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　　干貨內容:分享一個(gè)牛逼的Python項目：公眾號文章爬蟲(chóng)
　　我有
　　訂閱了近100個(gè)公眾號，有時(shí)候想找之前看過(guò)的文章，卻覺(jué)得特別難找，如果忘了采集，估計要找半個(gè)小時(shí)，更無(wú)語(yǔ)的是文章被發(fā)布者刪掉了，或者文章違規刪掉了。那么有沒(méi)有這樣的爬蟲(chóng)，可以將公眾號的所有文章抓取到本地，并提供方便的搜索功能，這樣在我想找到某類(lèi)文章的時(shí)候會(huì )非常方便，同時(shí)文章都是本地的，不用擔心被刪。
　　最近，我偶然看到一個(gè)很棒的Python爬蟲(chóng)項目，就是微信公眾號的爬文章，看了功能介紹，我真的很想看晚了，作者的水平真的很厲害，我奉獻了我的崇拜，特意分享一下，大家可以使用它的功能，也可以研究它的技術(shù)， 請不用謝。訪(fǎng)問(wèn)項目地址并相信您能夠獨立部署。
　　項目地址：
　　特征顯示
　　用戶(hù)界面主界面
　　爬蟲(chóng)的主界面.gif添加公眾號
　　抓取任務(wù)和已爬網(wǎng)的公眾號列表
　　公眾號.png
　　爬蟲(chóng)界面
　　設置界面
　　設置.png
　　官方賬號歷史文章列表
　　歷史文章 .gif列表
　　報告
　　報告.gif
　　搜索
　　搜索.gif
　　
　　介紹
　　weixin_crawler是一個(gè)微信公眾號文章爬蟲(chóng)，使用Scrapy、Flask、Echarts、Elasticsearch等，具有自己的分析報告和全文搜索功能，可以即時(shí)搜索數百萬(wàn)份文檔。weixin_crawler設計的初衷是盡可能快地抓取盡可能多的歷史帖子。
　　weixin_crawler仍在維護中，該計劃有效，請隨時(shí)嘗試。
　　無(wú)需部署即可體驗公眾號數據采集
　　使用免安裝的可執行文件WCplus.exe您可以立即體驗weixin_crawler數據采集并導出Excel和PDF功能。
　　主要特點(diǎn)是它是用Python 3編寫(xiě)的Python3 用于 Scrapy
　　的爬蟲(chóng)框架，實(shí)際上使用了 Scrapy 的許多功能，這是一個(gè)很好的開(kāi)源項目，用于深入學(xué)習 Scrapy
　　充分利用了scrapy，如果你正在為scrapy而苦苦掙扎，這個(gè)存儲庫有助于Sparks通過(guò)Flask，Flask-socketio和Vue實(shí)現高可用性UI界面。功能強大實(shí)用，是新媒體運營(yíng)等崗位的良好數據助手
　　瓶
　　Flask-socketio，Vue用于構建全棧項目爬蟲(chóng) 由于使用了Scrapy，MongoDB和Elasticsearch，數據爬取，存儲和索引變得簡(jiǎn)單高效
　　感謝刮擦的mongodb elasticsearch weixin_crawler不僅是爬蟲(chóng)，還是搜索引擎，支持微信公眾號所有歷史帖子的抓取
　　可抓取任意微信公眾號的所有歷史文章，支持微信公眾號文章瀏覽量、點(diǎn)贊、點(diǎn)贊、評論數等數據進(jìn)行抓取
　　能夠抓取讀取數據附帶單個(gè)公共帳戶(hù)的數據分析報告發(fā)布
　　基于sigle公眾號的報告模塊，利用Elasticsearch進(jìn)行全文搜索，支持多種搜索和模式和排序模式，并為搜索結果提供趨勢分析圖表
　　也是支持對公眾號進(jìn)行分組的搜索引擎，分組數據可以用來(lái)限制搜索范圍
　　可分組公眾號，可用于定義搜索范圍原創(chuàng )手機自動(dòng)化操作方法，可實(shí)現爬蟲(chóng)無(wú)人監督
　　借助adb，weixin_crawler能夠自動(dòng)操作Android手機，這意味著(zhù)它可以在沒(méi)有任何人工監控的情況下工作，支持多個(gè)微信APP同時(shí)采集，理論上采集速度可以線(xiàn)性提高
　　支持多個(gè)微信應用程序線(xiàn)性提高爬行速度
　　使用的主要工具
　　語(yǔ)言： Python 3.6 前端 Web 框架 Flask / Flask-socketio / gevent js/css 庫 Vue / Jquery / W3css / Echarts / 前端 awsome 后端 爬蟲(chóng) 刮板存儲 Mongodb / Redis Index 彈性搜索
　　運行方法
　　weixin_crawler已經(jīng)在Win/Mac/Linux系統下成功運行，建議嘗試weixin_crawler可以在win/mac/Linux上運行，盡管建議先在win操作系統上嘗試。
　　Insatall mongodb / redis / elasticsearch并在后臺運行它們
　　Downlaod MongoDB / Redis / Elasticsearch從他們的官方網(wǎng)站安裝它們
　　在默認配置下同時(shí)運行它們。在這種情況下，mongodb 是 localhost：27017 redis 是 localhost：6379（或者你必須在 weixin_crawler/project/configs/auth.py 中進(jìn)行配置）
　　
　　為了標記中文，必須為Elasticsearch安裝elasticsearch-analysis-ik。
　　安裝代理服務(wù)器并運行代理.js安裝
　　nodeJS，然后 npm 在 weixin_crawler/proxy 中安裝 anyproxy 和 Redis
　　CD 到 weixin_crawler/代理并運行節點(diǎn)代理.js
　　在計算機和電話(huà)端安裝任何代理 https CA
　　如果您不確定如何使用任何代理，這里是文檔
　　安裝所需的 python 包
　　注意：您不能簡(jiǎn)單地鍵入pip install -r要求.txt要安裝每個(gè)軟件包，扭曲是Scrapy需要的其中之一。當您遇到有關(guān)安裝python包（例如扭曲）的問(wèn)題時(shí)，這里總有一個(gè)解決方案-將正確的版本包下載到您的驅動(dòng)器并運行$ pip安裝package_name
　　我不確定您的python環(huán)境是否會(huì )拋出其他軟件包未找到錯誤，只需安裝所需的任何軟件包
　　有些源代碼需要修改（也許不合理）
　　scrapy Python36\Lib\site-packages\scrapy\http\request\ _init_.py --> weixin_crawler\source_code\request\_init_.py
　　scrapy Python36\Lib\site-packages\scrapy\http\response\ _init_.py --> weixin_crawler\source_code\response\_init_.py
　　pyecharts Python36\Lib\site-packages\pyecharts\base.py --> weixin_crawler\source_code\base.py.在這種情況下，函數get_echarts_options在第 106 行添加
　　如果您希望自動(dòng)工作weixin_crawler這些步驟是必要的，或者您應該操作電話(huà)以獲取將由 Anyproxy 手冊檢測到的請求數據
　　安裝 adb 并將其添加到您的路徑中（例如窗口）
　　安裝安卓模擬器（建議使用NOX）或插入手機，并確保您可以從命令行工具使用abd操作它們
　　如果多部手機連接到您的計算機，您必須找出它們的adb端口，這些端口將用于添加爬蟲(chóng)
　　亞行不支持中文輸入，這對微信公眾號搜索來(lái)說(shuō)是個(gè)壞消息。為了輸入中文，adb鍵盤(pán)必須安裝在您的Android手機中并將其設置為默認輸入法，更多在這里
　　為什么weixin_crawler可以自動(dòng)工作？原因如下：
　　如果要抓取微信公眾號，則必須在手機中搜索該帳戶(hù)并單擊其“所有消息”，然后您將獲得一個(gè)消息列表，如果向下滾動(dòng)將加載更多列表。如果您想抓取此帳戶(hù)的閱讀數據，可以錄制列表中的任何消息 如果給出了微信公眾號的昵稱(chēng)，那么wexin_crawler操作安裝在手機中的微信應用程序，同時(shí)任何代理都在“收聽(tīng)背景”......無(wú)論如何，weixin_crawler獲取微信應用程序要求的所有請求數據，那么就是抓取時(shí)間了 正如您所推測的那樣，為了讓weixin_crawler操作微信應用程序，我們必須告訴adb在哪里點(diǎn)擊交換和輸入，其中大多數是在weixin_crawler/project/phone_operate/config.py中定義的。順便說(shuō)一句，phone_operate像人類(lèi)一樣負責微信運營(yíng)，它的眼睛是百度OCR API和預定義的位置點(diǎn)擊區域，它的手指是adb運行 main.py
　　$ CD weixin_crawler/項目/
　　$ python（3） ./main.py
　　現在打開(kāi)瀏覽器，您想要的所有內容都將在 localhost：5000 中。
　　在這個(gè)長(cháng)步驟列表中，您可能會(huì )陷入困境，加入我們的社區尋求幫助，告訴我們您做了什么以及您發(fā)現了什么樣的錯誤。
　　一起去探索世界吧：5000
　　分享文章:seo自動(dòng)增加外鏈
　　
　　自然會(huì )迅速增加。查找外部鏈接有兩種方法，第一種是使用英文雅虎外部鏈接工具查找競爭對手的外部鏈接資源；二是利用百度的域名命令分析競爭對手的外鏈資源。越熟練，越能有效增加外鏈，主要還是積累經(jīng)驗！. 不要將此類(lèi)論壇添加到您的采集夾。第三：如果只做論壇博客的外鏈，是遠遠不夠的。合理使用工具，比如現在做好外鏈，就是網(wǎng)道SEO優(yōu)化工具，它提供了專(zhuān)門(mén)的外鏈平臺。這是一個(gè)致力于獨立網(wǎng)站外部鏈接的平臺。第四：發(fā)帖，一個(gè)高質(zhì)量的軟文往往受到很多人的青睞。如果你的 軟文 被轉發(fā)很多，說(shuō)明別人給你發(fā)了很多外鏈。這種增加網(wǎng)站外鏈的自然方法是非常穩定和快速的方法。2.友情鏈接交換 友情鏈接交換也是我們快速增加外鏈的一種方式。. xyz域名第一年便宜，所以很多人大量做非法站。最近，搜索引擎的算法也在不斷更新。具有此域名后綴的站點(diǎn)是 mass-k 站點(diǎn)或已降級。推薦使用頂級域名來(lái)做網(wǎng)站吧。網(wǎng)站基本的SEO優(yōu)化我就不提了，但是如何增加外鏈呢？加入網(wǎng)站目錄，提高。不建議使用它。下面來(lái)分析一下優(yōu)缺點(diǎn)： 優(yōu)點(diǎn)：外鏈和排名會(huì )迅速增加，流量也會(huì )增加；缺點(diǎn)：一段時(shí)間后，BD發(fā)現作弊，降級，K個(gè)外鏈，K個(gè)站 個(gè)人建議：做個(gè)網(wǎng)站要
　　 查看全部

　　解決方案:多API接口集成TXT批量翻譯工具
　　TXT批量翻譯工具可以讓我們批量翻譯一個(gè)TXT文檔和一個(gè)文件夾中的所有TXT文檔。TXT批量翻譯工具對接百度、有道、谷歌，自帶翻譯接口，無(wú)需多個(gè)軟件或網(wǎng)頁(yè)跳轉到批量翻譯。
　　TXT批量翻譯工具支持全球數十種主流語(yǔ)言。只需輕點(diǎn)鼠標，我們就可以在不同語(yǔ)言之間進(jìn)行翻譯，甚至進(jìn)行反向翻譯。反向翻譯功能允許我們將文章翻譯成其他語(yǔ)言，然后再反向翻譯成原創(chuàng )語(yǔ)言，這樣一個(gè)文章可以拆分成多個(gè)文章，在網(wǎng)站 和 自媒體 實(shí)現了 文章 的高質(zhì)量 原創(chuàng )。
　　TXT 批量翻譯工具 批量?jì)热萏幚硎刮覀兡軌虿杉?文章我們想要的材料。只需要輸入關(guān)鍵詞即可查看全網(wǎng)文章采集，也可以輸入目標網(wǎng)址，鼠標點(diǎn)擊相應元素編輯英文、日文、泰文、韓文和其他語(yǔ)言網(wǎng)站做采集。文章批量翻譯采集后，保留原文格式標簽，去除原文敏感信息。實(shí)現 文章 整潔。
　　TXT批量翻譯工具可用于網(wǎng)站 SEO優(yōu)化和自媒體文章批量編輯。在 軟文 和高權重 網(wǎng)站 中建立外部鏈接是我們的日常推廣工作，TXT 批量翻譯工具是一個(gè)很棒的鏈接構建工具，但重要的是要記住我們不能保證反向鏈接。確保我們的演講對記者來(lái)說(shuō)是相關(guān)且有趣的。如果是這樣，那么我們很有可能會(huì )出現在他們的 文章 中。社交媒體是與目標受眾建立聯(lián)系和互動(dòng)并建立有意義關(guān)系的好方法。這有助于我們建立信任和信譽(yù)，隨著(zhù)時(shí)間的推移會(huì )產(chǎn)生自然的反向鏈接。
　　要充分利用社交媒體，請確保我們活躍在最有可能接觸到我們理想受眾的平臺上。與其他用戶(hù)互動(dòng)，分享我們的內容，關(guān)注我們行業(yè)的人。這些活動(dòng)不僅可以幫助我們建立聯(lián)系，還可以提高品牌知名度和銷(xiāo)量。
　　每個(gè)人都喜歡信息圖表。它以一種易于理解的格式呈現復雜的數據，這種格式具有視覺(jué)吸引力、吸引力和令人難忘。這有助于我們獲得曝光率并與其他 網(wǎng)站 建立關(guān)系。另一種獲得曝光率和鏈接的好方法是創(chuàng )建其他“可鏈接”資產(chǎn)，例如電子書(shū)、備忘單和模板。通常由其他 網(wǎng)站 共享，這些資產(chǎn)幫助我們自然地建立聯(lián)系。
　　創(chuàng )建信息圖表和可連接資產(chǎn)顯著(zhù)增加了我們的內容創(chuàng )建工作流程，但這是值得的，因為它們非常有效。要獲得出色的結果，請確保您： 與設計師合作創(chuàng )造高質(zhì)量的視覺(jué)效果；在創(chuàng )建這些資產(chǎn)時(shí)留出額外的時(shí)間；并確保內容有價(jià)值并且與我們的目標受眾相關(guān)。
　　import json, requests
def main(query):
url = 'http://fanyi.youdao.com/translate'
data = {
<p>
"i": query, # 待翻譯的字符串
"from": "AUTO",
"to": "AUTO",
"smartresult": "dict",
"client": "fanyideskweb",
"salt": "16081210430989",
"doctype": "json",
"version": "2.1",
"keyfrom": "fanyi.web",
"action": "FY_BY_CLICKBUTTION"
}
res = requests.post(url, data=data).json()
print(json.dumps(res, indent=2, ensure_ascii=False))
main(&#39;hello&#39;)</p>
　　按照我們分享的提示開(kāi)始建立鏈接并幫助我們實(shí)現營(yíng)銷(xiāo)和業(yè)務(wù)目標。實(shí)施白帽 SEO 鏈接構建策略可能需要比其他策略更多的時(shí)間和精力，但這是值得的，因為我們會(huì )看到長(cháng)期的結果。然后使用一些與我們的業(yè)務(wù)最相關(guān)和適用的白帽 SEO 鏈接構建策略。
　　import requests
def main(query):
<p>
url = &#39;http://fanyi.youdao.com/translate&#39;
data = {
"i": query, # 待翻譯的字符串
"from": "AUTO",
"to": "AUTO",
"smartresult": "dict",
"client": "fanyideskweb",
"salt": "16081210430989",
"doctype": "json",
"version": "2.1",
"keyfrom": "fanyi.web",
"action": "FY_BY_CLICKBUTTION"
}
res = requests.post(url, data=data).json()
print(res[&#39;translateResult&#39;][0][0][&#39;tgt&#39;]) # 打印翻譯后的結果
main(&#39;你好&#39;) # 輸出: hello</p>
　　TXT批量翻譯工具的分享到此結束。該工具可以替代手動(dòng)批量和重復的工作，讓我們更多地思考工作和生活中的規律和趨勢，然后使用TXT批量翻譯工具來(lái)達到更多意想不到的效果。每個(gè)人對此都有不同的看法，請在下面的評論中告訴我們。
　　解決方案:功能1.音頻提取一鍵式批量提取2.音頻剪輯毫秒精密切削
　　音頻提取工件可以應用于許多不同的場(chǎng)景。您可以打開(kāi)和導入音頻資源以進(jìn)行在線(xiàn)編輯。收錄的服務(wù)非常詳細，還支持不同的格式。編輯和操作并不困難。視頻提取音頻軟件，在頁(yè)面中 功能和信息齊全。視頻鏈接也可以提取音頻，也可以批量提取。毫秒級精準裁剪，讓用戶(hù)達到想要的效果。
　　音頻提取器介紹
　　一款視頻提取音頻軟件apk，強大的音頻編輯工具。非常簡(jiǎn)單易用。為用戶(hù)提供簡(jiǎn)單易用的編輯功能和非常專(zhuān)業(yè)的轉碼轉換功能。
　　專(zhuān)業(yè)的手機音頻提取軟件，支持音頻編輯、格式轉換、音量放大等功能，輕松提取音頻文件，享受更便捷的音頻提取服務(wù)，讓音頻處理更簡(jiǎn)單。
　　也是一款功能強大的音頻處理APP，支持音頻格式轉換、音量速度調節、音頻合并、音頻編輯等功能。音頻提取軟件不僅可以從各種格式的視頻中提取各種格式的音頻，
　　操作極其簡(jiǎn)單，支持碼率、采樣率、通道、轉碼等參數設置。音頻提取和轉換軟件操作簡(jiǎn)單，功能強大，轉換速度快，可以輕松編輯您的音頻文件。
　　音頻提取神器功能
　　1. 音頻提取
　　一鍵批量提取音頻
　　2.音頻剪輯
　　毫秒級精準切割，包括原創(chuàng )質(zhì)量、高質(zhì)量、中等質(zhì)量和低質(zhì)量，
　　3.格式轉換
　　可以使用各種音頻格式。
　　4.視頻鏈接提取
　　
　　復制一鍵式鏈接以提取音頻。另外，有多種格式可供選擇，使用方法也很簡(jiǎn)單
　　音頻提取神器的特點(diǎn)
　　1.從音頻或視頻中提取需要的音頻片段，您可以預先自由選擇質(zhì)量選擇，
　　2.自由選擇和轉換各種音頻格式，可以幫助用戶(hù)一鍵從視頻中提取音頻文件，
　　3.采集喜歡的音頻或視頻，小白也能輕松上手，還可以轉換音頻文件格式
　　4.智能切割提取音樂(lè )內容，本軟件功能強大，操作簡(jiǎn)單，
　　音頻提取神器的優(yōu)勢
　　1. 本地視頻提取音頻：選擇一個(gè)或多個(gè)本地視頻，一鍵提取音頻。
　　2.音頻剪輯：精確剪輯毫秒級音頻，放大音量、速度和音調調節。
　　3、視頻鏈接提取音頻：復制視頻鏈接視頻提取音頻軟件，一鍵提取視頻中的音頻。
　　4、格式轉換：支持mp3、AAC、M4A、FLAC、WAV等格式。
　　音頻提取工件細節
　　[視頻轉音頻]
　　
　　* 可以從本地文件導入視頻；
　　* 音頻轉換器將視頻轉換為音樂(lè )。
　　* 音頻提?。簭囊纛l或視頻中提取需要的音頻；
　　* 無(wú)格式損壞提?。阂曨l格式的音頻文件是無(wú)損音樂(lè )；
　　*支持多種視頻格式：3GP、FLV、MP4、MOV、MXF、MKV、AVI、MPG、MPEG等。
　　* 支持從視頻中提取各種類(lèi)型的音頻、MP3、AAC、M4A、M4R、WAV、OPUS等格式；
　　* 音頻提取過(guò)程快速且省時(shí)。
　　[音樂(lè )剪輯]
　　* 輕松編輯提取的音頻；
　　* 個(gè)性化剪裁，哪里聽(tīng)剪裁；
　　* 可用作音頻播放器。
　　*支持用其他應用打開(kāi)；
　　* 支持音頻編輯器的音頻文件重命名。
　　*支持分享 查看全部

　　教程:利用 Python 爬取網(wǎng)站的新手指南 | Linux 中國
　　關(guān)于合法性，訪(fǎng)問(wèn)大量有價(jià)值的信息可能令人興奮，但僅僅因為它可能并不意味著(zhù)應該這樣做。
　　值得慶幸的是，有一些公共信息可以指導我們的道德準則和網(wǎng)絡(luò )抓取工具。大多數 網(wǎng)站 都有一個(gè)與那個(gè) 網(wǎng)站 相關(guān)聯(lián)的 robots.txt 文件，指示哪些爬行活動(dòng)是允許的，哪些是不允許的。它主要用于與搜索引擎交互（網(wǎng)絡(luò )抓取的最終形式）。但是，網(wǎng)站 上的大部分信息都被視為公共信息。出于這個(gè)原因，有些人將 robots.txt 文件視為一組建議，而不是具有法律約束力的文件。robots.txt 文件不涉及諸如合乎道德的數據采集和使用等主題。
　　在開(kāi)始爬取項目之前，請問(wèn)自己以下問(wèn)題：
　　當我抓取 網(wǎng)站 時(shí)，請確保您可以對所有這些問(wèn)題回答“否”。
　　要深入了解這些法律問(wèn)題，請參閱 Krotov 和 Silva 撰寫(xiě)的網(wǎng)絡(luò )抓取的合法性和道德規范以及 Sellars 撰寫(xiě)的二十年網(wǎng)絡(luò )抓取和計算機欺詐和濫用法案，均于 2018 年出版。
　　現在開(kāi)始爬行 網(wǎng)站
　　經(jīng)過(guò)上面的評估，我想出了一個(gè)項目。我的目標是抓取愛(ài)達荷州所有 Family Dollar 商店的地址。這些商店在農村地區都很大，所以我想知道有多少家。
　　起點(diǎn)是 Family Dollar 位置頁(yè)面
　　愛(ài)達荷家庭美元位置頁(yè)面
　　首先，讓我們在 Python 虛擬環(huán)境中加載先決條件。此處的代碼將添加到 Python 文件（如果需要名稱(chēng)，則為 scraper.py）或在 JupyterLab 的單元格中運行。
　　import requests # for making standard html requests
from bs4 import BeautifulSoup # magical tool for parsing html data
import json # for parsing data
from pandas import DataFrame as df # premier library for data organization
　　接下來(lái)，我們從目標 URL 請求數據。
　　page = requests.get("https://locations.familydollar.com/id/")
soup = BeautifulSoup(page.text, &#39;html.parser&#39;)
　　BeautifulSoup 將 HTML 或 XML 內容轉換為復雜的樹(shù)對象。以下是我們將使用的一些常見(jiàn)對象類(lèi)型。
　　當我們查看 requests.get() 輸出時(shí)，需要考慮更多內容。我只是使用 page.text() 將請求的頁(yè)面轉換為可讀的內容，但還有其他輸出類(lèi)型：
　　我只使用拉丁字母對簡(jiǎn)單的英語(yǔ) 網(wǎng)站 進(jìn)行操作。請求中的默認編碼設置對此很有效。然而，除了簡(jiǎn)單的英語(yǔ) 網(wǎng)站 之外，還有更大的互聯(lián)網(wǎng)世界。為確保請求正確解析內容，您可以設置文本的編碼：
　　page = requests.get(URL)
page.encoding = &#39;ISO-885901&#39;
soup = BeautifulSoup(page.text, &#39;html.parser&#39;)
　　仔細觀(guān)察 BeautifulSoup 標簽，我們看到：
　　確定如何獲取內容
　　警告：此過(guò)程可能令人沮喪。
　　網(wǎng)站 抓取過(guò)程中的提取可能是一個(gè)充滿(mǎn)陷阱的艱巨過(guò)程。我認為解決這個(gè)問(wèn)題的最好方法是從一個(gè)有代表性的例子開(kāi)始，然后擴展（這個(gè)原則適用于任何編程任務(wù)）。查看頁(yè)面的 HTML 源代碼至關(guān)重要。有很多方法可以做到這一點(diǎn)。
　　可以在終端使用Python查看頁(yè)面的全部源碼（不推薦）。運行此代碼需要您自擔風(fēng)險：
　　print(soup.prettify())
　　雖然打印出頁(yè)面的整個(gè)源代碼可能適用于某些教程中顯示的玩具示例，但大多數現代 網(wǎng)站 頁(yè)面上都有很多東西。即使是 404 頁(yè)面也可以填充頁(yè)眉、頁(yè)腳等代碼。
　　通常，在您最喜歡的瀏覽器中通過(guò)“查看頁(yè)面源代碼”瀏覽源代碼最簡(jiǎn)單（右鍵單擊，然后選擇“查看頁(yè)面源代碼”）。這是查找所需內容的最可靠方法（稍后我將解釋原因）。
　　Family Dollar頁(yè)面源代碼
　　在這種情況下，我需要在這個(gè)巨大的 HTML 海洋中找到我的目標內容——地址、城市、州和郵政編碼。通常只需簡(jiǎn)單搜索頁(yè)面源 (ctrl+F) 即可為您提供目標位置所在的位置。一旦我真正看到我的目標內容示例（至少一家商店的地址），我就會(huì )找到一個(gè)屬性或標簽來(lái)區分該內容與其他內容。
　　首先，我需要采集愛(ài)達荷州 Family Dollar 商店中不同城市的 URL，并訪(fǎng)問(wèn)這些 網(wǎng)站 以獲取地址信息。這些 url 似乎收錄在 href 標簽中。驚人的！我將嘗試使用 find_all 命令進(jìn)行搜索：
　　dollar_tree_list = soup.find_all(&#39;href&#39;)
dollar_tree_list
　　搜索 href 沒(méi)有結果，該死的。這可能會(huì )失敗，因為 href 嵌套在 itemlist 類(lèi)中。下次嘗試時(shí)，搜索 item_list。由于 class 是 Python 中的保留字，因此請改用 class_。soup.find_all() 原來(lái)是 bs4 函數的瑞士軍刀。
　　dollar_tree_list = soup.find_all(class_ = &#39;itemlist&#39;)
for i in dollar_tree_list[:2]:
? print(i)
　　有趣的是，我發(fā)現搜索特定類(lèi)的方法通常是一種成功的方法。通過(guò)找出對象的類(lèi)型和長(cháng)度，我們可以了解更多有關(guān)該對象的信息。
　　type(dollar_tree_list)
len(dollar_tree_list)
　　您可以使用 .contents 從 BeautifulSoup“結果集”中提取內容。這也是創(chuàng )建單個(gè)代表性示例的好時(shí)機。
　　example = dollar_tree_list[2] # a representative example
example_content = example.contents
print(example_content)
　　使用 .attr 查找對象內容中存在的屬性。注意：.contents 通常會(huì )返回一個(gè)精確的項目列表，因此第一步是使用括號符號對項目進(jìn)行索引。
　　example_content = example.contents[0]
example_content.attrs
　　現在，我可以看到 href 是一個(gè)屬性，它可以像字典項一樣被提?。?br /> 　　example_href = example_content[&#39;href&#39;]
print(example_href)
　　集成 網(wǎng)站 爬蟲(chóng)
　　所有這些探索都為我們提供了前進(jìn)的道路。這是一個(gè)清理版本，以闡明上述邏輯。
　　city_hrefs = [] # initialise empty list
for i in dollar_tree_list:
? ? cont = i.contents[0]
? ? href = cont[&#39;href&#39;]
? ? city_hrefs.append(href)
# ?check to be sure all went well
<p>
for i in city_hrefs[:2]:
? print(i)
</p>
　　輸出是用于抓取愛(ài)達荷州 Family Dollar 商店的 URL 列表。
　　也就是說(shuō)，我仍然沒(méi)有得到地址信息！現在需要爬取每個(gè)城市的URL來(lái)獲取這些信息。所以我們從一個(gè)有代表性的例子開(kāi)始。
　　page2 = requests.get(city_hrefs[2]) # again establish a representative example
soup2 = BeautifulSoup(page2.text, &#39;html.parser&#39;)
　　家庭美元地圖和代碼
　　地址信息嵌套在type="application/ld+json"中。在進(jìn)行了大量的地理定位抓取之后，我開(kāi)始意識到這是存儲地址信息的通用結構。幸運的是， soup.find_all() 打開(kāi)了按類(lèi)型搜索。
　　arco = soup2.find_all(type="application/ld+json")
print(arco[1])
　　地址信息在第二個(gè)列表成員中！我懂了！
　　使用 .contents 提取內容（從第二個(gè)列表項）（這是過(guò)濾后合適的默認操作）。同樣，由于輸出是一個(gè)列表，我索引了列表項：
　　arco_contents = arco[1].contents[0]
arco_contents
　　哦，那看起來(lái)不錯。此處提供的格式與 JSON 格式一致（并且該類(lèi)型的名稱(chēng)中確實(shí)有“json”）。JSON 對象的行為類(lèi)似于具有嵌套字典的字典。一旦您習慣了使用它，它實(shí)際上是一種很好的格式（當然，它比一長(cháng)串正則表達式命令更容易編程）。雖然在結構上它看起來(lái)像一個(gè) JSON 對象，但它仍然是一個(gè) bs4 對象，需要以編程方式轉換為 JSON 對象才能訪(fǎng)問(wèn)它：
　　arco_json = ?json.loads(arco_contents)
　　type(arco_json)
print(arco_json)
　　在該內容中，有一個(gè)名為 address 的鍵，它需要一個(gè)相對較小的嵌套字典中的地址信息。它可以像這樣檢索：
　　arco_address = arco_json[&#39;address&#39;]
arco_address
　　嗯，請注意?，F在我可以遍歷存儲愛(ài)達荷州 URL 的列表：
　　locs_dict = [] # initialise empty list
for link in city_hrefs:
? locpage = requests.get(link) ? # request page info
? locsoup = BeautifulSoup(locpage.text, &#39;html.parser&#39;)
? ? ? # parse the page&#39;s content
? locinfo = locsoup.find_all(type="application/ld+json")
? ? ? # extract specific element
? loccont = locinfo[1].contents[0] ?
