简述简述搜索引擎如何判断网页和查询的相关性？

　　简述简述搜索引擎如何判断网页和查询的相关性？

　　搜索引擎的质量在很大程度上取决于搜索结果的网络内容和用户体验。搜索引擎在搜索能够满足用户需求的网页时，主要考虑两个方面：网页与查询的相关性，以及网页的重要性。网页与查询的相关性是指用户的搜索查询与网页内容之间的内容相似度得分，通常通过链接分析计算方法来评估网页的重要性；本文主要简要介绍搜索引擎如何判断网页与查询的相关性？

　　判断网页内容是否与用户查询的关键词相关，取决于搜索引擎采用的检索模型。几种常用的检索模型：布尔模型、向量空间模型、概率模型、语言模型和机器学习排序算法。

　　1.Boolean 模型

　　布尔模型简单来说就是用户查询的词是否出现在网页中，是对是错，是否收录在非收录中。比如用户搜索的关键词是SEO，他们希望得到与SEO相关的信息。当网页内容中出现SEO这个词时，就意味着该网页与用户的查询相关。布尔模型也是检索模型中最简单的一种，其优缺点也非常直观。

　　2.矢量空间模型

　　向量空间模型将查询词和文档中的关键词转换为特征向量，然后使用余弦公式计算文档与查询的相似度并对输出结果进行排序。主要介绍了TF-IDF算法、TF词频和IDF逆文档频率。

　　TF词频，即一个词在内容中出现的次数。出现次数较多的词往往可以说明内容的主题信息。 IDF逆文档频率是衡量单词普遍重要性的指标，突出特征词。如果某个关键词在某个网页内容中的词频很高，而这个词很少出现在网页搜索结果和其他网页内容中，那么这个关键词的权重就会很高。 SEO常用的是关键词密度，但是没有统一的衡量标准。不要使用 2%~8% 作为关键词密度标准。

　　3.probability 模型

　　最成功的概率模型是 BM25 模型，目前被大多数商业搜索引擎用作相关性排名模型。在TF-IDF算法的基础上，扩展了相关的概率后续词，比如搜索词条SEO，大部分可能会搜索SEO培训、SEO服务等。用户后续需求源自海量大数据，多维度满足用户需求。目前百度官方参考的是百度指数的相关需求图。一些后续条款以它们为基础，但仅供参考；不限于百度下拉框等后续查询词和相关搜索。

　　网页是指整体，一个网页可以分为不同的区域。例如，网页标题、描述、网页内容、网页底部标题等，不同的区域有不同的权重。经常说的网页标题必须具有很高的权重。标题收录相关的关键词，很大程度上说明了网页内容的中心思想。我对搜索引擎判断网页和查询的相关性有一个基本的了解，所以我不需要把关键词和许摩关键词密度堆在一起。

　　（责任编辑：搜索引擎网站optimizationSEO外包-，原创不易，转载时必须以链接形式注明作者、原出处及本声明。）