
伪原创相似度查询
分享:伪原创文章有哪些特点(文章如何伪原创)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 100 次浏览 • 2022-12-18 11:46
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伪原创文章有什么特点
1平时很随意,很多文章都是用来生成伪原创文章的,相信只要不是很熟悉搜索引擎的,都很好找,但是这个很方便,不同的人在搜索引擎上搜索出来的是不同的文章,但是只要输入主域名,在这种情况下就会显示文章的真正含义。
2收录了很多关键词伪原创文章,但是通常很少有文章独立出现,所以有人会考虑这个问题。为什么现在这个时代,无论是原创文章还是伪原创文章,都非常容易成为百度收录,因为的内部设计网站是针对整个网络,围绕网站的关键词进行内部优化。
3 外观相似很多时候,文章外观相似度很高,但是已经被百度了收录,而伪原创文章的真实效果不能判断,可以通过百度的评论系统判断。所以很多人说,我不知道文章的长度是多少。首先,让我们谈谈网站 的内部结构。
网站的内部结构主要有以下几点:
1、导航栏:网站图的好处是可以引导用户了解网站的结构,让用户更好的定位自己网站。
2、robots.txt文件:由于使用了大量的随机隐藏代码,网站上的随机代码通常更有利于蜘蛛爬行,而robots文件往往更有利于搜索引擎优化。
3、301重定向:robots文件将许多屏蔽浏览器缓存。当网站加载服务器稳定后,将面临被搜索引擎惩罚的危险。
3、解决方法:
1、首先确定网站的类型,使用网站管理员工具查询网站的流量来源。
2、确定网站的主要搜索引擎排名,然后确定网站的主题,使用百度索引器进行查询。
4、友情链接交换:
友情链接交换是先交换友情链接,然后使用网站管理员工具交换友情链接。
很多交换友情链接的方法可能都有一定的效果,但是它们都有明显的优势,那就是交换友情链接的操作方法。不要轻易使用网站管理员工具,有些管理员工具会检查确保数据被搜索引擎找到,否则很容易确认网站不是垃圾链接。
五人制
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分享文章:智能AI文章伪原创-在线AI文字伪原创-yd伪原创文章
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标题
27个字符(一般不超过80个字符)。
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关键词(关键词)
59个字符(一般不超过100个字符)。
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描述
142个字符(一般不超过200个字符)。
YD智能AI文章伪原创是专门为生成原创和伪原创文章而设计的在线工具,智能AI文章伪原创工具可以将互联网上复制文章瞬间变成原创文章。该工具是由伪原创工具生成的免费文章,搜索引擎将更好地收录和索引。此工具适用于中小型网站站长、网站编辑,网站会不断更新算法,更好地为您服务! 查看全部
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网站的内部结构主要有以下几点:
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2、robots.txt文件:由于使用了大量的随机隐藏代码,网站上的随机代码通常更有利于蜘蛛爬行,而robots文件往往更有利于搜索引擎优化。
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教程:seo原创助手哪个工具好(附:最新AI伪原创工具)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2022-12-18 03:13
Ai伪原创工具是针对SEO、新媒体、文案编辑等互联网垂直领域开发的软文写作工具。ai伪原创颠覆了行业传统的写作模式,利用爬虫技术采集抓取同行业数据,再通过深度学习方法进行句法分析和语义分析:自然语言处理(NLP for short),利用指纹索引技术准确推荐用户需要的相关内容,以及智能伪原创和相似度检测分析,实现软文写作的简单、高效、智能完成。工具。Ai伪原创将文章采集、伪原创、原创检测集成在一起,实现了伪原创文章 书写生态链。以下是好力分享的6款在线Ai伪原创工具。
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核心方法:python结巴分词代码_python结巴分词SEO的应用详解
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-12-13 14:55
口吃分词可应用于SEO中文章关键词、关键词分类、标题改写、文章伪原创等分析/提取。这是非常有用的。
具体口吃分词项目:
安装方法:
以mac系统为例(因为我用的是mac系统):
输入终端:
[Asm] 纯文本查看复制代码 pip3 install jieba -i --trusted-host
image.png (138.97 KB, 下载次数: 0)
2019-10-15 10:48 上传
这样就安装完成了,接下来就可以使用coderunner软件开始编写python3并使用了
常用方法举例
一、常用的分词方法
jieba.cut方法接受三个输入参数:需要分词的字符串;cut_all参数用于控制是否使用full模式;HMM参数用于控制是否使用HMM模型
jieba.cut_for_search 方法接受两个参数:待切分的字符串;是否使用HMM模型。这种方法适用于搜索引擎分词建立倒排索引。待切分的字符串可以是unicode或UTF-8字符串或GBK字符串。注意:不建议直接输入GBK字符串,可能会莫名其妙的被错误解码成UTF-8
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 创建一个自定义分词器,可以同时使用不同的词典。jieba.dt 是默认的分词器,所有全局分词器相关的函数都是这个分词器的映射。(一般使用默认的)
代码测试:
[Asm] 查看明文复制代码 #!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-
进口解霸
ret1 = jieba.cut('我来到了北京的清华大学', cut_all=True)
ret2 = jieba.cut('我来到了北京的清华大学', cut_all=False)
ret3 = jieba.cut_for_search('我来到了北京的清华大学')
打印('/'。加入(ret1))
打印('/'。加入(ret2))
打印('/'。加入(ret3))
image.png (402.44 KB, 下载次数: 0)
2019-10-15 10:50 上传
启动应用程序:
海量分类关键词(用于特殊页面、tag标签等)
如果我们用以前的关键词挖矿工具挖出一堆关键词,不仅看起来杂乱无章,而且筛选和排序也需要很多时间。然后,我会教你通过结巴分词的方式对关键词进行分类。1秒可以完成数千个关键词,1分钟可以完成数万个关键词。最终可以得到如下两个结果。这有什么用?我们在做SEO的时候,是否可以把同类型的词按照分类做成一个特殊的页面或者标签的聚合页面呢?
第一种:json格式
第二种:Excel格式
提取文章关键词
如果我们需要知道关键词在这个行业在一个文章中的表现(文章中收录了多少关键词,TF_IDF值是多少,或者TextRank是什么是值)等,我们都需要对文章进行分词,但是由于每个行业都有自己的专业术语,如果只使用python默认的字典很难得到准确的数据,data结果出来了不是我们想要的。这时候一般的做法是添加自己的行业关键词词典,让口吃分词更加准确。
主要步骤:
找到行业相关关键词,保存成TXT文件
将所有单词设置为相同的自定义词性,例如 kws
将自定义词典导入程序
使用TF-IDF算法提取文章的关键词,在词性过滤参数中添加自定义词性,打印结果分析行业词情况。
这种方法在实践中很少使用。主要是分析关键词在竞品内容中的部署情况。实际对SEO的参考意义不是很大。
2. 关键词分类|标题重写|文章伪原创
使用余弦相似度算法计算两个字符串之间的相关性来分类关键词、重写标题、文章伪原创等功能,让你目瞪口呆。以下情况使用的母word文件均为txt文件,有两种格式:一种是纯关键词 txt,每行一个关键词;另一种是关键词加索引的txt,关键词和索引用tab键隔开,每行一对关键词。
余弦相似度算法实现
[Asm]查看明文复制代码# -*- coding: utf-8 -*-from jieba import posseg
导入数学
导入时间
def simicos(str1, str2):
# 将要计算的两个字符串分割,使用隐马尔可夫模型(或不使用)
# 由于分词算法不同,结果可能不同
# 也会造成相似度的误差,但一般影响不大
cut_str1 = [w for w, t in posseg. lcut(str1) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
cut_str2 = [w for w, t in posseg. lcut(str2) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
# 列出所有单词
all_words = set(cut_str1 + cut_str2)
# 计算词频
freq_str1 = [cut_str1. count(x) for x in all_words]
freq_str2 = [cut_str2. count(x) for x in all_words]
# 计算相似度
sum_all = sum(map(lambda z, y: z * y, freq_str1, freq_str2))
sqrt_str1 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str1))
sqrt_str2 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str2))
返回 sum_all / (sqrt_str1 * sqrt_str2)
如果 __name__ == '__main__':
case1 = "搜索引擎优化"
case2 = "SEO培训网"
开始=时间。时间()
相似度 = simicos(case1, case2)
结束=时间。时间()
打印()
print("耗时:%.3fs" % (end - start))
print("相似度:%.3f" % 相似度)
image.png (531.48 KB, 下载次数: 0)
2019-10-15 10:53 上传
结果:
[Asm] 纯文本查看和复制代码耗时:0.751s 相似度:0.707
相似度为0.707,说明“SEO”和“SEO培训网”这两个词的相似度还是很高的。
2、实现关键词自动分类
实现思路:
把所有要分类的关键词放到一个TXT文件里,程序会把所有的关键词读入列表
以第一个词作为母词计算与其他词的相似度,相似度大于0.3则认为与该词相同。它们将被放置在一个新的列表中,并从原来的 关键词 列表中删除。
直到单词和列表中的所有单词都被计算出来,然后重复上面的操作,直到所有的单词都被分类。
算法缺陷:由于需要多次循环计算,时间复杂度比较高。不利于大量关键词的快速分类,如果关键词越异构,得到的分类就越多。
具体实现代码:
[Asm]查看明文复制代码# -*- coding: utf-8 -*-from jieba import posseg
导入数学
导入 json
导入时间
# 结果保存字典
结果 = {}
#缓存缓存
缓存 = {}
def simicos(str1, str2):
"""
字符串余弦相似度算法实现,增加缓存存储,减少分词带来的时间消耗
提高计算效率
:param str1: 要比较的字符串1
:param str2: 要比较的字符串 2
:return: 相似度值 0.0-1.0
"""
全局缓存
if cache.get(str1): # 或者使用缓存方法中的键
cut_str1 = 缓存[str1]
别的:
cut_str1 = [w for w, t in posseg. cut(str1) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
缓存 [str1] = cut_str1
如果 cache.get(str2):
cut_str2 = 缓存[str2]
别的:
cut_str2 = [w for w, t in posseg. cut(str2) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
缓存 [str2] = cut_str2
all_words = set(cut_str1 + cut_str2)
freq_str1 = [cut_str1. count(x) for x in all_words]
freq_str2 = [cut_str2. count(x) for x in all_words]
sum_all = sum(map(lambda z, y: z * y, freq_str1, freq_str2))
sqrt_str1 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str1))
sqrt_str2 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str2))
尝试:
返回 sum_all / (sqrt_str1 * sqrt_str2)
除了 ZeroDivisionError:
返回 0.0
def 计算(关键字列表):
"""
使用递归计算和分类
优点:代码简单,容易理解
缺点:python默认最大递归深度为1000,超过后会报错
:param keyword_list: 关键词 列表进行分类
:返回:无
"""
过滤词 = []
# 获取第一个词作为母词
muci = 关键字列表。弹出(0)
# 使用这个词作为分类器
结果[muci] = []
打印(len(关键字列表))
而关键字列表:
# 提取列表中的下一个单词
kw = 关键字列表。弹出(0)
simi = simicos(muci, kw)
如果 simi >= 0.3:
结果[muci].append(kw)
别的:
filter_word.append(kw)
# 如果列表中还有单词,则递归计算
如果过滤词:
计算(过滤词)
def 分类(关键字列表):
"""
使用while循环的方法进行计算和分类
:param keyword_list: 关键词 要排序的队列
:返回:无
"""
muci = keyword_list.pop(0) # 第一个词
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
last = keyword_list[-1] # 最后一个词
total_classify = 0
保持= len(关键字列表)
而关键字列表:
# 提取列表中的下一个单词
kw = 关键字列表。弹出(0)
simi = simicos(muci, kw)
如果 simi >= 0.3:
结果[muci][“列表”].append(kw)
结果[muci][“总计”] += 1
保持 -= 1
别的:
keyword_list.append(kw)
if kw == last and keyword_list: # 如果已经是最后一个
总分类 += 1
print("已分类 %d, 剩余 %d" % (total_classify, remain))
muci = 关键字列表。弹出(0)
保持 -= 1
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
如果关键字列表:
最后 = 关键字列表[-1]
别的:
休息
def result_filter(result_dict, bigthan=10):
"""
结果过滤过滤函数
因为使用这个方法会等待很多分类,有些分类没有关键词或者只有几个相关词
那么这些分类可能就不需要了,我们过滤掉就好了
:param result_dict: 待过滤的分类结果
:param bigthan: 相关词数大于或等于这个数的类别将被保存
:return: 过滤后的结果
"""
retfilter = {}
对于item,result_dict.items()中的值:
如果 values["total"] > 大于:
retfilter[item] = 值
返回 retfilter
如果 __name__ == "__main__":
t_start = 时间。时间()
打印(“开始......”)
keywords = [key.strip() for key in open("baidumobilekey.txt", encoding='utf-8')]
分类(关键词)
过滤 = result_filter(结果)
# 结果存储在json中
f = open("result3.json", "w", encoding='utf-8')
f.write(json.dumps(过滤后,ensure_ascii=False))
F。关()
print("完成,消耗 %.3f" % (time.time() - t_start))
结果:
结果保存为json文件
因为以上算法都是纯python写的,所以算法速度比较慢。经过测试,几万个关键词可能需要十多分钟,所以不适合对大量的关键词进行分类,同时,如果要求的相似度越高,则越多将获得分类。因此,这不是一个好的解决方案。
还有一种使用编辑距离的算法。这个算法是别人用C语言写的,不需要分词,所以速度比上面的算法快很多,但是分类效果不是很好。一些不相关的词也可能被归入同一类别。
使用 Levenshtein 模块进行分类
代码实现:需要安装Levenshtein模块,安装方式为pip install python-Levenshtein
[Asm] 以纯文本查看复制代码# -*- coding: utf-8 -*-import json
导入时间
导入编辑器
结果 = {}
def 分类(关键字列表):
"""
使用while循环的方法进行计算和分类
:param keyword_list: 关键词 要排序的队列
:返回:无
"""
muci = keyword_list.pop(0) # 第一个词
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
last = keyword_list[-1] # 最后一个词
total_classify = 0
保持= len(关键字列表)
而关键字列表:
# 提取列表中的下一个单词
kw = 关键字列表。弹出(0)
simi = Levenshtein.jaro_winkler(kw, muci)
如果 simi >= 0.8:
结果[muci][“列表”].append(kw)
结果[muci][“总计”] += 1
保持 -= 1
别的:
keyword_list.append(kw)
if kw == last and keyword_list: # 如果已经是最后一个
总分类 += 1
print("已分类 %d, 剩余 %d" % (total_classify, remain))
muci = 关键字列表。弹出(0)
保持 -= 1
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
如果关键字列表:
最后 = 关键字列表[-1]
别的:
休息
def result_filter(result_dict, bigthan=10):
"""
结果过滤过滤函数
因为使用这个方法会等待很多分类,有些分类没有关键词或者只有几个相关词
那么这些分类可能就不需要了,我们过滤掉就好了
:param result_dict: 待过滤的分类结果
:param bigthan: 相关词数大于或等于这个数的类别将被保存
:return: 过滤后的结果
"""
retfilter = {}
对于item,result_dict.items()中的值:
如果 values["total"] > 大于:
retfilter[item] = 值
返回 retfilter
如果 __name__ == "__main__":
t_start = 时间。时间()
打印(“开始......”)
keywords = [key.strip() for key in open("baidumobilekey.txt", encoding='utf-8')]
# 关键词 = [key. strip() for key in open("004.txt", encoding='utf-8')]
# 计算(关键字)
分类(关键词)
过滤 = result_filter(结果)
# 结果存储在json中
f = open("result4.json", "w", encoding='utf-8')
f.write(json.dumps(过滤后,ensure_ascii=False))
F。关()
print("完成,消耗 %.3f" % (time.time() - t_start))
结果也是一个json文件。
口吃 关键词 分类
上面的算法速度很快,但是效果不是很好,分类比较多。
这里还有一个比较妥协的方法,就是把所有的关键词通过结巴的方式切分,然后根据TF-IDF算法提取前N个名词或动词作为分类。所有 关键词 然后根据它们的收录方式进行分组。
这种方法可以快速对大量的关键词进行分类,但是有些关键词无法分类。至于选择哪种方法,由您决定。
具体代码:
[Asm] 查看纯文本复制代码# -*- coding: utf-8 -*-"""
Python卡顿关键词分类脚本,算法二
1.使用TF_IDF算法提取前N个词性词作为分类
2.遍历整个关键词列表,如果关键词收录类别名称,则将该词放入类别
3.如果没有,就把这个词放到其他类别中
"""
导入编解码器
导入 csv
导入时间
从jieba导入分析
结果 = {}
定义初始化(组):
对于组中的 g:
结果[g] = {“总数”:0,“键”:[]}
结果[“其他”] = {“总计”:0,“键”:[]}
def 分类(kw_list,组):
索引 = 0
总计 = len(kw_list)
而索引 < 总数:
标志 = 0
对于组中的 g:
如果 g 在 kw_list[index][0] 中:
标志 = 1
结果[g][“总计”] += int(keyword_list[index][1])
结果[g]["keys"].append(kw_list[index])
如果没有标志:
结果[“其他”][“总计”] += int(keyword_list[index][1])
结果[“其他”][“键”].append(kw_list[index])
索引 += 1
def write_to_file(组):
savefile = open("result.csv", "w", encoding='utf-8')
csvwriter = csv.writer(保存文件)
字段 = []
group.append("其他")
对于组中的 g:
字段.append(g)
fields.append(结果[g][“总计”])
csvwriter.writerow(字段)
maxline = max(len(item["keys"]) for item in result.values())
cols = len(字段)
对于范围内的行(最大行):
rowfield = ["" for _ in range(cols)]
gix = 0
kwitem = []
对于范围内的列(列):
如果 result.get(group[gix])["keys"]:
如果 col % 2 == 0:
kwitem = result.get(group[gix])["键"].pop(0)
rowfield[col] = kwitem[0]
如果 col % 2 == 1:
gix += 1
rowfield[col] = kwitem[1]
csvwriter.writerow(rowfield)
保存存档。关()
如果 __name__ == "__main__":
打印(“开始......”)
t_start = 时间。时间()
keyword_list = [k.strip().split('\t') for k in open("003.txt", encoding='utf-8')]
组=分析。extract_tags(" ". join(item[0] for item in keyword_list),
topK=20, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v', 'nr'))
groups = [g for g in groups]
初始化(组)
分类(关键字列表,组)
写入文件(组)
print("完成,消耗 %.3f" % (time.time() - t_start))
结果:每一列都是一个类别,例如第一列是类别“PubMed”中所有单词的分类。
结果以Excel格式保存
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06-29 立即查看 查看全部
核心方法:python结巴分词代码_python结巴分词SEO的应用详解
口吃分词可应用于SEO中文章关键词、关键词分类、标题改写、文章伪原创等分析/提取。这是非常有用的。
具体口吃分词项目:
安装方法:
以mac系统为例(因为我用的是mac系统):
输入终端:
[Asm] 纯文本查看复制代码 pip3 install jieba -i --trusted-host
image.png (138.97 KB, 下载次数: 0)
2019-10-15 10:48 上传
这样就安装完成了,接下来就可以使用coderunner软件开始编写python3并使用了
常用方法举例
一、常用的分词方法
jieba.cut方法接受三个输入参数:需要分词的字符串;cut_all参数用于控制是否使用full模式;HMM参数用于控制是否使用HMM模型
jieba.cut_for_search 方法接受两个参数:待切分的字符串;是否使用HMM模型。这种方法适用于搜索引擎分词建立倒排索引。待切分的字符串可以是unicode或UTF-8字符串或GBK字符串。注意:不建议直接输入GBK字符串,可能会莫名其妙的被错误解码成UTF-8
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 创建一个自定义分词器,可以同时使用不同的词典。jieba.dt 是默认的分词器,所有全局分词器相关的函数都是这个分词器的映射。(一般使用默认的)
代码测试:
[Asm] 查看明文复制代码 #!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-
进口解霸
ret1 = jieba.cut('我来到了北京的清华大学', cut_all=True)
ret2 = jieba.cut('我来到了北京的清华大学', cut_all=False)
ret3 = jieba.cut_for_search('我来到了北京的清华大学')
打印('/'。加入(ret1))
打印('/'。加入(ret2))
打印('/'。加入(ret3))
image.png (402.44 KB, 下载次数: 0)
2019-10-15 10:50 上传
启动应用程序:
海量分类关键词(用于特殊页面、tag标签等)
如果我们用以前的关键词挖矿工具挖出一堆关键词,不仅看起来杂乱无章,而且筛选和排序也需要很多时间。然后,我会教你通过结巴分词的方式对关键词进行分类。1秒可以完成数千个关键词,1分钟可以完成数万个关键词。最终可以得到如下两个结果。这有什么用?我们在做SEO的时候,是否可以把同类型的词按照分类做成一个特殊的页面或者标签的聚合页面呢?
第一种:json格式
第二种:Excel格式
提取文章关键词
如果我们需要知道关键词在这个行业在一个文章中的表现(文章中收录了多少关键词,TF_IDF值是多少,或者TextRank是什么是值)等,我们都需要对文章进行分词,但是由于每个行业都有自己的专业术语,如果只使用python默认的字典很难得到准确的数据,data结果出来了不是我们想要的。这时候一般的做法是添加自己的行业关键词词典,让口吃分词更加准确。
主要步骤:
找到行业相关关键词,保存成TXT文件
将所有单词设置为相同的自定义词性,例如 kws
将自定义词典导入程序
使用TF-IDF算法提取文章的关键词,在词性过滤参数中添加自定义词性,打印结果分析行业词情况。
这种方法在实践中很少使用。主要是分析关键词在竞品内容中的部署情况。实际对SEO的参考意义不是很大。
2. 关键词分类|标题重写|文章伪原创
使用余弦相似度算法计算两个字符串之间的相关性来分类关键词、重写标题、文章伪原创等功能,让你目瞪口呆。以下情况使用的母word文件均为txt文件,有两种格式:一种是纯关键词 txt,每行一个关键词;另一种是关键词加索引的txt,关键词和索引用tab键隔开,每行一对关键词。
余弦相似度算法实现
[Asm]查看明文复制代码# -*- coding: utf-8 -*-from jieba import posseg
导入数学
导入时间
def simicos(str1, str2):
# 将要计算的两个字符串分割,使用隐马尔可夫模型(或不使用)
# 由于分词算法不同,结果可能不同
# 也会造成相似度的误差,但一般影响不大
cut_str1 = [w for w, t in posseg. lcut(str1) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
cut_str2 = [w for w, t in posseg. lcut(str2) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
# 列出所有单词
all_words = set(cut_str1 + cut_str2)
# 计算词频
freq_str1 = [cut_str1. count(x) for x in all_words]
freq_str2 = [cut_str2. count(x) for x in all_words]
# 计算相似度
sum_all = sum(map(lambda z, y: z * y, freq_str1, freq_str2))
sqrt_str1 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str1))
sqrt_str2 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str2))
返回 sum_all / (sqrt_str1 * sqrt_str2)
如果 __name__ == '__main__':
case1 = "搜索引擎优化"
case2 = "SEO培训网"
开始=时间。时间()
相似度 = simicos(case1, case2)
结束=时间。时间()
打印()
print("耗时:%.3fs" % (end - start))
print("相似度:%.3f" % 相似度)
image.png (531.48 KB, 下载次数: 0)
2019-10-15 10:53 上传
结果:
[Asm] 纯文本查看和复制代码耗时:0.751s 相似度:0.707
相似度为0.707,说明“SEO”和“SEO培训网”这两个词的相似度还是很高的。
2、实现关键词自动分类
实现思路:
把所有要分类的关键词放到一个TXT文件里,程序会把所有的关键词读入列表
以第一个词作为母词计算与其他词的相似度,相似度大于0.3则认为与该词相同。它们将被放置在一个新的列表中,并从原来的 关键词 列表中删除。
直到单词和列表中的所有单词都被计算出来,然后重复上面的操作,直到所有的单词都被分类。
算法缺陷:由于需要多次循环计算,时间复杂度比较高。不利于大量关键词的快速分类,如果关键词越异构,得到的分类就越多。
具体实现代码:
[Asm]查看明文复制代码# -*- coding: utf-8 -*-from jieba import posseg
导入数学
导入 json
导入时间
# 结果保存字典
结果 = {}
#缓存缓存
缓存 = {}
def simicos(str1, str2):
"""
字符串余弦相似度算法实现,增加缓存存储,减少分词带来的时间消耗
提高计算效率
:param str1: 要比较的字符串1
:param str2: 要比较的字符串 2
:return: 相似度值 0.0-1.0
"""
全局缓存
if cache.get(str1): # 或者使用缓存方法中的键
cut_str1 = 缓存[str1]
别的:
cut_str1 = [w for w, t in posseg. cut(str1) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
缓存 [str1] = cut_str1
如果 cache.get(str2):
cut_str2 = 缓存[str2]
别的:
cut_str2 = [w for w, t in posseg. cut(str2) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
缓存 [str2] = cut_str2
all_words = set(cut_str1 + cut_str2)
freq_str1 = [cut_str1. count(x) for x in all_words]
freq_str2 = [cut_str2. count(x) for x in all_words]
sum_all = sum(map(lambda z, y: z * y, freq_str1, freq_str2))
sqrt_str1 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str1))

sqrt_str2 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str2))
尝试:
返回 sum_all / (sqrt_str1 * sqrt_str2)
除了 ZeroDivisionError:
返回 0.0
def 计算(关键字列表):
"""
使用递归计算和分类
优点:代码简单,容易理解
缺点:python默认最大递归深度为1000,超过后会报错
:param keyword_list: 关键词 列表进行分类
:返回:无
"""
过滤词 = []
# 获取第一个词作为母词
muci = 关键字列表。弹出(0)
# 使用这个词作为分类器
结果[muci] = []
打印(len(关键字列表))
而关键字列表:
# 提取列表中的下一个单词
kw = 关键字列表。弹出(0)
simi = simicos(muci, kw)
如果 simi >= 0.3:
结果[muci].append(kw)
别的:
filter_word.append(kw)
# 如果列表中还有单词,则递归计算
如果过滤词:
计算(过滤词)
def 分类(关键字列表):
"""
使用while循环的方法进行计算和分类
:param keyword_list: 关键词 要排序的队列
:返回:无
"""
muci = keyword_list.pop(0) # 第一个词
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
last = keyword_list[-1] # 最后一个词
total_classify = 0
保持= len(关键字列表)
而关键字列表:
# 提取列表中的下一个单词
kw = 关键字列表。弹出(0)
simi = simicos(muci, kw)
如果 simi >= 0.3:
结果[muci][“列表”].append(kw)
结果[muci][“总计”] += 1
保持 -= 1
别的:
keyword_list.append(kw)
if kw == last and keyword_list: # 如果已经是最后一个
总分类 += 1
print("已分类 %d, 剩余 %d" % (total_classify, remain))
muci = 关键字列表。弹出(0)
保持 -= 1
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
如果关键字列表:
最后 = 关键字列表[-1]
别的:
休息
def result_filter(result_dict, bigthan=10):
"""
结果过滤过滤函数
因为使用这个方法会等待很多分类,有些分类没有关键词或者只有几个相关词
那么这些分类可能就不需要了,我们过滤掉就好了
:param result_dict: 待过滤的分类结果
:param bigthan: 相关词数大于或等于这个数的类别将被保存
:return: 过滤后的结果
"""
retfilter = {}
对于item,result_dict.items()中的值:
如果 values["total"] > 大于:
retfilter[item] = 值
返回 retfilter
如果 __name__ == "__main__":
t_start = 时间。时间()
打印(“开始......”)
keywords = [key.strip() for key in open("baidumobilekey.txt", encoding='utf-8')]
分类(关键词)
过滤 = result_filter(结果)
# 结果存储在json中
f = open("result3.json", "w", encoding='utf-8')
f.write(json.dumps(过滤后,ensure_ascii=False))
F。关()
print("完成,消耗 %.3f" % (time.time() - t_start))
结果:
结果保存为json文件
因为以上算法都是纯python写的,所以算法速度比较慢。经过测试,几万个关键词可能需要十多分钟,所以不适合对大量的关键词进行分类,同时,如果要求的相似度越高,则越多将获得分类。因此,这不是一个好的解决方案。
还有一种使用编辑距离的算法。这个算法是别人用C语言写的,不需要分词,所以速度比上面的算法快很多,但是分类效果不是很好。一些不相关的词也可能被归入同一类别。
使用 Levenshtein 模块进行分类
代码实现:需要安装Levenshtein模块,安装方式为pip install python-Levenshtein
[Asm] 以纯文本查看复制代码# -*- coding: utf-8 -*-import json
导入时间
导入编辑器
结果 = {}
def 分类(关键字列表):
"""
使用while循环的方法进行计算和分类
:param keyword_list: 关键词 要排序的队列
:返回:无
"""
muci = keyword_list.pop(0) # 第一个词
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
last = keyword_list[-1] # 最后一个词
total_classify = 0
保持= len(关键字列表)
而关键字列表:
# 提取列表中的下一个单词
kw = 关键字列表。弹出(0)
simi = Levenshtein.jaro_winkler(kw, muci)
如果 simi >= 0.8:
结果[muci][“列表”].append(kw)
结果[muci][“总计”] += 1

保持 -= 1
别的:
keyword_list.append(kw)
if kw == last and keyword_list: # 如果已经是最后一个
总分类 += 1
print("已分类 %d, 剩余 %d" % (total_classify, remain))
muci = 关键字列表。弹出(0)
保持 -= 1
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
如果关键字列表:
最后 = 关键字列表[-1]
别的:
休息
def result_filter(result_dict, bigthan=10):
"""
结果过滤过滤函数
因为使用这个方法会等待很多分类,有些分类没有关键词或者只有几个相关词
那么这些分类可能就不需要了,我们过滤掉就好了
:param result_dict: 待过滤的分类结果
:param bigthan: 相关词数大于或等于这个数的类别将被保存
:return: 过滤后的结果
"""
retfilter = {}
对于item,result_dict.items()中的值:
如果 values["total"] > 大于:
retfilter[item] = 值
返回 retfilter
如果 __name__ == "__main__":
t_start = 时间。时间()
打印(“开始......”)
keywords = [key.strip() for key in open("baidumobilekey.txt", encoding='utf-8')]
# 关键词 = [key. strip() for key in open("004.txt", encoding='utf-8')]
# 计算(关键字)
分类(关键词)
过滤 = result_filter(结果)
# 结果存储在json中
f = open("result4.json", "w", encoding='utf-8')
f.write(json.dumps(过滤后,ensure_ascii=False))
F。关()
print("完成,消耗 %.3f" % (time.time() - t_start))
结果也是一个json文件。
口吃 关键词 分类
上面的算法速度很快,但是效果不是很好,分类比较多。
这里还有一个比较妥协的方法,就是把所有的关键词通过结巴的方式切分,然后根据TF-IDF算法提取前N个名词或动词作为分类。所有 关键词 然后根据它们的收录方式进行分组。
这种方法可以快速对大量的关键词进行分类,但是有些关键词无法分类。至于选择哪种方法,由您决定。
具体代码:
[Asm] 查看纯文本复制代码# -*- coding: utf-8 -*-"""
Python卡顿关键词分类脚本,算法二
1.使用TF_IDF算法提取前N个词性词作为分类
2.遍历整个关键词列表,如果关键词收录类别名称,则将该词放入类别
3.如果没有,就把这个词放到其他类别中
"""
导入编解码器
导入 csv
导入时间
从jieba导入分析
结果 = {}
定义初始化(组):
对于组中的 g:
结果[g] = {“总数”:0,“键”:[]}
结果[“其他”] = {“总计”:0,“键”:[]}
def 分类(kw_list,组):
索引 = 0
总计 = len(kw_list)
而索引 < 总数:
标志 = 0
对于组中的 g:
如果 g 在 kw_list[index][0] 中:
标志 = 1
结果[g][“总计”] += int(keyword_list[index][1])
结果[g]["keys"].append(kw_list[index])
如果没有标志:
结果[“其他”][“总计”] += int(keyword_list[index][1])
结果[“其他”][“键”].append(kw_list[index])
索引 += 1
def write_to_file(组):
savefile = open("result.csv", "w", encoding='utf-8')
csvwriter = csv.writer(保存文件)
字段 = []
group.append("其他")
对于组中的 g:
字段.append(g)
fields.append(结果[g][“总计”])
csvwriter.writerow(字段)
maxline = max(len(item["keys"]) for item in result.values())
cols = len(字段)
对于范围内的行(最大行):
rowfield = ["" for _ in range(cols)]
gix = 0
kwitem = []
对于范围内的列(列):
如果 result.get(group[gix])["keys"]:
如果 col % 2 == 0:
kwitem = result.get(group[gix])["键"].pop(0)
rowfield[col] = kwitem[0]
如果 col % 2 == 1:
gix += 1
rowfield[col] = kwitem[1]
csvwriter.writerow(rowfield)
保存存档。关()
如果 __name__ == "__main__":
打印(“开始......”)
t_start = 时间。时间()
keyword_list = [k.strip().split('\t') for k in open("003.txt", encoding='utf-8')]
组=分析。extract_tags(" ". join(item[0] for item in keyword_list),
topK=20, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v', 'nr'))
groups = [g for g in groups]
初始化(组)
分类(关键字列表,组)
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06-29 立即查看
意外:相似度高的文章会影响排名吗?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-12-13 14:55
1.会影响排名。文章相似度越高,排名越差,甚至没有排名,会降低可信度。相似度越高的文章,在搜索引擎和用户眼里,都是垃圾文章。伪原创 文章 和盗版文章,为什么大家都不使用伪原创工具呢。重写任何段落。当您选择一个文章进行转录时,如果您受到一段或多段的启发,您可以将其改写成您自己的语言和您自己的观点。
2、总结优缺点的方法,任何时候都要双面。当我们写文章的时候,我们可以利用好的找到它们。对于其他人,我们想写一个关于电动车的关键词文章,影响收录,相似度越高文章,难度越大收录,即使没有收录,我们可以搜索一下电动车的优点,搜索一篇文章电动车的缺点,然后加上自己的总结就是一个伪原创。影响排名,相似度越高文章,排名越差,甚至没有排名。
3、伪原创的写法,顾名思义,就是根据自己的语言逐句按照原文重新翻译,影响排名。相似度越高文章,排名越差,甚至没有排名。这种方法省心但是有点费力,但是这样写的文章也是比较好的伪原创网站优化。
4. 直接使用伪原创软件,或采集,或复制后进行简单的手动段落调整,或少量文字改动的行为称为low-level伪原创,low- level伪原创这是一个非常傻瓜式方法。低级的伪原创不仅对用户体验没有好处,反而有损用户体验,而且还偏向于一个人的心态,很可怕。
5、我们抽取文章后,选择抽取的点对内容进行搜索、复制、排序、排版,并进行填充。按照文章的内容写一个段落的首尾就可以了。
6.确定标题,这是网站的核心。当然,标题也不能太长,否则会毫无意义。中层伪原创是指:使用相对优质的原创资源作为原创的来源,经过简单的手工修改,修改成一篇文章文章,做不影响用户的阅读体验,让部分用户误以为这是原创。中间层 伪原创 比低层 伪原创 稍微好一点,但仍然没有解决用户体验问题。
7、在优质原创资源的基础上,通过人工进行合理的编辑优化,让优质资源成为更多的优质资源。高级伪原创有点像产品模仿。找到一个好的产品,对这个好的产品进行二次加工,让它成为更好的产品。
第八,在搜索引擎上整理一下这个标题,选择排名靠前的文章文章,我们会从用户的角度选择一篇最喜欢的文章。找到 网站 不是 收录 的其他 原创文章。这样省时省力,很有效,但有点不道德。写文章原创文章是一件很耗体力的事情。我们可以在复制的时候带上别人的网站外链。完善文章的结构框架。词库是有限的,一个人的词库是有限的,再加上思维方式的局限,很容易写出相似度高的文章。
事实:在无故意违规的情况下,哪些操作容易被百度大幅度降权?
经常遇到这种情况:内容原创,优质外链,每天更新,
看到人流量一天比一天增加,很开心。
突然有一天流量Pia突然下来,甚至直接被K了。
这期间,我一直在坚持原创,坚持高质量的外链,坚持更新。
这种情况想必很多站长都遇到过。
说说吧,在不故意违反百度规则的前提下,
哪些操作容易引起百度反感,大大降低其权限?
如果有大量所谓的聚合页面,但是这些页面比较密集关键词,列表上的内容会给用户带来很大的麻烦,看起来比搜索结果还差,所以我不不知道该选择哪一个。有很多这样的页面,虽然收录的数量好像增加了,但是可能降级了。
挖了太多长尾,但是每个长尾页面都没有实质内容。比如:从北京怎么到上海,到国内怎么到一个地方,每一个页面都没有实质性的内容,全是密度。这种情况多了,就会被降职。
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个人感觉服务器的稳定性,打开的速度,网站的安全性可能会导致权限下降。
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您可以参考以下内容
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不相关的关键词出现在网站的长尾中更容易被认为作弊。挂黑链和恶意攻击也是其中之一。
二是外链部分。
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1、外链锚文本单一,外链平台过于集中。
2、文章大部分为翻译转载,伪原创、关键词与文章关系不大。
3、外链数量增长不稳定。提升的页面集中在页面的某个部分。
4. 链接被黑,网站服务器故障,网站加载速度。
5、网站被恶意刷流量,跳转率极高。
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大家可以讨论一下,值得学习。。。
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被恶意攻击,挂马也是一种
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某种操作方式,比如丰富的内链,从一个角度来说对搜索引擎是非常友好的;但从另一个角度来看,它成为搜索引擎惩罚的对象,因为可能存在相关性更差的情况。
其实网站的加减分方式还有很多,比较难掌握。 查看全部
意外:相似度高的文章会影响排名吗?
1.会影响排名。文章相似度越高,排名越差,甚至没有排名,会降低可信度。相似度越高的文章,在搜索引擎和用户眼里,都是垃圾文章。伪原创 文章 和盗版文章,为什么大家都不使用伪原创工具呢。重写任何段落。当您选择一个文章进行转录时,如果您受到一段或多段的启发,您可以将其改写成您自己的语言和您自己的观点。
2、总结优缺点的方法,任何时候都要双面。当我们写文章的时候,我们可以利用好的找到它们。对于其他人,我们想写一个关于电动车的关键词文章,影响收录,相似度越高文章,难度越大收录,即使没有收录,我们可以搜索一下电动车的优点,搜索一篇文章电动车的缺点,然后加上自己的总结就是一个伪原创。影响排名,相似度越高文章,排名越差,甚至没有排名。

3、伪原创的写法,顾名思义,就是根据自己的语言逐句按照原文重新翻译,影响排名。相似度越高文章,排名越差,甚至没有排名。这种方法省心但是有点费力,但是这样写的文章也是比较好的伪原创网站优化。
4. 直接使用伪原创软件,或采集,或复制后进行简单的手动段落调整,或少量文字改动的行为称为low-level伪原创,low- level伪原创这是一个非常傻瓜式方法。低级的伪原创不仅对用户体验没有好处,反而有损用户体验,而且还偏向于一个人的心态,很可怕。
5、我们抽取文章后,选择抽取的点对内容进行搜索、复制、排序、排版,并进行填充。按照文章的内容写一个段落的首尾就可以了。

6.确定标题,这是网站的核心。当然,标题也不能太长,否则会毫无意义。中层伪原创是指:使用相对优质的原创资源作为原创的来源,经过简单的手工修改,修改成一篇文章文章,做不影响用户的阅读体验,让部分用户误以为这是原创。中间层 伪原创 比低层 伪原创 稍微好一点,但仍然没有解决用户体验问题。
7、在优质原创资源的基础上,通过人工进行合理的编辑优化,让优质资源成为更多的优质资源。高级伪原创有点像产品模仿。找到一个好的产品,对这个好的产品进行二次加工,让它成为更好的产品。
第八,在搜索引擎上整理一下这个标题,选择排名靠前的文章文章,我们会从用户的角度选择一篇最喜欢的文章。找到 网站 不是 收录 的其他 原创文章。这样省时省力,很有效,但有点不道德。写文章原创文章是一件很耗体力的事情。我们可以在复制的时候带上别人的网站外链。完善文章的结构框架。词库是有限的,一个人的词库是有限的,再加上思维方式的局限,很容易写出相似度高的文章。
事实:在无故意违规的情况下,哪些操作容易被百度大幅度降权?
经常遇到这种情况:内容原创,优质外链,每天更新,
看到人流量一天比一天增加,很开心。
突然有一天流量Pia突然下来,甚至直接被K了。
这期间,我一直在坚持原创,坚持高质量的外链,坚持更新。
这种情况想必很多站长都遇到过。
说说吧,在不故意违反百度规则的前提下,
哪些操作容易引起百度反感,大大降低其权限?
如果有大量所谓的聚合页面,但是这些页面比较密集关键词,列表上的内容会给用户带来很大的麻烦,看起来比搜索结果还差,所以我不不知道该选择哪一个。有很多这样的页面,虽然收录的数量好像增加了,但是可能降级了。
挖了太多长尾,但是每个长尾页面都没有实质内容。比如:从北京怎么到上海,到国内怎么到一个地方,每一个页面都没有实质性的内容,全是密度。这种情况多了,就会被降职。

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个人感觉服务器的稳定性,打开的速度,网站的安全性可能会导致权限下降。
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您可以参考以下内容
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不相关的关键词出现在网站的长尾中更容易被认为作弊。挂黑链和恶意攻击也是其中之一。
二是外链部分。
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1、外链锚文本单一,外链平台过于集中。
2、文章大部分为翻译转载,伪原创、关键词与文章关系不大。

3、外链数量增长不稳定。提升的页面集中在页面的某个部分。
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5、网站被恶意刷流量,跳转率极高。
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大家可以讨论一下,值得学习。。。
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被恶意攻击,挂马也是一种
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某种操作方式,比如丰富的内链,从一个角度来说对搜索引擎是非常友好的;但从另一个角度来看,它成为搜索引擎惩罚的对象,因为可能存在相关性更差的情况。
其实网站的加减分方式还有很多,比较难掌握。
分享文章:检查伪原创文章的原创度(伪原创论文)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2022-12-13 00:13
阅读本文提示词:伪原创paper, 伪原创testing, 伪原创文章网站
查看伪原创文章的原创度,选择每个标题中收录的关键词,然后在百度上搜索这个关键词,查看每个内容的可读性。您可以使用修改数字、比较不同标题的文本、选择每个段落中的句子以及检查相同句子等工具进行全面检查。
检查 伪原创文章 是否组织良好,避免使用相似性检查,节省您的时间,并找出每个段落的可读性。检查伪原创文章是否组织准确,逻辑性是否强,分句分段落是否简洁,是否满足用户体验,能否满足用户体验。
检查伪原创文章是否组织好,是否能满足用户体验,是否能满足用户体验,是否能满足用户体验,这三点怎么写伪原创文章,如果你觉得这个文章不错,那你就需要研究一下。
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英语文章在线伪原创网站,seo是一个非常复杂和基础的概念。不仅仅是文本的修改、删除和拼写错误,还很麻烦。. 网站开始,每个月定期为网站创作原创文章(这个网站是原创文章做seo优化>的内容)如何为 seo 编写 文章原创。
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关键词 开发要求
首先要站在用户的角度考虑,挖出长尾关键词,做长尾关键词。
SEO文章写作要求。
首先分析竞争对手的网站关键词,然后提取自己的优势,充分发挥自己SEO的最大优势。
其次,分析你的竞争对手的网站关键词,选择适合你的网站的关键词库,流量情况,使用相关的关键词进行扩展. seo 文章 写作招聘。
三、为网站制定SEO优化方案
网站优化方案,分析访客群体特征,竞争对手网站结构,优化META结构,代码是否合理,内链,内链,关键词布局是否合理,内部链接,网站代码是否流畅等。
四、网站网站底部外链建设
1、合理的内链建设:合理的内链建设应该是双向的。合理统筹网站的内链建设,设计各种链接、导航、帖子栏目、分类、导航等,尽可能实现内链建设。
2、正链和反链:利用搜索引擎的规则,增加网站的权重和关键词的排名,也可以在文章中适当留链。在文章中使用关键词,正向链接和反链链接有利于文章的采集。
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首先要站在用户的角度考虑,挖出长尾关键词,做长尾关键词。
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三、为网站制定SEO优化方案