? ? ? # get contents from the bs4 element set
? locjson = json.loads(loccont) ?# convert to json
? locaddr = locjson[&#39;address&#39;] # get address
? locs_dict.append(locaddr) # add address to list
　　使用 Pandas 組織我們的 網(wǎng)站 抓取結果
　　我們已經(jīng)用大量數據加載了字典，但是還有一些額外的無(wú)用項目使得數據的重用變得比需要的更復雜。為了執行最終的數據組織，我們需要將其轉換為 Pandas 數據框，刪除不需要的列@type 和 country，并檢查前五行以確保一切正常。
　　locs_df = df.from_records(locs_dict)
locs_df.drop([&#39;@type&#39;, &#39;addressCountry&#39;], axis = 1, inplace = True)
locs_df.head(n = 5)
　　一定要保存結果??！
　　df.to_csv(locs_df, "family_dollar_ID_locations.csv", sep = ",", index = False)
　　我們做到了！Idaho Family Dollar 商店有一個(gè)逗號分隔的列表。多么激動(dòng)人心。
　　關(guān)于 Selenium 和數據抓取的一些說(shuō)明
　　Selenium 是一種用于自動(dòng)與網(wǎng)頁(yè)交互的常用工具。為了解釋為什么它有時(shí)是必要的，讓我們看一個(gè)使用 Walgreens 網(wǎng)站 的例子?！癐nspect Element”提供瀏覽器顯示內容的代碼：
　　雖然“查看頁(yè)面源代碼”提供了有關(guān)將獲得哪些請求的代碼：
　　如果這兩者不匹配，則有修改源代碼的插件——因此應該在瀏覽器加載頁(yè)面后訪(fǎng)問(wèn)它。requests 不能做到這一點(diǎn)，但 Selenium 可以。
　　Selenium 需要網(wǎng)絡(luò )驅動(dòng)程序來(lái)檢索內容。實(shí)際上，它打開(kāi)一個(gè)網(wǎng)絡(luò )瀏覽器并采集該頁(yè)面的內容。Selenium 功能強大 - 它可以通過(guò)多種方式與加載的內容進(jìn)行交互（閱讀文檔）。使用 Selenium 獲取數據后，繼續像以前一樣使用 BeautifulSoup：
　　url = "https://www.walgreens.com/stor ... ot%3B
driver = webdriver.Firefox(executable_path = &#39;mypath/geckodriver.exe&#39;)
driver.get(url)
soup_ID = BeautifulSoup(driver.page_source, &#39;html.parser&#39;)
store_link_soup = soup_ID.find_all(class_ = &#39;col-xl-4 col-lg-4 col-md-4&#39;)
　　對于 Family Dollar 案例，我不需要 Selenium，但當呈現的內容與源代碼不同時(shí)，我會(huì )繼續使用 Selenium。
　　概括
　　綜上所述，在使用網(wǎng)站爬取完成有意義的任務(wù)時(shí)：
　　如果您對答案感到好奇：
　　家庭美元位置圖
　　美國有很多 Family Dollar 商店。
　　完整的源代碼是：
　　
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
from pandas import DataFrame as df
page = requests.get("https://www.familydollar.com/locations/")
soup = BeautifulSoup(page.text, &#39;html.parser&#39;)
# find all state links
state_list = soup.find_all(class_ = &#39;itemlist&#39;)
state_links = []
for i in state_list:
????cont = i.contents[0]
????attr = cont.attrs
????hrefs = attr[&#39;href&#39;]
????state_links.append(hrefs)
# find all city links
city_links = []
for link in state_links:
????page = requests.get(link)
????soup = BeautifulSoup(page.text, &#39;html.parser&#39;)
????familydollar_list = soup.find_all(class_ = &#39;itemlist&#39;)
????for store in familydollar_list:
????????cont = store.contents[0]
????????attr = cont.attrs
????????city_hrefs = attr[&#39;href&#39;]
????????city_links.append(city_hrefs)
# to get individual store links
store_links = []
for link in city_links:
????locpage = requests.get(link)
????locsoup = BeautifulSoup(locpage.text, &#39;html.parser&#39;)
????locinfo = locsoup.find_all(type="application/ld+json")
????for i in locinfo:
????????loccont = i.contents[0]
????????locjson = json.loads(loccont)
????????try:
????????????store_url = locjson[&#39;url&#39;]
????????????store_links.append(store_url)
????????except:
????????????pass
# get address and geolocation information
stores = []
for store in store_links:
????storepage = requests.get(store)
????storesoup = BeautifulSoup(storepage.text, &#39;html.parser&#39;)
????storeinfo = storesoup.find_all(type="application/ld+json")
????for i in storeinfo:
????????storecont = i.contents[0]
????????storejson = json.loads(storecont)
????????try:
????????????store_addr = storejson[&#39;address&#39;]
????????????store_addr.update(storejson[&#39;geo&#39;])
????????????stores.append(store_addr)
????????except:
????????????pass
# final data parsing
stores_df = df.from_records(stores)
stores_df.drop([&#39;@type&#39;, &#39;addressCountry&#39;], axis = 1, inplace = True)
stores_df[&#39;Store&#39;] = "Family Dollar"
df.to_csv(stores_df, "family_dollar_locations.csv", sep = ",", index = False)
　　作者注：本文改編自我于 2020 年 2 月 9 日在俄勒岡州波特蘭的 PyCascades 上的演講。
　　通過(guò)：
　　作者：Julia Piaskowski 題目：lujun9972 譯者：stevenzdg988 校對：wxy
　　本文由LCTT原創(chuàng )編譯，Linux中國榮幸推出
　　教程:站長(cháng)工具網(wǎng)怎么樣 站長(cháng)工具網(wǎng)介紹
　　網(wǎng)站站長(cháng)工具怎么樣？當然很受歡迎！他可以說(shuō)是一款非常流行的SEO工具。這在百度搜索引擎中對SEO關(guān)鍵詞的排名就可以看出來(lái)。一個(gè)沒(méi)有太多內容支持的簡(jiǎn)單工具頁(yè)面就可以做SEO，關(guān)鍵詞，百度搜索引擎搜索結果的自然排名。其次，可以看出 SEO 人員使用此工具的頻率。
　　
　　它還為我們的 SEO 流程帶來(lái)了新想法，網(wǎng)站 最終的成功在于對用戶(hù)有價(jià)值。下面杭州seo就為大家介紹一下站長(cháng)工具，讓我們看看它們?yōu)槭裁词艿骄W(wǎng)站站長(cháng)的青睞。
　　可以看出這個(gè)工具的使用非常簡(jiǎn)單，用戶(hù)只需要輸入網(wǎng)址查詢(xún)，然后點(diǎn)擊即可！
　　 還提供豐富的數據和信息。查詢(xún)主要包括：網(wǎng)站基本信息、百度相關(guān)、網(wǎng)站反鏈、歷史收錄、網(wǎng)站標題、關(guān)鍵詞、描述信息、關(guān)鍵詞排名信息、服務(wù)器信息等。
　　
　　還有一個(gè)很實(shí)用的功能，長(cháng)尾詞推薦，系統會(huì )推薦一些可以根據我們的網(wǎng)站關(guān)鍵詞優(yōu)化的長(cháng)尾關(guān)鍵詞。在后續的優(yōu)化中加入這些長(cháng)尾關(guān)鍵詞會(huì )大大增加網(wǎng)站的權重。
　　SEO站長(cháng)工具可以根據需要對各種信息進(jìn)行分類(lèi)查詢(xún)，可以查詢(xún)到的信息比較完整、全面、準確度高。友情鏈接查詢(xún)也比較完善。用戶(hù)體驗，速度和設計都不錯，唯一就是廣告太多。
　　但缺點(diǎn)并不能掩蓋優(yōu)點(diǎn)。這也是為什么有3000多種SEO工具，站長(cháng)們卻偏偏偏愛(ài)他的原因！哎~媽的，站長(cháng)工具的魅力無(wú)處安放！ 查看全部

　　解決方案:一種基于影視素材本體的關(guān)鍵詞查詢(xún)擴展方法研究
　　沉毅1，趙琳2
　　(1.上海大學(xué)計算機中心 上海 200444；2.上海大學(xué)計算機工程與科學(xué)學(xué)院 上海 200444)
　　: 在語(yǔ)義搜索引擎系統中，為了在不限制用戶(hù)輸入的情況下使檢索內容更貼近用戶(hù)需求，提出了一種基于視頻素材本體的查詢(xún)擴展方法。根據本體模型對用戶(hù)檢索文本中的關(guān)鍵詞進(jìn)行推理，并根據相似語(yǔ)義進(jìn)行擴展，旨在得到更符合用戶(hù)檢索需求的擴展關(guān)鍵詞集，并在以此為基礎來(lái)檢索視頻素材，從而提高搜索引擎的召回率。
　?。赫Z(yǔ)義搜索；本體；查詢(xún)擴展；視頻片段
　　基于關(guān)鍵詞的搜索引擎的查詢(xún)擴展通常以檢索文本中的關(guān)鍵詞為中心，與這些關(guān)鍵詞相關(guān)的語(yǔ)義概念很少被收錄在擴展集中。在這種情況下，當用戶(hù)輸入的搜索內容較少時(shí)，系統根據擴展集搜索得到的結果準確率和召回率較低，不能滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。因此，基于關(guān)鍵詞的搜索引擎無(wú)法消除用戶(hù)需求與檢索結果之間的不一致?；诒倔w的關(guān)鍵詞查詢(xún)擴展彌補了這一不足。該技術(shù)結合了本體、搜索引擎、計算機語(yǔ)言學(xué)等技術(shù)，將用戶(hù)輸入的搜索文本中的關(guān)鍵詞提取出來(lái)，并與這些關(guān)鍵詞相關(guān)的詞一起，形成一個(gè)新的、更長(cháng)、擴展的 關(guān)鍵詞 集，可以更準確地表達用戶(hù)的搜索需求。根據這個(gè)集合，我們可以盡可能全面地了解用戶(hù)的搜索意圖。在[1]的基礎上對信息資源進(jìn)行檢索，從而在一定程度上彌補了用戶(hù)檢索信息的不足，同時(shí)提高了搜索引擎的召回率。
　　1 相關(guān)研究
　　本體論起源于哲學(xué)，又稱(chēng)本體論、本體論或本體論。GRUBER TR [2] 對本體的定義“本體是共享概念模型的清晰和形式化的規范”得到了最廣泛的認可。自2000年本體概念被引入人工智能領(lǐng)域以來(lái)，本體引起了各個(gè)學(xué)科的極大興趣。
　　目前，本體描述語(yǔ)言有很多種。由于Web Ontology Language (OWL)格式在所有本體語(yǔ)言中具有最強的描述能力，能夠清晰地表達詞表中術(shù)語(yǔ)的含義和術(shù)語(yǔ)之間的關(guān)系，使其在Web內容的可理解性上更勝一籌到其他幾種本體語(yǔ)言，所以本文選擇OWL作為本文的本體描述語(yǔ)言。
　　1.2 本體推理
　　除了本體中直接定義的知識外，還有很多隱含的其他知識，需要借助推理工具進(jìn)行關(guān)鍵詞推理和查詢(xún)，從而獲得隱含的知識。本文選擇Jena[3]作為影視領(lǐng)域的本體推理引擎。Jena 是惠普開(kāi)發(fā)的 Java 開(kāi)源工具包。其推理API以其強大的推理功能可以操作OWL描述的本體。它已廣泛用于語(yǔ)義 Web 應用程序中。
　　在本文中，Jena推理需要實(shí)現以下內容： (1) 實(shí)現將本體持久化到數據庫的操作；(2)推理類(lèi)間關(guān)系，對視頻素材本體模型進(jìn)行分析，生成一組描述概念上下關(guān)系的三元組，用于后續計算本體模型中的概念相似度。
　　1.3 查詢(xún)擴展
　　為了提高檢索的命中率，需要利用查詢(xún)擴展技術(shù)[4]，在不限制檢索文本內容的情況下，根據用戶(hù)輸入的檢索信息中的關(guān)鍵詞進(jìn)行語(yǔ)義擴展由用戶(hù)輸入?；诒倔w的查詢(xún)擴展技術(shù)的引入在信息檢索過(guò)程中取得了一定的效果。該技術(shù)基于領(lǐng)域本體推理得到的知識，通過(guò)計算本體概念的相似度，將本體中與檢索關(guān)鍵詞相關(guān)的概念作為查詢(xún)擴展的一部分。這種通過(guò)量化得到的query expansion set，不僅降低了search bias，而且限制了檢索關(guān)鍵詞擴展的范圍，從而大大提高了召回率。
　　2 基于視頻素材本體的查詢(xún)擴展
　　2.1 視頻素材本體建模
　　基于影視素材本體的關(guān)鍵詞查詢(xún)擴展采用語(yǔ)義技術(shù)對本體中的概念進(jìn)行推理擴展，推理擴展基于影視素材本體模型。
　　本文采用Protégé，采用圖解建模的方法構建影視本體模型。您可以在Protégé中點(diǎn)擊相應的項，添加或編輯類(lèi)、子類(lèi)、屬性、實(shí)例等。建模完成后，保存為OWL格式文件，Protégé自動(dòng)將本體轉換為OWL格式語(yǔ)言。視頻素材本體建模后的部分效果如圖1所示。
　　2.2 查詢(xún)推理規則
　　Jena自帶的通用規則[5]不會(huì )限定具體領(lǐng)域，主要檢查本體中基于實(shí)例、公理和規則的層次關(guān)系、傳遞性、類(lèi)間不相交性等概念和約束的可滿(mǎn)足性，因此實(shí)現查詢(xún)隱式。收錄信息并擴展隱性知識。當Jena自帶的規則不能滿(mǎn)足系統的推理需求時(shí)，可以自定義規則來(lái)滿(mǎn)足系統的個(gè)性化需求。本文借助SPARQL[6]查詢(xún)語(yǔ)言，建立自定義查詢(xún)規則，以獲得更準確的查詢(xún)結果。
　　SPARQL 由 W3C 發(fā)起。它根據定義匹配的三元組模板查詢(xún)RDF，可以將RDF中滿(mǎn)足一定條件的三元組以集合或RDF圖的形式作為查詢(xún)結果返回。SPARQL提供了四種不同的查詢(xún)形式[7]：SELECT、ASK、CONSTRUCT、DESCRIBE，其中SELECT是最常用的查詢(xún)類(lèi)型，本文也采用這種查詢(xún)形式。SPARQL的查詢(xún)語(yǔ)法是四元組(GP, DS, SM, R)，其中DS和R可以根據查詢(xún)需要省略。查詢(xún)語(yǔ)句的格式如表1所示。
　　2.3 相似度值和查詢(xún)擴展閾值的確定
　　
　　本文不討論相似度和查詢(xún)擴展閾值的詳細計算過(guò)程，僅給出簡(jiǎn)要的處理方法。
　　影響概念語(yǔ)義相似度的因素很多，常見(jiàn)的有：字面相似度、語(yǔ)義重合度、距離相似度、層次差異和層次深度、屬性匹配等，需要結合本體的結構和屬性模型，將相關(guān)因素帶入相似度計算方法，綜合各種影響因素，得到概念相似度計算公式。
　　得到本體中概念的相似度后，在查詢(xún)擴展的過(guò)程中，需要確定一個(gè)閾值，過(guò)濾相似度不滿(mǎn)足閾值的概念，將滿(mǎn)足閾值的概念加入到查詢(xún)擴展集中。通常的閾值確定方式是：根據本體中小規模測試概念的相似度值和暫定閾值，人工評估相似度滿(mǎn)足閾值的概念是否滿(mǎn)足系統要求，通過(guò)不斷實(shí)驗調整閾值，最后確定閾值。
　　3 語(yǔ)義擴展
　　3.1關(guān)鍵詞查詢(xún)擴展過(guò)程
　　本節結合本體模型和推理規則，在參考文獻[1]和[8]的基礎上，總結了擴展視頻素材檢索文本中關(guān)鍵詞的語(yǔ)義相似度的過(guò)程，如圖2所示. 其中，sim1(A,B)和sim2(A,B)表示根據關(guān)鍵詞是否為影視素材本體中的概念來(lái)判斷不同情況下的相似度計算公式，綜合影響影響概念相似度的各種因素；而a和b是用來(lái)過(guò)濾相似度概念的閾值。經(jīng)過(guò)實(shí)驗和不斷調整參數，最終將a設為0.51，b設為0.63。
　　關(guān)鍵詞語(yǔ)義相似度擴展過(guò)程如下：首先將檢索文本預處理后得到的關(guān)鍵詞集中的關(guān)鍵詞添加到擴展的關(guān)鍵詞集中，然后依次添加關(guān)鍵詞集中的每一個(gè)關(guān)鍵詞判斷它是否是視頻素材本體中的一個(gè)概念。如果當前關(guān)鍵詞不是本體中的概念，則需要找到本體中根據公式sim1(A,B)計算的相似度大于閾值a的概念，將這些概念添加到擴展的 關(guān)鍵詞 集；如果當前關(guān)鍵詞是影視素材本體中的概念，則檢查本體中是否存在與當前關(guān)鍵詞等價(jià)的關(guān)鍵詞，如果有，則添加&lt; 中擴展名的等效詞
　　3.2 查詢(xún)擴展實(shí)現
　　在關(guān)鍵詞查詢(xún)擴展實(shí)現部分，本文使用MySQL數據庫存儲數據。以下是查詢(xún)擴展實(shí)現計算中用到的數據表：
　　searchText：用于存儲預處理后得到的檢索到的關(guān)鍵詞；
　　classCon：存放Jena解析本體文件后得到的概念信息，包括（節點(diǎn)ID，節點(diǎn)名稱(chēng)，節點(diǎn)層級，父節點(diǎn)ID）；
　　classInOnt：存儲本體中滿(mǎn)足閾值b的節點(diǎn)對及其相似度信息，包括（節點(diǎn)AID，節點(diǎn)BID，相似度）；
　　classDouble：存儲預處理得到的關(guān)鍵詞，而不是本體中的節點(diǎn)，以及本體中與這個(gè)關(guān)鍵詞相似度達到閾值b的節點(diǎn)信息，以及兩者信息的相似度. 包括(關(guān)鍵詞, 節點(diǎn)ID, 節點(diǎn)名稱(chēng), 相似度);
　　expandKeywords：存儲展開(kāi)的關(guān)鍵詞，包括（節點(diǎn)ID，節點(diǎn)名稱(chēng)，相似度）。
　　下面給出基于視頻素材本體的關(guān)鍵詞查詢(xún)擴展的實(shí)現：
　　(1) 獲取領(lǐng)域本體文件；
　　(2)利用Jena解析本體文件，生成一組描述上下關(guān)系概念的三元組，以文件的形式存入內存；
　　(3) 對于步驟(2)中文件中的三元組，從根節點(diǎn)開(kāi)始，依次遍歷每個(gè)節點(diǎn)，將節點(diǎn)信息保存到表classCon中；
　　(4)從表classCon中讀取節點(diǎn)并組成所有節點(diǎn)對，以(節點(diǎn)1，節點(diǎn)2，相似度)的形式寫(xiě)入到表classInOnt中，其中相似度值設置為0；
　　(5)將表classInOnt中未處理的記錄一一取出，根據取出的記錄和本體模型計算影響兩個(gè)概念相似度的不同因素的值；
　　(6)根據公式sim2(A,B)根據步驟(5)中計算出的決定語(yǔ)義相似度的因子的值計算概念對的相似度，修改表classInOnt中對應的相似度值；
　　(7)檢查表classInOnt中是否有未處理的記錄，如果有，轉步驟(5)；否則轉步驟(8)；
　　(8)刪除表classInOnt中相似度小于閾值b的節點(diǎn)對，完成本體中節點(diǎn)對相似度值的更新；
　　
　　(9) 根據步驟(4)~(8)，可以完成表classDouble中關(guān)鍵詞和節點(diǎn)對的更新。不同的是概念相似度需要根據公式sim1(A,B)計算，保留的關(guān)鍵詞與節點(diǎn)對的相似度需要滿(mǎn)足閾值a；
　　(10) 從表searchText中取出一個(gè)未處理的關(guān)鍵詞，判斷是否是本體中的概念，如果是則將其相似度設為1，將關(guān)鍵詞和相似度值相加給extension中的關(guān)鍵詞設置expandKeywords，判斷本體中是否有與當前關(guān)鍵詞等價(jià)的概念，如果有，則在expandKeywords中加入等價(jià)詞，并設置對應的相似度值與 1 等價(jià)的詞，轉步驟(11)，否則轉步驟(12)；
　　(11) 從表classInOnt中找到與當前關(guān)鍵詞的節點(diǎn)對的關(guān)鍵詞，將這些關(guān)鍵詞和節點(diǎn)對的相似度添加到expandKeywords；
　　(12) 從表classDouble中找到與當前關(guān)鍵詞組成的節點(diǎn)對的節點(diǎn)，將這些節點(diǎn)及其相似度添加到expandKeywords；
　　(13)檢查searchText中是否有未處理的關(guān)鍵詞，如果有則轉步驟(10)，否則轉步驟(14)；
　　(14) 輸出存儲擴展后的關(guān)鍵詞的表expandKeywords，算法結束。
　　通過(guò)上述算法得到擴展的關(guān)鍵詞集合。
　　3.3 查詢(xún)擴展實(shí)驗
　　為了驗證關(guān)鍵詞相似度查詢(xún)擴展算法的有效性，用視頻素材本體模型對該算法進(jìn)行了驗證。選擇搜索文本“兩個(gè)孩子在路上騎自行車(chē)”。"、"Bicycle"，根據3.2節的擴展實(shí)現算法查詢(xún)擴展這些關(guān)鍵詞，得到擴展后的關(guān)鍵詞和對應的相似度，如表2所示。
　　從表2可以看出，對檢索到的文本“兩個(gè)孩子騎自行車(chē)”進(jìn)行預處理和語(yǔ)義相似度擴展后，得到擴展的關(guān)鍵詞集合，計算集合的相似度值從大到小排序, 如表 3 所示。
　　由表2和表3可知，根據本文的研究，檢索關(guān)鍵詞基于影視素材本體模型進(jìn)行了擴展，擴展集中的概念能夠反映用戶(hù)的檢索意圖更完整，從而驗證了本文。所提出的關(guān)鍵詞 查詢(xún)擴展方法的有效性。
　　4。結論
　　本文基于影視領(lǐng)域的本體模型，研究了關(guān)鍵詞在素材檢索過(guò)程中的查詢(xún)擴展，提出了關(guān)鍵詞根據相似度進(jìn)行擴展的實(shí)現方案，即在搜索文本中搜索關(guān)鍵詞，對影視素材本體模型中的概念進(jìn)行推理，得到相似度滿(mǎn)足閾值的查詢(xún)擴展集。實(shí)驗結果表明，擴展后的關(guān)鍵詞集能夠充分收錄用戶(hù)的檢索需求。本文的下一步是對根據擴展關(guān)鍵詞集關(guān)鍵詞中的相似關(guān)系對檢索結果進(jìn)行排序進(jìn)行深入研究。
　　參考
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　　[4]李帥．基于語(yǔ)義相似度的查詢(xún)擴展優(yōu)化[D]．杭州: 杭州電子科技大學(xué), 2011.
　?。?］李冰．基于領(lǐng)域本體的專(zhuān)利語(yǔ)義檢索研究［D］．北京：北京理工大學(xué)，2015.
　　[6] W3C.SPARQL Query Language for RDF [EB/OL].(2013-03-21)[2016-01-20]. /TR/2013/REC-sparql11-query-20130321/.
　?。?］岳曉璐．語(yǔ)義Web中RDF數據關(guān)聯(lián)規則挖掘方法研究［D］．大連: 大連海事大學(xué), 2015.
　　[8] 陸靖．基于語(yǔ)義網(wǎng)的語(yǔ)義搜索研究與應用[D]．北京：北京工業(yè)大學(xué)，2013.
　　最新版本:dxc采集器破解版vip3.0 discuz論壇采集插件 vip商業(yè)版dz3
　　溫馨提示：本插件所有者親身測試后方可使用。樓主使用的程序是dz3.3，請放過(guò)小白
　　DXC 3.0 的主要功能包括：
　　1. 采集文章 各種形式的url列表，包括rss地址、列表頁(yè)、多級列表等。
　　2.多種規則編寫(xiě)方式，DOM模式，字符截取，智能獲取，更方便的獲取想要的內容
　　3.規則繼承，自動(dòng)檢測匹配規則功能，你會(huì )逐漸體會(huì )到規則繼承帶來(lái)的便利
　　4、獨特的網(wǎng)頁(yè)文本提取算法，自動(dòng)學(xué)習歸納規則，平移采集更方便。
　　5.支持圖片定位和水印
　　
　　6.靈活的發(fā)布機制，可以設置發(fā)布者、發(fā)布時(shí)間點(diǎn)擊率等。
　　7、強大的內容編輯后臺，可以輕松編輯采集內容，發(fā)布到門(mén)戶(hù)、論壇、博客
　　8、內容過(guò)濾功能，針對采集的內容過(guò)濾廣告，剔除不必要的區域
　　9.批量采集，注冊會(huì )員，批量采集，設置會(huì )員頭像
　　10. 無(wú)人值守定期量化采集和發(fā)布文章
　　★、這個(gè)插件里面有詳細的教程，仔細看就會(huì )安裝
　　★、本插件為DXC3.0版本，
　　【鄭重聲明】：由于模板價(jià)格極低，#標簽不提供技術(shù)支持#。插件安裝需要一定的discuz安裝使用經(jīng)驗，新手和不接受的請勿拍。需要幫忙安裝的可以加50元，我可以幫忙安裝
　　
　　請看下圖 查看全部

　　解決方案:新接口——“淘特”關(guān)鍵詞搜索的API接口
　　
　　淘特站內的搜索引擎由淘特JSP搜索引擎發(fā)展而來(lái)。系統基于Lucene.Net內核，通過(guò)高效的中文分詞算法對數據庫中的內容進(jìn)行分析、索引并保存到硬盤(pán)。在前臺搜索時(shí)，通過(guò)讀取索引文件查詢(xún)，避免了傳統數據庫查詢(xún)在高并發(fā)、海量數據下的性能問(wèn)題。由于前臺搜索不連接數據庫，為不希望數據庫放在前臺的特殊用戶(hù)群體提供了一種快速的數據查詢(xún)解決方案。淘特搜索引擎（C#版）v3.3更新內容： 1.解決生成的文件鏈接總是第一個(gè)的錯誤。2、解決GbK碼搜索程序Default_Gbk鏈接到下一頁(yè)的bug。aspx 是錯誤的。3. 優(yōu)化中文分詞算法，提高文章在大數下的索引和搜索速度。4. 增加索引視頻教程供用戶(hù)學(xué)習和使用。
　　
　　解決方案:360自動(dòng)繁衍批量采集關(guān)鍵詞【穩定速度】
　　360自動(dòng)乘法批量采集關(guān)鍵詞【速度穩定】很多人想做網(wǎng)站SEO需要采集很多關(guān)鍵詞，這個(gè)工具主要是針對想要采集搜索引擎下來(lái)關(guān)鍵詞做排名的網(wǎng)站站長(cháng)，如果你考慮怎么采集下拉網(wǎng)站排名，這個(gè)工具軟件還是不錯的， 之后，我們來(lái)看看這個(gè)軟件的界面， 以及軟件的介紹，以及如何使用該工具
　　
　　軟件介紹1：根據關(guān)鍵詞自動(dòng)乘法批處理采集360搜索引擎下拉關(guān)鍵詞的自動(dòng)擴展關(guān)鍵詞 2：當采集關(guān)鍵詞到某個(gè)內容時(shí)，關(guān)鍵詞會(huì )自動(dòng)保存到txt數據進(jìn)行自動(dòng)保存采集200關(guān)鍵詞自動(dòng)保存一次 3：工具自動(dòng)通過(guò)360屏蔽機制，自動(dòng)鍛造協(xié)議，自動(dòng)批量采集關(guān)鍵詞
　　
　　如何使用軟件1：先搞幾個(gè)核心主關(guān)鍵詞放進(jìn)關(guān)鍵詞txt，
　　txt 設置為 UTF-8 格式，采集時(shí)根據核心詞進(jìn)行擴展 2：點(diǎn)擊軟件關(guān)鍵詞采集工具，批量挖掘關(guān)鍵詞，批量擴展關(guān)鍵詞 軟件使用中會(huì )出現哪些問(wèn)題 應該如何解決 1：軟件 如果出現啟動(dòng)畫(huà)面情況，如何解決，檢查電腦中是否安裝了VC++插件， 如果沒(méi)有安裝，找我拿安裝插件工具檢查T(mén)XT文本文檔格式是否正確，如果不準確，請另存為UTF-8格式 由 PY 開(kāi)發(fā)的軟件系統軟件暫時(shí)只支持 winds 7 和 winds 10 64 位系統 為什么采集 360下拉關(guān)鍵詞1：可以采集 有指標和需求關(guān)鍵詞這種類(lèi)型的關(guān)鍵詞可以增加3602的權重： 帶下拉關(guān)鍵詞是需求量比較高的詞，客戶(hù)容易用下拉介紹流量 查看全部

　　解決方案:通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api接口獲取目標(圖)
　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api接口獲取目標關(guān)鍵詞
　　你用百度api吧
　　隨便抓吧，
　　在外國我會(huì )告訴你是按日期抓的？
　　我用的drupal的header代理iframe
　　
　　你要申請谷歌開(kāi)發(fā)者賬號，申請后，你就有谷歌的抓取代理了，都在谷歌開(kāi)發(fā)者工具里。
　　搜索jpg
　　谷歌api是個(gè)坑,不懂得話(huà)肯定是抓不到的，
　　谷歌api有7天試用期的。
　　我沒(méi)有申請。主要嫌麻煩。
　　我申請了，最大的好處是可以知道waqihart的api。（5a）也可以在api下載article的代碼。（5f）自己寫(xiě)一個(gè)，找我算我輸。
　　
　　lazylog很新！在它幫助下實(shí)現我所有photoshop工具的代理加速！很方便
　　代理ip抓取大公司的api確實(shí)很費勁的，抓不到也不一定非要放在api目錄下，整個(gè)目錄下都放滿(mǎn)了。
　　可以先試一下,如果有效果就可以申請,有的公司直接進(jìn)不去,好公司都是放在tabreview目錄下,自己弄個(gè)爬蟲(chóng)抓過(guò)來(lái)就可以了,你去網(wǎng)上搜下,大把大把的案例.
