解决方案:网站内部优化和站外优化的区别

　　解决方案:网站内部优化和站外优化的区别

　　网站SEO站内优化和站外优化有很大区别吗？今天站长小编就来简单说一下。上站是指改变网站的内部结构，使网站更容易被蜘蛛抓取，比如网站内容；站外是指发回链接，给蜘蛛一个抓取你网站的渠道！

　　站内站外区别如下：

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　　1、SEO网站：内容建设：保质保量取信于用户

　　假货流行的本质还是心态和价值观的问题。网站建设内容为王，几乎所有做网站制作和网站优化的人都把它作为一个标准。因为内容真的很重要，没有内容无论如何也赢不了网站优化。搜索引擎一再明确表示，复制的内容不会有效增加权重，搜索引擎更喜欢独特、原创的内容。伪原创所没有的是内容的独特性和高质量。

　　合理的内容建设应该是顺畅的、循序渐进的，或者说，内容建设应该是稳步完善的，而不是一蹴而就的。但现实是，很多中小企业的网站长期被人忽视。开心的时候可以一下子发布几十个内容，很多时候连必要的维护都没有。再加上很多内容都是抄袭伪原创，这怎么能增加网站的权重呢？需要指出的是，无论采用何种方式更新网站，被搜索引擎抓取收录后，只会起到增加权重的作用，从而再次提升内容质量。

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　　2、站外：链接建设：真实、自然、合理增加

　　谷歌和百度都公开发布了SEO优化指导文件。谈到链接建设，他们都指出真正的链接自然是多种多样的。里面收录

的意思可能每个人不一样，但是最基本的至少应该有链接的资源，关键词的分类，最重要的是时间的合理分配。如果想长期获得理想的优化效果，笔者的建议是下定决心放弃批量链接工具和黑连。因为就算一下子能得到很多链接，也太不真实了。链接的不稳定性和超常规的增长方式会让搜索引擎高度警惕。

　　建立SEO链接最有效，最客观真实的方式就是软文。

　　稿件采集 解决方案:新华网数据中心的设计与实现

　　Computer Applications Computer Applications Vol2003 文章编号：10019081（2003）0503 新华网数据中心的设计与实现，杨建武（北京大学计算机科学与技术研究所，文本信息处理技术国家重点实验室，北京100871）：顺序实现数据的充分共享和深度 新华网建立了以数据中心为核心的内容管理系统。本文首先介绍了数据中心的应用需求，然后给出了系统的总体框架和模块设计。在此基础上，根据数据采集、数据挖掘、数据服务等模块的不同应用特点，对不同的技术进行了详细介绍。实现手段关键词:数据中心;

　　即主网数据和子网数据通过数据中心进行整合，形成一个完整的信息数据库，内容不重复。在此基础上，开展二次深度使用点分析、专题报告等功能，从而产生新的价值。根据。2001年，新华网与我们合作，共同研究完成了新华网内容采编发布系统，实现了新闻信息采集管理、可视化编辑、过程管理控制、自动发布等功能。然而，单靠内容采集、编排和分发系统并不能实现真正意义上的网络数据共享和统一管理，各个子网的数据还处于信息孤岛状态，无法深入挖掘利用，无法发掘内在价值。针对这一问题，基于“内容管理”的基本思路，我们提出了新华网数据中心的建设方案。基本目标是充分利用分布在全国乃至世界各地的分支机构，整合各地站点的内容，实现信息的丰富化。消除信息孤岛，运用数据挖掘等智能化技术手段，减少重复劳动，提高信息利用率。需求介绍 新华网内容管理系统建设包括各分支渠道、合作部委发布信息三个部分。建立多站点内容管理系统，升级现有采编分发系统，建立新华网数据中心。其中，数据中心建设作为多个子系统的连接点，是整个项目能否成功的关键之一。其主要建设目标是提供数据处理和数据挖掘工具，以满足内容管理系统的应用需求。建设完成后，将作为新华网各类新闻信息资源存储和处理平台的总体设计。新华网数据中心整体架构如图所示。原创

