重文章2.規則：重復，無(wú)用信息，作者多樣3.爬蟲(chóng)策略：網(wǎng)頁(yè)分析4.視頻爬蟲(chóng)策略：動(dòng)態(tài)輪播，響應式5.動(dòng)態(tài)輪播策略：學(xué)習，動(dòng)態(tài)輪播具體動(dòng)態(tài)輪播策略可見(jiàn)example：1.動(dòng)態(tài)輪播策略：偽隨機；附地址；文章標題同步關(guān)鍵詞云追蹤文章關(guān)鍵詞，分析關(guān)鍵詞成因，未來(lái)方向1.偽隨機：用指數量的數據生成一條路徑，周期性變化，但是不規律。
　　
　　表示這個(gè)路徑類(lèi)似于隨機跳動(dòng)的文章路徑。根據附近路徑、關(guān)鍵詞等構建真實(shí)跳動(dòng)的文章路徑。那么一個(gè)合理的的偽隨機就是一個(gè)由附近關(guān)鍵詞云組成的，每一個(gè)關(guān)鍵詞都連接至一個(gè)單獨文章和單獨標題組成的文章路徑。過(guò)去一個(gè)月有多少文章發(fā)布，文章推薦算法會(huì )根據這些文章的關(guān)鍵詞，來(lái)推送給用戶(hù)。那么最適合的文章內容就是周期性比較短，跳動(dòng)比較頻繁的文章，具體該怎么進(jìn)行偽隨機呢？首先，找一些該領(lǐng)域較熱門(mén)，但是熱度下降的文章，用這些文章的標題，隨機添加關(guān)鍵詞。
　　然后在特定時(shí)間段，隨機出現文章標題，用來(lái)識別熱度下降的文章。一般來(lái)說(shuō)，熱度下降的文章，應該不是原創(chuàng )文章，但是是用到了外部數據。2.附地址：文章發(fā)布后，通過(guò)爬蟲(chóng)爬取頁(yè)面，通過(guò)分析頁(yè)面內容構成，用數組+循環(huán)實(shí)現文章權重的平滑過(guò)渡。如果通過(guò)正則表達式查找到的爬蟲(chóng)推薦圖文的gif，在這里可以看到其中有些的輪播不一致的情況。
　　
　　通過(guò)正則表達式是不能實(shí)現輪播的，具體處理情況見(jiàn)example。將文章頁(yè)面轉換為數組，每個(gè)文章都對應一個(gè)itemkey，將itemkey，加入到原來(lái)的gif里，就可以實(shí)現輪播。3.采集策略：網(wǎng)頁(yè)分析；文章分析；輪播策略；爬蟲(chóng)策略動(dòng)態(tài)輪播文章利用爬蟲(chóng)策略實(shí)現，爬蟲(chóng)應該由推薦組，爬蟲(chóng)策略組，輪播策略組構成。
　　推薦組，除了重復，無(wú)用信息，作者多樣，周期性不確定外，無(wú)論是爬蟲(chóng)，還是輪播策略，都是使用網(wǎng)頁(yè)分析，運用特征工程或者最初的url拼接規則來(lái)構建。網(wǎng)頁(yè)分析、爬蟲(chóng)策略、輪播策略都是應該在編寫(xiě)爬蟲(chóng)階段應該考慮的，不要等到爬蟲(chóng)爬蟲(chóng)策略了再開(kāi)始爬蟲(chóng)策略規劃。爬蟲(chóng)策略在不同的服務(wù)器上有不同的實(shí)現方式，各有利弊，不一一列舉。
　　比如我們服務(wù)器上爬蟲(chóng)和輪播策略是分開(kāi)編寫(xiě)，各有利弊。對于推薦組，尤其要考慮網(wǎng)頁(yè)分析。怎么理解網(wǎng)頁(yè)分析呢？有了一篇文章，應該怎么找到它的最終位置。例如《王朝的湮滅》，點(diǎn)擊左上角“function”節點(diǎn)，一共有四個(gè)節點(diǎn)，前兩個(gè)節點(diǎn)是沒(méi)有使用數據集進(jìn)行分析的，第三個(gè)、第四個(gè)應該是說(shuō)明文章屬于一個(gè)方向內，所以應該排序在第四個(gè)。那么在爬蟲(chóng)中就是有這么一個(gè)人，需要。 查看全部

　　直觀(guān):信息檢索與智能處理
　　
　　
　　《信息檢索與智能處理》多角度闡述信息檢索與智能處理技術(shù)，涵蓋信息檢索系統架構、檢索結果處理、中文自然語(yǔ)言處理、評價(jià)方法、Web檢索、網(wǎng)絡(luò )異構信息采集、網(wǎng)頁(yè)文本提取與去噪、信息提取、主題跟蹤、主題詞索引、分類(lèi)、聚類(lèi)、自動(dòng)摘要、搜索引擎和數字圖書(shū)館的開(kāi)發(fā)應用、信息可視化等。全書(shū)模塊化組織，理論性強，體系完整，內容新穎，組織清晰，組織合理，注重實(shí)踐。作者'
　　直觀(guān):大數據采集 *** 有哪些(大數據采集的 *** )
　　在數據分析中，“數據采集”環(huán)節是必不可少的。數據采集是借助數據分析工具，采用一定的采集方法，采集您想要用于后續數據分析和數據挖掘的數據信息。因此，數據采集也是數據分析的基礎和上限。例如，一個(gè)運動(dòng)類(lèi)APP想要為某一部分用戶(hù)制定訓練課程，就需要采集這些用戶(hù)的訓練需求趨勢、習慣訓練強度、訓練時(shí)間等數據。
　　我們來(lái)看看 data采集 和 data采集 方法的來(lái)源。數據來(lái)源采集主要有6種，分別是設備端數據、開(kāi)放數據和其他平臺數據。數據、物理數據、主觀(guān)數據和數據庫數據。數據采集方式主要分為手動(dòng)方式、條碼方式、RFID方式和數據分析工具輸入4種。
　　(1) 手動(dòng)方式
　　
　　手動(dòng)模式，即按鍵盤(pán)手動(dòng)采集。手動(dòng)采集的優(yōu)點(diǎn)是要付出的成本較低，缺點(diǎn)是手動(dòng)收錄誤差大，收錄的數據質(zhì)量不高。
　　(2)條碼法
　　條碼方式是通過(guò)條碼掃描進(jìn)行數據錄入。條碼方式的優(yōu)點(diǎn)是系統的開(kāi)發(fā)難度較小。此外，使用掃描儀輸入數據也受到限制。例如，需要操作員進(jìn)行輸入，掃描儀也有一定的掃描范圍限制。這些因素都會(huì )影響收錄的效率和質(zhì)量。常用于零件識別工作，便于人工操作。
　　(3) 射頻識別法
　　RFID方法可以支持不同信息的重復輸入。優(yōu)點(diǎn)是輸入目標不需要像條碼方式那樣受到掃描儀范圍的限制，只要標簽在功率范圍內，就可以識別輸入。這種方法成本比較大，對軟硬件的要求會(huì )更高，難度也會(huì )更高。這個(gè)采集方法主要用在數據準確率高的地方。
　　
　　(4) 數據分析工具輸入
　　現在很多企業(yè)都選擇數據分析工具進(jìn)行數據錄入，選擇合適的數據分析工具進(jìn)行數據錄入確實(shí)會(huì )事半功倍。比如Smartbi在數據分析、數據可視化等方面有很大優(yōu)勢，在數據采集方面也很強大。數據源豐富，支持多種數據源的錄入，適用性很強。它不僅支持常用的預言機等關(guān)系型數據庫，還支持多維數據庫和各種主流大數據等數據源。
　　以上是6個(gè)大數據采集來(lái)源和4個(gè)大數據采集方法的內容。有興趣的朋友可以繼續深入研究！ 查看全部

　　分享文章:智能采集組合文章標題、關(guān)鍵詞爬行、添加歌曲mv
　　
　　智能采集組合文章標題、關(guān)鍵詞爬行、添加歌曲mv等等。智能采集搜索引擎、自媒體平臺上的文章，通過(guò)數據抓取后，組合成頁(yè)面歌曲mv，實(shí)現微信公眾號的標題歌曲的自動(dòng)抓取引擎內容采集，優(yōu)選熱門(mén)、話(huà)題和大公眾號，并實(shí)現自動(dòng)標題抓取功能專(zhuān)業(yè)的音樂(lè )公眾號歌曲自動(dòng)抓取關(guān)鍵詞自動(dòng)采集，抓取常用的網(wǎng)絡(luò )關(guān)鍵詞，有利于解決歌曲內容不均衡、質(zhì)量不高的問(wèn)題，效率更高。
　　
　　并且，關(guān)鍵詞抓取功能已內置于公眾號，只需要安裝一個(gè)采集軟件即可完成歌曲內容爬行運營(yíng)一部分智能采集功能，需要使用數據抓取組合工具的都可以參考我的主頁(yè)加我：mmsherie_yk加我微信，給你最新的內容資源。智能采集采集支持的網(wǎng)站和手機app支持安卓機和蘋(píng)果機：通過(guò)appstore，91助手手機助手等工具或者appstore找到微信公眾號文章歌曲免費抓取的文章和歌曲。
　　另外，在手機瀏覽器中也可以訪(fǎng)問(wèn)，如下方截圖分享者：凌子凌，他發(fā)布的文章有歌曲、話(huà)題、關(guān)鍵詞抓取功能。知乎官方回答了微信公眾號哪里的音樂(lè )歌曲比較不錯？歌曲優(yōu)選通過(guò)精準的歌曲數據抓取，提供全網(wǎng)最適合當下時(shí)下聽(tīng)歌的音樂(lè )歌曲自動(dòng)標題抓取，簡(jiǎn)單易用，智能又高效專(zhuān)業(yè)音樂(lè )智能標題抓取，如何抓取到最適合當下時(shí)下聽(tīng)歌的歌曲，或者說(shuō)歌曲質(zhì)量如何提高歌曲通過(guò)爬蟲(chóng)爬取到歌曲，需要關(guān)鍵詞和歌曲標題，實(shí)現歌曲播放器、歌曲mv自動(dòng)抓取，歌曲下載自動(dòng)抓取歌曲：采集歌曲音樂(lè )大全，音樂(lè )歌曲愛(ài)好者最喜歡的音樂(lè )歌曲抓取百度網(wǎng)盤(pán)、豆瓣電影、咪咕音樂(lè )、qq音樂(lè )、騰訊音樂(lè )播放器歌曲，實(shí)現qq音樂(lè )、騰訊音樂(lè )播放器歌曲自動(dòng)抓取,歌曲下載自動(dòng)抓取常用的音樂(lè )網(wǎng)站和app：優(yōu)酷網(wǎng)、蝦米音樂(lè )、騰訊音樂(lè )云、中國音樂(lè )電臺、qq音樂(lè )、網(wǎng)易云音樂(lè )、百度音樂(lè )、蝦米音樂(lè )、pp音樂(lè )、天天動(dòng)聽(tīng)、酷狗音樂(lè )、酷我音樂(lè )、酷狗音樂(lè )、米米音樂(lè )、酷我音樂(lè )、酷狗影音、網(wǎng)易云音樂(lè )、萬(wàn)能音樂(lè )網(wǎng)、網(wǎng)易云音樂(lè )、好音樂(lè )站、小眾音樂(lè )、歡快音樂(lè )網(wǎng)、303音樂(lè )、天天動(dòng)聽(tīng)音樂(lè )平臺查詢(xún)歌曲排名、歌曲搜索、歌曲相關(guān)話(huà)題、在線(xiàn)試聽(tīng)、歌詞顯示方式、歌曲中文歌詞、歌曲mv歌詞、歌曲作詞歌詞等等音樂(lè )歌曲采集軟件名稱(chēng):網(wǎng)易云音樂(lè )歌曲采集軟件類(lèi)型:免費|沒(méi)有下載地址和評論數的歌曲采集軟件簡(jiǎn)介:網(wǎng)易云音樂(lè )歌曲采集軟件1.0版本網(wǎng)易云音樂(lè )歌曲采集軟件是一款不論您是哪個(gè)版本都可以免費體驗的網(wǎng)易云音樂(lè )歌曲采集軟件，唯一的不同是您不需要獲取云盤(pán)賬號密碼!歌曲采集軟件界面截圖抓取方法(windows系統/mac系統均可)1.打開(kāi)我的軟件，選擇一首音樂(lè )，點(diǎn)擊“批量抓取”，或者自動(dòng)搜索歌曲名稱(chēng)，或。 查看全部