　　你先可以試試7daylog的lazylogapi接口可以做圖片的一些數據抓取
　　誰(shuí)給申請試試，
　　jojo7daylog
　　百度網(wǎng)站所有數據你可以靠這個(gè)api進(jìn)行抓取收集。不過(guò)一般情況下我們能獲取到的數據質(zhì)量不高。除非你是在格式化的數據庫中存儲的。如果需要這樣的數據，你需要你的服務(wù)器性能強悍，自己管理與使用的話(huà)?？梢钥紤]自己對數據做一個(gè)相關(guān)的策略，進(jìn)行數據分析。這個(gè)前提是你很了解這個(gè)網(wǎng)站的情況下。 查看全部

　　解決方案:Google優(yōu)化-如何精準分析頁(yè)面高轉化關(guān)鍵詞？
　　1.具有一定的商業(yè)價(jià)值（Business Value）
　　我們一般在必應、谷歌等搜索引擎中搜索這個(gè)詞。觀(guān)察搜索引擎結果的頂部或底部是否會(huì )有搜索引擎競價(jià)廣告。如果有競價(jià)廣告，則說(shuō)明該詞具有一定的商業(yè)價(jià)值。
　　通過(guò)自己對行業(yè)的了解，推測當前詞匯的商業(yè)價(jià)值。例如，當通用詞匯中有price（價(jià)格）、manufacturer（制造商）、China（中國）等詞時(shí)，大部分詞是可以轉化的，具有一定的商業(yè)價(jià)值。當然，這種做法因行業(yè)而異，所以只是備選方案。
　　2.具有一定的搜索量（Search Volume）
　　關(guān)于關(guān)鍵詞的搜索量，搜索引擎不會(huì )準確的告訴你準確的數值。但是我們可以通過(guò)多套工具來(lái)判斷。
　　
　　Chrome 瀏覽器的 Keywords Everywhere 插件。下載安裝后，驗證API，即可查看任意詞的搜索量。
　　用于 Google Adwords 的關(guān)鍵字規劃器 (關(guān)鍵詞planner) 工具。關(guān)鍵詞 規劃工具可以檢查關(guān)鍵詞 在最高 CPC 下的曝光率?；旧峡梢岳斫鉃椋鹤畲驝PC曝光量≈搜索量。
　　3、有一定的衍生詞儲備（Expandable）
　　1.什么是衍生詞
　　
　　簡(jiǎn)單的說(shuō)，就是你選擇的詞匯能否進(jìn)一步推導出來(lái)。因為一個(gè)頁(yè)面不會(huì )只參與一個(gè)詞的排名，而是多個(gè)詞。通常是您的目標 關(guān)鍵詞 的派生物。同時(shí)，這意味著(zhù)您可以獲得多組詞的有機搜索流量。
　　2. 如何判斷關(guān)鍵詞是否可以導出？
　　很簡(jiǎn)單，打開(kāi)谷歌搜索首頁(yè)，把關(guān)鍵詞放進(jìn)去，看下拉框里出現了多少個(gè)詞，就知道一個(gè)詞的出處。
　　如果一個(gè)詞匯表沒(méi)有任何下拉框，基本上就意味著(zhù)這個(gè)詞匯表已經(jīng)用完了。那么這個(gè)關(guān)鍵詞可能不是一個(gè)好的目標關(guān)鍵詞，因為沒(méi)有下拉意味著(zhù)這個(gè)關(guān)鍵詞可能沒(méi)有太大的音量。同時(shí)沒(méi)有足夠的衍生詞來(lái)支撐流量，這個(gè)頁(yè)面帶來(lái)的價(jià)值可能比較低。
　　我們希望我們的頁(yè)面能夠排在谷歌的第一頁(yè)，以實(shí)現高轉化和表單查詢(xún)。我們首先需要做好前期分析的關(guān)鍵詞，然后加入更多有吸引力的原創(chuàng )優(yōu)質(zhì)內容，進(jìn)行精準布局。
　　核心方法:如何進(jìn)行SEO關(guān)鍵詞研究（入門(mén)指南） –
　　內容
　　第 1 章關(guān)鍵詞研究基礎
　　在深入研究復雜的 關(guān)鍵詞 研究以及如何為您的業(yè)務(wù)找到最好的 關(guān)鍵詞 之前，先了解一些基礎知識。
　　什么是關(guān)鍵詞研究？
　　關(guān)鍵詞 研究是在搜索引擎中尋找 關(guān)鍵詞 進(jìn)行排名的過(guò)程。目標是了解客戶(hù)搜索的潛在意圖，以及如何進(jìn)行搜索。
　　它還涉及分析和比較 關(guān)鍵詞 以找到最好的 關(guān)鍵詞 機會(huì )。
　　為什么 關(guān)鍵詞 研究很重要？
　　關(guān)鍵詞研究是了解人們在搜索引擎中輸入的內容的唯一方法。您需要了解它以避免創(chuàng )建關(guān)于沒(méi)有人搜索的主題的內容。然而，許多網(wǎng)站都犯了這個(gè)錯誤，這可能是 90.63% 的頁(yè)面沒(méi)有從 Google 獲得流量的一個(gè)重要原因。
　　關(guān)鍵詞研究還可以幫助您解決以下問(wèn)題：
　　了解這些問(wèn)題的答案將幫助您更好地定位自己。
　　第 2 章如何找到 關(guān)鍵詞 建議
　　關(guān)鍵詞研究首先考慮潛在客戶(hù)如何搜索您的企業(yè)或網(wǎng)站。然后，您可以使用 關(guān)鍵詞 研究工具來(lái)擴展這些想法并找到更多 關(guān)鍵詞。
　　這是一個(gè)簡(jiǎn)單的過(guò)程，但要做好，必須做兩件事：
　　你需要對你的行業(yè)有很好的了解。您需要了解 關(guān)鍵詞 研究工具的工作原理以及如何充分利用它們。
　　下面我們將介紹一些可行的方法來(lái)提高您在這兩個(gè)領(lǐng)域的知識，并在此過(guò)程中發(fā)現您網(wǎng)站的潛在質(zhì)量 關(guān)鍵詞。
　　想想你的“種子”關(guān)鍵詞 查看競爭對手的排名 關(guān)鍵詞 使用 關(guān)鍵詞 工具研究你的利基市場(chǎng) 1. 想想你的“種子”關(guān)鍵詞
　　種子 關(guān)鍵詞 是 關(guān)鍵詞 研究過(guò)程的基礎。他們定義了你的利基并幫助你識別你的競爭對手。您還可以將 關(guān)鍵詞 播種到 關(guān)鍵詞 工具中以查找數以千計的 關(guān)鍵詞 建議（稍后會(huì )詳細介紹）。
　　如果您已經(jīng)有想要在線(xiàn)推廣的產(chǎn)品或業(yè)務(wù)，則尋找種子 關(guān)鍵詞 很容易。想想人們將如何在 Google 中搜索以找到您提供的產(chǎn)品。
　　例如，如果您銷(xiāo)售咖啡機和設備，則種子 關(guān)鍵詞 可能是：
　　請注意，種子 關(guān)鍵詞 本身不一定值得在您的網(wǎng)站上定位。畢竟，您只需要將它們作為“種子”來(lái)使用即可。所以不要太依賴(lài)你的種子關(guān)鍵詞。只需幾分鐘即可找到它們。找到與網(wǎng)站主題相關(guān)的種子詞后，您可以繼續下一步。
　　2. 查看競爭對手的排名 關(guān)鍵詞
　　查看哪些 關(guān)鍵詞 正在為您的競爭對手帶來(lái)流量通常是進(jìn)行 關(guān)鍵詞 研究的最佳方式。但首先，您需要確定您的競爭對手是誰(shuí)。這就是您的頭腦風(fēng)暴 關(guān)鍵詞 列表派上用場(chǎng)的地方。只需用谷歌搜索你的一個(gè)種子 關(guān)鍵詞，看看誰(shuí)排在第一頁(yè)上。
　　如果您的種子文件中排名靠前的 關(guān)鍵詞 站點(diǎn)均不匹配您的站點(diǎn)（或您計劃使用的站點(diǎn)），請嘗試通過(guò)選擇 Google 自動(dòng)完成功能提供的 關(guān)鍵詞 建議再次搜索。
　　例如，如果您銷(xiāo)售咖啡設備，您會(huì )在“卡布奇諾咖啡機”的搜索結果中發(fā)現比“卡布奇諾咖啡”更多的實(shí)際競爭對手。那是因為大部分商城網(wǎng)站排名第一，博客內容排名靠后。
　　無(wú)論哪種方式，您在識別競爭站點(diǎn)時(shí)仍然需要使用判斷力。如果您看到像亞馬遜或紐約時(shí)報這樣的大品牌在您的種子 關(guān)鍵詞 上排名，不一定要將它們視為競爭對手。始終尋找與您自己的網(wǎng)站（或您計劃創(chuàng )建的網(wǎng)站）相似的網(wǎng)站。
　　然后你可以將這些站點(diǎn)依次放入 AhrefsSite Explorer（網(wǎng)站分析）并查看 Top Pages（熱門(mén)頁(yè)面）報告。這將顯示他們從中獲得最多流量的頁(yè)面。它還顯示 關(guān)鍵詞 這些頁(yè)面從哪些頁(yè)面獲得最多流量。
　　我們使用 Site Explorer 分析了一個(gè)競爭網(wǎng)站，并為我們假設的咖啡店找到了一些有趣的 關(guān)鍵詞：
　　如您所見(jiàn)，即使您非常熟悉這個(gè)行業(yè)，通過(guò)研究您的競爭對手，您仍然可以找到很多您自己無(wú)法找到的獨特的 關(guān)鍵詞 金阿姨。
　　如果您已經(jīng)檢查了搜索結果中的所有競爭對手并且仍然需要更多 關(guān)鍵詞 建議，您可以在 Site Explorer 的競爭域報告中找到更多的競爭對手。只要插入一個(gè)你已知的競爭對手，它就會(huì )根據站點(diǎn)參與排名的關(guān)鍵詞來(lái)匹配對應的競爭對手網(wǎng)站。
　　您可以針對幾乎無(wú)限數量的 關(guān)鍵詞 建議一遍又一遍地重復上述過(guò)程。
　　您是否看到了很多您已經(jīng)涵蓋的主題？
　　如果您正在關(guān)鍵詞研究您所在行業(yè)的成熟網(wǎng)站，您可能會(huì )發(fā)現您已經(jīng)關(guān)鍵詞涵蓋了您的大部分競爭對手。在這種情況下，您可以試試我們的內容差距工具。它會(huì )找到一個(gè)或多個(gè) 關(guān)鍵詞 正在排名但您沒(méi)有排名的競爭對手。只需將一些競爭對手的域名放在頂部，將您的網(wǎng)站放在底部，然后點(diǎn)擊“顯示 關(guān)鍵詞”。
　　以下是 Homegrounds 和 Roasty Coffee 排名的數千個(gè) 關(guān)鍵詞 中的幾個(gè) 關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞 沒(méi)有參與排名：
　　在此視頻中了解有關(guān)使用 Content Gap 的更多信息。
　　3. 使用關(guān)鍵詞研究工具
　　競爭對手可以成為關(guān)鍵詞建議的重要來(lái)源。但是，您的競爭對手可能仍然沒(méi)有涵蓋很多 關(guān)鍵詞，您可以使用 關(guān)鍵詞 研究工具找到 關(guān)鍵詞。
　　關(guān)鍵詞研究工具的工作方式大致相同。您輸入種子 關(guān)鍵詞，它們會(huì )生成 關(guān)鍵詞 建議。
　　Google 的 關(guān)鍵詞 規劃器可能是最著(zhù)名的 關(guān)鍵詞 工具。它是免費使用的。雖然它主要針對 Google Ads 客戶(hù)，但您也可以使用它來(lái)查找 關(guān)鍵詞 以進(jìn)行 SEO。
　　讓我們輸入一些種子 關(guān)鍵詞 并查看它提供的數據：
　　您會(huì )注意到其中一些建議收錄
種子 關(guān)鍵詞。這些稱(chēng)為部分匹配 關(guān)鍵詞。然而，并非所有 關(guān)鍵詞 都是如此。比如“k杯”這個(gè)詞，除非你是咖啡鑒賞家，否則你可能不知道這個(gè)詞和咖啡有關(guān)。
　　暗示。
　　您在 Google 的 關(guān)鍵詞 規劃器中看到的“競爭”指標與 SEO 無(wú)關(guān)。它指的是有多少廣告商愿意為那個(gè)關(guān)鍵詞投放付費廣告。所以你不需要關(guān)注它。
　　除了 關(guān)鍵詞 規劃器，還有許多免費的 關(guān)鍵詞 研究工具。如果您的預算緊張，使用這些工具也是個(gè)好主意。但是你也會(huì )發(fā)現這些工具有些問(wèn)題。畢竟，這些工具的目的是將您轉化為它們的用戶(hù)。
　　如果您想認真對待 關(guān)鍵詞 研究，不妨跳過(guò)免費工具，開(kāi)始使用專(zhuān)業(yè)的 關(guān)鍵詞 研究工具，例如 Ahrefs Keywords Explorer（關(guān)鍵詞分析）。
　　讓我們輸入一些種子 關(guān)鍵詞 并查看它生成了多少 關(guān)鍵詞 建議。
　　370 萬(wàn)條建議，這僅來(lái)自短語(yǔ)匹配（部分匹配）報告，其他報告也以不同方式提供關(guān)鍵詞建議。
　　以下是關(guān)鍵字資源管理器（關(guān)鍵詞分析）中的報告如何匹配 關(guān)鍵詞：
　　現在，您可能會(huì )收到大量關(guān)鍵詞建議，但不要擔心，您將在下一節中學(xué)習如何縮小建議范圍。
　　暗示。
　　Keywords Explorer (關(guān)鍵詞analytics) 還為其他搜索提供大量關(guān)鍵詞建議，其中一些搜索包括 Bing、YouTube、Amazon、百度等。
　　4.研究你的利基
　　到目前為止我們所討論的一切都足以產(chǎn)生幾乎無(wú)限數量的關(guān)鍵詞建議。但與此同時(shí)，該過(guò)程會(huì )讓您“陷入困境”。因為結果將受到 關(guān)鍵詞 種子的限制，這意味著(zhù)您幾乎肯定會(huì )錯過(guò)一些很棒的 關(guān)鍵詞 建議。
　　您可以通過(guò)更詳細地研究細分市場(chǎng)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。從瀏覽行業(yè)論壇和問(wèn)答網(wǎng)站開(kāi)始。這將幫助您找到潛在客戶(hù)遇到的問(wèn)題，這些問(wèn)題未收錄
在 關(guān)鍵詞 工具中。
　　例如，這是 /r/coffee subreddit 上的一篇熱門(mén)帖子：
　　這個(gè)人問(wèn)的是關(guān)于 Aeropress 咖啡機的問(wèn)題。如果我們將該術(shù)語(yǔ)放入關(guān)鍵字資源管理器（關(guān)鍵詞分析），我們會(huì )發(fā)現它在美國的平均每月搜索量為 61,000 次。
　　這樣的主題可能無(wú)法用關(guān)鍵詞研究工具發(fā)現，因為它不收錄
任何種子關(guān)鍵詞。
　　以下是該目錄中值得我們關(guān)注的其他一些有趣主題：
　　如果您發(fā)現一個(gè)熱門(mén)話(huà)題，您可以為它添加新種子 關(guān)鍵詞 并將其放入關(guān)鍵字資源管理器（關(guān)鍵詞分析）以找到更多建議。例如，如果我們用“aeropress”作為種子 關(guān)鍵詞 并檢查“短語(yǔ)匹配”報告，我們可以看到成千上萬(wàn)的 關(guān)鍵詞 建議。
　　除了瀏覽論壇等，您的客戶(hù)也可以成為 關(guān)鍵詞 創(chuàng )意的重要來(lái)源。請記住，這些是您已經(jīng)與之有業(yè)務(wù)往來(lái)的人。您想要的是吸引更多像他們一樣的人訪(fǎng)問(wèn)您的網(wǎng)站。
　　以下是從客戶(hù)那里提取主題的幾種方法：
　　執行此操作時(shí)，請務(wù)必注意它們使用的語(yǔ)句。它通常與您使用的聲明不同。例如，如果您在線(xiàn)銷(xiāo)售咖啡機，您的客戶(hù)可能會(huì )搜索之前對特定咖啡機的比較。
　　第 3 章如何分析 關(guān)鍵詞
　　
　　有很多關(guān)鍵詞建議很好。但是你怎么知道哪個(gè)是最好的呢？畢竟，手工梳理如此多的數據幾乎是不可能的。
　　解決方案很簡(jiǎn)單：在創(chuàng )建有關(guān)這些主題的內容之前，使用 SEO 指標和數據縮小范圍并將它們分開(kāi)。
　　您可以使用以下五個(gè) 關(guān)鍵詞 指標來(lái)執行此操作。
　　知名度
　　搜索量告訴您每月 關(guān)鍵詞 搜索的平均次數。例如，在美國每月約有 40,000 次搜索“摩卡壺”。
　　這個(gè)值需要注意三點(diǎn)：
　　是搜索次數，而不是搜索人數。在某些情況下，某人可能會(huì )在一個(gè)月內多次搜索 關(guān)鍵詞，例如“新加坡的天氣”。這些都會(huì )增加搜索量，甚至可能是同一個(gè)人搜索。它不會(huì )告訴您通過(guò)排名會(huì )獲得多少流量。即使您排名第一，關(guān)鍵詞 也很少會(huì )超過(guò)該數字的 30%。如果它超過(guò)了，那么你真的很幸運。這是一年中的月平均值。如果在 12 月有 120,000 次 關(guān)鍵詞 搜索，而在剩余的 11 個(gè)月中沒(méi)有 關(guān)鍵詞 搜索，則每月搜索量為 10,000（120,000/12 個(gè)月）
　　在關(guān)鍵字資源管理器（關(guān)鍵詞 分析）的任何報告中，您都會(huì )看到搜索量過(guò)濾器：
　　此過(guò)濾器主要用于兩個(gè)方面：
　　過(guò)濾掉多余的 關(guān)鍵詞。如果您的站點(diǎn)是新站點(diǎn)，您可能不想過(guò)濾每月搜索量超過(guò) 100,000 次的 關(guān)鍵詞，因為它們可能非常有競爭力。專(zhuān)門(mén)針對小批量 關(guān)鍵詞 進(jìn)行過(guò)濾。也許你想找競爭少、流量小的關(guān)鍵詞，這樣你就可以輕松地用短文吸引更多流量。我們稱(chēng)之為長(cháng)尾 關(guān)鍵詞。
　　你知道大多數 關(guān)鍵詞 都是長(cháng)尾巴 關(guān)鍵詞 嗎？
　　長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 指的是搜索量較低的 關(guān)鍵詞。之所以這樣稱(chēng)呼它們，是因為它們位于所謂的“搜索需求曲線(xiàn)”的最末端：
　　如您所見(jiàn)，在曲線(xiàn)的頂部，我們有少量非常受歡迎的搜索詞，例如：
　　這些我們稱(chēng)之為頭詞。
　　曲線(xiàn)的尾端由數億個(gè)搜索量非常低的關(guān)鍵詞組成，例如：
　　如果您想了解更多關(guān)于處理不同類(lèi)型的長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 的信息，請查看我們的完整指南。
　　如果您需要查看美國以外國家/地區的搜索量，關(guān)鍵字資源管理器 (關(guān)鍵詞analytics) 中有 171 個(gè)國家/地區可供選擇。您還可以查看全球搜索量（所有國家/地區的搜索總和）。如果您的業(yè)務(wù)是全球性的，以下兩條建議對您很重要：
　　你不應該將自己局限于一個(gè)國家。如果您在全球范圍內銷(xiāo)售產(chǎn)品，美國可能只占您市場(chǎng)的一小部分。如果人們正在尋找您在其他地區提供的產(chǎn)品，您需要及時(shí)了解。您應該考慮具有搜索量的國家/地區的“購買(mǎi)力”。也許你看到一個(gè)有前途的 關(guān)鍵詞 每月有 100,000 次搜索，但其中 90% 來(lái)自一個(gè) GDP 較低的國家。在這種情況下，這個(gè) 關(guān)鍵詞 可能不是一個(gè)好的目標，因為搜索者的“購買(mǎi)力”可能很低。
　　例如，看看 關(guān)鍵詞 “反向鏈接生成器”。它有 13,000 次全球搜索，但其中超過(guò) 70% 的搜索來(lái)自印度、印度尼西亞、孟加拉國和巴基斯坦等人均 GDP 較低的低收入國家。因此，即使您可能為此 關(guān)鍵詞 獲得很多流量排名，但與 關(guān)鍵詞 相比，該流量的“商業(yè)價(jià)值”可能仍然很低，關(guān)鍵詞 超過(guò) 70% 的搜索來(lái)自美國。
　　關(guān)于搜索量要記住的另一件重要事情是它因工具而異。因為每個(gè)工具計算和更新此指標的方式不同。您可以在此處和此處了解搜索量估算的復雜性以及為什么有時(shí) Google 的數字并不真正“準確”。
　　注意 關(guān)鍵詞 趨勢
　　由于搜索量是每年的月平均值，因此通?？梢栽陉P(guān)鍵字資源管理器（關(guān)鍵詞 分析）中查看 關(guān)鍵詞 的趨勢圖。如果 關(guān)鍵詞 是季節性或驟降，則搜索量可能會(huì )發(fā)生變化。
　　與圣誕節相關(guān)的搜索詞就是一個(gè)很好的例子。它們都在 12 月達到峰值并在 2 月降至零，但搜索量并未反映出這一點(diǎn)。
　　閱讀我們的 Google 趨勢指南，了解有關(guān)研究趨勢 關(guān)鍵詞 的更多有用提示。
　　點(diǎn)擊
　　很多人可能會(huì )在 Google 上搜索某些內容，但這并不意味著(zhù)他們都會(huì )點(diǎn)擊搜索結果并訪(fǎng)問(wèn)排名靠前的頁(yè)面。這就是關(guān)鍵字資源管理器（關(guān)鍵詞分析）中的點(diǎn)擊指示器派上用場(chǎng)的地方。它告訴您 關(guān)鍵詞 搜索結果的平均每月點(diǎn)擊次數。
　　例如，“咖啡中含有多少咖啡因”這個(gè)詞
　　盡管每月有 48,000 次搜索，但它只獲得了 8,600 次點(diǎn)擊。
　　發(fā)生這種情況是因為谷歌會(huì )直接在搜索結果中顯示問(wèn)題的災難性。人們無(wú)需點(diǎn)擊即可找到所需的信息。
　　谷歌將在搜索結果中為越來(lái)越多的搜索詞提供答案。因此，您需要使用 Keywords Explorer 中的 Clicks 過(guò)濾器（關(guān)鍵詞 分析）。您可以使用它來(lái)過(guò)濾掉具有潛在搜索流量的關(guān)鍵詞建議。
　　您還應注意，付費廣告可能會(huì )“竊取”大量關(guān)鍵詞點(diǎn)擊次數。例如，“braun coffee maker”的點(diǎn)擊次數中有 32% 轉到了付費廣告，因此 關(guān)鍵詞 可能更適合投放廣告。
　　交通潛力
　　假設您正在考慮 關(guān)鍵詞 諸如“咖啡的副作用”之類(lèi)的東西。根據 Keywords Explorer 的估計（關(guān)鍵詞 分析），該術(shù)語(yǔ)每月有 1,000 次搜索和 800 次點(diǎn)擊。
　　但是，請記住，如果您為這個(gè) 關(guān)鍵詞 排名，您的頁(yè)面也可能為所有相關(guān)的 關(guān)鍵詞 和同義詞排名，例如：
　　由于所有這些搜索詞的意思大致相同，因此僅根據一個(gè)搜索詞來(lái)估計您的潛在搜索流量是錯誤的。查看當前排名靠前的頁(yè)面獲得的流量是個(gè)好主意，使用關(guān)鍵字瀏覽器（關(guān)鍵詞分析）很容易做到這一點(diǎn)。
　　在這里，我們看到“咖啡的副作用”排名靠前的頁(yè)面估計每月有大約 3,500 次訪(fǎng)問(wèn)，并參與了 930 多個(gè) 關(guān)鍵詞 排名：
　　像這樣對多個(gè) 關(guān)鍵詞 進(jìn)行排名是正常的。我們研究了 300 萬(wàn)個(gè)搜索詞，排名前 10 的頁(yè)面平均每頁(yè)超過(guò) 1,000 個(gè)其他 關(guān)鍵詞 頁(yè)面。
　　所以不要僅根據搜索量（或點(diǎn)擊量）來(lái)判斷 關(guān)鍵詞。查看頂部結果以估計該主題的總搜索流量潛力。在大多數情況下，關(guān)鍵詞 的搜索量確實(shí)與該主題的整體“流量潛力”相關(guān)。但是注意這個(gè)細節將幫助您確定 關(guān)鍵詞 的優(yōu)先級并找到您的競爭對手忽略的 關(guān)鍵詞 機會(huì )。
　　關(guān)鍵詞難度
　　SEO 專(zhuān)業(yè)人員經(jīng)常手動(dòng)測量 關(guān)鍵詞 排名難度。也就是說(shuō)，通過(guò)查看其目標 關(guān)鍵詞 的排名靠前的頁(yè)面。他們考慮了許多不同的因素來(lái)判斷排名的難易程度：
　　反向鏈接的數量和質(zhì)量；域名評級；內容長(cháng)度、相關(guān)性、及時(shí)性；目標 關(guān)鍵詞，同義詞的使用；搜索意圖；牌; 等等
　　這個(gè)過(guò)程因人而異，因為對于究竟什么是重要的，什么是不重要的，這里沒(méi)有達成共識。一個(gè)人可能會(huì )爭辯說(shuō)修復錯誤很重要，而另一個(gè)人可能會(huì )爭辯說(shuō)依賴(lài)關(guān)系起著(zhù)更大的作用。關(guān)鍵詞 研究工具的創(chuàng )建者都在努力將 關(guān)鍵詞 排名難度設置為客觀(guān)可靠的分數，因為缺乏共識。
　　在與許多專(zhuān)業(yè) SEO 討論 關(guān)鍵詞 難度分數應該考慮的因素后，我們意識到每個(gè)人都至少同意一件事：反向鏈接對排名至關(guān)重要。所以最后，我們決定根據鏈接到前 10 個(gè)頁(yè)面的唯一站點(diǎn)的數量來(lái)計算關(guān)鍵字難度 (關(guān)鍵詞難度) 分數。
　　正如您在上圖中所見(jiàn)，KD 分數與排名前十的搜索結果中的網(wǎng)站獲得的鏈接域數量相關(guān)。
　　暗示。
　　請注意，這是“前 10 名”參考。Ahrefs 的 KD 分數并不能說(shuō)明特定 關(guān)鍵詞 #1 排名的絕對數字。它只是為您提供進(jìn)入前 10 名的建議。
　　了解 KD 的工作原理后，許多人通過(guò)將過(guò)濾器設置為 0 到 30 來(lái)僅關(guān)注低難度詞。他們沒(méi)有涵蓋站點(diǎn)上的高 KD 關(guān)鍵詞，這是一個(gè)很大的錯誤，原因有二：
　　你應該盡早放置高 KD 關(guān)鍵詞。由于您將進(jìn)行大量鏈接建設，因此創(chuàng )建您的頁(yè)面并盡快開(kāi)始推廣它是有意義的。拖延的時(shí)間越長(cháng)，你給競爭對手的領(lǐng)先優(yōu)勢就越大，將來(lái)更難超越他們。您應該將高 KD 關(guān)鍵詞 視為獲取鏈接的機會(huì )。排名靠前的頁(yè)面有很多反向鏈接的事實(shí)表明這些是“值得鏈接”的主題。換句話(huà)說(shuō)，如果您確保精心設計該主題，它可能會(huì )吸引很多反向鏈接。
　　重點(diǎn)是：KD 不會(huì )阻止您針對特定的 關(guān)鍵詞。它可以幫助您了解如何對給定主題進(jìn)行排名以及該主題的“鏈接價(jià)值”。
　　在評估之前，您應該始終手動(dòng)評估 關(guān)鍵詞，而不是僅僅依靠工具的關(guān)鍵字難度 (關(guān)鍵詞difficulty) 分數來(lái)做出最終決定。沒(méi)有 關(guān)鍵詞 工具可以將 Google 排名算法的復雜性提煉為一個(gè)數字。所以你需要時(shí)刻注意一些工具的提示。
　　如果您想了解有關(guān)關(guān)鍵字難度（關(guān)鍵詞難度）的更多信息，請查看我們的關(guān)鍵字難度（關(guān)鍵詞難度）指南。
　　每次點(diǎn)擊費用 (CPC)
　　每次點(diǎn)擊費用 (CPC) 顯示廣告商愿意為每次 關(guān)鍵詞 點(diǎn)擊他們的廣告支付多少錢(qián)。對于廣告商來(lái)說(shuō)，它比 SEO 更像是一個(gè)指標。但它間接地衡量了 關(guān)鍵詞 對我們的價(jià)值。
　　例如，關(guān)鍵詞“office coffee”的 CPC 相對較高，為 12 美元。那是因為大多數搜索者都希望為辦公室購買(mǎi)一臺咖啡機，這可能要花費數百或數千美元。相反，“how to make good espresso”的點(diǎn)擊價(jià)格非常低，因為大多數搜索者都不愿意買(mǎi)東西。他們正在尋找有關(guān)如何沖泡濃縮咖啡的信息。
　　一件重要的事情是 CPC 比搜索量更不穩定。雖然大多數 關(guān)鍵詞 的搜索需求每個(gè)月都大致保持不變，但他們的 CPC 會(huì )隨著(zhù)時(shí)間的推移而變化。這意味著(zhù)你在第三方關(guān)鍵詞工具中看到的CPC值是特定時(shí)間的快照。如果您需要實(shí)時(shí)數據，則必須使用 AdWords。
　　第 4 章 如何分組 關(guān)鍵詞
　　對于列表中的每個(gè) 關(guān)鍵詞，您都需要有正確的頁(yè)面和內容。知道如何做到這一點(diǎn)是 關(guān)鍵詞 研究過(guò)程的核心步驟。幸運的是，您可以通過(guò)兩個(gè)簡(jiǎn)單的步驟完成此操作：
　　定位父主題 定位搜索意圖 1. 定位父主題
　　假設您的列表收錄
以下 關(guān)鍵詞：
　　您可能想知道，您應該為每個(gè) 關(guān)鍵詞 構建不同的頁(yè)面還是將它們全部放在一個(gè)頁(yè)面上？
　　答案在很大程度上取決于谷歌如何看待這些 關(guān)鍵詞。它是否將它們視為同一主題的一部分（例如如何制作生咖啡）？還是將它們都視為單獨的主題？你可以通過(guò)查看谷歌的搜索結果來(lái)了解這一點(diǎn)。
　　
　　例如，我們在“如何制作生咖啡”和“什么是生咖啡”中看到一些相同的結果頁(yè)面。
　　這似乎表明 Google 認為 關(guān)鍵詞 是同一個(gè)線(xiàn)程的一部分。
　　我們還看到，這兩個(gè)搜索的大部分結果都是關(guān)于制作奶油咖啡的文章。這告訴我們“hat is whipped coffee”是如何制作奶油咖啡主題的一個(gè)副主題。
　　因此，將這兩個(gè) 關(guān)鍵詞 放在一個(gè)頁(yè)面上比創(chuàng )建兩個(gè)單獨的頁(yè)面更有意義。
　　然而，如果我們看一下“不加糖的鮮奶咖啡”，我們會(huì )發(fā)現相反的情況：
　　結果證明，幾乎所有這些都是完全無(wú)糖、健康的生咖啡，而不是普通的生咖啡。這告訴我們“不加糖的攪打咖啡”不是制作奶油咖啡的副題（盡管不加糖的奶油咖啡實(shí)際上仍然是奶油咖啡）
　　這種方法的問(wèn)題是它主要是手動(dòng)的并且速度慢，所以如果你有很多 關(guān)鍵詞 需要分析，可能需要一些時(shí)間。
　　在關(guān)鍵字資源管理器（關(guān)鍵詞 分析）中，我們解決這個(gè)問(wèn)題的方法是為每個(gè) 關(guān)鍵詞 顯示一個(gè)“父主題”。它告訴您這些子主題是否可以收錄
在父主題中。
　　為了確定“父主題”，我們分析了每個(gè) 關(guān)鍵詞 排名第一的頁(yè)面，并找到向該頁(yè)面發(fā)送最多流量的 關(guān)鍵詞。
　　讓我們把之前的關(guān)鍵詞放到Keywords Explorer（關(guān)鍵詞分析）中，查看它的“parent topic”：
　　我們在這里看到的內容反映了我們在搜索結果中看到的內容。我們的大多數 關(guān)鍵詞 都屬于同一主題。唯一的例外是“不加糖的攪打咖啡”，因此這需要一個(gè)單獨的頁(yè)面。
　　然而，我們的父主題的功能并不是絕對完美的。在關(guān)鍵詞分組方面，沒(méi)辦法每次都給你最準確的建議（這一步在SEO中也叫“關(guān)鍵詞聚合”），畢竟谷歌搜索結果不是固定的.