网站优化方案,分析访客群体特征,竞争对手网站结构,优化META结构,代码是否合理,内链,内链,关键词布局是否合理,内部链接,网站代码是否流畅等。
四、网站网站底部外链建设
1、合理的内链建设:合理的内链建设应该是双向的。合理统筹网站的内链建设,设计各种链接、导航、帖子栏目、分类、导航等,尽可能实现内链建设。
2、正链和反链:利用搜索引擎的规则,增加网站的权重和关键词的排名,也可以在文章中适当留链。在文章中使用关键词,正向链接和反链链接有利于文章的采集。
3、外链:做好文章更新内链,网站合理搭建外链。外部链接的建设要求更高的质量。
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技巧:降低网站相似度的三种方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 81 次浏览 • 2022-12-12 11:48
网站构建网站的设计师经常会遇到这样的问题,即使用模板后做出来的网站极其相似。而且,一旦发生这种情况网站,您的排名将难以提升,甚至可能被搜索引擎惩罚。
所以,如果你的网站相似度比较高,那你就应该考虑做适当的调整或者改变你的建站策略,否则你做的网站很容易被搜索引擎认为是垃圾网站。下面,我将介绍三种可以降低网站相似度的方法。
(1) 网站尽可能多地构建原创。这是降低网站相似度的最好方法,即使网站的内容被其他网站转载,过一段时间后,搜索引擎的唯一算法也会判断你的 网站 是 原创网站 并且会得到更高的权重。
(2) 伪原创网站也需要调整。做 网站 是一个非常复杂的过程。靠个人努力填满整个网站并不容易,所以做伪原创势在必行。但是,在做伪原创时,单纯的修改标题,打乱段落顺序,已经不能适应搜索引擎的智能化发展了。如果要降低相似度,最好手动修改文章。
(3)使用iframe框架展示重要内容。网站 上的重要内容可能会出现在多个版块页面中,其中会存在相同的内容。但是如果此时使用iframe框架技术,就可以避免百度抓取相同的内容,这样就可以避免网站高相似度的风险。
一般来说,想要降低网站的相似度,关键是要把握好一个度。哪里可以原创试试原创,不行就多做伪原创,最好不要照搬,这样不仅会降低网站的相似度,而且改善用户体验。
技巧:seo综合查询是什么意思 seo综合查询工具介绍
SEO数据查询工具是SEO工作中使用频率最高的工作,最常用的就是站长首页和爱站的查询。SEO信息查询工具 SEO信息查询可能是用的最多的工具了。在信息查询工具中,比较权威的有站长工具和爱站。使用这些工具,您可以检查站点的收录、反链接、关键词的排名等。
网站诊断工具 此类工具很少见,难以制作,也很难准确。一个合格的站长或seoer必须能够看懂网站的服务器日志文件,这个日志记录了网站被搜索引擎抓取的痕迹,为站长提供了蜘蛛是否被抓取的有力证据访问,站长朋友可以利用网站日志分析搜索引擎蜘蛛的爬行情况,分析网站是否存在收录异常问题。
并且我们可以根据这个日志文件来判断蜘蛛的访问频率和爬行规则,这对我们进行优化是非常有利的。另外,学习和分析网站日志文件也是站长必备的能力,也是你从初级seo晋升为seo高手的必经之路。但前提是主机服务商必须开启日志统计功能。通常,虚拟主机提供商不会启用它。可以申请激活,也可以自己去服务器管理后台开启这个日志统计功能,但是日志也会占用空间,我们读取日志文件后。 查看全部
技巧:降低网站相似度的三种方法
网站构建网站的设计师经常会遇到这样的问题,即使用模板后做出来的网站极其相似。而且,一旦发生这种情况网站,您的排名将难以提升,甚至可能被搜索引擎惩罚。
所以,如果你的网站相似度比较高,那你就应该考虑做适当的调整或者改变你的建站策略,否则你做的网站很容易被搜索引擎认为是垃圾网站。下面,我将介绍三种可以降低网站相似度的方法。

(1) 网站尽可能多地构建原创。这是降低网站相似度的最好方法,即使网站的内容被其他网站转载,过一段时间后,搜索引擎的唯一算法也会判断你的 网站 是 原创网站 并且会得到更高的权重。
(2) 伪原创网站也需要调整。做 网站 是一个非常复杂的过程。靠个人努力填满整个网站并不容易,所以做伪原创势在必行。但是,在做伪原创时,单纯的修改标题,打乱段落顺序,已经不能适应搜索引擎的智能化发展了。如果要降低相似度,最好手动修改文章。

(3)使用iframe框架展示重要内容。网站 上的重要内容可能会出现在多个版块页面中,其中会存在相同的内容。但是如果此时使用iframe框架技术,就可以避免百度抓取相同的内容,这样就可以避免网站高相似度的风险。
一般来说,想要降低网站的相似度,关键是要把握好一个度。哪里可以原创试试原创,不行就多做伪原创,最好不要照搬,这样不仅会降低网站的相似度,而且改善用户体验。
技巧:seo综合查询是什么意思 seo综合查询工具介绍
SEO数据查询工具是SEO工作中使用频率最高的工作,最常用的就是站长首页和爱站的查询。SEO信息查询工具 SEO信息查询可能是用的最多的工具了。在信息查询工具中,比较权威的有站长工具和爱站。使用这些工具,您可以检查站点的收录、反链接、关键词的排名等。

网站诊断工具 此类工具很少见,难以制作,也很难准确。一个合格的站长或seoer必须能够看懂网站的服务器日志文件,这个日志记录了网站被搜索引擎抓取的痕迹,为站长提供了蜘蛛是否被抓取的有力证据访问,站长朋友可以利用网站日志分析搜索引擎蜘蛛的爬行情况,分析网站是否存在收录异常问题。

并且我们可以根据这个日志文件来判断蜘蛛的访问频率和爬行规则,这对我们进行优化是非常有利的。另外,学习和分析网站日志文件也是站长必备的能力,也是你从初级seo晋升为seo高手的必经之路。但前提是主机服务商必须开启日志统计功能。通常,虚拟主机提供商不会启用它。可以申请激活,也可以自己去服务器管理后台开启这个日志统计功能,但是日志也会占用空间,我们读取日志文件后。
解决方案:SEO如何优化伪原创内容才能提升搜索引擎友好度?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2022-12-10 16:39
SEO优化如何提高排名并为网站带来流量。说到原创和伪原创,SEO需要注意的是,搜索引擎对原创内容比伪原创友好得多,甚至有一种说法是“内容为王”。SEO的日常工作不仅需要写文章,还需要发送外部链接、优化网站、探索关键词,这决定了SE编辑内容的时间有限。
创作原创文章和伪原创文章需要不同的时间和精力,需要在规定的时间内完成一定数量的SEO文章编辑,以确保企业网站的更新保持稳定的频率和数量。随着互联网上信息的不断丰富,创造原创文章变得越来越困难。受这种双重因素的影响,SEO伪原创文章需要在日常工作中创造更好的效果。
接下来,成都SEO小编将和大家分享一些提高假原创内在质量的方法,将假原创文章与真文章混淆,帮助您在规定的时间内高质量完成假原创内容。
方法 1:了解搜索引擎如何确定文章是否伪原创
直到今天,我们仍然没有一个统一的标准来判断一个文章是原创还是假的,但百度搜索引擎有自己的解决方案。注意:搜索引擎不会检测每个文章,而是使用提取机制进行判断。例如,如果相似度小于 30%,则将判断文章为原创文章。
方法 2:有针对性地编辑内容
根据搜索引擎的检测原理编辑文章内容。例如,优化搜索引擎可能提取的段落,并仔细编辑这部分内容,使搜索引擎认为本文的主题与上一篇不同。
方法三:优化文章开头和结尾的内容
这是一种机会主义的做法。也就是说,SEOER 在编辑伪原创文章时,要注意文章的开头和结尾,确保这两个地方的内容必须原创。
以上是SEO分析的原创总结,伪原创提升流量的方法。这些方法都是有多年经验的专家,希望能帮助大多数人,SEO帮助朋友提高工作效果。
解决方案:关键词采集文章报价(SEO搜索引擎蜘蛛会网站页面的所有路径等级影响集合)
关键词采集文章 引用(SEO 搜索引擎蜘蛛影响 网站 所有路径级别的页面 采集)
微信群二维码1.9绿色免费版是一款免费绿色无毒的微信群小助手,可以帮助您快速找到合适的微信群或微信好友。如需下载软件,也可以快速使用软件扫一扫进群
软件说明
微信群二维码采集助手是一款帮助用户轻松采集全国微信群二维码的工具。您可以按地区、行业在微信中批量添加好友,让您快速找到自己想要的微信群。微信群收录软件可以一键下载群二维码,快速扫码加群。如有需要,请速速下载。
特征
采集完成后,您可以按地区排序以快速找到本地组。
您可以按行业分类,快速找到您的目标人群。
支持一键下载群组二维码,保存在本地,然后一个一个添加。
双击列表快速显示当前微信群二维码,扫描微信二维码即可快速加群。
特征
收件人:微信群、个人群、公众号、红包群
采集信息:行业类型、群主微信、所在地、对方*敏感*字眼*
免费软件,无需注册,打开即用
按地区收微信群
按类别获取微信群
开启无限制微信自动加群,后台运行不影响电脑使用
支持本地导入二维码自动加群
加入论坛成功后,自动向论坛发送图片和文字
设置延迟时间,防止频繁扫描
指导
1、下载并打开微信群二维码采集助手。
2、点击开始采集,软件会自动启动采集并显示微信群。
3.职能领域和行业可以快速找到需要的团队资源。
4.点击下载群二维码,扫描添加。
性能提示
1.支持系统:
系统(win7或win8更高版本系统)
2、数据量:
该软件是从相应的数据源 网站 采集的。该软件不生成数据。本软件仅负责采集和识别。微信群里的二维码总数每天从几千个更新到几万个。
3.可用性:
由于微信神器添加了诸多不可控因素,不保证本软件采集微信群二维码仍能100%扫描到
主持人已退出他创建的微信群。
群内人数超过100人(这是腾讯官方规定,扫码只能进100人,扫码的时候已经超过100人了,也就是说其他一些客户也扫了二维码,导致群满。)
附件代码 7 天内不再有效。
当出现上述情况时,二维码不再可用,不是软件问题,解决方法:
1.更改关键字或区域。
2.避开高峰期(下午和晚上是高峰期)
3、一键抓取拉取最新数据。
4.数据源网址(如果你有其他好的数据源网址,请提交微信神器添加,我们会添加。)
关键词采集文章语录(阿里云数据+的数据应用——大众趋势分析)
有财云采集器是一个网站采集器,根据用户提供的关键词,自动采集云相关文章发布到用户网站。它可以自动识别各种网页的标题、正文等信息,无需用户编写任何采集规则,即可实现全网采集。内容采集完成后,会自动计算内容与设置关键词的相关性,只推送相关的文章给用户。支持标题前缀、关键词自动加粗、永久链接插入、自动tag标签提取、自动内链、自动图片匹配、自动伪原创、内容过滤器更换、电话号码和URL清理、定时采集、百度主动提交等一系列SEO功能,用户只需设置关键词及相关需求,即可实现网站全托管、零内容更新维护。网站数量没有限制,无论是单个网站还是大型站群,都可以很方便的进行管理。 查看全部
解决方案:SEO如何优化伪原创内容才能提升搜索引擎友好度?
SEO优化如何提高排名并为网站带来流量。说到原创和伪原创,SEO需要注意的是,搜索引擎对原创内容比伪原创友好得多,甚至有一种说法是“内容为王”。SEO的日常工作不仅需要写文章,还需要发送外部链接、优化网站、探索关键词,这决定了SE编辑内容的时间有限。
创作原创文章和伪原创文章需要不同的时间和精力,需要在规定的时间内完成一定数量的SEO文章编辑,以确保企业网站的更新保持稳定的频率和数量。随着互联网上信息的不断丰富,创造原创文章变得越来越困难。受这种双重因素的影响,SEO伪原创文章需要在日常工作中创造更好的效果。
接下来,成都SEO小编将和大家分享一些提高假原创内在质量的方法,将假原创文章与真文章混淆,帮助您在规定的时间内高质量完成假原创内容。

方法 1:了解搜索引擎如何确定文章是否伪原创
直到今天,我们仍然没有一个统一的标准来判断一个文章是原创还是假的,但百度搜索引擎有自己的解决方案。注意:搜索引擎不会检测每个文章,而是使用提取机制进行判断。例如,如果相似度小于 30%,则将判断文章为原创文章。
方法 2:有针对性地编辑内容
根据搜索引擎的检测原理编辑文章内容。例如,优化搜索引擎可能提取的段落,并仔细编辑这部分内容,使搜索引擎认为本文的主题与上一篇不同。

方法三:优化文章开头和结尾的内容
这是一种机会主义的做法。也就是说,SEOER 在编辑伪原创文章时,要注意文章的开头和结尾,确保这两个地方的内容必须原创。
以上是SEO分析的原创总结,伪原创提升流量的方法。这些方法都是有多年经验的专家,希望能帮助大多数人,SEO帮助朋友提高工作效果。
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2、数据量:
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由于微信神器添加了诸多不可控因素,不保证本软件采集微信群二维码仍能100%扫描到
主持人已退出他创建的微信群。
群内人数超过100人(这是腾讯官方规定,扫码只能进100人,扫码的时候已经超过100人了,也就是说其他一些客户也扫了二维码,导致群满。)
附件代码 7 天内不再有效。
当出现上述情况时,二维码不再可用,不是软件问题,解决方法:
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解决方案:网站不收录的原因以及具体解决方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2022-12-10 09:57
网站收录对网站关键词的排名和权重的提升起到至关重要的作用,查询网站收录的方式主要有四种:最常用的方法是站点命令和站长工具查询。另外两种方式是批量查询和索引查询。不同的查询方式,数据会略有差异,仅供参考。
如何检查 网站 是否为 收录
无论是做网站还是排名优化,很多人都会关注收录的问题。其实这个问题很简单。网站只能在收录排名的基础上获得关键词,也就是说收录是网站获得排名的基础,而收录的数量在一定程度上也可以决定获得排名的概率,那么我们应该如何查询搜索引擎收录呢?【曾庆平SEO】给大家分享几个方法:
1.站点命令查询
分析一个网站的优劣,除了参考网站的权重外,还要注意网页的收录。一般一个网站的收录数量越多,说明这个网站的排名也不错。
相信很多SEO从业者都应该知道,网站的收录可以通过site命令在各大搜索引擎的搜索框中查询到网站的收录。是查询网站收录情况的有效途径之一。
2.站长工具,爱站工具查询
其次,作为SEO优化师,我们可以使用站长工具或者爱站工具查询和监控网站各种数据。事实上,很多站长工具都收录收录监控和查询功能。
但是,以上两种方式的查询结果都不是最准确的。真正准确的方法是通过各大搜索引擎的站长平台查询。这样得到的数据结果是最准确、信息量最大的。.
3.百度收录批量查询
如果要查看网站的收录情况,首先需要知道网站域名。有了域名之后,想要查看网站收录的情况就很简单了。
只需打开百度搜索网站查询,选择站长工具进入,然后在搜索框中输入您要查询的域名,点击查看解析,解析结果会显示收录的域名 > 情况,查询时可能出现网络延迟查询不佳,多试几次即可。
网站没有收录
4.索引量查询
其实收录是收录的前提,收录是关键词排名的前提,但是很多站长会忽略这一点。在百度搜索资源平台,百度站长后台数据可用于收录数量监控和查询,我们可以通过查看索引数量来查看网站收录数量。
指数量基本每天更新一次。对于普通站点,更新日期可能会有一些差异,但大多数情况下可以作为收录卷的参考。
从某种意义上说,收录数量查询工具的原理其实是利用搜索引擎查询命令来操作的,只是工具比命令更清晰直观地看到了网站的综合情况。也可以作为网站整体优化的参考。
综上所述,网站 SEO优化与收录数量密切相关,收录是排名的基础,如果一个网站没有收录,那么从根本上说,这意味着失去排名,因此非常有必要使用各种方法来查询网站收录的情况,这也是网站优化器最基本的工作之一。
虽然收录数量查询方式多种多样,但还是建议站长们综合使用各种方式,以展示更好的结果。
网站为什么不收录
搜索引擎不收录是很多网站都会面临的问题,网站不收录会对后续的优化工作产生很大的影响。原因是,网站之所以收录不是收录,很多时候很可能是细节没有到位,或者是搜索引擎算法规则的底线有了被感动了。
因此,当遇到这种情况时,站长应该寻找问题的根源。可能是文章的质量不够好,复制粘贴的内容太多,也可能是网站的整体框架有问题导致搜索不到的原因引擎不是收录,网站不是收录还是要看情况。
随着互联网行业的快速发展,各行各业的网站建设逐渐兴起,在激烈的市场竞争中,物竞天择、适者生存的生存法则得以保留,但搜索引擎算法我们在不断更新升级。无论是新站还是老站,我们都要随时跟上比赛的节奏,才能将网站从绝境中拯救出来。
在解决网站收录问题之前,我们应该弄清楚网站的实际情况。弄清楚网站的实际情况,我们需要通过网站日志来了解,查看搜索引擎的日常抓取和抓取来判断网站的基本状况。
在详细了解网站的基本情况后,我们可以推导出网站不是收录的具体原因:
1.内容禁止爬取
首先我们要判断网站是否设置了禁止抓取文件。如果设置了禁止抓取,一定要尽快去掉,否则搜索引擎将无法抓取网页信息。其次,我们需要注意的是,网站是不是动态链接。
2.动态页面链接
众所周知,搜索引擎更喜欢静态链接。如果网站设置为动态链接,则需要更改。如果改成静态链接比较困难,也可以尝试改成伪静态链接。这对改善 网站收录 有很大的帮助。
3.文字内容少
很多站长在更新网站内容的时候,因为很难写出高质量的原创内容,所以会在内容中混入大量的图片或者视频作为内容。整篇文章中,视频和图片的数量远远超过了文字内容。由于搜索引擎技术的限制,图片的识别度还是很有限的。
因此【曾庆平SEO】建议站长在更新网站内容时,尽量使用文字内容,避免大量使用图片或视频造成堆砌,否则会对网站造成损害收录 造成某些障碍。
4、服务器稳定性差
近年来,共享服务器已经成为很多企业网站的首选之一。由于企业的投资和预算成本有限,他们会选择共享服务器,相对便宜。但是共享服务器最大的缺点就是一台服务器要服务多个网站。
因此,这种共享服务器是不稳定的。如果服务器不稳定,我们的网站会在打开或浏览页面时卡住甚至打不开。
这种情况不仅会大大降低用户体验,还会降低网站在搜索引擎眼中的信任度和友好度。如果网站给搜索引擎留下了不好的印象,那么收录自然就更难了。
温馨提示:在更新网站内容的时候,建议站长尽可能多的更新优质的原创内容,然后保证网站内容的定期和优质更新,只在此方式可以增加网站在搜索引擎眼中的友好度,恢复网站收录。
总而言之,希望以上问题的分析,能够解决众多网站的收录问题,帮助网站重新获得搜索引擎的信任和喜爱,让网站@成为可能。 > 才能在这个竞争激烈的互联网环境中占据一席之地。
如何增加网站收录音量?
众所周知,在网站优化过程中,搜索引擎更喜欢一些优质的原创内容,因为优质的内容不仅让用户更加依赖我们的网站,而且对搜索引擎优化有很强的影响也会带来一定的好处,促进网站收录量的提升。
那么在网站优化过程中,如何在短时间内提升网站收录的音量呢?跟着【曾庆平SEO】一探究竟吧。
1. 网站 静态
如果网站long-term收录量不大,那我们就得想办法让网站变成静态,静态网页的访问速度更快,而且它比较容易是收录,如果收录里面的文章比较多,那么可以从收录上的那一列开始,不要把网站改成全站静态 否则网站极有可能被降权惩罚。
2. 降低文章相似度
很多网站会选择一些相似度低的伪原创方法来更新网站内容,以期在短时间内获得大量的流量和关键词排名提升。虽然这种方法可以在短时间内提高关键词的排名和流量。
但从长远来看,这些指标会相应下降。如果你想获得更高的网站排名,你必须降低文章的相似度,尝试更新一些高质量的原创文章,只有这样才能可以有效地增加 收录 的数量。
3、做好细节优化
网站优化过程中,最需要注意的是网站的细节优化。如果细节优化做得好,无论搜索引擎爬到哪里,都可以抓到一些有价值的内容。从而增加 网站 的 收录 音量。
俗话说细节决定成败,一个网站细节的优化也会在一定程度上影响网站的整体优化效果,所以做好是非常有必要的细节优化,让我们的网站更容易被搜索引擎喜爱和认可。
4、做好网站的建设
俗话说:内因决定一切,做好网站自身建设是网站收录快速提升的前提之一。在网站建设的各个方面,我们都需要做到简洁明了、精致友好、方便流畅,同时尽量避免使用一些作弊优化行为。
否则,我们的网站流量再高,也没有办法留住用户,那么增加收录流量就成了一句空话,很有可能网站会被惩罚搜索引擎。获取K站或降级。
5.提高服务器稳定性
在爬取过程中,抓取信息是有一定规律性的。如果我们的网站服务器不稳定,很可能会导致网站打不开或者加载失败。如果出现这种情况,会导致用户直接关闭页面,增加网站的跳出率。
同时也会降低搜索引擎对我们的网站的抓取频率,不仅会影响用户体验,还会降低网站收录的数量,所以如果你想,如果你改进收录,你可以以服务器为切入点,进行全方位的检索。
解决方案:WXEE网站建设管理系统
当您在浩瀚的互联网海洋中发现这个文章关于适合百度SEO的站群系统时,在此向您表示歉意。发布系统自主发布,以实现网站SEO优化排名,减少大量人工成本,同时也让您更好的体验AI智能文章发布系统的品质和效果,帮助您更好的了解我们的城市变电站系统产品。
对于没有技术团队的网站建筑公司。网站无需程序员操作即可快速创建,美工、前端均可完成网站程序;可以实现对公司网站客户的统一管理;大大提高构建网站企业客户网站的安全性,降低维护和运营成本。
WxeecmsEnterprise站群系统是一套面向全国各城市各地区的企业批量建站系统。它的目标不仅是建站,还可以对关键词区域进行批量优化,让网站的关键词排名越来越高。
支持一键创建批量网站,也可以选择单个网站组的区域变电站。根据SEO优化的实际需要和用户喜好,可以选择二级域名或二级目录的形式,可以实现批量区域网站SEO优化排名。二级域名与二级目录的主要区别在于:从搜索引擎的角度来看,二级域名相当于一个结果,一个独立的网站,二级域名directory 相当于相同的网站 不同的column categories。从搜索引擎的角度来说,二级目录的收录速度比较快,而二级域名的收录算是一个独立站,所以会比较慢。从排名稳定性来看,二级域名的稳定性更强,因为网站的首页权重大于栏目页,所以二级域名的排名名称会更稳定。
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解决方案:网站不收录的原因以及具体解决方法
网站收录对网站关键词的排名和权重的提升起到至关重要的作用,查询网站收录的方式主要有四种:最常用的方法是站点命令和站长工具查询。另外两种方式是批量查询和索引查询。不同的查询方式,数据会略有差异,仅供参考。
如何检查 网站 是否为 收录
无论是做网站还是排名优化,很多人都会关注收录的问题。其实这个问题很简单。网站只能在收录排名的基础上获得关键词,也就是说收录是网站获得排名的基础,而收录的数量在一定程度上也可以决定获得排名的概率,那么我们应该如何查询搜索引擎收录呢?【曾庆平SEO】给大家分享几个方法:
1.站点命令查询
分析一个网站的优劣,除了参考网站的权重外,还要注意网页的收录。一般一个网站的收录数量越多,说明这个网站的排名也不错。
相信很多SEO从业者都应该知道,网站的收录可以通过site命令在各大搜索引擎的搜索框中查询到网站的收录。是查询网站收录情况的有效途径之一。
2.站长工具,爱站工具查询
其次,作为SEO优化师,我们可以使用站长工具或者爱站工具查询和监控网站各种数据。事实上,很多站长工具都收录收录监控和查询功能。
但是,以上两种方式的查询结果都不是最准确的。真正准确的方法是通过各大搜索引擎的站长平台查询。这样得到的数据结果是最准确、信息量最大的。.
3.百度收录批量查询
如果要查看网站的收录情况,首先需要知道网站域名。有了域名之后,想要查看网站收录的情况就很简单了。
只需打开百度搜索网站查询,选择站长工具进入,然后在搜索框中输入您要查询的域名,点击查看解析,解析结果会显示收录的域名 > 情况,查询时可能出现网络延迟查询不佳,多试几次即可。
网站没有收录
4.索引量查询
其实收录是收录的前提,收录是关键词排名的前提,但是很多站长会忽略这一点。在百度搜索资源平台,百度站长后台数据可用于收录数量监控和查询,我们可以通过查看索引数量来查看网站收录数量。
指数量基本每天更新一次。对于普通站点,更新日期可能会有一些差异,但大多数情况下可以作为收录卷的参考。
从某种意义上说,收录数量查询工具的原理其实是利用搜索引擎查询命令来操作的,只是工具比命令更清晰直观地看到了网站的综合情况。也可以作为网站整体优化的参考。

综上所述,网站 SEO优化与收录数量密切相关,收录是排名的基础,如果一个网站没有收录,那么从根本上说,这意味着失去排名,因此非常有必要使用各种方法来查询网站收录的情况,这也是网站优化器最基本的工作之一。
虽然收录数量查询方式多种多样,但还是建议站长们综合使用各种方式,以展示更好的结果。
网站为什么不收录
搜索引擎不收录是很多网站都会面临的问题,网站不收录会对后续的优化工作产生很大的影响。原因是,网站之所以收录不是收录,很多时候很可能是细节没有到位,或者是搜索引擎算法规则的底线有了被感动了。
因此,当遇到这种情况时,站长应该寻找问题的根源。可能是文章的质量不够好,复制粘贴的内容太多,也可能是网站的整体框架有问题导致搜索不到的原因引擎不是收录,网站不是收录还是要看情况。
随着互联网行业的快速发展,各行各业的网站建设逐渐兴起,在激烈的市场竞争中,物竞天择、适者生存的生存法则得以保留,但搜索引擎算法我们在不断更新升级。无论是新站还是老站,我们都要随时跟上比赛的节奏,才能将网站从绝境中拯救出来。
在解决网站收录问题之前,我们应该弄清楚网站的实际情况。弄清楚网站的实际情况,我们需要通过网站日志来了解,查看搜索引擎的日常抓取和抓取来判断网站的基本状况。
在详细了解网站的基本情况后,我们可以推导出网站不是收录的具体原因:
1.内容禁止爬取
首先我们要判断网站是否设置了禁止抓取文件。如果设置了禁止抓取,一定要尽快去掉,否则搜索引擎将无法抓取网页信息。其次,我们需要注意的是,网站是不是动态链接。
2.动态页面链接
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如何增加网站收录音量?
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1. 网站 静态
如果网站long-term收录量不大,那我们就得想办法让网站变成静态,静态网页的访问速度更快,而且它比较容易是收录,如果收录里面的文章比较多,那么可以从收录上的那一列开始,不要把网站改成全站静态 否则网站极有可能被降权惩罚。
2. 降低文章相似度
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3、做好细节优化
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伪原创相似度查询 可怕:蜘蛛爬行是什么?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2022-12-10 04:38
写文章,写自媒体,网站写文章,写稿子,编辑稿子,用伪原创工具,用ai智能写作工具---二狗小工具BQRDSZKFFC
什么是蜘蛛爬行?
如何选择材料进行创新
3.注意
这样折腾的话是不是太多了?折腾了又折腾,字数越来越多了。这个方法有效。
所以一定要学习比较流行的文章,注意采集整理同类型的文章。爆文 文章的爆文 点是什么?一段时间的流行文体文章能够分析整体趋势来启发我们现在的写作,探寻其中的规律,朝着一定的方向发展,比得意洋洋的人随便写写强多了!
高潮戏可以用对话以外的其他方式来表达,就像信息可以用其他方式传达一样。
1、对于伪原创,如果基本是抄袭,原创人可以申诉,争取自己的权利。
仅举几个例子:
1.通读全文,对中心主题有提炼和总结,特别要注意别人的重点。
学过数据库和数据挖掘,对这方面的理解比较深。区分 原创 和抄袭的关键是看你的 文章 的相似性。基本都是一样的十五字判断抄袭,算法也很简单的。
修改的内容最好占全文的30%+,这样搜索引擎会觉得去收录有价值,如果修改的内容太少,用户会觉得这个文章我直接看了就关掉,搜索引擎会认为这个文章没有什么价值。
您可以在原文中添加与文章相关的图片。这种修改不仅有利于用户体验,也有助于搜索引擎分析是否是原创,增加收录的几率。
过水东流滚滚黄河,后浪推前浪,也可以理解为前浪导致后浪。师出原创,学者押韵篇章,不断提炼精髓,拓宽意境,就像拓宽创业的前沿,保守的发展一样,要想做好,就必须有很高的水平立意、灵魂和理想,让人赏心悦目,过目不忘。我认为 原创 和 伪原创 都值得赞赏。只有 原创 足以生成 伪原创。绿叶托红花。只有伪原创才能发光原创。
像这样的问题,足以让我们研究一辈子,探索一辈子,研究一辈子,总结一辈子……
2、对于阅读进度,我们需要控制文章的长度,简化文章的内容,让用户在几页内阅读。
-01-
首先,我找到了一篇关于写作技巧类型的文章文章。我以下面三段为例,快速生成三段原创内容。
《史上最经典的7个营销案例!教你玩转双11!》
这是原创的基础。注意语言简洁。不要耍花样。
4.最后一段可以是自己对整个文章的总结和理解,当然需要用自己的话来表达。
(3) 付费专栏
1.1. 修改或替换第一段和最后一段,使搜索引擎在阅读第一段时抓取到的文字与其他文章不同,从而使该文章在搜索引擎中被列出改善状态。
2.高潮戏可以用对话以外的其他方式来表达,正如信息可以用其他方式传达一样。
3、伪原创工具平台较多,在线版可以利用大数据更精准的生成伪原创。现在Mediahaotong正在限时免费采集和体验智能原创功能。平台通过海量数据分析和自然语言合成,快速生成可读性强的伪原创文章。
4. 原创:根据传统出版行业规定,长篇小说文章在内容核心具有独创性,在文字表达方面,引用他人内容的比例不超过30 %,也就是说70%的内容必须是自己写的,这是判断原创的前提,否则可能判断为抄袭。
横空出世:欢迎来到 作为一名QQ代刷网站
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什么是百度快照?如何在 上使用百度快照
摘要:百度快照是指备份代理网站的文本,并存储在百度的服务器上,以帮助代理网站加速链接的缓冲,换句话说,它是一种对网页的缓存处理。常用于网络缓冲速度不佳或网页画面丢失的情况。什么是百度快照?如何使用百度快照?无论你想通过哪个代理网络进行营销,人流都是企业之间竞争的源泉。比如……雷神
百度搜索指数排名是什么意思?刷排名是
摘要:百度搜索指数越高,用户搜索次数越多,关键词的价值就越高。一般是根据每个时间段的用户关注度数据,某个时间段的搜索量,以及用户的阅读、评论、转发等行为数据经过处理后计算得出。百度搜索指数排名是什么意思?它是如何计算的?在移动互联网的营销过程中,企业、...,雷神代改网 查看全部
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什么是百度快照?如何在 上使用百度快照
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摘要:百度搜索指数越高,用户搜索次数越多,关键词的价值就越高。一般是根据每个时间段的用户关注度数据,某个时间段的搜索量,以及用户的阅读、评论、转发等行为数据经过处理后计算得出。百度搜索指数排名是什么意思?它是如何计算的?在移动互联网的营销过程中,企业、...,雷神代改网
最新版:从百度搜索上去查百度统计站长统计搜狗统计统计谷歌统计
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 68 次浏览 • 2022-12-03 21:20
伪原创相似度查询,对网站营销来说,是很必要的,直接决定了网站的质量。目前市面上大多数的网站都会专注于站内优化,那么如何查询伪原创相似度,在网站优化过程中会常用到。可以根据自己的网站特点,根据网站质量高低不同来查询,从而节省成本,提高效率。比如,我们的网站特点是搜索引擎收录快,排名靠前。那么我们可以根据自己的网站特点,通过搜索引擎去查询在百度等搜索引擎上的相似度。
搜索了一些,都没有发现自己的网站存在对方网站中的相似网站。接下来小编以小天狼星官网为例,查询了小天狼星网站中的几个相似网站,其中几个网站都是百度里面排名比较靠前的。其中,有一个《界面新闻》在百度里面排名第六,不是百度老板和总编辑。网站权重5.33。上海天狼软件有限公司_营销咨询_企业策划_推广营销_网站托管_新闻稿发布这两个网站是百度排名还不错的两个,对比之下,是不是能看出两个网站的差距还是很大的。
一般在搜索的时候,是很难分出来两个不一样的网站的,一般人都会偏向于排名靠前的。所以,我们可以通过这种方式查询在同一个页面中两个网站的相似度,从而选择正确的网站,提高我们网站的质量。
从百度搜索上去查百度统计站长统计搜狗统计谷歌统计从上面去查询一下搜索词的相似度,站长统计可以查到的是网站的收录量和页面的权重。 查看全部
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一般在搜索的时候,是很难分出来两个不一样的网站的,一般人都会偏向于排名靠前的。所以,我们可以通过这种方式查询在同一个页面中两个网站的相似度,从而选择正确的网站,提高我们网站的质量。
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官方数据:说一说:网站运营需要注意网页相似度问题2021/9/2 10:48:42
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 68 次浏览 • 2022-12-01 07:13
很多站长在运营自己的网站时,有时会遇到问题,那就是页面的相似度。什么是网页相似度?简单的说,所谓网页相似度就是两个网页之间的相似度。这两个页面可能是也可能不是同一站点上的页面,或者其他站点上的页面。当搜索引擎索引一个网页时,它通常会比较两个网页,看看它们是否相似。站长工具可以准确及时的掌握您网站的收录情况、alexa排名、PR值,让您对自己网站的情况了如指掌。另外,当你查询的时候,它会留下一条查询记录,成为一个临时的外链。以便搜索引擎可以更多更快地抓取您的网站。
所谓相似,就是两个网页的内容基本相同。在这种情况下,可以认为这两个网页是相似的。在比较两个网络搜索引擎时,使用特定的算法进行比较。搜索引擎通常使用两种方法进行比较:一种是基于网页摘要的比较。如果多个网页摘要的md5值相同,则证明这些页面相似度高。其次,根据页面关键词,按照关键词出现频率的顺序,可以取N个高频词。如果它们的md5值相同,就可以认为这些页面相似度很高。Google 搜索引擎将网页的相似度设置为 60%。即如果两个网页的相似度超过60%,正在比较的网页将不再包括在内。如果相似度接近60%,可以收录对比页,但搜索引擎的权重相对较低。这就是搜索引擎处理网络相似性的方式。可以看出,页面相似度对我们网站的影响主要取决于被比较的页面能否被收录,而对其他方面没有影响。
网站运行中出现类似问题主要有两个原因:
(1) 同一个网站,将旧网页复制到新网页,导致内部网页的标题,关键词,描述信息,内容变化比较小,结果判断相似度搜索引擎。
(2) 不同网站之间,网站内容中已收录
原创内容,并略作改动或伪原创,导致内容改动较少,或只是调整了一段,内容没有改动,类似抄袭;它被搜索引擎判断为相似。判断网络搜索引擎的相似度是非常聪明的。不是我们想象的从头到尾的简单对比,而是智能的分析对比。我们不冒险,认为复制他人的网页内容并进行简单的更改就可以逍遥法外。
当出现问题时,我们需要纠正它,这样我们下次就不会犯同样的错误。对于网站运行中的网页相似性,我们知道了原因,就可以找到解决办法。解决相似网页更有效的方法是做到真正的原创。如果您的网页内容是原创的,只要内容质量高,不会因为网页相似性而出现问题,不会被收录。可以包括普通的。里面。如果你没有太多空闲时间来写原创文章,或者由于问题的严重程度无法写出高质量的原创文章,你也可以造假,但我们建议你避免类似的问题页面,你需要在原来的文章中做重大的改变,至少多 50%,这样你就可以包括搜索引擎。
此外,我们建议您在网页中担任网站管理员以节省时间。如果您需要复制原来的网页,那么我们也建议您的网页的标题、关键词、描述信息和内容也要进行较大的改动,否则很难收录您的网页。修改时,可以用其他方式替换原来的代码,比如用iFrame框架替换之前的部分内容等。
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外媒:天津网站代运营哪家公司比较好2022【信息头条】
慧来客AI智能一站式获客平台为您介绍2022代运营天津网站哪家公司比较好[资讯头条][E6wXI7]
天津网站代运营哪家公司好2022【资讯头条】
如今,软文推广是中小企业非常喜欢的一种产品营销方式。通过这种简单易操作的方法,企业可以多次取得良好的营销效果。如果企业推出新产品,或者企业想让品牌为更多的群体所熟知,甚至做大做强,软文推广的效果是显而易见的。网络推广具有传播快、周期长、成本低的特点。所以现在很多品牌都会做软文推广来增加产品的知名度。
云海汇(天津)电子商务有限公司专注于为客户提供互联网整合营销服务。我们专注于为客户提供集企业营销体系建设与推广、网络工具、网站建设、小程序开发、短视频优化为一体的全方位解决方案服务。公司拥有强大有效的营销体系、专业的实施和运营经验,致力于为各行各业提供整合营销服务。通过为企业提供全新的营销理念和营销体系,以及专业优质的服务,与企业共同构建畅通的营销渠道,最终推动企业获得更多的客户流量,实现业绩增长。
网络推广具有传播快、周期长、成本低的特点。所以现在很多品牌都会做软文推广来增加产品的知名度。
使用CDN加速静态资源:这里所说的CDN指的是内容分发网络,它是在现有互联网的基础上,由网络中无处不在的节点服务器组成的一层智能虚拟网络。内容分发网络系统可以根据网络流量、各节点的连接情况、负载情况、与用户的距离和响应时间,将用户的请求实时重定向到离用户较近的服务节点。利用网站的静态资源作为CDN加速镜像或者缓存优化,可以更好的提高网站的打开速度。比如JS等网站的CDN加速,有利于提升整个网站的加载和打开速度。
网络营销和网络推广,这两个词可能很多人都会经常听到,甚至很多人认为它们是一回事。很多朋友听了一些传言,认为做搜索引擎优化并不难,而且大部分关于优化的知识都可以在网上找到。于是一些新手开始没日没夜地在网上搜索引擎信息。找到这些资料后,粗略地看了一眼,才觉得自己身临其境。操作了几个排行榜后,我开始心慌了。如果你留心,你可能会发现QQ群里每天都有大量所谓的SEO主任在争论。每次搜索引擎算法大更新后,这些人是最吵闹的。但事实真的如此吗?实际上,网络营销和网络推广不是一回事。虽然它们看起来很相似,但它们是两个概念。可以说,网络推广收录
在网络营销中,因此网络营销的范围更大。
什么是网络推广
我们所说的网络推广,主要集中在推广这个词上,是指通过各种网络推广方式,让厂家的产品被更多的人知道。微博是新浪微博推出的用户数据记录和分享平台。是一个基于互联网技术的数据分析社交媒体平台。随着越来越多的网民加入,微博用户数已突破5亿。微博也逐渐成为传播热点事件、热门话题和人们生活的最常用方式。微博现已成为全球社交平台之一。微拍目前拥有3亿月活跃用户。从2014年12月16日至今的六个月时间里,微博用户数已达4.2亿。也就是说,网络推广主要是为了宣传,
什么是网络营销
与网络推广相比,虽然同样是广泛宣传产品,但营销和推广这两个词有两个含义。营销更注重经济效益,也就是说网络营销更注重推广转化率。具有原汁原味的软文,主要是针对产品使用的亲身体验和建议所写。有经验的软文在这三种软文中写的比较好,因为这样的软文可以做到地道,不同的人对一个产品有不同的看法。在使用过程中产生的意见和体验是不同的。这是一篇深度意义上的优质软文,能够很好的吸引用户进入我们所描述的世界,从而达到很高的转化率。背景软文介绍,给装修公司写软文的时候,原创软文虽然有各种优点,但是比较费时间。在这种情况下,很多人会采用伪原创的方式来写作,而伪原创需要很强的编辑能力,能够将别人的文章融入到自己的作品中,虽然这样也有抄袭的嫌疑,但是效果也非常好好的。也就是说,如果没有转化,就只能算是网络推广,而不是网络营销。虽然这也有抄袭嫌疑,但是效果也很好。也就是说,如果没有转化,就只能算是网络推广,而不是网络营销。虽然这也有抄袭嫌疑,但是效果也很好。也就是说,如果没有转化,就只能算是网络推广,而不是网络营销。
网络推广和网络营销的界限不是很明显,但网络推广的投资相对较小,有时一个人就可以操作,而网络营销投入的资金较多,一般需要专业的团队来完成操作。
对于我们的企业网站建设和内容,云海汇坚持以原创内容为主,力求保证每篇网站文章的质量都足够高。
网络营销与网络推广的区别
网络推广的渠道很多,包括论坛推广、QQ群推广、图书馆、知识频道等。这些频道通常是免费的。如果自己操作的话,会耗费大量的时间和精力,而且如果不是专业人士,宣传的效果也会非常有限。一篇好的软文需要收录
的内容很多,要根据目标用户的需求、用户情绪等综合选择,选择行业、网站等阅读。在写软文的过程中需要考虑软文是否与网站内容相关。如果内容比较简单,尽量创新;如果内容比较复杂,然后注意如何将本文的所有元素连接在一起以达到效果。软文营销的推广方式有很多,但软文营销最重要的方面是内容营销、创意营销和体验营销;针对不同类型的软文和营销活动,需要制定相应的策略,针对不同的品牌和企业进行实施。同样是网络推广,如果由专业的公司来做,往往效果会更好。需要针对不同的品牌和企业制定相应的策略来实施。同样是网络推广,如果由专业的公司来做,往往效果会更好。需要针对不同的品牌和企业制定相应的策略来实施。同样是网络推广,如果由专业的公司来做,往往效果会更好。
在工作量方面,网络推广的工作量往往比较大。比如在论坛发帖推广,往往需要达到一定的发帖量,发帖后的效果如何就不得而知了。软文狭义定义:指公司的报纸。广义定义:指公司计划在报刊、杂志或网络等宣传载体上刊登,可以提升公司品牌形象和美誉度,或可以促进公司销售的。宣传解读类文章,包括专题新闻报道、深度文章、付费随笔、案例分析等。Advertorial在英文中是相对硬广告而言的,指企业营销策划人员或广告公司文案撰写的“文字广告”。
软文推广优势:将门户媒体的宣传报道截图展示在企业官网或宣传册上,展示给客户,可以大大提高企业和品牌的知名度。
无法进行网络推广关键词的原因。更新文章内容的问题。本站虽然每天更新,但文章原创性不高,属于伪原创。现在网络推广很流行伪原创,但伪原创毕竟是“假的”。随着算法的调整和更新,我们发现越来越重视网站的内容。近期也被发现的网站也经常因为网站质量问题而被降级处罚。因为最近对高创意网站的偏好度很高,所以它的权重也很高,所以建议以后尽量原创。 查看全部
官方数据:说一说:网站运营需要注意网页相似度问题2021/9/2 10:48:42
很多站长在运营自己的网站时,有时会遇到问题,那就是页面的相似度。什么是网页相似度?简单的说,所谓网页相似度就是两个网页之间的相似度。这两个页面可能是也可能不是同一站点上的页面,或者其他站点上的页面。当搜索引擎索引一个网页时,它通常会比较两个网页,看看它们是否相似。站长工具可以准确及时的掌握您网站的收录情况、alexa排名、PR值,让您对自己网站的情况了如指掌。另外,当你查询的时候,它会留下一条查询记录,成为一个临时的外链。以便搜索引擎可以更多更快地抓取您的网站。
所谓相似,就是两个网页的内容基本相同。在这种情况下,可以认为这两个网页是相似的。在比较两个网络搜索引擎时,使用特定的算法进行比较。搜索引擎通常使用两种方法进行比较:一种是基于网页摘要的比较。如果多个网页摘要的md5值相同,则证明这些页面相似度高。其次,根据页面关键词,按照关键词出现频率的顺序,可以取N个高频词。如果它们的md5值相同,就可以认为这些页面相似度很高。Google 搜索引擎将网页的相似度设置为 60%。即如果两个网页的相似度超过60%,正在比较的网页将不再包括在内。如果相似度接近60%,可以收录对比页,但搜索引擎的权重相对较低。这就是搜索引擎处理网络相似性的方式。可以看出,页面相似度对我们网站的影响主要取决于被比较的页面能否被收录,而对其他方面没有影响。