　　整套解決方案:一種人工智能模式下的網(wǎng)站編輯器文章錄入方法及系統與流程
　　本發(fā)明涉及網(wǎng)站編輯器技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人工智能模式下網(wǎng)站編輯器文章輸入方法及系統。
　　背景技術(shù)：
　　如今，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲取信息已成為人們獲取信息的重要途徑，許多企業(yè)、單位、個(gè)人都有自己的網(wǎng)站，種類(lèi)繁多，用途網(wǎng)站多種多樣，在網(wǎng)站維護人員維護、更新網(wǎng)站，往往需要使用網(wǎng)站編輯器，將編輯文章發(fā)布到網(wǎng)站。
　　使用網(wǎng)站編輯器編輯內容時(shí)，往往需要輸入文字并插入圖片，形成圖片和文字文章發(fā)布到網(wǎng)站，當需要將紙質(zhì)文檔的內容發(fā)布到網(wǎng)站時(shí)，一般采取手動(dòng)打字將文字輸入到網(wǎng)站編輯器中，然后在Internet上手動(dòng)找到符合主題的圖片
　　然而，要插入到文本中，手動(dòng)輸入和輸入文本以及手動(dòng)查找符合主題的圖片在互聯(lián)網(wǎng)上更加耗時(shí)和費力。較慢，這往往會(huì )給維護人員網(wǎng)站帶來(lái)大量工作。
　　技術(shù)實(shí)現要素：
　　本發(fā)明的目的在于克服上述技術(shù)缺陷，提出一種人工智能模式下網(wǎng)站編輯器文章輸入方法及系統，以解決現有技術(shù)中紙質(zhì)稿件內容和圖紙輸入耗時(shí)、費力、慢輸入的技術(shù)問(wèn)題。
　　一種網(wǎng)站編輯器文章人工智能模式下的輸入法，其中：
　　S1.使用相機掃描紙質(zhì)文檔并生成紙質(zhì)文檔的掃描文件;
　　S2.OCR對掃描文件的文本和圖片進(jìn)行識別，并獲取與掃描文件內容對應的文字和圖片;
　　S3.將獲得的文字和圖片輸入網(wǎng)站編輯器;
　　S4.當網(wǎng)站編輯器輸入文本時(shí)，輸入的文本形成文檔，并使用自動(dòng)分詞技術(shù)計算文檔的主題;
　　S5.以文檔主題為關(guān)鍵詞，在網(wǎng)絡(luò )圖片庫中進(jìn)行關(guān)鍵詞搜索，獲得有限的網(wǎng)絡(luò )圖片庫
　　滿(mǎn)足搜索條件，并使用爬蟲(chóng)技術(shù)采集有限網(wǎng)絡(luò )圖片庫中的圖片;
　　S6.根據需要選擇采集圖片的一部分，然后將其輸入到網(wǎng)站編輯器中。
　　一種人工智能模式網(wǎng)站編輯器文章輸入系統，包括：
　　掃描模塊：用于掃描紙質(zhì)文檔，使用相機生成紙質(zhì)文檔的掃描文件;
　　OCR識別模塊：用于對掃描文件進(jìn)行OCR文本和圖片識別，獲取與掃描文件內容對應的文本和圖片;
　　第一輸入模塊：用于將獲得的文字和圖片輸入到網(wǎng)站編輯器中;
　　主題計算模塊：用于使用網(wǎng)站編輯器輸入文本，將輸入的文本形成文檔，然后使用自動(dòng)分詞技術(shù)計算文檔的主題;
　　采集圖像模塊：用于關(guān)鍵詞文檔的主題，在網(wǎng)絡(luò )圖片庫中進(jìn)行關(guān)鍵詞搜索，獲得有限的網(wǎng)絡(luò )圖片庫
　　
　　滿(mǎn)足搜索條件，并使用爬蟲(chóng)技術(shù)采集有限網(wǎng)絡(luò )圖片庫中的圖片;
　　第二輸入模塊：用于根據需要選擇部分采集圖片，并將其輸入網(wǎng)站編輯器中。
　　與現有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果包括：通過(guò)攝像頭掃描紙質(zhì)文檔，形成掃描的文檔，然后對掃描的文檔進(jìn)行OCR文本和圖片識別，并將識別后得到的文本和圖片輸入到網(wǎng)站編輯器中，與手動(dòng)打字和輸入文本相比，實(shí)現了紙質(zhì)文檔的快速輸入;計算輸入的文字內容的主題，在Internet上自動(dòng)搜索與主題相關(guān)的圖片，并使用爬蟲(chóng)技術(shù)采集搜索到的圖片，然后從采集圖片中選擇一些圖片進(jìn)入網(wǎng)站編輯器，與手動(dòng)搜索符合主題的圖片相比，實(shí)現圖片的快速輸入。
　　附圖說(shuō)明
　　圖1是本發(fā)明提供的人工智能模式下網(wǎng)站編輯器文章輸入法流程圖;
　　圖2是本發(fā)明提供的人工智能模式文章輸入系統的網(wǎng)站編輯器框圖。
　　附圖中： 1.網(wǎng)站編輯器文章人工智能模式下的輸入系統， 11.掃描模塊， 12， OCR識別模塊， 13， 第一輸入模塊， 14， 主題計算模塊， 15， 采集圖片模塊， 16， 第二輸入模塊
　　具體實(shí)施方式
　　為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白和清楚，下面結合附圖和實(shí)施例，對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細說(shuō)明。應當理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用于解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
　　如圖1所示，一個(gè)網(wǎng)站編輯器在人工智能模式下文章輸入法，包括：
　　S1.使用相機掃描紙質(zhì)文檔并生成紙質(zhì)文檔的掃描文件;
　　S2.掃描文件的OCR文本和圖片識別，以獲得與掃描文件內容相對應的文本和圖片;
　　S3.將獲得的文字和圖片輸入網(wǎng)站編輯器;
　　S4.當網(wǎng)站編輯器輸入文本時(shí)，輸入的文本形成文檔，并使用自動(dòng)分詞技術(shù)計算文檔的主題;
　　S5.以文檔主題為關(guān)鍵詞，在網(wǎng)絡(luò )圖片庫中進(jìn)行關(guān)鍵詞搜索，獲得符合搜索條件的有限網(wǎng)絡(luò )圖片庫，并利用爬行技術(shù)采集有限的網(wǎng)絡(luò )圖片庫圖片;
　　S6.根據需要選擇采集的一些圖片，然后將其輸入到網(wǎng)站編輯器中。
　　[0017] 本發(fā)明所述的人工智能模式中的網(wǎng)站編輯器文章輸入法，步驟S1包括：
　　網(wǎng)站編輯器調用PC或移動(dòng)攝像頭掃描紙質(zhì)文檔，攝像頭隨網(wǎng)站編輯器傳輸數據;
　　網(wǎng)站編輯器安裝在PC端，就可以調用PC攝像頭、手機
　　終端通過(guò)掃描網(wǎng)站編輯器提供的二維碼連接到PC端的網(wǎng)站編輯器，網(wǎng)站編輯器此時(shí)也可以調用移動(dòng)攝像頭。
　　這
　　網(wǎng)站編輯器文章本發(fā)明所述的人工智能模式中的輸入法，步驟S4包括：
　　文檔的主題是一個(gè)或多個(gè)。
　　
　　[0017] 本發(fā)明所述的人工智能方式網(wǎng)站編輯器文章輸入法，步驟S5包括：
　　機器人在搜索操作后先獲取網(wǎng)頁(yè)的源代碼，然后過(guò)濾掉源代碼中的圖片地址，根據過(guò)濾后的圖片地址，下載網(wǎng)絡(luò )圖片庫中與主題匹配的圖片。
　　[0017] 本發(fā)明所述的人工智能方式網(wǎng)站編輯器文章輸入法，步驟S6包括：
　　S5中采集的所有圖片
　　符合主題，在S5采集的圖片中手動(dòng)選擇最合適的圖片，并將圖片輸入網(wǎng)站編輯器。
　　如圖2所示，一種人工智能模式網(wǎng)站編輯器文章輸入系統1，其中：
　　掃描模塊11：用于掃描紙質(zhì)文檔時(shí)用攝像頭生成掃描的紙質(zhì)文檔文件;
　　OCR識別模塊12：用于對掃描文件的OCR文本和圖片進(jìn)行識別，并獲取與掃描文件內容對應的文本和圖片;
　　第一輸入模塊13：用于將得到的文字和圖片輸入到網(wǎng)站編輯器中;
　　主題計算模塊14：用于使用網(wǎng)站編輯器輸入文本，將輸入的文本形成文檔，然后使用自動(dòng)分詞技術(shù)計算文檔的主題;
　　采集圖片模塊15：用于關(guān)鍵詞文檔的主題，在網(wǎng)絡(luò )圖片庫中進(jìn)行關(guān)鍵詞搜索，獲得有限的網(wǎng)絡(luò )圖片庫
　　滿(mǎn)足搜索條件，并使用爬蟲(chóng)技術(shù)采集有限網(wǎng)絡(luò )圖片庫中的圖片;
　　第二輸入模塊16：用于根據需要選擇部分采集圖片并將其輸入到網(wǎng)站編輯器中。
　　本發(fā)明所述的人工智能模式下的網(wǎng)站編輯器文章輸入系統1、掃描模塊11：
　　網(wǎng)站編輯器調用PC或移動(dòng)攝像頭掃描紙質(zhì)文檔，攝像頭通過(guò)網(wǎng)站編輯器傳輸數據。
　　本發(fā)明所述的人工智能模式下的網(wǎng)站編輯器文章輸入系統1，主題計算模塊14：
　　文檔的主題是一個(gè)或多個(gè)。
　　本發(fā)明所述的人工智能模式下的網(wǎng)站編輯器文章輸入系統1，采集圖片模塊15：
　　機器人首先獲取目標網(wǎng)頁(yè)的源代碼，過(guò)濾掉源代碼中的圖像地址，并根據過(guò)濾后的圖像地址下載受限網(wǎng)絡(luò )圖像庫中的圖像。
　　這
　　網(wǎng)站編輯器文章輸入方法和系統在本發(fā)明所述的人工智能模式下用于使用相機掃描紙質(zhì)文檔，以生成紙質(zhì)文檔的掃描文件;掃描文檔的OCR文本和圖像識別，以獲得與掃描文檔內容相對應的文本和圖片;將獲取的文本和圖像輸入網(wǎng)站編輯器;當網(wǎng)站編輯器輸入文本時(shí)，輸入的文本形成文檔，并使用自動(dòng)分詞技術(shù)計算文檔的主題;以文檔主題為關(guān)鍵詞，在網(wǎng)絡(luò )圖片庫中進(jìn)行關(guān)鍵詞搜索，得到符合搜索條件的有限網(wǎng)絡(luò )圖片庫，利用爬行技術(shù)采集網(wǎng)絡(luò )圖片庫中的有限圖片;根據需要選擇采集的一些圖像，并將其輸入到網(wǎng)站編輯器中，以便將紙質(zhì)文檔的內容和與主題匹配的圖像快速輸入到網(wǎng)站編輯器中。
　　與現有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果包括：通過(guò)攝像頭掃描紙質(zhì)文檔，形成掃描的文檔，然后對掃描的文檔進(jìn)行OCR文本和圖片識別，并將識別后得到的文本和圖片輸入到網(wǎng)站編輯器中，與手動(dòng)打字和輸入文本相比，實(shí)現了紙質(zhì)文檔的快速輸入;計算輸入的文字內容的主題，在Internet上自動(dòng)搜索與主題相關(guān)的圖片，并使用爬蟲(chóng)技術(shù)采集搜索到的圖片，然后從采集圖片中選擇一些圖片進(jìn)入網(wǎng)站編輯器，與手動(dòng)搜索符合主題的圖片相比，實(shí)現圖片的快速輸入。
　　上述本發(fā)明的具體實(shí)施方式并不構成對本發(fā)明保護范圍的限制。根據本發(fā)明的技術(shù)構思所作的任何其他相應的改變和變形，均應包括在本發(fā)明權利要求的保護范圍內。
　　整套解決方案:Ansible自動(dòng)化采集數據并生成巡檢報告
　　云原生生態(tài) · 往期推薦
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　　前段時(shí)間在GitHub[1]上找到了一個(gè)Ansible Inspection Service Roles，今天就分享給大家！
　　1Ansible 自動(dòng)化檢查環(huán)境 2testing
　　ansible?[core?2.12.2]<br />os?`Centos?7?X64`<br />python?version?=?3.10.2?(main,?Feb??2?2022,?06:19:27)<br />
　　3 oss-check 角色依賴(lài)
　　
　　注意這里的過(guò)濾器插件應該放在ansible指定的filter_plugins的位置。我習慣將ansible配置文件放在ansible統一配置倉庫中，方便遷移和適應環(huán)境：
　　4、oss-check Roles的執行過(guò)程使用腳本roles/oss_check/files/check_linux.sh在目標節點(diǎn)上執行資源數據，并以json結構返回。使用jinja2模板將獲取的數據渲染到模板文件roles/oss_check/templates/report-cssinline.html中，生成的文件存放在指定目錄下。獲取生成的模板文件的內容，通過(guò)smtp發(fā)送給收件人。5. oss-check Roles的指標信息采集 6. Oss-check Roles的數據閾值分組
　　采集 中的數據將通過(guò)設置的閾值分為三個(gè)等級。
　　7 執行定期掃描
　　集群節點(diǎn)掃描一般是主動(dòng)檢查集群的運行狀態(tài)。對集群節點(diǎn)運行狀態(tài)的主觀(guān)判斷一般在節前掃描一次。當然也可以通過(guò)自動(dòng)化工具定期掃描，比如jenkins。
　　8 怎么跑？克隆項目后，將roles放到你的ansible項目的roles目錄下，確認ansible.cfg配置文件中filter_plugin的位置，將克隆項目的filter_plugins/os-check.py放到配置文件中指定的filter_plugin中創(chuàng )建 oss-check 運行劇本
　　---<br />-?name:?服務(wù)器巡檢<br />??hosts:?qa_unix<br />??gather_facts:?false<br />??vars:<br />????check_report_path:?/tmp<br />????check_mail_host:?"smtp.163.com"<br />????check_mail_port:?"465"<br />????check_mail_username:?"demo@163.com"<br />????check_mail_password:?"demo@163.com郵箱的密碼"<br />????check_mail_to:?[?"接收人的郵箱地址"?]<br />????check_email_title:?"Ansible?集群巡檢報告"<br />????check_email_env:?"QA"<br />??roles:<br />????-?os-check<br />
　　
　　inventory/qa.ini 是要執行的環(huán)境的inventory，最后執行就OK了。
　　/usr/bin/ansible-playbook?-i?inventory/qa.ini?playbooks/os_check_qa.yaml<br />
　　如果遇到執行問(wèn)題，通過(guò)-v查看信息。v的個(gè)數越多，信息量越大。
　　希望對你有幫助，謝謝一鍵三連，分享給更多有需要的人
　　[1]
　　Ansible oss 檢查：
　　[2]
　　響應式電子郵件 CSS 內聯(lián)：
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　　解決方案:一鍵全網(wǎng)全平臺各個(gè)自媒體平臺的流量數據比對
　　智能采集組合文章比對，能夠精準抓取文章各個(gè)關(guān)鍵詞，還可以多維度數據存儲方便分析，一定程度上可以決定自媒體運營(yíng)速度。那么，作為一個(gè)新媒體運營(yíng)人來(lái)說(shuō)，你能快速解決這些頭疼的事情嗎？你知道每天要寫(xiě)多少字嗎？標題怎么寫(xiě)才能吸引讀者嗎？怎么寫(xiě)最精彩可以精準營(yíng)銷(xiāo)？怎么寫(xiě)才能夠吸引到讀者的注意力，讓他主動(dòng)來(lái)關(guān)注你呢？。
　　
　　你想把運營(yíng)做得更有效率嗎？今天，采采云就給大家介紹下，一鍵全網(wǎng)全平臺各個(gè)自媒體平臺的流量數據，方便運營(yíng)者能夠快速跟蹤平臺的熱度，省去從粗略的數據量級分析運營(yíng)者所需要關(guān)注的數據，最終目的是降低運營(yíng)成本，提高運營(yíng)效率?，F在就為大家介紹下，簡(jiǎn)單四步，輕松開(kāi)啟采采云數據包：第一步，采集平臺的熱門(mén)文章第二步，對比pgc和ugc的區別第三步，全網(wǎng)文章里所有信息都可以采集第四步，匯總搜索的結果我們下面逐一說(shuō)明如何對比上面的四個(gè)步驟。
　　第一步：采集平臺的熱門(mén)文章。在微信公眾號，以『麥子店小馬』為例，首先選擇要采集的自媒體平臺第二步：對比pgc和ugc的區別。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是采集平臺上熱度較高的文章。簡(jiǎn)單說(shuō)：也就是通過(guò)搜索關(guān)鍵詞：公眾號閱讀量、app閱讀量、網(wǎng)頁(yè)閱讀量、bt閱讀量、rss閱讀量、百度閱讀量等等，根據這些詞，快速采集平臺上熱度較高的文章。
　　
　　第三步：全網(wǎng)文章里所有信息都可以采集。這個(gè)功能可以抓取到平臺上文章里面所有標題。但是不能抓取到文章的作者、總字數、作者簡(jiǎn)介等等信息。第四步：匯總搜索的結果。以『麥子店小馬』公眾號為例，在這個(gè)頁(yè)面我們可以進(jìn)行全網(wǎng)的文章的抓取，打開(kāi)「簡(jiǎn)單抓取」就可以對平臺上任意一篇文章進(jìn)行全網(wǎng)抓取，再輸入關(guān)鍵詞，就可以輕松采集所有的文章。
　　但是，采集完全網(wǎng)的文章需要多設置個(gè)步驟，需要大概1分鐘來(lái)設置。這里簡(jiǎn)單設置下。更多采集方法請見(jiàn)之前的文章。公眾號：采采云手機：采采噠，嗨皮好玩的小采，來(lái)自上海的交友社區。 查看全部