　　例如，在發(fā)布本指南后不久，當我在 關(guān)鍵詞 報告中查看上述 關(guān)鍵詞 的父主題時(shí)，我得到了不同的結果：
　　在這里你最好使用關(guān)鍵字資源管理器中的“流量份額&gt;按頁(yè)面”報告（關(guān)鍵詞分析）。通過(guò)這種方式，您可以很容易地找出同一頁(yè)面是否參與了這些 關(guān)鍵詞 排名。
　　2. 目標搜索意圖
　　假設您的列表中有以下 關(guān)鍵詞：
　　如果你通過(guò)博客經(jīng)營(yíng)在線(xiàn)商店，你需要知道你的博客和你的產(chǎn)品針對的是什么詞。
　　對于某些 關(guān)鍵詞 來(lái)說(shuō)，這是顯而易見(jiàn)的。您不會(huì )為“如何沖泡冷萃咖啡”創(chuàng )建產(chǎn)品頁(yè)面，因為那沒(méi)有意義。搜索者想知道如何制作冷萃咖啡，而不是購買(mǎi)沖泡設備。
　　但是 關(guān)鍵詞 像“手動(dòng)毛刺咖啡研磨機”呢？您使用的是博客文章還是顯示您銷(xiāo)售的研磨機的產(chǎn)品列表頁(yè)面？
　　鑒于您的目標可能是銷(xiāo)售更多咖啡研磨機，您的直覺(jué)很可能會(huì )創(chuàng )建一個(gè)類(lèi)別頁(yè)面，其中收錄
您要銷(xiāo)售的所有咖啡研磨機。其實(shí)這是錯誤的舉動(dòng)，因為這種內容不符合搜索者想看到的，也就是搜索意圖。
　　我們怎么知道？如果您在 Google 中查看此 關(guān)鍵詞 的首頁(yè)，它們都是關(guān)于最好的咖啡研磨機的博客文章。
　　Google 比任何人都更了解用戶(hù)意圖，因此排名靠前的 關(guān)鍵詞 結果通常意味著(zhù)它們更符合用戶(hù)意圖。如果你想獲得最高的排名機會(huì )，你應該創(chuàng )建與排名靠前的頁(yè)面相同類(lèi)型的內容。
　　您可以在關(guān)鍵字資源管理器（關(guān)鍵詞 分析）中查看排名靠前的結果，只需單擊“SERP”下拉按鈕即可。
　　從這里，您可以分析我們所說(shuō)的搜索意圖 3C，以了解如何最好地定位 關(guān)鍵詞：
　　內容類(lèi)型（content type） 內容格式（content format） 內容角度（content angle） 1.內容類(lèi)型（content type）
　　內容類(lèi)型通常屬于以下五個(gè)類(lèi)別之一：博客、產(chǎn)品、類(lèi)別、登錄頁(yè)面或視頻。
　　2. 內容格式
　　內容格式主要適用于“信息”內容。典型的例子是操作指南、清單、新聞文章、評論等。
　　3.內容角度
　　內容角度是內容的主要賣(mài)點(diǎn)。例如，搜索“如何制作拿鐵”的任何人似乎都想知道如何在沒(méi)有機器或任何特殊設備的情況下制作。
　　您只需要知道將您的內容與搜索者的期望保持一致，但您不必效仿或將搜索者困在期望泡沫中。如果你確信你可以用不同的內容類(lèi)型、格式和角度來(lái)吸引搜索者的注意力，那就試試吧。
　　第 5 章如何確定 關(guān)鍵詞 優(yōu)先級
　　關(guān)鍵詞確定優(yōu)先級并不是關(guān)鍵詞研究過(guò)程的最后一步。相反，這是在您準備好做任何其他事情之前需要完成的事情。當您搜索、分析、分組 關(guān)鍵詞 時(shí)，問(wèn)問(wèn)自己：
　　最后一點(diǎn)尤為重要。雖然搜索量、流量潛力、關(guān)鍵詞 難度和搜索意圖都是重要的考慮因素，但您還需要考慮哪些 關(guān)鍵詞 量對您的業(yè)務(wù)有價(jià)值。.
　　如何衡量關(guān)鍵詞的“商業(yè)潛力”
　　許多內容營(yíng)銷(xiāo)人員和 SEO 通過(guò)將 關(guān)鍵詞 映射到用戶(hù)購買(mǎi)渠道（人們在購買(mǎi)前經(jīng)歷的過(guò)程）來(lái)判斷 關(guān)鍵詞 的“價(jià)值”。傳統觀(guān)點(diǎn)認為，渠道越高，您購買(mǎi)的可能性就越小。
　　怎么做？最流行的方法是將 關(guān)鍵詞 提案分為三類(lèi)：TOFU、MOFU、BOFU。
　　以下是 Ahrefs 的一些 TOFU、MOFU、BOFU關(guān)鍵詞 示例：
　　一般來(lái)說(shuō)，TOFU關(guān)鍵詞 具有最高的點(diǎn)擊潛力，但訪(fǎng)問(wèn)者還不想購買(mǎi)任何東西。而 MOFU 和 BOFU 關(guān)鍵詞 會(huì )給你帶來(lái)更少的流量，但這些人更接近成為你的客戶(hù)。
　　在 Ahrefs，我們認為這種方法是有限的并且可能會(huì )產(chǎn)生誤導。
　　以下是三個(gè)原因：
　　首先，它沒(méi)有考慮到你實(shí)際上可以引導一個(gè)沒(méi)有“腿部意識”的用戶(hù)在一個(gè)頁(yè)面上完成從理解到購買(mǎi)的整個(gè)階段。事實(shí)上，這就是登陸頁(yè)面上的許多內容編輯器所做的。他們不會(huì )根據 TOFU / MOFU / BOFU 制作廣告頁(yè)面。在大多數情況下，他們會(huì )制作一個(gè)廣告登陸頁(yè)面，讓用戶(hù)自發(fā)地產(chǎn)生問(wèn)題，了解問(wèn)題，并提供問(wèn)題的解決方案。
　　其次，要確認每個(gè)關(guān)鍵詞到底是TOFU、MOFU還是BOFU其實(shí)很難。因為很多話(huà)不是那么清楚。例如，對于 Ahrefs，“鏈接構建工具”可能是我們的 MOFU 或 BOFU 關(guān)鍵詞，這完全取決于您如何看待它。
　　第三，一些營(yíng)銷(xiāo)人員將 TOFU 的范圍擴大到這樣一種程度，以至于他們最終涵蓋了很多不相關(guān)的話(huà)題。例如 Hubspot：
　　鑒于他們的業(yè)務(wù)是銷(xiāo)售營(yíng)銷(xiāo)軟件，您如何看待他們的流量來(lái)源內容：
　　為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們創(chuàng )建了一個(gè)簡(jiǎn)單而客觀(guān)的“業(yè)務(wù)評分”來(lái)確定 關(guān)鍵詞 的價(jià)值。這主要基于我們將產(chǎn)品放置在內容中的能力。
　　以下是我們用于博客主題的評分標準：
　　分數定義示例
　　3個(gè)
　　我們的產(chǎn)品是解決這個(gè)問(wèn)題的不可替代的解決方案。
　　“如何在 Google 中獲得更好的排名”——因為沒(méi)有領(lǐng)導像 Ahrefs 這樣的工具集是很難做到的。
　　2個(gè)
　　我們的產(chǎn)品有很大幫助，但不是解決問(wèn)題所必需的。
　　“SEO 技巧”——因為有些技巧適用于我們的產(chǎn)品，有些則不然。
　　1個(gè)
　　我們的產(chǎn)品只能簡(jiǎn)要提及。
　　“營(yíng)銷(xiāo)理念”- 因為 SEO 是眾多營(yíng)銷(xiāo)理念中的一種，但 Ahrefs 可以提供幫助。
　　絕對沒(méi)有辦法提及我們的產(chǎn)品。
　　《社交媒體營(yíng)銷(xiāo)》——因為在這些方面，Ahrefs 沒(méi)有辦法提供幫助。
　　通過(guò)將此分數與主題的估計搜索流量潛力配對，我們可以很好地了解哪些主題對我們的業(yè)務(wù)最有價(jià)值。您會(huì )注意到我們的博客上幾乎沒(méi)有任何商業(yè)評級為零的文章（無(wú)法接觸我們的產(chǎn)品）。
　　最后，在完成此過(guò)程時(shí)，請記住，您不僅在尋找“易于排名”的 關(guān)鍵詞，而且還在尋找具有最高投資回報率的 關(guān)鍵詞。
　　許多網(wǎng)站所有者錯誤地只關(guān)注簡(jiǎn)單、低難度的 關(guān)鍵詞。你應該始終有短期、中期和長(cháng)期的排名目標。如果你只關(guān)注短期目標，你永遠不會(huì )參加最賺錢(qián)的關(guān)鍵詞排名。如果只著(zhù)眼于中長(cháng)期目標，獲取流量需要很長(cháng)時(shí)間。
　　可以這樣想：采摘較低的果實(shí)很容易，但通常樹(shù)頂的果實(shí)會(huì )多汁。但這是否意味著(zhù)不值得采摘低價(jià)水果？不，您仍然應該選擇它們。但是，您還應該提前計劃并準備好您的梯子，以便稍后采摘更高的水果。
　　總結
　　以上應該足以幫助您了解關(guān)鍵詞研究的基本概念并開(kāi)始規劃您的內容策略。
　　如果您想了解更多信息并深入研究 關(guān)鍵詞 研究，請查看散布在本指南中的推薦閱讀鏈接。這些將使您更深入地了解各種指標和工具以及如何使用它們。 查看全部

　　解決方案:面向容器日志的技術(shù)實(shí)踐
　　摘要：本文以Docker為例，結合阿里云日志服務(wù)團隊在日志領(lǐng)域多年積累的豐富經(jīng)驗，介紹容器日志處理的通用方法和最佳實(shí)踐。
　　背景
　　自2013年dotCloud開(kāi)源Docker以來(lái)，以Docker為代表的容器產(chǎn)品以其隔離性好、可移植性高、資源占用低、啟動(dòng)快等特點(diǎn)迅速風(fēng)靡全球。下圖顯示了自 2013 年以來(lái) Docker 和 OpenStack 的搜索趨勢。
　　容器技術(shù)在部署和交付方面給人們帶來(lái)了很多便利，但也給日志處理領(lǐng)域帶來(lái)了很多新的挑戰，包括：
　　如果日志保存在容器內，當容器被銷(xiāo)毀時(shí)，日志將被刪除。由于容器的生命周期比虛擬機短很多，創(chuàng )建和銷(xiāo)毀是很正常的，所以需要一種持久化保存日志的方法；
　　進(jìn)入容器時(shí)代后，需要管理的目標對象遠多于虛擬機或物理機，登錄目標容器排查問(wèn)題會(huì )變得更加復雜和不經(jīng)濟；
　　容器的出現讓微服務(wù)更容易落地。它引入了更多組件，同時(shí)為我們的系統帶來(lái)了松耦合。因此，我們需要一種技術(shù)，既能幫助我們全局了解系統的運行情況，又能快速定位問(wèn)題點(diǎn)，還原上下文。
　　日志處理流程
　　本文以Docker為例，依托阿里云日志服務(wù)團隊在日志領(lǐng)域多年積累的豐富經(jīng)驗，介紹容器日志處理的通用方法和最佳實(shí)踐，包括：
　　實(shí)時(shí)采集
容器日志；
　　查詢(xún)分析和可視化；
　　日志上下文分析；
　　LiveTail - 云上的 tail -f。
　　實(shí)時(shí)采集
容器日志
　　容器日志分類(lèi)
　　要采集
日志，您必須首先找到日志所在的位置。這里我們以Nginx和Tomcat這兩個(gè)常用的容器為例進(jìn)行分析。
　　Nginx產(chǎn)生的日志包括access.log和error.log。根據 nginx Dockerfile，access.log 和 error.log 分別重定向到 STDOUT 和 STDERR。
　　Tomcat會(huì )產(chǎn)生很多日志，包括catalina.log、access.log、manager.log、host-manager.log等。Tomcat Dockerfile不會(huì )將這些日志重定向到標準輸出，它們存在于容器內部。
　　容器產(chǎn)生的大部分日志都可以歸結為以上幾種情況。在這里，我們不妨將容器日志分為以下兩類(lèi)。
　　標準輸出
　　使用日志記錄驅動(dòng)程序
　　容器的標準輸出將由日志驅動(dòng)統一處理。如下圖所示，不同的日志記錄驅動(dòng)程序會(huì )將標準輸出寫(xiě)入不同的目的地。
　　通過(guò)logging driver采集
容器的標準輸出的好處是使用方便，例如：
　　缺點(diǎn)
　　使用除 json-file 和 journald 之外的其他日志記錄驅動(dòng)程序將使 docker logs API 無(wú)法使用。例如，當你在宿主機上使用portainer管理容器，使用除上述兩種之外的日志驅動(dòng)時(shí)，你會(huì )發(fā)現無(wú)法通過(guò)UI界面觀(guān)察到容器的標準輸出。
　　使用 docker 日志 API
　　對于那些使用默認日志驅動(dòng)的容器，我們可以通過(guò)向 docker 守護進(jìn)程發(fā)送 docker logs 命令來(lái)獲取容器的標準輸出。使用這種方式采集
日志的工具有logspout、sematext-agent-docker等。以下示例中的命令表示獲取容器自2018-01-01T15:00:00以來(lái)的最新5條日志。
　　缺點(diǎn)
　　當日志量較大時(shí)，這種方式會(huì )給docker daemon帶來(lái)很大的壓力，導致docker daemon無(wú)法及時(shí)響應創(chuàng )建容器、銷(xiāo)毀容器等命令。
　　采集
json-file 文件
　　默認的logging driver會(huì )將日志以json格式寫(xiě)入host文件，文件路徑為/var/lib/docker/containers//-json.log。這樣就可以通過(guò)直接采集宿主機文件來(lái)達到采集容器標準輸出的目的。
　　推薦這個(gè)方案，因為既不會(huì )導致docker logs API不可用，也不會(huì )影響docker daemon，而且現在很多工具都原生支持采集
host文件，比如filebeat、logtail等。
　　文本日志
　　掛載主機目錄
　　在容器中采集
文本日志，最簡(jiǎn)單的方式是在啟動(dòng)容器時(shí)，通過(guò)bind mount或volumes將宿主機目錄掛載到容器日志所在的目錄，如下圖所示。
　　
　　tomcat容器的access log，使用命令docker run -it -v /tmp/app/vol1:/usr/local/tomcat/logs tomcat掛載host目錄/tmp/app/vol1到access log in容器在/usr/local/tomcat/logs目錄下，通過(guò)采集
host目錄/tmp/app/vol1下的日志來(lái)達到采集
tomcat訪(fǎng)問(wèn)日志的目的。
　　計算容器rootfs掛載點(diǎn)
　　使用掛載宿主機目錄的方式采集
日志會(huì )對應用程序造成侵入，因為它要求容器在啟動(dòng)時(shí)收錄
掛載命令。如果捕獲過(guò)程可以對用戶(hù)透明，那就太好了。其實(shí)這可以通過(guò)計算容器的rootfs掛載點(diǎn)來(lái)實(shí)現。
　　容器rootfs掛載點(diǎn)離不開(kāi)的一個(gè)概念就是存儲驅動(dòng)。在實(shí)際使用中，用戶(hù)往往會(huì )根據Linux版本、文件系統類(lèi)型、容器讀寫(xiě)情況等因素選擇合適的存儲驅動(dòng)。在不同的存儲驅動(dòng)下，容器的rootfs掛載點(diǎn)遵循一定的規則，所以我們可以根據存儲驅動(dòng)的類(lèi)型推斷出容器的rootfs掛載點(diǎn)，然后采集
容器的內部日志。下表是一些存儲驅動(dòng)的rootfs掛載點(diǎn)及其計算方法。
　　Logtail解決方案
　　日志服務(wù)團隊在充分對比各種容器日志采集
方式，綜合梳理用戶(hù)的反饋和訴求后，推出了容器日志一站式解決方案。
　　特征
　　logtail解決方案包括以下功能：
　　支持采集
主機上容器的主機文件和日志（包括標準輸出和日志文件）；
　　支持容器自動(dòng)發(fā)現，即在你配置好采集目標后，只要有符合條件的容器被創(chuàng )建，就會(huì )自動(dòng)采集該容器上的目標日志；
　　支持通過(guò)docker標簽和環(huán)境變量過(guò)濾指定容器，支持白名單和黑名單機制；
　　自動(dòng)標記采集到的數據，即在采集到的日志中自動(dòng)添加容器名稱(chēng)、容器IP、文件路徑等標識數據來(lái)源的信息；
　　支持采集
K8s容器日志。
　　核心優(yōu)勢
　　通過(guò)檢查點(diǎn)機制和額外監控進(jìn)程的部署確保至少一次語(yǔ)義；
　　經(jīng)過(guò)多次雙十一、雙十二的測試，以及阿里集團內部百萬(wàn)級別的部署規模，穩定性和性能都非常有保障。
　　k8s容器日志采集
　　與K8s生態(tài)深度融合，能夠便捷采集K8s容器日志是日志服務(wù)l(shuí)ogtail方案的另一大特色。
　　采集配置管理：
　　支持通過(guò)WEB控制臺進(jìn)行采集和配置管理；
　　支持通過(guò)CRD（CustomResourceDefinition）進(jìn)行采集和配置管理（這種方式更容易與K8s的部署發(fā)布流程結合）。
　　采集方式：
　　支持通過(guò)DaemonSet方式采集
K8s容器日志，即在每個(gè)節點(diǎn)運行一個(gè)采集
客戶(hù)端logtail，適用于單功能集群；
　　支持通過(guò)Sidecar方式采集
K8s容器日志，即每個(gè)Pod以容器的形式運行一個(gè)采集
客戶(hù)端logtail，適用于大型、混合、PaaS集群。
　　關(guān)于Logtail方案的詳細描述，請參考文章整體提升，阿里云Docker/Kubernetes(K8S)日志方案及選型對比。
　　查詢(xún)分析和可視化
　　日志采集完成后，下一步就是對這些日志進(jìn)行查詢(xún)、分析和可視化。這里以Tomcat訪(fǎng)問(wèn)日志為例，介紹日志服務(wù)提供的強大的查詢(xún)、分析、可視化功能。
　　快速搜索
　　采集
容器日志時(shí)會(huì )攜帶容器名稱(chēng)、容器IP、目標文件路徑等信息，查詢(xún)時(shí)可以利用這些信息快速定位目標容器和文件。關(guān)于查詢(xún)功能的詳細介紹，請參考文檔查詢(xún)語(yǔ)法。
　　實(shí)時(shí)分析
　　日志服務(wù)實(shí)時(shí)分析功能兼容SQL語(yǔ)法，提供200多種聚合函數。如果您有使用SQL的經(jīng)驗，您可以輕松編寫(xiě)出符合業(yè)務(wù)需求的分析語(yǔ)句。例如：
　　統計訪(fǎng)問(wèn)次數最多的前 10 個(gè) URI。
　　統計當前15分鐘內網(wǎng)絡(luò )流量相對于前一小時(shí)的變化情況。
　　該語(yǔ)句使用 YoY 函數計算不同時(shí)間段的網(wǎng)絡(luò )流量。
　　可視化
　　為了讓數據更加生動(dòng)，您可以使用日志服務(wù)內置的各種圖表將SQL計算結果可視化，并將圖表組合成儀表盤(pán)。
　　下圖是一個(gè)基于Tomcat訪(fǎng)問(wèn)日志的dashboard，展示了錯誤請求率、網(wǎng)絡(luò )流量、狀態(tài)碼隨時(shí)間變化的趨勢等信息。儀表板顯示多個(gè) Tomcat 容器的聚合數據。您可以使用dashboard filter功能，通過(guò)指定容器名稱(chēng)查看單個(gè)容器的數據。
　　
　　日志上下文分析
　　查詢(xún)分析、儀表盤(pán)等功能可以幫助我們把握整體信息，了解系統的整體運行情況，但定位具體問(wèn)題往往需要借助上下文信息。
　　上下文定義
　　上下文是指圍繞問(wèn)題的線(xiàn)索，例如日志中錯誤的上下文。上下文由兩個(gè)元素組成：
　　下表顯示了不同數據源的最小粒度。
　　上下文查詢(xún)的挑戰
　　在日志集中存儲的場(chǎng)景下，采集器和服務(wù)器都很難保證日志的原創(chuàng )
順序：
　　在客戶(hù)端層面，一臺主機上運行著(zhù)多個(gè)容器，每個(gè)容器都有多個(gè)目標文件需要采集
。日志采集軟件需要利用機器的多個(gè)CPU核對日志進(jìn)行解析和預處理，通過(guò)多線(xiàn)程并發(fā)或單線(xiàn)程異步回調處理網(wǎng)絡(luò )發(fā)送的慢IO問(wèn)題。這可以防止日志數據按照在機器上生成事件的順序到達服務(wù)器。
　　在服務(wù)器層面，由于橫向擴展的多機負載均衡架構，同一臺客戶(hù)端機器的日志會(huì )分散在多個(gè)存儲節點(diǎn)上。很難根據分布式日志恢復原來(lái)的順序。
　　原則
　　日志服務(wù)通過(guò)在每條日志中附加一些附加信息和服務(wù)端的關(guān)鍵詞查詢(xún)能力，巧妙地解決了上述問(wèn)題。原理如下圖所示。
　　采集日志時(shí)，會(huì )自動(dòng)添加用于標識日志來(lái)源的信息（即上面提到的最小區分粒度），作為source_id。對于容器場(chǎng)景，該信息包括容器名稱(chēng)、文件路徑等；
　　日志服務(wù)的各種采集客戶(hù)端一般會(huì )選擇批量上傳日志，幾條日志組成一個(gè)數據包?？蛻?hù)端會(huì )在這些數據包中寫(xiě)入一個(gè)單調遞增的package_id，包中的每條日志在包內都有一個(gè)偏移量；
　　服務(wù)器會(huì )將source_id、package_id和offset組合成一個(gè)字段，并為其建立索引。這樣即使各種日志混雜存放在服務(wù)器端，我們也可以根據source_id、package_id、offset準確定位到一條日志。
　　了解更多上下文分析功能，請參考文章上下文查詢(xún)，分布式系統日志上下文查詢(xún)功能。
　　LiveTail - 云端尾巴 -f
　　除了查看日志的上下文信息，有時(shí)我們還希望能夠持續觀(guān)察容器的輸出。
　　傳統方式
　　傳統模式下實(shí)時(shí)監控容器日志的方法如下表所示。
　　痛點(diǎn)
　　傳統方式監控容器日志存在以下痛點(diǎn)：
　　當容器較多時(shí)，定位目標容器費時(shí)費力；
　　不同類(lèi)型的容器日志需要不同的觀(guān)察方式，增加了使用成本；
　　關(guān)鍵信息查詢(xún)展示不夠簡(jiǎn)潔直觀(guān)。
　　功能與原理
　　為了解決這些問(wèn)題，日志服務(wù)推出了LiveTail功能。與傳統模式相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)：
　　可根據單條日志或日志服務(wù)的查詢(xún)分析功能快速定位目標容器；
　　不進(jìn)入目標容器，統一觀(guān)察不同類(lèi)型的容器日志；
　　支持關(guān)鍵詞過(guò)濾；
　　支持設置鍵列。
　　在實(shí)現上，LiveTail主要是利用上一章提到的上下文查詢(xún)原理，快速定位到目標容器和目標文件。然后客戶(hù)端周期性的向服務(wù)端發(fā)送請求拉取最新的數據。
　　視頻樣本
　　您也可以觀(guān)看視頻進(jìn)一步了解容器日志的采集、查詢(xún)、分析和可視化。
　　參考
　　結尾
　　更令人興奮的
　　解決方案:網(wǎng)站首頁(yè)設計需要注意的問(wèn)題
　　首頁(yè)是我們網(wǎng)站中最重要的頁(yè)面，所以有才華的設計師花最多的時(shí)間和精力來(lái)思考首頁(yè)的設計。那么在設計主頁(yè)時(shí)主要要注意哪些事項呢？
　　頁(yè)面內容要新穎
　　突出一個(gè)“新”字，這個(gè)原則要求我們在設計網(wǎng)站內容時(shí)不能抄襲別人的內容，而是要結合自己的實(shí)際情況，打造一個(gè)獨一無(wú)二的網(wǎng)站。所以，在設計網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，一定要在選材上下功夫。選材盡量“少”“精”，要突出“新”
　　網(wǎng)站 關(guān)鍵詞
　　
　　關(guān)鍵詞是用戶(hù)在尋找我們想要的信息時(shí)在搜索引擎上輸入的字符，所以關(guān)鍵詞對于網(wǎng)站優(yōu)化來(lái)說(shuō)是極其重要的，它幾乎決定了網(wǎng)站的排名和流量，而關(guān)鍵詞可以在首頁(yè)設置，首頁(yè)的關(guān)鍵詞是優(yōu)化網(wǎng)站最重要的方式。關(guān)鍵詞的設計形式主要是關(guān)鍵詞加長(cháng)尾關(guān)鍵詞，而關(guān)鍵詞的布局形式首頁(yè)采用一級關(guān)鍵詞，內頁(yè)采用二級關(guān)鍵詞。
　　網(wǎng)站布局
　　網(wǎng)站的布局也是設計首頁(yè)時(shí)需要注意的，因為首頁(yè)的布局風(fēng)格與用戶(hù)的瀏覽習慣有關(guān)。一種排版模式。但現在用戶(hù)普遍能夠接受新穎的排版方式。不同的設計布局可能會(huì )給用戶(hù)帶來(lái)亮點(diǎn)，增加用戶(hù)瀏覽網(wǎng)站的時(shí)間。
　　使用較少的特殊字體
　　
　　盡管您可以在 HTML 中使用特殊字體，但無(wú)法預測訪(fǎng)問(wèn)者將在他們的計算機上看到什么。在您的計算機上看起來(lái)不錯的頁(yè)面在不同的平臺上可能看起來(lái)很糟糕。一些網(wǎng)頁(yè)設計師喜歡使用定義屬性，這允許您使用特殊字體，但仍然需要一些解決方法，以防您選擇的字體不顯示在訪(fǎng)問(wèn)者的計算機上。
　　聯(lián)亞網(wǎng)絡(luò )科技有限公司是一家以戰略、創(chuàng )意、設計、技術(shù)和服務(wù)為核心的互聯(lián)網(wǎng)公司。核心技術(shù)自主研發(fā)，擁有眾多網(wǎng)頁(yè)設計行業(yè)知名設計師，經(jīng)過(guò)12年的發(fā)展，與數百家上市公司的成功合作經(jīng)驗，數萬(wàn)家企業(yè)放心選擇的服務(wù)商，讓我們成長(cháng)為一家互聯(lián)網(wǎng)精英公司——一家集策劃思維、設計執行、服務(wù)意識為一體的深圳網(wǎng)站建設公司。
　　聯(lián)亞產(chǎn)品一定要生產(chǎn)高品質(zhì)的產(chǎn)品，這是我們的核心理念。
　　聯(lián)亞愿與客戶(hù)共同成長(cháng)，攜手前行。咨詢(xún)熱線(xiàn)：0755-82940957 查看全部

　　解決方案:基于情境感知的智慧課堂動(dòng)態(tài)生成性數據采集方法與模型
　　汪冬青1、韓厚2、邱美玲1、凌海燕1
　　(1. 華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院, 廣東 廣州 510631;