网站运行中出现类似问题主要有两个原因:
(1) 同一个网站,将旧网页复制到新网页,导致内部网页的标题,关键词,描述信息,内容变化比较小,结果判断相似度搜索引擎。
(2) 不同网站之间,网站内容中已收录
原创内容,并略作改动或伪原创,导致内容改动较少,或只是调整了一段,内容没有改动,类似抄袭;它被搜索引擎判断为相似。判断网络搜索引擎的相似度是非常聪明的。不是我们想象的从头到尾的简单对比,而是智能的分析对比。我们不冒险,认为复制他人的网页内容并进行简单的更改就可以逍遥法外。

当出现问题时,我们需要纠正它,这样我们下次就不会犯同样的错误。对于网站运行中的网页相似性,我们知道了原因,就可以找到解决办法。解决相似网页更有效的方法是做到真正的原创。如果您的网页内容是原创的,只要内容质量高,不会因为网页相似性而出现问题,不会被收录。可以包括普通的。里面。如果你没有太多空闲时间来写原创文章,或者由于问题的严重程度无法写出高质量的原创文章,你也可以造假,但我们建议你避免类似的问题页面,你需要在原来的文章中做重大的改变,至少多 50%,这样你就可以包括搜索引擎。
此外,我们建议您在网页中担任网站管理员以节省时间。如果您需要复制原来的网页,那么我们也建议您的网页的标题、关键词、描述信息和内容也要进行较大的改动,否则很难收录您的网页。修改时,可以用其他方式替换原来的代码,比如用iFrame框架替换之前的部分内容等。
对于不会建站的新手,为了避免以后的麻烦,小编建议大家在操作网站的时候要注意网页的相似度。
外媒:天津网站代运营哪家公司比较好2022【信息头条】
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天津网站代运营哪家公司好2022【资讯头条】
如今,软文推广是中小企业非常喜欢的一种产品营销方式。通过这种简单易操作的方法,企业可以多次取得良好的营销效果。如果企业推出新产品,或者企业想让品牌为更多的群体所熟知,甚至做大做强,软文推广的效果是显而易见的。网络推广具有传播快、周期长、成本低的特点。所以现在很多品牌都会做软文推广来增加产品的知名度。
云海汇(天津)电子商务有限公司专注于为客户提供互联网整合营销服务。我们专注于为客户提供集企业营销体系建设与推广、网络工具、网站建设、小程序开发、短视频优化为一体的全方位解决方案服务。公司拥有强大有效的营销体系、专业的实施和运营经验,致力于为各行各业提供整合营销服务。通过为企业提供全新的营销理念和营销体系,以及专业优质的服务,与企业共同构建畅通的营销渠道,最终推动企业获得更多的客户流量,实现业绩增长。
网络推广具有传播快、周期长、成本低的特点。所以现在很多品牌都会做软文推广来增加产品的知名度。
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网络营销和网络推广,这两个词可能很多人都会经常听到,甚至很多人认为它们是一回事。很多朋友听了一些传言,认为做搜索引擎优化并不难,而且大部分关于优化的知识都可以在网上找到。于是一些新手开始没日没夜地在网上搜索引擎信息。找到这些资料后,粗略地看了一眼,才觉得自己身临其境。操作了几个排行榜后,我开始心慌了。如果你留心,你可能会发现QQ群里每天都有大量所谓的SEO主任在争论。每次搜索引擎算法大更新后,这些人是最吵闹的。但事实真的如此吗?实际上,网络营销和网络推广不是一回事。虽然它们看起来很相似,但它们是两个概念。可以说,网络推广收录
在网络营销中,因此网络营销的范围更大。
什么是网络推广
我们所说的网络推广,主要集中在推广这个词上,是指通过各种网络推广方式,让厂家的产品被更多的人知道。微博是新浪微博推出的用户数据记录和分享平台。是一个基于互联网技术的数据分析社交媒体平台。随着越来越多的网民加入,微博用户数已突破5亿。微博也逐渐成为传播热点事件、热门话题和人们生活的最常用方式。微博现已成为全球社交平台之一。微拍目前拥有3亿月活跃用户。从2014年12月16日至今的六个月时间里,微博用户数已达4.2亿。也就是说,网络推广主要是为了宣传,
什么是网络营销
与网络推广相比,虽然同样是广泛宣传产品,但营销和推广这两个词有两个含义。营销更注重经济效益,也就是说网络营销更注重推广转化率。具有原汁原味的软文,主要是针对产品使用的亲身体验和建议所写。有经验的软文在这三种软文中写的比较好,因为这样的软文可以做到地道,不同的人对一个产品有不同的看法。在使用过程中产生的意见和体验是不同的。这是一篇深度意义上的优质软文,能够很好的吸引用户进入我们所描述的世界,从而达到很高的转化率。背景软文介绍,给装修公司写软文的时候,原创软文虽然有各种优点,但是比较费时间。在这种情况下,很多人会采用伪原创的方式来写作,而伪原创需要很强的编辑能力,能够将别人的文章融入到自己的作品中,虽然这样也有抄袭的嫌疑,但是效果也非常好好的。也就是说,如果没有转化,就只能算是网络推广,而不是网络营销。虽然这也有抄袭嫌疑,但是效果也很好。也就是说,如果没有转化,就只能算是网络推广,而不是网络营销。虽然这也有抄袭嫌疑,但是效果也很好。也就是说,如果没有转化,就只能算是网络推广,而不是网络营销。
网络推广和网络营销的界限不是很明显,但网络推广的投资相对较小,有时一个人就可以操作,而网络营销投入的资金较多,一般需要专业的团队来完成操作。

对于我们的企业网站建设和内容,云海汇坚持以原创内容为主,力求保证每篇网站文章的质量都足够高。
网络营销与网络推广的区别
网络推广的渠道很多,包括论坛推广、QQ群推广、图书馆、知识频道等。这些频道通常是免费的。如果自己操作的话,会耗费大量的时间和精力,而且如果不是专业人士,宣传的效果也会非常有限。一篇好的软文需要收录
的内容很多,要根据目标用户的需求、用户情绪等综合选择,选择行业、网站等阅读。在写软文的过程中需要考虑软文是否与网站内容相关。如果内容比较简单,尽量创新;如果内容比较复杂,然后注意如何将本文的所有元素连接在一起以达到效果。软文营销的推广方式有很多,但软文营销最重要的方面是内容营销、创意营销和体验营销;针对不同类型的软文和营销活动,需要制定相应的策略,针对不同的品牌和企业进行实施。同样是网络推广,如果由专业的公司来做,往往效果会更好。需要针对不同的品牌和企业制定相应的策略来实施。同样是网络推广,如果由专业的公司来做,往往效果会更好。需要针对不同的品牌和企业制定相应的策略来实施。同样是网络推广,如果由专业的公司来做,往往效果会更好。
在工作量方面,网络推广的工作量往往比较大。比如在论坛发帖推广,往往需要达到一定的发帖量,发帖后的效果如何就不得而知了。软文狭义定义:指公司的报纸。广义定义:指公司计划在报刊、杂志或网络等宣传载体上刊登,可以提升公司品牌形象和美誉度,或可以促进公司销售的。宣传解读类文章,包括专题新闻报道、深度文章、付费随笔、案例分析等。Advertorial在英文中是相对硬广告而言的,指企业营销策划人员或广告公司文案撰写的“文字广告”。
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专业知识:专业教育培训服务平台
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 68 次浏览 • 2022-11-30 15:16
网通
新闻 | 发表于 2021-11-08
在网站建设的过程中,经常会遇到一个令人恼火的问题,那就是网页的相似度很高。一旦出现该问题,网站排名将难以提升,甚至导致百度降级或处罚。.
一般来说,网页的相似性主要是指两个网页的很多部分内容是相同的。当搜索引擎比较两个网页时,它使用两种方法进行比较分析。
首先是根据网页内容上的摘要模块来分析。如果两个网页的MD5值数据相同,那么这两个网页的相似度就很高。
二是根据关键词在网页中出现的频率和排名来分析。获取网页中词频较高的关键词,然后进行MD5赋值。如果两个网页的关键词MD5值相同,说明相似度很高。
目前搜索引擎识别的网页相似度不能超过60%。如果超过60%,就会被相应的搜索引擎惩罚,导致降权或封禁。那么造成网页相似度的因素有哪些呢?快商认为,主要原因有两点:
首先,在同一个网站上,过去的旧内容往往只是简单地翻新。翻新过程中,描述、关键词、标题、内容很少改动,或者干脆伪原创,这样容易造成网页相似度高。
第二,将其他网站已经收录的内容,进行简单的调整,比如更改标题,重新组织段落,然后发布到自己的网站上。虽然这样的内容和自己网站上的内容相比不会存在相似性,但是从互联网的角度来看,那么这种重复就会变得非常明显。
当网页相似度明显时,需要立即改变之前的内容构建策略,否则一旦警戒线超过60%,网站将很容易被判断为垃圾网站,难以成功。对此,可以从以下两个方面降低网站内容的相似度。
第一,尽量原创,因为原创的内容不会有雷同的问题,而且即使其他网站被转载,甚至收录的时间比你长,过了一段时间,百度的智能算法也会判断你是作为第一创造者给予更高的权重。
二是伪原创需要升级。毕竟一个网站丰富的内容,往往是一个站长个人或者一个小团队很难去充实的。适当的伪原创无可厚非,但是伪原创需要升级,简单的改标题打乱段落的方式很难适应百度的智能升级。最好的办法就是手工改写,尽可能做到70%以上的原创。降低网页的相似度。
三、利用iFrame框架技术将一些重要的内容多次展示,因为一个网站的内容可能会在多个渠道展示,比如首页有一些推荐的内容,这些内容也存在于相应的栏目页面如果你有相同的内容,那么这时候就需要用到iFrame框架技术,百度会对重复的内容说不,让百度不抓取这些内容,从而避免网页雷同的风险。
专业知识:seo搜索引擎优化培训大纲——seo王进
掌握用户搜索习惯和排名权重分析;了解SEO和竞价推广的优缺点;掌握SEO的价值和目标;熟练操作SEO数据查询工具,分析网站搜索引擎性能,能够分析网站SEO状况。精通核心关键词选择方法;精通长尾关键词扩展方法;精通关键词分组和布局方法;掌握关键词竞争激励判断方法;掌握关键词流量趋势估计方法;熟悉结构优化域名和SEO主机和SEO框架结构和跳转策略逻辑结构设计和优化配置技巧和优化机器人。
熟练掌握网站物理结构、逻辑组织设计和优化方法;了解域名、主机、程序和SEO之间的关系。熟悉基于状态的处理方法;精通网站标准化处理方法;熟练制作和应用站点地图;掌握网站重定向和404页面设计方法。精通网站内链设计方法,尤其是结构设计和层次设计。掌握HTML网站地图的功能及制作方法。网页优化 元素优化 标签优化 关键原创技巧 页面排版设计 文字优化(颜色、大图优化(名称、大小、注释等) Flash优化 交互设计优化 代码优化 Title标题标签设计原则 关键词关键词 标签优化的原理和技巧H/Alt/Strong/标签优化CSS/JS标签优化锚文本概念和优化关键词语义分析关键词变体形式关键词词频分布和密度优缺点原创与伪原创分析 原创原理与技巧 熟悉页面视觉元素的优化方法,尤其是页面结构和图片优化 熟悉页面标题标签、描述标签、关键词标签的优化方法。熟练掌握页面常用的标签优化方法,尤其是js、cssalt标签优化和代码优化方法。掌握代码优化方法掌握页面关键词布局优化方法;理解 关键词 语义分析。熟悉原创和伪原创的方法和技巧;内容优化 优化原则 优化构建方法 伪原创方法与技巧 转载内容注意事项 网站内容相关性 网站内容权威 网站内容原创 网站内容更新率 网站内容点击率 网站内容新鲜度 外链作用与意义 外链分析技术介绍 外链质量判断链接查询指导工具查询外链博客文章软文论坛网摘书签百科及问答网站网络广告熟悉内容转载注意事项;了解原创和伪原创质量熟悉网站内容优化的六大原则,
精通网站内容更新和发布定位的原则和方法。熟练判断外部链接的质量;掌握查询方法;熟悉链接分析技术,熟悉常见的外部链接构建方法。掌握链接诱饵制作与用户链接策划 SEO作弊方法 SEO惩罚 搜索引擎惩罚 SEO高位站策略 购买链接 社交媒体分类信息 网站网站目录 提交友情链接 链接诱饵类型及制作方法 合理的外链建设方案 入门懂黑帽子,做好白帽 常见SEO作弊手段 搜索引擎惩罚类型及检测 如何应对被搜索引擎惩罚的网站 站群优化策略 企业站优化分析与技巧 信息站优化分析与技巧 电子商务站优化分析并掌握生产合理的外链工作计划和方法。了解白帽及相关概念。熟悉常见的SEO作弊手段;熟悉搜索引擎惩罚类型及监控方式;熟悉网站被搜索引擎惩罚后的处理方法;排名批量查询工具 流量统计分析 基于SEO的网站诊断与分析完整解决方案 撰写网站SEO诊断报告与SEO方案合集 排名监控与分析 流量统计工具介绍 流量数据统计与SEO运营流程 SEO效果评估与流程管理 SEO团队管理与绩效考核 SEO危机预测与管理 年销售额近亿企业网站SEO案例解决方案 SEO选择自组团队运营还是外包?网站改版要注意什么?熟悉常用SEO工具的使用,尤其是站长工具和关键词工具的使用,掌握制作网站SEO诊断分析报告SEO方案的技巧。
精通网站SEO数据监控方法,熟练操作流量统计工具监控流量数据,熟悉SEO操作流程和SEO项目管理技巧;了解和掌握网站SEO策略之间的关系;掌握SEO效果评估和团队管理。熟悉SEO常见问题的分析和解决方法,多个域名如何最适合做独立SEO?响应新的二级域名使用对账问题。百度优化和谷歌优化有什么区别?网站SEO是一个靠经验的行业。本课程收录
大量实际案例。通过案例,讲解SEO知识点,传授相关经验,让学员更好地掌握SEO知识。几个代表性案例如下: 培训行业网站群SEO教育案例分析。某教育培训机构在一年内根据公司情况和产品结构特点,有序搭建了拥有120多个网站的网站群系统,使公司营业额翻了数倍;知名电商网站SEO培训案例分析、大型电商网站关键词布局策略分析、网站结构优化、内容优化处理、用户案例交互设计所采用的一些技巧、外部链接优化;某年营业额近亿的企业网站SEO诊断优化案例分析:
SEO具有很强的实用性,脱离实战的SEO只是纸上谈兵。本课程阶段有许多实际项目。学员拥有一个网站,在学习SEO知识的同时利用自己的网站实践,让学员更好的掌握SEO知识,包括:整个课程的个人网站SEO项目;关键词挖掘与竞争分析,搭建关键词词库;竞争对手网站研究和SEO分析;撰写网站诊断分析和SEO方案;撰写丹麦网络营销软文。阶段考核阶段,撰写沙龙个人网站SEO测评,现场诊断分析和SEO方案模拟面试,邀请业内知名专家,主题围绕网站优化, 查看全部
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网通
新闻 | 发表于 2021-11-08
在网站建设的过程中,经常会遇到一个令人恼火的问题,那就是网页的相似度很高。一旦出现该问题,网站排名将难以提升,甚至导致百度降级或处罚。.

一般来说,网页的相似性主要是指两个网页的很多部分内容是相同的。当搜索引擎比较两个网页时,它使用两种方法进行比较分析。
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熟练掌握网站物理结构、逻辑组织设计和优化方法;了解域名、主机、程序和SEO之间的关系。熟悉基于状态的处理方法;精通网站标准化处理方法;熟练制作和应用站点地图;掌握网站重定向和404页面设计方法。精通网站内链设计方法,尤其是结构设计和层次设计。掌握HTML网站地图的功能及制作方法。网页优化 元素优化 标签优化 关键原创技巧 页面排版设计 文字优化(颜色、大图优化(名称、大小、注释等) Flash优化 交互设计优化 代码优化 Title标题标签设计原则 关键词关键词 标签优化的原理和技巧H/Alt/Strong/标签优化CSS/JS标签优化锚文本概念和优化关键词语义分析关键词变体形式关键词词频分布和密度优缺点原创与伪原创分析 原创原理与技巧 熟悉页面视觉元素的优化方法,尤其是页面结构和图片优化 熟悉页面标题标签、描述标签、关键词标签的优化方法。熟练掌握页面常用的标签优化方法,尤其是js、cssalt标签优化和代码优化方法。掌握代码优化方法掌握页面关键词布局优化方法;理解 关键词 语义分析。熟悉原创和伪原创的方法和技巧;内容优化 优化原则 优化构建方法 伪原创方法与技巧 转载内容注意事项 网站内容相关性 网站内容权威 网站内容原创 网站内容更新率 网站内容点击率 网站内容新鲜度 外链作用与意义 外链分析技术介绍 外链质量判断链接查询指导工具查询外链博客文章软文论坛网摘书签百科及问答网站网络广告熟悉内容转载注意事项;了解原创和伪原创质量熟悉网站内容优化的六大原则,
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 77 次浏览 • 2022-11-27 16:42
原文在搜索引擎中,相似
度小于40%的内容,搜索引擎会认为它是原创文章,相似度的质量越高越差,搜索引擎会判断它是伪原创或采集
。当然,原创文章的定义不仅在这里,搜索引擎已经发展了十几年,还有一定的识别文章的能力,当文章的内容是从杂词拼凑出来的,阅读起来没有意义时,就会被认为是垃圾内容,不收录。因此,对用户有价值的文章才是真正的原创文章。石家庄网站建设
伪原创文章伪原创
只是一个概念,详细每个站长都用伪原创来达到SEO效果,但最终的结果却不一样。简单的伪原创方法如替换关键词、改变段落顺序、修改标题等,效果会逐渐减弱,因为搜索引擎在进步,这种机会主义的方式肯定不会受到搜索引擎的欢迎。我认为优秀的伪原创文章应该用自己的理解,自己的文字来表达,甚至在看了别人的优秀原创文章后,扩展自己的观点,其实这样的文章在一定程度上已经达到了搜索引擎的原创水平。
捕获内容
对于个别站长来说,精力是SEO最大的障碍,他们都知道采集
是互联网的垃圾内容生产者,他们都知道采集
对网站权威的提升不利,但又摆脱不了他。其实,依赖采集
的新网站是没有活路的,搜索引擎对采集
有一定程度的考虑,同样是采集
,大网站采集
可以收录,你的不行;更新文章也是一样,大网站只用采集
作为更新内容的一种方式,你把所有的代码都放在采集
上。
解决方案:MAPPO学习笔记(1):从PPO算法开始
本文采集
并
大家伙整理教程主要介绍MAPPO学习笔记(1):从PPO算法入手,大家伙教程大佬觉得很不错,现在分享给大家,给大家参考。
由于这一时期的学习内容涉及MAPPO算法,我
对MAPPO算法这个多智能体算法的信息交互机制了解不多,我写这一系列笔记是为了巩固知识,做一些肤浅有趣的总结。
1. PPO算法简介 1.1.PG 算法
如果要分类,根据学习方法的不同,强化学习可以分为基于价值的方法、基于策略的方法和基于AC框架的Actor-Critic方法。下面简单介绍一下。
基于价值的方法:
典型的代表是------Q-learning、Ssarsa和DQN,之所以叫“基于价值”的方法,是因为在这种方法中,我们所有的决策都是基于一个“表”,其中“表”是一个比较抽象的陈述,大致可以理解为:我们现在处于什么样的状态,在这种状态下,我们采取什么样的行动才会产生很大的“收获”。然后我们将根据这种“收益”情况采取行动。基于策略的方法:
这里的典型代表是PPO算法,在Q学习和DQN中,我们输出一个Q值,代表状态当前的行动收入,但基于策略的算法放弃了这个Q值思想,而是输出当前状态可以采取的所有行动的概率,这意味着:你现在很饿, 但你不知道你想吃什么,你只知道你是食肉动物,我想多吃点肉。那么“想吃肉”就是你的策略(政策),至于吃什么样的肉,鸡、鸭、鱼、猪肉、牛肉和羊肉......这完全取决于你的心情。
Actor-Critic 方法:这种方法最显著的特点是 AC 框架,简而言之,最简单的 AC 框架由两部分组成:Actor 和 Critic,如果我们把 Critic 看作老师,Actor 可以看作是学生,老师会评估学生在当前状态下的行为,然后学生会用这个“评估”更新他们的参数。这是更新 AC 框架的最简单方法。
我们这里来谈谈 PG 算法,我们不妨把一个“策略”近似为概率分布,也许每个不同的情况对应一个概率分布,那么我们的目的就变成了用一个带有 θ 参数的函数来近似策略,可以通过调整参数 θ 来调整近似最优策略。
那么接下来要做的是优化策略函数,让目标函数在最大值的方向上优化。以食物为例:你还是一个很饿的人,不知道吃什么,于是你尝试了一家从未吃过的餐厅,突然发现这家餐厅很好吃,以后可能会经常回来。为什么这不是策略更新的过程?
话虽如此,我们只有一个目标:通过更新策略参数 θ 来最大化我们的 ReWARD。当然,可以推导出的公式是有一堆的,但是我最不喜欢的就是推公式,所以从头到尾就不推了,直接说结论。也就是说,我们可以通过更新公式更新策略参数θ,从而达到优化策略的目的。
1.2. PPO 算法
上面介绍的 PG 算法看起来非常理想可行,但 PG 算法有一个很大的缺点:每当我们更新策略参数 θ 时,那么我们之前的策略就可以说是“直接失效”了。那么这样做的后果是什么呢,众所周知,我们的政策更新是通过旧政策在环境中采样的,一旦政策更新,旧数据,旧政策采样的数据,对新政策的更新不再有任何指导意义,所以我们需要新一轮的抽样。这使得传统的PG方法需要大量的时间来采样,从而大大降低了数据的利用率。
为了解决这个问题,出现了“异构战略”的概念。简单地说,使用另一种策略与环境交互以完成“采集
数据”的任务。然后,需要训练的策略可以使用此数据进行有效更新。但!如上一段所述,传统的PG方法不能利用不同策略采集
的数据进行自我更新,这就需要我们引入一些其他技术,使这种“高效”的更新方法成为可能。
第一个技巧是重要性抽样。假设我们有两种策略,一种称为$p$,另一种称为$q$。我们知道我们这里有一个函数 $f(X)$,函数中的 $x$ 由策略 $p$ 采样。然后,如果我们想得到函数的平均值 $f(X)$,我们可以从分布 $p$ 中采集
尽可能多的样本数据 $x^i$,通过计算所有 $f(x^i)$ 的平均值,我们可以近似$f(X)$的期望值。由以下公式表示:
$E_{x sim p}[f(X)] approx frac{1}{N} sum_{i=1}^{N} fleft(x^{i}right)$
但要注意!由于我们使用的是异构策略方法,这里我们使用策略 $q$ 进行采样,所以我们没有办法直接使用上面的公式来得到 $f(X)$ 的近似值。此时,需要对所需公式进行一些转换。
现在我们假设所有 $x$ 都是由策略 $p$ 采样的,那么我们可以将 $f(X)$ 的期望值表示为以下公式:
$int f(X) p(X) d x$
将其转换为:$int f(X) p(X) d x=int f(X) frac{p(X)}{q(X)} q(X
) d x=E_{x sim q}left[f(X) frac{p(X)}{q(X)}right]$
可提供表面处理:$E_{x sim p}[f(X)]
=E_{x sim q}left[f(X) frac{p(X)}{q(X)}right]$
通过这样的变换,我们可以通过策略 $q$ 进行采样,然后计算$f(X) frac{p(X)}{q(X)}$,最后找到它的平均值,也可以得到 $f(X)$ 的期望近似值。
看!这样,在不同策略的前提下计算出$p$策略下函数$f(X)$的期望近似值,并计算$q$策略采集
的数据。
我们简单地总结了这种方法:通过将策略采集
的每个数据$q$乘以“重要性权重”:$frac{p(X)}{q(X)}$,可以纠正两种策略之间的差异。通过这样的修正方法,策略 $p 和策略 $q$ 之间的关系大致可以看作是“参与者”和“信息采集
者”,参与者通过信息采集
器获得的数据来优化自己的策略。
第二个技巧是KL背离,当我们介绍上述重要性抽样时,似乎所有问题都解决了,但需要注意的是,用于抽样的策略$q$与用于决策的策略$p$之间的差距不能太大。因为即使两个分布之间的均值和方差之差太大,训练过程也会引起各种问题。这就像我是一个肉食者,但我从我的素食朋友喜欢的餐馆名单中决定今天吃什么。因此,有必要引入KL背离来约束训练过程,使策略$p$和策略$q$之间的差异不能太大。
第三招是优势函数。我们必须了解的第一件事是,PPO生成随机策略,即参与者在每种情况下采取某些行动的概率。但这会产生一个更严重的问题:好的越来越好,坏的越来越坏,以至于我们会忽略某些州一些更合适的行动。通俗地说,我们生成的分布将更愿意选择那些在许多情况下表现更好的动作,并且很有可能采取这样的动作,并以非常小的概率采取一些表现较差的行动,甚至是“次优解决方案”。这使得我们“努力工作”的随机性优势不再存在。因此,在计算状态-操作对分数时,我们应该人为地引入一个“基线”,而这个“基线”就是该状态下状态-操作对分数的平均值。通过引入这样的“基线”,我们可以得到优势函数:也就是说,我们在这种状态下采用的策略比一般情况下好多少。
现在优势函数可以与重要性抽样相结合(KL 散度将在后面添加),更新策略使用的梯度可以表示为:$E_{left(s_{t}, a_{t}right) sim pi_{theta^{primE}}}left[frac{p_{theta}left(s_{t}, a_{t}right)}{p_{theta^{primE}}left(s_{t}, a_{t}right)} A^{theta}left(s_{t}, a_{t}right)
nabla log p_{theta}left(a_{t}^{n} mid s_{t}^{n}right)right]$
其中 $theta^{primE}$ 代表旧策略,是我们用来采样的策略,$θ$ 代表我们当前的策略,上等式是我们使用策略梯度更新 $θ$ 时使用的梯度。这里的 $A$ 是主导函数。
然后我们之前也说过两个策略的差距不要太大,所以我们在PPO算法中引入了KL散度,得到的优化目标如下:
$begin{aligneD} J_{mathrm{PPO}}^{theta^{primE}}(theta) &=J^{theta^{primE}}(theta)-beta mathrm{KL}left(theta, theta^{primE}right) \ J^{theta^{primE}}(theta) &=E_{left(s_{t }, a_{t}right) sim pi_{theta^{primE}}}left[frac{p_{theta}left(a_{t} mid s_{t}right)}{p_{theta^{primE}}left(a_{t} mid s_{t}right)} A^{theta^{primE}}left(s_{t}, a_{t}right)right ] end{aligneD}$
在构建代码时,我们可以直接将损失设置为负 $J(θ)$,这在 PG 中实现了梯度更新。
值得一提的是,一般来说,我们不直接构造KL散度,而是使用PPO惩罚或PPO剪辑来优化和替换传统的KL散度。
对于这两种方法,可以参考这位大佬的文章:详细近政策优化(PPO,满满干货)-建书()大佬写干货满了!!!像我这样的温斯顿可以相对顺利地理解它。
2. PPO 算法代码
PPO算法的代码比较容易理解,这里就不赘述了,贴出来看一看,让大家好理解。但请注意,此代码使用我们前面提到的近端优化裁剪方法 (PPO-clip)
网络结构:点击查看代码
class FeedForWARDNN(nn.ModulE):
def __init__(self, in_dim, out_dim):
super(FeedForWARDNN, self).__init__()
self.layer1 = nn.Linear(in_dim, 64)
self.layer2 = nn.Linear(64, 64)
self.layer3 = nn.Linear(64, out_dim)
def forWARD(self, obs):
if isinstance(obs, np.ndarray):
obs = torch.tensor(obs, dtype=torch.float)
activation1 = F.relu(self.layer1(obs))
activation2 = F.relu(self.layer2(activation1))
output = self.layer3(activation2)
return output
PPO 算法类:
点击查看代码
class PPO:
def __init__(self, policy_class, env, **hyperparameters):
# PPO 初始化用于训练的超参数
self._init_hyperparameters(hyperparameters)
# 提取环境信息
self.env = env
self.obs_dim = env.observation_space.shape[0]
self.act_dim = env.action_space.shape[0]
# 初始化演员和评论家网络
self.actor = policy_class(self.obs_dim, self.act_dim)
self.critic = policy_class(self.obs_dim, 1)
# 为演员和评论家初始化优化器
self.actor_optim = Adam(self.actor.parameters(), lr=self.lr)
self.critic_optim = Adam(self.critic.parameters(), lr=self.lr)
# 初始化协方差矩阵,用于查询actor网络的action
self.cov_var = torch.full(size=(self.act_dim,), fill_value=0.5)
self.cov_mat = torch.diag(self.cov_var)
# 这个记录器将帮助我们打印出每个迭代的摘要
self.logger = {
'delta_t': time.time_ns(),
't_so_far': 0, # 到目前为止的时间步数
'i_so_far': 0, # 到目前为止的迭代次数
<p>
'batch_lens': [], # 批次中的episoDic长度
'batch_rews': [], # 批次中的rews回报
'actor_losses': [], # 当前迭代中演员网络的损失
}
def learn(self, @R_441_10586@l_timesteps):
print(f"Learning... Running {self.max_timesteps_per_episodE} timesteps per episode, ", end='')
print(f"{self.timesteps_per_batch} timesteps per batch for a @R_441_10586@l of {@R_441_10586@l_timesteps} timesteps")
t_so_far = 0 # 到目前为止仿真的时间步数
i_so_far = 0 # 到目前为止,已运行的迭代次数
while t_so_far < @R_441_10586@l_timesteps:
# 收集批量实验数据
batch_obs, batch_acts, batch_log_probs, batch_rtgs, batch_lens = self.rollout()
# 计算收集这一批数据的时间步数
t_so_far += np.sum(batch_lens)
# 增加迭代次数
i_so_far += 1
# 记录到目前为止的时间步数和到目前为止的迭代次数
self.logger['t_so_far'] = t_so_far
self.logger['i_so_far'] = i_so_far
# 计算第k次迭代的advantage
V, _ = self.evaluate(batch_obs, batch_acts)
A_k = batch_rtgs - V.detach()
# 将优势归一化 在理论上不是必须的,但在实践中,它减少了我们优势的方差,使收敛更加稳定和快速。
# 添加这个是因为在没有这个的情况下,解决一些环境的问题太不稳定了。
A_k = (A_k - A_k.mean()) / (A_k.std() + 1e-10)
# 在其中更新我们的网络。
for _ in range(self.n_updates_per_iteration):
V, curr_log_probs = self.evaluate(batch_obs, batch_acts)
# 重要性采样的权重
ratios = torch.exp(curr_log_probs - batch_log_probs)
surr1 = ratios * A_k
surr2 = torch.clamp(ratios, 1 - self.clip, 1 + self.clip) * A_k
# 计算两个网络的损失。
actor_loss = (-torch.min(surr1, surr2)).mean()
critic_loss = nn.MSELoss()(V, batch_rtgs)
# 计算梯度并对actor网络进行反向传播
# 梯度清零
self.actor_optim.zero_grad()
# 反向传播,产生梯度
actor_loss.BACkWARD(retain_graph=TruE)
# 通过梯度下降进行优化
self.actor_optim.step()
# 计算梯度并对critic网络进行反向传播
self.critic_optim.zero_grad()
critic_loss.BACkWARD()
self.critic_optim.step()
self.logger['actor_losses'].append(actor_loss.detach())
self._log_sumMary()
if i_so_far % self.save_freq == 0:
torch.save(self.actor.state_Dict(), './ppo_actor.pth')
torch.save(self.critic.state_Dict(), './ppo_critic.pth')
def rollout(self):
"""
这就是我们从实验中收集一批数据的地方。由于这是一个on-policy的算法,我们需要在每次迭代行为者/批评者网络时收集一批新的数据。
"""
batch_obs = []
batch_acts = []
batch_log_probs = []
batch_rews = []
batch_rtgs = []
batch_lens = []
# 一回合的数据。追踪每一回合的奖励,在回合结束的时候会被清空,开始新的回合。
ep_rews = []
# 追踪到目前为止这批程序我们已经运行了多少个时间段
t = 0
# 继续实验,直到我们每批运行超过或等于指定的时间步数
while t < self.timesteps_per_batch:
ep_rews = [] 每回合收集的奖励
# 重置环境
obs = self.env.reset()
done = false
# 运行一个回合的最大时间为max_timesteps_per_episode的时间步数
for ep_t in range(self.max_timesteps_per_episodE):
if self.render and (self.logger['i_so_far'] % self.render_every_i == 0) and len(batch_lens) == 0:
self.env.render()
# 递增时间步数,到目前为止已经运行了这批程序
t += 1
# 追踪本批中的观察结果
batch_obs.append(obs)
# 计算action,并在env中执行一次step。
# 注意,rew是奖励的简称。
action, log_prob = self.get_action(obs)
obs, rew, done, _ = self.env.step(action)
# 追踪最近的奖励、action和action的对数概率
ep_rews.append(rew)
batch_acts.append(action)
batch_log_probs.append(log_prob)
if Done:
break
# 追踪本回合的长度和奖励
batch_lens.append(ep_t + 1)
batch_rews.append(ep_rews)
# 将数据重塑为函数描述中指定形状的张量,然后返回
batch_obs = torch.tensor(batch_obs, dtype=torch.float)
batch_acts = torch.tensor(batch_acts, dtype=torch.float)
batch_log_probs = torch.tensor(batch_log_probs, dtype=torch.float)
batch_rtgs = self.compute_rtgs(batch_rews)
# 在这批中记录回合的回报和回合的长度。
self.logger['batch_rews'] = batch_rews
self.logger['batch_lens'] = batch_lens
return batch_obs, batch_acts, batch_log_probs, batch_rtgs, batch_lens
def compute_rtgs(self, batch_rews):
batch_rtgs = []
# 遍历每一回合,一个回合有一批奖励
for ep_rews in reversed(batch_rews):
# 到目前为止的折扣奖励
discounted_reWARD = 0
# 遍历这一回合的所有奖励。我们向后退,以便更顺利地计算每一个折现的回报
for rew in reversed(ep_rews):
discounted_reWARD = rew + discounted_reWARD * self.gAMMa
batch_rtgs.insert(0, discounted_reWARD)
# 将每个回合的折扣奖励的数据转换成张量
batch_rtgs = torch.tensor(batch_rtgs, dtype=torch.float)
return batch_rtgs
def get_action(self, obs):
mean = self.actor(obs)
# 用上述协方差矩阵中的平均行动和标准差创建一个分布。
dist = MultivariateNormal(mean, self.cov_mat)
action = dist.sample()
log_prob = dist.log_prob(action)
return action.detach().numpy(), log_prob.detach()
def evaluate(self, batch_obs, batch_acts):
"""
估算每个观察值,以及最近一批actor网络迭代中的每个action的对数prob。
"""
# 为每个batch_obs查询critic网络的V值。V的形状应与batch_rtgs相同。
V = self.critic(batch_obs).squeeze()
# 使用最近的actor网络计算批量action的对数概率。
mean = self.actor(batch_obs)
dist = MultivariateNormal(mean, self.cov_mat)
log_probs = dist.log_prob(batch_acts)
# 返回批次中每个观察值的值向量V和批次中每个动作的对数概率log_probs
return V, log_probs
</p>
大佬总结道
以上是大家伙教程(1)大家伙采集
整理的MAPO学习笔记: 从PPO算法入手,希望本文能帮大家解决PPO算法从PPO算法出发遇到的程序开发问题。
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推荐文章:网站建设文章内容要如何去规划
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只是一个概念,详细每个站长都用伪原创来达到SEO效果,但最终的结果却不一样。简单的伪原创方法如替换关键词、改变段落顺序、修改标题等,效果会逐渐减弱,因为搜索引擎在进步,这种机会主义的方式肯定不会受到搜索引擎的欢迎。我认为优秀的伪原创文章应该用自己的理解,自己的文字来表达,甚至在看了别人的优秀原创文章后,扩展自己的观点,其实这样的文章在一定程度上已经达到了搜索引擎的原创水平。