　　解決方案:AI智能文章采集軟件 v1.3
　　AI智能文章采集軟件對于從事自媒體或者軟文的朋友來(lái)說(shuō)一定是一款非常實(shí)用的文章采集加工神器，軟件不能不僅幫助用戶(hù)采集好文章，還可以進(jìn)行偽原創(chuàng )處理，一鍵發(fā)布，處理文章原創(chuàng )度和率收錄在80%以上，大大提高了營(yíng)銷(xiāo)效果。我建議大家試一試。相信你會(huì )喜歡的~
　　軟件功能
　　一個(gè)好的文章可以讓你的軟文不僅收錄、排名、轉化都大放異彩，直接提升營(yíng)銷(xiāo)效果。
　　
　　爆文采集您可以從今日頭條、趣頭條、一點(diǎn)資訊、東方頭條等各大自媒體平臺中選擇文章。
　　操作簡(jiǎn)單方便，只需輸入關(guān)鍵字即可啟動(dòng)采集文章，可隨時(shí)暫停，也可打開(kāi)查看文章詳情。
　　其他玩法
　　
　　1.智能偽原創(chuàng )：利用人工智能中的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現對文章偽原創(chuàng )的處理。核心功能是“智能偽原創(chuàng )”、“同義詞替換偽原創(chuàng )”、“反義詞替換偽原創(chuàng )”、“用html代碼在文章中隨機插入關(guān)鍵詞” &gt;”、“句子打亂重組”等，處理后的文章原創(chuàng )度和收錄率均在80%以上。更多功能請下載軟件試用。
　　2.傳送門(mén)文章采集：一鍵搜索相關(guān)傳送門(mén)網(wǎng)站新聞文章，網(wǎng)站有搜狐，騰訊，新浪。 com、網(wǎng)易、今日頭條、新蘭網(wǎng)、聯(lián)合早報、光明網(wǎng)、站長(cháng)網(wǎng)、新文化網(wǎng)等，用戶(hù)可進(jìn)入行業(yè)關(guān)鍵詞>搜索想要的行業(yè)文章。該模塊的特點(diǎn)是無(wú)需編寫(xiě)采集規則，一鍵操作。友情提示：使用文章時(shí)請注明文章出處，尊重原文版權。
　　3、百度新聞采集：一鍵搜索各行各業(yè)新聞文章，數據來(lái)源來(lái)自百度新聞搜索引擎，資源豐富，操作靈活，無(wú)需編寫(xiě)任何采集規則，但缺點(diǎn)是采集的文章不一定完整，但可以滿(mǎn)足大部分用戶(hù)的需求。友情提示：使用文章時(shí)請注明文章出處，尊重原文版權。
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　　解決方案:BET365的websocket實(shí)時(shí)數據采集分析
　　BET365網(wǎng)站websocket實(shí)時(shí)數據采集分析
　　**
　　前言：
　　**
　　本文僅供交流學(xué)習，請勿用于非法用途，后果自負！
　　bet365是全球頂級賽事信息提供商網(wǎng)站和博彩網(wǎng)站，涵蓋足球、籃球等賽事。為什么要爬這個(gè)網(wǎng)站？因為它快速、準確、專(zhuān)業(yè)、事件信息豐富。國內很多賽事網(wǎng)站都與bet365賽事信息直接或間接相關(guān)。
　　Bet365的游戲信息之所以能夠快速更新，與其數據傳輸方式是分不開(kāi)的?，F在bet365的游戲信息更新是通過(guò)websocket的方式實(shí)時(shí)傳輸的。下圖是bet365的數據展示
　　事件分數、事件索引等都是使用 websockets 傳輸的
　　紅框的內容，左邊是websocket的請求連接，右邊是實(shí)時(shí)傳輸的一些游戲數據，包括實(shí)時(shí)指數、實(shí)時(shí)比分等。
　　相信能找到我文章文章的朋友應該對websocket的傳輸方式有一定的了解，這里就不贅述了（不能說(shuō)不是很熟悉，哈哈）。好了，讓我們開(kāi)始bet365的破解之路吧。
　　在第一段中，websocket 要求我們發(fā)送握手請求。上面的握手請求我也提到過(guò)，也就是wss:///zap/?uid=487869和這個(gè)格式差不多。這里有一個(gè)uid，下面的字符串Numbers應該是有用的，我們來(lái)全局搜索一下
　　但不幸的是，沒(méi)有。這說(shuō)明這個(gè)參數應該是js生成的。是時(shí)候開(kāi)始逆轉了
　　右邊的紅框代表這個(gè)url在發(fā)送前經(jīng)歷了什么。您可以點(diǎn)擊最右側的藍色字體進(jìn)入響應的代碼塊進(jìn)行查看。
　　點(diǎn)進(jìn)去之后，有沒(méi)有似曾相識的感覺(jué)？沒(méi)錯，紅框就是生成websocket請求地址的地方。不信的朋友可以設置斷點(diǎn)看看，但是由于這段js代碼是服務(wù)器動(dòng)態(tài)生成并發(fā)送的，所以，重啟斷點(diǎn)后，會(huì )為你重新生成一個(gè)文件，但是并沒(méi)有g(shù)et到順便說(shuō)一句，你也可以在斷點(diǎn)處停止。下一步是逐步反向推動(dòng)。反推后，您將被定位在下圖中。
　　紅色字體是我們生成uid的地方，我們可以點(diǎn)擊進(jìn)入黃色背景的函數查看
　　
　　看，右邊紅框是uid的生成代碼，你說(shuō)不信？不行的話(huà)可以點(diǎn)左邊的e功能進(jìn)去看看，你會(huì )發(fā)現原來(lái)是這個(gè)，但是這個(gè)。. . 懂的人都明白，這是js中隨機生成隨機數的函數。這是隨機生成隨機數的功能，別問(wèn)杜娘，為什么會(huì )這樣，原因很簡(jiǎn)單，bet365的uid是虛擬反爬的方法，其實(shí)只要是隨機的數字匹配的位數，哈哈。
　　在第二段中，你只需要一個(gè)隨機數組合來(lái)獲取數據，顯然，不需要。通過(guò)看前面的截圖，我們知道接下來(lái)需要session_id：D27057904C7715589A932B1B1DCA70AC000003，token值（最難獲?。簃7AdXw==.yZly3XRicdw/1HkKKgFpxWRAkKOS0zKvQXzyzivNxsk=，其中：
　　session_id可以從這里請求，token需要經(jīng)過(guò)兩層加密獲取。細心的朋友可能已經(jīng)注意到了，沒(méi)錯，在上面的截圖中，其實(shí)token已經(jīng)出現了。
　　很明顯，S（稱(chēng)為第二個(gè)token）是我們最終需要獲取的數據，但是看第一個(gè)紅框（稱(chēng)為第一個(gè)token）中的數據，它與S相似，但不一致，由此可見(jiàn)fe函數是一個(gè)加密函數，加密第一個(gè)token值生成第二個(gè)加密token值，這樣點(diǎn)擊
　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是將每個(gè)第一個(gè)token的值進(jìn)行拆分，與e.charMap的數組中的數據進(jìn)行交換，然后組合生成第二個(gè)token。有兩種操作方式，第一種：直接復制加密后的代碼，然后使用nodejs或者python框架execjs執行js生成。
　　pip3 安裝 PyExecJS
　　二是直譯，就是看懂代碼，然后把對應的加密函數翻譯成python代碼，也可以執行。
　　令牌值的獲取從我們找到第一個(gè)令牌的地方開(kāi)始，并將其向后推到一個(gè)名為 C 的函數中。
　　在傳入的init對象/token值之前，在這個(gè)函數中，原來(lái)的e是空的，但是在C執行之后才出現，說(shuō)明在第一個(gè)tokenC中生成的理解C函數知道e=ae。join("") + String.fromCharCode(46) + se.join("") 生成的46是十進(jìn)制ASCII中的句點(diǎn)，ae
　　瑟
　　結合起來(lái)，出現第一個(gè)令牌值。ae,se 是從哪里來(lái)的？
　　通過(guò)當前文件搜索可以看出，在C函數下，首先定義了兩個(gè)數組ae和se，然后通過(guò)下面兩個(gè)函數ef和gh將限定的o賦值到指定位置。
　　ef和gh函數是e對象的方法，e是傳入的對象。繼續往下看，可以看到e對象是后面的boot對象，同時(shí)
　　在這里找到了調用的地方，說(shuō)明這里是正式生成ae,se（3號代碼塊中的綠框代碼），但是這個(gè)_0x271cd1是什么？其實(shí)這是bet365使用了一種叫做js代碼混淆的技術(shù)，對比較容易閱讀的js代碼進(jìn)行混淆，增加了反爬的難度，對js代碼進(jìn)行了混淆。
　　bet365的代碼混淆比較簡(jiǎn)單易懂，重點(diǎn)在幾個(gè)地方
　　
　　1號定義了一個(gè)收錄數百個(gè)數據內容的數組，然后使用2號函數調整數組中元素的位置。調整后跳轉到3號代碼塊進(jìn)行for循環(huán)操作，在for循環(huán)中跳轉到4號代碼塊中對應的函數執行。3、4執行過(guò)程中，需要頻繁跳轉到代碼5、6、7進(jìn)行數據提取。數據提取完成后，將提取的數據傳遞給boot.gh函數進(jìn)行ae和se賦值。for 循環(huán)完成后，會(huì )生成第一個(gè) A 標記值?？雌饋?lái)很復雜，其實(shí)只要了解代碼運行過(guò)程，執行起來(lái)就麻煩了一些。因為上面的代碼是服務(wù)器動(dòng)態(tài)生成的，而且初始_0x4d8a數組的元素也是動(dòng)態(tài)生成的，我們不能直接復制響應碼生成參數。我這里使用的是使用re-regular通過(guò)請求動(dòng)態(tài)提取對應的代碼并獲取響應，動(dòng)態(tài)生成token值。
　　我們可以自己生成上述參數后，就可以使用框架攜帶響應請求參數發(fā)送握手請求并獲取數據了。當然，我們還需要設置一些websocket基礎，比如設置請求子協(xié)議：zap-protocol -v1，設置數據傳輸的數據格式：permessage-deflate（握手中使用permessage-deflate header來(lái)表示連接是否應該使用壓縮）。設置這些后，通?？梢垣@取數據。但是對于我們python來(lái)說(shuō)，還有一個(gè)難點(diǎn)，就是框架的選擇，也就是選擇請求哪個(gè)websocket框架？其實(shí)對于一般的websocket連接，基本可以，但是對于bet365：不是都可以用，當你使用websocket/websocket-client框架進(jìn)行操作時(shí)，
　　折騰了一陣子，切換到asyncio+webscokets框架，成功獲取數據
　　pip3 安裝 websockets
　　分享到這里，就可以完成了。是的，可以完成，只要設置了斷連重連，基本不會(huì )中斷數據。
　　細心的朋友可能會(huì )發(fā)現一個(gè)細節，就是在最初的webscoket請求url列表中，還有一個(gè)和數據請求url很相似的url：wss:///zap/?uid=193506，而且每次都是，這對數據采集有影響嗎？
　　觀(guān)察url和數據交互，
　　當數據與這個(gè)數據一起返回時(shí)，獲取數據的url連接會(huì )發(fā)送下圖所示的數據
　　經(jīng)過(guò)驗證，發(fā)送的數據中還收錄一個(gè)token值，而這個(gè)token值是對看似無(wú)關(guān)的ulr連接返回的token值進(jìn)行二次加密得到的。那么這些是干什么用的呢？通過(guò)對比實(shí)驗，只有在獲取數據的ur鏈接運行時(shí)，獲取數據的連接異常率才會(huì )很高。平均每五分鐘它會(huì )自動(dòng)斷開(kāi)連接并重新啟動(dòng)一次。兩者都連接的情況下，基本不會(huì )出現五分鐘重啟的現象。這對設置異常斷線(xiàn)自動(dòng)重啟的代碼沒(méi)有影響，認為是優(yōu)化了。
　　總結：
　　bet365實(shí)時(shí)數據獲取的反爬流程總結如下： 1、url中的uid是指定位數的隨機數的組合，發(fā)送數據中的pstk可以通過(guò)request獲取，而最難的token值首先是通過(guò)首頁(yè)的js代碼獲取參數后，配置連接參數，使用websockets框架獲取數據。
　　最后
　　本文僅供交流學(xué)習，請勿用于非法用途，后果自負！
　　我只是一個(gè)菜鳥(niǎo)。如果有不對的地方請指出，我沒(méi)有任何python學(xué)習教程可以分享，所以我不會(huì )留下任何聯(lián)系方式。如果您對以上有任何疑問(wèn)，可以留言，我看到會(huì )回來(lái)的。
　　最后感謝大家的收看。 查看全部

　　內容分享:Python批量采集美女內容并把音頻數據和畫(huà)面內容合并保存
　　你好鴨！我是熊貓
　　環(huán)境使用：(/?_wv=1027&amp;k=Ap5XvyNN) 模塊使用：(/?_wv=1027&amp;k=Ap5XvyNN) 內置模塊(/?_wv=1027&amp;k=Ap5XvyNN)
　　可以安裝python環(huán)境
　　Python有哪些應用學(xué)習方向？網(wǎng)站開(kāi)發(fā)：(/?_wv=1027&amp;k=Ap5XvyNN)
　　比如目前優(yōu)秀的全棧django和frameworkflask，都繼承了python簡(jiǎn)潔明了的風(fēng)格，開(kāi)發(fā)效率高，易維護，與自動(dòng)化運維很好的結合。
　　Python已經(jīng)成為自動(dòng)化運維平臺領(lǐng)域的事實(shí)標準；
　　網(wǎng)站 由python開(kāi)發(fā)：
　　豆瓣、Youtube、Dropbox、豆瓣...等
　　爬蟲(chóng) (/?_wv=1027&amp;k=Ap5XvyNN)
　　在爬蟲(chóng)領(lǐng)域，Python幾乎占據主導地位，將網(wǎng)絡(luò )的所有數據作為資源，通過(guò)自動(dòng)化程序進(jìn)行針對性的數據采集處理。
　　從事該領(lǐng)域的人應該學(xué)習爬蟲(chóng)策略、高性能異步IO、分布式爬蟲(chóng)等，并對Scrapy框架的源碼進(jìn)行深入分析，了解其原理，實(shí)現自定義爬蟲(chóng)框架。
　　數據分析
　　與其他解釋性語(yǔ)言相比，Python語(yǔ)言最大的特點(diǎn)是其龐大而活躍的科學(xué)計算生態(tài)系統。
　　有相當完整和優(yōu)秀的數據分析、交互和可視化庫。
　　自動(dòng)化腳本
　　執行許多重復性任務(wù)，例如閱讀 pdf、播放音樂(lè )、查看天氣、打開(kāi)書(shū)簽、清理文件夾等，
　　使用自動(dòng)化腳本就不需要一次又一次地手動(dòng)完成這些任務(wù)，非常方便。
　　人工智能
　　各種人工智能算法都是基于Python編寫(xiě)的，尤其是PyTorch之后，Python作為AI時(shí)代主導語(yǔ)言的地位基本確定。
　　游戲開(kāi)發(fā)/輔助自動(dòng)化測試運維
　　基本四個(gè)步驟：發(fā)送請求
　　2. 獲取數據
　　3.解析數據
　　4. 保存數據
　　完整代碼 (/?_wv=1027&amp;k=Ap5XvyNN)
　　header里面有個(gè)網(wǎng)址我刪了~你可以自己加
　　import requests # 數據請求模塊
import re # 正則表達式模塊
import json # 序列化與反序列化
import pprint # 格式化輸出模塊
import subprocess
import os # 文件操作模塊
def get_response(html_url):
"""
發(fā)送請求函數
模擬瀏覽器對于url地址發(fā)送請求, 獲取服務(wù)器返回響應數據
請求頭headers是用來(lái)偽裝
user-agent: 用戶(hù)代理 表示瀏覽器基本身份標識
:param html_url: 要請求網(wǎng)址是什么
:return: response 服務(wù)器返回響應數據
"""
headers = {
&#39;referer&#39;: &#39;&#39;,
&#39;user-agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.54 Safari/537.36&#39;
}
response = requests.get(url=html_url, headers=headers) # 響應對象
# 200 狀態(tài)碼 表示請求成功
# print(response)
return response
<p>
def get_video_info(html_url):
"""
獲取視頻信息函數
def 關(guān)鍵字 用自定義函數 get_video_info函數名 html_url 形式參數
:param html_url: 傳入視頻播放頁(yè)面url地址
:return: 視頻信息
正則表達式提取數據:
re.findall() 需要給這個(gè)括號里面傳兩個(gè)基本參數
從什么地方去找什么樣數據
re.findall(&#39;&#39;, response.text)
從response.text里面去找 這段數據
這段數據中 (.*?) 這段就是我們想要數據 .*?表示匹配任意字符(除了換行符\n以外)
正則表達式 全部掌握, 系統學(xué)習2.5個(gè)小時(shí)
列表 list 正則匹配出來(lái)的數據返回列表

[0] 取列表里第一個(gè)元素
"""
response = get_response(html_url=html_url)
# print(response.text) # 網(wǎng)頁(yè)源代碼 js逆向需要你掌握JavaScript基礎語(yǔ)法
title = re.findall(&#39;&#39;, response.text)[0].replace(&#39; &#39;, &#39;&#39;)
html_data = re.findall(&#39;window.__playinfo__=(.*?)&#39;, response.text)[0]
# print(title)
# print(html_data)
# print(type(html_data)) # type內置函數, 可以查看數據類(lèi)型
json_data = json.loads(html_data)
# print(json_data)
# print(type(json_data))
# pprint.pprint(json_data)
# 字典取值好處: 鍵值對取值 根據冒號左邊內容, 提取冒號右邊內容
"""
源碼、解答、教程、資料加Q群：660193417
dit = {
&#39;鍵1&#39;: &#39;值1&#39;,
&#39;鍵2&#39;: &#39;值2&#39;,
}
dit[&#39;鍵2&#39;] >>> &#39;值2&#39; jsonpath
"""
audio_url = json_data[&#39;data&#39;][&#39;dash&#39;][&#39;audio&#39;][0][&#39;baseUrl&#39;]
video_url = json_data[&#39;data&#39;][&#39;dash&#39;][&#39;video&#39;][0][&#39;baseUrl&#39;]
# print(title)
# print(audio_url)
# print(video_url)
video_info = [title, audio_url, video_url]
return video_info
def save(title, audio_url, video_url):
"""
保存數據函數
:param title: 視頻標題
:param audio_url: 音頻url
:param video_url: 視頻url
:return:
　　
"""
# 調用前面定義好的數據請求函數
audio_content = get_response(html_url=audio_url).content # 獲取視頻和音頻二進(jìn)制數據內容
video_content = get_response(html_url=video_url).content
# wb二進(jìn)制寫(xiě)入數據
with open(&#39;video\\&#39; + title + &#39;.mp3&#39;, mode=&#39;wb&#39;) as f: # 保存數據, 保存數據前提是得獲取數據
f.write(audio_content)
with open(&#39;video\\&#39; + title + &#39;.mp4&#39;, mode=&#39;wb&#39;) as f: # 保存數據, 保存數據前提是得獲取數據
f.write(video_content)
print(title, &#39;保存成功&#39;)
# 　合并視頻　需要　ffmpeg軟件 找小熊貓獲取
cmd = f"D:\\demo\\ffmpeg\\bin\\ffmpeg.exe -i video\\{title}.mp4 -i video\\{title}.mp3 -c:v copy -c:a aac -strict experimental video\\{title}output.mp4"
subprocess.run(cmd, shell=True)
os.remove(f&#39;video\\{title}.mp4&#39;)
os.remove(f&#39;video\\{title}.mp3&#39;)
def main(bv_id):
"""
主函數 整合前面所有定義好的函數
:param bv_id: 視頻bv號 視頻ID
:return:
"""
link = f&#39;https://www.bilibili.com/video/{bv_id}&#39;
video_info = get_video_info(html_url=link) # 調用獲取視頻信息函數 返回數據是什么?
save(video_info[0], video_info[1], video_info[2]) # 保存函數
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
# 函數入口 當文件運行時(shí)的時(shí)候下面的代碼塊會(huì )被執行
# 當文件被當作模塊被調用的時(shí)候, 下面的代碼不會(huì )執行
# print(&#39;hello&#39;)
# bv = input(&#39;請輸入你想要下載視頻BV號: &#39;)
for page in range(1, 7):
index_url = f&#39;https://api.bilibili.com/x/spa ... pn%3D{page}&keyword=&order=pubdate&jsonp=jsonp&#39;
json_data = get_response(html_url=index_url).json()
# pprint.pprint(json_data)
bv_id_list = [i[&#39;bvid&#39;] for i in json_data[&#39;data&#39;][&#39;list&#39;][&#39;vlist&#39;]]
title_list = [i[&#39;title&#39;] for i in json_data[&#39;data&#39;][&#39;list&#39;][&#39;vlist&#39;]]
print(bv_id_list)
print(title_list)
# for bv_id in bv_id_list:
# main(bv_id=bv_id)</p>
　　結語(yǔ)
　　沒(méi)有通往成功的捷徑，也沒(méi)有通往幸福的大道。
　　所有的成功都來(lái)自孜孜不倦的努力和奔跑，所有的快樂(lè )來(lái)自平凡的奮斗和堅持
　　愿一切美好如期而至，未來(lái)的生活不會(huì )如期而至，也不會(huì )辜負。
　　- 勵志名言
　　到此文章就完了~有興趣的朋友可以復制代碼試試
　　您的支持是我最大的動(dòng)力??！謝謝陪伴~
　　記住三聯(lián)~歡迎閱讀前文文章
　　我是小熊貓，下篇見(jiàn)文章(????)
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　　文本分割器，什么是文本分割器，常見(jiàn)的一種是TXT文本分割器，一個(gè)TXT內容太多，需要分成幾個(gè)段落，大家都會(huì )用到文本分割器。今天給大家分享一篇免費的自動(dòng)文章segmentation采集，自動(dòng)文章aggregation采集，設置多個(gè)文章采集的文章一篇文章文章。詳情請參考圖1、2、3、4、5
　　關(guān)于官網(wǎng)的優(yōu)化，今天我們可以原則性的講這些問(wèn)題。這樣做，一方面可以幫助老板正確認識SEO，及時(shí)調整公司戰略。第二個(gè)方面，還可以輔助SEO人員在正確的環(huán)境下拓展SEO的工作。
　　SEO從前不了解，后來(lái)把SEO當成神話(huà)。SEO不是什么神通，在我們理想的社會(huì )里，沒(méi)有一夜暴富的幻想。如今的SEO，早已如同社會(huì )的理想運作法則一樣。要想把網(wǎng)站推上去，要么要努力網(wǎng)站，還要靠時(shí)間，要么就得花錢(qián)。其他方法不多。
　　搜索引擎算法發(fā)展的趨勢之一是合理化和規范化什么是合理和正常的。如何理解。如果一個(gè)網(wǎng)站突然將采集1億數據導入網(wǎng)站，立即獲得500萬(wàn)日UV；如果一個(gè) 網(wǎng)站 突然導入 200,000 個(gè)鏈接，搜索一個(gè) 關(guān)鍵詞 ，立即獲得第一個(gè)。這游戲還能玩嗎？
　　
　　SEO人員所做的一切工作調整，都需要等待搜索引擎算法的時(shí)間考驗，才能看到響應的變化。在早期的搜索引擎算法不完善的時(shí)候，確實(shí)有很多機會(huì )，但是這些不足大多在秋天隨著(zhù)搜索引擎算法的改進(jìn)而得到解決。俗話(huà)說(shuō)：出去玩，總要還錢(qián)。
　　網(wǎng)站運營(yíng)最關(guān)鍵的工作就是引流。沒(méi)有人知道網(wǎng)站操作背后的工作是無(wú)法進(jìn)行的，所以我們每天都要關(guān)注我們的網(wǎng)站流量。通常我們給網(wǎng)站設備統計代碼，然后每天采集網(wǎng)站用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)數據。但是很多時(shí)候我們會(huì )遇到這種情況，也就是網(wǎng)站的流量顯示異常下降，但是很多時(shí)候遇到網(wǎng)站的流量異常，尤其是新手，會(huì )慌，我不不知道原因，也不知道從哪里開(kāi)始分析，更別說(shuō)想出有效的解決方案了。老板問(wèn)了半天原因，也沒(méi)能說(shuō)明情況。今天何陽(yáng)就來(lái)和大家聊聊，當我們的&lt;
　　普通人發(fā)現自己的網(wǎng)站流量突然下降后，首先要弄清楚的是：哪個(gè)源的網(wǎng)站流量通道異常？知道答案的最佳方法是什么？就是登錄我的網(wǎng)站分析后臺查看流量來(lái)源渠道報告，做對比分析；
　　下面的事情以百度統計為例，步驟大致如下：
　　登錄百度統計后臺--&gt;查找流量來(lái)源報告--&gt;開(kāi)始同比分析；
　　下面是一個(gè)GA統計的例子，步驟大致如下：
　　
　　登錄GA統計后臺--&gt;查找流量獲取報告--&gt;概覽--&gt;頻道--&gt;來(lái)源/媒體；
　　當我們知道哪個(gè)流量來(lái)源有問(wèn)題時(shí)，就會(huì )確定根本方向。這時(shí)候，我們就需要從頭腦中選出一些導致流量突然下降的常見(jiàn)因素，停止匹配我們已經(jīng)確定的大方向。，最后找到原因并提出治療方案。那么問(wèn)題來(lái)了，網(wǎng)站流量下降的可能原因有哪些？我在這里給你一些想法，希望對你有所幫助。
　　常見(jiàn)的統計編碼錯誤有很多種。比如在網(wǎng)站的改版過(guò)程中，由于使用了不同的模板信息，導致部分頁(yè)面的統計代碼沒(méi)有正確安裝，或者網(wǎng)站中有??其他JS代碼和統計沖突，服務(wù)器異?；蚺渲貌徽_（如暫停報表操作）等都會(huì )導致統計代碼工作異常。
　　無(wú)論你使用什么技術(shù)或方法，你都喜歡告訴大家技術(shù)背后的想法以及我們應該如何思考它，以便我們能夠快速控制它。其實(shí)網(wǎng)站流量驟降也是一樣。首先，確保大方向是當前流量是什么渠道。異常，然后分析與該通道相關(guān)的每一個(gè)元素，以便我們快速定位異常的原因并找到解決方案。 查看全部