　　2. 華南師范大學(xué)藝術(shù)學(xué)院, 廣東廣州 510631)
　　[摘要] 智慧教學(xué)過(guò)程中動(dòng)態(tài)生成的數據具有多源異構、不完備、關(guān)聯(lián)性強等特點(diǎn)。數據已成為當前智慧教育研究亟待解決的問(wèn)題。本文提出了一種基于情境感知技術(shù)的智慧教學(xué)數據采集模型，使用用戶(hù)、任務(wù)、位置、時(shí)間、設備、基礎設施六類(lèi)信息來(lái)表征智慧教學(xué)情境。定義動(dòng)態(tài)生成數據描述框架和云數據交換機制，解決云環(huán)境下基于教學(xué)情境的多源異構數據采集問(wèn)題，為教育大數據模型的建立和提供新的思路和方法。發(fā)展教育大數據云服務(wù)。
　　[關(guān)鍵詞] 情境意識；智能教室；動(dòng)態(tài)生成數據；數據采集
　　一、簡(jiǎn)介
　　隨著(zhù)云計算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人機交互等新一代信息技術(shù)融入教育教學(xué)全過(guò)程，智慧教育逐漸興起，受到國內外學(xué)者的廣泛關(guān)注。與傳統教育相比，智慧教育能夠帶來(lái)更簡(jiǎn)單、更高效、智能化和個(gè)性化的教學(xué)體驗，是教育信息化發(fā)展的必然階段[1]。
　　教育部印發(fā)的《“十三五”教育信息化規劃》明確提出“要依托信息技術(shù)，打造信息化教學(xué)環(huán)境”。智慧教育被認為是下一代信息化教學(xué)環(huán)境的發(fā)展方向，各地不斷加大投入，掀起建設智慧校園的熱潮。以廣東省為例，《廣東省教育發(fā)展“十三五”規劃（2016-2020年）》提出，到2020年，全省建設100所“智慧校園”、300所“未來(lái)課堂”，培育500所A智慧教育示范工程。
　　本文所關(guān)注的智慧教學(xué)環(huán)境是指智慧教育的基礎設施和保障條件，能夠為師生提供一個(gè)帶有移動(dòng)終端的課堂教育場(chǎng)所或活動(dòng)空間。智慧教學(xué)支持系統是智慧教學(xué)環(huán)境的核心組成部分。能夠提供適合的學(xué)習資源和便捷的交互工具，開(kāi)展教學(xué)互動(dòng)和學(xué)習評價(jià)活動(dòng)，有效支持個(gè)性化學(xué)習全過(guò)程，讓各類(lèi)用戶(hù)在學(xué)校和課堂上都能學(xué)習。和家庭等環(huán)境隨時(shí)隨地訪(fǎng)問(wèn)教育教學(xué)云平臺。
　　2. 問(wèn)題的呈現
　　知識的生成和共享是智慧教學(xué)環(huán)境的典型特征?，F代教育觀(guān)認為教學(xué)是一種具有生成性?xún)热莸闹饔^(guān)活動(dòng)[2]。學(xué)生掌握知識的過(guò)程本質(zhì)上是一個(gè)探究、分析、選擇和創(chuàng )造的動(dòng)態(tài)過(guò)程。在傳統的教學(xué)環(huán)境中，由于缺乏信息技術(shù)手段或軟件平臺支持，無(wú)法科學(xué)準確地記錄、分析和呈現教學(xué)過(guò)程中隱含的、轉瞬即逝的動(dòng)態(tài)內容。而在“云+終端”的智慧教學(xué)環(huán)境中，基于云計算和大數據服務(wù)，可以對動(dòng)態(tài)生成的內容進(jìn)行采集、記錄和分析。
　　動(dòng)態(tài)生成數據的采集與分析是智慧教學(xué)研究的關(guān)鍵問(wèn)題。采集
和分析動(dòng)態(tài)生成數據可以促進(jìn)學(xué)生更好地掌握知識[3]。動(dòng)態(tài)生成數據主要是指師生在教學(xué)活動(dòng)中產(chǎn)生的過(guò)程性數據，包括教師的教學(xué)行為數據和學(xué)生的學(xué)習體驗數據（如學(xué)生的學(xué)習行為、學(xué)習活動(dòng)、學(xué)習進(jìn)度等，與學(xué)生互動(dòng)的數據）。與學(xué)習環(huán)境的數據、學(xué)生操作各種資源產(chǎn)生的數據、上述各種因素之間的關(guān)系數據等）。智慧教學(xué)環(huán)境中動(dòng)態(tài)生成的數據的數據結構更加多樣化。常規的結構化數據仍然很重要，是數據采集
和分析的基礎，但非結構化數據（如圖片、視頻、教案、課堂作業(yè)、作品、音頻、教學(xué)軟件等）越來(lái)越占主導地位，顯示出增長(cháng)勢頭迅猛，但對它們的采集還處于起步階段，遠不能滿(mǎn)足蓬勃發(fā)展的智慧課堂教學(xué)應用需求。此外，教學(xué)活動(dòng)組織實(shí)施的主觀(guān)性和不確定性等因素進(jìn)一步增加了過(guò)程數據采集的復雜性。但對它們的采集
還處于起步階段，遠遠不能滿(mǎn)足蓬勃發(fā)展的智慧課堂教學(xué)應用需求。此外，教學(xué)活動(dòng)組織實(shí)施的主觀(guān)性和不確定性等因素進(jìn)一步增加了過(guò)程數據采集的復雜性。但對它們的采集
還處于起步階段，遠遠不能滿(mǎn)足蓬勃發(fā)展的智慧課堂教學(xué)應用需求。此外，教學(xué)活動(dòng)組織實(shí)施的主觀(guān)性和不確定性等因素進(jìn)一步增加了過(guò)程數據采集的復雜性。
　　目前各種跨終端的智慧教學(xué)支撐系統功能大同小異，更能滿(mǎn)足智慧課堂的教學(xué)需求，但在數據采集方面還有很大的發(fā)展空間。一方面，大多停留在簡(jiǎn)單記錄零散的學(xué)習成績(jì)數據層面，較少涉及過(guò)程性數據和非結構化數據，數據與真實(shí)教學(xué)情境緊密結合，難以全面、科學(xué)地反映教學(xué)的動(dòng)態(tài)過(guò)程而學(xué)習方面，各類(lèi)智慧教學(xué)支持系統具有獨立的數據存儲格式和傳輸方式，采集的數據相互分離，互操作性不強，難以提取和挖掘有價(jià)值的信息[ 4].
　　因此，在自然狀態(tài)下不確定的教學(xué)環(huán)境中，數據采集方法和技術(shù)是智慧教學(xué)研究面臨的重大挑戰，成為困擾教育大數據研究的突出問(wèn)題。目前已有的研究主要集中在如何記錄和分析單個(gè)教學(xué)系統或MOOC平臺（如coursera、edx等）的教學(xué)管理數據或用戶(hù)行為數據。對于一人一機的智慧教學(xué)環(huán)境，對于多源異構教學(xué)系統中動(dòng)態(tài)產(chǎn)生的數據，目前還沒(méi)有形成有效的采集方法。
　　為了解決上述問(wèn)題，本文針對智慧教學(xué)過(guò)程中數據來(lái)源多樣、結構復雜、采集標準規范不一致等問(wèn)題，構建了基于情境感知技術(shù)的數據采集模型，定義了一個(gè)遵循xAPI規范和Caliper框架的數據描述規范，設計與數據類(lèi)型及其應用上下文相匹配的數據存儲方式，以規范和標準實(shí)現數據的跨平臺互操作，為教育建設提供新的思路和方法大數據模型和發(fā)展教育大數據服務(wù)。
　　三、研究現狀
　　智慧課堂教學(xué)過(guò)程中的動(dòng)態(tài)生成數據與教學(xué)情境密切相關(guān)。建立基于態(tài)勢感知的動(dòng)態(tài)生成數據采集模型和描述規范是當前研究的關(guān)鍵問(wèn)題之一。關(guān)鍵在于教學(xué)情境感知和動(dòng)態(tài)生成數據。采集技術(shù)。
　　(1) 情境意識教學(xué)
　　情境是構建學(xué)習模型的重要因素，也是教育數據的重要特征。目前，態(tài)勢感知廣泛應用于災害監測、動(dòng)態(tài)資源分配、服務(wù)推薦等領(lǐng)域。在教育領(lǐng)域，主要關(guān)注情境意識在學(xué)習資源檢索、自適應學(xué)習路徑推薦等泛在學(xué)習中的應用。緒方等人。構建了一個(gè)情境感知的英語(yǔ)泛在學(xué)習系統[5]，通過(guò)GPS定位學(xué)習者的位置，為學(xué)習者提供合適的英語(yǔ)詞匯；程等。構建自學(xué)習室系統，監測學(xué)習者是否在指定時(shí)間出現在指定地點(diǎn)，進(jìn)而推斷學(xué)習者是否參與了學(xué)習活動(dòng)[6]；Tan利用普適計算、嵌入式系統、無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )和RFID技術(shù)開(kāi)發(fā)了EULER系統[7]，可以為他們提供合適的教材；Hwang和Chang將這些技術(shù)應用到小學(xué)生的戶(hù)外學(xué)習活動(dòng)中，引導學(xué)生通過(guò)移動(dòng)設備進(jìn)行探究性學(xué)習[8]。上述研究表明，與情境感知相關(guān)的技術(shù)正逐漸應用于單一教學(xué)活動(dòng)的數據采集，但缺乏系統、深入的面向豐富應用場(chǎng)景的全教學(xué)過(guò)程數據采集解決方案. Hwang和Chang將這些技術(shù)應用到小學(xué)生的戶(hù)外學(xué)習活動(dòng)中，引導學(xué)生通過(guò)移動(dòng)設備進(jìn)行探究性學(xué)習[8]。上述研究表明，與情境感知相關(guān)的技術(shù)正逐漸應用于單一教學(xué)活動(dòng)的數據采集，但缺乏系統、深入的面向豐富應用場(chǎng)景的全教學(xué)過(guò)程數據采集解決方案. Hwang和Chang將這些技術(shù)應用到小學(xué)生的戶(hù)外學(xué)習活動(dòng)中，引導學(xué)生通過(guò)移動(dòng)設備進(jìn)行探究性學(xué)習[8]。上述研究表明，與情境感知相關(guān)的技術(shù)正逐漸應用于單一教學(xué)活動(dòng)的數據采集，但缺乏系統、深入的面向豐富應用場(chǎng)景的全教學(xué)過(guò)程數據采集解決方案.
　　一、情況分類(lèi)
　　要實(shí)現情境感知的數字化學(xué)習，首先需要準確感知和采集
情境信息。先前的研究已經(jīng)提出了多種上下文分類(lèi)方法。Korhonen將情境分為八種類(lèi)型：環(huán)境情境、用戶(hù)情境、任務(wù)情境、社會(huì )情境、時(shí)空情境、設備情境、服務(wù)情境和網(wǎng)絡(luò )連接情境[9]。體現在時(shí)間和空間兩個(gè)最基本的上下文的結合上，設備、服務(wù)、網(wǎng)絡(luò )連接這三個(gè)上下文沒(méi)有明顯區別；Jumisko-Pyykk？Jumisko-Pyykk？這五種類(lèi)型對用戶(hù)使用移動(dòng)終端的情況進(jìn)行了分類(lèi)[10]。分類(lèi)數量少，使用過(guò)程中會(huì )增加分類(lèi)級別，不利于后期處理。在確定情境分類(lèi)標準的過(guò)程中，需要考慮分類(lèi)之間的完整性、差異性、同質(zhì)性、適度性、符合習慣等因素，關(guān)注用戶(hù)活動(dòng)中的任務(wù)和任務(wù)執行場(chǎng)景. 情境分類(lèi)是構建智慧教學(xué)情境本體的關(guān)鍵，為建立情境推理規則庫提供了處理方法。并關(guān)注用戶(hù)活動(dòng)中的任務(wù)和任務(wù)執行場(chǎng)景。情境分類(lèi)是構建智慧教學(xué)情境本體的關(guān)鍵，為建立情境推理規則庫提供了處理方法。并關(guān)注用戶(hù)活動(dòng)中的任務(wù)和任務(wù)執行場(chǎng)景。情境分類(lèi)是構建智慧教學(xué)情境本體的關(guān)鍵，為建立情境推理規則庫提供了處理方法。
　　2. 情況表示
　　在情境分類(lèi)的基礎上，需要使用理論模型或方法將獲得的情境表示為有意義的線(xiàn)索。目前，常用的上下文表示模型有：鍵值模型、標簽模型、對象角色模型、空間模型和本體模型[11]。本體建立的模型具有表達能力強、可理解性、可重用性和可共享性等優(yōu)點(diǎn)，適用于描述和定義情境以及情境之間的關(guān)系，也便于計算機進(jìn)行推理。使用基于本體的方法來(lái)定義和構建情境模型也是目前主要的發(fā)展方向和趨勢。
　　3. 情境處理
　　在上下文處理環(huán)節，通常直接上下文不能描述用戶(hù)當前的完整上下文。為了進(jìn)一步獲取用戶(hù)的完整上下文，需要使用上下文推理對獲取的上下文進(jìn)行處理。在推理方法上，可分為基于本體的推理和基于規則的推理。在實(shí)際應用中，需要在分析其優(yōu)缺點(diǎn)的基礎上做出選擇。
　　(2)教學(xué)數據采集技術(shù)
　　教育領(lǐng)域具有產(chǎn)生大量數據的能力[12]。為了提高數據采集
和存儲的性能，需要考慮采集
哪些數據可以提供最有用的信息。此外，數據來(lái)源多樣、結構復雜、相關(guān)性高[13]也是數據采集
過(guò)程中需要考慮的問(wèn)題。數據采集??是數據生命周期的第一階段[14]，是數據分析和應用的基礎。數據采集??技術(shù)主要包括數據采集方法、模型、規范和方法。
　　一、數據采集方式
　　現有教育領(lǐng)域的研究更關(guān)注學(xué)習者數據，其采集
方式包括以下三類(lèi)：一是從在線(xiàn)學(xué)習環(huán)境中獲取學(xué)習者數據，包括學(xué)習日志數據、學(xué)習行為和結果數據等。研究較多的方法；二是基于攝像頭、傳感器等設備感知學(xué)習者的生理特征，推斷學(xué)生在學(xué)習活動(dòng)中的參與情況，了解學(xué)習者是否認同教師的觀(guān)點(diǎn)[12]等；三是采用問(wèn)卷或量表等方法采集
學(xué)習者的具體信息。豐富的應用場(chǎng)景需要進(jìn)行動(dòng)態(tài)生成數據的采集，
　　2.數據采集模型
　　針對采集
到的不同類(lèi)型的數據，Edu-graph 從五個(gè)方面對教育數據進(jìn)行建模：學(xué)習內容、學(xué)習活動(dòng)、操作行為、職業(yè)以及學(xué)習者或教師參數數據[15]；Koch提出在課堂教學(xué)數據采集框架中，不僅包括學(xué)習者在教學(xué)環(huán)境中的操作行為數據，還包括學(xué)習者的績(jì)效評價(jià)數據[16]；此外，為了滿(mǎn)足學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習需求，Jeong 等人。認為智慧教育系統應該關(guān)注學(xué)習者參數和學(xué)習者特征等信息[17]；Raghuveer 提出構建基于學(xué)習者參數和學(xué)習對象元數據的學(xué)習體驗模型框架[18]，顧曉青等人。
　　3. 數據采集標準
　　數據采集??標準是實(shí)現不同廠(chǎng)商軟硬件產(chǎn)品數據互通的基礎。隨著(zhù)基于新技術(shù)的新產(chǎn)品的普及和學(xué)習內容形式的日益豐富，研究人員在學(xué)習系統的技術(shù)標準和規范方面開(kāi)展了大量的前期工作，提出了學(xué)習工具的互操作性、學(xué)習信息服務(wù)和問(wèn)題和測試互操作性等標準規范來(lái)封裝學(xué)習活動(dòng)、標簽應用場(chǎng)景等。大數據和數據科學(xué)的快速發(fā)展催生了新的標準和規范，包括Experience API（簡(jiǎn)稱(chēng)xAPI）、IMS Caliper等。 研究人員基于xAPI規范進(jìn)行了大量研究，
　　4.數據采集方式
　　教學(xué)由一系列具有時(shí)間順序的活動(dòng)或事件組成 [27]?；顒?dòng)過(guò)程的記錄是智慧教學(xué)過(guò)程分析的基礎和前提。一些研究者從工作流、學(xué)習流、學(xué)習活動(dòng)流等不同角度研究記錄（描述）活動(dòng)過(guò)程的方式。例如，王將課堂活動(dòng)分為三個(gè)不同的層次：學(xué)習流程、學(xué)習事件和學(xué)習功能[28]。
　　目前，教育數據采集技術(shù)主要面向具體應用，采集往往是在非自然狀態(tài)下分階段進(jìn)行的（在用戶(hù)不知情的情況下，如使用問(wèn)卷或量表等），而過(guò)程中產(chǎn)生的智慧教學(xué)環(huán)境數據具有更強的實(shí)時(shí)性、連貫性、綜合性和自然性，引入態(tài)勢感知技術(shù)研究此類(lèi)數據采集逐漸成為一種趨勢和方向。
　　
　　綜上所述，本文探索將xAPI規范和Caliper框架引入上下文感知動(dòng)態(tài)生成數據采集，并結合數據類(lèi)型和教學(xué)情境，提出一種調用數據采集模型和存儲機制的方法。這是一種動(dòng)態(tài)、開(kāi)放的情境感知數據方法，更好地適應智慧教學(xué)環(huán)境復雜應用場(chǎng)景和高系統異構性的需求，能夠有效支撐教育大數據情境下的實(shí)時(shí)、大規模應用。研究。微教與學(xué)習過(guò)程數據的持續采集，需要實(shí)現智慧教學(xué)動(dòng)態(tài)生成數據采集與分析的服務(wù)生態(tài)。
　　4. 基于情境感知的智慧教學(xué)動(dòng)態(tài)生成數據采集模型
　　智慧教學(xué)通常由一系列復雜的教學(xué)活動(dòng)和環(huán)節組成。每個(gè)活動(dòng)中產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)數據具有與情境緊密結合的特點(diǎn)。分析與活動(dòng)相關(guān)的情境數據，并基于情境數據構建采集模型，可以確保準確的感知上下文，在正確的時(shí)間采集
正確的數據。
　　(1) 智慧教學(xué)情境的表示與處理
　　智慧教學(xué)的動(dòng)態(tài)生成數據具有來(lái)源多、異構、不完整、不一致等特點(diǎn)。本文引入態(tài)勢感知技術(shù)，對教育專(zhuān)家的態(tài)勢感知過(guò)程進(jìn)行建模，如圖1所示。具體工作包括情境獲取、情境處理和服務(wù)調用三個(gè)階段[29]。
　　圖1 上下文感知過(guò)程
　　上下文獲取是上下文數據建模的關(guān)鍵。研究智慧教學(xué)活動(dòng)的特征和內涵，細化教學(xué)情境數據分類(lèi)框架，從直接情境和間接情境兩個(gè)方面對智慧教學(xué)情境數據進(jìn)行分類(lèi)并篩選其具體指標，重點(diǎn)關(guān)注智慧教學(xué)情境中交互性強的任務(wù)和任務(wù)執行。教學(xué)活動(dòng)場(chǎng)景。本文將動(dòng)態(tài)生成數據采集涉及的智慧教學(xué)情境分為用戶(hù)、任務(wù)、地點(diǎn)、時(shí)間、設備、基礎設施六類(lèi)；將智慧教學(xué)的具體活動(dòng)分解為不同的階段；將每個(gè)階段分解為具體的行為；以教師或學(xué)生的具體行為或與具體行為相關(guān)的情境為觸發(fā)契機，獲取智慧教學(xué)動(dòng)態(tài)生成數據的生成情況，用本體模型表示獲取的情況，如圖2所示。直接子類(lèi)和直接上下文可以通過(guò)終端或其他方式直接獲??；間接子類(lèi)和間接上下文需要通過(guò)推理獲得。
　　圖2 態(tài)勢表征模型
　　在情境推理階段，根據智慧教學(xué)情境模型，設計了基于本體和規則的推理方法對情境進(jìn)行推理。一方面通過(guò)直接情境得到當前完整的情境教化，另一方面檢測情境的一致性，排除沖突情境。
　　在服務(wù)調用階段，設計數據采集方法調用規則，結合教學(xué)過(guò)程中師生任務(wù)行為序列，推斷數據采集情況，實(shí)現當特定的智慧教學(xué)情境或情境組合出現時(shí)，調用相應的數據采集??方法獲取動(dòng)態(tài)生成的數據，同時(shí)針對不同場(chǎng)景下的結構化和非結構化數據的采集和存儲，選擇高效的存儲機制和合適的分析方法。
　　(2) 智慧教學(xué)動(dòng)態(tài)生成數據采集規范
　　數據只是用來(lái)描述事物的符號記錄，不提供判斷或意義解釋。數據的含義需要與具體的業(yè)務(wù)相關(guān)聯(lián)。因此，數據描述是數據采集的基礎和前提。智慧教學(xué)的生成數據具有明顯的非結構化、層次化和相關(guān)性特征。其中，相關(guān)性表現在知識概念之間、知識概念與學(xué)習資源之間、教學(xué)前后環(huán)節之間、教師行為與學(xué)生行為之間等諸多方面。借鑒國內外對學(xué)習過(guò)程的形式化描述方法和xAPI規范中學(xué)習經(jīng)驗的分解過(guò)程（即“經(jīng)驗-事件-陳述”），從目標、活動(dòng)、事件和行為，從抽象到具體。在教學(xué)過(guò)程中，構建了智慧教學(xué)動(dòng)態(tài)生成數據的層次化描述框架，如圖3所示。教學(xué)目標，再將教學(xué)活動(dòng)細化為教師或學(xué)生與資源、工具或服務(wù)進(jìn)行交互的具體事件，最后用交互行為描述學(xué)習事件。
　　圖3 智慧教學(xué)動(dòng)態(tài)生成數據采集層級框架
　　一、行為數據說(shuō)明
　　"Participant(Actor)+action(Verb)+object包括教師、學(xué)生或個(gè)體群體；Verb是行為動(dòng)詞，指教師或學(xué)生進(jìn)行的外顯行為；Object是動(dòng)作實(shí)施的對象，包括soft、Hardware設備還包括教學(xué)內容和數據，xAPI規范在發(fā)布時(shí)就定義了一套常用詞匯，用于記錄學(xué)習者的學(xué)習體驗。屏幕）和學(xué)習者行為（如做筆記），參考xAPI動(dòng)詞創(chuàng )建方法創(chuàng )建。
　　2.事件數據說(shuō)明
　　學(xué)習事件以“參與者（Actor）+動(dòng)作（Verb）+客體（Object）+情境（Context）”的形式描述，其中情境信息包括學(xué)習情境和活動(dòng)情境。學(xué)習情境包括課程、教師、學(xué)生、學(xué)習平臺、項目、組織等基本信息；活動(dòng)情境包括閱讀、看視頻、測試、討論等。xAPI規范公布了常用的活動(dòng)類(lèi)型，Caliper框架給出了每類(lèi)活動(dòng)的測量參數。以考試活動(dòng)為例，其參數包括分數、嘗試次數、批改次數等，這部分數據由系統自動(dòng)記錄。
　　三、活動(dòng)數據說(shuō)明
　　本文從可操作性和分類(lèi)的角度將智慧課堂教學(xué)活動(dòng)歸納為以下幾類(lèi)：課前準備、復習、介紹、講授、學(xué)習、實(shí)踐、成果展示和總結提高?；顒?dòng)信息通過(guò)人工設置或自動(dòng)判斷獲得。手動(dòng)設置，即教師在備課過(guò)程中預先設定教學(xué)活動(dòng)，安排好要使用的內容和工具，或教師在課后查看課堂記錄時(shí)手動(dòng)標注；自動(dòng)判斷，即根據學(xué)生行為和教師行為的先后順序和行為發(fā)生的時(shí)間等信息推斷出教學(xué)活動(dòng)，如“教師打開(kāi)本地資源-教師鎖定學(xué)生”
　　4.目標數據說(shuō)明
　　在教學(xué)目標集合方面，本文基于布盧姆的教學(xué)目標分類(lèi)理論[30]，從知識和認知過(guò)程兩個(gè)維度描述了云交互課堂的教學(xué)目標。在智慧課堂中，教學(xué)目標數據的獲取可以由教師在備課階段手動(dòng)設置。為了能夠做到深入分析，教師在備課過(guò)程中還需要建立教學(xué)目標與教學(xué)活動(dòng)之間的關(guān)系。
　　(3) 動(dòng)態(tài)生成數據的存儲和交換機制
　　1、動(dòng)態(tài)生成數據的存儲
　　在存儲機制層面，基于xAPI規范中的LRS（Learning Record Store）數據存儲模塊[31]獲取和共享學(xué)習經(jīng)驗數據，支持學(xué)習者的學(xué)習數據在任意系統和系統中離線(xiàn)和在線(xiàn)存儲支持 xAPI 規范。在設備中，針對不同場(chǎng)景和格式的數據提供了差異化的存儲機制。例如，課堂教學(xué)過(guò)程中有大量的數據輸入輸出操作和各種數據類(lèi)型。為了節省設備能耗，提高應用效率，課堂教學(xué)應用中的數據暫存于本地服務(wù)器（具有簡(jiǎn)單的統計分析功能）。結束后系統自動(dòng)將數據推送到云端，
　　圖 4 數據存儲和管理框架
　　對于智慧課堂動(dòng)態(tài)生成的教學(xué)視頻、學(xué)生作品等非結構化文件，具體存儲過(guò)程包括：首先，根據小文件的分類(lèi)關(guān)聯(lián)，結合上下文數據，將小文件上傳到分布式文件之前系統，基于數據分類(lèi)層框架和情境聚類(lèi)算法，為分類(lèi)數據建立關(guān)聯(lián)，并生成關(guān)聯(lián)小文件。二是針對教學(xué)資源視頻等大文件的處理，采用大文件分割處理技術(shù)，分解成小文件，實(shí)現斷點(diǎn)續傳，保證良好的用戶(hù)體驗；對于圖片、音頻等小文件的處理，使用小文件合并為大文件的技術(shù)提高了分布式存儲的性能。三是創(chuàng )建索引文件，為大文件創(chuàng )建數據結構，記錄大文件中收錄
的小文件的長(cháng)度和起始偏移量，用來(lái)解決小文件的快速訪(fǎng)問(wèn)問(wèn)題。四是建立基于上下文的元數據緩存和關(guān)聯(lián)小文件預取策略，在智慧教學(xué)環(huán)境中使用移動(dòng)智能終端緩存元數據，實(shí)現基于終端緩存的小文件快速預取，減少與相關(guān)數據節點(diǎn)的不必要通信. 相互作用。并用它們來(lái)解決快速訪(fǎng)問(wèn)小文件的問(wèn)題。四是建立基于上下文的元數據緩存和關(guān)聯(lián)小文件預取策略，在智慧教學(xué)環(huán)境中使用移動(dòng)智能終端緩存元數據，實(shí)現基于終端緩存的小文件快速預取，減少與相關(guān)數據節點(diǎn)的不必要通信. 相互作用。并用它們來(lái)解決快速訪(fǎng)問(wèn)小文件的問(wèn)題。四是建立基于上下文的元數據緩存和關(guān)聯(lián)小文件預取策略，在智慧教學(xué)環(huán)境中使用移動(dòng)智能終端緩存元數據，實(shí)現基于終端緩存的小文件快速預取，減少與相關(guān)數據節點(diǎn)的不必要通信. 相互作用。