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上。
解决方案:MAPPO学习笔记(1):从PPO算法开始
本文采集
并
大家伙整理教程主要介绍MAPPO学习笔记(1):从PPO算法入手,大家伙教程大佬觉得很不错,现在分享给大家,给大家参考。
由于这一时期的学习内容涉及MAPPO算法,我
对MAPPO算法这个多智能体算法的信息交互机制了解不多,我写这一系列笔记是为了巩固知识,做一些肤浅有趣的总结。
1. PPO算法简介 1.1.PG 算法
如果要分类,根据学习方法的不同,强化学习可以分为基于价值的方法、基于策略的方法和基于AC框架的Actor-Critic方法。下面简单介绍一下。
基于价值的方法:
典型的代表是------Q-learning、Ssarsa和DQN,之所以叫“基于价值”的方法,是因为在这种方法中,我们所有的决策都是基于一个“表”,其中“表”是一个比较抽象的陈述,大致可以理解为:我们现在处于什么样的状态,在这种状态下,我们采取什么样的行动才会产生很大的“收获”。然后我们将根据这种“收益”情况采取行动。基于策略的方法:
这里的典型代表是PPO算法,在Q学习和DQN中,我们输出一个Q值,代表状态当前的行动收入,但基于策略的算法放弃了这个Q值思想,而是输出当前状态可以采取的所有行动的概率,这意味着:你现在很饿, 但你不知道你想吃什么,你只知道你是食肉动物,我想多吃点肉。那么“想吃肉”就是你的策略(政策),至于吃什么样的肉,鸡、鸭、鱼、猪肉、牛肉和羊肉......这完全取决于你的心情。
Actor-Critic 方法:这种方法最显著的特点是 AC 框架,简而言之,最简单的 AC 框架由两部分组成:Actor 和 Critic,如果我们把 Critic 看作老师,Actor 可以看作是学生,老师会评估学生在当前状态下的行为,然后学生会用这个“评估”更新他们的参数。这是更新 AC 框架的最简单方法。
我们这里来谈谈 PG 算法,我们不妨把一个“策略”近似为概率分布,也许每个不同的情况对应一个概率分布,那么我们的目的就变成了用一个带有 θ 参数的函数来近似策略,可以通过调整参数 θ 来调整近似最优策略。
那么接下来要做的是优化策略函数,让目标函数在最大值的方向上优化。以食物为例:你还是一个很饿的人,不知道吃什么,于是你尝试了一家从未吃过的餐厅,突然发现这家餐厅很好吃,以后可能会经常回来。为什么这不是策略更新的过程?
话虽如此,我们只有一个目标:通过更新策略参数 θ 来最大化我们的 ReWARD。当然,可以推导出的公式是有一堆的,但是我最不喜欢的就是推公式,所以从头到尾就不推了,直接说结论。也就是说,我们可以通过更新公式更新策略参数θ,从而达到优化策略的目的。
1.2. PPO 算法
上面介绍的 PG 算法看起来非常理想可行,但 PG 算法有一个很大的缺点:每当我们更新策略参数 θ 时,那么我们之前的策略就可以说是“直接失效”了。那么这样做的后果是什么呢,众所周知,我们的政策更新是通过旧政策在环境中采样的,一旦政策更新,旧数据,旧政策采样的数据,对新政策的更新不再有任何指导意义,所以我们需要新一轮的抽样。这使得传统的PG方法需要大量的时间来采样,从而大大降低了数据的利用率。
为了解决这个问题,出现了“异构战略”的概念。简单地说,使用另一种策略与环境交互以完成“采集
数据”的任务。然后,需要训练的策略可以使用此数据进行有效更新。但!如上一段所述,传统的PG方法不能利用不同策略采集
的数据进行自我更新,这就需要我们引入一些其他技术,使这种“高效”的更新方法成为可能。
第一个技巧是重要性抽样。假设我们有两种策略,一种称为$p$,另一种称为$q$。我们知道我们这里有一个函数 $f(X)$,函数中的 $x$ 由策略 $p$ 采样。然后,如果我们想得到函数的平均值 $f(X)$,我们可以从分布 $p$ 中采集
尽可能多的样本数据 $x^i$,通过计算所有 $f(x^i)$ 的平均值,我们可以近似$f(X)$的期望值。由以下公式表示:
$E_{x sim p}[f(X)] approx frac{1}{N} sum_{i=1}^{N} fleft(x^{i}right)$
但要注意!由于我们使用的是异构策略方法,这里我们使用策略 $q$ 进行采样,所以我们没有办法直接使用上面的公式来得到 $f(X)$ 的近似值。此时,需要对所需公式进行一些转换。
现在我们假设所有 $x$ 都是由策略 $p$ 采样的,那么我们可以将 $f(X)$ 的期望值表示为以下公式:
$int f(X) p(X) d x$
将其转换为:$int f(X) p(X) d x=int f(X) frac{p(X)}{q(X)} q(X
) d x=E_{x sim q}left[f(X) frac{p(X)}{q(X)}right]$
可提供表面处理:$E_{x sim p}[f(X)]
=E_{x sim q}left[f(X) frac{p(X)}{q(X)}right]$
通过这样的变换,我们可以通过策略 $q$ 进行采样,然后计算$f(X) frac{p(X)}{q(X)}$,最后找到它的平均值,也可以得到 $f(X)$ 的期望近似值。
看!这样,在不同策略的前提下计算出$p$策略下函数$f(X)$的期望近似值,并计算$q$策略采集
的数据。
我们简单地总结了这种方法:通过将策略采集
的每个数据$q$乘以“重要性权重”:$frac{p(X)}{q(X)}$,可以纠正两种策略之间的差异。通过这样的修正方法,策略 $p 和策略 $q$ 之间的关系大致可以看作是“参与者”和“信息采集
者”,参与者通过信息采集
器获得的数据来优化自己的策略。
第二个技巧是KL背离,当我们介绍上述重要性抽样时,似乎所有问题都解决了,但需要注意的是,用于抽样的策略$q$与用于决策的策略$p$之间的差距不能太大。因为即使两个分布之间的均值和方差之差太大,训练过程也会引起各种问题。这就像我是一个肉食者,但我从我的素食朋友喜欢的餐馆名单中决定今天吃什么。因此,有必要引入KL背离来约束训练过程,使策略$p$和策略$q$之间的差异不能太大。
第三招是优势函数。我们必须了解的第一件事是,PPO生成随机策略,即参与者在每种情况下采取某些行动的概率。但这会产生一个更严重的问题:好的越来越好,坏的越来越坏,以至于我们会忽略某些州一些更合适的行动。通俗地说,我们生成的分布将更愿意选择那些在许多情况下表现更好的动作,并且很有可能采取这样的动作,并以非常小的概率采取一些表现较差的行动,甚至是“次优解决方案”。这使得我们“努力工作”的随机性优势不再存在。因此,在计算状态-操作对分数时,我们应该人为地引入一个“基线”,而这个“基线”就是该状态下状态-操作对分数的平均值。通过引入这样的“基线”,我们可以得到优势函数:也就是说,我们在这种状态下采用的策略比一般情况下好多少。
现在优势函数可以与重要性抽样相结合(KL 散度将在后面添加),更新策略使用的梯度可以表示为:$E_{left(s_{t}, a_{t}right) sim pi_{theta^{primE}}}left[frac{p_{theta}left(s_{t}, a_{t}right)}{p_{theta^{primE}}left(s_{t}, a_{t}right)} A^{theta}left(s_{t}, a_{t}right)
nabla log p_{theta}left(a_{t}^{n} mid s_{t}^{n}right)right]$
其中 $theta^{primE}$ 代表旧策略,是我们用来采样的策略,$θ$ 代表我们当前的策略,上等式是我们使用策略梯度更新 $θ$ 时使用的梯度。这里的 $A$ 是主导函数。
然后我们之前也说过两个策略的差距不要太大,所以我们在PPO算法中引入了KL散度,得到的优化目标如下:
$begin{aligneD} J_{mathrm{PPO}}^{theta^{primE}}(theta) &=J^{theta^{primE}}(theta)-beta mathrm{KL}left(theta, theta^{primE}right) \ J^{theta^{primE}}(theta) &=E_{left(s_{t }, a_{t}right) sim pi_{theta^{primE}}}left[frac{p_{theta}left(a_{t} mid s_{t}right)}{p_{theta^{primE}}left(a_{t} mid s_{t}right)} A^{theta^{primE}}left(s_{t}, a_{t}right)right ] end{aligneD}$
在构建代码时,我们可以直接将损失设置为负 $J(θ)$,这在 PG 中实现了梯度更新。
值得一提的是,一般来说,我们不直接构造KL散度,而是使用PPO惩罚或PPO剪辑来优化和替换传统的KL散度。
对于这两种方法,可以参考这位大佬的文章:详细近政策优化(PPO,满满干货)-建书()大佬写干货满了!!!像我这样的温斯顿可以相对顺利地理解它。
2. PPO 算法代码
PPO算法的代码比较容易理解,这里就不赘述了,贴出来看一看,让大家好理解。但请注意,此代码使用我们前面提到的近端优化裁剪方法 (PPO-clip)
网络结构:点击查看代码
class FeedForWARDNN(nn.ModulE):
def __init__(self, in_dim, out_dim):
super(FeedForWARDNN, self).__init__()
self.layer1 = nn.Linear(in_dim, 64)
self.layer2 = nn.Linear(64, 64)
self.layer3 = nn.Linear(64, out_dim)
def forWARD(self, obs):
if isinstance(obs, np.ndarray):
obs = torch.tensor(obs, dtype=torch.float)
activation1 = F.relu(self.layer1(obs))
activation2 = F.relu(self.layer2(activation1))
output = self.layer3(activation2)
return output
PPO 算法类:
点击查看代码
class PPO:
def __init__(self, policy_class, env, **hyperparameters):
# PPO 初始化用于训练的超参数
self._init_hyperparameters(hyperparameters)
# 提取环境信息
self.env = env
self.obs_dim = env.observation_space.shape[0]
self.act_dim = env.action_space.shape[0]
# 初始化演员和评论家网络
self.actor = policy_class(self.obs_dim, self.act_dim)
self.critic = policy_class(self.obs_dim, 1)
# 为演员和评论家初始化优化器
self.actor_optim = Adam(self.actor.parameters(), lr=self.lr)
self.critic_optim = Adam(self.critic.parameters(), lr=self.lr)
# 初始化协方差矩阵,用于查询actor网络的action
self.cov_var = torch.full(size=(self.act_dim,), fill_value=0.5)
self.cov_mat = torch.diag(self.cov_var)
# 这个记录器将帮助我们打印出每个迭代的摘要
self.logger = {
'delta_t': time.time_ns(),
't_so_far': 0, # 到目前为止的时间步数
'i_so_far': 0, # 到目前为止的迭代次数
<p>

'batch_lens': [], # 批次中的episoDic长度
'batch_rews': [], # 批次中的rews回报
'actor_losses': [], # 当前迭代中演员网络的损失
}
def learn(self, @R_441_10586@l_timesteps):
print(f"Learning... Running {self.max_timesteps_per_episodE} timesteps per episode, ", end='')
print(f"{self.timesteps_per_batch} timesteps per batch for a @R_441_10586@l of {@R_441_10586@l_timesteps} timesteps")
t_so_far = 0 # 到目前为止仿真的时间步数
i_so_far = 0 # 到目前为止,已运行的迭代次数
while t_so_far < @R_441_10586@l_timesteps:
# 收集批量实验数据
batch_obs, batch_acts, batch_log_probs, batch_rtgs, batch_lens = self.rollout()
# 计算收集这一批数据的时间步数
t_so_far += np.sum(batch_lens)
# 增加迭代次数
i_so_far += 1
# 记录到目前为止的时间步数和到目前为止的迭代次数
self.logger['t_so_far'] = t_so_far
self.logger['i_so_far'] = i_so_far
# 计算第k次迭代的advantage
V, _ = self.evaluate(batch_obs, batch_acts)
A_k = batch_rtgs - V.detach()
# 将优势归一化 在理论上不是必须的,但在实践中,它减少了我们优势的方差,使收敛更加稳定和快速。
# 添加这个是因为在没有这个的情况下,解决一些环境的问题太不稳定了。
A_k = (A_k - A_k.mean()) / (A_k.std() + 1e-10)
# 在其中更新我们的网络。
for _ in range(self.n_updates_per_iteration):
V, curr_log_probs = self.evaluate(batch_obs, batch_acts)
# 重要性采样的权重
ratios = torch.exp(curr_log_probs - batch_log_probs)
surr1 = ratios * A_k
surr2 = torch.clamp(ratios, 1 - self.clip, 1 + self.clip) * A_k
# 计算两个网络的损失。
actor_loss = (-torch.min(surr1, surr2)).mean()
critic_loss = nn.MSELoss()(V, batch_rtgs)
# 计算梯度并对actor网络进行反向传播
# 梯度清零
self.actor_optim.zero_grad()
# 反向传播,产生梯度
actor_loss.BACkWARD(retain_graph=TruE)
# 通过梯度下降进行优化
self.actor_optim.step()
# 计算梯度并对critic网络进行反向传播
self.critic_optim.zero_grad()
critic_loss.BACkWARD()
self.critic_optim.step()
self.logger['actor_losses'].append(actor_loss.detach())
self._log_sumMary()
if i_so_far % self.save_freq == 0:
torch.save(self.actor.state_Dict(), './ppo_actor.pth')
torch.save(self.critic.state_Dict(), './ppo_critic.pth')
def rollout(self):
"""
这就是我们从实验中收集一批数据的地方。由于这是一个on-policy的算法,我们需要在每次迭代行为者/批评者网络时收集一批新的数据。
"""
batch_obs = []
batch_acts = []
batch_log_probs = []
batch_rews = []
batch_rtgs = []
batch_lens = []
# 一回合的数据。追踪每一回合的奖励,在回合结束的时候会被清空,开始新的回合。
ep_rews = []
# 追踪到目前为止这批程序我们已经运行了多少个时间段
t = 0
# 继续实验,直到我们每批运行超过或等于指定的时间步数
while t < self.timesteps_per_batch:
ep_rews = [] 每回合收集的奖励
# 重置环境
obs = self.env.reset()
done = false

# 运行一个回合的最大时间为max_timesteps_per_episode的时间步数
for ep_t in range(self.max_timesteps_per_episodE):
if self.render and (self.logger['i_so_far'] % self.render_every_i == 0) and len(batch_lens) == 0:
self.env.render()
# 递增时间步数,到目前为止已经运行了这批程序
t += 1
# 追踪本批中的观察结果
batch_obs.append(obs)
# 计算action,并在env中执行一次step。
# 注意,rew是奖励的简称。
action, log_prob = self.get_action(obs)
obs, rew, done, _ = self.env.step(action)
# 追踪最近的奖励、action和action的对数概率
ep_rews.append(rew)
batch_acts.append(action)
batch_log_probs.append(log_prob)
if Done:
break
# 追踪本回合的长度和奖励
batch_lens.append(ep_t + 1)
batch_rews.append(ep_rews)
# 将数据重塑为函数描述中指定形状的张量,然后返回
batch_obs = torch.tensor(batch_obs, dtype=torch.float)
batch_acts = torch.tensor(batch_acts, dtype=torch.float)
batch_log_probs = torch.tensor(batch_log_probs, dtype=torch.float)
batch_rtgs = self.compute_rtgs(batch_rews)
# 在这批中记录回合的回报和回合的长度。
self.logger['batch_rews'] = batch_rews
self.logger['batch_lens'] = batch_lens
return batch_obs, batch_acts, batch_log_probs, batch_rtgs, batch_lens
def compute_rtgs(self, batch_rews):
batch_rtgs = []
# 遍历每一回合,一个回合有一批奖励
for ep_rews in reversed(batch_rews):
# 到目前为止的折扣奖励
discounted_reWARD = 0
# 遍历这一回合的所有奖励。我们向后退,以便更顺利地计算每一个折现的回报
for rew in reversed(ep_rews):
discounted_reWARD = rew + discounted_reWARD * self.gAMMa
batch_rtgs.insert(0, discounted_reWARD)
# 将每个回合的折扣奖励的数据转换成张量
batch_rtgs = torch.tensor(batch_rtgs, dtype=torch.float)
return batch_rtgs
def get_action(self, obs):
mean = self.actor(obs)
# 用上述协方差矩阵中的平均行动和标准差创建一个分布。
dist = MultivariateNormal(mean, self.cov_mat)
action = dist.sample()
log_prob = dist.log_prob(action)
return action.detach().numpy(), log_prob.detach()
def evaluate(self, batch_obs, batch_acts):
"""
估算每个观察值,以及最近一批actor网络迭代中的每个action的对数prob。
"""
# 为每个batch_obs查询critic网络的V值。V的形状应与batch_rtgs相同。
V = self.critic(batch_obs).squeeze()
# 使用最近的actor网络计算批量action的对数概率。
mean = self.actor(batch_obs)
dist = MultivariateNormal(mean, self.cov_mat)
log_probs = dist.log_prob(batch_acts)
# 返回批次中每个观察值的值向量V和批次中每个动作的对数概率log_probs
return V, log_probs
</p>
大佬总结道
以上是大家伙教程(1)大家伙采集
整理的MAPO学习笔记: 从PPO算法入手,希望本文能帮大家解决PPO算法从PPO算法出发遇到的程序开发问题。
如果你认为大佬教程的内容
网站不错,欢迎向程序员朋友推荐大家伙教程。
解读:伪原创相似度查询工具有哪些原文地址:通过关键词查询
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-11-27 12:23
伪原创相似度查询工具有哪些原文地址:通过关键词查询差不多的页面是否抄袭,包括网站的频道页和内容页,这是互联网创业者的大容量。点赞,转发,
伪原创也是有技巧的,这里网站收集了不少于5000个伪原创网站列表,
伪原创生成器详细可以看看
搜索两个关键词[如][修改][],找到的都比较有规律,
八戒网
恩,
请参照天涯混混以前做过的活
锤子手机,可以设置手机home键碎屏时间,挺方便。
草根、知乎、seo秘籍、自媒体论坛-东方门户或者关注gzh:中介顾问
转贴至微信公众号,引导文章变成主动被原创。
伪原创机器人,
我记得当年看过【玉伯】写的《基本功》,算是知道了谷歌的体系,知道一个最基本的伪原创查询工具吧。我们小区公园有个原创文章比赛,伪原创内容就是我们当时学校的文章。然后前两天帮我写一篇百度伪原创的文章,就得了70多分,当时挺高兴的。另外谈谈使用伪原创工具的感受。(文章图片是从百度截图的,如有侵权,立即删除)伪原创,就是把别人的东西进行分割或者分段等方式来解决复制粘贴不方便的问题。
很多网站,希望通过数据分析或者运营来弥补内容缺乏,或者通过app阅读页打开速度不友好等问题,一定程度上也可以使用一些伪原创工具。对于建站来说,为了用户体验以及转化率,也会搜集一些常见关键词的新闻标题,对关键词进行伪原创。比如我个人就对这种帖子非常敏感,轻易不愿意做robots.txt这类功能,一定要通过替换头尾等关键词进行伪原创。
对于经营淘宝店铺的卖家来说,就会为了追求更多流量而去收集一些本地热门话题的关键词,也会做一些伪原创来提高阅读量。对于经营电商的网站来说,也可以去收集一些热门的标题进行伪原创。比如【人体的正常运作机理是什么?】这类标题,要么把淘宝话题改成【科学家:在每个脑细胞都有自己的思维】,要么把京东话题改成【人体产生意识的神经递质是什么?】【利用xxxx的产品/服务可以达到什么效果?】。
对于b2b网站,随着对外接触的增多,非营利性网站的商品审核越来越严格,也逐渐在建立一些侧重伪原创的功能来提高提升网站整体的品牌曝光度。在微信公众号【老孔聊外贸货】中,【老孔发货】也会根据我们的产品定位,帮我们去伪原创。另外网站上的一些标题,文章标题中也会把一些很有热度的词语替换过来,比如2014年。 查看全部
解读:伪原创相似度查询工具有哪些原文地址:通过关键词查询
伪原创相似度查询工具有哪些原文地址:通过关键词查询差不多的页面是否抄袭,包括网站的频道页和内容页,这是互联网创业者的大容量。点赞,转发,
伪原创也是有技巧的,这里网站收集了不少于5000个伪原创网站列表,
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八戒网
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请参照天涯混混以前做过的活
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转贴至微信公众号,引导文章变成主动被原创。
伪原创机器人,
我记得当年看过【玉伯】写的《基本功》,算是知道了谷歌的体系,知道一个最基本的伪原创查询工具吧。我们小区公园有个原创文章比赛,伪原创内容就是我们当时学校的文章。然后前两天帮我写一篇百度伪原创的文章,就得了70多分,当时挺高兴的。另外谈谈使用伪原创工具的感受。(文章图片是从百度截图的,如有侵权,立即删除)伪原创,就是把别人的东西进行分割或者分段等方式来解决复制粘贴不方便的问题。
很多网站,希望通过数据分析或者运营来弥补内容缺乏,或者通过app阅读页打开速度不友好等问题,一定程度上也可以使用一些伪原创工具。对于建站来说,为了用户体验以及转化率,也会搜集一些常见关键词的新闻标题,对关键词进行伪原创。比如我个人就对这种帖子非常敏感,轻易不愿意做robots.txt这类功能,一定要通过替换头尾等关键词进行伪原创。
对于经营淘宝店铺的卖家来说,就会为了追求更多流量而去收集一些本地热门话题的关键词,也会做一些伪原创来提高阅读量。对于经营电商的网站来说,也可以去收集一些热门的标题进行伪原创。比如【人体的正常运作机理是什么?】这类标题,要么把淘宝话题改成【科学家:在每个脑细胞都有自己的思维】,要么把京东话题改成【人体产生意识的神经递质是什么?】【利用xxxx的产品/服务可以达到什么效果?】。
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外媒:这款新媒体文章相似度检测工具怎么检测?(组图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 76 次浏览 • 2022-11-25 17:24
当搜索引擎在关键词中搜索“原创检测”或“文章相似度检测”时,会弹出文章检测或伪原创等一系列工具。如果你是检测微博敏感词的SEO优化师,那么这些工具完全可以满足你的需求,因为大多数检测工具都是针对SEO文章检测或者伪原创的。
新媒体文章呢?新媒体文章应该如何检测?如今,新媒体平台对大家发布内容的质量要求越来越高。这个新媒体文章相似度检测工具是怎么检测的?(合影),所以一些低质量的内容不得不被淘汰。今天为大家推荐的这款新媒体文章相似度检测工具,可以有效帮助到大家。解决这个问题。
该工具称为儿科质量检查工具。下面就直接进入正题,给大家分享一下这款软件的功能和测试方法。
1. 物品导入
本工具支持word文档导入和复制粘贴导入,基本可以满足大部分文章的导入需求,就不赘述了。
二、检验项目
该工具除了支持检测各种项目功能外,还包括:
原创性测试
违规信息检测
标签字段检测
产权风险检测
错别字检测
共纳入5个检测项目,满足自媒体平台文章质量要求之一。使用该工具基本可以保证文章不受敏感词汇违规、错别字、头条广告分享的影响。非常符合新媒体运营商对文章内容质量的需求。
3、全网检测源头,检测准确率高
除了搜索引擎爬虫,易小二还支持微信公众号、新媒体平台、贴吧、微博、知乎等主流网站的爬取。爬取源可以说是全网覆盖。
4.微博敏感词检测有测试报告,报告详细
测试完成后,测试报告会提示各项目功能模块的测试结果。如果测试结果失败,报告将以红色旗帜显示。您可以根据测试结果修改具体的地方,规避风险。.
相关文章:
解读:哪里有免费的论文相似度检测?
免费抄袭检查论文有很多相似之处,在安全性和准确性方面得到了广泛的认可和追捧。抄袭检查结果也比较接近知网。一般情况下,其他抄袭检测软件的抄袭检测都可以放心通过。
1、Paperera抄袭检测系统:永久免费,安全,老牌。这是目前评测中最接近知网的抄袭检测软件。是一个中英文多语言的论文相似度检测系统。具有机器人改权重和在线改权重功能,可自动降低论文相似度,并在同一界面进行修改。检测、查重结果即时反馈,双倍提升用户体验和查重效率。
2. paperpm抄袭查重系统:每日免费抄袭查重,专业抄袭查重,不限字数和论文类型。全新的系统品牌软件可以说是抄袭检测行业的一匹黑马,首次将在线复权重和机器人复权重应用于论文检测。重复检查很快。
3.论文时代:免费查抄袭,方便快捷;一个论文查重网站,专注于论文查重,提供学术论文抄袭查重服务,提供论文在线编辑修改、机器人减重、机器人排版等功能。 查看全部
外媒:这款新媒体文章相似度检测工具怎么检测?(组图)
当搜索引擎在关键词中搜索“原创检测”或“文章相似度检测”时,会弹出文章检测或伪原创等一系列工具。如果你是检测微博敏感词的SEO优化师,那么这些工具完全可以满足你的需求,因为大多数检测工具都是针对SEO文章检测或者伪原创的。
新媒体文章呢?新媒体文章应该如何检测?如今,新媒体平台对大家发布内容的质量要求越来越高。这个新媒体文章相似度检测工具是怎么检测的?(合影),所以一些低质量的内容不得不被淘汰。今天为大家推荐的这款新媒体文章相似度检测工具,可以有效帮助到大家。解决这个问题。
该工具称为儿科质量检查工具。下面就直接进入正题,给大家分享一下这款软件的功能和测试方法。
1. 物品导入
本工具支持word文档导入和复制粘贴导入,基本可以满足大部分文章的导入需求,就不赘述了。

二、检验项目
该工具除了支持检测各种项目功能外,还包括:
原创性测试
违规信息检测
标签字段检测
产权风险检测

错别字检测
共纳入5个检测项目,满足自媒体平台文章质量要求之一。使用该工具基本可以保证文章不受敏感词汇违规、错别字、头条广告分享的影响。非常符合新媒体运营商对文章内容质量的需求。
3、全网检测源头,检测准确率高
除了搜索引擎爬虫,易小二还支持微信公众号、新媒体平台、贴吧、微博、知乎等主流网站的爬取。爬取源可以说是全网覆盖。
4.微博敏感词检测有测试报告,报告详细
测试完成后,测试报告会提示各项目功能模块的测试结果。如果测试结果失败,报告将以红色旗帜显示。您可以根据测试结果修改具体的地方,规避风险。.
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解读:哪里有免费的论文相似度检测?
免费抄袭检查论文有很多相似之处,在安全性和准确性方面得到了广泛的认可和追捧。抄袭检查结果也比较接近知网。一般情况下,其他抄袭检测软件的抄袭检测都可以放心通过。

1、Paperera抄袭检测系统:永久免费,安全,老牌。这是目前评测中最接近知网的抄袭检测软件。是一个中英文多语言的论文相似度检测系统。具有机器人改权重和在线改权重功能,可自动降低论文相似度,并在同一界面进行修改。检测、查重结果即时反馈,双倍提升用户体验和查重效率。
2. paperpm抄袭查重系统:每日免费抄袭查重,专业抄袭查重,不限字数和论文类型。全新的系统品牌软件可以说是抄袭检测行业的一匹黑马,首次将在线复权重和机器人复权重应用于论文检测。重复检查很快。

3.论文时代:免费查抄袭,方便快捷;一个论文查重网站,专注于论文查重,提供学术论文抄袭查重服务,提供论文在线编辑修改、机器人减重、机器人排版等功能。
操作方法:爱站页面相似度查询工具的使用方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 92 次浏览 • 2022-11-25 05:59
大家都知道搜索引擎蜘蛛不喜欢重复的东西,因为大部分重复的东西对用户来说是没有价值的。因此,我们在更新网站页面时,必须考虑页面内容的原创性问题。当然,纯原创的内容是最理想的,但在实际操作中,我们往往无法做到100%的原创。大多数人选择伪原创。也就是说,在单个页面上,有一定比例的原创内容和非原创内容。
当然,搜索引擎并没有那么苛刻,并不是说有一点重复的内容就会被它判定为垃圾邮件。目前,大多数人意识到搜索引擎可以接受一定比例的伪原创。但凡事都要适可而止。假原创虽好,火候把握不住。如果范围太大,很容易被搜索引擎攻击。
那么蜘蛛的底线是多少百分比,多少百分比是安全的呢?对于这个问题众说纷纭,各行业网站的标准也不尽相同。我们只能尽量将我们的网站控制在安全范围内。那么问题来了,如何知道自己页面的原创性呢?这里推荐一个这样的工具,爱站网页面相似度工具,可以查询任意两个页面之间的相似度。
工具地址:
本工具适用于:查询本站相似页面相似度,复制其他网站页面时查询相似度。
另外,也可以经常使用页面相似度查询工具查询伪原创搜索引擎的容许值,进行观察和实验。
直观:页面相似度检测,对SEO起到什么作用?
我们知道百度蜘蛛对页面更新频率和页面原创性情有独钟。想要网站快速获得排名,就必须满足这两点,而我们都知道做SEO,长期创造大量的原创文章不仅是一项极其重要的工作。艰苦的工作也是一项考验人意志的工作。为了避免我们陷入这个漩涡,我们可能会使用很多方法来更新网站,而要保持页面的原创性,我们需要使用页面相似度检测工具来进行检测。
那么,页面相似度检测在SEO中起到什么作用呢?
1、页面相似度检测是什么意思?
所谓相似度检测就是用工具比对页面A和页面B的指纹(一般来说网站上有相似的页面,但是我们可以避开,对于大量的页面我们必须使用相似度检测工具)网站外的数据),包括:
1.字数统计
2.语义
3.段落
4. 关键词 布局等
页面相似度一般是根据页面完全相同为100%来判断和打分的。
2. 为什么要做相似度检测
1.伪原创
前面我们提到,为了更新大量的内容,我们需要使用站外文章,而站外文章不是我们专属的,所以我们必须使用伪原创来避免重复,我们没有知道相似度的方法,只能通过相似度工具来检测。
2. 用户体验
我们知道用户体验对于SEO来说可以说是一个网站的灵魂,但是如果提升了排名却失去了用户体验,那么做SEO的意义就没有了。
3、相似度检测在SEO中有什么作用
1.减少更新量
我们都知道做SEO不仅仅是写文章,我们还有很多事情要做,伪原创减轻了我们的负担。熟人检测后,该网站将具有良好的采集
状态。
2.推广页面采集
我们了解搜索引擎蜘蛛的偏好。我们减少页面的相似度以增加页面的原创性。通过提高原创性,我们可以很好的采集
,然后制作后记,提高排名和百度权重。
3.知识页面
如果我们是教育网站或者股票网站,我们不能在一些知识页面上做假原创,尤其是选股公式,几乎完全不能用。这也是这类网站优化的弊端,所以对于此类页面我们要检测出来,并进行进一步的页面修改。
4、如何降低页面的相似度
我们通过熟人检测了解了页面的相似度之后,如何降低页面的相似度呢?
1.大量修改
我们可以大面积修改页面内容来降低页面的相似度,但是大量修改页面内容对于一些更新量较大的网站来说并不实用,而且会增加工作量,失去意义伪原创。
2.利用侧边栏
使用侧边栏来降低页面的相似度是一种比较常见的方式。我们可以通过:最新推荐的栏目,阅读最多的栏目等来降低页面的相似度,也可以增加页面的更新,让页面有比较高的信任度,从而得到一个更好的排名。
3.添加图片,更改原有标签
我们可以重新排列页面,添加自己的图片,改变替换原有的标签,用最少的时间来降低页面的相似度。
总结:虽然上面我们给出了降低页面相似度的方法,但是我们认为还是做一个原创的网站比较好,这样可以建立网站的权威性。请选择哪个更好。
成长超人转载需授权!
Growth Superman Growthman专注于为企业提供数字营销服务。成长超人作为营销成长、SEO优化、网站制作公司,已为富士康、钉钉、泰灵、天虹、爱尔眼科、海澜集团、金蝶、飞亚达、云米等知名企业提供专业的成长服务。
官方网站: 查看全部
操作方法:爱站页面相似度查询工具的使用方法
大家都知道搜索引擎蜘蛛不喜欢重复的东西,因为大部分重复的东西对用户来说是没有价值的。因此,我们在更新网站页面时,必须考虑页面内容的原创性问题。当然,纯原创的内容是最理想的,但在实际操作中,我们往往无法做到100%的原创。大多数人选择伪原创。也就是说,在单个页面上,有一定比例的原创内容和非原创内容。
当然,搜索引擎并没有那么苛刻,并不是说有一点重复的内容就会被它判定为垃圾邮件。目前,大多数人意识到搜索引擎可以接受一定比例的伪原创。但凡事都要适可而止。假原创虽好,火候把握不住。如果范围太大,很容易被搜索引擎攻击。

那么蜘蛛的底线是多少百分比,多少百分比是安全的呢?对于这个问题众说纷纭,各行业网站的标准也不尽相同。我们只能尽量将我们的网站控制在安全范围内。那么问题来了,如何知道自己页面的原创性呢?这里推荐一个这样的工具,爱站网页面相似度工具,可以查询任意两个页面之间的相似度。
工具地址:

本工具适用于:查询本站相似页面相似度,复制其他网站页面时查询相似度。
另外,也可以经常使用页面相似度查询工具查询伪原创搜索引擎的容许值,进行观察和实验。
直观:页面相似度检测,对SEO起到什么作用?
我们知道百度蜘蛛对页面更新频率和页面原创性情有独钟。想要网站快速获得排名,就必须满足这两点,而我们都知道做SEO,长期创造大量的原创文章不仅是一项极其重要的工作。艰苦的工作也是一项考验人意志的工作。为了避免我们陷入这个漩涡,我们可能会使用很多方法来更新网站,而要保持页面的原创性,我们需要使用页面相似度检测工具来进行检测。
那么,页面相似度检测在SEO中起到什么作用呢?
1、页面相似度检测是什么意思?
所谓相似度检测就是用工具比对页面A和页面B的指纹(一般来说网站上有相似的页面,但是我们可以避开,对于大量的页面我们必须使用相似度检测工具)网站外的数据),包括:
1.字数统计
2.语义
3.段落
4. 关键词 布局等
页面相似度一般是根据页面完全相同为100%来判断和打分的。
2. 为什么要做相似度检测

1.伪原创
前面我们提到,为了更新大量的内容,我们需要使用站外文章,而站外文章不是我们专属的,所以我们必须使用伪原创来避免重复,我们没有知道相似度的方法,只能通过相似度工具来检测。
2. 用户体验
我们知道用户体验对于SEO来说可以说是一个网站的灵魂,但是如果提升了排名却失去了用户体验,那么做SEO的意义就没有了。
3、相似度检测在SEO中有什么作用
1.减少更新量
我们都知道做SEO不仅仅是写文章,我们还有很多事情要做,伪原创减轻了我们的负担。熟人检测后,该网站将具有良好的采集
状态。
2.推广页面采集
我们了解搜索引擎蜘蛛的偏好。我们减少页面的相似度以增加页面的原创性。通过提高原创性,我们可以很好的采集
,然后制作后记,提高排名和百度权重。
3.知识页面
如果我们是教育网站或者股票网站,我们不能在一些知识页面上做假原创,尤其是选股公式,几乎完全不能用。这也是这类网站优化的弊端,所以对于此类页面我们要检测出来,并进行进一步的页面修改。
4、如何降低页面的相似度

我们通过熟人检测了解了页面的相似度之后,如何降低页面的相似度呢?
1.大量修改
我们可以大面积修改页面内容来降低页面的相似度,但是大量修改页面内容对于一些更新量较大的网站来说并不实用,而且会增加工作量,失去意义伪原创。
2.利用侧边栏
使用侧边栏来降低页面的相似度是一种比较常见的方式。我们可以通过:最新推荐的栏目,阅读最多的栏目等来降低页面的相似度,也可以增加页面的更新,让页面有比较高的信任度,从而得到一个更好的排名。
3.添加图片,更改原有标签
我们可以重新排列页面,添加自己的图片,改变替换原有的标签,用最少的时间来降低页面的相似度。
总结:虽然上面我们给出了降低页面相似度的方法,但是我们认为还是做一个原创的网站比较好,这样可以建立网站的权威性。请选择哪个更好。
成长超人转载需授权!
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事实:庄羽提议郭敬明成立反剽窃基金,AI:反剽窃,不行;剽窃,行!
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 50 次浏览 • 2022-11-24 17:52
郭敬明终于道歉了。
2020年12月31日0时,郭敬明在微博就抄袭庄羽小说《花落多少梦》中的作品《圈内圈外》致歉。
同时,郭敬明还表示,将补偿庄宇女士《梦里花落几多》的所有版权收入。“如果庄宇老师不愿意接受,我会把钱捐给公益慈善组织。”
郭敬明道歉后,庄宇也迅速回应:时隔15年,收到郭敬明的道歉。正如郭敬明先生所说,这确实是一个迟来的道歉。我接受郭敬明先生的道歉。
除了接受郭敬明的道歉,庄羽还提出,将小说《圈内》出版后获得的线上线下所有版权费和所有利润,与《梦里花落多少花》的收入合并,形成一个反剽窃基金,帮助原创作者捍卫自己的权利。
至于具体的维权方式,虽然庄羽没有表态,但可以想象,可能只是在发现别人抄袭自己之后,用来支持原创者维护自己的权益。
从目前的网络文学量来看,原作者最需要——也是最难的一点——就是及时发现自己被抄袭了。
如果仅仅依靠人力,无论反抄袭基金有多大,也很难及时发现抄袭行为。
那么,我们可以依靠人工智能吗?
AI反抄袭不易
说到反抄袭和反抄袭,我们的第一反应一般是论文自动查抄袭系统。无数数学在“减重”(降低重复率)的路上被论文抄袭检查系统反复按在地上摩擦。
传统的论文抄袭检查系统不能称为当前意义上的人工智能。例如著名的知网论文查询,是以重复连续13个字符为原则的,通常以句子为单位,即如果有超过13个连续重复包括十三个字符,则该句子的概率被判断为重复率比较高。
然而,这种僵化的制度有明显的缺陷。简单地改变同义词和词序就可以在很大程度上避免这种重复检查。
这就涉及到NLP领域中一个非常有趣的领域——文本语义相似度计算。
例如,智能客服如何理解人类对相同问题的相同表述?
理解这些类似的问题对人工智能来说并不容易。从传统的特征工程方法到现在的深度学习方法,都没有很好地解决这个问题。
Kaggle也有一些关于这个问题的比赛,主要针对搜索引擎和QA系统。这也说明,AI很难准确判断单个句子的相似度分析,更不用说整篇文章甚至整本书的相似度的抄袭了。判断。
更何况,即使未来人工智能解决了文本语义相似性问题,如果抄袭者只是抄袭文学作品中的故事结构和情节,人工智能将更加难以判断。这个难度甚至超过了AI对语义的理解。理解已经上升到AI对人类复杂的社会和情感关系的理解。
当然,如果是直截了当的抄袭,你连重写都懒得写,那么最简单的抄袭检测系统就可以检测出来了,比如下面这个。
反抄袭不好,但AI抄袭很好
人工智能是一把双刃剑。这句话很适合抄袭和反抄袭。
虽然刚才说了AI抄袭目前可能做的不是很好,但是AI很擅长抄袭。
随便百度一下,就能找到一些可以用AI编辑稿件的工具。他们声称可以通过AI识别别人的原创文章,然后通过改写生成“伪原创”文章。
针对上面这句话,文摘菌找了一个AI智能改写工具的网络版 试了一下。顺便看了下工具的介绍,罗列了几个熟悉的NLP技术:情感分析、信息分类、实体识别。
这样看,效果好像还可以,但是还是很容易看出是改写的。比如第三句只是把“title”改成了“claim”。
或许这种改写工具很难应对严格的学术审查,但微信公众号原创验证等反抄袭机制呢?
让我们试试看。
先选一篇原创文章做文摘,然后改写。
之后我们会将改写后的文章复制到后台发送,看看是否能通过原版验证。
点击发送后,微信公众号后台不会弹出原验证失败的选项,可以直接发送。
显然,至少这个工具可以成功抄袭微信公众号的文章而不被原有的验证机制发现。
这样看来,AI是不是真的有点不厚道,反抄袭不好,但抄袭很好?
你们有什么感想?
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横空出世:巨头、明星创企接连押注!生成式AI蹿红,能绘出以假乱真的照片
编译 | 曹玉北
编辑| 潘肯
智东西网10月11日消息,据CNBC报道,在过去的一年里,生成式人工智能(generative AI)发展较好。此前,谷歌、微软、Meta 等 AI(人工智能)领域的软件巨头已经在企业内部推广这项技术,让生成式人工智能融入到他们的产品中。
美国 Next View Ventures 的风险投资家戴维·贝塞尔 (David Bessel) 表示:“在过去的三个月里,‘生成式人工智能’这个词从无人问津变成了流行语。”
这项技术激发了许多人离职创办新公司,想象人工智能可以为新一代科技巨头提供动力的未来。
1. 生成式人工智能正在创造,而不仅仅是分析
人工智能领域在过去五年左右的时间里一直在蓬勃发展,但其中大部分进展都与分析和理解现有数据有关。AI模型的效率也快速提升,达到了足以识别手机拍摄的照片中是否有猫的程度,而且识别结果的准确率也很高。AI模型还可以每天为谷歌搜索引擎提供数十亿条搜索结果。
但是生成式 AI 可以产生以前从未做过的全新事物。换句话说,生成式人工智能正在创造,而不仅仅是分析。
美国生成式 AI 公司 Craiyon 的创始人 Boris Dayma 表示:“即使对我来说,令人印象深刻的部分是它可以创造新事物,而不仅仅是理解现有的旧图像,生成式 AI 可以创造出与已经存在的完全不同的新事物。以前做过。”
图像生成功能使用机器学习的一个分支深度学习。自 2012 年发表关于图像分类的里程碑式论文以来,深度学习重新点燃了业界对其的兴趣,并推动了人工智能的大部分进步。
深度学习使用在大型数据集上训练的模型,直到程序理解数据中的关系。这些模型可用于翻译文本或识别图片中是否有狗等应用。
图像生成器通过改变这个过程来工作。例如,图像生成器的工作不是将英语翻译成法语,而是将英语短语翻译成图像。它的工作通常有两个主要部分,第一个是对初始短语的处理,第二个是将数据转换成图像。
2、生成式AI产品频频上市,带动新兴技术浪潮
生成式 AI 基于一种称为 GAN(生成式对抗网络)的方法。GAN 以生成现实中不存在的人的图片而闻名。
从本质上讲,GAN 的工作原理是让两个 AI 模型相互对抗,以更好地创建与目标匹配的图像。
比 GAN 更新的一种方法是使用 Transformer。这种方法首次在 2017 年的 Google 论文中提出,是一种新兴技术,可以利用在更大数据集上花费的数百万美元进行培训。
谷歌论文《Attention is all you need》李牧(AWS AI首席科学家)
DALL-E是第一个引起广泛关注的图像生成器,由美国初创公司OpenAI于2021年推出,今年发布了更强大的版本DALL-E 2。
“DALL-E 2的出现,意味着我们已经跨过了恐怖谷时期。” 专注于生成 AI 的开发人员 Christian Cantrell 说。
另一个常用的基于 AI 的图像生成器是 Craiyon(原名:Dall-E Mini),用户可以直接在网络浏览器上搜索和使用。
据 Daima 称,自 2021 年 7 月推出以来,Craiyon 每天生成约 1000 万张图像,增加了多达 10 亿张以前不存在的图像。在今年早些时候 Craiyon 的使用量激增之后,运行 Craiyon 平台成为了 Daima 的全职工作。Daima 表示他将继续接受广告以保持网站对用户免费。毕竟网站的服务器成本很高。.
Craiyon官网
Craiyon 如此受欢迎,以至于仅一个专门用于在 Craiyon 上寻找最奇怪、最具创意的图片的 Twitter 帐户就拥有超过 100 万的关注者。该帐户定期发布荒谬情景的图片,例如意大利水龙头拧出意大利面酱,或在越南战争中战斗的爪牙。
还值得一提的是广受欢迎的 Stable Diffusion,它于 8 月正式面向公众发布。目前,它的代码在 GitHub 上可用,可以直接在计算机上运行,而不仅仅是在云端或通过编程接口,这激发了许多用户开始调整 Stable Diffusion 的程序代码,或直接在其之上构建,以得到您满意的产品。
此构建调整包括通过插件将 Stable Diffusion 集成到 Adobe Photoshop 中,允许用户生成背景和图像的其他部分,然后使用图层和其他 Photoshop 工具直接在应用程序内操作它们。这种方法将生成式 AI 从生成成品图像的东西转变为可供专业人士使用的工具。
“我想见见这些创意人员,我希望他们将生成式 AI 应用到他们的工作流程中,”该插件的开发人员 Cantrell 说。
在 Adobe 工作了 20 年的 Cantrell 今年离开 Adobe 专注于生成人工智能,此前他表示该插件已经被下载了数万次。创意人员告诉他,他们以他无法想象的方式使用他开发的工具,从制作哥斯拉动画到制作一张艺术家可以想象的任何姿势的蜘蛛侠照片。
“通常人们都是从灵感开始的,对吧?所以我最初的计划是,我必须先处理空白画布,”坎特雷尔说。你画一幅画,告诉我们你的想法,我们会给你一些东西。”
关于使用生成式 AI 的新兴技术如何构建这些提示点或从单词字符串中生成图像,一个名为 Lexica 的搜索引擎对 Stable Diffusion 图像和可用于生成它们的确切字符串进行了编目。Reddit 和 Discord 上已经出现了指南,其中收录
输入人们想要的图像的提示。
3. 生成式人工智能具有万亿美元的潜力
红杉资本是AI行业经验丰富的风险投资公司,早期押注苹果、谷歌等公司。在红杉资本官网的一篇博文中提到:“生成式人工智能有潜力产生数万亿美元的经济价值。” 红杉资本预测,生成式人工智能可以改变每一个需要人类创作原创作品的行业,从游戏到广告再到法律。
在文章的转折点,红杉也在文中指出,文章部分由生成文本的生成AI GPT-3所写。
一些投资者认为生成式人工智能具有潜在的变革性,就像智能手机和早期的网络一样。这种转变极大地扩大了技术使用者的整体潜在市场,适用人群不断扩大。
Cantrell 认为生成式机器学习类似于一种更基础的技术:数据库,最早由甲骨文等公司在 1970 年代开创。作为一种在行和列中存储和组织离散信息的方式,如巨大的 Excel 电子表格,数据库已被重新用于存储从 Web 到移动设备的计算应用程序中的各种类型的数据。
“几乎我们在生活中使用过的每一个应用程序都是建立在数据库之上的,”坎特雷尔说。“没有人关心数据库是如何工作的,人们只知道如何使用它。”
美国风投公司Compound VC执行合伙人迈克尔·登普西(Michael Dempsey)表示,封闭在实验室的技术进入主流市场非常罕见。这些技术吸引了风险投资者的大量关注。他们喜欢在有潜力的领域下注。尽管如此,他还是警告说,生成人工智能的这个阶段最终可能会成为炒作高峰期的“好奇心阶段”。在此期间成立的生成式人工智能公司可能会失败,因为它们没有专注于企业和消费者愿意付费的特定用途。
该领域的其他人认为,今天开创这些技术的初创公司最终可能会挑战目前主导 AI 领域的谷歌、Meta 和微软等软件巨头,为下一代科技巨头铺平道路。
美国聊天机器人技术服务商 Hugging Face 的 CEO Clement Delangue 表示:“将会有一批价值数万亿美元的公司,整整一代的初创企业都将以这种新的技术方式发展。生成式 AI 将成为像 GitHub 这样的开发者平台,托管预训练模型,包括 Craiyon 和 Stable Diffusion 模型,目标是让程序员更容易构建 AI 技术。”
今年早些时候,在从包括加拿大和欧洲家族办公室公司 Lux Capital 和红杉资本在内的投资者那里筹集资金后,Hugging Face 的估值为 20 亿美元;从微软和 Khosla Ventures 获得超过 10 亿美元的资金。
与此同时,据《福布斯》报道,Stable Diffusion 的制造商 Stability AI 正在洽谈以高达 10 亿美元的估值筹集风险资本。Stability AI 的代表拒绝置评。
4、微软和谷歌进入市场,推出视频生成技术
Meta 和谷歌聘请了生成式人工智能领域的一些最聪明的人才,将这一尖端技术融入到他们的产品中。9 月,Meta 宣布了一项名为“制作视频”的 AI 程序,该程序通过生成视频而不仅仅是图像,使生成 AI 更进一步。
“这是相当惊人的进步,”Meta 首席执行官马克扎克伯格在他的 Facebook 页面上的一篇帖子中说。“生成视频比生成照片要困难得多,因为除了让每个像素都正确之外,系统还必须预测它们将如何随时间变化。”
上周三(10 月 5 日),谷歌还宣布并发布了一个名为 Phenaki 的程序的代码,该程序还可以将文本转换为时长几分钟的视频。
科技热潮还可能提振 AMD、英伟达和英特尔等芯片公司,这些公司提供先进的图形处理器,非常适合训练和部署 AI 模型。在上周的一次会议上,英伟达首席执行官黄仁勋强调生成人工智能是英伟达最新芯片的一个关键用途,并表示此类项目可能很快会彻底改变通信方式。
生成 AI 的盈利用途目前很少见,主要围绕免费或低成本实验,例如一些作者已经尝试使用图像生成器为文章生成图像。
生成式 AI 已经在 Nvidia 生效,它使用模型在虚拟游戏世界中生成人、动物、车辆或家具的 3D 图像。
5. 道德和所有权问题成为短期挑战
最终,每个开发生成式 AI 的人都将不得不应对图像生成器带来的一些伦理问题。
首先是就业问题。虽然许多程序需要强大的图形处理器,但计算机生成的内容仍然比专业插图画家的作品便宜得多,后者每小时可能花费数百美元。
这可能会给艺术家、视频制作人和其他从事创造性工作的人带来麻烦,例如为宣传视频或其他营销材料设计图像,这些工作很快就会被这些计算机程序取代。
Compound VC 的 Dempsey 说:“事实证明,机器学习模型可以比人类好几个数量级,更快,成本也低几个数量级。”
在经过海量图像训练的生成人工智能领域,对于技术生成的收录
原作者风格的图像,原图像的创作者是否拥有版权主张,法庭上仍存在争论。
一位艺术家凭借名为 MidJourney 的生成式 AI 创作的图像赢得了科罗拉多州的一场艺术比赛。他在获胜后接受采访时说,他从生成的数百张图片中选择了一张,然后在 Photoshop 中对图片进行了微调。
艺术家在科罗拉多艺术比赛中赢得绘画
此外,Stable Diffusion 生成的一些图像似乎带有水印,这意味着原创
数据集的一部分是受版权保护的。
上个月,美国摄影平台 Getty Images 禁止用户将 AI 生成的图像上传到其库存图像数据库,担心与版权相关的法律问题。
Image Generator 还可用于创建商标角色或对象的新图像,例如小黄人、漫威角色或权力的游戏宝座。
随着图像生成软件变得越来越复杂,它生成的图像或视频可能会显示虚假信息,从而诱使用户相信它从未存在过。
开发人员还必须应对这样一种可能性,即基于大量数据训练的模型可能收录
数据中固有的性别、种族或文化偏见,从而导致最终输出显示此类偏见。对此,模型共享网站Hugging Face发布了道德通讯等文件,并与人工智能领域的领导者进行了会谈。“我们在这些模型中看到的是短期挑战之一,因为生成 AI 是概率性的,当在大型数据集上训练时,它们往往会编码很多偏差,”DeLange 说,举个例子,输入“软件工程师”,生成式AI会默认将其绘制为“白人”。
Hugging Face 推出道德通讯
结语:生成式AI的潜力还没有被充分激发
内容生产从传统的PGC(Expert Generated Content)和UGC(User Generated Content)阶段进入新的生成时代。根据美国信息技术研究和分析机构Gartner发布的《2021年预测:人工智能对人类和社会的影响》,到2023年,20%的内容将由生成式AI创造。到 2025 年,生成式人工智能将生成所有数据的 10%,高于目前的不到 1%。
生成式AI的出现,意味着AI开始在真实内容中承担新的角色,从“观察和预测”扩展到“直接生成和决策”。
在目前的具体应用中,以多模态形式呈现的数字人和虚拟偶像是生成式人工智能的应用方向。数字主播的大部分声音、表情和动作,也是通过身后的大模型实时生成和呈现的。 查看全部
事实:庄羽提议郭敬明成立反剽窃基金,AI:反剽窃,不行;剽窃,行!
郭敬明终于道歉了。
2020年12月31日0时,郭敬明在微博就抄袭庄羽小说《花落多少梦》中的作品《圈内圈外》致歉。
同时,郭敬明还表示,将补偿庄宇女士《梦里花落几多》的所有版权收入。“如果庄宇老师不愿意接受,我会把钱捐给公益慈善组织。”
郭敬明道歉后,庄宇也迅速回应:时隔15年,收到郭敬明的道歉。正如郭敬明先生所说,这确实是一个迟来的道歉。我接受郭敬明先生的道歉。
除了接受郭敬明的道歉,庄羽还提出,将小说《圈内》出版后获得的线上线下所有版权费和所有利润,与《梦里花落多少花》的收入合并,形成一个反剽窃基金,帮助原创作者捍卫自己的权利。
至于具体的维权方式,虽然庄羽没有表态,但可以想象,可能只是在发现别人抄袭自己之后,用来支持原创者维护自己的权益。
从目前的网络文学量来看,原作者最需要——也是最难的一点——就是及时发现自己被抄袭了。
如果仅仅依靠人力,无论反抄袭基金有多大,也很难及时发现抄袭行为。
那么,我们可以依靠人工智能吗?
AI反抄袭不易
说到反抄袭和反抄袭,我们的第一反应一般是论文自动查抄袭系统。无数数学在“减重”(降低重复率)的路上被论文抄袭检查系统反复按在地上摩擦。
传统的论文抄袭检查系统不能称为当前意义上的人工智能。例如著名的知网论文查询,是以重复连续13个字符为原则的,通常以句子为单位,即如果有超过13个连续重复包括十三个字符,则该句子的概率被判断为重复率比较高。