数据采集并录入数据中心，进行去重、过滤、关键词提取、进入数据中心前自动进行汇总。多站点系统进行提取、自动分类等数据处理任务，向数据中心提出新闻文章的存储请求，并将新闻文章的内容传输给数据中心的存储服务程序；、分类，最后人工处理去重过滤中无法自动处理的特殊稿件。收稿日期：200205；修订日期：200309 作者简介，湖北孝感人，硕士*敏*感*词*，主要研究方向：文本信息处理 杨建武（1973年，江西南城人，助理研究员SGML/XML，数据挖掘。任务由avaServlet实现，调用通过主网的多站点系统，

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　　注意任务执行的顺序，尽量保证先到先得，包括将数据中心的稿件或热点新闻列表以XML格式导出，以邮件列表的形式发布数据管理， SMS、WAP等媒体：包括分类培训、传播 规则管理等系统管理：包括用户管理、权限控制等功能。数据采集​​模块内部*敏*感*词*。任务执行模块是核心部分，主要包括稿件预处理、稿件入库、辅助索引建立三大任务，实现技术分析新华网数据中心采用的开发技术是跨平台EE技术应用服务器，采用IBM Websphere , 而基于IBM CM8的数据存储与管理系统，采用面向对象、模块化的设计思想，将各个模块抽象为各个类，充分实现封装，继承和多态的面向对象特性，采用基于MVC的开发模式（ Model Controller），并将模型（Model）、视图（View）和C​​ontrol）对象引入到设计中。模型是应用程序的业务逻辑部分，提供数据挖掘功能，维护数据，提供数据访问方法。在一般的avabeans或者EJBWeb应用中，即HTML和XMLSP页面主要处理用户看到的内容，动态SP部分处理用户可以看到的动态网页，而静态网页则通过HTML和XML手稿进行预处理，这表示关键词抽取，摘要抽取，

　　具体来说，首先，需要对手稿进行切分和词性标注。关键词抽取算法主要使用TFIDF模型对名词和动词的重要性进行排序，返回一些重要性最高的词作为手稿的关键词。摘要抽取算法主要是基于直接抽取稿件中比较重要的句子构成摘要的思路。算法首先需要对句子在文稿中的重要性进行排序，排序考虑的因素包括句子所在的段落以及句子在段落中的位置。、句子长度、句子TF、交叉引用度等。一个句子的最终重要性是这些因素的线性组合。在具体应用中，需要不断调整参数以达到更好的效果。自动分类算法采用了比较成熟的基于SVM的文本分类算法，这里不再赘述。去重功能利用辅助索引找到与新稿件相似的稿件，根据相似程度判断新稿件。计算机应用200376主要考虑单词与其上下近义词的关系，形成一个简单的概念网络；根据稿件与稿件之间的相关程度，将每篇稿件聚集到与其最相似的一个稿件簇中，从而将所有稿件划分为若干具有内部相似性的稿件簇。可以划分为不同的子稿件集群，同样不同的稿件集群可以聚合成一个大的主题，最终形成主题间的层次结构数据服务，其功能特点是高频同步。编辑稿件时，编辑可以随时请求服务器提取当前稿件的关键词、摘要等。请求要求立即返回关键词、摘要等。每天都有成千上万这样的请求 从程序的角度来看，一个关键词提取（或摘要等）分为两部分。因此，我们的处理方式是将初始化与核心任务分开，提前初始化一次，减少系统整体的初始化次数，