　　2.動(dòng)態(tài)生成數據的交換
　　基于動(dòng)態(tài)生成數據采集模型，形成智慧教學(xué)終端應用與云公共服務(wù)平臺的數據交互接口，實(shí)現不同來(lái)源的智慧教學(xué)動(dòng)態(tài)生成數據的采集和統一呈現，支持更高層次的非結構化數據的分析應用。通過(guò)在智慧教學(xué)支撐系統之間設置xAPI配置文件，即云公共服務(wù)平臺的數據采集標準遵循相同的動(dòng)詞使用、活動(dòng)跟蹤、排序規則、應用場(chǎng)景等約定，經(jīng)過(guò)數據合并、去重、以及結構處理，將以JSON或XML格式描述的教學(xué)數據源同步到云端公共服務(wù)平臺；同時(shí)，
　　五、總結
　　數據采集??是大數據應用于教育的前提和基礎。目前，在智慧教學(xué)環(huán)境下的數據采集模型和方法研究中，基礎理論研究滯后于實(shí)際應用，已成為困擾教育大數據研究的前沿問(wèn)題。當前，我國正面臨新一輪教學(xué)環(huán)境建設與應用改革，而“智慧”是教學(xué)環(huán)境發(fā)展的最高追求。率先在教學(xué)動(dòng)態(tài)生成數據采集方面取得進(jìn)展，提升新一輪教學(xué)環(huán)境的智慧化。本文提出了一種面向智慧教學(xué)的情境感知模型，一種基于情境感知的動(dòng)態(tài)生成數據采集模型，以及規范和存儲機制，對大規?？缦到y數據采集和分析具有指導價(jià)值和參考意義。下一步的研究將著(zhù)重構建云端結合的教育大數據分析生態(tài)系統。在數據采集
的基礎上，需要考慮如何對采集
到的數據進(jìn)行解讀，使這些數據轉化為知識服務(wù)于教學(xué)，提高教學(xué)決策質(zhì)量。
　　本文發(fā)表于2018年第5期《電子教育研究》，轉載請聯(lián)系電化教育研究雜志社編輯部（官方郵箱：）
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　　智慧課堂中基于情境感知的動(dòng)態(tài)生成數據獲取方法與模型
　　王冬青1、韓厚2、邱美玲1、凌海燕1
　　(1.華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院，廣東廣州510631；2.華南師范大學(xué)文學(xué)院，廣東廣州510631)
　　[摘要] 智能學(xué)習中動(dòng)態(tài)生成的數據具有異構性、不完整性和強相關(guān)性的特點(diǎn)。由于傳統方法難以對這些數據進(jìn)行有效的采集和存儲，建立統一的數據采集規范和存儲機制，有效采集和分析過(guò)程數據成為智慧教育亟待解決的問(wèn)題。本文構建了一個(gè)基于情境感知技術(shù)的智能學(xué)習數據獲取模型，采用用戶(hù)、任務(wù)、位置、時(shí)間、設備和基礎設施六類(lèi)信息來(lái)表示智能學(xué)習的情境。
　　本文基于xAPI規范和Caliper框架，采用四層定義動(dòng)態(tài)生成數據描述框架和云數據交換機制，以解決云環(huán)境下基于教學(xué)場(chǎng)景的多源異構數據獲取問(wèn)題，為建立教育大數據模型、開(kāi)發(fā)教育大數據云服務(wù)提供新的思路和方法。
　　[關(guān)鍵詞] 情境意識；智慧教室；動(dòng)態(tài)生成的數據；數據采集
　　【作者簡(jiǎn)介】王冬青（1978—），女，山東煙臺人。副教授，博士，主要從事智慧課堂學(xué)習環(huán)境的設計與應用，以及基于教學(xué)大數據的學(xué)習分析研究。電子郵件： 。
　　[基金項目] 國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目“基于情境感知的智慧教學(xué)動(dòng)態(tài)生成數據采集模型及交互式可視化分析機制研究”（項目編號：71701071）；教育部人文社會(huì )科學(xué)研究青年基金項目“‘互聯(lián)網(wǎng)+’模式下兒童數字閱讀行為數據分析、設計與應用”（項目編號：17YJC880032）
　　技巧:關(guān)鍵詞優(yōu)化大師：最好的關(guān)鍵詞排名優(yōu)化工具
　　最佳 關(guān)鍵詞 排名優(yōu)化工具
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　　關(guān)鍵詞 優(yōu)化工具是什么？
　　
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　　有利于品牌推廣，穩定的自然排名可以獲得同行和客戶(hù)的信任。
　　是不是我們有了這個(gè)東西就不用做優(yōu)化了，讓他直接上百度首頁(yè)。
　　百度優(yōu)化大師有什么用
　　優(yōu)化器是一種用于優(yōu)化計算機軟件的工具，但請謹慎使用。初學(xué)者一般不要使用，以免造成不必要的麻煩。
　　
　　百度優(yōu)化大師是一款針對百度關(guān)鍵詞排名優(yōu)化的軟件。其官方網(wǎng)站為 油花。有更詳細的解釋。
　　優(yōu)化器用于優(yōu)化windows系統，清除一些垃圾文件，更改一些設置等。
　　對百度關(guān)鍵詞優(yōu)化大師影響大嗎
　　軟件只能作為輔助手段，更難達到大的效果。想一想，如果一個(gè)軟件可以操縱百度排名，那百度排名一定是一塌糊涂?，F在百度排名很亂？不會(huì )，所有的影響都不會(huì )太大。個(gè)人觀(guān)點(diǎn)，僅供參考
　　愛(ài)牛，讓您的網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)一步到位！愛(ài)牛，讓您的網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)真正高枕無(wú)憂(yōu)！愛(ài)牛，讓你真正享受等客戶(hù)上門(mén)的樂(lè )趣！愛(ài)牛網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)，讓你的網(wǎng)絡(luò )開(kāi)始吧！看看別人怎么說(shuō)。 查看全部

　　總結:用 R 收集和映射推特數據的初學(xué)者向導
　　學(xué)習使用 R 的 twitteR 和 leaflet 包，您可以映射任何主題的推文位置?！嗬锼埂に箍铺?br /> 　　文章導航
　　學(xué)習使用 R 的 twitteR 和 leaflet 包，您可以映射任何主題的推文位置。
　　當我開(kāi)始學(xué)習 R 時(shí)，我還需要學(xué)習如何采集
推特數據并將其映射以用于研究目的。盡管網(wǎng)上有很多關(guān)于此主題的信息，但我發(fā)現很難理解與采集
和映射 Twitter 數據相關(guān)的內容。我不僅是 R 的新手，而且對各種教程中的技術(shù)術(shù)語(yǔ)也不熟悉。但是，盡管困難重重，我還是做到了！在本教程中，我將介紹如何采集
Twitter 數據并將其以新手程序員可以理解的方式顯示在地圖上。
　　創(chuàng )建應用程序
　　如果您沒(méi)有 Twitter 帳戶(hù)，首先您需要注冊一個(gè)[1]。然后，轉至 [2] 創(chuàng )建一個(gè)允許您采集
Twitter 數據的應用程序。別擔心，創(chuàng )建應用程序非常簡(jiǎn)單。您創(chuàng )建的應用程序將與 Twitter 應用程序編程接口 (API) 連接。Imagine API 是一個(gè)多功能電子個(gè)人助理。您可以使用 API 讓其他程序為您做事。通過(guò)這種方式，您可以訪(fǎng)問(wèn) Twitter API 來(lái)采集
數據。請確保不要請求太多，因為推文數據請求的數量是有限的 [3]。
　　有兩個(gè) API 可用于采集
推文。如果您想一次性采集
推文，請使用 REST API。如果您想在特定時(shí)間段內連續采集
，可以使用流式 API。在本教程中，我主要使用 REST API。
　　創(chuàng )建應用程序后，轉到密鑰和訪(fǎng)問(wèn)令牌選項卡。您需要 Consumer Key (API key)、Consumer Secret (API secret)、Access Token 和 Access Token Secret 來(lái)訪(fǎng)問(wèn)您在 R 中的應用程序。
　　采集
推特數據
　　接下來(lái)就是打開(kāi)R，準備寫(xiě)代碼了。對于初學(xué)者，我推薦 RStudio [4]，它是 R 的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境 (IDE)。我發(fā)現 RStudio 在解決問(wèn)題和測試代碼時(shí)非常有用。R 有一個(gè)用于訪(fǎng)問(wèn)此 REST API 的包，稱(chēng)為 twitteR[5]。
　　打開(kāi) RStudio 并創(chuàng )建一個(gè)新的 RScript。這樣做之后，您需要安裝并加載 twitteR 包：
　　<p>install.packages("twitteR")
　　#安裝 TwitteR
　　library (twitteR)
　　#載入 TwitteR</p>
　　安裝并加載 twitteR 包后，您必須輸入上述應用程序的 API 信息：
<p><p>api_key 查看全部

　　內容分享:通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api接口_網(wǎng)易云音樂(lè )歌單榜單_知乎文章列表
　　通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api接口_網(wǎng)易云音樂(lè )歌單榜單_知乎文章列表的數據是不是聽(tīng)起來(lái)非常熟悉，下面跟大家介紹一下這幾個(gè)api的用法。一、關(guān)鍵詞采集api接口網(wǎng)易云音樂(lè )的歌單列表數據是通過(guò)關(guān)鍵詞和鏈接來(lái)獲取。需要注意，關(guān)鍵詞除了像我們通常會(huì )用到的"歌曲"、"歌單"、"歌曲列表"、"小眾"這樣的名詞以外，還可以是"餐廳"、"門(mén)店"等介詞組成的長(cháng)字符串。
　　
　　下面我們來(lái)介紹一下接口的使用方法，登錄網(wǎng)易云音樂(lè )app，搜索"歌單"這個(gè)關(guān)鍵詞，點(diǎn)擊"關(guān)鍵詞采集"按鈕，首頁(yè)就會(huì )出現相應的采集列表，選擇自己需要的數據，點(diǎn)擊"采集"按鈕，就會(huì )自動(dòng)跳轉到網(wǎng)易云音樂(lè )的采集服務(wù)器，根據指令進(jìn)行文件采集，然后點(diǎn)擊提交即可。搜索"小眾"歌單，一般就會(huì )出現本地的歌單列表列表頁(yè)面。
　　可以在列表右側有"下載"、"保存"、"去重"、"分享"的選項，選擇需要的文件下載即可。百度網(wǎng)盤(pán)鏈接二、關(guān)鍵詞爬蟲(chóng)api接口采集小眾音樂(lè )列表列表頁(yè)面打開(kāi)后，下方"采集小眾列表頁(yè)"的選項，選擇"小眾列表"這個(gè)關(guān)鍵詞，里面有五個(gè)鏈接，分別是"小眾列表"-bin/miantiao-api?aid=61465&aid=61465"和"小眾列表-api&aid=61465"，我們從"小眾列表-api&aid=61465"這個(gè)連接開(kāi)始。
　　
　　具體怎么采集呢？登錄百度網(wǎng)盤(pán)，打開(kāi)"文件"，點(diǎn)擊"添加文件"，選擇下載至網(wǎng)盤(pán)，這里直接是"api"里面關(guān)鍵詞"小眾"點(diǎn)擊打開(kāi)分享鏈接，就會(huì )自動(dòng)跳轉到百度網(wǎng)盤(pán)的api接口，選擇"baidumapi"這個(gè)連接開(kāi)始爬取歌單數據?？梢钥吹礁鑶瘟斜頂祿織l數據都是".txt"格式，就是一個(gè)文本文件。下面繼續對列表進(jìn)行爬取。
　　我們點(diǎn)擊"搜索"，搜索"歌曲"，這里會(huì )自動(dòng)跳轉到網(wǎng)易云音樂(lè )的用戶(hù)數據，點(diǎn)擊"保存"，還有保存至本地的選項，而這里就是"%20"關(guān)鍵詞列表里面的歌曲名。需要注意的是，網(wǎng)易云音樂(lè )給這個(gè)關(guān)鍵詞添加了"百度云"的標識，大家可以點(diǎn)擊"保存至百度云"選項，把"百度云"的數據也保存進(jìn)去。具體用法是，百度網(wǎng)盤(pán)打開(kāi)"文件"里面的"保存至網(wǎng)盤(pán)"，選擇"從百度云"，這里會(huì )自動(dòng)跳轉到網(wǎng)易云音樂(lè )的接口界面，這時(shí)就可以把保存至本地的百度云數據，點(diǎn)擊"保存"，就會(huì )保存網(wǎng)易云音樂(lè )的數據了。
　　需要注意的是，如果"小眾列表"-bin/miantiao-api?aid=61465"這個(gè)關(guān)鍵詞被搜索過(guò)，然后沒(méi)有保存下來(lái)數據，就直接不要再重復搜索了。而一般來(lái)說(shuō)，使用百度云接口爬取的數據，就不會(huì )有這個(gè)問(wèn)題。twoys4.github.io，我們找到了一個(gè)網(wǎng)站叫做"bandwidthread"。 查看全部

　　專(zhuān)業(yè)知識:一篇文章帶你從0到1掌握用戶(hù)畫(huà)像知識體系
　　這里推薦：
　　一個(gè)。OSM 模型（目標、策略、測量）
　　b. 銷(xiāo)售公式=流量*轉化率*客單價(jià)*復購率
　　3、面向業(yè)務(wù)目的的運營(yíng)策略設計和用戶(hù)標簽需求針對不同的業(yè)務(wù)目的，標簽體系的構建也不同，因此標簽必須來(lái)源于運營(yíng)策略。比如業(yè)務(wù)部門(mén)要做個(gè)性化推薦，做一些關(guān)于事物或人的興趣愛(ài)好的標簽會(huì )更有價(jià)值；但如果要做精細化運營(yíng)，保留和激活用戶(hù)標簽會(huì )更有價(jià)值。用戶(hù)標簽選擇參考以下示例：
　　量化目標是提高掃碼方式的關(guān)注率，選擇的運營(yíng)策略是通過(guò)推送優(yōu)惠券的方式吸引微信用戶(hù)掃碼。新粉絲掃碼關(guān)注推送100元優(yōu)惠券，老粉絲掃碼關(guān)注推送50元優(yōu)惠券。，那么在執行運營(yíng)策略的過(guò)程中，需要使用“是否是新粉”這個(gè)標簽。
　　這個(gè)階段可以準備一個(gè)簡(jiǎn)單的Excel模板，用于記錄交流內容。列表頭包括標簽名稱(chēng)、標簽規則、使用場(chǎng)景等，記錄與業(yè)務(wù)方的溝通內容。
　　4. 組織標簽對于組織標簽，需要基于對業(yè)務(wù)和政策的理解，站在用戶(hù)的角度進(jìn)行分類(lèi)管理。這是一個(gè)參考框架：
　?。?）用戶(hù)屬性標簽：性別、年齡、省份、城市、注冊日期、手機號等。
　?。?）用戶(hù)行為標簽：近30天訪(fǎng)問(wèn)次數、近30天客單價(jià)、近30天活躍天數、近30天訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)、平均訪(fǎng)問(wèn)深度等。
　　(3) 用戶(hù)消費標簽：收入狀況、購買(mǎi)力水平、購買(mǎi)的產(chǎn)品、購買(mǎi)渠道偏好、上次購買(mǎi)時(shí)間、購買(mǎi)頻率等 (4) 產(chǎn)品品類(lèi)標簽：高跟鞋、靴子、襯衫、法式連衣裙、牛仔褲， ETC。
　　(5)社交屬性標簽：頻繁活躍時(shí)間段、活躍地點(diǎn)、單身、評價(jià)次數、好評等。
　　2.2.2輸出標簽要求文檔
　　經(jīng)過(guò)前面的需求采集
和分析，明確了業(yè)務(wù)方的標簽需求。為了研發(fā)順利交付，下一步是：編寫(xiě)標注系統文檔——根據標注規則確定埋點(diǎn)——編寫(xiě)數據需求文檔。
　　1.編寫(xiě)標簽系統文檔
　　在這個(gè)環(huán)節，數據產(chǎn)品經(jīng)理需要根據前期與業(yè)務(wù)方的溝通內容，制作出具體的標簽體系文檔：
　　(1)Tag ID：例如ATTRITUBE_U_01_001，其中“ATTRITUBE”為人口屬性主體，“_”后的“U”為userid維度，“_”后的“01”為一級分類(lèi)，“001” "末尾為該一級標簽下的標簽詳情
　　(2)標簽名稱(chēng)：英文格式名稱(chēng)，例如famale
　　(3) 標注中文：女
　　(4)標簽主題：描述標簽所屬的主題，例如用戶(hù)屬性維度標簽、用戶(hù)行為維度標簽、用戶(hù)消費維度標簽 (5)標簽級別ID：標簽所屬的級別，一般分為2 levels (6) Name : ID對應的名稱(chēng)
　　(7) 標簽類(lèi)型：統計標簽、規則標簽、機器學(xué)習算法標簽
　?。?）更新頻率：實(shí)時(shí)更新，離線(xiàn)T+1更新，單次計算（9）標簽算法規則：
　　一個(gè)。需要描述選擇哪個(gè)數據表中的哪個(gè)具體字段。如果需要關(guān)聯(lián)多張表，還需要說(shuō)明join是用哪個(gè)字段
　　b. 具體的算法邏輯和統計周期，比如“最近7天的支付次數”，需要統計最近7天的支付總數。
　?。ㄊ┦褂脠?chǎng)景說(shuō)明
　　(11) 調度
　　(12) 開(kāi)發(fā)商
　?。ㄊ┬枨蠓?br /> 　　(14)優(yōu)先權
　　2.根據標注規則確定埋點(diǎn)
　　上面已經(jīng)闡明了標簽的算法規則。接下來(lái)，還需要進(jìn)一步確定應該埋哪些點(diǎn)來(lái)采集需要的數據。下面是具體的
　　案子：
　　對于標簽“Purchase Product Category Preference”，會(huì )用到點(diǎn)擊下單按鈕的事件數據，以及產(chǎn)品名稱(chēng)、產(chǎn)品類(lèi)別等事件屬性數據，所以需要埋掉點(diǎn)擊下單按鈕的事件。
　　3.編寫(xiě)數據需求文檔
　　確定好埋哪些數據后，需要制作具體的數據需求文檔，交付給負責埋的開(kāi)發(fā)同事埋。在數據需求文件中，應規定以下內容：
　　(1) 墓葬名稱(chēng)：click_order
　　(2)埋點(diǎn)顯示名稱(chēng)：點(diǎn)擊訂購按鈕
　　(3)上報時(shí)間：根據實(shí)際情況，選擇上報時(shí)間。比如點(diǎn)擊下單事件，可以選擇點(diǎn)擊下單按鈕時(shí)上報
　　(4)埋點(diǎn)類(lèi)型：根據實(shí)際情況，選擇埋點(diǎn)在客戶(hù)端還是服務(wù)端。比如“購買(mǎi)商品類(lèi)別偏好”標簽上的訂購按鈕的點(diǎn)擊事件，因為它只是判斷用戶(hù)對購買(mǎi)商品的偏好。用戶(hù)點(diǎn)擊按鈕后，已經(jīng)可以提示是否有偏好，無(wú)需等待服務(wù)器返回是否成功的提示。因此，適合客戶(hù)端埋點(diǎn)
　　(5) 屬性名稱(chēng)：事件屬性的名稱(chēng)，如點(diǎn)擊下單按鈕事件的商品名稱(chēng)屬性
　　(6) 屬性值：比如襯衫
　?。ㄆ撸﹤渥?br /> 　　在實(shí)際工作中，編寫(xiě)標簽系統文檔、根據標簽規則確定埋點(diǎn)、編寫(xiě)數據需求文檔將是一個(gè)相互完善、相輔相成的過(guò)程。
　　2.2.3 標簽開(kāi)發(fā)
　　在整個(gè)工程方案中，系統所依賴(lài)的基礎設施包括Spark、Hive、HBase、Airflow、MySQL、Redis、Elasticsearch。除了基礎設施，系統主體還包括三個(gè)重要的組成部分：ETL操作、用戶(hù)畫(huà)像主題建模、應用端標簽結果數據的存儲。如圖所示是用戶(hù)畫(huà)像數據倉庫的架構圖，下面簡(jiǎn)單介紹一下。
　　1、Hive數據倉庫ETL作業(yè)
　　下圖虛線(xiàn)框展示了常見(jiàn)的數倉ETL處理流程，即日常業(yè)務(wù)數據、日志數據、埋點(diǎn)數據等通過(guò)處理進(jìn)入數倉對應的ODS層、DW層、DM層ETL 過(guò)程。
　　2、Hive數倉用戶(hù)畫(huà)像主題建模
　　中間的虛線(xiàn)框是用戶(hù)畫(huà)像建模的主要環(huán)節，會(huì )基于數據倉庫的ODS層、DW層、DM層對用戶(hù)相關(guān)數據進(jìn)行二次建模和處理。
　　3、應用端標簽結果數據的存儲
　　在用戶(hù)畫(huà)像的主題建模過(guò)程中，會(huì )將用戶(hù)標簽的計算結果寫(xiě)入Hive。由于不同的數據庫有不同的應用場(chǎng)景，下面分別介紹：
　　(1) MySQL
　　作為關(guān)系型數據庫，可用于元數據管理、監控預警數據、用戶(hù)畫(huà)像中的結果集存儲等應用。下面詳細介紹這三種應用場(chǎng)景：
　　一個(gè)。元數據管理：MySQL讀寫(xiě)速度更快。平臺標簽視圖（Web端產(chǎn)品）中的標簽元數據可以維護在MySQL關(guān)系數據庫中，方便標簽的編輯、查詢(xún)和管理。
　　b. 監控預警數據：在畫(huà)像的數據監控中，調度流每跑過(guò)相應的模塊，都會(huì )將該模塊的監控數據插入MySQL，當驗證任務(wù)判斷達到觸發(fā)告警閾值時(shí)，告警將被觸發(fā)。
　　C。結果集存儲：存儲多維視角分析的標簽，圈人服務(wù)的用戶(hù)標簽，記錄當天每個(gè)標簽的數量等。
　?。ǘ〩Base
　　與Hive不同，HBase可以在數據庫上實(shí)時(shí)運行，而不是運行MapReduce任務(wù)，適用于大數據的實(shí)時(shí)查詢(xún)。下面以案例介紹HBase在畫(huà)像系統中的應用場(chǎng)景及工程實(shí)現：某渠道商擬通過(guò)App首頁(yè)彈窗發(fā)放紅包或優(yōu)惠券，以促進(jìn)其注冊下單。未注冊的新安裝用戶(hù)啟動(dòng)。每天畫(huà)像系統ETL調度完成后，會(huì )推送相應的人群數據到廣告系統（存儲在HBase數據庫中）。當滿(mǎn)足條件的新用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)App時(shí)，在線(xiàn)接口讀取HBase數據庫，在查詢(xún)用戶(hù)時(shí)向用戶(hù)推送彈窗。
　　(3) 彈性搜索
　　它是一個(gè)開(kāi)源分布式全文搜索引擎，可以近乎實(shí)時(shí)地存儲和檢索數據。對于響應時(shí)間要求高的場(chǎng)景，比如用戶(hù)標簽查詢(xún)、用戶(hù)人口統計、用戶(hù)群體多維度透視分析等，也可以考慮使用Elasticsearch進(jìn)行存儲。
　　2.2.4 標簽發(fā)布及效果跟蹤
　　經(jīng)過(guò)開(kāi)發(fā)測試，上線(xiàn)后需要持續跟蹤標簽應用的效果和業(yè)務(wù)方的反饋，調整優(yōu)化模型和相關(guān)權重配置。
　　03.用戶(hù)畫(huà)像產(chǎn)品化
　　在商業(yè)價(jià)值上，標簽和畫(huà)像類(lèi)似于一個(gè)中間層的系統模塊，為前端服務(wù)提供數據支持。開(kāi)發(fā)出人像標簽數據后，如果只是“躺在”數據倉庫中，將無(wú)法發(fā)揮更大的商業(yè)價(jià)值。只有將人像數據商業(yè)化后，數據處理環(huán)節上各個(gè)環(huán)節的效率才能得到標準化的提升，同時(shí)也更加方便業(yè)務(wù)方使用。下面從標簽生產(chǎn)架構和產(chǎn)品化后覆蓋的功能模塊兩個(gè)角度進(jìn)行總結：
　　3.1 用戶(hù)畫(huà)像產(chǎn)品體系架構
　　下圖是一個(gè)用戶(hù)畫(huà)像產(chǎn)品體系的結構圖。數據從左到右，主要包括數據采集、數據接入、數據集成/標簽計算、標簽應用四個(gè)層次。讓我們嘗試簡(jiǎn)要描述一下：
　　3.1.1 數據采集
　　
　　在數據采集模塊中，主要通過(guò)客戶(hù)端/服務(wù)端SDK、導入、與第三方應用對接等方式采集日志數據、業(yè)務(wù)數據、第三方數據。
　　1.開(kāi)發(fā)工具包
　?。?）客戶(hù)端SDK：通過(guò)嵌入客戶(hù)端SDK，可以采集iOS、Android、小程序、網(wǎng)站等各類(lèi)客戶(hù)端的用戶(hù)行為數據和用戶(hù)屬性信息。
　　(2) 服務(wù)端SDK：如果數據已經(jīng)存在于數據庫或者數據倉庫中，比如訂單信息，可以使用開(kāi)發(fā)語(yǔ)言對應的服務(wù)端SDK來(lái)采集數據。
　　2.進(jìn)口商
　　根據運行環(huán)境、源數據格式、導入數據大小等因素，可選擇不同的大導入方式，將歷史文件數據導入用戶(hù)畫(huà)像產(chǎn)品系統。
　　3、領(lǐng)克根據不同第三方產(chǎn)品OpenAPI的特點(diǎn)，采用接收事件消息推送或主動(dòng)輪詢(xún)的方式采集
用戶(hù)在不同第三方應用系統中的個(gè)人屬性和行為事件數據。
　　3.1.2 數據訪(fǎng)問(wèn)
　　埋點(diǎn)數據先大量進(jìn)入Kafka，然后慢慢消費訪(fǎng)問(wèn)后續的數據集成存儲系統。
　　3.1.3 數據整合/標簽計算
　　在用戶(hù)畫(huà)像系統中，Hive主要作為數據倉庫進(jìn)行ETL處理，開(kāi)發(fā)相應的用戶(hù)屬性表和用戶(hù)行為表，計算標簽。
