事实:沧州武汉网站建设之后如何选择关键词

　　事实:沧州武汉网站建设之后如何选择关键词

　　企业建站不是整容工程。通过展示企业的产品，将企业的产品销售给目标客户是企业网站的主要目的。如何让更多的目标客户看到网站是关键。科学选择网站关键词是网站获得搜索引擎排名的基础，那么在网站建设滞后的情况下如何选择网站关键词呢？

　　如何识别站点所有者 关键词

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　　首先，我们需要选择网站的核心关键词。网站建设公司的技术人员认为，在网站建设完成后，我们应该对公司的业务范围和常见行业关键词进行分析。不同行业不一样，不同开发公司的关键词都是不一样的。因此，您可以根据当时的实际情况进行选择，分析待选网站关键词、竞争对手网站的百度指数，科学提取企业网站核心关键词，将其设置为主网站关键词。

　　长尾 关键词 很重要

　　主关键词选好后，还得选长尾关键词。主关键词是确定关键词想要达到的SEO目标效果，但是主关键词竞争力很强，网站主关键词排名比较困难> 在百度首页或顶部。长尾关键词，做SEO优化难度较小，但是搜索的目标客户非常多，企业做SEO时不能忽视这一点。长尾关键词由主体关键词派生而来，在关键词前后添加相关描述，组成长尾关键词。比如主关键词是：网站建设，那么长尾关键词选为：网站建设，网站建设公司。

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　　合理在网站内容中加入关键词

　　选择主关键词和胃关键词，比如主关键词是：网站建设，长尾关键词是：网站建设，网站建设公司，选择关键词后，在网站文章中适当添加关键词，后期添加网站内容时添加相关链接。增加关键词的密度有利于提高网站排名和流量。

　　网站建设公司的技术人员认为，为网站选择关键词，就像是在大海上航行的巨轮指定了正确的方向。经常变化。

　　事实:三大反欺诈错误？！没有5年经验不会知道

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　　大家好，我是高级反欺诈策略训练营的老师。你可以叫我老杨。

　　为了避免头条党的怀疑，下面三个反欺诈策略的例子会告诉你技术攻防错配的陷阱，你也可以顺便自测一下自己的技术能力。

　　以下内容不废话，需要一定的基础（共2587字，预计阅读时间8分钟）。欢迎在评论区讨论。

　　01‍设备反欺诈策略的技术陷阱‍

　　1.《是否使用模拟器借用》

　　很多机构会部署“是否使用模拟器借钱”的规则，如果被击中，可能会被秒杀。

　　这是因为黑产者经常用PC模拟手机设备申请贷款，规则本身是正确的。

　　但是很多人不知道一件事，有些APP是不支持X86处理器的，几乎所有的PC都配置了X86处理器，而移动设备配置的是ARM处理器，如果你的APP只支持ARM Architecturally，当你拖apk文件的时候到模拟器加载列表，会发现系统没有响应或者报错，所以不需要部署这条规则。

　　一些组织在阅读APP列表时，遇到“模拟”二字，就会造成误杀。之所以会出现这个陷阱，是因为大部分做反欺诈的人都没有受过技术培训。不了解网络资源和设备指纹算法的基本原理和概念。

　　2.“你有没有安装新的机器软件？”

　　大约两年前，某设备指纹厂商的售前专家在介绍设备指纹技术时，提到了通过检测一键修改软件来识别设备号是否被篡改的问题。

　　许多战略家还部署了一个名为“是否安装新机器软件”的规则。事实上，随着手机厂商对系统管理权限控制的升级，以及系统厂商对隐私安全要求的不断提高，很多机型已经无法获得root权限了，也就是说，即使是这样的软件由于安装了 AWZ 和 NZT，因此无法加载和运行。

　　退一步说，即使是root设备，没有Xposed框架的安卓手机即使有NZT也干不了坏事。

　　这个问题可能很多人都不知道。

　　3、需要对底层技术原理和算法逻辑有深刻理解

　　如果我是黑客或者骗子，篡改信息不一定非要下载这些软件，生成IMEI和SN软件（如下图），外部导入的文件也可以达到修改的目的，但技术门槛和时间成本较高。一些。

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　　补充一点，我们在使用设备指纹技术的时候，还是需要对底层的技术原理和算法逻辑有深刻的理解。

　　以设备ID生成算法为例，目前使用最多的是相似度算法，就是一堆X变量来判断Y是不是那个Y。除了利用硬件、软件、环境信息、网络信息来判断通过一组HASH算法生成设备指纹信息，为了防止攻击，还可以定义多组DeviceId码。

　　所以即使你恢复出厂设置，或者重置你的IDFA，或者使用上面所谓的“一键工具”，也增加了能够再次跟踪你设备唯一性的可能性（不是避免，取决于关于编码的复杂性，还有运气）。

　　02 文本处理技术的陷阱

　　1.中文文本难点

　　与英文文本的处理相比，中文文本的处理面临太多困难，方言、同音字、多音字、同音字等。

　　例如

　　"北京市朝阳区光华路阳光100公寓103室"

　　"中国北京市朝阳区光华路阳光100103"

　　在汉语的语言习惯中，我们有时不给我们描述的建筑物加上单位或类别，比如这里的“公寓”。如果去掉这个类别词，算法很可能会将“Sunshine 100103”切割成分词部分。