然而,这种僵化的制度有明显的缺陷。简单地改变同义词和词序就可以在很大程度上避免这种重复检查。
这就涉及到NLP领域中一个非常有趣的领域——文本语义相似度计算。
例如,智能客服如何理解人类对相同问题的相同表述?
理解这些类似的问题对人工智能来说并不容易。从传统的特征工程方法到现在的深度学习方法,都没有很好地解决这个问题。
Kaggle也有一些关于这个问题的比赛,主要针对搜索引擎和QA系统。这也说明,AI很难准确判断单个句子的相似度分析,更不用说整篇文章甚至整本书的相似度的抄袭了。判断。
更何况,即使未来人工智能解决了文本语义相似性问题,如果抄袭者只是抄袭文学作品中的故事结构和情节,人工智能将更加难以判断。这个难度甚至超过了AI对语义的理解。理解已经上升到AI对人类复杂的社会和情感关系的理解。
当然,如果是直截了当的抄袭,你连重写都懒得写,那么最简单的抄袭检测系统就可以检测出来了,比如下面这个。
反抄袭不好,但AI抄袭很好
人工智能是一把双刃剑。这句话很适合抄袭和反抄袭。
虽然刚才说了AI抄袭目前可能做的不是很好,但是AI很擅长抄袭。
随便百度一下,就能找到一些可以用AI编辑稿件的工具。他们声称可以通过AI识别别人的原创文章,然后通过改写生成“伪原创”文章。
针对上面这句话,文摘菌找了一个AI智能改写工具的网络版 试了一下。顺便看了下工具的介绍,罗列了几个熟悉的NLP技术:情感分析、信息分类、实体识别。

这样看,效果好像还可以,但是还是很容易看出是改写的。比如第三句只是把“title”改成了“claim”。
或许这种改写工具很难应对严格的学术审查,但微信公众号原创验证等反抄袭机制呢?
让我们试试看。
先选一篇原创文章做文摘,然后改写。
之后我们会将改写后的文章复制到后台发送,看看是否能通过原版验证。
点击发送后,微信公众号后台不会弹出原验证失败的选项,可以直接发送。
显然,至少这个工具可以成功抄袭微信公众号的文章而不被原有的验证机制发现。
这样看来,AI是不是真的有点不厚道,反抄袭不好,但抄袭很好?
你们有什么感想?
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横空出世:巨头、明星创企接连押注!生成式AI蹿红,能绘出以假乱真的照片
编译 | 曹玉北
编辑| 潘肯
智东西网10月11日消息,据CNBC报道,在过去的一年里,生成式人工智能(generative AI)发展较好。此前,谷歌、微软、Meta 等 AI(人工智能)领域的软件巨头已经在企业内部推广这项技术,让生成式人工智能融入到他们的产品中。
美国 Next View Ventures 的风险投资家戴维·贝塞尔 (David Bessel) 表示:“在过去的三个月里,‘生成式人工智能’这个词从无人问津变成了流行语。”
这项技术激发了许多人离职创办新公司,想象人工智能可以为新一代科技巨头提供动力的未来。
1. 生成式人工智能正在创造,而不仅仅是分析
人工智能领域在过去五年左右的时间里一直在蓬勃发展,但其中大部分进展都与分析和理解现有数据有关。AI模型的效率也快速提升,达到了足以识别手机拍摄的照片中是否有猫的程度,而且识别结果的准确率也很高。AI模型还可以每天为谷歌搜索引擎提供数十亿条搜索结果。
但是生成式 AI 可以产生以前从未做过的全新事物。换句话说,生成式人工智能正在创造,而不仅仅是分析。
美国生成式 AI 公司 Craiyon 的创始人 Boris Dayma 表示:“即使对我来说,令人印象深刻的部分是它可以创造新事物,而不仅仅是理解现有的旧图像,生成式 AI 可以创造出与已经存在的完全不同的新事物。以前做过。”
图像生成功能使用机器学习的一个分支深度学习。自 2012 年发表关于图像分类的里程碑式论文以来,深度学习重新点燃了业界对其的兴趣,并推动了人工智能的大部分进步。
深度学习使用在大型数据集上训练的模型,直到程序理解数据中的关系。这些模型可用于翻译文本或识别图片中是否有狗等应用。
图像生成器通过改变这个过程来工作。例如,图像生成器的工作不是将英语翻译成法语,而是将英语短语翻译成图像。它的工作通常有两个主要部分,第一个是对初始短语的处理,第二个是将数据转换成图像。
2、生成式AI产品频频上市,带动新兴技术浪潮
生成式 AI 基于一种称为 GAN(生成式对抗网络)的方法。GAN 以生成现实中不存在的人的图片而闻名。
从本质上讲,GAN 的工作原理是让两个 AI 模型相互对抗,以更好地创建与目标匹配的图像。
比 GAN 更新的一种方法是使用 Transformer。这种方法首次在 2017 年的 Google 论文中提出,是一种新兴技术,可以利用在更大数据集上花费的数百万美元进行培训。
谷歌论文《Attention is all you need》李牧(AWS AI首席科学家)
DALL-E是第一个引起广泛关注的图像生成器,由美国初创公司OpenAI于2021年推出,今年发布了更强大的版本DALL-E 2。
“DALL-E 2的出现,意味着我们已经跨过了恐怖谷时期。” 专注于生成 AI 的开发人员 Christian Cantrell 说。
另一个常用的基于 AI 的图像生成器是 Craiyon(原名:Dall-E Mini),用户可以直接在网络浏览器上搜索和使用。
据 Daima 称,自 2021 年 7 月推出以来,Craiyon 每天生成约 1000 万张图像,增加了多达 10 亿张以前不存在的图像。在今年早些时候 Craiyon 的使用量激增之后,运行 Craiyon 平台成为了 Daima 的全职工作。Daima 表示他将继续接受广告以保持网站对用户免费。毕竟网站的服务器成本很高。.

Craiyon官网
Craiyon 如此受欢迎,以至于仅一个专门用于在 Craiyon 上寻找最奇怪、最具创意的图片的 Twitter 帐户就拥有超过 100 万的关注者。该帐户定期发布荒谬情景的图片,例如意大利水龙头拧出意大利面酱,或在越南战争中战斗的爪牙。
还值得一提的是广受欢迎的 Stable Diffusion,它于 8 月正式面向公众发布。目前,它的代码在 GitHub 上可用,可以直接在计算机上运行,而不仅仅是在云端或通过编程接口,这激发了许多用户开始调整 Stable Diffusion 的程序代码,或直接在其之上构建,以得到您满意的产品。
此构建调整包括通过插件将 Stable Diffusion 集成到 Adobe Photoshop 中,允许用户生成背景和图像的其他部分,然后使用图层和其他 Photoshop 工具直接在应用程序内操作它们。这种方法将生成式 AI 从生成成品图像的东西转变为可供专业人士使用的工具。
“我想见见这些创意人员,我希望他们将生成式 AI 应用到他们的工作流程中,”该插件的开发人员 Cantrell 说。
在 Adobe 工作了 20 年的 Cantrell 今年离开 Adobe 专注于生成人工智能,此前他表示该插件已经被下载了数万次。创意人员告诉他,他们以他无法想象的方式使用他开发的工具,从制作哥斯拉动画到制作一张艺术家可以想象的任何姿势的蜘蛛侠照片。
“通常人们都是从灵感开始的,对吧?所以我最初的计划是,我必须先处理空白画布,”坎特雷尔说。你画一幅画,告诉我们你的想法,我们会给你一些东西。”
关于使用生成式 AI 的新兴技术如何构建这些提示点或从单词字符串中生成图像,一个名为 Lexica 的搜索引擎对 Stable Diffusion 图像和可用于生成它们的确切字符串进行了编目。Reddit 和 Discord 上已经出现了指南,其中收录
输入人们想要的图像的提示。
3. 生成式人工智能具有万亿美元的潜力
红杉资本是AI行业经验丰富的风险投资公司,早期押注苹果、谷歌等公司。在红杉资本官网的一篇博文中提到:“生成式人工智能有潜力产生数万亿美元的经济价值。” 红杉资本预测,生成式人工智能可以改变每一个需要人类创作原创作品的行业,从游戏到广告再到法律。
在文章的转折点,红杉也在文中指出,文章部分由生成文本的生成AI GPT-3所写。
一些投资者认为生成式人工智能具有潜在的变革性,就像智能手机和早期的网络一样。这种转变极大地扩大了技术使用者的整体潜在市场,适用人群不断扩大。
Cantrell 认为生成式机器学习类似于一种更基础的技术:数据库,最早由甲骨文等公司在 1970 年代开创。作为一种在行和列中存储和组织离散信息的方式,如巨大的 Excel 电子表格,数据库已被重新用于存储从 Web 到移动设备的计算应用程序中的各种类型的数据。
“几乎我们在生活中使用过的每一个应用程序都是建立在数据库之上的,”坎特雷尔说。“没有人关心数据库是如何工作的,人们只知道如何使用它。”
美国风投公司Compound VC执行合伙人迈克尔·登普西(Michael Dempsey)表示,封闭在实验室的技术进入主流市场非常罕见。这些技术吸引了风险投资者的大量关注。他们喜欢在有潜力的领域下注。尽管如此,他还是警告说,生成人工智能的这个阶段最终可能会成为炒作高峰期的“好奇心阶段”。在此期间成立的生成式人工智能公司可能会失败,因为它们没有专注于企业和消费者愿意付费的特定用途。
该领域的其他人认为,今天开创这些技术的初创公司最终可能会挑战目前主导 AI 领域的谷歌、Meta 和微软等软件巨头,为下一代科技巨头铺平道路。
美国聊天机器人技术服务商 Hugging Face 的 CEO Clement Delangue 表示:“将会有一批价值数万亿美元的公司,整整一代的初创企业都将以这种新的技术方式发展。生成式 AI 将成为像 GitHub 这样的开发者平台,托管预训练模型,包括 Craiyon 和 Stable Diffusion 模型,目标是让程序员更容易构建 AI 技术。”
今年早些时候,在从包括加拿大和欧洲家族办公室公司 Lux Capital 和红杉资本在内的投资者那里筹集资金后,Hugging Face 的估值为 20 亿美元;从微软和 Khosla Ventures 获得超过 10 亿美元的资金。
与此同时,据《福布斯》报道,Stable Diffusion 的制造商 Stability AI 正在洽谈以高达 10 亿美元的估值筹集风险资本。Stability AI 的代表拒绝置评。
4、微软和谷歌进入市场,推出视频生成技术
Meta 和谷歌聘请了生成式人工智能领域的一些最聪明的人才,将这一尖端技术融入到他们的产品中。9 月,Meta 宣布了一项名为“制作视频”的 AI 程序,该程序通过生成视频而不仅仅是图像,使生成 AI 更进一步。
“这是相当惊人的进步,”Meta 首席执行官马克扎克伯格在他的 Facebook 页面上的一篇帖子中说。“生成视频比生成照片要困难得多,因为除了让每个像素都正确之外,系统还必须预测它们将如何随时间变化。”
上周三(10 月 5 日),谷歌还宣布并发布了一个名为 Phenaki 的程序的代码,该程序还可以将文本转换为时长几分钟的视频。

科技热潮还可能提振 AMD、英伟达和英特尔等芯片公司,这些公司提供先进的图形处理器,非常适合训练和部署 AI 模型。在上周的一次会议上,英伟达首席执行官黄仁勋强调生成人工智能是英伟达最新芯片的一个关键用途,并表示此类项目可能很快会彻底改变通信方式。
生成 AI 的盈利用途目前很少见,主要围绕免费或低成本实验,例如一些作者已经尝试使用图像生成器为文章生成图像。
生成式 AI 已经在 Nvidia 生效,它使用模型在虚拟游戏世界中生成人、动物、车辆或家具的 3D 图像。
5. 道德和所有权问题成为短期挑战
最终,每个开发生成式 AI 的人都将不得不应对图像生成器带来的一些伦理问题。
首先是就业问题。虽然许多程序需要强大的图形处理器,但计算机生成的内容仍然比专业插图画家的作品便宜得多,后者每小时可能花费数百美元。
这可能会给艺术家、视频制作人和其他从事创造性工作的人带来麻烦,例如为宣传视频或其他营销材料设计图像,这些工作很快就会被这些计算机程序取代。
Compound VC 的 Dempsey 说:“事实证明,机器学习模型可以比人类好几个数量级,更快,成本也低几个数量级。”
在经过海量图像训练的生成人工智能领域,对于技术生成的收录
原作者风格的图像,原图像的创作者是否拥有版权主张,法庭上仍存在争论。
一位艺术家凭借名为 MidJourney 的生成式 AI 创作的图像赢得了科罗拉多州的一场艺术比赛。他在获胜后接受采访时说,他从生成的数百张图片中选择了一张,然后在 Photoshop 中对图片进行了微调。
艺术家在科罗拉多艺术比赛中赢得绘画
此外,Stable Diffusion 生成的一些图像似乎带有水印,这意味着原创
数据集的一部分是受版权保护的。
上个月,美国摄影平台 Getty Images 禁止用户将 AI 生成的图像上传到其库存图像数据库,担心与版权相关的法律问题。
Image Generator 还可用于创建商标角色或对象的新图像,例如小黄人、漫威角色或权力的游戏宝座。
随着图像生成软件变得越来越复杂,它生成的图像或视频可能会显示虚假信息,从而诱使用户相信它从未存在过。
开发人员还必须应对这样一种可能性,即基于大量数据训练的模型可能收录
数据中固有的性别、种族或文化偏见,从而导致最终输出显示此类偏见。对此,模型共享网站Hugging Face发布了道德通讯等文件,并与人工智能领域的领导者进行了会谈。“我们在这些模型中看到的是短期挑战之一,因为生成 AI 是概率性的,当在大型数据集上训练时,它们往往会编码很多偏差,”DeLange 说,举个例子,输入“软件工程师”,生成式AI会默认将其绘制为“白人”。
Hugging Face 推出道德通讯
结语:生成式AI的潜力还没有被充分激发
内容生产从传统的PGC(Expert Generated Content)和UGC(User Generated Content)阶段进入新的生成时代。根据美国信息技术研究和分析机构Gartner发布的《2021年预测:人工智能对人类和社会的影响》,到2023年,20%的内容将由生成式AI创造。到 2025 年,生成式人工智能将生成所有数据的 10%,高于目前的不到 1%。
生成式AI的出现,意味着AI开始在真实内容中承担新的角色,从“观察和预测”扩展到“直接生成和决策”。
在目前的具体应用中,以多模态形式呈现的数字人和虚拟偶像是生成式人工智能的应用方向。数字主播的大部分声音、表情和动作,也是通过身后的大模型实时生成和呈现的。
解决方案:实例分享B2C线上商城网站SEO优化方案!
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 66 次浏览 • 2022-11-22 00:26
近年来,随着互联网的不断发展和升级,网上商城的数量也不断增加,电子商城网站的SEO优化也越来越受到企业的关注。我们都知道一个商场的SEO优化好不好。它会影响网站的客户流量。所以,商城的销量好不好,跟SEO是分不开的。接下来小编就为大家讲解一下如何更好的做好B2C电子商城网站的SEO搜索引擎优化工作。
下面小编就根据个人经验来分析一下我们应该怎么做。
一、分析网站基础数据
1、首先要分析各大搜索引擎的收录情况
2、查看网站在百度、谷歌、雅虎、搜搜、有道、必应、搜狗等搜索引擎的收录量。快照是否正常,快照日期是否正常,等等。
二、SEO问题分析与诊断
1.服务器因素
对于网站的服务器,没有发现大的问题。通过工具测试,网站服务器使用独立IP,响应速度快。但是,手动打开页面时,有时网页加载缓慢,主要是卡在网站上。半屏右下角显示视频。
2.网站内容
a) 网站内容是否丰富?网站产品数量多,产品图片丰富,但产品介绍简单,对产品规格、尺码、颜色、面料等没有详细说明。
b) 网站是否有原创内容?对于电商来说,图片很多,但是搜索引擎无法读取图片信息。因此,产品介绍的原创与否直接关系到网站原创内容的比例。目前网站产品介绍简单,产品标题高度相似,网站内容原创性低,采集
少。
三、title和meta标签
1、每个网页的title和meta是否不同:产品页面的title是一样的,比如:所有“XXX防晒霜”的title都是“XXX防晒霜--”,Meta中的Keyword和description很多都一样。
2、title和meta的长度是否合理:title和meta的长度是否合理,但是**关键词过多,营销搜索引擎判断网页内容。
3、title和meta中关键词的密度是否合理:Title和Meta中**关键词过多,主关键词密度不合理,导致搜索引擎对网页内容的判断 不行,影响收入和排名。
四、网页结构问题
1、网页缺少H1标签突出了网页的主关键词,对网页的排名有一定的影响;
2、产品页面标题未加粗H1或B标签;
3、网页有大量图片,但大部分图片没有使用Alt来标注图片;
4、网页上有大量的css代码,影响搜索引擎对网页的友好度。这些 Css 代码应该放在外部 Css 文件中;
5、页面中JS代码过多,应放在JS文件中,对外使用;
6、如果整个网页都是用CSS+DIV布局,那就不要用tables来布局。导航下拉菜单就是一个例子。下拉菜单中的内容要用CSS+div布局。
五、分析url路径问题
1、网站采用二级目录的形式。在不影响程序稳定性的情况下,建议使用一级目录;
2、名牌产品专页,URL采用一级目录形式,目录名称以品牌英文或拼音命名;
六、网站链接结构分析
1、链接结构是否清晰?通过对网站的观察,发现网站的静态链接并不完整,还有很多动态链接。这对搜索引擎收入非常不友好,尤其是多参数的动态链接。
2. 网站超链接是否使用文字链接?由于B2C商城的特殊性,很多链接都使用了图片,但是搜索引擎无法读取图片的信息。如果大量使用图片作为超链接,为了让搜索引擎更好的收录网站内容,所使用的超链接的图片应该加上Alt属性,告诉搜索引擎链接指向的是什么。本站所有带超链接的图片都没有ALT属性。
3、本站各网页是否有相关链接?每个产品页面都缺少相关的产品推荐。适当的相关商品推荐,可以提升本页面的排名,也有助于提升销量。
六、分析关键词密度和布局
1、网站缺乏良好的关键词密度策略,关键词布局混乱;
2、关键词在网页中的密度很低;
7.分析反向链接
1、网站缺少大量反向链接;
2、首页要开辟专门的链接区,每个频道也要开辟相应的友情链接区,这样可以更均匀地避免整个站点的权重,权重不集中在首页,所以该产品没有很好的排名;
七、网站是否存在不利于SEO优化的因素
1.是否有框架页
在网页**上显示框架页“”,如果这是程序要求,应该改为非框架形式,否则删除,而且这段代码容易被搜索引擎认为是网站是作弊。(我个人建议不要在网站上出现这样类似的框架);
2. 404页面
一些找不到的页面被重定向到首页。这对搜索引擎不是很不利。应该设计一个特殊的404页面。所有错误页面都应该重定向到这个特殊页面,这个页面还推荐其他产品。内容以防止流量丢失。(如果网站没有这个404页面,当搜索引擎进来的时候,跳转到找不到的页面会直接跳出网站,这样不仅会降低网站的收录量,还会丢失很多流量;并且尽量不要让 404 页面自动跳转到首页,这样对首页不利)
八、文章总结
从以上分析可以看出,网站在SEO方面存在的主要问题有:
1、网站关键词没有好的策略;
2、网站内容原创性较差;
3、页面Title、Keyword、description写得不好,网页关键词密度不够;
4、网页缺少相应的强调标签来突出网页要体现的内容,如H1、B等;
5、在页面设计中,Css代码和JS代码没有使用SEO友好的规范;
6. 缺少完整的站点地图;
7.反向链接不够;
8.有一两个因素对SEO不利。
九、B2C电子商城网站SEO整体优化简述
以下是电子商务网站SEO优化的总体方案。具体的方案内容比较多,细节也比较多,后面我们会根据这个简要的方案来规划和优化细节。
通过以上的分析,我们明白了网站SEO存在的问题,那么下面是我的网站SEO优化方案的简要规划:
1. 完整的关键词策略
a) 在优化之前,必须写出关键词策略。包括主要关键词、长尾词等;
b) 找出关键词的流量引爆点,也就是说,这些关键词的动作每天单字可以有几万次的搜索量,但是竞争很激烈;或者可以是每天只有几次搜索,但是相关的关键词有几万个,这些词的竞争很小。
c) 这里给出的引爆流量策略是关键词结合商品的名称、型号、尺码、颜色。这些文字数量庞大,搜索者的目标非常明确。当然,这个策略需要技术来自动实现。如果人工实施,量太大,见效慢。
d)、另一个引爆策略是名牌榜单,因为淘宝屏蔽了搜索引擎。但仍有大量人习惯在百度或谷歌上搜索“淘宝+商品”等词,这些词的搜索量也相当可观。
2. 网页瘦身、微调结构、去除不利SEO因素
a) 通过上面的分析,网页中有大量的CSS和JS代码,应该按照适合SEO的规范来放置。CSS使用外部调用,JS尽量使用外部调用;
b)、URL是静态的,整个网站不能有动态链接;
c)、品牌页由内容页形式改为目录形式;
d)、为网页中已有的图片添加Alt属性;
技巧:对文章进行多维度的伪原创方法?
在现在的互联网中,可以说竞争无处不在,尤其是SEO优化是一个非常火爆的行业,竞争更加激烈。它是原创
SEO的重要组成部分。但是作为一个网站的站长,原创是很难的,所以需要通过伪原创的方式对内容进行编辑和更新。伪原创的方法有很多,常见的有以下三种:
1.标题组合法。组合法就是将上面总结的三种方法或两种方法组合起来。以站长网站的一篇文章标题“如何做网站营销分析和制定策略”为例,可以改为“如何制定好的网络营销分析策略”,其中使用了等价替换法和文本修正法。
其次,标题与内容相关。修改标题的目的是为了减少搜索引擎的重复,而不是让你修改的原意面目全非,从而失去伪原创的初衷。无论标题如何修改,第一是忠于原标题;二是增加更能满足游客需求的功能。只有这样,才能达到伪原创的意想不到的效果。
三、文字修饰法。当标题非常准确时,我们可以通过一定的处理对其进行改进,比如增加疑问句、反问句、比较、隐喻、拟人、与原标题完美结合等,增加标题的冲击力。比如“伪原创技能五项”可以改为“伪原创技能五项有用吗?”
不可否认,搜索引擎喜欢原创内容,他们认为抄袭的内容没有价值,不会收录。如果大量转载网站内容,搜索引擎会觉得整个网站没有什么价值,从而降低网站的权重。优采云
是一款面向互联网垂直领域的SEO软文撰写工具。集文章采集、AI伪原创、原创检测于一体,实现从互联网到互联网的生态链。 查看全部
解决方案:实例分享B2C线上商城网站SEO优化方案!
近年来,随着互联网的不断发展和升级,网上商城的数量也不断增加,电子商城网站的SEO优化也越来越受到企业的关注。我们都知道一个商场的SEO优化好不好。它会影响网站的客户流量。所以,商城的销量好不好,跟SEO是分不开的。接下来小编就为大家讲解一下如何更好的做好B2C电子商城网站的SEO搜索引擎优化工作。
下面小编就根据个人经验来分析一下我们应该怎么做。
一、分析网站基础数据
1、首先要分析各大搜索引擎的收录情况
2、查看网站在百度、谷歌、雅虎、搜搜、有道、必应、搜狗等搜索引擎的收录量。快照是否正常,快照日期是否正常,等等。
二、SEO问题分析与诊断
1.服务器因素
对于网站的服务器,没有发现大的问题。通过工具测试,网站服务器使用独立IP,响应速度快。但是,手动打开页面时,有时网页加载缓慢,主要是卡在网站上。半屏右下角显示视频。
2.网站内容
a) 网站内容是否丰富?网站产品数量多,产品图片丰富,但产品介绍简单,对产品规格、尺码、颜色、面料等没有详细说明。
b) 网站是否有原创内容?对于电商来说,图片很多,但是搜索引擎无法读取图片信息。因此,产品介绍的原创与否直接关系到网站原创内容的比例。目前网站产品介绍简单,产品标题高度相似,网站内容原创性低,采集
少。
三、title和meta标签
1、每个网页的title和meta是否不同:产品页面的title是一样的,比如:所有“XXX防晒霜”的title都是“XXX防晒霜--”,Meta中的Keyword和description很多都一样。
2、title和meta的长度是否合理:title和meta的长度是否合理,但是**关键词过多,营销搜索引擎判断网页内容。
3、title和meta中关键词的密度是否合理:Title和Meta中**关键词过多,主关键词密度不合理,导致搜索引擎对网页内容的判断 不行,影响收入和排名。
四、网页结构问题
1、网页缺少H1标签突出了网页的主关键词,对网页的排名有一定的影响;
2、产品页面标题未加粗H1或B标签;
3、网页有大量图片,但大部分图片没有使用Alt来标注图片;
4、网页上有大量的css代码,影响搜索引擎对网页的友好度。这些 Css 代码应该放在外部 Css 文件中;

5、页面中JS代码过多,应放在JS文件中,对外使用;
6、如果整个网页都是用CSS+DIV布局,那就不要用tables来布局。导航下拉菜单就是一个例子。下拉菜单中的内容要用CSS+div布局。
五、分析url路径问题
1、网站采用二级目录的形式。在不影响程序稳定性的情况下,建议使用一级目录;
2、名牌产品专页,URL采用一级目录形式,目录名称以品牌英文或拼音命名;
六、网站链接结构分析
1、链接结构是否清晰?通过对网站的观察,发现网站的静态链接并不完整,还有很多动态链接。这对搜索引擎收入非常不友好,尤其是多参数的动态链接。
2. 网站超链接是否使用文字链接?由于B2C商城的特殊性,很多链接都使用了图片,但是搜索引擎无法读取图片的信息。如果大量使用图片作为超链接,为了让搜索引擎更好的收录网站内容,所使用的超链接的图片应该加上Alt属性,告诉搜索引擎链接指向的是什么。本站所有带超链接的图片都没有ALT属性。
3、本站各网页是否有相关链接?每个产品页面都缺少相关的产品推荐。适当的相关商品推荐,可以提升本页面的排名,也有助于提升销量。
六、分析关键词密度和布局
1、网站缺乏良好的关键词密度策略,关键词布局混乱;
2、关键词在网页中的密度很低;
7.分析反向链接
1、网站缺少大量反向链接;
2、首页要开辟专门的链接区,每个频道也要开辟相应的友情链接区,这样可以更均匀地避免整个站点的权重,权重不集中在首页,所以该产品没有很好的排名;
七、网站是否存在不利于SEO优化的因素
1.是否有框架页
在网页**上显示框架页“”,如果这是程序要求,应该改为非框架形式,否则删除,而且这段代码容易被搜索引擎认为是网站是作弊。(我个人建议不要在网站上出现这样类似的框架);
2. 404页面
一些找不到的页面被重定向到首页。这对搜索引擎不是很不利。应该设计一个特殊的404页面。所有错误页面都应该重定向到这个特殊页面,这个页面还推荐其他产品。内容以防止流量丢失。(如果网站没有这个404页面,当搜索引擎进来的时候,跳转到找不到的页面会直接跳出网站,这样不仅会降低网站的收录量,还会丢失很多流量;并且尽量不要让 404 页面自动跳转到首页,这样对首页不利)
八、文章总结
从以上分析可以看出,网站在SEO方面存在的主要问题有:

1、网站关键词没有好的策略;
2、网站内容原创性较差;
3、页面Title、Keyword、description写得不好,网页关键词密度不够;
4、网页缺少相应的强调标签来突出网页要体现的内容,如H1、B等;
5、在页面设计中,Css代码和JS代码没有使用SEO友好的规范;
6. 缺少完整的站点地图;
7.反向链接不够;
8.有一两个因素对SEO不利。
九、B2C电子商城网站SEO整体优化简述
以下是电子商务网站SEO优化的总体方案。具体的方案内容比较多,细节也比较多,后面我们会根据这个简要的方案来规划和优化细节。
通过以上的分析,我们明白了网站SEO存在的问题,那么下面是我的网站SEO优化方案的简要规划:
1. 完整的关键词策略
a) 在优化之前,必须写出关键词策略。包括主要关键词、长尾词等;
b) 找出关键词的流量引爆点,也就是说,这些关键词的动作每天单字可以有几万次的搜索量,但是竞争很激烈;或者可以是每天只有几次搜索,但是相关的关键词有几万个,这些词的竞争很小。
c) 这里给出的引爆流量策略是关键词结合商品的名称、型号、尺码、颜色。这些文字数量庞大,搜索者的目标非常明确。当然,这个策略需要技术来自动实现。如果人工实施,量太大,见效慢。
d)、另一个引爆策略是名牌榜单,因为淘宝屏蔽了搜索引擎。但仍有大量人习惯在百度或谷歌上搜索“淘宝+商品”等词,这些词的搜索量也相当可观。
2. 网页瘦身、微调结构、去除不利SEO因素
a) 通过上面的分析,网页中有大量的CSS和JS代码,应该按照适合SEO的规范来放置。CSS使用外部调用,JS尽量使用外部调用;
b)、URL是静态的,整个网站不能有动态链接;
c)、品牌页由内容页形式改为目录形式;
d)、为网页中已有的图片添加Alt属性;
技巧:对文章进行多维度的伪原创方法?
在现在的互联网中,可以说竞争无处不在,尤其是SEO优化是一个非常火爆的行业,竞争更加激烈。它是原创
SEO的重要组成部分。但是作为一个网站的站长,原创是很难的,所以需要通过伪原创的方式对内容进行编辑和更新。伪原创的方法有很多,常见的有以下三种:

1.标题组合法。组合法就是将上面总结的三种方法或两种方法组合起来。以站长网站的一篇文章标题“如何做网站营销分析和制定策略”为例,可以改为“如何制定好的网络营销分析策略”,其中使用了等价替换法和文本修正法。
其次,标题与内容相关。修改标题的目的是为了减少搜索引擎的重复,而不是让你修改的原意面目全非,从而失去伪原创的初衷。无论标题如何修改,第一是忠于原标题;二是增加更能满足游客需求的功能。只有这样,才能达到伪原创的意想不到的效果。

三、文字修饰法。当标题非常准确时,我们可以通过一定的处理对其进行改进,比如增加疑问句、反问句、比较、隐喻、拟人、与原标题完美结合等,增加标题的冲击力。比如“伪原创技能五项”可以改为“伪原创技能五项有用吗?”
不可否认,搜索引擎喜欢原创内容,他们认为抄袭的内容没有价值,不会收录。如果大量转载网站内容,搜索引擎会觉得整个网站没有什么价值,从而降低网站的权重。优采云
是一款面向互联网垂直领域的SEO软文撰写工具。集文章采集、AI伪原创、原创检测于一体,实现从互联网到互联网的生态链。
分享文章:网络编辑如何让自己的文章被百度收录?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 213 次浏览 • 2022-11-21 10:41
你指的是找工作,你是怎么被公司录用的
----------
1)你要让目标公司知道你是谁,比如投递简历或者推荐简历
2)你有权威的推荐信或作品,增加目标公司对你的信心,防止你的简历被扔进垃圾桶
3) 简历中的介绍恰好适合目标公司的职位
返回百度采集
如何让百度知道:
你发一篇文章,你要让百度知道你发了这篇文章,告诉百度收录你,有几种方法可以实现
您在发表文章后主动将url提交给百度。这个可以在百度站长中找到
/链接提交/urlurl
提交里面的实现;
你把你的链接超链接发到互联网的每一个角落,最简单的方法就是发在微博、博客上,让百度蜘蛛在爬行的时候爬到你的网页,或者你的链接出现在百度爬行之前的收录页面中;
或者你可以使用百度浏览器、百度搜索工具或者发到QQ群,让其他人访问你的页面。百度浏览器记录地址后,将地址提交给搜索部门抓取
网站添加百度统计的js代码,使用百度统计
如何增加百度对你页面的信任度:
页面内容高质量,用户点进去后不会很快关闭你的页面,百度能记录大部分
许多权威页面上都提到了您的链接
你自己的网站上有很多页面引用了这个页面,
如何让百度知道你的页面是关于什么的,以便百度分类归档到合适的页面
优化你文章的关键词,文章的标题,关键词标签,h1标签,文章内容的加粗和着色,外链对应的关键词都会出现在你的页面中。比如你是引入百度为主题 如果你想让你的文章在用户搜索百度收录词时出现,那么你就得在文章标题中收录
百度收录词,关键词meta keywords标签文章,以及文章的内容。同时,在文章内容中最好是加粗百度采集
,加颜色或者引号等方式标注!当其他文章或其他地方提到“百度收录”一词时,请为您的文章添加超链接!
分享文章:SEO伪原创文章的标题可以怎么撰写
摘要:说到如何为网站做伪原创SEO,其实就是优化编辑从一篇原创文章中提取关键词,在文章中加入SEO优化元素进行二次加工的过程,从而达到迎合各大搜索引擎对蜘蛛的爬取和采集
,从而提高
说到如何为网站做伪原创SEO,其实就是优化编辑从一篇原创文章中提取关键词,在文章中加入SEO优化元素进行再加工的过程,以迎合主要搜索引擎的蜘蛛。爬取采集,从而增加网站的权重,今天就来告诉大家SEO伪原创文章的标题怎么写。
1.用同义词替换原词
SEO中如何利用一篇文章的标题“查看网站跳出率高低的原因,总结降低网站跳出率的技巧”通过打乱标题关键词或同义词之间的等价替换?可以换成“检测网页不规则跳出率的原因,总结降低网站跳出率的方法或追踪网站可变跳出率的因素,总结缩短跳出率的方法rate of the website”统一使用标题进行替换,标题的意思不变,这是同义词或同义词替换的原则。
2.修改原创
数据
比如一篇文章是这样的:《巧妙利用数字营销解决医药领域三大痛点》。》当标题修改完成后,文章中需要出现5个方法,这时候只需要保留已经修改的3个点,同时将剩下的2个方法整合为5个点,即,可以修改标题,同时修改内容,大大增加文章的原创性。
3.添加修改文字改变
如果SEO标题含义明确,可以使用一些修饰词,如:比较、范文、拟人化等,将原标题完全结合起来,达到增加标题重点的目的。
4.将标题组合成多种形式
其实在SEO中,标题的组合方式有很多种。例如,将“分析网络营销的优势,有效解决营销中遇到的问题”的组合改为“利用网络营销的优势,解决营销中遇到的问题”。添加了同义词或文本修改技术。
深圳市云天下信息技术(集团)有限公司主营业务,网站优化,SEO优化,优化公司,网站SEO,SEO公司,SEO推广,网络推广,网络推广公司,网站推广,网站推广公司,网络营销,网站SEO优化,网站优化公司,SEO优化公司,搜索引擎优化,网站排名,快速排名,关键词排名,关键词优化,网站建设,网站设计,网站制作,网站建设公司,网站建设设计公司,网站制作公司,整站优化! 查看全部
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你指的是找工作,你是怎么被公司录用的
----------
1)你要让目标公司知道你是谁,比如投递简历或者推荐简历
2)你有权威的推荐信或作品,增加目标公司对你的信心,防止你的简历被扔进垃圾桶
3) 简历中的介绍恰好适合目标公司的职位
返回百度采集

如何让百度知道:
你发一篇文章,你要让百度知道你发了这篇文章,告诉百度收录你,有几种方法可以实现
您在发表文章后主动将url提交给百度。这个可以在百度站长中找到
/链接提交/urlurl
提交里面的实现;
你把你的链接超链接发到互联网的每一个角落,最简单的方法就是发在微博、博客上,让百度蜘蛛在爬行的时候爬到你的网页,或者你的链接出现在百度爬行之前的收录页面中;
或者你可以使用百度浏览器、百度搜索工具或者发到QQ群,让其他人访问你的页面。百度浏览器记录地址后,将地址提交给搜索部门抓取

网站添加百度统计的js代码,使用百度统计
如何增加百度对你页面的信任度:
页面内容高质量,用户点进去后不会很快关闭你的页面,百度能记录大部分
许多权威页面上都提到了您的链接
你自己的网站上有很多页面引用了这个页面,
如何让百度知道你的页面是关于什么的,以便百度分类归档到合适的页面
优化你文章的关键词,文章的标题,关键词标签,h1标签,文章内容的加粗和着色,外链对应的关键词都会出现在你的页面中。比如你是引入百度为主题 如果你想让你的文章在用户搜索百度收录词时出现,那么你就得在文章标题中收录
百度收录词,关键词meta keywords标签文章,以及文章的内容。同时,在文章内容中最好是加粗百度采集
,加颜色或者引号等方式标注!当其他文章或其他地方提到“百度收录”一词时,请为您的文章添加超链接!
分享文章:SEO伪原创文章的标题可以怎么撰写
摘要:说到如何为网站做伪原创SEO,其实就是优化编辑从一篇原创文章中提取关键词,在文章中加入SEO优化元素进行二次加工的过程,从而达到迎合各大搜索引擎对蜘蛛的爬取和采集
,从而提高
说到如何为网站做伪原创SEO,其实就是优化编辑从一篇原创文章中提取关键词,在文章中加入SEO优化元素进行再加工的过程,以迎合主要搜索引擎的蜘蛛。爬取采集,从而增加网站的权重,今天就来告诉大家SEO伪原创文章的标题怎么写。
1.用同义词替换原词
SEO中如何利用一篇文章的标题“查看网站跳出率高低的原因,总结降低网站跳出率的技巧”通过打乱标题关键词或同义词之间的等价替换?可以换成“检测网页不规则跳出率的原因,总结降低网站跳出率的方法或追踪网站可变跳出率的因素,总结缩短跳出率的方法rate of the website”统一使用标题进行替换,标题的意思不变,这是同义词或同义词替换的原则。