　　1、數據整合
　　從各個(gè)渠道接收到的數據存在隔離、空值、格式不匹配、超出限制范圍等數據質(zhì)量問(wèn)題。因此，需要進(jìn)行臟數據清洗、格式轉換、用戶(hù)識別和合并等集成工作：
　　(1) 清理/改造
　　a.Clean：比如用戶(hù)的出生日期是未來(lái)的某個(gè)日期，所以需要過(guò)濾掉這種臟數據
　　b.Transform：例如通過(guò)第三方應用API獲取的所有用戶(hù)的地域信息，采用IPB標準編碼形式。為了和其他渠道的信息一起分析，需要按照IPB標準編碼轉換成標準的省、省、省。城市格式
　　(2) ID映射
　　一個(gè)。從各個(gè)通道接收到的用戶(hù)屬性數據和行為事件數據是相互隔離的。為了計算用戶(hù)的全面綜合標簽，需要對用戶(hù)進(jìn)行識別和合并。比如通過(guò)unionID，識別并合并同一個(gè)微信公眾號、小程序、開(kāi)放平臺網(wǎng)站的同一個(gè)用戶(hù)的信息。
　　經(jīng)過(guò)數據整合處理后，數據將進(jìn)入如下數據模型：
　　2.標簽計算
　　在用戶(hù)畫(huà)像系統中，將構建批量離線(xiàn)標簽處理引擎，依托于相對穩定的底層數據結構。標簽引擎同時(shí)讀取事件數據和用戶(hù)屬性數據，然后按照特定的標簽規則進(jìn)行批量計算，最終生成用戶(hù)標簽。
　　3.1.4 標簽申請
　　標簽的應用主要分為前端畫(huà)像展示和通過(guò)API訪(fǎng)問(wèn)其他系統兩種應用方式，在后面的“3.2用戶(hù)畫(huà)像產(chǎn)品化功能模塊”一章中有詳細介紹。
　　3.2 用戶(hù)畫(huà)像產(chǎn)品功能模塊
　　3.2.1 系統看板
　　通常，用戶(hù)畫(huà)像系統的數據儀表盤(pán)以可視化的形式展示企業(yè)的核心用戶(hù)數據資產(chǎn)或關(guān)注人群的數據。旨在建立和統一用戶(hù)對企業(yè)數據資產(chǎn)或核心人口數據的基本認識，主要分為以下幾類(lèi)：
　　1、用戶(hù)量級及變化趨勢：不同設備類(lèi)型ID量級，不同類(lèi)型用戶(hù)量級（如注冊用戶(hù)與非注冊用戶(hù)、付費用戶(hù)與非付費用戶(hù)等）；
　　2. 標簽資產(chǎn)：按主要類(lèi)別統計標簽數量等；
　　3、核心用戶(hù)標簽：展示固有或自定義群體的關(guān)鍵標簽畫(huà)像數據等；
　　3.2.2 標簽管理
　　供業(yè)務(wù)人員對標簽進(jìn)行增刪改查，包括：標簽分類(lèi)、新建標簽、標簽審核、標簽下架、標簽覆蓋率監控等。
　　根據用戶(hù)行為數據和用戶(hù)屬性數據設置標簽規則創(chuàng )建標簽：
　　3.2.3 單用戶(hù)畫(huà)像
　　主要能力包括通過(guò)輸入用戶(hù)ID查看單個(gè)用戶(hù)畫(huà)像的詳細數據，如用戶(hù)屬性信息、用戶(hù)行為等數據。
　　3.2.4 用戶(hù)分群及用戶(hù)群畫(huà)像
　　1、用戶(hù)分組
　　用戶(hù)分組功能主要面向業(yè)務(wù)人員。產(chǎn)品經(jīng)理、運營(yíng)、客服等業(yè)務(wù)人員在應用標簽時(shí)，可能不僅僅查看某個(gè)標簽對應的群體情況，可能需要組合多個(gè)標簽來(lái)滿(mǎn)足他們對群體的業(yè)務(wù)定義。例如：結合“近7天多次領(lǐng)取優(yōu)惠券”、“活躍度等于高和極高”、“女性”用戶(hù)3個(gè)標簽定義目標人群，查看覆蓋用戶(hù)數這個(gè)組。
　　2、用戶(hù)群體畫(huà)像
　　與用戶(hù)分組功能類(lèi)似，用戶(hù)群畫(huà)像功能首先需要結合標簽來(lái)圈定用戶(hù)群體。不同的是，用戶(hù)群畫(huà)像功能支持從多維度分析所圈定的用戶(hù)群體的特征，而用戶(hù)分群功能則側重于篩選出用戶(hù)群體，推送到各個(gè)業(yè)務(wù)系統，提供服務(wù)支持。
　　3.2.5 BI分析
　　BI平臺與這些數據打通后，可以豐富數據的維度，通過(guò)各種分析模型支持更豐富、更深入的分析對比。
　　3.2.6 開(kāi)放API
　　OpenAPI可以保證畫(huà)像系統數據與推送系統、營(yíng)銷(xiāo)系統、廣告系統、推薦系統、BI等各個(gè)平臺的連接，保證各個(gè)系統數據的實(shí)時(shí)更新，避免來(lái)自同一來(lái)源的不同數字的問(wèn)題。
　　04.用戶(hù)畫(huà)像應用
　　前面提到，用戶(hù)畫(huà)像主要包括三個(gè)應用：業(yè)務(wù)分析、精準營(yíng)銷(xiāo)、個(gè)性化推薦與服務(wù)。具體可以分為：
　　4.1 經(jīng)營(yíng)分析
　　用戶(hù)畫(huà)像系統的標簽數據通過(guò)API進(jìn)入分析系統后，可以豐富分析數據的維度，支持對各類(lèi)業(yè)務(wù)對象的業(yè)務(wù)分析。下面總結了一些市場(chǎng)、運營(yíng)、產(chǎn)品人員分析時(shí)會(huì )關(guān)注的指標：
　　4.1.1 流量分析
　　一、流量來(lái)源
　　2、流量：UV、PV
　　3、流量質(zhì)量：瀏覽深度（UV、PV）、停留時(shí)長(cháng)、來(lái)源轉化、ROI（投資回報率）
　　4.1.2 用戶(hù)分析
　　1. 用戶(hù)數：新用戶(hù)數、老用戶(hù)數、新老用戶(hù)比
　　2、用戶(hù)質(zhì)量：新用戶(hù)數（app啟動(dòng)）、活躍用戶(hù)數（app啟動(dòng)）、用戶(hù)留存（app啟動(dòng)-app啟動(dòng)）、用戶(hù)參與度、睡意、客單價(jià)
　　4.1.3 產(chǎn)品分析
　　1、商品銷(xiāo)量：GMV、客單價(jià)、下單人數、退購人數、退貨人數、各終端復購率、購買(mǎi)頻率分布、經(jīng)營(yíng)崗位購買(mǎi)轉化
　　2、商品類(lèi)：支付訂單狀態(tài)（次數、人數、趨勢、復購）、訪(fǎng)問(wèn)購買(mǎi)狀態(tài)、申請退貨狀態(tài)、訂單取消狀態(tài)、關(guān)注狀態(tài)
　　4.1.4 順序分析
　　1、訂單指標：總訂單量、退款訂單量、訂單應付金額、訂單實(shí)際支付金額、下單人數
　　2、轉化率指標：新訂單/訪(fǎng)問(wèn)UV、有效訂單/訪(fǎng)問(wèn)UV
　　4.1.5 渠道分析
　　1.活躍用戶(hù)
　　(1)活躍用戶(hù)：UV、PV
　　
　?。ǘ┬略鲇脩?hù)：注冊量、注冊量同比比較
　　2、用戶(hù)質(zhì)量
　　(1)留存率：次日留存率/7天/30天
　　3、渠道收入
　　(1)訂單：訂單量、日均訂單量、同比訂單量
　?。?）收入：支付金額、日均支付金額、同比金額（3）用戶(hù)：人均訂單量、人均訂單金額
　　4.1.6 產(chǎn)品分析
　　1、搜索功能：搜索人數/次，搜索功能滲透率，search關(guān)鍵詞
　　2.關(guān)鍵路徑漏斗等產(chǎn)品功能設計分析
　　4.2 精準營(yíng)銷(xiāo)
　　4.2.1 短信/郵件/推送營(yíng)銷(xiāo)
　　在日常生活中，我們經(jīng)常會(huì )從很多渠道收到營(yíng)銷(xiāo)信息。紅包到賬的短信推送可能會(huì )提示用戶(hù)打開(kāi)很久沒(méi)有訪(fǎng)問(wèn)的應用，心愿單中圖書(shū)降價(jià)的郵件推送可能會(huì )刺激用戶(hù)打開(kāi)推送鏈接直接下單。營(yíng)銷(xiāo)有哪些類(lèi)型？大致可以分為以下4類(lèi)：
　　1、行為營(yíng)銷(xiāo)：商品瀏覽、加入購物車(chē)、店鋪掃碼、取消訂單、退貨等。
　　2. 位置營(yíng)銷(xiāo)：周邊門(mén)店、周邊活動(dòng)、常去區域等 3. 節日營(yíng)銷(xiāo)：生日、春節、雙十一、雙十二、圣誕節等。
　　4、會(huì )員營(yíng)銷(xiāo)：歡迎加入、優(yōu)惠券提醒、積分變化、等級變化、會(huì )員福利等。
　　4.2.2客服語(yǔ)音技巧
　　當我們向某平臺客服部門(mén)投訴、咨詢(xún)或反饋時(shí)，客服人員可以準確地告訴我們我們在該平臺的購買(mǎi)情況、上次咨詢(xún)問(wèn)題的結果等信息，并及時(shí)提出解決方案有針對性的方式。為價(jià)值用戶(hù)提供VIP客服通道等特色服務(wù)。
　　4.3 個(gè)性化推薦和服務(wù)
　　應用運營(yíng)方可以通過(guò)在用戶(hù)畫(huà)像中推送性別、年齡段、興趣愛(ài)好、瀏覽和購買(mǎi)行為等標簽，向用戶(hù)推薦不同的內容。例如今日頭條的個(gè)性化文章內容推薦，抖音基于用戶(hù)畫(huà)像的個(gè)性化視頻內容推薦，淘寶基于用戶(hù)瀏覽行為等畫(huà)像數據的個(gè)性化商品推薦。
　　05.用戶(hù)畫(huà)像實(shí)踐案例
　　基于畫(huà)像系統做多方位的數據分析和用戶(hù)可觸達的運營(yíng)方案，標簽數據可以快速應用到服務(wù)層（T+1，實(shí)時(shí)應用），通過(guò)效果分析得到用戶(hù)反饋后，它有助于迭代營(yíng)銷(xiāo)策略或產(chǎn)品設計。下面通過(guò)一些實(shí)際案例，場(chǎng)景化地復現用戶(hù)畫(huà)像的應用要點(diǎn)和應用方法。
　　5.1 A/B人群效應測試
　　5.1.1 案例背景
　　為了在大促期間獲得更好的銷(xiāo)量，某快消產(chǎn)品計劃通過(guò)新聞推送的方式，對新上架的產(chǎn)品和產(chǎn)品的保健功能進(jìn)行系列文章植入，為大促造勢，刺激銷(xiāo)量。銷(xiāo)售轉化。為了準確定位目標人群流量，渠道運營(yíng)商現計劃進(jìn)行兩次A/B人群效應測試：
　　1、不同內容標題對流量的影響；
　　2、與普通推送相比，精準推送帶來(lái)更多流量。
　　5.1.2 用戶(hù)畫(huà)像入口
　　在整個(gè)項目中，需要梳理AB組流量如何劃分，AB組人群規則如何設計以及效果監控。下面分步介紹人像系統在A(yíng)B人群測試中的使用方法。
　　1. 對AB組用戶(hù)進(jìn)行細分要想做A/B組測試，首先要做好流量的細分。您可以使用A/B分布和隨機分布的形式將用戶(hù)劃分為A/B組。
　　2. 文案對流量影響測試方案 某平臺渠道商為了在大促期間召回更多用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)APP，計劃抽取少量用戶(hù)進(jìn)行AB效果測試。在活動(dòng)預熱期間復制標題。
　　本次測試方案中，控制組A選擇路徑A的用戶(hù)組，在過(guò)去x天訪(fǎng)問(wèn)過(guò)，在過(guò)去x天瀏覽/采集
/購買(mǎi)過(guò)零食，將零售文案A推送給這些用戶(hù); 控制組B選擇對于走過(guò)路徑B，在過(guò)去x天訪(fǎng)問(wèn)過(guò)，并且在過(guò)去x天瀏覽/采集
/購買(mǎi)過(guò)零食的用戶(hù)群，將零食文案B推送給該組用戶(hù)。control group和control group的用戶(hù)數是一樣的，但是文案不同。跟進(jìn)監測兩組人的點(diǎn)擊率，然后分析不同文案對用戶(hù)點(diǎn)擊的影響。例如通過(guò)用戶(hù)分組功能選擇A組中的用戶(hù)，如下圖：
　　3、精準推送相比普通推送帶來(lái)的流量提升測試方案
　　在使用畫(huà)像系統精細推送人之前，某平臺以亂推送消息的形式推送用戶(hù)。為了測試精細化運營(yíng)組相比無(wú)差異化運營(yíng)帶來(lái)的流量提升，渠道運營(yíng)人員決定在目前重點(diǎn)運營(yíng)的零食營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)館進(jìn)行AB效果測試。
　　在本次測試計劃中，控制組A選擇了路徑A，在過(guò)去x天內訪(fǎng)問(wèn)過(guò)，并在過(guò)去x天內瀏覽/采集
/購買(mǎi)了零食；對照組B選擇路徑B，在過(guò)去x天訪(fǎng)問(wèn)過(guò)，A用戶(hù)組沒(méi)有類(lèi)別偏好。將同樣的文字推送給A組和B組的用戶(hù)群，然后監控兩組人的點(diǎn)擊率，進(jìn)而分析精準營(yíng)銷(xiāo)推送帶來(lái)的增長(cháng)點(diǎn)。
　　5.1.3 效果分析
　　AB群消息推送上線(xiàn)后，需要構建監控報表，監控控制組和測試組的流量和轉化情況，重點(diǎn)關(guān)注下表指標：
　　例如，使用事件分析模型構建的AB人群的GMV對比報告如下圖所示：
　　5.2 女神節精準營(yíng)銷(xiāo)
　　5.2.1 案例背景
　　某主打女性產(chǎn)品的品牌商計劃在女神節期間針對不同品類(lèi)偏好的女神進(jìn)行針對性營(yíng)銷(xiāo)。營(yíng)銷(xiāo)信息會(huì )推送兩次，第一次是在當天10:00推送促銷(xiāo)信息，第二次是在當晚10:00發(fā)送一波促銷(xiāo)提醒。最后，通過(guò)跟蹤目標受眾支付訂單的當天完成率來(lái)評估營(yíng)銷(xiāo)效果。
　　5.2.2 實(shí)現邏輯
　　首先根據用戶(hù)性別標簽和年齡標簽圈選擇18-40歲的女性用戶(hù)。然后延遲到2020-03-08上午10點(diǎn)，根據用戶(hù)的品類(lèi)偏好標簽推送不同的營(yíng)銷(xiāo)內容。第二波推送延遲至2020-03-08晚上10點(diǎn)，推送信息為統一促銷(xiāo)提醒。
　　5.3 新裝未注冊用戶(hù)實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)
　　5.3.1 案例背景
　　某小吃商城App運營(yíng)方為促進(jìn)未注冊新裝用戶(hù)注冊下單，制定了運營(yíng)規則：新裝未注冊用戶(hù)打開(kāi)App時(shí)，通過(guò)App彈窗推送優(yōu)惠券進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo). 例如，如果用戶(hù)安裝APP后沒(méi)有注冊，改天用戶(hù)打開(kāi)后會(huì )第一時(shí)間推送APP彈窗優(yōu)惠券，更好的引導用戶(hù)完成注冊下單。
　　5.3.2 用戶(hù)畫(huà)像入口
　　渠道運營(yíng)商通過(guò)組合用戶(hù)標簽（如“未注冊用戶(hù)”、“今日安裝量”小于××天）篩選出相應的用戶(hù)群體，然后選擇將相應的群體推送至“廣告系統”。這樣每天畫(huà)像系統的ETL調度完成后，就會(huì )將對應的人群數據推送到HBase數據庫中存儲。當滿(mǎn)足條件的新用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)App時(shí)，在線(xiàn)接口讀取HBase數據庫，在查詢(xún)用戶(hù)時(shí)向用戶(hù)推送彈窗。
　　5.4 電子商務(wù)再營(yíng)銷(xiāo)廣告
　　5.4.1 案例背景
　　某電商APP產(chǎn)品運營(yíng)團隊希望提高老客戶(hù)對電子產(chǎn)品的復購率和新客戶(hù)的下單率，選擇與今日頭條合作投放再營(yíng)銷(xiāo)廣告。例如，某用戶(hù)在電商APP中看到了一款vivo手機，第二天查看今日頭條時(shí)，看到了對應手機的廣告信息。
　　5.4.2 實(shí)現邏輯
　　首先需要保證電商APP和今日頭條的API已經(jīng)開(kāi)放，然后根據用戶(hù)在A(yíng)PP中的行為（瀏覽、采集
、追加、搜索等）進(jìn)行算法挖掘。生成用戶(hù)產(chǎn)品偏好的標簽。今日頭條在抓取用戶(hù)的設備信息后，會(huì )向電商發(fā)送請求，詢(xún)問(wèn)是否需要向用戶(hù)展示廣告。這時(shí)電商平臺會(huì )判斷該用戶(hù)是否是自己的用戶(hù)。如果是自己的用戶(hù)，會(huì )返回一個(gè)推薦結果給今日頭條，用戶(hù)會(huì )看到自己之前在今日頭條瀏覽過(guò)的商品信息。您現在可以跳轉到電子商務(wù)應用程序中的產(chǎn)品詳細信息頁(yè)面。
　　06.總結
　　1、首先，描述了用戶(hù)畫(huà)像、用戶(hù)標簽、用戶(hù)群體的認知概念；
　　2.然后，對標簽系統的分類(lèi)、標簽構建的過(guò)程和方法進(jìn)行了說(shuō)明；
　　3、為了說(shuō)明如何讓數據倉庫中“躺著(zhù)”的畫(huà)像標簽數據發(fā)揮更大的商業(yè)價(jià)值，從系統架構和應用層功能兩個(gè)角度對用戶(hù)畫(huà)像系統的構建進(jìn)行簡(jiǎn)要總結；
　　4.最后從業(yè)務(wù)分析、精準營(yíng)銷(xiāo)、個(gè)性化推薦三個(gè)角度總結了用戶(hù)畫(huà)像的應用，并在實(shí)戰案例部分列舉了幾個(gè)用戶(hù)畫(huà)像的實(shí)際應用案例。
　　參考：
　　[1] 趙紅天，《用戶(hù)畫(huà)像：方法論與工程化解決方案》
　　[2] 曉峰老師，21天訓練營(yíng)
　　[3] 草帽小子，如何從0-1搭建用戶(hù)畫(huà)像系統
　　[4] 酒仙橋@道明前輩，從0開(kāi)始構建用戶(hù)畫(huà)像系統的系列文章
　　[5]秦璐，什么是用戶(hù)畫(huà)像，一般用戶(hù)畫(huà)像的作用是什么
　　[6] 蔡青青，如何打造有效的用戶(hù)畫(huà)像（Persona）
　　[7] 趙紅天，《數據化運營(yíng)：系統方法與實(shí)戰案例》 [8] 劉振華，《電商數據分析與數據化運營(yíng)》
　　分享文章:百度到底是喜歡原創(chuàng )文章還是采集文章的網(wǎng)站（自媒體網(wǎng)站如何采集文章優(yōu)化)
　　本文主要為您介紹SEO網(wǎng)站文章優(yōu)化。有需要的朋友可以參考一下。如果您覺(jué)得對您有幫助，希望您能關(guān)注本站。
　　剛開(kāi)始做網(wǎng)站的時(shí)候，一直在想一個(gè)問(wèn)題，
　　百度是喜歡原創(chuàng )文章的網(wǎng)站還是采集
文章的網(wǎng)站？雖然百度出過(guò)打擊采集網(wǎng)站的算法，但感覺(jué)并沒(méi)有真正落地。
　　不僅如此，對于那些辛勤工作的原創(chuàng )站長(cháng)來(lái)說(shuō)，
　　有時(shí)候效果還不如別人的輕松采集
效果好，那么今天我們就來(lái)和大家分析一下網(wǎng)站是如何進(jìn)行SEO的采集
文章的。
　　如何采集
文章：
　　
　　采集
文章的本質(zhì)是移動(dòng)它們。我認為在互聯(lián)網(wǎng)上移動(dòng)文章有兩種方法：
　　1、自己手動(dòng)復制和傳輸。手動(dòng)復制太費時(shí)間和精力了。你得去各大網(wǎng)站找你要的文章，然后復制采集
。不過(guò)人工運輸也有好處，就是我們可以改Find exactly what you want。
　　2.使用采集軟件批量采集。之前跟大家說(shuō)的小說(shuō)采集
站的玩法其實(shí)和采集
軟件差不多。采集軟件可以根據我們提供的關(guān)鍵詞自動(dòng)采集，對于自媒體網(wǎng)站的文章也會(huì )顯示閱讀數、評論數等。
　　使用采集軟件有利于我們分析數據，比如哪篇文章更受歡迎，更受歡迎。我們可以通過(guò)數據分析所有這些，然后將它們傳輸到我們的網(wǎng)站。
　　使用采集
的文章來(lái)優(yōu)化網(wǎng)站：
　　對于一個(gè)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，內容很重要，除非你是付費玩家（SEM），否則不做內容也能獲得好的排名。對于我們草根站長(cháng)來(lái)說(shuō)，內容就像是一棟樓的地基。
　　必須先打好地基，才能建造摩天大樓。
　　
　　所以如果你想利用采集
的文章來(lái)優(yōu)化你的網(wǎng)站，我建議你重點(diǎn)關(guān)注網(wǎng)站優(yōu)化的幾個(gè)要點(diǎn)。首先是網(wǎng)站的TDK編寫(xiě)。網(wǎng)站的TDK編寫(xiě)很重要。
　　百度蜘蛛進(jìn)入你的網(wǎng)站后，首先抓取的是網(wǎng)頁(yè)的TDK。
　　有的朋友可能不知道什么是TDK。主要是網(wǎng)頁(yè)的三大標簽，標題（title），關(guān)鍵詞（keywords）和描述（description），所以在發(fā)表文章的時(shí)候一定要合理設置。
　　第二點(diǎn)是網(wǎng)頁(yè)內鏈的錨文本。由于我們選擇采集文章進(jìn)行優(yōu)化，所以每天都有大量的文章發(fā)布。這時(shí)候可能會(huì )有更多的百度蜘蛛來(lái)抓取網(wǎng)站內容。
　　而我們就是想利用好這樣一個(gè)特性，讓百度蜘蛛繼續深入爬取。通過(guò)設置網(wǎng)站文章的內部鏈接，它會(huì )在我們的網(wǎng)站中不斷爬取和抓取。這將有助于增加我們網(wǎng)站的整體權重。
　　第三點(diǎn)是關(guān)于網(wǎng)站內部的評論模塊。雖然前期可能會(huì )說(shuō)沒(méi)有人會(huì )在我們的網(wǎng)站上發(fā)表評論，但是我們可以自己發(fā)表評論。其實(shí)百度蜘蛛也會(huì )抓取評論模塊，那我們應該怎么使用呢？好評呢？
　　我的拙見(jiàn)是我們可以使用注釋來(lái)增加關(guān)鍵詞的密度。百度也評估了頁(yè)面上關(guān)鍵詞的密度。我們在站長(cháng)工具中看到推薦的密度在2%到8%之間。之間，
　　至于是真是假，我不知道，但不管是真是假，還是建議大家好好利用評論模塊。如果有效怎么辦？沒(méi)錯，這些都是不準確的。 查看全部

　　詳細數據:精通日志查詢(xún)：如何翻頁(yè)獲取日志和計算結果
　　摘要： 精通日志查詢(xún)：如何翻頁(yè)獲取日志和計算結果 日志服務(wù)提供一站式的日志采集、存儲、查詢(xún)、計算功能。交互式日志采集體驗，釋放用戶(hù)運維壓力，解放用戶(hù)雙手；交互式查詢(xún)分析體驗，讓用戶(hù)自由構建數據模型，探索性分析，深入挖掘數據。
　　精通日志查詢(xún)：如何翻頁(yè)獲取日志和計算結果
　　日志服務(wù)提供一站式的日志采集、存儲、查詢(xún)、計算功能。交互式日志采集體驗，釋放用戶(hù)運維壓力，解放用戶(hù)雙手；交互式查詢(xún)分析體驗，讓用戶(hù)自由構建數據模型，探索性分析，深入挖掘數據。
　　用戶(hù)可以利用日志服務(wù)的查詢(xún)分析能力，不僅可以在控制臺進(jìn)行交互查詢(xún)，還可以通過(guò)SDK在程序中使用查詢(xún)分析。當計算結果比較大時(shí)，如何在本地讀取全量結果是一個(gè)比較麻煩的問(wèn)題。好在日志服務(wù)提供了翻頁(yè)功能，不僅可以翻頁(yè)閱讀原創(chuàng )
日志內容，還可以翻頁(yè)閱讀本地的SQL計算結果。開(kāi)發(fā)者可以使用日志服務(wù)提供的SDK，或者CLI，通過(guò)讀取數據接口讀取日志。
　　查詢(xún)和分析使用不同的分頁(yè)方式
　　日志服務(wù)提供統一的查詢(xún)日志入口：GetLogstoreLogs，可以根據關(guān)鍵字查詢(xún)日志原創(chuàng )
內容，也可以提交SQL計算獲取計算結果。
　　查詢(xún)翻頁(yè)用例
　　在GetLogStoreLogs api中，有offset和lines兩個(gè)參數
　　閱讀頁(yè)面時(shí)，不斷增加偏移量。讀取到某個(gè)偏移量后，得到的結果行數為0，結果進(jìn)度為完成狀態(tài)。認為所有的數據都讀完了，可以結束了。.
　　翻頁(yè)代碼示??例
　　翻頁(yè)偽代碼：
　　
　　Python翻頁(yè)閱讀示例
　　更詳細的案例參考文檔：
　　Java翻頁(yè)閱讀示例
　　更詳細的案例參考文檔
　　翻頁(yè)讀取SQL分析結果
　　SQL分析中，GetLogStoreLogs API參數中的offset和lines是無(wú)效的，補上。也就是說(shuō)，如果按照上面翻頁(yè)的方法遍歷offset翻頁(yè)，讀取原來(lái)的內容，那么每條SQL執行的結果都是一樣的。理論上我們可以一次調用得到所有的計算結果，但是如果結果集過(guò)大，可能會(huì )出現以下問(wèn)題：
　　為了解決SQL翻頁(yè)問(wèn)題，我們提供了標準的SQL限制翻頁(yè)語(yǔ)法
　　一個(gè)典型的案例，如果下面的SQL一共產(chǎn)生了2000條日志
　　
　　然后可以翻頁(yè)，每次閱讀500行，共完成4次閱讀：
　　SQL翻頁(yè)示例
　　在程序中，SQL翻頁(yè)的偽代碼是這樣寫(xiě)的：
　　示例 Python 程序：
　　示例 Java 程序：
　　擴展信息
　　日志服務(wù)使用手冊，最全資料
　　日志服務(wù)器分析demo，Nginx日志，CDN日志，DDOS日志，SLB日志demo，grafana，Datav大屏demo
　　5分鐘搭建實(shí)時(shí)分析網(wǎng)站：Grafana+日志服務(wù)實(shí)戰
　　匯總:02數據采集、清洗處理及質(zhì)量檢查流程匯編v1 0.pdf 30頁(yè)
　　旅游局旅游基礎數據庫建設項目數據采集、清洗處理及質(zhì)量檢測過(guò)程編制版本控制信息版本日期起草及修改說(shuō)明V1.0版本2014年12月華勝天成V1.1版本2015年8月華勝天成所有內容為用戶(hù)所有，專(zhuān)有. 未經(jīng)用戶(hù)明確書(shū)面許可，任何組織和個(gè)人不得為任何目的、以任何形式、以任何方式傳播本文的部分或全部?jì)热?。華勝天成科技二目錄 1. 概述 2 2. 總體設計 22.1 總體架構 22.2 數據集成流程 32.3 數據交換流程設計 42.3.