　　事實(shí):智能采集組合文章內容沒(méi)有辦法淘寶和天貓的算法
　　智能采集組合文章內容
　　沒(méi)有辦法。淘寶和天貓的算法就是機器自己分析的。包括你的圖片都是機器自己分析后合成的。
　　多打洞，多養魚(yú)。有句話(huà)是魚(yú)卵在沒(méi)受精前是卵，但是受精后就變成魚(yú)了。
　　
　　你要想后來(lái)還會(huì )有再發(fā)布的機器人就做seo把你關(guān)鍵詞放上去排名靠前了后來(lái)還會(huì )有再發(fā)布的機器人大概率沒(méi)用好
　　淘寶識別下不算數，
　　全年百分之九十九沒(méi)用
　　不用補，
　　
　　大概率是你之前手賤點(diǎn)過(guò)新品，淘寶的搜索算法是按照一定的先后順序進(jìn)行分類(lèi)的，比如商品詞和標題，如果你之前沒(méi)點(diǎn)過(guò)新品，那么它第一次訪(fǎng)問(wèn)你的時(shí)候就知道，從頭檢索，你的標題那邊就會(huì )檢索到大量相關(guān)內容，所以會(huì )被標為新品，接下來(lái)的展現和點(diǎn)擊率比之前要差很多的。
　　seo方面看這里：如何用seo找到類(lèi)似的關(guān)鍵詞
　　能搜到的，加入購物車(chē)，或者搜索時(shí)默認推薦在購物車(chē)里，而不是搜索出來(lái)你瀏覽后，頁(yè)面里出現的新詞。
　　這個(gè)能返回n條搜索結果，再統計下相關(guān)性。最好的肯定是百度優(yōu)化工程師做的，既懂搜索又懂點(diǎn)seo。
　　1.電商的搜索規則是很復雜的，a你的產(chǎn)品有沒(méi)有被引用，b你的產(chǎn)品好不好，也就是說(shuō)你的產(chǎn)品需要收費。那你的關(guān)鍵詞不是被屏蔽，而是被標記了，你們服務(wù)的是服務(wù)號，搜索權重比公眾號大。2.你描述你產(chǎn)品的介紹，也就是說(shuō)你的產(chǎn)品需要收費。 查看全部