2.修改原创
数据
比如一篇文章是这样的:《巧妙利用数字营销解决医药领域三大痛点》。》当标题修改完成后,文章中需要出现5个方法,这时候只需要保留已经修改的3个点,同时将剩下的2个方法整合为5个点,即,可以修改标题,同时修改内容,大大增加文章的原创性。
3.添加修改文字改变
如果SEO标题含义明确,可以使用一些修饰词,如:比较、范文、拟人化等,将原标题完全结合起来,达到增加标题重点的目的。

4.将标题组合成多种形式
其实在SEO中,标题的组合方式有很多种。例如,将“分析网络营销的优势,有效解决营销中遇到的问题”的组合改为“利用网络营销的优势,解决营销中遇到的问题”。添加了同义词或文本修改技术。
深圳市云天下信息技术(集团)有限公司主营业务,网站优化,SEO优化,优化公司,网站SEO,SEO公司,SEO推广,网络推广,网络推广公司,网站推广,网站推广公司,网络营销,网站SEO优化,网站优化公司,SEO优化公司,搜索引擎优化,网站排名,快速排名,关键词排名,关键词优化,网站建设,网站设计,网站制作,网站建设公司,网站建设设计公司,网站制作公司,整站优化!
最新版本:网站怎么优化收录快?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-11-20 07:11
#SEO优化#
加快网站收录已经是一个常见的话题,也是一个比较现实的问题,因为目前很多网站都面临这个问题,搜索引擎通常更喜欢一些原创内容,而不喜欢千篇一律的内容,所以一篇文章的标题和内容原创性越高,就越容易得到搜索引擎的青睐, 并且通常可以获得更好的收录
和排名。
图片来自[代码粉丝SEO工具 - 摩天大楼内容助手]。
加速网站收录的优化方法
1. 内容的标题和原创性
首先,在网站优化的过程中,为了增加收录量,必须做好标题和内容的原创性,即
这里所指的原创性是让搜索引擎在索引库中找不到相似的标题或内容,其实同样的题目,只需要改变表达方式,就能很好的体现标题和内容的原创性。
作为一个合格的SEO优化站长,能争取更多的收录对于网站是工作能力的体现,一篇高质量的原创文章,对于网站收录量的增加是很大的帮助,如果你不擅长写文章,可以尝试从伪原创文章中学习,然后逐渐过渡到原创文章, 使用实践是增加包容性的完美方法。
近年来,各大搜索引擎纷纷
对网站的要求越来越严格,所以无论是原创内容还是伪原创内容都应该调整文章的整体实力,便于搜索引擎抓取,搜索引擎有自己的收录规则,一些定期更新、高质量的原创文章更有利于收录,而且从长远来看还可以增加搜索引擎对我们网站的信任度。
二、降低网站页面重复率
从某种意义上说,搜索引擎更喜欢独特的网页,所以在网站优化的过程中,一定要避免内容重复抄袭,重复的内容和抄袭的内容不能给网站收录带来任何帮助,相反,会引起搜索引擎和用户的反感。
因此,在网站优化的过程中,站长应该尽量降低重复率,所以产品文字成为焦点,【代码粉丝SEO】建议可以用调整新闻页面的方式,增加页面之间的差异。
三、做好关键词优化工作
优质的关键词可以为我们的网站带来更多的流量,并且可以对提高网站的权重和包容性起到很好的辅助作用,因此在网站建设初期就要确定相应的关键词,在网站优化的过程中,不断扩大关键词数量,最好将关键词密度保持在4%-5%之间。
如果关键词密度过高,会被搜索引擎视为作弊;其次,一些与网站内容相关的长尾关键词也会在一定程度上增加网站的流量,因此扩大长尾关键词也是非常必要的。
四、做好外联建设
推广是网站的最后一步
优化,也是关键的一步,推广包括链接建设、友情链接等,因为新网站的权重通常较低,可信度相对较低,所以链接可以为我们的网站传递权重,同时可以利用推广吸引更多的用户。软文
是最常见的推广形式,站长可以采用软文投稿的方式,在各个行业网站上发布一些带有网站链接的优质软文
,从而达到增加收录性的目的;其次,在一些分类信息平台、论坛、QQ群和博客中发布一些高质量的外部链接也可以起到增加收录效果的作用。
5. 注意友情链接的相关性最后一点是交换友情链接,在
交换友情链接的时候,建议大家最好选择一些和我们行业相关的网站,这样才能更好的提高收录效果。
加速网站收录
的优化技巧很多
了解SEO行业的人应该都知道,网站收录是提升排名的重要条件和基础,但如何有效提升网站收录度也是很多业内人士头疼的问题之一,今天【Code Fan SEO】就给大家分享一些提升收录度的技巧:
图片来自[代码粉丝SEO工具 - 摩天大楼内容助手]。
1. 建立稳定的网站框架结构
一个更加优秀、完善的网站是提高网站收录量的有效保障,对于SEO优化相关技术,很多公司都聘请了专职的SEO优化工程师,目的是调整网站的结构,一个网站上线前就是要做好所有的基础工作,这样以后就不会有收录问题了, 网站内部结构经过多次调整。
2.稳定更新原创内容
对于更活跃的网站,它
总能吸引更多的用户观看,所以网站更新的频率比较高,几乎每天都能引导搜索引擎访问网站抓取内容信息。
反之,如果一个网站每周甚至几个月只更新一次内容,必然不会吸引搜索引擎,索引数量自然也会受到影响,所以定期更新高质量的原创内容也是增加收录性的最佳方式。
3.网站稳定性和打开速度
一个高质量网站的必要外部和硬件条件是页面打开快速流畅,没有延迟,而这个关键要素将直接决定用户体验。
在互联网飞速发展的时代,越来越多的用户渴望获得快速、真实、有效的信息需求,只有保持网站内部空间更加稳定,提高页面打开速度和浏览速度,才是击败竞争对手的最佳途径。
4、网站运营需遵守规则
对于目前的互联网环境,有很多刷排名、刷赞、刷订单的现象,很多企业和商家都在努力通过这种方式提高企业网站的曝光率,网站获得良好排名最有效的方法就是增加网站的流量和收纳度。
这两种方法通常都与兴趣挂钩,因此许多人试图通过机会主义的方法在短时间内达到快速提高网站排名和收录度的目的,而这种违规行为最常见的表现就是黑帽战术。
违规行为可能会在一段时间内产生良好的结果,但如果被搜索引擎发现,势必会受到严厉的处罚。当一个网站受到惩罚时,不仅会影响索引的数量,还会降低其排名和权重,这只会超过损失。
一般来说,在网站优化的过程中,虽然提高包容性是一个紧迫的问题,但是想要彻底解决这个问题,不要想走捷径,也许走捷径能带来暂时的好处,但不是长久之计,所以网站运营者一定要用一些绿色的方式来提升包容性。比如关键词合理的版面、高质量的原创文章等,都是可以运用的有效方法,只有找到正确的方法,才能起到推广的作用。
把握五点优化方法,加速网站收录
当我们努力完成网站建设时,唯一的希望就是希望网站能尽快被搜索引擎收录,获得更高的曝光率,然后【码迷SEO】分享一个有效的方法,加快网站的收录速度。
1、及时更新原创内容
在日常的SEO优化过程中,很多站长会遇到网站收录不进或者收录差的情况,于是会用伪原创的方法妄图增加收录数量,其实大量的伪原创或抄袭内容不仅不会提高收录率,还会影响网站的整体权重和关键词排名, 甚至被搜索引擎惩罚。
真正的原创文章是独一无二的,加上作者独特的写作风格在里面,是别人很难模仿和超越的,搜索引擎的最终目的是在用户面前呈现更有价值的内容,所以我们在更新网站内容时一定要注意时效性和原创性。
二、选择高质量的反向链接
除了需要注意的
内容、反向链接也是影响网站收录速度的关键因素之一,在做网站链接建设时,站长要注意外部链接的质量,其次是一定要保证外部链接的流量和权重,保证外部链接的最佳引流效果,所以选择高质量的外部链接是非常必要的。
3. 使用媒体平台资源
目前,互联网上有很多媒体平台,在
除了新闻网络或第三方平台,还有许多公众号平台,大多数用户都习惯于浏览媒体平台,因此站长可以编辑更多的文章并将它们放在这些平台上,通过这种方式为网站获得更多的流量和关注度,从而提高网站收录的速度。
4. 主动提交链接
网站发布后
建设完成后,站长可以主动向搜索引擎提交链接,这样可以有效提高网站索引,但切记不要重复多次提交,每天提交一次。
5. 根据搜索引擎收录规则调整网站优化策略
由于搜索引擎的收录规则会不断升级和更新,网站的优化策略还应随着搜索引擎的收录规则不断调整,
站长应及时关注搜索引擎发布的收录规则,不断调整和完善网站的优化策略,从而加快网站的收录速度。
总结:
【代码迷SEO】要告诫所有站长朋友,做网站一定要用心原创,尽量避免做一些搜索引擎规则边缘的事情,如果被搜索引擎发现,那么我们之前所做的一切工作都将是徒劳的。
感谢您的阅读,以上原文来自【摩天大楼内容助手-代码粉丝SEO工具】。
最新版本:Rank Math 2019最好的WordPress SEO插件
Rank Math,我估计99.9%的人都没听过。
因为一提到WordPress SEO插件,网上说来说去就是Yoast和All in one,虽然它们都不错,但我个人认为Rank Math是2019最好的WordPress SEO插件,以后必火。
目录
Rank Math怎么样?
Rank Math是目前最轻量级的WordPress SEO插件,功能方面完全不输Yoast付费版,不仅可以满足你对SEO的所有需求,还不会拖慢你网站的打开速度。
更重要的是,Rank Math是一款免费插件,从2018年11月推出至今,40000+个安装,几乎全五星好评,就算你是SEO小白,光靠它你网站的SEO就能比别人强很多,所以越早知道越好。
为什么Rank Math是2019最好的WordPress SEO插件?
首先,安装完Rank Math,以下5种插件都可以卸载了。
其次,Rank Math功能强大,易于使用,能满足你所有的SEO需求。
1,谷歌站长工具集成
Rank Math可以查看关键词排名,站点地图和索引问题,对维护网站非常有用。
2,谷歌趋势工具集成(预计今年推出)
Rank Math可以查看关键字的搜索趋势,并使用内置图形比较工具轻松进行关键字研究。
3,404错误监视工具
Rank Math的404错误监视工具,可以查找并列出所有引发404错误的页面。
4,图片自动SEO优化
Rank Math可以自动为所有图像添加ALT和Title属性。
5,XML Sitemap
Rank Math会自动生成与搜索引擎兼容的XML Sitemaps站点地图,内容可以自定义。
6,Rich Snippet
Rank Math支持多种类型的Rich Snippet,文章页面、产品页面、活动页面全部都有,让你网站的点击率变的更高。
7,谷歌新闻站点地图(预计今年推出)
Rank Math可以向谷歌新闻提交站点地图,获得大量流量。
8,搜索引擎各种Ping
Rank Math能自动Ping各大搜索引擎,让它们知道你是否发布了新页面或更新了旧页面。
9,SEO自动分析工具
Rank Math会按照主流的40个SEO排名因素,自动分析你的网站,并给出建议。
10,Link Builder
Rank Math的Link Builder可以有效的管理内部链接,这个功能真的很强。
11,301重定向管理工具
极其简单的301重定向管理工具,界面简洁。
12,可定制面包屑
Rank Math的可定制面包屑,可以帮助搜索引擎了解你的内容层次结构。
13,Yoast、All in one设置一键导入
Rank Math可以一键导入Yoast、All in one里的设置,无论是免费版还是付费版。
14,Google,Bing,Alexa,Yandex和Pinterest验证工具
Rank Math可以一站式验证搜索引擎和社交媒体。
15,兼容性检查
第一次安装Rank Math,Rank Math会自动检查你的wordpress网站是否与它兼容。
16,焦点关键字和内容分析
Rank Math会分析你的页面,提示你什么关键词才会有机会获得最高流量。
17,WooCommerce兼容
Rank Math在B2C方面特别重视,可能是目前与Woocommerce最兼容的SEO插件。
18,.htaccess编辑工具
Rank Math允许你直接在WordPress里编辑和修改.htaccess文件。
19,robots.txt工具
Rank Math允许你直接在WordPress里编辑和修改robots.txt。
20,RSS优化
Rank Math独特的RSS优化功能,可以在页眉和页脚文本插入RSS源。
21,SEO分数提示
用过Yoast的人都知道Yoast会给出页面的SEO评级,分别是Poor、OK、Good,而Rank Math给出的是分数,最低0分,最高100分。
总结
你应该发现了,Rank Math是一款自动化的SEO插件,功能之多远远超乎了我的想象,今天的介绍只是冰山一角,一旦你开始使用Rank Math,你就会知道Rank Math到底有多强大。
结合目前主流的SEO插件,Rank Math更省钱,代码更好,轻量级,开箱即用,功能最多,一站式服务,操作简单,更新最快,用户评价最高,是2019你不能错过的一款WordPress插件。
所以,赶快去试试吧,WordPress后台菜单栏,插件里搜索Rank Math就可以安装使用了,首推英文站点,外贸站点使用,因为很多功能中文站点根本用不到,也不太适合。
Rank Math 2019最好的WordPress SEO插件 was last modified: 4月 27th, 2022 by 一灯 查看全部
最新版本:网站怎么优化收录快?
#SEO优化#
加快网站收录已经是一个常见的话题,也是一个比较现实的问题,因为目前很多网站都面临这个问题,搜索引擎通常更喜欢一些原创内容,而不喜欢千篇一律的内容,所以一篇文章的标题和内容原创性越高,就越容易得到搜索引擎的青睐, 并且通常可以获得更好的收录
和排名。
图片来自[代码粉丝SEO工具 - 摩天大楼内容助手]。
加速网站收录的优化方法
1. 内容的标题和原创性
首先,在网站优化的过程中,为了增加收录量,必须做好标题和内容的原创性,即
这里所指的原创性是让搜索引擎在索引库中找不到相似的标题或内容,其实同样的题目,只需要改变表达方式,就能很好的体现标题和内容的原创性。
作为一个合格的SEO优化站长,能争取更多的收录对于网站是工作能力的体现,一篇高质量的原创文章,对于网站收录量的增加是很大的帮助,如果你不擅长写文章,可以尝试从伪原创文章中学习,然后逐渐过渡到原创文章, 使用实践是增加包容性的完美方法。
近年来,各大搜索引擎纷纷
对网站的要求越来越严格,所以无论是原创内容还是伪原创内容都应该调整文章的整体实力,便于搜索引擎抓取,搜索引擎有自己的收录规则,一些定期更新、高质量的原创文章更有利于收录,而且从长远来看还可以增加搜索引擎对我们网站的信任度。
二、降低网站页面重复率
从某种意义上说,搜索引擎更喜欢独特的网页,所以在网站优化的过程中,一定要避免内容重复抄袭,重复的内容和抄袭的内容不能给网站收录带来任何帮助,相反,会引起搜索引擎和用户的反感。
因此,在网站优化的过程中,站长应该尽量降低重复率,所以产品文字成为焦点,【代码粉丝SEO】建议可以用调整新闻页面的方式,增加页面之间的差异。
三、做好关键词优化工作
优质的关键词可以为我们的网站带来更多的流量,并且可以对提高网站的权重和包容性起到很好的辅助作用,因此在网站建设初期就要确定相应的关键词,在网站优化的过程中,不断扩大关键词数量,最好将关键词密度保持在4%-5%之间。
如果关键词密度过高,会被搜索引擎视为作弊;其次,一些与网站内容相关的长尾关键词也会在一定程度上增加网站的流量,因此扩大长尾关键词也是非常必要的。
四、做好外联建设
推广是网站的最后一步
优化,也是关键的一步,推广包括链接建设、友情链接等,因为新网站的权重通常较低,可信度相对较低,所以链接可以为我们的网站传递权重,同时可以利用推广吸引更多的用户。软文

是最常见的推广形式,站长可以采用软文投稿的方式,在各个行业网站上发布一些带有网站链接的优质软文
,从而达到增加收录性的目的;其次,在一些分类信息平台、论坛、QQ群和博客中发布一些高质量的外部链接也可以起到增加收录效果的作用。
5. 注意友情链接的相关性最后一点是交换友情链接,在
交换友情链接的时候,建议大家最好选择一些和我们行业相关的网站,这样才能更好的提高收录效果。
加速网站收录
的优化技巧很多
了解SEO行业的人应该都知道,网站收录是提升排名的重要条件和基础,但如何有效提升网站收录度也是很多业内人士头疼的问题之一,今天【Code Fan SEO】就给大家分享一些提升收录度的技巧:
图片来自[代码粉丝SEO工具 - 摩天大楼内容助手]。
1. 建立稳定的网站框架结构
一个更加优秀、完善的网站是提高网站收录量的有效保障,对于SEO优化相关技术,很多公司都聘请了专职的SEO优化工程师,目的是调整网站的结构,一个网站上线前就是要做好所有的基础工作,这样以后就不会有收录问题了, 网站内部结构经过多次调整。
2.稳定更新原创内容
对于更活跃的网站,它
总能吸引更多的用户观看,所以网站更新的频率比较高,几乎每天都能引导搜索引擎访问网站抓取内容信息。
反之,如果一个网站每周甚至几个月只更新一次内容,必然不会吸引搜索引擎,索引数量自然也会受到影响,所以定期更新高质量的原创内容也是增加收录性的最佳方式。
3.网站稳定性和打开速度
一个高质量网站的必要外部和硬件条件是页面打开快速流畅,没有延迟,而这个关键要素将直接决定用户体验。
在互联网飞速发展的时代,越来越多的用户渴望获得快速、真实、有效的信息需求,只有保持网站内部空间更加稳定,提高页面打开速度和浏览速度,才是击败竞争对手的最佳途径。
4、网站运营需遵守规则
对于目前的互联网环境,有很多刷排名、刷赞、刷订单的现象,很多企业和商家都在努力通过这种方式提高企业网站的曝光率,网站获得良好排名最有效的方法就是增加网站的流量和收纳度。
这两种方法通常都与兴趣挂钩,因此许多人试图通过机会主义的方法在短时间内达到快速提高网站排名和收录度的目的,而这种违规行为最常见的表现就是黑帽战术。
违规行为可能会在一段时间内产生良好的结果,但如果被搜索引擎发现,势必会受到严厉的处罚。当一个网站受到惩罚时,不仅会影响索引的数量,还会降低其排名和权重,这只会超过损失。
一般来说,在网站优化的过程中,虽然提高包容性是一个紧迫的问题,但是想要彻底解决这个问题,不要想走捷径,也许走捷径能带来暂时的好处,但不是长久之计,所以网站运营者一定要用一些绿色的方式来提升包容性。比如关键词合理的版面、高质量的原创文章等,都是可以运用的有效方法,只有找到正确的方法,才能起到推广的作用。

把握五点优化方法,加速网站收录
当我们努力完成网站建设时,唯一的希望就是希望网站能尽快被搜索引擎收录,获得更高的曝光率,然后【码迷SEO】分享一个有效的方法,加快网站的收录速度。
1、及时更新原创内容
在日常的SEO优化过程中,很多站长会遇到网站收录不进或者收录差的情况,于是会用伪原创的方法妄图增加收录数量,其实大量的伪原创或抄袭内容不仅不会提高收录率,还会影响网站的整体权重和关键词排名, 甚至被搜索引擎惩罚。
真正的原创文章是独一无二的,加上作者独特的写作风格在里面,是别人很难模仿和超越的,搜索引擎的最终目的是在用户面前呈现更有价值的内容,所以我们在更新网站内容时一定要注意时效性和原创性。
二、选择高质量的反向链接
除了需要注意的
内容、反向链接也是影响网站收录速度的关键因素之一,在做网站链接建设时,站长要注意外部链接的质量,其次是一定要保证外部链接的流量和权重,保证外部链接的最佳引流效果,所以选择高质量的外部链接是非常必要的。
3. 使用媒体平台资源
目前,互联网上有很多媒体平台,在
除了新闻网络或第三方平台,还有许多公众号平台,大多数用户都习惯于浏览媒体平台,因此站长可以编辑更多的文章并将它们放在这些平台上,通过这种方式为网站获得更多的流量和关注度,从而提高网站收录的速度。
4. 主动提交链接
网站发布后
建设完成后,站长可以主动向搜索引擎提交链接,这样可以有效提高网站索引,但切记不要重复多次提交,每天提交一次。
5. 根据搜索引擎收录规则调整网站优化策略
由于搜索引擎的收录规则会不断升级和更新,网站的优化策略还应随着搜索引擎的收录规则不断调整,
站长应及时关注搜索引擎发布的收录规则,不断调整和完善网站的优化策略,从而加快网站的收录速度。
总结:
【代码迷SEO】要告诫所有站长朋友,做网站一定要用心原创,尽量避免做一些搜索引擎规则边缘的事情,如果被搜索引擎发现,那么我们之前所做的一切工作都将是徒劳的。
感谢您的阅读,以上原文来自【摩天大楼内容助手-代码粉丝SEO工具】。
最新版本:Rank Math 2019最好的WordPress SEO插件
Rank Math,我估计99.9%的人都没听过。
因为一提到WordPress SEO插件,网上说来说去就是Yoast和All in one,虽然它们都不错,但我个人认为Rank Math是2019最好的WordPress SEO插件,以后必火。
目录
Rank Math怎么样?
Rank Math是目前最轻量级的WordPress SEO插件,功能方面完全不输Yoast付费版,不仅可以满足你对SEO的所有需求,还不会拖慢你网站的打开速度。
更重要的是,Rank Math是一款免费插件,从2018年11月推出至今,40000+个安装,几乎全五星好评,就算你是SEO小白,光靠它你网站的SEO就能比别人强很多,所以越早知道越好。
为什么Rank Math是2019最好的WordPress SEO插件?
首先,安装完Rank Math,以下5种插件都可以卸载了。
其次,Rank Math功能强大,易于使用,能满足你所有的SEO需求。
1,谷歌站长工具集成
Rank Math可以查看关键词排名,站点地图和索引问题,对维护网站非常有用。
2,谷歌趋势工具集成(预计今年推出)
Rank Math可以查看关键字的搜索趋势,并使用内置图形比较工具轻松进行关键字研究。
3,404错误监视工具
Rank Math的404错误监视工具,可以查找并列出所有引发404错误的页面。
4,图片自动SEO优化
Rank Math可以自动为所有图像添加ALT和Title属性。
5,XML Sitemap
Rank Math会自动生成与搜索引擎兼容的XML Sitemaps站点地图,内容可以自定义。

6,Rich Snippet
Rank Math支持多种类型的Rich Snippet,文章页面、产品页面、活动页面全部都有,让你网站的点击率变的更高。
7,谷歌新闻站点地图(预计今年推出)
Rank Math可以向谷歌新闻提交站点地图,获得大量流量。
8,搜索引擎各种Ping
Rank Math能自动Ping各大搜索引擎,让它们知道你是否发布了新页面或更新了旧页面。
9,SEO自动分析工具
Rank Math会按照主流的40个SEO排名因素,自动分析你的网站,并给出建议。
10,Link Builder
Rank Math的Link Builder可以有效的管理内部链接,这个功能真的很强。
11,301重定向管理工具
极其简单的301重定向管理工具,界面简洁。
12,可定制面包屑
Rank Math的可定制面包屑,可以帮助搜索引擎了解你的内容层次结构。
13,Yoast、All in one设置一键导入
Rank Math可以一键导入Yoast、All in one里的设置,无论是免费版还是付费版。
14,Google,Bing,Alexa,Yandex和Pinterest验证工具

Rank Math可以一站式验证搜索引擎和社交媒体。
15,兼容性检查
第一次安装Rank Math,Rank Math会自动检查你的wordpress网站是否与它兼容。
16,焦点关键字和内容分析
Rank Math会分析你的页面,提示你什么关键词才会有机会获得最高流量。
17,WooCommerce兼容
Rank Math在B2C方面特别重视,可能是目前与Woocommerce最兼容的SEO插件。
18,.htaccess编辑工具
Rank Math允许你直接在WordPress里编辑和修改.htaccess文件。
19,robots.txt工具
Rank Math允许你直接在WordPress里编辑和修改robots.txt。
20,RSS优化
Rank Math独特的RSS优化功能,可以在页眉和页脚文本插入RSS源。
21,SEO分数提示
用过Yoast的人都知道Yoast会给出页面的SEO评级,分别是Poor、OK、Good,而Rank Math给出的是分数,最低0分,最高100分。
总结
你应该发现了,Rank Math是一款自动化的SEO插件,功能之多远远超乎了我的想象,今天的介绍只是冰山一角,一旦你开始使用Rank Math,你就会知道Rank Math到底有多强大。
结合目前主流的SEO插件,Rank Math更省钱,代码更好,轻量级,开箱即用,功能最多,一站式服务,操作简单,更新最快,用户评价最高,是2019你不能错过的一款WordPress插件。
所以,赶快去试试吧,WordPress后台菜单栏,插件里搜索Rank Math就可以安装使用了,首推英文站点,外贸站点使用,因为很多功能中文站点根本用不到,也不太适合。
Rank Math 2019最好的WordPress SEO插件 was last modified: 4月 27th, 2022 by 一灯
分享:伪原创文章有哪些特点(文章如何伪原创)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 100 次浏览 • 2022-12-18 11:46
阅读本文提示词:文章how to伪原创, 伪原创软文, 文章伪原创method
伪原创文章有什么特点
1平时很随意,很多文章都是用来生成伪原创文章的,相信只要不是很熟悉搜索引擎的,都很好找,但是这个很方便,不同的人在搜索引擎上搜索出来的是不同的文章,但是只要输入主域名,在这种情况下就会显示文章的真正含义。
2收录了很多关键词伪原创文章,但是通常很少有文章独立出现,所以有人会考虑这个问题。为什么现在这个时代,无论是原创文章还是伪原创文章,都非常容易成为百度收录,因为的内部设计网站是针对整个网络,围绕网站的关键词进行内部优化。
3 外观相似很多时候,文章外观相似度很高,但是已经被百度了收录,而伪原创文章的真实效果不能判断,可以通过百度的评论系统判断。所以很多人说,我不知道文章的长度是多少。首先,让我们谈谈网站 的内部结构。
网站的内部结构主要有以下几点:
1、导航栏:网站图的好处是可以引导用户了解网站的结构,让用户更好的定位自己网站。
2、robots.txt文件:由于使用了大量的随机隐藏代码,网站上的随机代码通常更有利于蜘蛛爬行,而robots文件往往更有利于搜索引擎优化。
3、301重定向:robots文件将许多屏蔽浏览器缓存。当网站加载服务器稳定后,将面临被搜索引擎惩罚的危险。
3、解决方法:
1、首先确定网站的类型,使用网站管理员工具查询网站的流量来源。
2、确定网站的主要搜索引擎排名,然后确定网站的主题,使用百度索引器进行查询。
4、友情链接交换:
友情链接交换是先交换友情链接,然后使用网站管理员工具交换友情链接。
很多交换友情链接的方法可能都有一定的效果,但是它们都有明显的优势,那就是交换友情链接的操作方法。不要轻易使用网站管理员工具,有些管理员工具会检查确保数据被搜索引擎找到,否则很容易确认网站不是垃圾链接。
五人制
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智能 AI 文章伪原创-在线 AI 文本 伪原创 码伪原创文章
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59个字符(一般不超过100个字符)。
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142个字符(一般不超过200个字符)。
YD智能AI文章伪原创是专门为生成原创和伪原创文章而设计的在线工具,智能AI文章伪原创工具可以将互联网上复制文章瞬间变成原创文章。该工具是由伪原创工具生成的免费文章,搜索引擎将更好地收录和索引。此工具适用于中小型网站站长、网站编辑,网站会不断更新算法,更好地为您服务! 查看全部
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伪原创文章有什么特点
1平时很随意,很多文章都是用来生成伪原创文章的,相信只要不是很熟悉搜索引擎的,都很好找,但是这个很方便,不同的人在搜索引擎上搜索出来的是不同的文章,但是只要输入主域名,在这种情况下就会显示文章的真正含义。
2收录了很多关键词伪原创文章,但是通常很少有文章独立出现,所以有人会考虑这个问题。为什么现在这个时代,无论是原创文章还是伪原创文章,都非常容易成为百度收录,因为的内部设计网站是针对整个网络,围绕网站的关键词进行内部优化。
3 外观相似很多时候,文章外观相似度很高,但是已经被百度了收录,而伪原创文章的真实效果不能判断,可以通过百度的评论系统判断。所以很多人说,我不知道文章的长度是多少。首先,让我们谈谈网站 的内部结构。

网站的内部结构主要有以下几点:
1、导航栏:网站图的好处是可以引导用户了解网站的结构,让用户更好的定位自己网站。
2、robots.txt文件:由于使用了大量的随机隐藏代码,网站上的随机代码通常更有利于蜘蛛爬行,而robots文件往往更有利于搜索引擎优化。
3、301重定向:robots文件将许多屏蔽浏览器缓存。当网站加载服务器稳定后,将面临被搜索引擎惩罚的危险。
3、解决方法:
1、首先确定网站的类型,使用网站管理员工具查询网站的流量来源。

2、确定网站的主要搜索引擎排名,然后确定网站的主题,使用百度索引器进行查询。
4、友情链接交换:
友情链接交换是先交换友情链接,然后使用网站管理员工具交换友情链接。
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教程:seo原创助手哪个工具好(附:最新AI伪原创工具)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2022-12-18 03:13
Ai伪原创工具是针对SEO、新媒体、文案编辑等互联网垂直领域开发的软文写作工具。ai伪原创颠覆了行业传统的写作模式,利用爬虫技术采集抓取同行业数据,再通过深度学习方法进行句法分析和语义分析:自然语言处理(NLP for short),利用指纹索引技术准确推荐用户需要的相关内容,以及智能伪原创和相似度检测分析,实现软文写作的简单、高效、智能完成。工具。Ai伪原创将文章采集、伪原创、原创检测集成在一起,实现了伪原创文章 书写生态链。以下是好力分享的6款在线Ai伪原创工具。
一:优采云AI智能写作
优采云中文语义开放平台提供易用、强大、可靠的中文自然语言分析云服务。优采云团队致力于打造最好的中文语义分析技术。通过自主研发的中文分词、句法分析、语义关联和实体识别技术,结合海量行业语料的不断积累,提供简单、强大、可靠的中文语义分析云API。
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神马AI智能写作
神马AI+是一个基于AI技术的智能写作平台。通过自主定制的中文分词、语法纠错、流畅度检测、上下文关联等技术,主要用于原创文章的智能写作辅助软件,让编码变得更有趣。
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优采云软文 助理
优采云是一款免费的软文互联网垂直领域辅助工具。AI伪原创凭借强大的NLP、深度学习等技术轻松通过原创学位考试,使文章90%以上被百度收录所取代。基础套餐每天可以免费使用100点,对于大部分个人用户来说已经足够了。对于使用量大的企业,可以购买企业版包。
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在线 伪原创 工具是一个非常有用的 SEOER 工具。它是专门用来生成原创和伪原创文章的工具。使用伪原创工具,您可以把复制到原创上的文章立即变成您自己的原创文章。本平台专为谷歌、百度、搜狗、360等大型搜索引擎收录设计,在线伪原创工具生成的文章将更好的被搜索引擎收录识别和索引。在线伪原创工具是网站编辑、站长和SEOER的必备工具,也是网站优化工具中不可多得的工具。
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大作家的写作工具:分析伪原创文章中单词的意思,利用人工智能找出可以替换的单词,用户可以选择合适的单词替换,快速书写原创文章
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教程:小白站长都能看懂的采集规则,简单高效采集(图文详解)
采集规则,如果下面的规则没写好,那就直接看文章里面的图片,没有规则采集,主要是大部分站长都是代码小白,所以需要自己写它自己 采集 学习规则既费时又费钱。
采集采集链接技巧的规则:首先确定网页的栏目页到采集,分别查看栏目1、2、3页的链接规则,比较后,你会发现第2页和第3页的链接很像,只有2和3变了(第1页也是一样,一般为了SEO格式隐藏,所以第1页和首页的链接是一致的列)。可以分析出是按照等差数列排列的。事实上,大多数 网站 栏目页面都是按等差数列排列的。所以在填写rule的时候,选择等差数列,在地址格式中填写分页2的链接,将变化的数字替换为(*),根据列分页数设置项数。
采集规则分析完同行数据,你必须知道哪些词是竞争激烈的。关键词的筛选尤为重要。这时候作为SEOer,千万不要听网上人说什么,有的什么都不懂,盲目选词,耽误了优化的最佳时机,最后没有效果还得自责。很多人在做SEO的时候往往忽略了这一步,导致后续工作的延误。这里选词的关键是要有技巧。一个核心词!也就是说,对于一个竞争度稍高,转化率还不错的关键词,有多少用户搜索这个关键词,是否所有搜索这个关键词的用户> 是有强烈意愿的用户都需要一定量的信息。一分析。
采集规则确定一个核心关键词后,可以根据数据挖掘长尾关键词,通过下拉进行长尾关键词框、相关搜索和搜索引擎索引等工具>挖掘,还要考虑这些长尾关键词能带来多少访问量,访问后用户的二次访问率是多少。如果你认为做SEO就是在做关键词的排名,那想的就太简单了,网站优化是多方面多维度的。
采集规则的分析和优化从网站的构建之初就开始了。从建站、行业、竞争对手、用户搜索习惯等角度分析,通过行业竞价情况、指标等分析网站优化关键词,进而确定网站关键词 和长尾巴 关键词。做seo工作的不需要有专业的programmer编程能力和designer设计能力,但是基础代码还是要看懂的。对于网站的优化,前期的分析和优化非常重要。一旦数据出现偏差,关键词定位不准确,就会给后期的工作带来一系列的问题。
采集规则优化是指分析和优化计划的执行。能分析问题,执行不好,就是纸上谈兵。实践是检验真理的最好标准。执行优化工作涉及面广,但非常注重细节。在执行过程中,做好细节,检查网站漏洞,冗余代码,网站界面美工,调试改善网站服务器运行环境。之前在做网站优化的时候,网站内容不是很丰富,就上线了。例如,文章 的更新内容为空白。本以为是后期涨幅慢慢更新的,结果网站的排名一直涨不上来。 查看全部
教程:seo原创助手哪个工具好(附:最新AI伪原创工具)
Ai伪原创工具是针对SEO、新媒体、文案编辑等互联网垂直领域开发的软文写作工具。ai伪原创颠覆了行业传统的写作模式,利用爬虫技术采集抓取同行业数据,再通过深度学习方法进行句法分析和语义分析:自然语言处理(NLP for short),利用指纹索引技术准确推荐用户需要的相关内容,以及智能伪原创和相似度检测分析,实现软文写作的简单、高效、智能完成。工具。Ai伪原创将文章采集、伪原创、原创检测集成在一起,实现了伪原创文章 书写生态链。以下是好力分享的6款在线Ai伪原创工具。
一:优采云AI智能写作
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在线 伪原创 工具是一个非常有用的 SEOER 工具。它是专门用来生成原创和伪原创文章的工具。使用伪原创工具,您可以把复制到原创上的文章立即变成您自己的原创文章。本平台专为谷歌、百度、搜狗、360等大型搜索引擎收录设计,在线伪原创工具生成的文章将更好的被搜索引擎收录识别和索引。在线伪原创工具是网站编辑、站长和SEOER的必备工具,也是网站优化工具中不可多得的工具。
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勺子捏智能 伪原创

勺子捏智能 伪原创 解决方案
大作家的写作工具:分析伪原创文章中单词的意思,利用人工智能找出可以替换的单词,用户可以选择合适的单词替换,快速书写原创文章
伪原创工具:根据用户个性化的写作目的,通过智能语义和大数据分析技术,快速自动生成文章,提高文章写作效率
自动摘要:根据用户的个性化写作目的,通过智能语义和大数据分析技术,帮助用户快速提取文章的摘要
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Ai+在线伪原创工具
AI+ Smart 文章 重写工具如何工作?
文章 重写工具,文章 编辑器或重写工具是一个在线工具,您可以使用它来用人工智能领域当前的 NLP 语义重写文章,不是同义词和关键词市场替代品,这款独创的文章改写工具将对整个内容进行透彻分析,利用语义分析、深度学习等计算技术,自动学习,亿级互联网语料数据,为准确、 -深度中文语义分析重写。您可以使用重写示例重新比较,不同的文本将以彩色文本突出显示。您可以快速查看和更改相应的更改内容。
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采集规则,如果下面的规则没写好,那就直接看文章里面的图片,没有规则采集,主要是大部分站长都是代码小白,所以需要自己写它自己 采集 学习规则既费时又费钱。
采集采集链接技巧的规则:首先确定网页的栏目页到采集,分别查看栏目1、2、3页的链接规则,比较后,你会发现第2页和第3页的链接很像,只有2和3变了(第1页也是一样,一般为了SEO格式隐藏,所以第1页和首页的链接是一致的列)。可以分析出是按照等差数列排列的。事实上,大多数 网站 栏目页面都是按等差数列排列的。所以在填写rule的时候,选择等差数列,在地址格式中填写分页2的链接,将变化的数字替换为(*),根据列分页数设置项数。

采集规则分析完同行数据,你必须知道哪些词是竞争激烈的。关键词的筛选尤为重要。这时候作为SEOer,千万不要听网上人说什么,有的什么都不懂,盲目选词,耽误了优化的最佳时机,最后没有效果还得自责。很多人在做SEO的时候往往忽略了这一步,导致后续工作的延误。这里选词的关键是要有技巧。一个核心词!也就是说,对于一个竞争度稍高,转化率还不错的关键词,有多少用户搜索这个关键词,是否所有搜索这个关键词的用户> 是有强烈意愿的用户都需要一定量的信息。一分析。
采集规则确定一个核心关键词后,可以根据数据挖掘长尾关键词,通过下拉进行长尾关键词框、相关搜索和搜索引擎索引等工具>挖掘,还要考虑这些长尾关键词能带来多少访问量,访问后用户的二次访问率是多少。如果你认为做SEO就是在做关键词的排名,那想的就太简单了,网站优化是多方面多维度的。