　　云源數據既包括景區、旅行社、酒店等重要的結構化旅游要素，也包括博客、新聞、貼吧、微博等非結構化旅游衍生數據。這兩類(lèi)數據不僅相互關(guān)聯(lián)，而且形成一個(gè)系統。因此，尤其需要對相關(guān)數據的采集、同步、處理、清洗等進(jìn)行梳理，使各環(huán)節環(huán)環(huán)相扣、有序執行。行業(yè)系統數據源包括景區管理系統、導游數據管理系統、旅行社報備系統和國家重點(diǎn)景區客流系統。2. 總體設計 2.1 總體框架 總體框架圖 華盛天成科技 2 2.2 數據集成流程 根據總體設計思路，數據集成的實(shí)現按照處理過(guò)程可以分解為數據采集、數據同步、數據清洗（包括自動(dòng)處理和人工審核處理）。以及數據質(zhì)檢等環(huán)節，最終實(shí)現數據入庫工作。云基礎數據（包括景區、酒店、旅行社等基礎數據）的采集、存儲、審核、清洗、歸并?？傮w流程圖如下： 數據集成流程圖。增量數據同步到云數據鏡像庫（V1）庫。Reiking數據交換平臺是整個(gè)數據清洗和轉換檢查的核心。定時(shí)觸發(fā)自動(dòng)程序進(jìn)行數據清洗處理，生成大數據平臺需要的Json格式信息。他終于意識到：1、將處理后的基礎數據推送到基礎數據庫（Oracle）；2. 將處理后的動(dòng)態(tài)數據（Json）推送到大數據平臺。
　　3、將基礎數據庫（Oracle）中的導游、景點(diǎn)等基礎數據推送給華盛天成科技 3 2.3 數據交換流程設計 2.3.1 數據交換流程標準化 數據庫接口名稱(chēng)標準化權限，避免對數據庫的操作。數據庫接口名根據對應的數據庫類(lèi)型和數據庫所在的IP地址來(lái)命名。比如11中的MySql數據庫中的Test數據庫可以按照MySql-111-Test命名。對于其他類(lèi)型的數據庫，以上命名規則通用，特殊情況具體考慮，命名一定要規范。目錄名稱(chēng)標準化目錄采用分級格式排列，各級目錄均以中文標注?？偰夸浢Q(chēng)為：旅游局基礎數據庫嫉妒數據處理。子節點(diǎn)大致可分為：01采集庫與鏡像庫同步、02鏡像庫到大數據平臺、03鏡像庫到PDA數據倉庫、04鏡像庫到信息網(wǎng)（DB2）、05鏡像庫到基礎庫, 06 從業(yè)務(wù)數據庫到基礎數據庫，07業(yè)務(wù)數據庫到PDA數倉，08 PDA數倉到大數據平臺的八類(lèi)數據交換處理服務(wù)。各種名稱(chēng)是根據不同的目的和數據處理順序來(lái)命名的。其中，01采集庫與鏡像庫的同步還包括：基本信息同步、評論信息同步、路線(xiàn)\策略同步、圖片庫同步、
　　
　　02 到大數據平臺的鏡像庫包括：推送到第一平臺、推送到第二平臺、推送到第三平臺等樣式名稱(chēng)。華勝天成科技 4 服務(wù)名稱(chēng)標準化 服務(wù)名稱(chēng)多樣化，可以根據不同的類(lèi)型、不同的數據庫表名、源IP和目標IP地址等進(jìn)行命名，例如基礎信息同步的服務(wù)名稱(chēng)為：Travel__71，即就是，表名是把Travel表從數據庫同步到71數據庫。其他需要特殊處理的，按特殊處理。運行菜單格式規范了運行菜單需要和服務(wù)目錄創(chuàng )建對應的運行菜單，目錄結構遵循服務(wù)目錄結構。如下圖所示：華勝天成科技 5 2.4 業(yè)務(wù)代碼標準化 2.4.1 行政區劃代碼標準化 根據國家標準統一行政區劃代碼，代碼標準根據每年發(fā)布的數據進(jìn)行更新。2.4.2 新建行政區劃代碼表 參照已發(fā)布的行政區劃代碼表，創(chuàng )建行政區劃代碼標準表。來(lái)源：MySQL數據庫 服務(wù)器：26 數據庫：weibo_info_2:city_code 目的：MySQL數據庫 服務(wù)器：1(192.168.102.) 數據庫：pom_ct_data 新建_：sta_city_code 華盛天成科技 6 2.4.3 更新采集數據庫elint_dest_city中的行政區劃代碼表采集
database 在表中增加一個(gè)標準的行政區劃代碼字段，
　　添加字段SQL語(yǔ)句：alter elint_dest_city add(`sta_city_code` int(6) DEFAULT NULL COMMENT '標準行政區劃代碼') 匹配過(guò)程程序代碼： 主類(lèi)名：MatchCode 注：此項已實(shí)現，不用動(dòng)，如果你需要打電話(huà)直接上桌就行了。2.5 數據采集與同步 2.5.1 云數據采集 1. 基礎數據采集 基礎數據采集渠道主要是基于全國31個(gè)省市旅游信息網(wǎng)站發(fā)布的景區、旅行社、酒店等基本信息。2.電商點(diǎn)評數據采集 電商點(diǎn)評數據采集渠道主要為國內各大電商，包括旅游、驢媽媽、同程旅行、馬蜂窩等。3、微博數據采集（微博熱詞、熱詞等處理）) 抓取微博數據的方式有以下三種： 1) 單獨使用爬蟲(chóng)，使用類(lèi)似的元詞搜索方式。2）編寫(xiě)程序調用API接口采集關(guān)注度視角的微博數據。3）爬蟲(chóng)與API的結合。針對新浪微博越來(lái)越嚴格的限制，通過(guò)爬蟲(chóng)和API相結合的方式進(jìn)行數據采集。微博先找轉發(fā)，再找評論。接下來(lái)，找到轉發(fā)器的詳細信息。（微博采集
深入了解） 華盛天成科技7條微博建議：少采集
轉發(fā)。采集
是順序的。4、貼吧數據主要以貼吧、天涯論壇等帖子數據為主。2）編寫(xiě)程序調用API接口采集關(guān)注度視角的微博數據。3）爬蟲(chóng)與API的結合。針對新浪微博越來(lái)越嚴格的限制，通過(guò)爬蟲(chóng)和API相結合的方式進(jìn)行數據采集。微博先找轉發(fā)，再找評論。接下來(lái)，找到轉發(fā)器的詳細信息。（微博采集
深入了解） 華盛天成科技7條微博建議：少采集
轉發(fā)。采集
是順序的。4、貼吧數據主要以貼吧、天涯論壇等帖子數據為主。2）編寫(xiě)程序調用API接口采集關(guān)注度視角的微博數據。3）爬蟲(chóng)與API的結合。針對新浪微博越來(lái)越嚴格的限制，通過(guò)爬蟲(chóng)和API相結合的方式進(jìn)行數據采集。微博先找轉發(fā)，再找評論。接下來(lái)，找到轉發(fā)器的詳細信息。（微博采集
深入了解） 華盛天成科技7條微博建議：少采集
轉發(fā)。采集
是順序的。4、貼吧數據主要以貼吧、天涯論壇等帖子數據為主。微博先找轉發(fā)，再找評論。接下來(lái)，找到轉發(fā)器的詳細信息。（微博采集
深入了解） 華盛天成科技7條微博建議：少采集
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是順序的。4、貼吧數據主要以貼吧、天涯論壇等帖子數據為主。微博先找轉發(fā)，再找評論。接下來(lái)，找到轉發(fā)器的詳細信息。（微博采集
深入了解） 華盛天成科技7條微博建議：少采集
轉發(fā)。采集
是順序的。4、貼吧數據主要以貼吧、天涯論壇等帖子數據為主。
　　5、新聞博客數據 新聞博客數據主要來(lái)源于國內門(mén)戶(hù)網(wǎng)站旅游頻道，包括人民網(wǎng)旅游頻道和新華網(wǎng)旅游頻道。博客主要是新浪博客和搜狐博客。2.5.2 云數據同步 實(shí)現云采集數據庫與云采集數據庫鏡像數據庫的同步，將實(shí)時(shí)數據第一時(shí)間同步到鏡像數據庫中使用。數據同步分為基礎數據同步和動(dòng)態(tài)數據同步。其中，基礎數據與更新的時(shí)間間隔比較長(cháng)，周期為一個(gè)月。由于動(dòng)態(tài)數據更新快，每小時(shí)新增數據量在萬(wàn)條級別。下面是具體配置。1. 基礎數據同步 基礎數據采集后會(huì )略有增加，大部分是更新操作，所以基礎數據同步是基于時(shí)間戳的。同步周期：一周 2、動(dòng)態(tài)數據同步 動(dòng)態(tài)數據包括實(shí)時(shí)添加的數據，如電商評論、旅游路線(xiàn)、新聞信息等，該類(lèi)數據量增長(cháng)迅速。同步間隔很短。同步周期：1小時(shí) 2.6業(yè)務(wù)系統數據抽取 2.6.1國家重點(diǎn)景區客流系統數據增量抽取并輸出結果。通過(guò)ReiKing工具實(shí)現客流系統數據庫和PDA數據倉庫的增量數據提取，并將增量數據實(shí)時(shí)推送到PDA數據倉庫。對Oracle數據性能影響不大。
　　
　　國家重點(diǎn)景區客流數據庫：Oracle 抽取目的地：PDA數據倉庫 華盛天成科技 8 抽取周期： 2.6.2 A級景區管理系統增量數據抽取 A級景區管理系統采用MySql數據庫，同樣采用ETL該工具建立連接，將A級景區管理系統的數據提取到PDA數據倉庫進(jìn)行數據處理。A級景區管理系統數據庫：MySql數據庫 提取目的地：PDA數據倉庫 提取時(shí)間：1個(gè)月 2.6.3導游系統數據提取 導游系統使用Sybase數據庫，用戶(hù)未提供數據庫級賬號暫且。ETL的提取暫時(shí)沒(méi)有實(shí)現。旅游局提供導游數據庫導出的TXT文件，約150M，共約80萬(wàn)條導游信息。以及導游一寸證件照734797張。導游資料中各字段含義：、導游編號、姓名、性別、資格證書(shū)編號、等級證書(shū)編號、地區、年審有效期、發(fā)卡時(shí)間、語(yǔ)言、等級、旅行社、國籍、電話(huà)、教育、出生日期、專(zhuān)業(yè)兼職。導游數據處理流程如下： 導游基本信息入庫：將旅游局提供的導游信息150M TXT文件導入基礎數據庫。導入底層數據庫中字段屬性對應的文本文件的字段屬性，
　　保持圖片字段類(lèi)型為CLOB，為下一步導入圖片做準備。1、導游圖片信息導入 [1] 旅游局贈送的圖片包內含導游1寸照片734797張，圖片類(lèi)型為jpg格式，以導游編號命名。例如：.jpg?！?】圖片存儲中間表。由于圖片是以指南編號命名的，所以編號作為唯一匹配的關(guān)系字段。為了導入方便，先把圖片導入到中間表中，包括三個(gè)字段：ID、NAME、PICTURE。該表的作用是將本地jpg格式的圖片導入到該表中，天成科技9的NAME字段為圖片文件名。方便之后，導游的圖片信息通過(guò)與導游基本信息中的編號匹配存儲。[3] 將所有jpg格式的圖片存入中間表后，按編號匹配存入。即中間表的NAME字段與基礎庫中導游表的字段匹配。最后將圖片導入基礎數據庫?！?】導入過(guò)程中的問(wèn)題。問(wèn)題一：導出的734797張圖片中，有52張圖片名稱(chēng)不規則。導出時(shí)有中文“（”和“）”，導致Linux系統下出現亂名，找不到本地文件。個(gè)別文件的亂碼只有重命名后才能入庫。問(wèn)題2：指南數據中有14條重復數據。導游和年檢日期不一樣，其他領(lǐng)域的信息是一樣的。2、巡查員信息存儲 2、業(yè)務(wù)系統數據及大數據平臺接口定義（待補充） A級景區管理系統、重點(diǎn)景區客流系統數據結構字段見(jiàn)附件。
　　如何將這些數據推送到大數據平臺，利用虛擬數據訪(fǎng)問(wèn)來(lái)支持臨時(shí)策略，從長(cháng)遠考慮是否需要補充長(cháng)效機制。3、云端數據處理 云端采集的數據具有互聯(lián)網(wǎng)數據的共同特點(diǎn)，如：數據量大、數據類(lèi)型多樣、數據來(lái)源廣泛。云端采集
的處理過(guò)的數據一定是雜亂無(wú)章的，這就不可避免地需要對數據進(jìn)行人工處理。我們需要使用 ETL 工具和其他數據處理工具來(lái)提取、處理和轉置在云端采集
的數據。經(jīng)過(guò)深度處理的數據就是我們需要的可用數據。3.1 基礎數據處理 3.1.1 核心基礎數據 基礎數據包括景區、酒店、旅行社、導游等。1. 景區基礎數據處理 華盛天成科技10個(gè)景區基礎數據云源包括各省旅游信息網(wǎng)站、電商渠道、景區官網(wǎng)渠道。待處理數據包括五星級景區、四星級景區、三星級景區、二星級景區、一星級景區等，待處理數據量為180個(gè)5星和 2000 為 4 星。景區基礎數據的業(yè)務(wù)系統來(lái)源包括A級景區管理系統。2、酒店基礎數據處理酒店基礎數據云源包括各省旅游信息網(wǎng)站、電商渠道、景區官網(wǎng)渠道，需要處理的數據包 待處理數據包括五星級景區、四星級景區、三星級景區、二星級景區、一星級景區等，待處理數據量為180個(gè)5星和 2000 為 4 星。景區基礎數據的業(yè)務(wù)系統來(lái)源包括A級景區管理系統。2、酒店基礎數據處理酒店基礎數據云源包括各省旅游信息網(wǎng)站、電商渠道、景區官網(wǎng)渠道，需要處理的數據包 待處理數據包括五星級景區、四星級景區、三星級景區、二星級景區、一星級景區等，待處理數據量為180個(gè)5星和 2000 為 4 星。景區基礎數據的業(yè)務(wù)系統來(lái)源包括A級景區管理系統。2、酒店基礎數據處理酒店基礎數據云源包括各省旅游信息網(wǎng)站、電商渠道、景區官網(wǎng)渠道，需要處理的數據包 景區基礎數據的業(yè)務(wù)系統來(lái)源包括A級景區管理系統。2、酒店基礎數據處理酒店基礎數據云源包括各省旅游信息網(wǎng)站、電商渠道、景區官網(wǎng)渠道，需要處理的數據包 景區基礎數據的業(yè)務(wù)系統來(lái)源包括A級景區管理系統。2、酒店基礎數據處理酒店基礎數據云源包括各省旅游信息網(wǎng)站、電商渠道、景區官網(wǎng)渠道，需要處理的數據包 查看全部

　　技巧:seo必備工具腳本，批量挖掘采集關(guān)鍵詞到EXCEL表
　　下午收到朋友反饋無(wú)效。為什么經(jīng)常失??？因為現在是付費時(shí)代，什么都需要充值，不然什么都得不到，而且有限制，所以需要的話(huà)還是選擇付費吧。時(shí)間把文章里的代碼改成了A站的api，感覺(jué)一勞永逸，本帖不再更新。
　　下午收到朋友反饋無(wú)效。我花了幾分鐘來(lái)修復它。代碼更新于2020年12月1日，最新下載地址在文末：
　　想知道為什么我能第一時(shí)間收到好友的反饋嗎？點(diǎn)擊進(jìn)入這篇文章：
　　我還記得我是在疫情期間的情人節注冊的。期間也學(xué)習了很多大佬分享的教程和源碼，收獲頗豐。
　　這不，昨天逛論壇的時(shí)候發(fā)現了一個(gè)python寫(xiě)的seo關(guān)鍵詞采集挖掘腳本（原帖：%3D1%26filter%3Dtypeid%26typeid%3D29&amp;page=1），因為我也做了一個(gè)小自己做網(wǎng)站，雖然平時(shí)不太關(guān)注seo，但是還是很喜歡這種可以解放雙手的工具，所以立馬復制試了一下，發(fā)現代碼報錯，于是入手看了帖子的評論，發(fā)現很多人和我報同樣的錯誤，比如下面這位，和我一樣是新手，求助。
　　幾年前，我自學(xué)了一段時(shí)間的python。另外，我有一點(diǎn)編程語(yǔ)言基礎，擅長(cháng)使用百度搜索。終于，功夫不負有心人。我修復了這個(gè)腳本，至少我可以運行它。，現分享給大家，回饋論壇，對你我都有幫助。先貼代碼。大佬們不會(huì )笑
　　【Python】純文本查看復制代碼
　　#愛(ài)站網(wǎng)長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘
#2021-5-11更新
# -*- coding=utf-8 -*-
import requests
import xlwt
import json
#secrect_Id 登錄愛(ài)站后獲取
secrect_Id ='805422c95131161b845661eb7afe14c5'
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36',
'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
"Connection": "keep-alive",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9"
}
#獲取關(guān)鍵詞數據
def get_keyword_datas(keyword):
<p>
data={
'word': keyword,
}
url = "https://apistore.aizhan.com/word/related/{0}".format(secrect_Id)
print(url)
html=requests.post(url,data=data,headers=headers).text
res = json.loads(html)
# print(res)
data_list = []
if res['code'] == 200000:
if res['data']['count'] > 0 :
print('已采集到{0}關(guān)鍵詞，正在保存中...'.format(res['data']['count']))
for value in res['data']['list']:
item = []
for k,v in value.items():
item.append(v)
data_list.append(item)
elif res['code'] == 100003:
print("接口維護")
elif res['code'] == 200002:
print("非法關(guān)鍵詞")
elif res['code'] == 100005:
print("余額不足,請充值")
else:
print("系統錯誤")
return data_list
#保存關(guān)鍵詞數據為excel格式
　　
def bcsj(keyword,data):
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
booksheet = workbook.add_sheet('Sheet 1', cell_overwrite_ok=True)
title = [['長(cháng)尾關(guān)鍵詞', '全網(wǎng)指數', 'pc指數', '移動(dòng)指數']]
title.extend(data)
#print(title)
for i, row in enumerate(title):
for j, col in enumerate(row):
booksheet.write(i, j, col)
workbook.save(f'{keyword}.xls')
print(f"保存數據為 {keyword}.xls 成功！")
if __name__ == '__main__':
keyword = input('請輸入關(guān)鍵詞>>')
print('正在采集長(cháng)尾關(guān)鍵詞數據，請稍后...')
datas_list=get_keyword_datas(keyword)
if datas_list:
print('========================采集結束========================\n')
bcsj(keyword, datas_list)
else:
print('采集失敗\n')</p>
　　附上采集部分的流程圖：
　　部分結果圖：
　　我的exe文件是用pyinstaller打包的。包有點(diǎn)大，有需要的可以下載。
　　2021-5-11更新下載：
　　如果覺(jué)得有用，能不能給我打個(gè)分鼓勵一下，謝謝大家！
　　技巧:用金花站主工具挖掘長(cháng)尾關(guān)鍵詞
　　金花網(wǎng)站大師工具也是如此，搜索引擎優(yōu)化
　　在SEO行業(yè)有名的工具，如何在工作中使用金花網(wǎng)站大師工具？
　　批量查詢(xún)網(wǎng)站關(guān)鍵詞排名
　　我們只需要輸入域名，然后在查詢(xún)底部輸入關(guān)鍵字
　　然后點(diǎn)擊底部開(kāi)始查詢(xún)，我們可以查詢(xún)關(guān)鍵詞在主要搜索引擎中的排名。具體來(lái)說(shuō)，我們還可以觀(guān)察關(guān)鍵詞的相關(guān)指數和平均指數！
　　
　　使用金花站大師工具挖掘長(cháng)尾關(guān)鍵詞
　　我們也可以使用金花站長(cháng)工具挖掘長(cháng)尾關(guān)鍵詞，因為之前用過(guò)其他工具，但長(cháng)尾擴展效果不佳。比如詞重SEO，我可以在百度擴展不超過(guò)20個(gè)關(guān)鍵詞，豐超和5118，但用金華站長(cháng)工具擴展400個(gè)左右的長(cháng)尾關(guān)鍵詞，免費版的長(cháng)尾模式可以擴展。 顯示 500 個(gè)長(cháng)尾關(guān)鍵字。如果您需要更強大的功能，可以選擇升級 VIP。
　　/
　　d/file/titlepic/20220430/l2ua31fhq0a.jpg' title='' alt=''>
　　使用黃金網(wǎng)站站長(cháng)工具查詢(xún)網(wǎng)站收錄內容
　　點(diǎn)擊頂部數據分析，查詢(xún)網(wǎng)站PC查詢(xún)機和手機收錄率。有些人可能會(huì )說(shuō)使用網(wǎng)站是可以的。是的，網(wǎng)站確實(shí)是可以的，但金華網(wǎng)站的主要工具還有其他幾個(gè)功能，比如是否有死鏈接、入口鏈、退出鏈。我覺(jué)得沒(méi)關(guān)系！
　　
　　關(guān)鍵詞密度分析
　　您可以分析頁(yè)面的關(guān)鍵字密度，直接進(jìn)入對應的頁(yè)面，單擊OKURL，如下圖所示：
　　我們可以直觀(guān)地分析我們寫(xiě)的文章的頻率和密度。
　　網(wǎng)絡(luò )日志分析
　　我認為這個(gè)功能還可以。我自己分析高殼網(wǎng)站日志，不過(guò)小白也不難，我們可以直接用金華站長(cháng)工具分析網(wǎng)站日志，感覺(jué)很實(shí)用，哈哈！ 查看全部

　　解決方案:程序日志處理挑戰與方案
　　本文作者：簡(jiǎn)志，阿里云計算資深專(zhuān)家，擅長(cháng)領(lǐng)域日志分析處理。
　　程序日志（AppLog）有什么特點(diǎn)？
　　內容最全：程序日志由程序員給出，重要的位置、變量值、異常都會(huì )被記錄下來(lái)?？梢哉f(shuō)90%以上的線(xiàn)上bug都是通過(guò)程序日志輸出來(lái)定位的
　　格式比較隨意：代碼往往由不同的人開(kāi)發(fā)，每個(gè)程序員都有自己喜歡的格式，一般很難統一，引入的一些第三方庫的日志樣式也不同
　　具有一定的共性：雖然格式是任意的，但一般都有一些共性。例如，對于 Log4J 日志，需要以下字段：
　　時(shí)間
　　等級
　　在文件或類(lèi)（file or class）
　　電話(huà)號碼
　　線(xiàn)程號（ThreadId）
　　處理程序日志的挑戰是什么？
　　1、數據量大
　　程序日志一般比訪(fǎng)問(wèn)日志大一個(gè)數量級：假設一個(gè)網(wǎng)站一天有100萬(wàn)次獨立訪(fǎng)問(wèn)，每次訪(fǎng)問(wèn)大約有20個(gè)邏輯模塊，每個(gè)邏輯模塊中有10個(gè)主要邏輯點(diǎn)需要記錄.
　　那么日志總數為：
　　每個(gè)長(cháng)度為200字節，則存儲大小為
　　隨著(zhù)業(yè)務(wù)系統的復雜化，這個(gè)數據會(huì )越來(lái)越大。一個(gè)中型網(wǎng)站每天登錄 100-200GB 是很常見(jiàn)的。
　　2. 多臺分布式服務(wù)器
　　大多數應用程序都是無(wú)狀態(tài)的，運行在不同的框架中，例如：
　　服務(wù)器
　　碼頭工人（容器）
　　函數計算（容器服務(wù)）
　　對應的實(shí)例數會(huì )從幾到幾千不等，需要跨服務(wù)器的日志采集方案
　　3、運行環(huán)境復雜
　　程序落在不同的環(huán)境中，例如：
　　應用相關(guān)的都會(huì )在容器中
　　API相關(guān)日志會(huì )在FunctionCompute中
　　傳統 IDC 中的遺留系統日志
　　與移動(dòng)相關(guān)的日志位于用戶(hù)站點(diǎn)
　　瀏覽器中的網(wǎng)頁(yè)（M站）
　　為了獲得全貌，我們必須統一和存儲所有數據。
　　如何解決程序日志記錄需求
　　1.統一存儲
　　目標：將各個(gè)渠道的數據采集
到一個(gè)中心化的中心，這樣后續的工作只有在它們連接起來(lái)的時(shí)候才能完成。
　　我們可以在日志服務(wù)中創(chuàng )建一個(gè)項目來(lái)存放應用日志。日志服務(wù)提供了30多種日志采集方式：無(wú)論是埋在硬件服務(wù)器中，還是網(wǎng)頁(yè)上的JS，還是服務(wù)器上輸出的日志，都可以實(shí)時(shí)采集。在列表中找到。
　　在服務(wù)端日志上，日志服務(wù)除了使用SDK直接寫(xiě)入外，還提供了一個(gè)方便、穩定、高性能的Agent——Logtail。logtail提供windows，
　　
　　linux有兩個(gè)版本。在控制臺定義機器組并配置日志采集后，即可實(shí)時(shí)采集業(yè)務(wù)日志。這是一個(gè) 5 分鐘的視頻。
　　創(chuàng )建好日志采集配置后，我們就可以對項目中的各種日志進(jìn)行操作了。
　　可能有人會(huì )問(wèn)，日志采集代理有很多，有Logstash、Flume、FluentD、Beats等，那么Logtash和這些相比有什么特點(diǎn)呢？
　　簡(jiǎn)單易用：提供API、遠程管理和監控功能，集成阿里巴巴集團百萬(wàn)級服務(wù)器日志采集和管理經(jīng)驗，配置一個(gè)采集點(diǎn)到幾十萬(wàn)臺設備只需幾秒
　　適應各種環(huán)境：無(wú)論是公網(wǎng)、VPC、自定義IDC等均可支持，https和斷點(diǎn)續傳功能，輕松訪(fǎng)問(wèn)公網(wǎng)數據
　　性能強，資源消耗極?。航?jīng)過(guò)多年磨練，性能和資源消耗均優(yōu)于開(kāi)源，詳見(jiàn)對比測試
　　2.快速搜索定位
　　目標：無(wú)論數據量如何增長(cháng)，服務(wù)器如何部署，都能保證定位問(wèn)題的時(shí)間是恒定的
　　例如，訂單錯誤和長(cháng)時(shí)間延遲。如何在一周的幾TB數據日志中快速定位問(wèn)題。它還將涉及各種條件過(guò)濾和故障排除。
　　比如程序中記錄延遲的日志，我們排查延遲大于1秒，方法以Post開(kāi)頭的請求數據：
　　對于收錄
error關(guān)鍵詞 但不收錄
merge關(guān)鍵詞 的日志
　　當天的結果
　　本周結果
　　更長(cháng)的結果
　　這些查詢(xún)在 1 秒內返回
　　3.關(guān)聯(lián)分析
　　有兩種類(lèi)型的關(guān)聯(lián)，進(jìn)程內關(guān)聯(lián)和跨進(jìn)程關(guān)聯(lián)。我們先來(lái)看看兩者的區別：
　　進(jìn)程內關(guān)聯(lián)：一般比較簡(jiǎn)單，因為同一個(gè)函數前后的日志都在一個(gè)文件里。在多線(xiàn)程鏈接中，我們只需要根據線(xiàn)程Id進(jìn)行過(guò)濾即可
　　跨進(jìn)程關(guān)聯(lián)：跨進(jìn)程請求一般沒(méi)有明確的線(xiàn)索，一般通過(guò)RPC中傳遞TracerId來(lái)關(guān)聯(lián)
　　3.1 上下文關(guān)聯(lián)
　　點(diǎn)擊上下文查詢(xún)后，會(huì )跳轉到前后N個(gè)上下文
　　顯示框可以通過(guò)“早期”和“更新”等按鈕加載更多上下文
　　也可以點(diǎn)擊“返回正常搜索模式”，通過(guò)過(guò)濾框進(jìn)一步調查過(guò)濾ThreadID，精準上下文過(guò)濾
　　更多上下文查詢(xún)文檔請參考文檔索引查詢(xún)下的上下文查詢(xún)
　　3.2 跨進(jìn)程關(guān)聯(lián)
　　跨進(jìn)程關(guān)聯(lián)也稱(chēng)為 Tracing。最早的作品是谷歌在2010年大名鼎鼎的《Dapper，一個(gè)大型分布式系統跟蹤基礎設施》，后來(lái)開(kāi)源社區借鑒了谷歌的思想，做出了各種已經(jīng)平民化的Tracer版本。比較有名的有：
　　Dapper (Google)：每個(gè)追蹤器的基礎
　　StackDriver Trace (Google)，現在兼容 ZipKin
　　Zipkin：twitter 開(kāi)源 Tracing 系統
　　Appdash：golang 版本
　　
　　鷹眼：阿里巴巴集團中間件技術(shù)部研發(fā)
　　X 射線(xiàn)：AWS 在 Re:Invent 2016 上推出技術(shù)
　　從頭開(kāi)始使用 Tracer 相對容易，但在現有系統中使用它成本高且具有挑戰性。
　　今天我們可以基于日志服務(wù)實(shí)現一個(gè)基本的Tracing功能：在各個(gè)模塊的日志中輸出Request_id、OrderId等相關(guān)的標志字段，通過(guò)在不同的日志庫中查找得到所有相關(guān)的日志。
　　比如我們可以通過(guò)SDK查詢(xún)前端機、后端機、支付系統、訂單系統等日志，得到結果后做一個(gè)前端頁(yè)面關(guān)聯(lián)跨進(jìn)程調用
　　綜上所述，下面是基于日志服務(wù)快速搭建的追溯系統。
　　4、統計分析
　　找到特征日志后，我們有時(shí)希望做一些分析，比如網(wǎng)上有多少種不同類(lèi)型的錯誤日志？
　　我們先查詢(xún)“__level__”的日志級別字段，得知一天有2720條錯誤：
　　接下來(lái)我們可以根據file和line這兩個(gè)字段進(jìn)行統計聚合（確定唯一的日志類(lèi)型）
　　可以得到所有錯誤的類(lèi)型和位置的分布
　　其他包括基于錯誤代碼和高延遲等條件的 IP 定位和分析。更多信息請參考訪(fǎng)問(wèn)日志分析案例。
　　5.其他
　　1.備份日志審計
　　日志可以備份到存儲成本較低的OSS或IA，也可以直接備份到MaxCompute。詳見(jiàn)日志投遞
　　2. 關(guān)鍵詞鬧鐘
　　目前報警方式有以下幾種
　　1.將日志查詢(xún)保存為日志服務(wù)中的定時(shí)任務(wù)，并對結果進(jìn)行告警，見(jiàn)文檔
　　2.通過(guò)云監控日志告警功能，見(jiàn)文檔
　　3、日志查詢(xún)權限分配管理
　　開(kāi)發(fā)、PE等權限可以通過(guò)子賬號+授權組的方式進(jìn)行隔離，見(jiàn)文檔
　　最后，讓我們談?wù)剝r(jià)格和成本。程序日志主要使用日志服務(wù)LogHub + LogSearch功能。這是與開(kāi)源解決方案的比較。查詢(xún)成本是開(kāi)源方案的25%。使用起來(lái)非常方便，讓您的開(kāi)發(fā)工作更有效率。
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　　解決方案:《自適應-體育新聞》帝國CMS模板(自適應
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　　整站模板采用自適應結構制作，抱歉MIP端是真正的三合一帝國cms源碼，自適應模板方便管理權重也集中，網(wǎng)站打開(kāi)速度快，用戶(hù)體驗好，欄目和子欄目可以下拉 全自動(dòng)按順序調用，網(wǎng)站結構簡(jiǎn)潔明了，程序仿帝皇cms7.5內核，開(kāi)源無(wú)任何限制，模板按標簽分類(lèi)，可以使用多批次構建和MIP專(zhuān)用網(wǎng)站，內容由優(yōu)采云
采集
和更新，生成和維護也很方便。
　　《自適應體育新聞》帝國CMS模板開(kāi)發(fā)環(huán)境：
　　
　　帝國cms 7.5
　　安裝環(huán)境：
　　php+mysql
　　采集規則：
　　收錄
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采集規則和模塊，采集目標站和多站采集。包年獲取規則更新
　　
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