　　解決方案:AI文章智能處理軟件 電腦版
　　AI文章智能處理軟件是一款智能的文章偽原創(chuàng )工具，可以幫助用戶(hù)將文章重新組合成一個(gè)新的文章，以及材料采集，是一個(gè)很好的文章處理工具。
　　特征
　　1.智能偽原創(chuàng )：利用人工智能中的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現對文章偽原創(chuàng )的處理。核心功能是“智能偽原創(chuàng )”、“同義詞替換偽原創(chuàng )”、“反義詞替換偽原創(chuàng )”、“用html代碼在文章中隨機插入關(guān)鍵詞” &gt;”、“句子打亂重組”等，處理后的文章原創(chuàng )度和收錄率均在80%以上。更多功能請下載軟件試用。
　　
　　2.傳送門(mén)文章采集：一鍵搜索相關(guān)傳送門(mén)網(wǎng)站新聞文章，網(wǎng)站有搜狐，騰訊，新浪。 com、網(wǎng)易、今日頭條、新蘭網(wǎng)、聯(lián)合早報、光明網(wǎng)、站長(cháng)網(wǎng)、新文化網(wǎng)等，用戶(hù)可進(jìn)入行業(yè)關(guān)鍵詞>搜索想要的行業(yè)文章。該模塊的特點(diǎn)是無(wú)需編寫(xiě)采集規則，一鍵操作。友情提示：使用文章時(shí)請注明文章出處，尊重原文版權。
　　3、百度新聞采集：一鍵搜索各行各業(yè)新聞文章，數據來(lái)源來(lái)自百度新聞搜索引擎，資源豐富，操作靈活，無(wú)需編寫(xiě)任何采集規則，但缺點(diǎn)是采集的文章不一定完整，但可以滿(mǎn)足大部分用戶(hù)的需求。友情提示：使用文章時(shí)請注明文章出處，尊重原文版權。
　　4.行業(yè)文章采集：一鍵搜索相關(guān)行業(yè)網(wǎng)站文章,網(wǎng)站行業(yè)包括裝修家居行業(yè)、機械行業(yè)、建材行業(yè)、家電行業(yè)、五金行業(yè)、美妝行業(yè)、育兒行業(yè)、金融行業(yè)、游戲行業(yè)、SEO行業(yè)、女性健康行業(yè)等，網(wǎng)站網(wǎng)站有幾十家，資源豐富，該模塊可能無(wú)法滿(mǎn)足所有客戶(hù)的需求，但客戶(hù)可以提出要求，我們會(huì )改進(jìn)和更新模塊資源。該模塊的特點(diǎn)是無(wú)需編寫(xiě)采集規則，一鍵操作。友情提示：使用文章時(shí)請注明文章出處，尊重原文版權。
　　5.寫(xiě)規則采集：自己寫(xiě)采集規則采集，采集規則符合常用的正則表達式，寫(xiě)采集規則需要懂一些html代碼和正則表達式規則，如果你寫(xiě)過(guò)其他商家采集軟件的采集規則，那你肯定會(huì )寫(xiě)我們軟件的采集規則，我們提供了寫(xiě)采集 規則文檔。我們不為客戶(hù)編寫(xiě) 采集 規則。如需代寫(xiě)，每條采集規則10元。友情提示：使用文章時(shí)請注明文章出處，尊重原文版權。
　　
　　6、外部鏈接文章Materials：本模塊使用大量行業(yè)語(yǔ)料，通過(guò)算法隨機組合語(yǔ)料產(chǎn)生相關(guān)行業(yè)文章。這個(gè)模塊文章只適合文章的質(zhì)量要求不高，對于外鏈推廣的用戶(hù)來(lái)說(shuō)，這個(gè)模塊資源豐富，原創(chuàng )高，缺點(diǎn)是文章 可讀性差，用戶(hù)在使用時(shí)可以選擇使用。
　　7、標題量產(chǎn)：有兩個(gè)功能，一是結合關(guān)鍵詞>和規則量產(chǎn)標題，二是通過(guò)采集網(wǎng)絡(luò )大數據獲取標題。自動(dòng)生成的推廣精準度高，采集的標題可讀性更強，各有優(yōu)缺點(diǎn)。
　　8、文章界面發(fā)布：通過(guò)簡(jiǎn)單的配置，將生成的文章一鍵發(fā)布到自己的網(wǎng)站。目前支持的網(wǎng)站有, Discuz Portal, Dedecms, Empire Ecms (news), PHMcms, Zibocms, PHP168, diypage, phpwind portal .
　　9、SEO批量查詢(xún)工具：權重批量查詢(xún)、排名批量查詢(xún)、收錄批量查詢(xún)、長(cháng)尾詞挖掘、編碼批量轉換、文本加解密。
　　解決方案:贏(yíng)者通吃！跨境電商企業(yè)該如何有效調整SEO戰略?
　　這說(shuō)明了什么？
　　沒(méi)錯，就是：勝者通吃！
　　或者說(shuō)得更直白一點(diǎn)，28 規則在互聯(lián)網(wǎng)的某些領(lǐng)域已經(jīng)失效。今天的海外網(wǎng)絡(luò )流量就是這么簡(jiǎn)單粗暴：贏(yíng)家通吃。
　　既然我們已經(jīng)悄然進(jìn)入了新時(shí)代，那么我們的跨境電商企業(yè)應該如何在這樣的背景下有效地調整自己的SEO策略呢？
　　跟大家分享以下五點(diǎn)（我認為按重要性排序），前兩點(diǎn)與品牌和轉化有關(guān)，后三點(diǎn)與谷歌的三種排名算法有關(guān)，希望對大家有所啟發(fā)。
　　牌
　　什么是品牌及其重要性，這里不再贅述，相信您已經(jīng)知道，或許您的公司已經(jīng)開(kāi)始制定適合您的品牌建設戰略。
　　這里我從SEO的角度談?wù)勂放频闹匾?，希望大家在以各種方式曝光品牌的時(shí)候，能夠適當的考慮一下自己對SEO的貢獻。
　　比如近年來(lái)，充電寶是非?；鸨漠a(chǎn)品，美國是我們很多海外電商的主要市場(chǎng)。
　　但你知道嗎？很多美國人其實(shí)不知道有一種叫做移動(dòng)電源的東西，你不相信嗎？
　　聽(tīng)一個(gè)我在美國親身經(jīng)歷的故事。2014年初，我和同學(xué)一起去了內華達州的大峽谷。從拉斯維加斯出發(fā)，穿梭巴士上擠滿(mǎn)了人，他們都去了那里。
　　一對來(lái)自馬里蘭州的夫婦丟失了他們的手機。馬來(lái)西亞同學(xué)立馬出手，拿出了“秘密武器”，沒(méi)錯，就是充電寶！
　　這對夫婦驚訝地看著(zhù)我們，問(wèn)這是什么，我們只是問(wèn)他們是否帶了手機充電線(xiàn)，然后。. 最后，正如您可能猜到的那樣，三個(gè)小時(shí)的旅程充滿(mǎn)了談笑風(fēng)生。
　　我打賭這對夫婦回家后在谷歌上搜索了與移動(dòng)電源相關(guān)的信息，例如：
　　什么是移動(dòng)電源？
　　使用移動(dòng)電源安全嗎？
　　適用于 iPhone 的最佳移動(dòng)電源
　　移動(dòng)電源 A 與 B
　　移動(dòng)電源 A 評論
　　哪里可以買(mǎi)到移動(dòng)電源A？
　　注：這些問(wèn)題是根據搜索者對移動(dòng)電源的逐步深入了解，直到購買(mǎi)為止，將在下面的對話(huà)中詳細討論。
　　在這里，我們假設當搜索者輸入“什么是移動(dòng)電源？” 進(jìn)入谷歌，排名前十的 SERP 結果，網(wǎng)站 排名 1-5，以及搜索者完全不熟悉但排名第 1 的品牌 8 來(lái)自 Anker 博客 文章。
　?。庳熉暶鳎杭儗偬摌?，我對 Anker 沒(méi)有興趣。）
　　因為這對夫婦已經(jīng)知道了Anker品牌，因為我的同學(xué)在那次旅行中碰巧使用了Anker品牌。
　　我敢打賭，他們會(huì )優(yōu)先點(diǎn)擊第 8 位的結果，因為 Anker 品牌已經(jīng)在他們的腦海中。
　　你看到了嗎？這就是品牌對谷歌搜索者所做的事情，這對夫婦因為我們而了解了移動(dòng)電源和 Anker 品牌。
　　但他們也可以通過(guò)其他渠道（例如：社交媒體、在線(xiàn)廣告、線(xiàn)下活動(dòng)、再營(yíng)銷(xiāo)等）接觸品牌。
　　一旦他們在谷歌搜索結果中再次看到該品牌，他們自然會(huì )產(chǎn)生良好的印象或信任（前提是該品牌對消費者有積極的影響），即使您的排名結果出現在較低的位置，他們仍然會(huì )有效地考慮點(diǎn)擊你的 網(wǎng)站 的結果。
　　In Chinese：他們會(huì )偏向點(diǎn)擊他們所知道品牌的SERP結果！
　　這就是品牌的力量。請注意，我在這里使用了偏見(jiàn)這個(gè)詞。是的，這是有偏見(jiàn)的。
　　所以，外賣(mài)是：當我們跨境電商決定做SEO的時(shí)候，根據競爭情況，不需要過(guò)多考慮外鏈對排名的影響。
　　有時(shí)，只要你建立和維護好你的品牌，輔以?xún)?yōu)化的高質(zhì)量?jì)热?，SEO流量仍然可以流動(dòng)。
　　轉換
　　我不會(huì )過(guò)多地介紹這個(gè)概念。所有營(yíng)銷(xiāo)人員都應該知道。不知道的可以關(guān)注宋星在中國的網(wǎng)站分析。
　　我要強調的是，如果你的企業(yè)決定通過(guò)線(xiàn)上渠道開(kāi)發(fā)國外客戶(hù)，首先要搞清楚轉化漏斗。
　　轉化漏斗有很多功能。首先，它可以讓您更清楚地了解您的客戶(hù)在哪些渠道。其次，它可以讓您更好地安裝跟蹤機制來(lái)獲取數據。最重要的是讓你了解哪個(gè)頻道。轉化率最高。
　　當然，這也可以作為考察公司營(yíng)銷(xiāo)人員的KPI。
　　看看這里的圖片，由我在美國的一位同事和朋友 Tommy Griffith 的 ClickMinded 團隊制作。
　　顯然，獲取流量的渠道有很多，SEO只是其中之一！
　　特別強調，根據關(guān)鍵詞的搜索者輸入的搜索意圖（Search Intent），SEO的作用是不同的，有的是輔助的（例如：創(chuàng )造意識），有的是直接轉換為允許搜索者支付訂單。
　　
　　比如：還是上面那個(gè)充電寶的例子，A??nker完全可以寫(xiě)一篇博客文章（也就是我們所說(shuō)的軟文，再次重申，純屬虛構），標題叫：
　　什么是移動(dòng)電源？2018年你想知道的一切
　　57 個(gè)字符，很完美，加上 Google 一般會(huì )自動(dòng)在搜索結果中收錄 網(wǎng)站 品牌，搜索者會(huì )看到：
　　什么是移動(dòng)電源？2018 年你想知道的一切——Anker
　　這條信息性 文章（信息性文章）可以包括這對夫婦想知道的所有信息。最后順便輕推一下自己的產(chǎn)品，把用戶(hù)引導到充電寶的產(chǎn)品頁(yè)面。
　　那么問(wèn)題來(lái)了：用戶(hù)真的會(huì )突然下單 Anker 嗎？
　　不一定，我可以肯定地告訴你，他們不會(huì )馬上行動(dòng)！
　　為什么？因為您還沒(méi)有說(shuō)服他們 Anker 是市場(chǎng)上最好的移動(dòng)電源，那又如何？
　　不可能！因為沒(méi)有比較，用戶(hù)不會(huì )輕易相信你，即使他停留在你的網(wǎng)站上。
　　這就是他們不斷調查、搜索的原因：iPhone 的最佳移動(dòng)電源、移動(dòng)電源 A vs. B vs. C、移動(dòng)電源 A 評測等。關(guān)鍵詞。
　　那么Anker如何為這些關(guān)鍵詞優(yōu)化SEO呢？在說(shuō)我的建議之前，我想談?wù)剣鴥群芏嗫缇畴娚痰淖龇?，我認為這些做法是不恰當的。
　　例如：在你的網(wǎng)站上寫(xiě)上文章最好的XXX（產(chǎn)品關(guān)鍵詞），然后把你的產(chǎn)品列為第一或第二；
　　或者還有一篇文章文章關(guān)于競爭對手產(chǎn)品A vs. 我的產(chǎn)品比較競爭對手的產(chǎn)品和自己的產(chǎn)品，突出對手的缺點(diǎn)，實(shí)現自己產(chǎn)品的優(yōu)勢。這種做法其實(shí)是有問(wèn)題的。
　　不要小看讀者的智商，因為他們其實(shí)很聰明！文章如果文筆不好，會(huì )直接導致讀者對你的品牌產(chǎn)生不信任，進(jìn)而一秒排斥你的產(chǎn)品。
　　真的，就一秒鐘！
　　那么正確的SEO做法是什么？您可以邀請行業(yè)評測機構或個(gè)人博主對您的產(chǎn)品進(jìn)行公正的測試，然后撰寫(xiě)文章發(fā)表，并使用第三方網(wǎng)站對以上關(guān)鍵詞進(jìn)行排名。
　　我們很多跨境電商也在做這個(gè)策略，但是很多細節我們不注意，有時(shí)候品牌直接被一些外媒封殺。有很多原因。我看到最多的是我不知道如何進(jìn)行冷外展和關(guān)系管理。
　　最后，經(jīng)過(guò)一番調查，夫妻倆確實(shí)發(fā)現Anker的移動(dòng)電源評價(jià)很高，打算購買(mǎi)。
　　這時(shí)候可能會(huì )搜索到哪里可以買(mǎi)到Anker power bank的關(guān)鍵詞，Anker可以將這類(lèi)關(guān)鍵詞優(yōu)化到對應的產(chǎn)品購買(mǎi)頁(yè)面，甚至采取一些小的誘導策略用戶(hù)更快速下單，如：
　　購買(mǎi) Anker Power Bank XXX：新用戶(hù)可享受 10% 的折扣
　　當然，你也可以設置一個(gè)小門(mén)檻（營(yíng)銷(xiāo)技巧），要享受 10% 的折扣，你需要在社交媒體上與用戶(hù)分享那條信息，這些都是完全可以實(shí)現的。
　　總之，結論就是：我們跨境電商在做網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)的時(shí)候，一定要了解SEO在轉化漏斗中的作用。
　　根據潛在客戶(hù)的不同階段，輔以正確的SEO優(yōu)化，品牌可以在谷歌的自然搜索結果中獲得更多的曝光機會(huì )，進(jìn)而產(chǎn)生更多的流量和銷(xiāo)售訂單，雙贏(yíng)！
　　內容、外部鏈接和RankBrain是谷歌工程師公布的三大排名算法。此外，內容的重要性大于外部鏈接。有興趣的可以看看我之前的帖子文章：關(guān)于谷歌SEO的三大實(shí)驗，結果和方法一樣震撼！
　　內容
　　內容就是產(chǎn)品！這就是我經(jīng)常說(shuō)的，無(wú)論您的業(yè)務(wù)是實(shí)體的還是虛擬的，您的 網(wǎng)站（以及其他展示您的品牌和產(chǎn)品的工具）都應該受到重視。
　　因為網(wǎng)站內容也是輔助潛在客戶(hù)轉化的重要“產(chǎn)品”，它的質(zhì)量也會(huì )影響你的轉化率。
　　網(wǎng)站這里不談外觀(guān)設計和內容呈現。那是設計師的事。這里我將重點(diǎn)談?wù)勎覍热莶呗哉{整的一些建議。
　　做英文SEO這么多年，我花最多的時(shí)間在寫(xiě)，寫(xiě)什么，怎么寫(xiě)。這些問(wèn)題以前經(jīng)常困擾著(zhù)我。
　　后來(lái)發(fā)現只需要寫(xiě)兩種內容：
　　你覺(jué)得有道理嗎？
　　但是，說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難，這完全取決于您的內容策略和啟動(dòng)。
　　好吧，你肯定會(huì )說(shuō)：我也知道。怎么做？
　　前面我提到，在當今時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)流量是贏(yíng)家通吃的！
　　網(wǎng)站你5%的內容可能承載95%的流量，這是完全有可能的。如果您不相信我，請打開(kāi)您的 Google Analytics（分析）并嘗試按流量對您的博客 文章 進(jìn)行排序？
　　那么你如何復制下一個(gè) 5% 呢？肯定有人會(huì )說(shuō)，啊，我明白了，那我們應該提高內容的質(zhì)量，放慢發(fā)布的頻率，因為質(zhì)量大于數量。
　　錯誤的！你只對了一半。
　　為什么？?jì)热莸馁|(zhì)量是要提高的，但是在提高質(zhì)量的同時(shí)，還要加快內容的發(fā)布速度，就是要加快，而不是減慢！
　　哇。. 這不是一個(gè)悖論嗎？我提高了內容的質(zhì)量，這必然意味著(zhù)出版物數量的減少。
　　錯誤的！你的結論成立的條件是內容營(yíng)銷(xiāo)預算沒(méi)有改變。
　　不過(guò)，我要告訴大家的是，在贏(yíng)家通吃的時(shí)代，一定要加大內容創(chuàng )作預算，否則就無(wú)法與這16家大公司爭搶流量。當然，你一般不可能在短時(shí)間內完成。大批量高質(zhì)量?jì)热輨?chuàng )作。
　　如何？你需要招募！如何在網(wǎng)上招聘專(zhuān)家作家也很講究。很多會(huì )寫(xiě)的人都不是你所在行業(yè)的專(zhuān)家，專(zhuān)家一般不會(huì )為你寫(xiě)。
　　
　　怎么操作，先賣(mài)掉（也因為篇幅原因），以后有機會(huì )跟大家分享一下我的一些實(shí)戰經(jīng)驗。
　　而且，更重要的是，你必須有一個(gè)策略。
　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，這個(gè)策略就是：通過(guò)大量?jì)?yōu)質(zhì)內容的創(chuàng )作，找到那些最能引起你的受眾共鳴和轉化的話(huà)題，然后把重點(diǎn)放在這部分主題上，產(chǎn)出更多的優(yōu)質(zhì)文章 為這些受眾傳播，Snowball 捕捉下一個(gè)對您的內容和產(chǎn)品感興趣的受眾！
　　聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)詼諧，不是嗎？舉個(gè)例子你就明白了。
　　我知道我國有很多做電腦軟件和互聯(lián)網(wǎng)小玩意的跨境電商公司，因為我早年就在這樣的公司工作。
　　假設你有一個(gè)視頻編輯軟件，它是針對新手或新手用戶(hù)（業(yè)余用戶(hù)）的，而不是像電影工作室這樣以編輯視頻為生的高級用戶(hù)（超級用戶(hù)）。
　　細分這些目標受眾，并暫時(shí)假設存在此類(lèi)用戶(hù)（無(wú)論您想要什么）：
　　假設你通過(guò)了大量的內容測試，發(fā)現像播客這樣的用戶(hù)對你的內容和產(chǎn)品非常感興趣，并且這些話(huà)題在谷歌的有機搜索中沒(méi)有太大的競爭，那么你的內容策略將是必要的。調整：全力以赴吸引更多播客！
　　不僅要在您的 網(wǎng)站 上發(fā)布更多吸引播客的熱門(mén)內容，還要為相鄰行業(yè)（相鄰市場(chǎng)）的訪(fǎng)客發(fā)帖做出貢獻，如果可能的話(huà)，使用社交媒體和廣告來(lái)加速內容的擴散。
　　說(shuō)得通？
　　鏈接
　　看過(guò)我的英文SEO實(shí)踐博客或公眾號的讀者應該都知道，外鏈對Google SEO的重要性在過(guò)去兩年有所減弱，但它仍然是影響你排名的重要算法，前提是你有高質(zhì)量的內容。
　　然而對于一個(gè)權重較低的跨境電商網(wǎng)站（尤其是新轉型企業(yè)），如何獲取第一批優(yōu)質(zhì)外鏈，提升網(wǎng)站SEO實(shí)力？?
　　我認為有兩種大策略，一種或兩種都可以，具體取決于您的營(yíng)銷(xiāo)預算。
　　第一種方法是創(chuàng )建高質(zhì)量的信息文章文章（Informal Articles）并進(jìn)行推廣。第二種方式是花大價(jià)錢(qián)直接與行業(yè)媒體合作，也就是我們所說(shuō)的PR。
　　我個(gè)人更喜歡第一種方法，因為它相對便宜，其次，外部鏈接的相關(guān)性會(huì )比第二種方法高。
　　要知道，Google 對一個(gè)外鏈重要性的判斷，不僅要看網(wǎng)站 的權重，還要考慮這個(gè)網(wǎng)站 是否與你的相關(guān)。當然，鏈接的位置和形式也有影響，一般來(lái)說(shuō)，具有高相關(guān)性的上下文鏈接對您的 網(wǎng)站SEO 非常有用。
　　注意：只有優(yōu)質(zhì)信息文章(Info Articles)才有推廣價(jià)值。如果是商品頁(yè)面、購買(mǎi)頁(yè)面等商業(yè)的文章（商業(yè)文章），不具備推廣和傳播屬性，文章可以是文字、圖片、視頻的形式、信息圖表等。
　　目前比較流行的國外推廣和外鏈獲取方式主要有以下幾種：
　　僅舉幾例，還有更多。當然，獲取外部鏈接的最佳方式這里就不說(shuō)了，有機會(huì )再給大家介紹一下；
　　還有，這些都是通過(guò)發(fā)送郵件請求（email outreach）來(lái)完成的，過(guò)程也很講究。很多細節可以直接決定外鏈收購的成敗，后面會(huì )詳細討論。
　　RankBrain
　　這是谷歌在內容和反向鏈接之后的第三大排名因素。
　　什么是RankBrain？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是谷歌的一個(gè)人工智能系統，利用機器學(xué)習，根據用戶(hù)在谷歌搜索框輸入的關(guān)鍵詞判斷用戶(hù)的搜索意圖，然后展示最相關(guān)和高質(zhì)量的搜索結果。
　　由于 15% 的搜索詞是全新的，谷歌依靠 RankBrain 的人工智能進(jìn)行猜測（通常具有很高的準確度）。
　　關(guān)于人工智能，你應該聽(tīng)說(shuō)過(guò)谷歌 Deep Mind 團隊開(kāi)發(fā)的 AlphaGo。它甚至擊敗了韓國圍棋大師李世石（4-1獲勝），而今年我們的柯潔也輸給了它（仍然是0-0）3直接橫掃）。
　　近日，AlphaGo Zero 發(fā)布，據說(shuō)更厲害。你可以看看 Zac 文章 的這篇博客：AlphaGo Zero against the sky。
　　和 AlphaGo 一樣，RankBrain 也是 Google 的產(chǎn)品，只不過(guò)是用來(lái)分析搜索者輸入的關(guān)鍵詞，然后返回相關(guān)結果。
　　當然，最厲害的還是Google會(huì )跟蹤跟蹤搜索用戶(hù)的點(diǎn)擊行為數據，也就是我們常說(shuō)的User Engagement Metrics，比如：
　　這些數據會(huì )直接影響首頁(yè)搜索結果的排名（注意：競爭關(guān)鍵詞通常需要高質(zhì)量的外鏈才能到首頁(yè)，然后這些行為數據會(huì )影響你的排名），因為我前面介紹的三個(gè)實(shí)驗中的第一個(gè)是 Rand Fishkin 對此的研究。
　　那么我們的SEO應該如何優(yōu)化RankBrain呢？
　　答案沒(méi)有太多方法！
　　不過(guò)：只要把好內容質(zhì)量，網(wǎng)站的用戶(hù)體驗不錯，并且通過(guò)推廣獲得了一定數量的優(yōu)質(zhì)相關(guān)外鏈，我上面說(shuō)的幾點(diǎn)應該就夠了。
　　當然，如果你專(zhuān)注于SEO和品牌推廣，那就更好了。具體原因可以參考我上面介紹的移動(dòng)電源的例子。
　　如果你有更多的時(shí)間去優(yōu)化一些細節，你也可以試試這個(gè)優(yōu)化方法：
　　對于同一篇文章文章，測試多個(gè)標題和描述（Title &amp; meta description），選擇點(diǎn)擊率最高的一個(gè)。測試工具可以是 Google Adwords 和 Facebook Ads。
　　優(yōu)化文章的閱讀體驗，優(yōu)化文本段落和排版，例如：分割5行以上的段落，并嵌入相關(guān)圖片和視頻，尤其是視頻，可以大大提升用戶(hù)對你的感知The網(wǎng)站 的粘度增加了停留時(shí)間。
　　優(yōu)化LSI關(guān)鍵詞，最快的是參考谷歌站長(cháng)工具的Search Analytics的數據，比如：展示次數、點(diǎn)擊率、排名等。也可以使用谷歌搜索框下方的相關(guān)搜索獲得一些靈感。
　　好了，今天就分享這么多，希望對我國跨境電商企業(yè)的高層或者SEO合作伙伴有所幫助。
　　由于篇幅原因，這里只介紹一些通用的SEO策略和策略。
　　如果對本文章有任何疑問(wèn)，請留言（點(diǎn)擊下方原文鏈接，或訪(fǎng)問(wèn)我的實(shí)戰派網(wǎng)站，網(wǎng)址是） 查看全部

　　解決方案:智能采集組合文章的生成器網(wǎng)頁(yè)采集軟件-專(zhuān)業(yè)的web1
　　智能采集組合文章的生成器網(wǎng)頁(yè)采集軟件-專(zhuān)業(yè)的web1.0站點(diǎn)的文章采集器最近對采集軟件的需求程度越來(lái)越高，也因為工作的緣故，我搜索了很多爬蟲(chóng)大佬的需求，比如5118、小豬爬蟲(chóng)、nodejs篇的教程和軟件。這次小米爬蟲(chóng)公眾號粉絲二、三十萬(wàn)了，這種高規模的公眾號粉絲，除了公眾號開(kāi)通原創(chuàng )權限和自媒體平臺的大號，甚至給他們做圖文是要放長(cháng)線(xiàn)。
　　
　　所以趁此機會(huì )，試用下我們的小米爬蟲(chóng)軟件。軟件是我們的開(kāi)發(fā)在杭州太倉的產(chǎn)品團隊和眾多優(yōu)秀的小米爬蟲(chóng)技術(shù)的高校專(zhuān)家一起研發(fā)的。什么是小米爬蟲(chóng)爬蟲(chóng)是指利用人工智能，自動(dòng)發(fā)現某些平臺上海量有效的內容，進(jìn)行重復性、篇章性和數量性采集，為用戶(hù)提供海量、高質(zhì)量的內容服務(wù)的系統。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的今天，我們依然要持續分析流量和總結規律，在快速更新的互聯(lián)網(wǎng)爬蟲(chóng)庫中尋找優(yōu)質(zhì)內容，對廣告文章進(jìn)行篩選和公眾號文章采集。
　　作為一名初級爬蟲(chóng)，除了熟悉javascript語(yǔ)言，常見(jiàn)的數據格式是sql語(yǔ)言和html語(yǔ)言，目前還不會(huì )python，因此只能研究javascript，首先，先了解下我們要用到的requests庫，這個(gè)庫作為最常用的http庫，爬蟲(chóng)初期主要使用。網(wǎng)絡(luò )抓取——開(kāi)始對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行抓取爬蟲(chóng)初期，對網(wǎng)頁(yè)抓取是每天的工作，遇到限制需要爬取的網(wǎng)頁(yè)，會(huì )開(kāi)啟抓包軟件，比如我的瀏覽器自帶的開(kāi)發(fā)者模式，有限制抓取的網(wǎng)頁(yè)我會(huì )手動(dòng)保存到自己電腦上，當然也有直接抓包抓取，每個(gè)網(wǎng)站都有不同的限制方式，這就是我們需要找到的信息來(lái)源。
　　
　　但是，我們爬蟲(chóng)中有一個(gè)和瀏覽器平臺（大站點(diǎn)）有關(guān)的抓取代理，就是我們找到需要抓取的代理，但是每個(gè)人都有自己的代理，如何發(fā)現自己的代理呢？首先我們先發(fā)現源代碼網(wǎng)址，然后去翻頁(yè)，如果頁(yè)數比較多，我們可以每次爬取一頁(yè)，這樣爬取效率就比較高。爬取下來(lái)后我們開(kāi)始一一對比信息，但是后面會(huì )發(fā)現很多的不確定性，比如爬取的多位用戶(hù)名，我們需要獲取ip地址，這種網(wǎng)站如果用nodejs的web服務(wù)器，沒(méi)有開(kāi)發(fā)者工具打開(kāi)，我們只能通過(guò)手工進(jìn)行抓取。
　　爬取下來(lái)的內容可能會(huì )有錯誤，比如位置或者域名變更。我們并不是很清楚自己的代理是否每個(gè)人都有，所以需要一個(gè)匹配的代理池，這個(gè)還是很有必要的。最近爬取到第一十九萬(wàn)篇文章，對互聯(lián)網(wǎng)采集初期的工作就算是告一段落了。接下來(lái)還會(huì )有抓取更多的互聯(lián)網(wǎng)平臺，比如貼吧，豆瓣，百度，搜狐等。爬蟲(chóng)實(shí)戰——用過(guò)各個(gè)平臺采集出來(lái)的信息復盤(pán)首先我們拿到第一十九萬(wàn)篇文章，抓包并抓取每篇文章的源代碼：然后拿到代碼，我們很快進(jìn)行分析爬取，并且利用大白話(huà)講了我們剛剛學(xué)習爬。 查看全部