采集规则的分析和优化从网站的构建之初就开始了。从建站、行业、竞争对手、用户搜索习惯等角度分析,通过行业竞价情况、指标等分析网站优化关键词,进而确定网站关键词 和长尾巴 关键词。做seo工作的不需要有专业的programmer编程能力和designer设计能力,但是基础代码还是要看懂的。对于网站的优化,前期的分析和优化非常重要。一旦数据出现偏差,关键词定位不准确,就会给后期的工作带来一系列的问题。
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核心方法:python结巴分词代码_python结巴分词SEO的应用详解
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-12-13 14:55
口吃分词可应用于SEO中文章关键词、关键词分类、标题改写、文章伪原创等分析/提取。这是非常有用的。
具体口吃分词项目:
安装方法:
以mac系统为例(因为我用的是mac系统):
输入终端:
[Asm] 纯文本查看复制代码 pip3 install jieba -i --trusted-host
image.png (138.97 KB, 下载次数: 0)
2019-10-15 10:48 上传
这样就安装完成了,接下来就可以使用coderunner软件开始编写python3并使用了
常用方法举例
一、常用的分词方法
jieba.cut方法接受三个输入参数:需要分词的字符串;cut_all参数用于控制是否使用full模式;HMM参数用于控制是否使用HMM模型
jieba.cut_for_search 方法接受两个参数:待切分的字符串;是否使用HMM模型。这种方法适用于搜索引擎分词建立倒排索引。待切分的字符串可以是unicode或UTF-8字符串或GBK字符串。注意:不建议直接输入GBK字符串,可能会莫名其妙的被错误解码成UTF-8
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 创建一个自定义分词器,可以同时使用不同的词典。jieba.dt 是默认的分词器,所有全局分词器相关的函数都是这个分词器的映射。(一般使用默认的)
代码测试:
[Asm] 查看明文复制代码 #!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-
进口解霸
ret1 = jieba.cut('我来到了北京的清华大学', cut_all=True)
ret2 = jieba.cut('我来到了北京的清华大学', cut_all=False)
ret3 = jieba.cut_for_search('我来到了北京的清华大学')
打印('/'。加入(ret1))
打印('/'。加入(ret2))
打印('/'。加入(ret3))
image.png (402.44 KB, 下载次数: 0)
2019-10-15 10:50 上传
启动应用程序:
海量分类关键词(用于特殊页面、tag标签等)
如果我们用以前的关键词挖矿工具挖出一堆关键词,不仅看起来杂乱无章,而且筛选和排序也需要很多时间。然后,我会教你通过结巴分词的方式对关键词进行分类。1秒可以完成数千个关键词,1分钟可以完成数万个关键词。最终可以得到如下两个结果。这有什么用?我们在做SEO的时候,是否可以把同类型的词按照分类做成一个特殊的页面或者标签的聚合页面呢?
第一种:json格式
第二种:Excel格式
提取文章关键词
如果我们需要知道关键词在这个行业在一个文章中的表现(文章中收录了多少关键词,TF_IDF值是多少,或者TextRank是什么是值)等,我们都需要对文章进行分词,但是由于每个行业都有自己的专业术语,如果只使用python默认的字典很难得到准确的数据,data结果出来了不是我们想要的。这时候一般的做法是添加自己的行业关键词词典,让口吃分词更加准确。
主要步骤:
找到行业相关关键词,保存成TXT文件
将所有单词设置为相同的自定义词性,例如 kws
将自定义词典导入程序
使用TF-IDF算法提取文章的关键词,在词性过滤参数中添加自定义词性,打印结果分析行业词情况。
这种方法在实践中很少使用。主要是分析关键词在竞品内容中的部署情况。实际对SEO的参考意义不是很大。
2. 关键词分类|标题重写|文章伪原创
使用余弦相似度算法计算两个字符串之间的相关性来分类关键词、重写标题、文章伪原创等功能,让你目瞪口呆。以下情况使用的母word文件均为txt文件,有两种格式:一种是纯关键词 txt,每行一个关键词;另一种是关键词加索引的txt,关键词和索引用tab键隔开,每行一对关键词。
余弦相似度算法实现
[Asm]查看明文复制代码# -*- coding: utf-8 -*-from jieba import posseg
导入数学
导入时间
def simicos(str1, str2):
# 将要计算的两个字符串分割,使用隐马尔可夫模型(或不使用)
# 由于分词算法不同,结果可能不同
# 也会造成相似度的误差,但一般影响不大
cut_str1 = [w for w, t in posseg. lcut(str1) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
cut_str2 = [w for w, t in posseg. lcut(str2) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
# 列出所有单词
all_words = set(cut_str1 + cut_str2)
# 计算词频
freq_str1 = [cut_str1. count(x) for x in all_words]
freq_str2 = [cut_str2. count(x) for x in all_words]
# 计算相似度
sum_all = sum(map(lambda z, y: z * y, freq_str1, freq_str2))
sqrt_str1 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str1))
sqrt_str2 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str2))
返回 sum_all / (sqrt_str1 * sqrt_str2)
如果 __name__ == '__main__':
case1 = "搜索引擎优化"
case2 = "SEO培训网"
开始=时间。时间()
相似度 = simicos(case1, case2)
结束=时间。时间()
打印()
print("耗时:%.3fs" % (end - start))
print("相似度:%.3f" % 相似度)
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2019-10-15 10:53 上传
结果:
[Asm] 纯文本查看和复制代码耗时:0.751s 相似度:0.707
相似度为0.707,说明“SEO”和“SEO培训网”这两个词的相似度还是很高的。
2、实现关键词自动分类
实现思路:
把所有要分类的关键词放到一个TXT文件里,程序会把所有的关键词读入列表
以第一个词作为母词计算与其他词的相似度,相似度大于0.3则认为与该词相同。它们将被放置在一个新的列表中,并从原来的 关键词 列表中删除。
直到单词和列表中的所有单词都被计算出来,然后重复上面的操作,直到所有的单词都被分类。
算法缺陷:由于需要多次循环计算,时间复杂度比较高。不利于大量关键词的快速分类,如果关键词越异构,得到的分类就越多。
具体实现代码:
[Asm]查看明文复制代码# -*- coding: utf-8 -*-from jieba import posseg
导入数学
导入 json
导入时间
# 结果保存字典
结果 = {}
#缓存缓存
缓存 = {}
def simicos(str1, str2):
"""
字符串余弦相似度算法实现,增加缓存存储,减少分词带来的时间消耗
提高计算效率
:param str1: 要比较的字符串1
:param str2: 要比较的字符串 2
:return: 相似度值 0.0-1.0
"""
全局缓存
if cache.get(str1): # 或者使用缓存方法中的键
cut_str1 = 缓存[str1]
别的:
cut_str1 = [w for w, t in posseg. cut(str1) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
缓存 [str1] = cut_str1
如果 cache.get(str2):
cut_str2 = 缓存[str2]
别的:
cut_str2 = [w for w, t in posseg. cut(str2) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
缓存 [str2] = cut_str2
all_words = set(cut_str1 + cut_str2)
freq_str1 = [cut_str1. count(x) for x in all_words]
freq_str2 = [cut_str2. count(x) for x in all_words]
sum_all = sum(map(lambda z, y: z * y, freq_str1, freq_str2))
sqrt_str1 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str1))
sqrt_str2 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str2))
尝试:
返回 sum_all / (sqrt_str1 * sqrt_str2)
除了 ZeroDivisionError:
返回 0.0
def 计算(关键字列表):
"""
使用递归计算和分类
优点:代码简单,容易理解
缺点:python默认最大递归深度为1000,超过后会报错
:param keyword_list: 关键词 列表进行分类
:返回:无
"""
过滤词 = []
# 获取第一个词作为母词
muci = 关键字列表。弹出(0)
# 使用这个词作为分类器
结果[muci] = []
打印(len(关键字列表))
而关键字列表:
# 提取列表中的下一个单词
kw = 关键字列表。弹出(0)
simi = simicos(muci, kw)
如果 simi >= 0.3:
结果[muci].append(kw)
别的:
filter_word.append(kw)
# 如果列表中还有单词,则递归计算
如果过滤词:
计算(过滤词)
def 分类(关键字列表):
"""
使用while循环的方法进行计算和分类
:param keyword_list: 关键词 要排序的队列
:返回:无
"""
muci = keyword_list.pop(0) # 第一个词
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
last = keyword_list[-1] # 最后一个词
total_classify = 0
保持= len(关键字列表)
而关键字列表:
# 提取列表中的下一个单词
kw = 关键字列表。弹出(0)
simi = simicos(muci, kw)
如果 simi >= 0.3:
结果[muci][“列表”].append(kw)
结果[muci][“总计”] += 1
保持 -= 1
别的:
keyword_list.append(kw)
if kw == last and keyword_list: # 如果已经是最后一个
总分类 += 1
print("已分类 %d, 剩余 %d" % (total_classify, remain))
muci = 关键字列表。弹出(0)
保持 -= 1
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
如果关键字列表:
最后 = 关键字列表[-1]
别的:
休息
def result_filter(result_dict, bigthan=10):
"""
结果过滤过滤函数
因为使用这个方法会等待很多分类,有些分类没有关键词或者只有几个相关词
那么这些分类可能就不需要了,我们过滤掉就好了
:param result_dict: 待过滤的分类结果
:param bigthan: 相关词数大于或等于这个数的类别将被保存
:return: 过滤后的结果
"""
retfilter = {}
对于item,result_dict.items()中的值:
如果 values["total"] > 大于:
retfilter[item] = 值
返回 retfilter
如果 __name__ == "__main__":
t_start = 时间。时间()
打印(“开始......”)
keywords = [key.strip() for key in open("baidumobilekey.txt", encoding='utf-8')]
分类(关键词)
过滤 = result_filter(结果)
# 结果存储在json中
f = open("result3.json", "w", encoding='utf-8')
f.write(json.dumps(过滤后,ensure_ascii=False))
F。关()
print("完成,消耗 %.3f" % (time.time() - t_start))
结果:
结果保存为json文件
因为以上算法都是纯python写的,所以算法速度比较慢。经过测试,几万个关键词可能需要十多分钟,所以不适合对大量的关键词进行分类,同时,如果要求的相似度越高,则越多将获得分类。因此,这不是一个好的解决方案。
还有一种使用编辑距离的算法。这个算法是别人用C语言写的,不需要分词,所以速度比上面的算法快很多,但是分类效果不是很好。一些不相关的词也可能被归入同一类别。
使用 Levenshtein 模块进行分类
代码实现:需要安装Levenshtein模块,安装方式为pip install python-Levenshtein
[Asm] 以纯文本查看复制代码# -*- coding: utf-8 -*-import json
导入时间
导入编辑器
结果 = {}
def 分类(关键字列表):
"""
使用while循环的方法进行计算和分类
:param keyword_list: 关键词 要排序的队列
:返回:无
"""
muci = keyword_list.pop(0) # 第一个词
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
last = keyword_list[-1] # 最后一个词
total_classify = 0
保持= len(关键字列表)
而关键字列表:
# 提取列表中的下一个单词
kw = 关键字列表。弹出(0)
simi = Levenshtein.jaro_winkler(kw, muci)
如果 simi >= 0.8:
结果[muci][“列表”].append(kw)
结果[muci][“总计”] += 1
保持 -= 1
别的:
keyword_list.append(kw)
if kw == last and keyword_list: # 如果已经是最后一个
总分类 += 1
print("已分类 %d, 剩余 %d" % (total_classify, remain))
muci = 关键字列表。弹出(0)
保持 -= 1
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
如果关键字列表:
最后 = 关键字列表[-1]
别的:
休息
def result_filter(result_dict, bigthan=10):
"""
结果过滤过滤函数
因为使用这个方法会等待很多分类,有些分类没有关键词或者只有几个相关词
那么这些分类可能就不需要了,我们过滤掉就好了
:param result_dict: 待过滤的分类结果
:param bigthan: 相关词数大于或等于这个数的类别将被保存
:return: 过滤后的结果
"""
retfilter = {}
对于item,result_dict.items()中的值:
如果 values["total"] > 大于:
retfilter[item] = 值
返回 retfilter
如果 __name__ == "__main__":
t_start = 时间。时间()
打印(“开始......”)
keywords = [key.strip() for key in open("baidumobilekey.txt", encoding='utf-8')]
# 关键词 = [key. strip() for key in open("004.txt", encoding='utf-8')]
# 计算(关键字)
分类(关键词)
过滤 = result_filter(结果)
# 结果存储在json中
f = open("result4.json", "w", encoding='utf-8')
f.write(json.dumps(过滤后,ensure_ascii=False))
F。关()
print("完成,消耗 %.3f" % (time.time() - t_start))
结果也是一个json文件。
口吃 关键词 分类
上面的算法速度很快,但是效果不是很好,分类比较多。
这里还有一个比较妥协的方法,就是把所有的关键词通过结巴的方式切分,然后根据TF-IDF算法提取前N个名词或动词作为分类。所有 关键词 然后根据它们的收录方式进行分组。
这种方法可以快速对大量的关键词进行分类,但是有些关键词无法分类。至于选择哪种方法,由您决定。
具体代码:
[Asm] 查看纯文本复制代码# -*- coding: utf-8 -*-"""
Python卡顿关键词分类脚本,算法二
1.使用TF_IDF算法提取前N个词性词作为分类
2.遍历整个关键词列表,如果关键词收录类别名称,则将该词放入类别
3.如果没有,就把这个词放到其他类别中
"""
导入编解码器
导入 csv
导入时间
从jieba导入分析
结果 = {}
定义初始化(组):
对于组中的 g:
结果[g] = {“总数”:0,“键”:[]}
结果[“其他”] = {“总计”:0,“键”:[]}
def 分类(kw_list,组):
索引 = 0
总计 = len(kw_list)
而索引 < 总数:
标志 = 0
对于组中的 g:
如果 g 在 kw_list[index][0] 中:
标志 = 1
结果[g][“总计”] += int(keyword_list[index][1])
结果[g]["keys"].append(kw_list[index])
如果没有标志:
结果[“其他”][“总计”] += int(keyword_list[index][1])
结果[“其他”][“键”].append(kw_list[index])
索引 += 1
def write_to_file(组):
savefile = open("result.csv", "w", encoding='utf-8')
csvwriter = csv.writer(保存文件)
字段 = []
group.append("其他")
对于组中的 g:
字段.append(g)
fields.append(结果[g][“总计”])
csvwriter.writerow(字段)
maxline = max(len(item["keys"]) for item in result.values())
cols = len(字段)
对于范围内的行(最大行):
rowfield = ["" for _ in range(cols)]
gix = 0
kwitem = []
对于范围内的列(列):
如果 result.get(group[gix])["keys"]:
如果 col % 2 == 0:
kwitem = result.get(group[gix])["键"].pop(0)
rowfield[col] = kwitem[0]
如果 col % 2 == 1:
gix += 1
rowfield[col] = kwitem[1]
csvwriter.writerow(rowfield)
保存存档。关()
如果 __name__ == "__main__":
打印(“开始......”)
t_start = 时间。时间()
keyword_list = [k.strip().split('\t') for k in open("003.txt", encoding='utf-8')]
组=分析。extract_tags(" ". join(item[0] for item in keyword_list),
topK=20, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v', 'nr'))
groups = [g for g in groups]
初始化(组)
分类(关键字列表,组)
写入文件(组)
print("完成,消耗 %.3f" % (time.time() - t_start))
结果:每一列都是一个类别,例如第一列是类别“PubMed”中所有单词的分类。
结果以Excel格式保存
技术文章:标签:文章网站源码
程序源代码
Z-BlogPHP 工作区主题文章信息博客网站源代码
Z-BlogPHP 职场主题文章信息博客网站源代码 拥有2000多个文章数据安装:常规操作、上传、安装点击数据库插件、恢复数据更新网站缓存、完成后台:/zb_system/登录.php账号恢复数据后 密码管理员admin888下载地址......
03-07 立即查看
程序源代码
仿小学作文网网站源代码帝国cms7.5+还原版作文网站源码+数据+带移动端+详细安装教程
源代码
网站这个构图很适合项目站长,挂了也就不在乎举起一样的权重,数据已经采集,修复了已经发现的bug,内核中使用的帝国cms7.5的源代码不是互联网上那一套数据少。文章网站源代码,这是最喜欢的下载研究栏的完整版本。安装教程 商业源代码 1.首先将程序上传到您的主机,访问您的域名 /e/install 进行正常安装,这里只需要填写三项:数据库....
10-24 立即查看
插件模板
帝国cms绿色新鲜情感文章美国阅读网站源代码恢复版与手机
帝国cms内核做新闻文章 网站,修复了很多小bug,模板是一个新鲜的绿色美网,具有在线提交功能,带移动端,非常适合文章分享、诗歌、历史文章网站!操作环境:PHP5.2/5.3/5.4+Mysql 适用范围:新闻文章、美文章、新闻资讯、自媒体文章分享网站下载地址....
06-24 立即查看
程序源代码
92GAME帝国cms仿牛BB文章网络文章 阅读网站源代码
92GAME帝国cms仿牛BB文章网文章读取网站源码,百度权重8,收录900W+,排名很好,支持手机版,带采集。采用帝国7.2GBK版本的二次开发,程序具有出色的稳定性、安全性、高性能等优势!网站内容覆盖面广,界面整洁清爽,适合各种广告投放。安装说明:1、/e/install/index.php安装网站2、登录后台恢复数据库,恢复后再次登录网站....
07-04 立即查看
程序源代码
织梦dedecms模仿中文作曲网文章类网站的源代码
织梦dedecms模仿中国作文网网站 文章类的源代码,采集可能无效,非常漂亮的模板程序。模板div+css设计,符合W3C标准,经过SEO优化,收录爆,排名好,模板新鲜,美观。此站点修复了列表页未对齐的问题,现在源代码完整且无错误。文章类型网站源代码更适合一些新手构建。文章类型网站源代码占用的空间很小,加载速度快。Dede程序安装简单易上手安装教程: 1、转为空....
06-29 立即查看 查看全部
核心方法:python结巴分词代码_python结巴分词SEO的应用详解
口吃分词可应用于SEO中文章关键词、关键词分类、标题改写、文章伪原创等分析/提取。这是非常有用的。
具体口吃分词项目:
安装方法:
以mac系统为例(因为我用的是mac系统):
输入终端:
[Asm] 纯文本查看复制代码 pip3 install jieba -i --trusted-host
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2019-10-15 10:48 上传
这样就安装完成了,接下来就可以使用coderunner软件开始编写python3并使用了
常用方法举例
一、常用的分词方法
jieba.cut方法接受三个输入参数:需要分词的字符串;cut_all参数用于控制是否使用full模式;HMM参数用于控制是否使用HMM模型
jieba.cut_for_search 方法接受两个参数:待切分的字符串;是否使用HMM模型。这种方法适用于搜索引擎分词建立倒排索引。待切分的字符串可以是unicode或UTF-8字符串或GBK字符串。注意:不建议直接输入GBK字符串,可能会莫名其妙的被错误解码成UTF-8
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 创建一个自定义分词器,可以同时使用不同的词典。jieba.dt 是默认的分词器,所有全局分词器相关的函数都是这个分词器的映射。(一般使用默认的)
代码测试:
[Asm] 查看明文复制代码 #!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-
进口解霸
ret1 = jieba.cut('我来到了北京的清华大学', cut_all=True)
ret2 = jieba.cut('我来到了北京的清华大学', cut_all=False)
ret3 = jieba.cut_for_search('我来到了北京的清华大学')
打印('/'。加入(ret1))
打印('/'。加入(ret2))
打印('/'。加入(ret3))
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2019-10-15 10:50 上传
启动应用程序:
海量分类关键词(用于特殊页面、tag标签等)
如果我们用以前的关键词挖矿工具挖出一堆关键词,不仅看起来杂乱无章,而且筛选和排序也需要很多时间。然后,我会教你通过结巴分词的方式对关键词进行分类。1秒可以完成数千个关键词,1分钟可以完成数万个关键词。最终可以得到如下两个结果。这有什么用?我们在做SEO的时候,是否可以把同类型的词按照分类做成一个特殊的页面或者标签的聚合页面呢?
第一种:json格式
第二种:Excel格式
提取文章关键词
如果我们需要知道关键词在这个行业在一个文章中的表现(文章中收录了多少关键词,TF_IDF值是多少,或者TextRank是什么是值)等,我们都需要对文章进行分词,但是由于每个行业都有自己的专业术语,如果只使用python默认的字典很难得到准确的数据,data结果出来了不是我们想要的。这时候一般的做法是添加自己的行业关键词词典,让口吃分词更加准确。
主要步骤:
找到行业相关关键词,保存成TXT文件
将所有单词设置为相同的自定义词性,例如 kws
将自定义词典导入程序
使用TF-IDF算法提取文章的关键词,在词性过滤参数中添加自定义词性,打印结果分析行业词情况。
这种方法在实践中很少使用。主要是分析关键词在竞品内容中的部署情况。实际对SEO的参考意义不是很大。
2. 关键词分类|标题重写|文章伪原创
使用余弦相似度算法计算两个字符串之间的相关性来分类关键词、重写标题、文章伪原创等功能,让你目瞪口呆。以下情况使用的母word文件均为txt文件,有两种格式:一种是纯关键词 txt,每行一个关键词;另一种是关键词加索引的txt,关键词和索引用tab键隔开,每行一对关键词。
余弦相似度算法实现
[Asm]查看明文复制代码# -*- coding: utf-8 -*-from jieba import posseg
导入数学
导入时间
def simicos(str1, str2):
# 将要计算的两个字符串分割,使用隐马尔可夫模型(或不使用)
# 由于分词算法不同,结果可能不同
# 也会造成相似度的误差,但一般影响不大
cut_str1 = [w for w, t in posseg. lcut(str1) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
cut_str2 = [w for w, t in posseg. lcut(str2) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
# 列出所有单词
all_words = set(cut_str1 + cut_str2)
# 计算词频
freq_str1 = [cut_str1. count(x) for x in all_words]
freq_str2 = [cut_str2. count(x) for x in all_words]
# 计算相似度
sum_all = sum(map(lambda z, y: z * y, freq_str1, freq_str2))
sqrt_str1 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str1))
sqrt_str2 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str2))
返回 sum_all / (sqrt_str1 * sqrt_str2)
如果 __name__ == '__main__':
case1 = "搜索引擎优化"
case2 = "SEO培训网"
开始=时间。时间()
相似度 = simicos(case1, case2)
结束=时间。时间()
打印()
print("耗时:%.3fs" % (end - start))
print("相似度:%.3f" % 相似度)
image.png (531.48 KB, 下载次数: 0)
2019-10-15 10:53 上传
结果:
[Asm] 纯文本查看和复制代码耗时:0.751s 相似度:0.707
相似度为0.707,说明“SEO”和“SEO培训网”这两个词的相似度还是很高的。
2、实现关键词自动分类
实现思路:
把所有要分类的关键词放到一个TXT文件里,程序会把所有的关键词读入列表
以第一个词作为母词计算与其他词的相似度,相似度大于0.3则认为与该词相同。它们将被放置在一个新的列表中,并从原来的 关键词 列表中删除。
直到单词和列表中的所有单词都被计算出来,然后重复上面的操作,直到所有的单词都被分类。
算法缺陷:由于需要多次循环计算,时间复杂度比较高。不利于大量关键词的快速分类,如果关键词越异构,得到的分类就越多。
具体实现代码:
[Asm]查看明文复制代码# -*- coding: utf-8 -*-from jieba import posseg
导入数学
导入 json
导入时间
# 结果保存字典
结果 = {}
#缓存缓存
缓存 = {}
def simicos(str1, str2):
"""
字符串余弦相似度算法实现,增加缓存存储,减少分词带来的时间消耗
提高计算效率
:param str1: 要比较的字符串1
:param str2: 要比较的字符串 2
:return: 相似度值 0.0-1.0
"""
全局缓存
if cache.get(str1): # 或者使用缓存方法中的键
cut_str1 = 缓存[str1]
别的:
cut_str1 = [w for w, t in posseg. cut(str1) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
缓存 [str1] = cut_str1
如果 cache.get(str2):
cut_str2 = 缓存[str2]
别的:
cut_str2 = [w for w, t in posseg. cut(str2) 如果 t 中的 'n' 或 t 中的 'v']
缓存 [str2] = cut_str2
all_words = set(cut_str1 + cut_str2)
freq_str1 = [cut_str1. count(x) for x in all_words]
freq_str2 = [cut_str2. count(x) for x in all_words]
sum_all = sum(map(lambda z, y: z * y, freq_str1, freq_str2))
sqrt_str1 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str1))

sqrt_str2 = 数学。sqrt(sum(x ** 2 for x in freq_str2))
尝试:
返回 sum_all / (sqrt_str1 * sqrt_str2)
除了 ZeroDivisionError:
返回 0.0
def 计算(关键字列表):
"""
使用递归计算和分类
优点:代码简单,容易理解
缺点:python默认最大递归深度为1000,超过后会报错
:param keyword_list: 关键词 列表进行分类
:返回:无
"""
过滤词 = []
# 获取第一个词作为母词
muci = 关键字列表。弹出(0)
# 使用这个词作为分类器
结果[muci] = []
打印(len(关键字列表))
而关键字列表:
# 提取列表中的下一个单词
kw = 关键字列表。弹出(0)
simi = simicos(muci, kw)
如果 simi >= 0.3:
结果[muci].append(kw)
别的:
filter_word.append(kw)
# 如果列表中还有单词,则递归计算
如果过滤词:
计算(过滤词)
def 分类(关键字列表):
"""
使用while循环的方法进行计算和分类
:param keyword_list: 关键词 要排序的队列
:返回:无
"""
muci = keyword_list.pop(0) # 第一个词
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
last = keyword_list[-1] # 最后一个词
total_classify = 0
保持= len(关键字列表)
而关键字列表:
# 提取列表中的下一个单词
kw = 关键字列表。弹出(0)
simi = simicos(muci, kw)
如果 simi >= 0.3:
结果[muci][“列表”].append(kw)
结果[muci][“总计”] += 1
保持 -= 1
别的:
keyword_list.append(kw)
if kw == last and keyword_list: # 如果已经是最后一个
总分类 += 1
print("已分类 %d, 剩余 %d" % (total_classify, remain))
muci = 关键字列表。弹出(0)
保持 -= 1
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
如果关键字列表:
最后 = 关键字列表[-1]
别的:
休息
def result_filter(result_dict, bigthan=10):
"""
结果过滤过滤函数
因为使用这个方法会等待很多分类,有些分类没有关键词或者只有几个相关词
那么这些分类可能就不需要了,我们过滤掉就好了
:param result_dict: 待过滤的分类结果
:param bigthan: 相关词数大于或等于这个数的类别将被保存
:return: 过滤后的结果
"""
retfilter = {}
对于item,result_dict.items()中的值:
如果 values["total"] > 大于:
retfilter[item] = 值
返回 retfilter
如果 __name__ == "__main__":
t_start = 时间。时间()
打印(“开始......”)
keywords = [key.strip() for key in open("baidumobilekey.txt", encoding='utf-8')]
分类(关键词)
过滤 = result_filter(结果)
# 结果存储在json中
f = open("result3.json", "w", encoding='utf-8')
f.write(json.dumps(过滤后,ensure_ascii=False))
F。关()
print("完成,消耗 %.3f" % (time.time() - t_start))
结果:
结果保存为json文件
因为以上算法都是纯python写的,所以算法速度比较慢。经过测试,几万个关键词可能需要十多分钟,所以不适合对大量的关键词进行分类,同时,如果要求的相似度越高,则越多将获得分类。因此,这不是一个好的解决方案。
还有一种使用编辑距离的算法。这个算法是别人用C语言写的,不需要分词,所以速度比上面的算法快很多,但是分类效果不是很好。一些不相关的词也可能被归入同一类别。
使用 Levenshtein 模块进行分类
代码实现:需要安装Levenshtein模块,安装方式为pip install python-Levenshtein
[Asm] 以纯文本查看复制代码# -*- coding: utf-8 -*-import json
导入时间
导入编辑器
结果 = {}
def 分类(关键字列表):
"""
使用while循环的方法进行计算和分类
:param keyword_list: 关键词 要排序的队列
:返回:无
"""
muci = keyword_list.pop(0) # 第一个词
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
last = keyword_list[-1] # 最后一个词
total_classify = 0
保持= len(关键字列表)
而关键字列表:
# 提取列表中的下一个单词
kw = 关键字列表。弹出(0)
simi = Levenshtein.jaro_winkler(kw, muci)
如果 simi >= 0.8:
结果[muci][“列表”].append(kw)
结果[muci][“总计”] += 1

保持 -= 1
别的:
keyword_list.append(kw)
if kw == last and keyword_list: # 如果已经是最后一个
总分类 += 1
print("已分类 %d, 剩余 %d" % (total_classify, remain))
muci = 关键字列表。弹出(0)
保持 -= 1
结果[muci] = {“总计”:0,“列表”:[]}
如果关键字列表:
最后 = 关键字列表[-1]
别的:
休息
def result_filter(result_dict, bigthan=10):
"""
结果过滤过滤函数
因为使用这个方法会等待很多分类,有些分类没有关键词或者只有几个相关词
那么这些分类可能就不需要了,我们过滤掉就好了
:param result_dict: 待过滤的分类结果
:param bigthan: 相关词数大于或等于这个数的类别将被保存
:return: 过滤后的结果
"""
retfilter = {}
对于item,result_dict.items()中的值:
如果 values["total"] > 大于:
retfilter[item] = 值
返回 retfilter
如果 __name__ == "__main__":
t_start = 时间。时间()
打印(“开始......”)
keywords = [key.strip() for key in open("baidumobilekey.txt", encoding='utf-8')]
# 关键词 = [key. strip() for key in open("004.txt", encoding='utf-8')]
# 计算(关键字)
分类(关键词)
过滤 = result_filter(结果)
# 结果存储在json中
f = open("result4.json", "w", encoding='utf-8')
f.write(json.dumps(过滤后,ensure_ascii=False))
F。关()
print("完成,消耗 %.3f" % (time.time() - t_start))
结果也是一个json文件。
口吃 关键词 分类
上面的算法速度很快,但是效果不是很好,分类比较多。
这里还有一个比较妥协的方法,就是把所有的关键词通过结巴的方式切分,然后根据TF-IDF算法提取前N个名词或动词作为分类。所有 关键词 然后根据它们的收录方式进行分组。
这种方法可以快速对大量的关键词进行分类,但是有些关键词无法分类。至于选择哪种方法,由您决定。
具体代码:
[Asm] 查看纯文本复制代码# -*- coding: utf-8 -*-"""
Python卡顿关键词分类脚本,算法二
1.使用TF_IDF算法提取前N个词性词作为分类
2.遍历整个关键词列表,如果关键词收录类别名称,则将该词放入类别
3.如果没有,就把这个词放到其他类别中
"""
导入编解码器
导入 csv
导入时间
从jieba导入分析
结果 = {}
定义初始化(组):
对于组中的 g:
结果[g] = {“总数”:0,“键”:[]}
结果[“其他”] = {“总计”:0,“键”:[]}
def 分类(kw_list,组):
索引 = 0
总计 = len(kw_list)
而索引 < 总数:
标志 = 0
对于组中的 g:
如果 g 在 kw_list[index][0] 中:
标志 = 1
结果[g][“总计”] += int(keyword_list[index][1])
结果[g]["keys"].append(kw_list[index])
如果没有标志:
结果[“其他”][“总计”] += int(keyword_list[index][1])
结果[“其他”][“键”].append(kw_list[index])
索引 += 1
def write_to_file(组):
savefile = open("result.csv", "w", encoding='utf-8')
csvwriter = csv.writer(保存文件)
字段 = []
group.append("其他")
对于组中的 g:
字段.append(g)
fields.append(结果[g][“总计”])
csvwriter.writerow(字段)
maxline = max(len(item["keys"]) for item in result.values())
cols = len(字段)
对于范围内的行(最大行):
rowfield = ["" for _ in range(cols)]
gix = 0
kwitem = []
对于范围内的列(列):
如果 result.get(group[gix])["keys"]:
如果 col % 2 == 0:
kwitem = result.get(group[gix])["键"].pop(0)
rowfield[col] = kwitem[0]
如果 col % 2 == 1:
gix += 1
rowfield[col] = kwitem[1]
csvwriter.writerow(rowfield)
保存存档。关()
如果 __name__ == "__main__":
打印(“开始......”)
t_start = 时间。时间()
keyword_list = [k.strip().split('\t') for k in open("003.txt", encoding='utf-8')]
组=分析。extract_tags(" ". join(item[0] for item in keyword_list),
topK=20, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v', 'nr'))
groups = [g for g in groups]
初始化(组)
分类(关键字列表,组)
写入文件(组)
print("完成,消耗 %.3f" % (time.time() - t_start))
结果:每一列都是一个类别,例如第一列是类别“PubMed”中所有单词的分类。
结果以Excel格式保存
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06-29 立即查看
意外:相似度高的文章会影响排名吗?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-12-13 14:55
1.会影响排名。文章相似度越高,排名越差,甚至没有排名,会降低可信度。相似度越高的文章,在搜索引擎和用户眼里,都是垃圾文章。伪原创 文章 和盗版文章,为什么大家都不使用伪原创工具呢。重写任何段落。当您选择一个文章进行转录时,如果您受到一段或多段的启发,您可以将其改写成您自己的语言和您自己的观点。
2、总结优缺点的方法,任何时候都要双面。当我们写文章的时候,我们可以利用好的找到它们。对于其他人,我们想写一个关于电动车的关键词文章,影响收录,相似度越高文章,难度越大收录,即使没有收录,我们可以搜索一下电动车的优点,搜索一篇文章电动车的缺点,然后加上自己的总结就是一个伪原创。影响排名,相似度越高文章,排名越差,甚至没有排名。
3、伪原创的写法,顾名思义,就是根据自己的语言逐句按照原文重新翻译,影响排名。相似度越高文章,排名越差,甚至没有排名。这种方法省心但是有点费力,但是这样写的文章也是比较好的伪原创网站优化。
4. 直接使用伪原创软件,或采集,或复制后进行简单的手动段落调整,或少量文字改动的行为称为low-level伪原创,low- level伪原创这是一个非常傻瓜式方法。低级的伪原创不仅对用户体验没有好处,反而有损用户体验,而且还偏向于一个人的心态,很可怕。
5、我们抽取文章后,选择抽取的点对内容进行搜索、复制、排序、排版,并进行填充。按照文章的内容写一个段落的首尾就可以了。
6.确定标题,这是网站的核心。当然,标题也不能太长,否则会毫无意义。中层伪原创是指:使用相对优质的原创资源作为原创的来源,经过简单的手工修改,修改成一篇文章文章,做不影响用户的阅读体验,让部分用户误以为这是原创。中间层 伪原创 比低层 伪原创 稍微好一点,但仍然没有解决用户体验问题。
7、在优质原创资源的基础上,通过人工进行合理的编辑优化,让优质资源成为更多的优质资源。高级伪原创有点像产品模仿。找到一个好的产品,对这个好的产品进行二次加工,让它成为更好的产品。
第八,在搜索引擎上整理一下这个标题,选择排名靠前的文章文章,我们会从用户的角度选择一篇最喜欢的文章。找到 网站 不是 收录 的其他 原创文章。这样省时省力,很有效,但有点不道德。写文章原创文章是一件很耗体力的事情。我们可以在复制的时候带上别人的网站外链。完善文章的结构框架。词库是有限的,一个人的词库是有限的,再加上思维方式的局限,很容易写出相似度高的文章。
事实:在无故意违规的情况下,哪些操作容易被百度大幅度降权?
经常遇到这种情况:内容原创,优质外链,每天更新,
看到人流量一天比一天增加,很开心。
突然有一天流量Pia突然下来,甚至直接被K了。
这期间,我一直在坚持原创,坚持高质量的外链,坚持更新。
这种情况想必很多站长都遇到过。
说说吧,在不故意违反百度规则的前提下,
哪些操作容易引起百度反感,大大降低其权限?
如果有大量所谓的聚合页面,但是这些页面比较密集关键词,列表上的内容会给用户带来很大的麻烦,看起来比搜索结果还差,所以我不不知道该选择哪一个。有很多这样的页面,虽然收录的数量好像增加了,但是可能降级了。
挖了太多长尾,但是每个长尾页面都没有实质内容。比如:从北京怎么到上海,到国内怎么到一个地方,每一个页面都没有实质性的内容,全是密度。这种情况多了,就会被降职。
###
个人感觉服务器的稳定性,打开的速度,网站的安全性可能会导致权限下降。
###
您可以参考以下内容
###
不相关的关键词出现在网站的长尾中更容易被认为作弊。挂黑链和恶意攻击也是其中之一。
二是外链部分。
###
1、外链锚文本单一,外链平台过于集中。
2、文章大部分为翻译转载,伪原创、关键词与文章关系不大。
3、外链数量增长不稳定。提升的页面集中在页面的某个部分。
4. 链接被黑,网站服务器故障,网站加载速度。
5、网站被恶意刷流量,跳转率极高。
###
大家可以讨论一下,值得学习。。。
###
被恶意攻击,挂马也是一种
###
某种操作方式,比如丰富的内链,从一个角度来说对搜索引擎是非常友好的;但从另一个角度来看,它成为搜索引擎惩罚的对象,因为可能存在相关性更差的情况。
其实网站的加减分方式还有很多,比较难掌握。 查看全部
意外:相似度高的文章会影响排名吗?
1.会影响排名。文章相似度越高,排名越差,甚至没有排名,会降低可信度。相似度越高的文章,在搜索引擎和用户眼里,都是垃圾文章。伪原创 文章 和盗版文章,为什么大家都不使用伪原创工具呢。重写任何段落。当您选择一个文章进行转录时,如果您受到一段或多段的启发,您可以将其改写成您自己的语言和您自己的观点。
2、总结优缺点的方法,任何时候都要双面。当我们写文章的时候,我们可以利用好的找到它们。对于其他人,我们想写一个关于电动车的关键词文章,影响收录,相似度越高文章,难度越大收录,即使没有收录,我们可以搜索一下电动车的优点,搜索一篇文章电动车的缺点,然后加上自己的总结就是一个伪原创。影响排名,相似度越高文章,排名越差,甚至没有排名。

3、伪原创的写法,顾名思义,就是根据自己的语言逐句按照原文重新翻译,影响排名。相似度越高文章,排名越差,甚至没有排名。这种方法省心但是有点费力,但是这样写的文章也是比较好的伪原创网站优化。
4. 直接使用伪原创软件,或采集,或复制后进行简单的手动段落调整,或少量文字改动的行为称为low-level伪原创,low- level伪原创这是一个非常傻瓜式方法。低级的伪原创不仅对用户体验没有好处,反而有损用户体验,而且还偏向于一个人的心态,很可怕。
5、我们抽取文章后,选择抽取的点对内容进行搜索、复制、排序、排版,并进行填充。按照文章的内容写一个段落的首尾就可以了。

6.确定标题,这是网站的核心。当然,标题也不能太长,否则会毫无意义。中层伪原创是指:使用相对优质的原创资源作为原创的来源,经过简单的手工修改,修改成一篇文章文章,做不影响用户的阅读体验,让部分用户误以为这是原创。中间层 伪原创 比低层 伪原创 稍微好一点,但仍然没有解决用户体验问题。
7、在优质原创资源的基础上,通过人工进行合理的编辑优化,让优质资源成为更多的优质资源。高级伪原创有点像产品模仿。找到一个好的产品,对这个好的产品进行二次加工,让它成为更好的产品。
第八,在搜索引擎上整理一下这个标题,选择排名靠前的文章文章,我们会从用户的角度选择一篇最喜欢的文章。找到 网站 不是 收录 的其他 原创文章。这样省时省力,很有效,但有点不道德。写文章原创文章是一件很耗体力的事情。我们可以在复制的时候带上别人的网站外链。完善文章的结构框架。词库是有限的,一个人的词库是有限的,再加上思维方式的局限,很容易写出相似度高的文章。
事实:在无故意违规的情况下,哪些操作容易被百度大幅度降权?
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这期间,我一直在坚持原创,坚持高质量的外链,坚持更新。
这种情况想必很多站长都遇到过。
说说吧,在不故意违反百度规则的前提下,
哪些操作容易引起百度反感,大大降低其权限?
如果有大量所谓的聚合页面,但是这些页面比较密集关键词,列表上的内容会给用户带来很大的麻烦,看起来比搜索结果还差,所以我不不知道该选择哪一个。有很多这样的页面,虽然收录的数量好像增加了,但是可能降级了。
挖了太多长尾,但是每个长尾页面都没有实质内容。比如:从北京怎么到上海,到国内怎么到一个地方,每一个页面都没有实质性的内容,全是密度。这种情况多了,就会被降职。

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个人感觉服务器的稳定性,打开的速度,网站的安全性可能会导致权限下降。
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不相关的关键词出现在网站的长尾中更容易被认为作弊。挂黑链和恶意攻击也是其中之一。
二是外链部分。
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1、外链锚文本单一,外链平台过于集中。
2、文章大部分为翻译转载,伪原创、关键词与文章关系不大。

3、外链数量增长不稳定。提升的页面集中在页面的某个部分。
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大家可以讨论一下,值得学习。。。
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被恶意攻击,挂马也是一种
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某种操作方式,比如丰富的内链,从一个角度来说对搜索引擎是非常友好的;但从另一个角度来看,它成为搜索引擎惩罚的对象,因为可能存在相关性更差的情况。
其实网站的加减分方式还有很多,比较难掌握。
分享文章:检查伪原创文章的原创度(伪原创论文)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2022-12-13 00:13
阅读本文提示词:伪原创paper, 伪原创testing, 伪原创文章网站
查看伪原创文章的原创度,选择每个标题中收录的关键词,然后在百度上搜索这个关键词,查看每个内容的可读性。您可以使用修改数字、比较不同标题的文本、选择每个段落中的句子以及检查相同句子等工具进行全面检查。
检查 伪原创文章 是否组织良好,避免使用相似性检查,节省您的时间,并找出每个段落的可读性。检查伪原创文章是否组织准确,逻辑性是否强,分句分段落是否简洁,是否满足用户体验,能否满足用户体验。
检查伪原创文章是否组织好,是否能满足用户体验,是否能满足用户体验,是否能满足用户体验,这三点怎么写伪原创文章,如果你觉得这个文章不错,那你就需要研究一下。
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阅读本文提示词:英语伪原创工具,原创性英语,外语原创文章
英语文章在线伪原创网站,seo是一个非常复杂和基础的概念。不仅仅是文本的修改、删除和拼写错误,还很麻烦。. 网站开始,每个月定期为网站创作原创文章(这个网站是原创文章做seo优化>的内容)如何为 seo 编写 文章原创。
seo资讯2021-01-20
seo 伪原创网站地图设置:牢固树立网站的正确形象
网站 的图像
seo外链怎么写 文章: 网站 seo外链怎么写 文章 来看看:
关键词 开发要求
首先要站在用户的角度考虑,挖出长尾关键词,做长尾关键词。
SEO文章写作要求。
首先分析竞争对手的网站关键词,然后提取自己的优势,充分发挥自己SEO的最大优势。
其次,分析你的竞争对手的网站关键词,选择适合你的网站的关键词库,流量情况,使用相关的关键词进行扩展. seo 文章 写作招聘。
三、为网站制定SEO优化方案
网站优化方案,分析访客群体特征,竞争对手网站结构,优化META结构,代码是否合理,内链,内链,关键词布局是否合理,内部链接,网站代码是否流畅等。
四、网站网站底部外链建设
1、合理的内链建设:合理的内链建设应该是双向的。合理统筹网站的内链建设,设计各种链接、导航、帖子栏目、分类、导航等,尽可能实现内链建设。
2、正链和反链:利用搜索引擎的规则,增加网站的权重和关键词的排名,也可以在文章中适当留链。在文章中使用关键词,正向链接和反链链接有利于文章的采集。
3、外链:做好文章更新内链,网站合理搭建外链。外部链接的建设要求更高的质量。
4、知识软文 这个外链:知识软文,顾名思义,就是知识软件文章的最高领域,也是最容易被认可的形式由用户。然而,最高的知识领域软文在知识搜索引擎。当然,要获得高质量的
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查看伪原创文章的原创度,选择每个标题中收录的关键词,然后在百度上搜索这个关键词,查看每个内容的可读性。您可以使用修改数字、比较不同标题的文本、选择每个段落中的句子以及检查相同句子等工具进行全面检查。
检查 伪原创文章 是否组织良好,避免使用相似性检查,节省您的时间,并找出每个段落的可读性。检查伪原创文章是否组织准确,逻辑性是否强,分句分段落是否简洁,是否满足用户体验,能否满足用户体验。

检查伪原创文章是否组织好,是否能满足用户体验,是否能满足用户体验,是否能满足用户体验,这三点怎么写伪原创文章,如果你觉得这个文章不错,那你就需要研究一下。
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首先要站在用户的角度考虑,挖出长尾关键词,做长尾关键词。
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三、为网站制定SEO优化方案

网站优化方案,分析访客群体特征,竞争对手网站结构,优化META结构,代码是否合理,内链,内链,关键词布局是否合理,内部链接,网站代码是否流畅等。
四、网站网站底部外链建设
1、合理的内链建设:合理的内链建设应该是双向的。合理统筹网站的内链建设,设计各种链接、导航、帖子栏目、分类、导航等,尽可能实现内链建设。
2、正链和反链:利用搜索引擎的规则,增加网站的权重和关键词的排名,也可以在文章中适当留链。在文章中使用关键词,正向链接和反链链接有利于文章的采集。
3、外链:做好文章更新内链,网站合理搭建外链。外部链接的建设要求更高的质量。
4、知识软文 这个外链:知识软文,顾名思义,就是知识软件文章的最高领域,也是最容易被认可的形式由用户。然而,最高的知识领域软文在知识搜索引擎。当然,要获得高质量的
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技巧:降低网站相似度的三种方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 81 次浏览 • 2022-12-12 11:48
网站构建网站的设计师经常会遇到这样的问题,即使用模板后做出来的网站极其相似。而且,一旦发生这种情况网站,您的排名将难以提升,甚至可能被搜索引擎惩罚。
所以,如果你的网站相似度比较高,那你就应该考虑做适当的调整或者改变你的建站策略,否则你做的网站很容易被搜索引擎认为是垃圾网站。下面,我将介绍三种可以降低网站相似度的方法。
(1) 网站尽可能多地构建原创。这是降低网站相似度的最好方法,即使网站的内容被其他网站转载,过一段时间后,搜索引擎的唯一算法也会判断你的 网站 是 原创网站 并且会得到更高的权重。
(2) 伪原创网站也需要调整。做 网站 是一个非常复杂的过程。靠个人努力填满整个网站并不容易,所以做伪原创势在必行。但是,在做伪原创时,单纯的修改标题,打乱段落顺序,已经不能适应搜索引擎的智能化发展了。如果要降低相似度,最好手动修改文章。
(3)使用iframe框架展示重要内容。网站 上的重要内容可能会出现在多个版块页面中,其中会存在相同的内容。但是如果此时使用iframe框架技术,就可以避免百度抓取相同的内容,这样就可以避免网站高相似度的风险。
一般来说,想要降低网站的相似度,关键是要把握好一个度。哪里可以原创试试原创,不行就多做伪原创,最好不要照搬,这样不仅会降低网站的相似度,而且改善用户体验。
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网站诊断工具 此类工具很少见,难以制作,也很难准确。一个合格的站长或seoer必须能够看懂网站的服务器日志文件,这个日志记录了网站被搜索引擎抓取的痕迹,为站长提供了蜘蛛是否被抓取的有力证据访问,站长朋友可以利用网站日志分析搜索引擎蜘蛛的爬行情况,分析网站是否存在收录异常问题。
并且我们可以根据这个日志文件来判断蜘蛛的访问频率和爬行规则,这对我们进行优化是非常有利的。另外,学习和分析网站日志文件也是站长必备的能力,也是你从初级seo晋升为seo高手的必经之路。但前提是主机服务商必须开启日志统计功能。通常,虚拟主机提供商不会启用它。可以申请激活,也可以自己去服务器管理后台开启这个日志统计功能,但是日志也会占用空间,我们读取日志文件后。 查看全部
技巧:降低网站相似度的三种方法
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所以,如果你的网站相似度比较高,那你就应该考虑做适当的调整或者改变你的建站策略,否则你做的网站很容易被搜索引擎认为是垃圾网站。下面,我将介绍三种可以降低网站相似度的方法。