　　2. 分词算法

　　先普及一下分词算法。在众多分词算法中，应用最广泛的一种是正向/反向最大匹配法。

　　这是美国的一个研究成果，里面引用了一句话：“90%的中文句子使用正向最大匹配法和反向最大匹配法可以完全重合正确，只有9%左右sentences are two 两种切分方法得到的结果是不同的，但是一定有一个是正确的，只有不到1%的句子，虽然前向最大匹配法和反向最大匹配法的切分有重叠，但是是错误，或者正向最大匹配法错误。最大匹配法和反向最大匹配法有不同的分割，但都不正确”。

　　无论是使用上述方法还是使用N-gram等其他算法，其原理都是使目标文本S的分词路径概率P(Wi)最优。

　　分词搜索词库的数据量和类型决定了分词准确率的上限。一些开源的SCWS和ICTCLAS分词系统有着长期的中文实践，但受不同业务类型和客户来源的影响，开源词库的本地化也是一个漫长的过程。

　　3、文本信息匹配困难

　　实际中，对于填表过程中经常采集的单位名称等信息，使用正向最大匹配法和反向最大匹配法的效果是可以接受的，因为表格中收录

的阿拉伯数字的格式与地址相比，单位名称的文字相对简化。信息，超过4个字符的比例很低，甚至可能的情况都可以用暴力破解的方式来定义。

　　而地址信息涉及楼号、单元门号、房间号。如果使用最大匹配的方式，很容易将匹配缺失关键字的地址误认为是不同的地址。不过可以试试2-gram这样的语言模型。但又不同于TTS的应用场景（TTS可以看作是自然语言翻译而不是文本匹配，前次翻译翻译出的信息与第二次翻译不同是很常见的）。

　　我们的应用场景是匹配两条看似不同但实际上相同的信息并成功判断“重合/不一致”。这个过程是“先裁+后补+后配”。补全，所以在使用2-gram算法的时候，加入地图信息证据来计算最有可能的Wi。

　　03GPS等定位技术的陷阱

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　　1.南极圈人找你借钱

　　先说一个跟定位和聚合特性无关，但是跟地理位置坐标有关系的东西。我们都知道经度是-180°-180°，纬度是-90°-90°的区间值，比如(89°,181°)这样的经纬度显然是人工生成的，比如, (90°, 180°) 在哪里？这是阿蒙森-斯科特车站。原来有一个人站在南极圈来申请你的贷款，所以我们通常在做业务之前定义一些异常点（精确到第二位）。

　　2.公共场所误杀

　　这里我们讨论一下使用GPS、Wi-Fi定位等技术识别聚合特征带来的误伤问题。

　　不管是GPS定位，还是基站位置和WIFI定位，都只是一个数据。直接应用该节点信息进行区域划分只能粗略划分出申请者的区域，往往与实际场景存在偏差，如商场、机场、公园等公共区域。区域，如果不细细区分，很容易造成大量误杀；

　　另一方面，设备在运动物体中的定位存在很多问题。如果不解决这些问题，地理位置的反欺诈效果肯定很差。下面我们用最准确的GPS定位方法做一些必要的说明：

　　光照强度和建筑物会干扰 GPS。根据谷歌地图，即使使用卡尔曼滤波器修正定位误差，仍然存在10-50米的误差。然而，对于 RTK，这个错误应该会减少。具体数量不是很清楚。

　　因为这个错误，我们将GPS坐标转换成地图结构信息是非常实用的，每个应聘者都有场景属性。有兴趣的可以研究一下高德地图里面的算法。

　　完成GPS到地图的转换后，我们就可以区分公共区域的坐标点了。我们可以忽略或不检测街道和道路上的移动物体。我们也可以推测经常出现在某个场景中的人的职业。所以不仅反欺诈可以用，信用策略也可以用这个标签。

　　3.公共场所误杀

　　解决了公共区域的误判问题之后，又会有新的问题摆在我们面前，那就是如何进一步识别室内公共区域的误判问题。

　　以写字楼为例，写字楼一般分为“间”和“单元”。我们希望能够区分“房间”和“单元”，从而定位是否存在人员异常聚集，但是GPS在室内的效果很不理想。

　　如果使用上述方法进行地图匹配，结果通常是街道名称或建筑物名称，无法匹配到楼层、单元或房间。

　　室内定位比较好的方法有：蓝牙定位、红外定位、RFID射频定位、超声波定位、Zigbee定位等，这种物理定位面临着成本高、部署困难的问题，无法推广应用。目前比较成熟的方法是使用WIFI定位，每个AP（WIFI路由器）都有一个全球唯一的MAC地址，一般来说无线AP在一段时间内是不会移动的。

　　当WIFI开启时，采集设备可以获得其MAC地址和信号强度信息。采集设备将信息上传至服务器，经服务器计算后保存为“MAC-经纬度”映射。当采集

到的信息足够多的时候，服务器上就会建立一个庞大的WIFI信息数据库，如果你的WIFI不在服务器记录中，定位就无从谈起。

　　以上是我所知道的反欺诈技术攻防常见错误的三个例子。未来我将与大家分享几个反欺诈策略制定中的痛点：

　　接收有用数据的 5 种方法

　　如何逐步用变量构造代替变量推导

　　疫情下收紧策略