　　總結:智能采集組合文章會(huì )怎么樣？新站找域名的方法
　　智能采集組合文章會(huì )怎么樣？是不是還覺(jué)得有點(diǎn)黑暗，但卻是不可能的，因為它將給網(wǎng)站帶來(lái)更多的流量，根據以往的案例來(lái)看，一篇好的文章在多個(gè)網(wǎng)站上均有引流效果。1.首先需要注冊域名，了解一下注冊域名所需要的相關(guān)證件和費用，是一個(gè)相對初步的流程。如果是新站的話(huà)可以在注冊域名的時(shí)候就在國內注冊的香港com，如果是新站的話(huà)注冊為中文com,fr或者fr.xyz等，如果有錢(qián)的話(huà)可以注冊國外的，比如香港的、etk這樣的，國外證件也可以用來(lái)注冊國內站點(diǎn)，到國內站申請主機，域名對于一個(gè)新站來(lái)說(shuō)是很重要的。
　　
　　另外還需要準備公司營(yíng)業(yè)執照和身份證的原件，簽署一個(gè)保密協(xié)議，并且在備案后將相關(guān)的域名信息用于主機的備案。2.在找到自己的主題之后，對于一些小的站來(lái)說(shuō)找一些技術(shù)人員或者淘寶能夠找到成套的googlekeywordplanner，他們可以將小站域名進(jìn)行相應的優(yōu)化。3.建立文章鏈接，可以找一些微博賬號，qq賬號進(jìn)行關(guān)鍵詞排名的監控，進(jìn)行更新和校驗。
　　4.在進(jìn)行文章打包發(fā)布前，可以按照自己發(fā)布的產(chǎn)品類(lèi)型進(jìn)行搜索，有針對性的編輯文章。5.需要注意發(fā)布時(shí)間的選擇，可以使用建議網(wǎng)站熱度選擇文章發(fā)布時(shí)間的周期，以及與時(shí)間段的契合度。關(guān)于網(wǎng)站如何發(fā)布廣告文章還有很多需要注意的地方，但這些只是建議僅供參考哦，網(wǎng)站的內容才是決定內容是否會(huì )被轉載的關(guān)鍵，因此相關(guān)的文章發(fā)布是很重要的。
　　
　　下面舉幾個(gè)新站找域名的方法。1.國內的站長(cháng)站:在百度搜索aiweb，就會(huì )看到一大堆的seo文章收集，其中就包括推薦網(wǎng)站名，大家可以關(guān)注一下，它是新站的最佳選擇。2.臺灣站:在百度搜索aiweb，臺灣站臺灣站查詢(xún)看到很多臺灣站長(cháng)分享的網(wǎng)站制作經(jīng)驗，而且有關(guān)于的推薦制作方法，很多網(wǎng)站都會(huì )將它當做文章發(fā)布的網(wǎng)站，建議新站一定要選擇對標用戶(hù)搜索的關(guān)鍵詞進(jìn)行發(fā)布。
　　3.香港站:香港站在谷歌搜索site:國內域名，一大堆網(wǎng)站通過(guò)標題找到新站，都可以使用。4.日本站:上谷歌搜索site:國內域名，很多都會(huì )聯(lián)想到日本站，比如果鳥(niǎo)物語(yǔ)會(huì )被聯(lián)想到blueberry，越南盾會(huì )被聯(lián)想到quo等。另外日本站有很多別的網(wǎng)站拿日本站做誘餌發(fā)布廣告，比如幫你購買(mǎi)寶貝，你可以選擇購買(mǎi)它，然后在后面把淘寶店聯(lián)系方式留到網(wǎng)站上，對于競爭比較大的網(wǎng)站也是非常有用的。
　　5.新加坡站:上谷歌搜索aiweb，很多分享如何搭建網(wǎng)站的經(jīng)驗，但是也包括一些調研的方法，新加坡網(wǎng)站開(kāi)發(fā)經(jīng)驗等。6.上谷歌搜索site:國內域名，很多聯(lián)想到新加坡站的，有的聯(lián)想到海關(guān)，會(huì )出現關(guān)于歐美國家。 查看全部

　　整套解決方案:鹿泉智能推廣
　　
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　　如何設置智能軟文的參數？
　　返回打印如何設置智能軟文的參數？什么是智能軟文？智能軟文，是通過(guò)AI人工智能的方式，自動(dòng)編輯文章、配圖，并自動(dòng)發(fā)布到主站，為網(wǎng)站保持良好的活躍度，達到減少人工成本，增加網(wǎng)站收錄，提升網(wǎng)站排名的效果。如何添加智能軟文配置？點(diǎn)擊“文章系統”---“智能軟文”按鈕可進(jìn)行智能軟文的相關(guān)配置。如何添加手動(dòng)采集文章？在智圖軟文頁(yè)面點(diǎn)擊底部右下角“手動(dòng)采集”按鈕即可一鍵智能采集文章，每天限時(shí)可手動(dòng)采集5篇文章。如何發(fā)布手動(dòng)采集文章？檢查和修改智能采集回來(lái)的文章，保存后，勾選文章點(diǎn)擊一鍵發(fā)布，發(fā)布后，原本灰置的標題變黑則代表發(fā)布成功。
　　整套解決方案:AI智能寫(xiě)作偽原創(chuàng )軟件,內容文章在線(xiàn)偽原創(chuàng )檢測工具,采集批量偽原創(chuàng )
　　快馬 380 是一款非常實(shí)用的 SEOER 工具。它是生成原創(chuàng )和偽原創(chuàng )文章的工具。使用 偽原創(chuàng ) 工具，您可以復制 原創(chuàng ) 和 偽原創(chuàng )文章 工具。@文章立即成為你自己的原創(chuàng )文章。本平臺專(zhuān)為谷歌、百度、搜狗、360等大型搜索引擎收錄設計，在線(xiàn)偽原創(chuàng )工具生成的文章會(huì )更好的被搜索引擎收錄使用@> 和索引。在線(xiàn)偽原創(chuàng )工具是網(wǎng)頁(yè)編輯、站長(cháng)、SEOER必備工具，也是眾多網(wǎng)站優(yōu)化工具推薦的強大工具。
　　“快馬380”具有以下優(yōu)點(diǎn)：
　　
　　1、本軟件采用引擎獨有的分析規則和算法分割文章，可以很好的匹配所有搜索引擎。
　　2、獨特的同義詞替換詞庫可以在不改變文章語(yǔ)義的情況下生成原創(chuàng )文章。
　　
　　3、集成了當前主流詞庫，詞庫功能非常強大，程序不斷更新，無(wú)需安裝，無(wú)需升級，時(shí)刻保持活躍偽原創(chuàng )文章更新，徹底自由的。
　　4、強大的自然語(yǔ)言語(yǔ)義分析、實(shí)體分析、人名、機構名、書(shū)名等識別與保護，參考科學(xué)中英文排版，最大程度減少用戶(hù)工作量。 查看全部

　　解決方案:從4個(gè)角度看企業(yè)號的連貫性與使命出發(fā)
　　智能采集組合文章，鏈接自動(dòng)同步到企業(yè)微信。作者：林泉不知不覺(jué)中，企業(yè)號已經(jīng)發(fā)布接近一年了，小編在這一年中收獲頗豐，人生中最重要的一個(gè)階段，終于畫(huà)上圓滿(mǎn)的句號了。公眾號的這種連貫性，是很多人共同的夢(mèng)想，擁有公眾號，成為一個(gè)更好的自己，實(shí)現職場(chǎng)人的「個(gè)人品牌」意義非凡。作為一個(gè)十多年經(jīng)驗的編輯，小編非常認同上面這句話(huà)。
　　
　　也正因為擁有了這個(gè)夢(mèng)想，因此總是在寫(xiě)作過(guò)程中不斷被人問(wèn)到，我們應該怎么做，要不要做個(gè)公眾號？究竟要做到什么樣的標準才能實(shí)現我們的夢(mèng)想？要回答這個(gè)問(wèn)題，我想從4個(gè)角度，分別來(lái)談?wù)効捶?。從情懷和使命出發(fā)，最大限度的完善自己使命驅動(dòng)力在某種程度上是決定一切的，中小型企業(yè)使命一般都相對模糊。不同企業(yè)使命的實(shí)現情況不同，譬如某軟件工具服務(wù)領(lǐng)域，老板只是因為未來(lái)的發(fā)展方向有先機，需要有一個(gè)好的展示平臺，為未來(lái)軟件工具公司打個(gè)好的招牌；而大企業(yè)會(huì )為未來(lái)軟件工具工具，實(shí)現某種社會(huì )價(jià)值，實(shí)現全社會(huì )的協(xié)同。
　　因此企業(yè)號的存在或者不存在，實(shí)際上決定于企業(yè)的使命。某某實(shí)驗室是怎么做的，定位于教育行業(yè)行業(yè)分析，分析行業(yè)趨勢，給投資人看，給普通大眾看。某個(gè)公司大公司如今就設置了一個(gè)公眾號。一個(gè)大企業(yè)不是為了使命，而是為了利益。當然，這并不是說(shuō)我們做不到，如果能夠用好企業(yè)號，必定給一個(gè)公司，一個(gè)公司產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展提供一個(gè)好的平臺。
　　
　　從薪酬福利和人才激勵的角度，最大限度吸引外部合作伙伴眾所周知，傳統企業(yè)本身創(chuàng )建微信號的管理成本不低，而且擴展困難。因此，對于一些需要向外部合作伙伴輸出某項價(jià)值的企業(yè)來(lái)說(shuō)，如果選擇微信做引流，勢必會(huì )面臨公眾號粉絲不穩定、活躍度低的問(wèn)題。那么，公眾號，一個(gè)正規的公眾號，又是怎么來(lái)的呢？是因為擁有一定的流量支持，引流來(lái)的？還是創(chuàng )建了一個(gè)微信賬號就吸引來(lái)的？其實(shí)在市場(chǎng)層面，基本所有企業(yè)在選擇做企業(yè)號的時(shí)候，肯定考慮到是否能夠吸引大量的人進(jìn)行關(guān)注和活躍。
　　譬如一些公司開(kāi)展創(chuàng )新工場(chǎng)或者微氪等活動(dòng)，這就是吸引人的過(guò)程，在這個(gè)過(guò)程中，企業(yè)號創(chuàng )建的過(guò)程，肯定是一個(gè)“誘惑”，很多創(chuàng )業(yè)者會(huì )因為希望能夠在這個(gè)過(guò)程中獲得“價(jià)值”，希望自己的產(chǎn)品在這個(gè)過(guò)程中能獲得更大的曝光，而選擇創(chuàng )建了公眾號。是這樣么？總的來(lái)說(shuō)，吸引到一個(gè)“更高價(jià)值的公眾號”，如果要做到這個(gè)，可能就要擴大人脈和影響力，社交價(jià)值的提升，在這一個(gè)過(guò)程中，“公眾號”的使命就達到了。從獲取流量的角度，是否利用企業(yè)號，能夠帶來(lái)更多的流量幾乎成為一個(gè)企業(yè)價(jià)值的判斷標準。因此一定要選擇企。 查看全部

　　行業(yè)解決方案:AI智能文章采集軟件?V1.4
　　新聞搜索采集、百度文章采集、一站式全程網(wǎng)站采集、百家號文章采集、傳送門(mén)網(wǎng)站新聞采集、微信文章采集、列表&lt; @文章采集、風(fēng)云榜采集、排行榜文章采集、問(wèn)答資料采集、列表簡(jiǎn)介采集、指定采集的編寫(xiě)規則文章等。
　　2.產(chǎn)品組合
　　智能素材組合、段落隨機組合、句子隨機組合、核心內容組合、素材排列組合、批量文章組合、文本批量切分、段落對組合、全文組合。
　　
　　3.圖片下載
　　自動(dòng)按關(guān)鍵字搜索圖片，自動(dòng)下載，自動(dòng)去水印批量修剪圖片，自動(dòng)獲取遠程URL上傳圖片
　　
　　軟件特點(diǎn)： 1.智能偽原創(chuàng )：采用人工智能中的自然語(yǔ)言處理技術(shù)對偽原創(chuàng )文章進(jìn)行處理。核心功能包括“智能偽原創(chuàng )”、“同義詞替換偽原創(chuàng )”、“反義詞替換偽原創(chuàng )”、“用html代碼在文章中隨機插入關(guān)鍵字”、“句子加擾”和重組”等。加工產(chǎn)品的原創(chuàng )性能和收錄率都在80%以上。如需了解更多功能，請下載軟件試用。
　　2.門(mén)戶(hù)網(wǎng)站文章采集：一鍵搜索相關(guān)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站新聞文章，如搜狐、騰訊、新浪、網(wǎng)易、今日頭條、新吧、聯(lián)合早安，光明。、New等，用戶(hù)可以輸入行業(yè)關(guān)鍵詞搜索想要的行業(yè)文章。該模塊的作用是無(wú)需編寫(xiě)采集規則，一鍵操作。溫馨提示：使用本文時(shí)，請注明文章出處，尊重原文版權。
　　3.百度新聞文集：一鍵搜索各行各業(yè)的新聞報道。數據來(lái)源來(lái)自百度新聞搜索引擎。它資源豐富，操作靈活，不需要編寫(xiě)任何采集規則。不過(guò)缺點(diǎn)是采集到的文章不一定完整，但可以滿(mǎn)足大部分用戶(hù)的需求。溫馨提示：使用本文時(shí)，請注明文章出處，尊重原文版權
　　安全解決方案:教你規避SEO算法風(fēng)險：Link Spam Upadate
　　全文共1826字，預計閱讀5分鐘
　　今年，谷歌算法更新變得更加頻繁。
　　因為我手里有很多公司項目，所以一定要時(shí)刻關(guān)注算法更新，特別是對于一些大公司，要規避算法更新帶來(lái)的風(fēng)險，所以我每天做的第一件事就是關(guān)注谷歌算法動(dòng)力學(xué)。
　　26日，谷歌更新了垃圾鏈接算法。
　　本次算法更新尤為重要，必須引起重視。
　　具體來(lái)說(shuō)，它會(huì )對我們的建鏈方式產(chǎn)生什么影響，需要規避的風(fēng)險是什么？
　　一、Google 對外部鏈接的態(tài)度
　　Google 要求您的反向鏈接自然且相關(guān)。
　　任何操縱 PageRank 算法的動(dòng)作，包括以下動(dòng)作：
　　購買(mǎi)或出售用于提升 PageRank 的鏈接。這包括花錢(qián)購買(mǎi)鏈接或收錄鏈接的帖子；商品或服務(wù)以換取鏈接?；蛘呦蛉藗儼l(fā)送“免費”產(chǎn)品以換取文字，以讓這些人撰寫(xiě)收錄過(guò)多鏈接交換的產(chǎn)品評論。具有大量錨文本定位的訪(fǎng)客帖子活動(dòng)。使用機器人或服務(wù)為您創(chuàng )建 網(wǎng)站 鏈接。一些工具或公司強制執行不允許 nofollow 和未通過(guò)權限的類(lèi)似鏈接的條款
　　其他非自然鏈接包括：
　　提升 PageRank 的文字廣告
　　為提高 PageRank 的某些 文章 鏈接收費的 軟文 廣告或原生廣告。包括發(fā)布在其他 文章s 或 文章s 上的新聞稿，其中收錄用于特定優(yōu)化的精確錨文本。低質(zhì)量的目錄鏈接或書(shū)簽鏈接網(wǎng)站富含關(guān)鍵詞，隱藏在站點(diǎn)或低質(zhì)量鏈接（鏈接農場(chǎng)）中廣泛分布的各種鏈接網(wǎng)站也稱(chēng)為或模板論壇評論用于優(yōu)化帖子或簽名中的鏈接
　　Google 鼓勵您通過(guò)高質(zhì)量的內容自然地獲取鏈接。
　　谷歌已經(jīng)說(shuō)出了我們在市場(chǎng)上建立外部鏈接的幾乎所有方式。是不是根本就不能做外鏈？
　　我們應該從底層思考，為什么谷歌有這么多規定？
　　一定是這些行為影響排名。
　　比如購買(mǎi)外鏈，交換外鏈，大量錨文本Guest Post，肯定會(huì )影響排名，進(jìn)而影響谷歌的生態(tài)。
　　谷歌致力于為用戶(hù)提供最好的相關(guān)內容，但沒(méi)有辦法對大量?jì)热葸M(jìn)行審核，只能通過(guò)算法進(jìn)行調整。
　　所以，它是來(lái)給你接種疫苗的，不要這樣做，否則。. .
　　所以，只要不是人工篩選，一般控制量和比例都不是什么大問(wèn)題（提醒英文品牌站有錢(qián)，但請完全正規，不要只關(guān)注當下）。
　　如果你的同行做了很多不規則的外部鏈接，這里是官方的谷歌報告條目：
　　二、垃圾外鏈算法解讀
　　
　　7.26 谷歌發(fā)布了為期兩周的垃圾郵件外部鏈接算法更新。
　　谷歌發(fā)現現在越來(lái)越多的站長(cháng)在出售他們的網(wǎng)站外部鏈接，或者使用Guest Post來(lái)賺錢(qián)，而這些站長(cháng)并沒(méi)有使用正確的鏈接標簽。所以違反谷歌的質(zhì)量指南就是上一節所說(shuō)的。
　　重點(diǎn)來(lái)了，谷歌強調：
　　1、 附屬鏈接
　　產(chǎn)品評論或購買(mǎi)指南文章 需要贊助商標記。
　　如果發(fā)現有大量dofollow鏈接的產(chǎn)品評測網(wǎng)站，一定要遠離，不要做外鏈。很有可能會(huì )觸發(fā)谷歌的人工操作（人工審核）。
　　ps：注意！之前，我也建議企業(yè)可以做這部分的反向鏈接，因為轉化率很高?，F在要非常小心。這也是谷歌算法更新的常規風(fēng)險之一。
　　2、贊助帖子和訪(fǎng)客帖子
　　Google 認為，現在通過(guò) 網(wǎng)站 獲利的常用方法是出售訪(fǎng)客帖子。
　　如果這樣的 文章 通知用戶(hù)、教育其他 網(wǎng)站 受眾或提升您公司的知名度，Google 將受到青睞。
　　但是當你試圖獲得大量鏈接時(shí)，它就違反了谷歌的算法。
　　如果您使用訪(fǎng)客發(fā)帖策略，請注意：
　?。?）在他的文章 中，有許多指向其他網(wǎng)站 的精確錨文本鏈接。
　?。?）publish文章 在不同的 網(wǎng)站 上，或者在幾個(gè)不同的大型 網(wǎng)站 上擁有大量 文章。
　?。?）使用或雇用不知道自己的主題在寫(xiě)什么的作者文章作者，即寫(xiě)專(zhuān)業(yè)主題的專(zhuān)業(yè)作家
　?。?）Guest Post 使用相同的 文章，沒(méi)有鏈接注釋或規范標簽
　　如果您打算使用 網(wǎng)站 出售外部鏈接，請注意，如果您經(jīng)常發(fā)布帶有垃圾郵件外部鏈接的 文章，Google 會(huì )給您的 網(wǎng)站 降級。
　　谷歌還強調，他們已經(jīng)可以通過(guò)不斷變化的排名系統或垃圾郵件反向鏈接檢測系統自動(dòng)識別絕大多數垃圾郵件反向鏈接。
　　然而，網(wǎng)站管理員經(jīng)常使用欺騙手段來(lái)操縱排名。
　　因此，這也是此次推出新的垃圾外鏈算法的原因。
　　我想這一次，應該會(huì )對Guest帖子的網(wǎng)站精確錨文本造成巨大的打擊。
　　
　　此外，本次是全球算法更新，包括次要語(yǔ)言和區域更新。
　　以前說(shuō)用垃圾外鏈可以在小語(yǔ)種國家排名，現在難度上升了一個(gè)檔次。
　　最后的想法
　　谷歌是一家專(zhuān)注于用戶(hù)體驗的公司。新任CEO（皮查伊）雖然更看重盈利能力，但搬不動(dòng)谷歌的核心價(jià)值觀(guān)，還是佩奇也饒不了他，哈哈。
　　所以，一定要做有利于用戶(hù)體驗和谷歌體驗的事情，才能長(cháng)久打贏(yíng)這場(chǎng)SEO之戰。
　　記得在采集前先點(diǎn)“看”再點(diǎn)“贊”
　　一般搜索引擎優(yōu)化
　?。?br /> 　　關(guān)鍵詞研究
　?。?br /> 　　頁(yè)面搜索引擎優(yōu)化
　?。?br /> 　　離頁(yè)搜索引擎優(yōu)化
　?。?br /> 　　內容營(yíng)銷(xiāo)
　?。?br /> 　　會(huì )員搜索引擎優(yōu)化
　　案例分析
　?。?br /> 　　數字營(yíng)銷(xiāo)
　?。?br /> 　　建設網(wǎng)站
　?。? 查看全部