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　　实现方式是让初始化工作在Servlet初始化时进行，即在Servlet中进行类创建、字典加载等初始化工作。doGet 然后在收到请求时使用在 init 中创建的类的相应方法。调用时使用synchronization关键字进行同步处理，保证线程并发时正确执行（挖矿分析的核心算法不是线程安全的）。同步（aObject）数据挖掘的特点是离线异步。在编辑和执行话题制作等数据挖掘工作时，很多任务需要消耗大量时间，必须离线处理。我们的处理方式是生成一个新的离线任务流程，接收并挖矿servlet创建一个新进程来执行挖矿任务，不等待任务完成给客户。客户端返回任务进度状态信息。实现手段是在servlet中新建一个进程来执行挖掘任务。新进程在运行过程中会输出其运行状态，以便操作者了解挖矿任务的进展情况。之所以不采用新线程，是因为可以同时进行多个挖掘任务，这会要求挖掘分析的核心算法是线程安全的（无静态属性等）。启动新进程的方法是调用java lang.Runtime。数据挖掘的三大功能是话题生产、新闻追踪和热点新闻生成。话题。并且不要等待任务完成给客户。客户端返回任务进度状态信息。实现手段是在servlet中新建一个进程来执行挖掘任务。新进程在运行过程中会输出其运行状态，以便操作者了解挖矿任务的进展情况。之所以不采用新线程，是因为可以同时进行多个挖掘任务，这会要求挖掘分析的核心算法是线程安全的（无静态属性等）。启动新进程的方法是调用java lang.Runtime。数据挖掘的三大功能是话题生产、新闻追踪和热点新闻生成。话题。并且不要等待任务完成给客户。客户端返回任务进度状态信息。实现手段是在servlet中新建一个进程来执行挖掘任务。新进程在运行过程中会输出其运行状态，以便操作者了解挖矿任务的进展情况。之所以不采用新线程，是因为可以同时进行多个挖掘任务，这会要求挖掘分析的核心算法是线程安全的（无静态属性等）。启动新进程的方法是调用java lang.Runtime。数据挖掘的三大功能是话题生产、新闻追踪和热点新闻生成。话题。实现手段是在servlet中新建一个进程来执行挖掘任务。新进程在运行过程中会输出其运行状态，以便操作者了解挖矿任务的进展情况。之所以不采用新线程，是因为可以同时进行多个挖掘任务，这会要求挖掘分析的核心算法是线程安全的（无静态属性等）。启动新进程的方法是调用java lang.Runtime。数据挖掘的三大功能是话题生产、新闻追踪和热点新闻生成。话题。实现手段是在servlet中新建一个进程来执行挖掘任务。新进程在运行过程中会输出其运行状态，以便操作者了解挖矿任务的进展情况。之所以不采用新线程，是因为可以同时进行多个挖掘任务，这会要求挖掘分析的核心算法是线程安全的（无静态属性等）。启动新进程的方法是调用java lang.Runtime。数据挖掘的三大功能是话题生产、新闻追踪和热点新闻生成。话题。之所以不采用新线程，是因为可以同时进行多个挖掘任务，这会要求挖掘分析的核心算法是线程安全的（无静态属性等）。启动新进程的方法是调用java lang.Runtime。数据挖掘的三大功能是话题生产、新闻追踪和热点新闻生成。话题。之所以不采用新线程，是因为可以同时进行多个挖掘任务，这会要求挖掘分析的核心算法是线程安全的（无静态属性等）。启动新进程的方法是调用java lang.Runtime。数据挖掘的三大功能是话题生产、新闻追踪和热点新闻生成。话题。

　　对于手工创建的选题，首先编辑会根据关键词搜索或概念搜索输入搜索条件，检索一定时间内符合条件的稿件，然后提示编辑输入期望数量of clusters 对这些稿件进行聚类 通过类分析，得到若干稿件簇，供编辑浏览修改，最后形成专题入库。通常，检索到的稿件数量很大，需要离线处理，但如果检索到的稿件数量不是很多，则需要在线处理。对于自动生成的话题，编辑者只需要指定一个时间限制，系统会自动通过TDT索引找到该时限内产生的稿件，返回给编辑。编辑可以进一步进行聚类分析，得到更小的稿件簇，或者进行聚类合并，得到更大的时事新闻跟踪，根据提供的一些新闻文章，使用TDT索引比较这些稿件与稿件库中的稿件簇之间的相似度由编辑，并返回给编辑一些手稿集群表达相同的新闻主题。这些手稿簇可以被聚类或合并以获得新闻跟踪结果。热点新闻的制作只需编辑输入时间段即可。系统会对该时间范围内的稿件进行聚类分析，返回部分编辑稿件数量较多的稿件。编辑的聚类和制作热点新闻这三个任务都涉及到聚类分析算法。系统使用的聚类分析算法基于k2means算法，但是稿件内容的分散性使得k2means算法的聚类结果不稳定，因此我们对k2means算法进行了改进。传统k2means算法每轮直接使用簇内所有对象的均值点作为簇的聚类*敏*感*词*，而改进算法在计算第一个*敏*感*词*时使用簇内的。圆形聚类*敏*感*词*相似度数据，计算他们的均值点几何中心点）和系统中的其他功能一样，比如用户管理等，在技术实现上没有特殊要求（doGet doPost）直接完成需要的任务就够了，我就不描述了在这里详细介绍。由于采用IBM CM8作为内容管理平台，程序不涉及数据库的操作。