　　總結:【讓研究更容易】如何結合機器與人工進(jìn)行文本數據研究？
　　編者按：在上一篇文章中，我們梳理了人工智能如何應用于文本數據研究的理論和發(fā)展問(wèn)題（點(diǎn)擊回顧?人工智能如何應用于文本數據研究？）。
　　本文重點(diǎn)介紹如何實(shí)現人工智能與社會(huì )科學(xué)研究方法的融合?；诖髷祿夹g(shù)輔助在線(xiàn)內容分析的開(kāi)發(fā)和實(shí)際操作，如何使用DiVoMiner?進(jìn)行文本數據挖掘和分析。
　　大數據技術(shù)是如何輔助在線(xiàn)內容分析發(fā)展的？什么是大數據技術(shù)輔助的在線(xiàn)內容分析，它是如何工作的？這個(gè)方法能分析什么？應用在哪些領(lǐng)域？
　　在社會(huì )科學(xué)研究領(lǐng)域，從傳統的內容分析到計算機輔助的內容分析，再到結合人工智能算法和大數據技術(shù)的內容分析，文本內容的挖掘和分析方法，隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展和社會(huì )的需要研究，對??意義挖掘的深度逐漸由淺入深。本文介紹了大數據技術(shù)輔助內容分析的操作流程和應用領(lǐng)域。
　　內容分析
　　內容分析是社會(huì )科學(xué)研究方法中的一種定量分析方法，它對文本內容的語(yǔ)義進(jìn)行編碼、分類(lèi)、判斷并形成統計分析。是指對傳播內容進(jìn)行系統的、客觀(guān)的、定量的研究和分析，以衡量和解釋傳播內容的研究方法。[1]
　　回望
　　早在1961年，“內容分析”一詞就出現在韋伯的詞典[2]中，當時(shí)內容分析主要用于神學(xué)研究，主要是用修辭方法研究非宗教觀(guān)念和其他異端觀(guān)念。傳播。在兩次世界大戰期間，Harold D. Lasswell 使用內容分析來(lái)分析報紙報道的內容，并研究戰爭期間的宣傳技巧。
　　后來(lái)，內容分析法成為一種獨立的、科學(xué)的研究方法。作為“社會(huì )科學(xué)的重大進(jìn)展”[3]之一，它逐漸被應用于社會(huì )科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。
　　內容分析可以做什么？
　　內容分析被視為一種研究方法，它使用一組程序從文本中得出有效的推論[4]。具體的方法是衡量大眾媒體中某些變量的數量[5]。也就是說(shuō)，“對傳播符號進(jìn)行系統和可復制的檢查，即根據有效的測量規則分配它們，并對這些值所涉及的關(guān)系應用統計方法，以描述傳播及其含義推斷”[6] .
　　內容分析是一種研究方法，是一種系統的、可重復使用的研究方法，用于將雜亂無(wú)章的非結構化文本內容轉化為結構化數據，即可視化圖表，對內容進(jìn)行分析和解讀。, 以得出深入的推論、見(jiàn)解和挖掘價(jià)值。
　　DiVoMiner?文本大數據挖掘分析平臺【統計分析】模塊部分頁(yè)面截圖
　　計算機輔助內容分析
　　一是作為輔助工具，協(xié)助進(jìn)行數據處理和數據管理。正是在 1960 年代，哈佛大學(xué)的 Biz Stone、Evan Williams 等人開(kāi)發(fā)了一種名為 General Inquirer (GI) 系統 [7] 的計算機輔助定量?jì)热莘治鲕浖?，該軟件可輔助內容分析中的數據處理相關(guān)操作，并應用計算機技術(shù)輔助的內容分析逐漸開(kāi)始。
　　1980年代，MAXQDA、NVivo、ATLAS.ti等一系列計算機輔助/輔助定性數據分析（CAQDAS）軟件相繼出現，輔助數據管理、編碼、檢索、標注和可視化。[8]
　　另一種是計算機輔助內容分析作為技術(shù)主導的方法。即結合語(yǔ)言學(xué)和認知心理學(xué)，將文本淺層意義的發(fā)現推向深層意義的挖掘，將大數據平臺與人工智能算法相結合，輔助在線(xiàn)內容分析進(jìn)行自然語(yǔ)言處理，挖掘文本的深刻意義和洞察力。
　　大數據技術(shù)助力在線(xiàn)內容分析
　　
　　大數據技術(shù)輔助的在線(xiàn)內容分析方法是我們提出的一種改進(jìn)的研究方法。（張榮賢、曹文元：《互聯(lián)網(wǎng)輿論研究的新路徑：大數據技術(shù)助力網(wǎng)絡(luò )內容挖掘與分析》，汕頭大學(xué)學(xué)報（人文社科版），2016年第8期，111- 121.)
　　計算機輔助內容分析開(kāi)始將人工智能算法和大數據技術(shù)結合起來(lái)，體現在數據采集、數據存儲、數據處理和數據分析的過(guò)程中，都需要技術(shù)手段，尤其是在過(guò)程中的大數據研究。面臨的信息覆蓋、數據測量、海量信息分析結果解讀等挑戰，都需要智能技術(shù)與科學(xué)嚴謹的研究方法相結合來(lái)解決。因此，大數據技術(shù)輔助在線(xiàn)內容。分析方法應運而生[9]。
　　具體操作流程
　　大數據技術(shù)輔助在線(xiàn)內容分析方法是基于科學(xué)方法論——內容分析方法的基本過(guò)程，利用網(wǎng)絡(luò )挖掘、機器學(xué)習、自然語(yǔ)言文本處理、人工智能編碼、實(shí)時(shí)可靠性測試、統計分析、社交網(wǎng)絡(luò )分析等。文本大數據的在線(xiàn)處理產(chǎn)生文本大數據項目的定制化研究成果。具體操作流程如下：（是嚴謹的方法論研究過(guò)程）
　　填色部分可以在線(xiàn)完成，整個(gè)大數據技術(shù)輔助的在線(xiàn)內容分析方法可以在Smart Science的DiVoMiner?文本大數據挖掘分析平臺上進(jìn)行。
　　在我們確定了研究問(wèn)題或假設之后，研究數據庫的建立、抽樣、可靠性、編碼、統計分析、可視化等都可以在線(xiàn)完成。
　　分析什么？
　　首先要明確，內容所指的對象是任何一種可以傳播的信息，包括“文字、意義、描述（圖片）、符號、思想、主題等”。不同于文本分析僅限于文本或文案，內容分析文本來(lái)源于傳播媒介，包括書(shū)面、視覺(jué)或口頭[10]，包括書(shū)籍、章節、采訪(fǎng)、討論、報紙頭條和文章、歷史資料、演講、談話(huà)、廣告、戲劇、非正式對話(huà)或任何交際語(yǔ)言 [11]。
　　也就是說(shuō)，任何符號都可以用于內容分析。大多數社會(huì )科學(xué)研究基于對新聞報道、社交媒體內容、文學(xué)作品、歷史檔案、訪(fǎng)談、學(xué)術(shù)文獻、政策文本、演講、圖片和視頻的內容分析。
　　可以應用于哪些領(lǐng)域？
　　希望大家可以嘗試用內容分析來(lái)進(jìn)行各自領(lǐng)域的研究。當然，這只是應用領(lǐng)域的一部分。了解大數據技術(shù)輔助的在線(xiàn)內容分析方法后，可以嘗試更多的領(lǐng)域和方向。
　　其他……歡迎大家來(lái)補充，小編喜出望外。
　　暗示
　　在了解了大數據技術(shù)輔助在線(xiàn)內容分析方法可以應用的一些領(lǐng)域后，小編將為大家提供一些具體的研究方向供大家參考，然后以傳播為例！
　　內容分析的研究模式可以從傳播內容、傳播者和傳播過(guò)程中涉及的受眾的角度進(jìn)行設計。
　　分析同一傳播源的內容，不同時(shí)期或階段的變化。例如：分析過(guò)去10年新聞媒體環(huán)境新聞報道主題的變化。
　　討論同一傳播源的內容在不同的歷史、政治和文化情境中如何變化。例如：分析互聯(lián)網(wǎng)PC和手機時(shí)代的廣告設計變化。
　　探索相同的傳播源是否會(huì )為不同的讀者產(chǎn)生不同的內容。例如：分析《人民日報》內地版與海外版在國際貿易問(wèn)題的報道方面的差異；將政客的演講內容與不同的人群進(jìn)行比較。
　　分析同一傳播源中不同內容的相關(guān)性。例如：分析某自媒體發(fā)布的大量?jì)热菔欠翊嬖陉P(guān)聯(lián)；分析同一電視臺不同節目呈現的數值是否存在相關(guān)性。
　　
　　比較不同傳播源的內容，推斷傳播者之間的差異。例如：比較精英新聞媒體和大眾新聞媒體的編輯立場(chǎng)，探究不同面向讀者的新聞媒體的編輯立場(chǎng)是否不同。
　　在采用一定的標準時(shí)，來(lái)評價(jià)傳播者的表現。例如，將警方的記錄與報紙上關(guān)于暴力案件的報道進(jìn)行比較，以評估新聞報道是否正確；以一國輿論代表在選舉前的政見(jiàn)為標準，比較選舉后的質(zhì)詢(xún)或言論內容，評價(jià)民意代表的表現。[12]
　　后記
　　后續我們將提供論文欣賞和案例拆解，介紹如何使用DiVoMiner?進(jìn)行文本數據研究。更多內容，請繼續關(guān)注。
　　參考
　　[1] Kerlinger, FN (1973)。行為研究的基礎 (第 2 版)。紐約：Holt, Rinehart &amp; Winston。
　　[2] Krippendorff, K. (2013)。內容分析：方法論介紹。加利福尼亞州千橡市：SAGE。
　　[3] 趙榮英、鄒飛 (2005）. 內容分析基本理論問(wèn)題探討. 圖書(shū)情報工作, 49 (6）, 14-18.)
　　[4] Weber, RP (1990). Basic content analysis (2nd ed.). Newbury Park, CA: Sage, 9.
　　[5] Berger, A. (1991). 媒體研究技術(shù)。紐伯里公園, CA: Sage, 25.
　　[6] Riffe, D.、Lacy, S. 和 Fico, FG（2005)。分析媒體信息：在研究中使用定量?jì)热莘治觯ǖ?2 版）。新澤西州 Mahwah：Lawrence Erlbaum Associates， Publishers, 20.中文譯本參見(jiàn)：Daniel Reeve, Steven Rice, Frederick G. Fick, Reeve, Rice, Fick, etc. (2010） . Content Analysis: Research Techniques for Quantifying Media Information. Tsinghua大學(xué)出版社。
　　[7] General Inquirer 的主要用途包括：系統地在文本中查找屬于受訪(fǎng)者指定類(lèi)別的單詞和短語(yǔ)的實(shí)例；計算這些類(lèi)別的出現次數并指定同時(shí)出現；打印表格和圖表；進(jìn)行統計測試；根據句子是否收錄特定類(lèi)別或類(lèi)別組合的實(shí)例對句子進(jìn)行分類(lèi)和重組。參見(jiàn)：Stone P.、Dunphy, D.、Smith, M. 和 Ogilvie, D.（1966)。一般詢(xún)問(wèn)者：內容分析的計算機方法。劍橋：麻省理工學(xué)院出版社。
　　[8] Wiedemann, G. (2016). Text Mining for Qualitative Data Analysis in the Social Sciences: A Study on Democratic Discourse in Germany. Wiesbaden, Germany: Springer VS, 43.
　　[9]張榮賢，曹文元（2016).網(wǎng)絡(luò )輿論研究的新路徑：大數據技術(shù)輔助網(wǎng)絡(luò )內容挖掘與分析.汕頭大學(xué)學(xué)報（人文社會(huì )科學(xué)版），（8)，111-121。
　　[10] Neuman, W. (1997). 社會(huì )研究方法：定性和定量方法。Needham, Heights, MA: Allyn &amp; Bacon, 272-273.
　　[11] Palmquist, M. (2013)。內容分析。檢索自 /courses
　　[12] 周翔. （2014），傳播學(xué)中內容分析的研究與應用，重慶：重慶大學(xué)出版社。
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　　經(jīng)驗:為什么想學(xué)好人工智能，就一定要建立起「系統」的概念？
　　作者｜洪良杰編輯｜李佳作為人工智能工程師和數據科學(xué)家，需要建立對“系統”的最基本認識。這些認知可以幫助你快速將書(shū)中的理論知識與實(shí)際應用場(chǎng)景結合起來(lái)。本文節選自極客時(shí)光App洪亮杰開(kāi)設的付費欄目《AI技術(shù)內參》。
　　請在 [Geek Time] 收聽(tīng) 9' 完整音頻。
　　對于剛接觸人工智能的工程師或數據科學(xué)家來(lái)說(shuō)，在知識積累的過(guò)程中，“系統”往往是一個(gè)容易被忽視的環(huán)節。尤其是非計算機專(zhuān)業(yè)的朋友，普遍還沒(méi)有真正建立起“系統”的概念，以后從事人工智能相關(guān)工作很可能會(huì )遇到一些障礙。
　　今天，我想與大家分享作為 AI 工程師和數據科學(xué)家需要構建的“系統”的最基本理解。這些認知可以幫助你快速將書(shū)中的理論知識與實(shí)際應用場(chǎng)景結合起來(lái)。
　　了解管道
　　在很多人工智能初學(xué)者的認知中，機器學(xué)習的過(guò)程是這樣的。有一個(gè)準備好的數據集，其中已經(jīng)有各種特征和相應的標簽或響應變量。此時(shí)，您需要做的就是使用這個(gè)數據集和一些現成的機器學(xué)習工具包來(lái)訓練一些機器學(xué)習模型。模型訓練好后，可以計算出一些已知的評價(jià)指標，比如準確率、精度等。
　　這是一般教科書(shū)和課程中介紹的標準機器學(xué)習過(guò)程，也是許多機器學(xué)習論文中的實(shí)驗設置。不幸的是，這種靜態(tài)過(guò)程不適用于工業(yè)級數據產(chǎn)品。
　　要支持工業(yè)級的人工智能產(chǎn)品，最基本的概念之一就是你需要構建一個(gè)管道，讓你的環(huán)境動(dòng)態(tài)和閉環(huán)。在英語(yǔ)背景中，“管道”一詞生動(dòng)地描述了這種環(huán)境的特點(diǎn)。我們將數據視為“管道”中的水，這里的核心思想是數據從一個(gè)鏈接不斷地流向下一個(gè)鏈接。然后我們結合最終的產(chǎn)品，也就是流水線(xiàn)的末端，和初始數據采集部分，也就是流水線(xiàn)的開(kāi)始，想一想，這是一個(gè)閉環(huán)。
　　理解一個(gè)數據產(chǎn)品的核心，就是理解它是一個(gè)閉環(huán)。數據產(chǎn)品的幾乎所有困難、問(wèn)題和解決方案都可能來(lái)自這個(gè)閉環(huán)。從靜態(tài)的機器學(xué)習過(guò)程到動(dòng)態(tài)的流水線(xiàn)式閉環(huán)，這是一個(gè)質(zhì)的變化，對整個(gè)鏈條的所有步驟都有新的要求。
　　我將在這里以數據集為例。在靜態(tài)過(guò)程中，我們不需要過(guò)多關(guān)注這個(gè)數據集的來(lái)源。甚至 采集 數據集的代碼或腳本也可以是一次性的并且沒(méi)有可重用價(jià)值。但是這種情況在管道的上下文中是不可能的。
　　在流水線(xiàn)中，采集data的可靠性和可重復性是非常重要的一步，這對采集data使用的代碼有不同的要求。這部分代碼需要反復檢查，每一步都需要AI工程師和數據科學(xué)家檢查。如果我們將此示例擴展到數據管道的其他部分，很明顯數據管道為構建機器學(xué)習過(guò)程帶來(lái)的根本變化。
　　管道的另一個(gè)重要特征是自動(dòng)化。不能自動(dòng)化的管道不能稱(chēng)為管道。這里的自動(dòng)化有兩個(gè)含義。一種是指數據本身可以自動(dòng)采集、組織、分析，然后自動(dòng)流入機器學(xué)習部分，結果自動(dòng)輸出，可供在線(xiàn)系統使用；另一個(gè)第一層意味著(zhù)每個(gè)環(huán)節本身不需要人工干預，或者只需要很少的人工，就可以高可靠性地運行?？梢?jiàn)，流水線(xiàn)的自動(dòng)化對各個(gè)環(huán)節的技術(shù)選型和實(shí)施都有非常高的要求。
　　
　　在現代互聯(lián)網(wǎng)公司中，每個(gè)團隊，甚至是專(zhuān)門(mén)的團隊，一般都會(huì )為機器學(xué)習流水線(xiàn)開(kāi)發(fā)工具平臺，這樣流水線(xiàn)的靈活性、自動(dòng)化、可靠性都能得到充分的保證。對于初學(xué)者，嘗試從管道的角度理解問(wèn)題，從整個(gè)系統的角度理解產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程，理解機器學(xué)習的過(guò)程，這樣才有可能設計出真正滿(mǎn)足需求的技術(shù)方案。在線(xiàn)需求。
　　了解線(xiàn)上和線(xiàn)下的區別
　　了解了一個(gè)數據系統的閉環(huán)之后，自然會(huì )出現下一個(gè)問(wèn)題。這也是一個(gè)核心的系統級問(wèn)題。在這個(gè)管道中，哪些部分在“線(xiàn)”上，哪些部分在“線(xiàn)”上。下”？
　　這里我們首先澄清一下“在線(xiàn)”的概念?！霸诰€(xiàn)”通常是指對于交互性很強的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品（包括電子商務(wù)、搜索引擎、社交媒體等），從用戶(hù)來(lái)到某個(gè)頁(yè)面，到我們?yōu)檫@個(gè)頁(yè)面準備好所需的內容（如作為推薦產(chǎn)品或搜索結果），中間的響應時(shí)間對應的是“在線(xiàn)”，而這部分時(shí)間很短，往往只有幾百毫秒。如何在這幾百毫秒內執行復雜的操作，是非常講究的。
　　“離線(xiàn)”的概念是相對于“在線(xiàn)”而言的。通常，無(wú)法在這數百毫秒內完成的操作，在某種程度上屬于“離線(xiàn)”操作。
　　了解線(xiàn)上和線(xiàn)下的區別是初學(xué)者邁向工業(yè)級應用的另一個(gè)重要步驟。哪些計算可以上線(xiàn)，哪些可以下線(xiàn)，已經(jīng)成為各種機器學(xué)習架構的核心區別。
　　初學(xué)者需要注意的另一個(gè)問(wèn)題是線(xiàn)上和線(xiàn)下是相對概念。今天部分離線(xiàn)計算，明天可能會(huì )上線(xiàn)計算。因此，初學(xué)者逐漸學(xué)會(huì )掌握兩者之間的轉換是非常重要的。
　　這里我舉一個(gè)簡(jiǎn)單的線(xiàn)上線(xiàn)下分割的例子。假設我們要構建一個(gè)系統來(lái)檢測垃圾郵件。對于這樣的系統，哪些部分在線(xiàn)，哪些部分離線(xiàn)？
　　乍一看，我們這里說(shuō)的是一個(gè)比較容易的架構，但并不意味著(zhù)實(shí)現這個(gè)架構的難度也小。在最簡(jiǎn)單的情況下，檢測垃圾郵件需要一個(gè)二元分類(lèi)器。如何訓練這個(gè)分類(lèi)器的參數是一個(gè)關(guān)鍵。
　　假設我們訓練一個(gè)邏輯回歸二元分類(lèi)器。那么，邏輯回歸的參數，即一組線(xiàn)性系數，應該在什么環(huán)境下得到呢？顯然，訓練邏輯回歸肯定需要大量的訓練數據。有一定數量的訓練數據（大于幾千個(gè)垃圾郵件和非垃圾郵件），在幾百毫秒內訓練邏輯回歸的參數是不可能的。在這種思維方式下，訓練邏輯回歸必須離線(xiàn)計算。一旦做出此決定，就必須離線(xiàn)計算一系列模塊。
　　此外，數據采集也必須離線(xiàn)，以保證訓練數據能夠傳輸到后續的流水線(xiàn)模塊。還有特征的生成，至少是訓練數據特征的生成，自然需要離線(xiàn)放置。
　　正如我們剛才提到的，訓練邏輯回歸本身需要離線(xiàn)。以及下線(xiàn)的決定（從某種意義上說(shuō)，時(shí)間多一點(diǎn)或少一點(diǎn)都無(wú)所謂，總之滿(mǎn)足不了上百毫秒的在線(xiàn)計算，需要下線(xiàn))，并且可以使訓練的邏輯回歸本身，使用更復雜的二階算法可以更好地收斂參數。
　　
　　您可以看到，由于一個(gè)決定，就產(chǎn)生了有關(guān)整個(gè)管道的一系列決定。這些決策反過(guò)來(lái)會(huì )影響模型算法的選擇，例如相對耗時(shí)的更復雜的算法。
　　那么在這個(gè)框架下，什么是線(xiàn)上部分呢？首先，訓練一個(gè)模型后，為了使用模型，我們必須將模型的參數存儲在某個(gè)地方（可能是數據庫或存儲系統），在線(xiàn)系統可以立即獲取這些參數。僅僅獲取參數是不夠的，還需要判斷當前郵件。
　　這一步有一些問(wèn)題。一種選擇是在線(xiàn)部分獲取模型參數，然后實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)生成郵件的特征，實(shí)時(shí)計算分數，判斷是否為垃圾郵件。整個(gè)過(guò)程的這三個(gè)步驟需要在幾百毫秒內完成。
　　其實(shí)這里的第二步往往比較耗時(shí)，甚至有些特征是無(wú)法在線(xiàn)計算的。例如，可能有一個(gè)特性需要查詢(xún)郵件的來(lái)源是否可靠，這可能需要數據庫操作，這可能非常耗時(shí)（在數百毫秒的情況下）。因此，動(dòng)態(tài)生成特征，除非特征非常簡(jiǎn)單，否則很可能無(wú)法完全在線(xiàn)完成。
　　我們可以對框架進(jìn)行簡(jiǎn)單的修改。所有電子郵件首先發(fā)送到特征生成模塊。這不是一個(gè)完全在線(xiàn)的環(huán)境。計算要求可能超過(guò)幾百毫秒，但一般只有幾秒，最多十幾秒。生成所有特征后，這里也完成了對郵件的判斷，最后保存了郵件是否為垃圾郵件的簡(jiǎn)單選項。在線(xiàn)系統中，即用戶(hù)來(lái)到郵件系統界面，我們直接從保存的結果中讀取一個(gè)標簽，速度非?？?。
　　如上所述，我們通過(guò)垃圾郵件檢測系統的示例分析了在線(xiàn)和離線(xiàn)分割?，F在讓我們考慮一下。剛才描述的架構有什么問(wèn)題嗎？問(wèn)題是在線(xiàn)結果是預計算的結果，而模型本身是預計算的。因此，當有大量數據爆發(fā)時(shí)（例如新一批垃圾郵件），架構可能無(wú)法快速響應并更新模型?？梢?jiàn)，如何理解線(xiàn)上線(xiàn)下是一個(gè)需要慢慢琢磨的學(xué)習過(guò)程。
　　小*結
　　今天，我介紹了數據科學(xué)家和 AI 工程師需要掌握的關(guān)于系統基礎的兩個(gè)核心概念。讓我們一起回顧一下要點(diǎn)：首先，現代數據流不是靜態(tài)數據集，而是動(dòng)態(tài)閉環(huán)管道。其次，了解哪些計算可以上線(xiàn)，哪些計算可以下線(xiàn)至關(guān)重要。
　　最后，我留給你一個(gè)思考問(wèn)題。如果讓你設計一個(gè)產(chǎn)品推薦系統，哪些部分應該離線(xiàn)放置，哪些部分應該在線(xiàn)放置？
　　歡迎您給我留言，與我討論。
　　本文摘自洪亮杰在極客時(shí)光App上開(kāi)設的付費欄目《AI技術(shù)內參》。歡迎掃描下方二維碼，在極客時(shí)間給我留言與我討論。
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　　解決方案:智能采集組合文章過(guò)濾(一)_微商_光明網(wǎng)
　　智能采集組合文章過(guò)濾其實(shí)發(fā)布一篇正常的文章，通過(guò)標題搜索即可，前提是搜索有效。不然會(huì )在排名里被編輯給吃掉，原來(lái)是300多0的文章，一天可以有500多的流量。但現在搜索首頁(yè)的推薦已經(jīng)被吃掉50%以上。推薦多了，搜索也就多了，搜索多了，效果就會(huì )更好。標題-價(jià)值：標題是文章的門(mén)面，是第一印象，是通過(guò)各種屬性關(guān)鍵詞來(lái)傳遞給用戶(hù)的，第一印象一旦深入，用戶(hù)是不會(huì )輕易更改的。
　　價(jià)值點(diǎn)-用戶(hù)：用戶(hù)的搜索是會(huì )進(jìn)行消化和嘗試的，所以這就是為什么那些大的平臺和公眾號，它們會(huì )推薦那些更具有價(jià)值點(diǎn)的文章。人的群體性：人們會(huì )因為有價(jià)值的事情而去嘗試，因為有興趣的事情而去嘗試，有內容的事情而去嘗試，所以?xún)r(jià)值和興趣一定要找到用戶(hù)的特征。寫(xiě)作技巧：對于標題來(lái)說(shuō)，無(wú)非就是用三個(gè)“關(guān)鍵詞+平臺關(guān)鍵詞”來(lái)組合再平衡一下，前兩個(gè)一定要具有很強烈的沖擊力，有故事性。
　　關(guān)鍵詞+平臺關(guān)鍵詞：指的是組合標題的關(guān)鍵詞的時(shí)候，要有平臺的關(guān)鍵詞，也就是通過(guò)平臺的一些操作來(lái)劃分有效用戶(hù)群體，找到適合的公眾號進(jìn)行適當擴大效果。這里是不是覺(jué)得很難就要失去信心了？那么通過(guò)我們的分析可以看出，真正大的公眾號，在標題上，有如下技巧，是公眾號更容易被平臺認可的：《科技》《風(fēng)口》《根號2》《三無(wú)情人節》《心靈狙擊手》《霸道總裁文》《情感類(lèi)型深圳女》《90后小姑娘回家過(guò)年》《中國最美群星》《需要被口水淹沒(méi)》《某某某，去哪兒》..好了以上就是比較實(shí)用的技巧，很多小伙伴做淘寶最大的瓶頸就是沒(méi)有技巧，看不懂什么樣的標題更好，真正想提高自己的內功，這些技巧還是可以要學(xué)會(huì )。
　　現在很多很火的標題工具，里面都有標題規劃組合，我們要做的，就是用好它，選好合適自己的標題。在這里我要列舉一下常用的20個(gè)比較好的公眾號的標題，他們的標題都不是隨便寫(xiě)出來(lái)的，更不是瞎編的，他們都有著(zhù)非常強的技巧，在選取標題的時(shí)候也有一些共性。圖片來(lái)源：公眾號【h5人人都會(huì )畫(huà)】。
　　
　　1、年齡、行業(yè)、關(guān)鍵詞群體定位，圈定要發(fā)文的領(lǐng)域。
　　2、引導回復關(guān)鍵詞
　　3、結合標題點(diǎn)評文章的主旨
　　4、高階標題多為三段論
　　
　　5、高階標題主旨好，
　　6、能量值/長(cháng)尾詞：能量值就是短時(shí)間內，發(fā)展起來(lái)的詞是什么，比如競品詞、關(guān)鍵詞詞、分享詞、“金科玉律”之類(lèi)的。長(cháng)尾詞就是內容集中度高的詞是什么，比如家庭、賺錢(qián)、理財、戀愛(ài)等等。
　　7、引導搜索關(guān)鍵詞
　　8、標題要豐富，做到語(yǔ)句通順，內容充實(shí)，分段不易過(guò)多，
　　9、標題提醒人分享：我們常說(shuō)的淘寶直通車(chē)標題提醒作用是大， 查看全部

　　推薦文章:智能采集組合文章標題自動(dòng)審核確保文章標題或者內容以及排版
　　智能采集組合文章標題自動(dòng)審核確保文章標題或者內容內容以及排版不會(huì )被采集。通過(guò)該功能可以自動(dòng)審核網(wǎng)頁(yè)中的全文出現的標題，并直接生成一個(gè)標題組合查詢(xún)報告。多sku自動(dòng)管理標題用于報表報告，一個(gè)sku一個(gè)標題。此工具包含一個(gè)行業(yè)報告、一個(gè)cms站內報表、一個(gè)相關(guān)文章列表，還有一個(gè)文章審核，可管理每個(gè)文章標題。
　　
　　要獲取更多java架構資料，來(lái)華為云官網(wǎng)免費領(lǐng)取bat面試大禮包！java架構之巔?。ǜ酱蠖Y包領(lǐng)取方式）一鍵統計每篇文章的title搜索結果對搜索文章每個(gè)標題等量生成一個(gè)統計結果，以便用戶(hù)查看數據。分析文章title過(guò)多帶來(lái)的影響程度，針對“熱點(diǎn)標題推薦”、“標題過(guò)多給用戶(hù)帶來(lái)困擾”、“標題變長(cháng)”、“標題過(guò)長(cháng)給用戶(hù)帶來(lái)困擾”等問(wèn)題做出相應優(yōu)化。
　　多標題合并將若干標題合并統計在一起，統計總搜索結果，用于排名?？煽焖俳y計所有中文搜索結果統計總搜索結果和標題數量，對標題搜索結果統計的前兩名，給予獎勵。計算總搜索結果的文章數量和總title文章數量，對文章統計結果分兩種情況處理：相等：文章共有相同的文章標題，且與title相等即可。不相等：文章標題、title不等的時(shí)候，則需要分開(kāi)統計。
　　
　　計算總title文章數量和總文章title數量的比值，來(lái)判斷優(yōu)先生成優(yōu)先生成title少，title多，按照比值排序，優(yōu)先生成title少的文章。查看總title文章數量和總文章title文章的排名。按照比值排序，文章文章排名靠前的文章，給予獎勵。分詞開(kāi)發(fā)者工具開(kāi)發(fā)的首要工作就是將整個(gè)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行切割，標題組合工具可以進(jìn)行分詞，將整個(gè)網(wǎng)頁(yè)切割成長(cháng)度一樣的文章。
　　將文章切割為一個(gè)個(gè)標題，就能夠對標題的長(cháng)度進(jìn)行調整。設置span，將該span設置為分詞策略，設置為分詞優(yōu)先級，設置分詞級別。通過(guò)完整標題和不完整標題的分詞效果對比，可以判斷重點(diǎn)內容的分詞策略。手動(dòng)分詞除了設置了span分詞策略外，還需要通過(guò)點(diǎn)擊span才可以點(diǎn)擊分詞，需要點(diǎn)擊后面的元素才能點(diǎn)擊分詞。
　　手動(dòng)分詞可以實(shí)現不手動(dòng)設置分詞級別，對比后判斷分詞級別。并根據用戶(hù)行為，對用戶(hù)進(jìn)行分詞。如果沒(méi)有用戶(hù)行為，可直接跳過(guò)此步驟。詞向量矩陣數據生成詞向量將標題詞向量矩陣按照行數拼接在一起作為詞向量，用于詞表構建。詞向量矩陣可以復用于新的分詞方案中。使用方式：首先將分詞到詞向量矩陣；其次將上例的詞向量矩陣設置為分詞策略，生成每個(gè)詞的詞向量；最后通過(guò)上述分詞策略再將詞向量矩陣按照行進(jìn)行拼接，作為最終的詞向量矩陣。1.分詞為了進(jìn)行詞向量分析，需要對本來(lái)的詞語(yǔ)分割成詞，再對分割后的詞。 查看全部