(1) 网站尽可能多地构建原创。这是降低网站相似度的最好方法,即使网站的内容被其他网站转载,过一段时间后,搜索引擎的唯一算法也会判断你的 网站 是 原创网站 并且会得到更高的权重。
(2) 伪原创网站也需要调整。做 网站 是一个非常复杂的过程。靠个人努力填满整个网站并不容易,所以做伪原创势在必行。但是,在做伪原创时,单纯的修改标题,打乱段落顺序,已经不能适应搜索引擎的智能化发展了。如果要降低相似度,最好手动修改文章。

(3)使用iframe框架展示重要内容。网站 上的重要内容可能会出现在多个版块页面中,其中会存在相同的内容。但是如果此时使用iframe框架技术,就可以避免百度抓取相同的内容,这样就可以避免网站高相似度的风险。
一般来说,想要降低网站的相似度,关键是要把握好一个度。哪里可以原创试试原创,不行就多做伪原创,最好不要照搬,这样不仅会降低网站的相似度,而且改善用户体验。
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网站诊断工具 此类工具很少见,难以制作,也很难准确。一个合格的站长或seoer必须能够看懂网站的服务器日志文件,这个日志记录了网站被搜索引擎抓取的痕迹,为站长提供了蜘蛛是否被抓取的有力证据访问,站长朋友可以利用网站日志分析搜索引擎蜘蛛的爬行情况,分析网站是否存在收录异常问题。

并且我们可以根据这个日志文件来判断蜘蛛的访问频率和爬行规则,这对我们进行优化是非常有利的。另外,学习和分析网站日志文件也是站长必备的能力,也是你从初级seo晋升为seo高手的必经之路。但前提是主机服务商必须开启日志统计功能。通常,虚拟主机提供商不会启用它。可以申请激活,也可以自己去服务器管理后台开启这个日志统计功能,但是日志也会占用空间,我们读取日志文件后。
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SEO优化如何提高排名并为网站带来流量。说到原创和伪原创,SEO需要注意的是,搜索引擎对原创内容比伪原创友好得多,甚至有一种说法是“内容为王”。SEO的日常工作不仅需要写文章,还需要发送外部链接、优化网站、探索关键词,这决定了SE编辑内容的时间有限。
创作原创文章和伪原创文章需要不同的时间和精力,需要在规定的时间内完成一定数量的SEO文章编辑,以确保企业网站的更新保持稳定的频率和数量。随着互联网上信息的不断丰富,创造原创文章变得越来越困难。受这种双重因素的影响,SEO伪原创文章需要在日常工作中创造更好的效果。
接下来,成都SEO小编将和大家分享一些提高假原创内在质量的方法,将假原创文章与真文章混淆,帮助您在规定的时间内高质量完成假原创内容。
方法 1:了解搜索引擎如何确定文章是否伪原创
直到今天,我们仍然没有一个统一的标准来判断一个文章是原创还是假的,但百度搜索引擎有自己的解决方案。注意:搜索引擎不会检测每个文章,而是使用提取机制进行判断。例如,如果相似度小于 30%,则将判断文章为原创文章。
方法 2:有针对性地编辑内容
根据搜索引擎的检测原理编辑文章内容。例如,优化搜索引擎可能提取的段落,并仔细编辑这部分内容,使搜索引擎认为本文的主题与上一篇不同。
方法三:优化文章开头和结尾的内容
这是一种机会主义的做法。也就是说,SEOER 在编辑伪原创文章时,要注意文章的开头和结尾,确保这两个地方的内容必须原创。
以上是SEO分析的原创总结,伪原创提升流量的方法。这些方法都是有多年经验的专家,希望能帮助大多数人,SEO帮助朋友提高工作效果。
解决方案:关键词采集文章报价(SEO搜索引擎蜘蛛会网站页面的所有路径等级影响集合)
关键词采集文章 引用(SEO 搜索引擎蜘蛛影响 网站 所有路径级别的页面 采集)
微信群二维码1.9绿色免费版是一款免费绿色无毒的微信群小助手,可以帮助您快速找到合适的微信群或微信好友。如需下载软件,也可以快速使用软件扫一扫进群
软件说明
微信群二维码采集助手是一款帮助用户轻松采集全国微信群二维码的工具。您可以按地区、行业在微信中批量添加好友,让您快速找到自己想要的微信群。微信群收录软件可以一键下载群二维码,快速扫码加群。如有需要,请速速下载。
特征
采集完成后,您可以按地区排序以快速找到本地组。
您可以按行业分类,快速找到您的目标人群。
支持一键下载群组二维码,保存在本地,然后一个一个添加。
双击列表快速显示当前微信群二维码,扫描微信二维码即可快速加群。
特征
收件人:微信群、个人群、公众号、红包群
采集信息:行业类型、群主微信、所在地、对方*敏感*字眼*
免费软件,无需注册,打开即用
按地区收微信群
按类别获取微信群
开启无限制微信自动加群,后台运行不影响电脑使用
支持本地导入二维码自动加群
加入论坛成功后,自动向论坛发送图片和文字
设置延迟时间,防止频繁扫描
指导
1、下载并打开微信群二维码采集助手。
2、点击开始采集,软件会自动启动采集并显示微信群。
3.职能领域和行业可以快速找到需要的团队资源。
4.点击下载群二维码,扫描添加。
性能提示
1.支持系统:
系统(win7或win8更高版本系统)
2、数据量:
该软件是从相应的数据源 网站 采集的。该软件不生成数据。本软件仅负责采集和识别。微信群里的二维码总数每天从几千个更新到几万个。
3.可用性:
由于微信神器添加了诸多不可控因素,不保证本软件采集微信群二维码仍能100%扫描到
主持人已退出他创建的微信群。
群内人数超过100人(这是腾讯官方规定,扫码只能进100人,扫码的时候已经超过100人了,也就是说其他一些客户也扫了二维码,导致群满。)
附件代码 7 天内不再有效。
当出现上述情况时,二维码不再可用,不是软件问题,解决方法:
1.更改关键字或区域。
2.避开高峰期(下午和晚上是高峰期)
3、一键抓取拉取最新数据。
4.数据源网址(如果你有其他好的数据源网址,请提交微信神器添加,我们会添加。)
关键词采集文章语录(阿里云数据+的数据应用——大众趋势分析)
有财云采集器是一个网站采集器,根据用户提供的关键词,自动采集云相关文章发布到用户网站。它可以自动识别各种网页的标题、正文等信息,无需用户编写任何采集规则,即可实现全网采集。内容采集完成后,会自动计算内容与设置关键词的相关性,只推送相关的文章给用户。支持标题前缀、关键词自动加粗、永久链接插入、自动tag标签提取、自动内链、自动图片匹配、自动伪原创、内容过滤器更换、电话号码和URL清理、定时采集、百度主动提交等一系列SEO功能,用户只需设置关键词及相关需求,即可实现网站全托管、零内容更新维护。网站数量没有限制,无论是单个网站还是大型站群,都可以很方便的进行管理。 查看全部
解决方案:SEO如何优化伪原创内容才能提升搜索引擎友好度?
SEO优化如何提高排名并为网站带来流量。说到原创和伪原创,SEO需要注意的是,搜索引擎对原创内容比伪原创友好得多,甚至有一种说法是“内容为王”。SEO的日常工作不仅需要写文章,还需要发送外部链接、优化网站、探索关键词,这决定了SE编辑内容的时间有限。
创作原创文章和伪原创文章需要不同的时间和精力,需要在规定的时间内完成一定数量的SEO文章编辑,以确保企业网站的更新保持稳定的频率和数量。随着互联网上信息的不断丰富,创造原创文章变得越来越困难。受这种双重因素的影响,SEO伪原创文章需要在日常工作中创造更好的效果。
接下来,成都SEO小编将和大家分享一些提高假原创内在质量的方法,将假原创文章与真文章混淆,帮助您在规定的时间内高质量完成假原创内容。

方法 1:了解搜索引擎如何确定文章是否伪原创
直到今天,我们仍然没有一个统一的标准来判断一个文章是原创还是假的,但百度搜索引擎有自己的解决方案。注意:搜索引擎不会检测每个文章,而是使用提取机制进行判断。例如,如果相似度小于 30%,则将判断文章为原创文章。
方法 2:有针对性地编辑内容
根据搜索引擎的检测原理编辑文章内容。例如,优化搜索引擎可能提取的段落,并仔细编辑这部分内容,使搜索引擎认为本文的主题与上一篇不同。

方法三:优化文章开头和结尾的内容
这是一种机会主义的做法。也就是说,SEOER 在编辑伪原创文章时,要注意文章的开头和结尾,确保这两个地方的内容必须原创。
以上是SEO分析的原创总结,伪原创提升流量的方法。这些方法都是有多年经验的专家,希望能帮助大多数人,SEO帮助朋友提高工作效果。
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关键词采集文章 引用(SEO 搜索引擎蜘蛛影响 网站 所有路径级别的页面 采集)
微信群二维码1.9绿色免费版是一款免费绿色无毒的微信群小助手,可以帮助您快速找到合适的微信群或微信好友。如需下载软件,也可以快速使用软件扫一扫进群
软件说明
微信群二维码采集助手是一款帮助用户轻松采集全国微信群二维码的工具。您可以按地区、行业在微信中批量添加好友,让您快速找到自己想要的微信群。微信群收录软件可以一键下载群二维码,快速扫码加群。如有需要,请速速下载。
特征
采集完成后,您可以按地区排序以快速找到本地组。
您可以按行业分类,快速找到您的目标人群。
支持一键下载群组二维码,保存在本地,然后一个一个添加。
双击列表快速显示当前微信群二维码,扫描微信二维码即可快速加群。
特征
收件人:微信群、个人群、公众号、红包群
采集信息:行业类型、群主微信、所在地、对方*敏感*字眼*
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按地区收微信群

按类别获取微信群
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指导
1、下载并打开微信群二维码采集助手。
2、点击开始采集,软件会自动启动采集并显示微信群。
3.职能领域和行业可以快速找到需要的团队资源。
4.点击下载群二维码,扫描添加。
性能提示
1.支持系统:
系统(win7或win8更高版本系统)

2、数据量:
该软件是从相应的数据源 网站 采集的。该软件不生成数据。本软件仅负责采集和识别。微信群里的二维码总数每天从几千个更新到几万个。
3.可用性:
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主持人已退出他创建的微信群。
群内人数超过100人(这是腾讯官方规定,扫码只能进100人,扫码的时候已经超过100人了,也就是说其他一些客户也扫了二维码,导致群满。)
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当出现上述情况时,二维码不再可用,不是软件问题,解决方法:
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解决方案:网站不收录的原因以及具体解决方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2022-12-10 09:57
网站收录对网站关键词的排名和权重的提升起到至关重要的作用,查询网站收录的方式主要有四种:最常用的方法是站点命令和站长工具查询。另外两种方式是批量查询和索引查询。不同的查询方式,数据会略有差异,仅供参考。
如何检查 网站 是否为 收录
无论是做网站还是排名优化,很多人都会关注收录的问题。其实这个问题很简单。网站只能在收录排名的基础上获得关键词,也就是说收录是网站获得排名的基础,而收录的数量在一定程度上也可以决定获得排名的概率,那么我们应该如何查询搜索引擎收录呢?【曾庆平SEO】给大家分享几个方法:
1.站点命令查询
分析一个网站的优劣,除了参考网站的权重外,还要注意网页的收录。一般一个网站的收录数量越多,说明这个网站的排名也不错。
相信很多SEO从业者都应该知道,网站的收录可以通过site命令在各大搜索引擎的搜索框中查询到网站的收录。是查询网站收录情况的有效途径之一。
2.站长工具,爱站工具查询
其次,作为SEO优化师,我们可以使用站长工具或者爱站工具查询和监控网站各种数据。事实上,很多站长工具都收录收录监控和查询功能。
但是,以上两种方式的查询结果都不是最准确的。真正准确的方法是通过各大搜索引擎的站长平台查询。这样得到的数据结果是最准确、信息量最大的。.
3.百度收录批量查询
如果要查看网站的收录情况,首先需要知道网站域名。有了域名之后,想要查看网站收录的情况就很简单了。
只需打开百度搜索网站查询,选择站长工具进入,然后在搜索框中输入您要查询的域名,点击查看解析,解析结果会显示收录的域名 > 情况,查询时可能出现网络延迟查询不佳,多试几次即可。
网站没有收录
4.索引量查询
其实收录是收录的前提,收录是关键词排名的前提,但是很多站长会忽略这一点。在百度搜索资源平台,百度站长后台数据可用于收录数量监控和查询,我们可以通过查看索引数量来查看网站收录数量。
指数量基本每天更新一次。对于普通站点,更新日期可能会有一些差异,但大多数情况下可以作为收录卷的参考。
从某种意义上说,收录数量查询工具的原理其实是利用搜索引擎查询命令来操作的,只是工具比命令更清晰直观地看到了网站的综合情况。也可以作为网站整体优化的参考。
综上所述,网站 SEO优化与收录数量密切相关,收录是排名的基础,如果一个网站没有收录,那么从根本上说,这意味着失去排名,因此非常有必要使用各种方法来查询网站收录的情况,这也是网站优化器最基本的工作之一。
虽然收录数量查询方式多种多样,但还是建议站长们综合使用各种方式,以展示更好的结果。
网站为什么不收录
搜索引擎不收录是很多网站都会面临的问题,网站不收录会对后续的优化工作产生很大的影响。原因是,网站之所以收录不是收录,很多时候很可能是细节没有到位,或者是搜索引擎算法规则的底线有了被感动了。
因此,当遇到这种情况时,站长应该寻找问题的根源。可能是文章的质量不够好,复制粘贴的内容太多,也可能是网站的整体框架有问题导致搜索不到的原因引擎不是收录,网站不是收录还是要看情况。
随着互联网行业的快速发展,各行各业的网站建设逐渐兴起,在激烈的市场竞争中,物竞天择、适者生存的生存法则得以保留,但搜索引擎算法我们在不断更新升级。无论是新站还是老站,我们都要随时跟上比赛的节奏,才能将网站从绝境中拯救出来。
在解决网站收录问题之前,我们应该弄清楚网站的实际情况。弄清楚网站的实际情况,我们需要通过网站日志来了解,查看搜索引擎的日常抓取和抓取来判断网站的基本状况。
在详细了解网站的基本情况后,我们可以推导出网站不是收录的具体原因:
1.内容禁止爬取
首先我们要判断网站是否设置了禁止抓取文件。如果设置了禁止抓取,一定要尽快去掉,否则搜索引擎将无法抓取网页信息。其次,我们需要注意的是,网站是不是动态链接。
2.动态页面链接
众所周知,搜索引擎更喜欢静态链接。如果网站设置为动态链接,则需要更改。如果改成静态链接比较困难,也可以尝试改成伪静态链接。这对改善 网站收录 有很大的帮助。
3.文字内容少
很多站长在更新网站内容的时候,因为很难写出高质量的原创内容,所以会在内容中混入大量的图片或者视频作为内容。整篇文章中,视频和图片的数量远远超过了文字内容。由于搜索引擎技术的限制,图片的识别度还是很有限的。
因此【曾庆平SEO】建议站长在更新网站内容时,尽量使用文字内容,避免大量使用图片或视频造成堆砌,否则会对网站造成损害收录 造成某些障碍。
4、服务器稳定性差
近年来,共享服务器已经成为很多企业网站的首选之一。由于企业的投资和预算成本有限,他们会选择共享服务器,相对便宜。但是共享服务器最大的缺点就是一台服务器要服务多个网站。
因此,这种共享服务器是不稳定的。如果服务器不稳定,我们的网站会在打开或浏览页面时卡住甚至打不开。
这种情况不仅会大大降低用户体验,还会降低网站在搜索引擎眼中的信任度和友好度。如果网站给搜索引擎留下了不好的印象,那么收录自然就更难了。
温馨提示:在更新网站内容的时候,建议站长尽可能多的更新优质的原创内容,然后保证网站内容的定期和优质更新,只在此方式可以增加网站在搜索引擎眼中的友好度,恢复网站收录。
总而言之,希望以上问题的分析,能够解决众多网站的收录问题,帮助网站重新获得搜索引擎的信任和喜爱,让网站@成为可能。 > 才能在这个竞争激烈的互联网环境中占据一席之地。
如何增加网站收录音量?
众所周知,在网站优化过程中,搜索引擎更喜欢一些优质的原创内容,因为优质的内容不仅让用户更加依赖我们的网站,而且对搜索引擎优化有很强的影响也会带来一定的好处,促进网站收录量的提升。
那么在网站优化过程中,如何在短时间内提升网站收录的音量呢?跟着【曾庆平SEO】一探究竟吧。
1. 网站 静态
如果网站long-term收录量不大,那我们就得想办法让网站变成静态,静态网页的访问速度更快,而且它比较容易是收录,如果收录里面的文章比较多,那么可以从收录上的那一列开始,不要把网站改成全站静态 否则网站极有可能被降权惩罚。
2. 降低文章相似度
很多网站会选择一些相似度低的伪原创方法来更新网站内容,以期在短时间内获得大量的流量和关键词排名提升。虽然这种方法可以在短时间内提高关键词的排名和流量。
但从长远来看,这些指标会相应下降。如果你想获得更高的网站排名,你必须降低文章的相似度,尝试更新一些高质量的原创文章,只有这样才能可以有效地增加 收录 的数量。
3、做好细节优化
网站优化过程中,最需要注意的是网站的细节优化。如果细节优化做得好,无论搜索引擎爬到哪里,都可以抓到一些有价值的内容。从而增加 网站 的 收录 音量。
俗话说细节决定成败,一个网站细节的优化也会在一定程度上影响网站的整体优化效果,所以做好是非常有必要的细节优化,让我们的网站更容易被搜索引擎喜爱和认可。
4、做好网站的建设
俗话说:内因决定一切,做好网站自身建设是网站收录快速提升的前提之一。在网站建设的各个方面,我们都需要做到简洁明了、精致友好、方便流畅,同时尽量避免使用一些作弊优化行为。
否则,我们的网站流量再高,也没有办法留住用户,那么增加收录流量就成了一句空话,很有可能网站会被惩罚搜索引擎。获取K站或降级。
5.提高服务器稳定性
在爬取过程中,抓取信息是有一定规律性的。如果我们的网站服务器不稳定,很可能会导致网站打不开或者加载失败。如果出现这种情况,会导致用户直接关闭页面,增加网站的跳出率。
同时也会降低搜索引擎对我们的网站的抓取频率,不仅会影响用户体验,还会降低网站收录的数量,所以如果你想,如果你改进收录,你可以以服务器为切入点,进行全方位的检索。
解决方案:WXEE网站建设管理系统
当您在浩瀚的互联网海洋中发现这个文章关于适合百度SEO的站群系统时,在此向您表示歉意。发布系统自主发布,以实现网站SEO优化排名,减少大量人工成本,同时也让您更好的体验AI智能文章发布系统的品质和效果,帮助您更好的了解我们的城市变电站系统产品。
对于没有技术团队的网站建筑公司。网站无需程序员操作即可快速创建,美工、前端均可完成网站程序;可以实现对公司网站客户的统一管理;大大提高构建网站企业客户网站的安全性,降低维护和运营成本。
WxeecmsEnterprise站群系统是一套面向全国各城市各地区的企业批量建站系统。它的目标不仅是建站,还可以对关键词区域进行批量优化,让网站的关键词排名越来越高。
支持一键创建批量网站,也可以选择单个网站组的区域变电站。根据SEO优化的实际需要和用户喜好,可以选择二级域名或二级目录的形式,可以实现批量区域网站SEO优化排名。二级域名与二级目录的主要区别在于:从搜索引擎的角度来看,二级域名相当于一个结果,一个独立的网站,二级域名directory 相当于相同的网站 不同的column categories。从搜索引擎的角度来说,二级目录的收录速度比较快,而二级域名的收录算是一个独立站,所以会比较慢。从排名稳定性来看,二级域名的稳定性更强,因为网站的首页权重大于栏目页,所以二级域名的排名名称会更稳定。
wxeecms站群管理系统集成AI智能原创文章发布系统,可定时定量发布网站SEO优化文章,自动添加关键词锚点点击链接,自动上传图片并添加ALT标签,自动收录百度,大大节省了SEO优化的人力成本,提高了SEO优化的效率。
如果你有耐心看完这篇关于适合百度SEO的站群系统文章的文章,你觉得怎么样?如果觉得小AI能满足您的需求,可以联系客服免费试单。我们将竭诚为您服务。 查看全部
解决方案:网站不收录的原因以及具体解决方法
网站收录对网站关键词的排名和权重的提升起到至关重要的作用,查询网站收录的方式主要有四种:最常用的方法是站点命令和站长工具查询。另外两种方式是批量查询和索引查询。不同的查询方式,数据会略有差异,仅供参考。
如何检查 网站 是否为 收录
无论是做网站还是排名优化,很多人都会关注收录的问题。其实这个问题很简单。网站只能在收录排名的基础上获得关键词,也就是说收录是网站获得排名的基础,而收录的数量在一定程度上也可以决定获得排名的概率,那么我们应该如何查询搜索引擎收录呢?【曾庆平SEO】给大家分享几个方法:
1.站点命令查询
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2.站长工具,爱站工具查询
其次,作为SEO优化师,我们可以使用站长工具或者爱站工具查询和监控网站各种数据。事实上,很多站长工具都收录收录监控和查询功能。
但是,以上两种方式的查询结果都不是最准确的。真正准确的方法是通过各大搜索引擎的站长平台查询。这样得到的数据结果是最准确、信息量最大的。.
3.百度收录批量查询
如果要查看网站的收录情况,首先需要知道网站域名。有了域名之后,想要查看网站收录的情况就很简单了。
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网站没有收录
4.索引量查询
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伪原创相似度查询 可怕:蜘蛛爬行是什么?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2022-12-10 04:38
写文章,写自媒体,网站写文章,写稿子,编辑稿子,用伪原创工具,用ai智能写作工具---二狗小工具BQRDSZKFFC
什么是蜘蛛爬行?
如何选择材料进行创新
3.注意
这样折腾的话是不是太多了?折腾了又折腾,字数越来越多了。这个方法有效。
所以一定要学习比较流行的文章,注意采集整理同类型的文章。爆文 文章的爆文 点是什么?一段时间的流行文体文章能够分析整体趋势来启发我们现在的写作,探寻其中的规律,朝着一定的方向发展,比得意洋洋的人随便写写强多了!
高潮戏可以用对话以外的其他方式来表达,就像信息可以用其他方式传达一样。
1、对于伪原创,如果基本是抄袭,原创人可以申诉,争取自己的权利。
仅举几个例子:
1.通读全文,对中心主题有提炼和总结,特别要注意别人的重点。
学过数据库和数据挖掘,对这方面的理解比较深。区分 原创 和抄袭的关键是看你的 文章 的相似性。基本都是一样的十五字判断抄袭,算法也很简单的。
修改的内容最好占全文的30%+,这样搜索引擎会觉得去收录有价值,如果修改的内容太少,用户会觉得这个文章我直接看了就关掉,搜索引擎会认为这个文章没有什么价值。
您可以在原文中添加与文章相关的图片。这种修改不仅有利于用户体验,也有助于搜索引擎分析是否是原创,增加收录的几率。
过水东流滚滚黄河,后浪推前浪,也可以理解为前浪导致后浪。师出原创,学者押韵篇章,不断提炼精髓,拓宽意境,就像拓宽创业的前沿,保守的发展一样,要想做好,就必须有很高的水平立意、灵魂和理想,让人赏心悦目,过目不忘。我认为 原创 和 伪原创 都值得赞赏。只有 原创 足以生成 伪原创。绿叶托红花。只有伪原创才能发光原创。
像这样的问题,足以让我们研究一辈子,探索一辈子,研究一辈子,总结一辈子……
2、对于阅读进度,我们需要控制文章的长度,简化文章的内容,让用户在几页内阅读。
-01-
首先,我找到了一篇关于写作技巧类型的文章文章。我以下面三段为例,快速生成三段原创内容。
《史上最经典的7个营销案例!教你玩转双11!》
这是原创的基础。注意语言简洁。不要耍花样。
4.最后一段可以是自己对整个文章的总结和理解,当然需要用自己的话来表达。
(3) 付费专栏
1.1. 修改或替换第一段和最后一段,使搜索引擎在阅读第一段时抓取到的文字与其他文章不同,从而使该文章在搜索引擎中被列出改善状态。
2.高潮戏可以用对话以外的其他方式来表达,正如信息可以用其他方式传达一样。
3、伪原创工具平台较多,在线版可以利用大数据更精准的生成伪原创。现在Mediahaotong正在限时免费采集和体验智能原创功能。平台通过海量数据分析和自然语言合成,快速生成可读性强的伪原创文章。
4. 原创:根据传统出版行业规定,长篇小说文章在内容核心具有独创性,在文字表达方面,引用他人内容的比例不超过30 %,也就是说70%的内容必须是自己写的,这是判断原创的前提,否则可能判断为抄袭。
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什么是百度快照?如何在 上使用百度快照
摘要:百度快照是指备份代理网站的文本,并存储在百度的服务器上,以帮助代理网站加速链接的缓冲,换句话说,它是一种对网页的缓存处理。常用于网络缓冲速度不佳或网页画面丢失的情况。什么是百度快照?如何使用百度快照?无论你想通过哪个代理网络进行营销,人流都是企业之间竞争的源泉。比如……雷神
百度搜索指数排名是什么意思?刷排名是
摘要:百度搜索指数越高,用户搜索次数越多,关键词的价值就越高。一般是根据每个时间段的用户关注度数据,某个时间段的搜索量,以及用户的阅读、评论、转发等行为数据经过处理后计算得出。百度搜索指数排名是什么意思?它是如何计算的?在移动互联网的营销过程中,企业、...,雷神代改网 查看全部
伪原创相似度查询 可怕:蜘蛛爬行是什么?
写文章,写自媒体,网站写文章,写稿子,编辑稿子,用伪原创工具,用ai智能写作工具---二狗小工具BQRDSZKFFC
什么是蜘蛛爬行?
如何选择材料进行创新
3.注意
这样折腾的话是不是太多了?折腾了又折腾,字数越来越多了。这个方法有效。
所以一定要学习比较流行的文章,注意采集整理同类型的文章。爆文 文章的爆文 点是什么?一段时间的流行文体文章能够分析整体趋势来启发我们现在的写作,探寻其中的规律,朝着一定的方向发展,比得意洋洋的人随便写写强多了!
高潮戏可以用对话以外的其他方式来表达,就像信息可以用其他方式传达一样。
1、对于伪原创,如果基本是抄袭,原创人可以申诉,争取自己的权利。

仅举几个例子:
1.通读全文,对中心主题有提炼和总结,特别要注意别人的重点。
学过数据库和数据挖掘,对这方面的理解比较深。区分 原创 和抄袭的关键是看你的 文章 的相似性。基本都是一样的十五字判断抄袭,算法也很简单的。
修改的内容最好占全文的30%+,这样搜索引擎会觉得去收录有价值,如果修改的内容太少,用户会觉得这个文章我直接看了就关掉,搜索引擎会认为这个文章没有什么价值。
您可以在原文中添加与文章相关的图片。这种修改不仅有利于用户体验,也有助于搜索引擎分析是否是原创,增加收录的几率。
过水东流滚滚黄河,后浪推前浪,也可以理解为前浪导致后浪。师出原创,学者押韵篇章,不断提炼精髓,拓宽意境,就像拓宽创业的前沿,保守的发展一样,要想做好,就必须有很高的水平立意、灵魂和理想,让人赏心悦目,过目不忘。我认为 原创 和 伪原创 都值得赞赏。只有 原创 足以生成 伪原创。绿叶托红花。只有伪原创才能发光原创。
像这样的问题,足以让我们研究一辈子,探索一辈子,研究一辈子,总结一辈子……
2、对于阅读进度,我们需要控制文章的长度,简化文章的内容,让用户在几页内阅读。
-01-

首先,我找到了一篇关于写作技巧类型的文章文章。我以下面三段为例,快速生成三段原创内容。
《史上最经典的7个营销案例!教你玩转双11!》
这是原创的基础。注意语言简洁。不要耍花样。
4.最后一段可以是自己对整个文章的总结和理解,当然需要用自己的话来表达。
(3) 付费专栏
1.1. 修改或替换第一段和最后一段,使搜索引擎在阅读第一段时抓取到的文字与其他文章不同,从而使该文章在搜索引擎中被列出改善状态。
2.高潮戏可以用对话以外的其他方式来表达,正如信息可以用其他方式传达一样。
3、伪原创工具平台较多,在线版可以利用大数据更精准的生成伪原创。现在Mediahaotong正在限时免费采集和体验智能原创功能。平台通过海量数据分析和自然语言合成,快速生成可读性强的伪原创文章。
4. 原创:根据传统出版行业规定,长篇小说文章在内容核心具有独创性,在文字表达方面,引用他人内容的比例不超过30 %,也就是说70%的内容必须是自己写的,这是判断原创的前提,否则可能判断为抄袭。
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百度搜索指数排名是什么意思?刷排名是
摘要:百度搜索指数越高,用户搜索次数越多,关键词的价值就越高。一般是根据每个时间段的用户关注度数据,某个时间段的搜索量,以及用户的阅读、评论、转发等行为数据经过处理后计算得出。百度搜索指数排名是什么意思?它是如何计算的?在移动互联网的营销过程中,企业、...,雷神代改网
最新版:从百度搜索上去查百度统计站长统计搜狗统计统计谷歌统计
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 68 次浏览 • 2022-12-03 21:20
伪原创相似度查询,对网站营销来说,是很必要的,直接决定了网站的质量。目前市面上大多数的网站都会专注于站内优化,那么如何查询伪原创相似度,在网站优化过程中会常用到。可以根据自己的网站特点,根据网站质量高低不同来查询,从而节省成本,提高效率。比如,我们的网站特点是搜索引擎收录快,排名靠前。那么我们可以根据自己的网站特点,通过搜索引擎去查询在百度等搜索引擎上的相似度。
搜索了一些,都没有发现自己的网站存在对方网站中的相似网站。接下来小编以小天狼星官网为例,查询了小天狼星网站中的几个相似网站,其中几个网站都是百度里面排名比较靠前的。其中,有一个《界面新闻》在百度里面排名第六,不是百度老板和总编辑。网站权重5.33。上海天狼软件有限公司_营销咨询_企业策划_推广营销_网站托管_新闻稿发布这两个网站是百度排名还不错的两个,对比之下,是不是能看出两个网站的差距还是很大的。
一般在搜索的时候,是很难分出来两个不一样的网站的,一般人都会偏向于排名靠前的。所以,我们可以通过这种方式查询在同一个页面中两个网站的相似度,从而选择正确的网站,提高我们网站的质量。
从百度搜索上去查百度统计站长统计搜狗统计谷歌统计从上面去查询一下搜索词的相似度,站长统计可以查到的是网站的收录量和页面的权重。 查看全部
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一般在搜索的时候,是很难分出来两个不一样的网站的,一般人都会偏向于排名靠前的。所以,我们可以通过这种方式查询在同一个页面中两个网站的相似度,从而选择正确的网站,提高我们网站的质量。
从百度搜索上去查百度统计站长统计搜狗统计谷歌统计从上面去查询一下搜索词的相似度,站长统计可以查到的是网站的收录量和页面的权重。
官方数据:说一说:网站运营需要注意网页相似度问题2021/9/2 10:48:42
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 68 次浏览 • 2022-12-01 07:13
很多站长在运营自己的网站时,有时会遇到问题,那就是页面的相似度。什么是网页相似度?简单的说,所谓网页相似度就是两个网页之间的相似度。这两个页面可能是也可能不是同一站点上的页面,或者其他站点上的页面。当搜索引擎索引一个网页时,它通常会比较两个网页,看看它们是否相似。站长工具可以准确及时的掌握您网站的收录情况、alexa排名、PR值,让您对自己网站的情况了如指掌。另外,当你查询的时候,它会留下一条查询记录,成为一个临时的外链。以便搜索引擎可以更多更快地抓取您的网站。
所谓相似,就是两个网页的内容基本相同。在这种情况下,可以认为这两个网页是相似的。在比较两个网络搜索引擎时,使用特定的算法进行比较。搜索引擎通常使用两种方法进行比较:一种是基于网页摘要的比较。如果多个网页摘要的md5值相同,则证明这些页面相似度高。其次,根据页面关键词,按照关键词出现频率的顺序,可以取N个高频词。如果它们的md5值相同,就可以认为这些页面相似度很高。Google 搜索引擎将网页的相似度设置为 60%。即如果两个网页的相似度超过60%,正在比较的网页将不再包括在内。如果相似度接近60%,可以收录对比页,但搜索引擎的权重相对较低。这就是搜索引擎处理网络相似性的方式。可以看出,页面相似度对我们网站的影响主要取决于被比较的页面能否被收录,而对其他方面没有影响。
网站运行中出现类似问题主要有两个原因:
(1) 同一个网站,将旧网页复制到新网页,导致内部网页的标题,关键词,描述信息,内容变化比较小,结果判断相似度搜索引擎。
(2) 不同网站之间,网站内容中已收录
原创内容,并略作改动或伪原创,导致内容改动较少,或只是调整了一段,内容没有改动,类似抄袭;它被搜索引擎判断为相似。判断网络搜索引擎的相似度是非常聪明的。不是我们想象的从头到尾的简单对比,而是智能的分析对比。我们不冒险,认为复制他人的网页内容并进行简单的更改就可以逍遥法外。
当出现问题时,我们需要纠正它,这样我们下次就不会犯同样的错误。对于网站运行中的网页相似性,我们知道了原因,就可以找到解决办法。解决相似网页更有效的方法是做到真正的原创。如果您的网页内容是原创的,只要内容质量高,不会因为网页相似性而出现问题,不会被收录。可以包括普通的。里面。如果你没有太多空闲时间来写原创文章,或者由于问题的严重程度无法写出高质量的原创文章,你也可以造假,但我们建议你避免类似的问题页面,你需要在原来的文章中做重大的改变,至少多 50%,这样你就可以包括搜索引擎。
此外,我们建议您在网页中担任网站管理员以节省时间。如果您需要复制原来的网页,那么我们也建议您的网页的标题、关键词、描述信息和内容也要进行较大的改动,否则很难收录您的网页。修改时,可以用其他方式替换原来的代码,比如用iFrame框架替换之前的部分内容等。
对于不会建站的新手,为了避免以后的麻烦,小编建议大家在操作网站的时候要注意网页的相似度。
外媒:天津网站代运营哪家公司比较好2022【信息头条】
慧来客AI智能一站式获客平台为您介绍2022代运营天津网站哪家公司比较好[资讯头条][E6wXI7]
天津网站代运营哪家公司好2022【资讯头条】
如今,软文推广是中小企业非常喜欢的一种产品营销方式。通过这种简单易操作的方法,企业可以多次取得良好的营销效果。如果企业推出新产品,或者企业想让品牌为更多的群体所熟知,甚至做大做强,软文推广的效果是显而易见的。网络推广具有传播快、周期长、成本低的特点。所以现在很多品牌都会做软文推广来增加产品的知名度。
云海汇(天津)电子商务有限公司专注于为客户提供互联网整合营销服务。我们专注于为客户提供集企业营销体系建设与推广、网络工具、网站建设、小程序开发、短视频优化为一体的全方位解决方案服务。公司拥有强大有效的营销体系、专业的实施和运营经验,致力于为各行各业提供整合营销服务。通过为企业提供全新的营销理念和营销体系,以及专业优质的服务,与企业共同构建畅通的营销渠道,最终推动企业获得更多的客户流量,实现业绩增长。
网络推广具有传播快、周期长、成本低的特点。所以现在很多品牌都会做软文推广来增加产品的知名度。
使用CDN加速静态资源:这里所说的CDN指的是内容分发网络,它是在现有互联网的基础上,由网络中无处不在的节点服务器组成的一层智能虚拟网络。内容分发网络系统可以根据网络流量、各节点的连接情况、负载情况、与用户的距离和响应时间,将用户的请求实时重定向到离用户较近的服务节点。利用网站的静态资源作为CDN加速镜像或者缓存优化,可以更好的提高网站的打开速度。比如JS等网站的CDN加速,有利于提升整个网站的加载和打开速度。
网络营销和网络推广,这两个词可能很多人都会经常听到,甚至很多人认为它们是一回事。很多朋友听了一些传言,认为做搜索引擎优化并不难,而且大部分关于优化的知识都可以在网上找到。于是一些新手开始没日没夜地在网上搜索引擎信息。找到这些资料后,粗略地看了一眼,才觉得自己身临其境。操作了几个排行榜后,我开始心慌了。如果你留心,你可能会发现QQ群里每天都有大量所谓的SEO主任在争论。每次搜索引擎算法大更新后,这些人是最吵闹的。但事实真的如此吗?实际上,网络营销和网络推广不是一回事。虽然它们看起来很相似,但它们是两个概念。可以说,网络推广收录
在网络营销中,因此网络营销的范围更大。
什么是网络推广
我们所说的网络推广,主要集中在推广这个词上,是指通过各种网络推广方式,让厂家的产品被更多的人知道。微博是新浪微博推出的用户数据记录和分享平台。是一个基于互联网技术的数据分析社交媒体平台。随着越来越多的网民加入,微博用户数已突破5亿。微博也逐渐成为传播热点事件、热门话题和人们生活的最常用方式。微博现已成为全球社交平台之一。微拍目前拥有3亿月活跃用户。从2014年12月16日至今的六个月时间里,微博用户数已达4.2亿。也就是说,网络推广主要是为了宣传,
什么是网络营销
与网络推广相比,虽然同样是广泛宣传产品,但营销和推广这两个词有两个含义。营销更注重经济效益,也就是说网络营销更注重推广转化率。具有原汁原味的软文,主要是针对产品使用的亲身体验和建议所写。有经验的软文在这三种软文中写的比较好,因为这样的软文可以做到地道,不同的人对一个产品有不同的看法。在使用过程中产生的意见和体验是不同的。这是一篇深度意义上的优质软文,能够很好的吸引用户进入我们所描述的世界,从而达到很高的转化率。背景软文介绍,给装修公司写软文的时候,原创软文虽然有各种优点,但是比较费时间。在这种情况下,很多人会采用伪原创的方式来写作,而伪原创需要很强的编辑能力,能够将别人的文章融入到自己的作品中,虽然这样也有抄袭的嫌疑,但是效果也非常好好的。也就是说,如果没有转化,就只能算是网络推广,而不是网络营销。虽然这也有抄袭嫌疑,但是效果也很好。也就是说,如果没有转化,就只能算是网络推广,而不是网络营销。虽然这也有抄袭嫌疑,但是效果也很好。也就是说,如果没有转化,就只能算是网络推广,而不是网络营销。
网络推广和网络营销的界限不是很明显,但网络推广的投资相对较小,有时一个人就可以操作,而网络营销投入的资金较多,一般需要专业的团队来完成操作。
对于我们的企业网站建设和内容,云海汇坚持以原创内容为主,力求保证每篇网站文章的质量都足够高。
网络营销与网络推广的区别
网络推广的渠道很多,包括论坛推广、QQ群推广、图书馆、知识频道等。这些频道通常是免费的。如果自己操作的话,会耗费大量的时间和精力,而且如果不是专业人士,宣传的效果也会非常有限。一篇好的软文需要收录
的内容很多,要根据目标用户的需求、用户情绪等综合选择,选择行业、网站等阅读。在写软文的过程中需要考虑软文是否与网站内容相关。如果内容比较简单,尽量创新;如果内容比较复杂,然后注意如何将本文的所有元素连接在一起以达到效果。软文营销的推广方式有很多,但软文营销最重要的方面是内容营销、创意营销和体验营销;针对不同类型的软文和营销活动,需要制定相应的策略,针对不同的品牌和企业进行实施。同样是网络推广,如果由专业的公司来做,往往效果会更好。需要针对不同的品牌和企业制定相应的策略来实施。同样是网络推广,如果由专业的公司来做,往往效果会更好。需要针对不同的品牌和企业制定相应的策略来实施。同样是网络推广,如果由专业的公司来做,往往效果会更好。
在工作量方面,网络推广的工作量往往比较大。比如在论坛发帖推广,往往需要达到一定的发帖量,发帖后的效果如何就不得而知了。软文狭义定义:指公司的报纸。广义定义:指公司计划在报刊、杂志或网络等宣传载体上刊登,可以提升公司品牌形象和美誉度,或可以促进公司销售的。宣传解读类文章,包括专题新闻报道、深度文章、付费随笔、案例分析等。Advertorial在英文中是相对硬广告而言的,指企业营销策划人员或广告公司文案撰写的“文字广告”。
软文推广优势:将门户媒体的宣传报道截图展示在企业官网或宣传册上,展示给客户,可以大大提高企业和品牌的知名度。
无法进行网络推广关键词的原因。更新文章内容的问题。本站虽然每天更新,但文章原创性不高,属于伪原创。现在网络推广很流行伪原创,但伪原创毕竟是“假的”。随着算法的调整和更新,我们发现越来越重视网站的内容。近期也被发现的网站也经常因为网站质量问题而被降级处罚。因为最近对高创意网站的偏好度很高,所以它的权重也很高,所以建议以后尽量原创。 查看全部
官方数据:说一说:网站运营需要注意网页相似度问题2021/9/2 10:48:42
很多站长在运营自己的网站时,有时会遇到问题,那就是页面的相似度。什么是网页相似度?简单的说,所谓网页相似度就是两个网页之间的相似度。这两个页面可能是也可能不是同一站点上的页面,或者其他站点上的页面。当搜索引擎索引一个网页时,它通常会比较两个网页,看看它们是否相似。站长工具可以准确及时的掌握您网站的收录情况、alexa排名、PR值,让您对自己网站的情况了如指掌。另外,当你查询的时候,它会留下一条查询记录,成为一个临时的外链。以便搜索引擎可以更多更快地抓取您的网站。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 68 次浏览 • 2022-11-30 15:16
网通
新闻 | 发表于 2021-11-08
在网站建设的过程中,经常会遇到一个令人恼火的问题,那就是网页的相似度很高。一旦出现该问题,网站排名将难以提升,甚至导致百度降级或处罚。.
一般来说,网页的相似性主要是指两个网页的很多部分内容是相同的。当搜索引擎比较两个网页时,它使用两种方法进行比较分析。
首先是根据网页内容上的摘要模块来分析。如果两个网页的MD5值数据相同,那么这两个网页的相似度就很高。
二是根据关键词在网页中出现的频率和排名来分析。获取网页中词频较高的关键词,然后进行MD5赋值。如果两个网页的关键词MD5值相同,说明相似度很高。
目前搜索引擎识别的网页相似度不能超过60%。如果超过60%,就会被相应的搜索引擎惩罚,导致降权或封禁。那么造成网页相似度的因素有哪些呢?快商认为,主要原因有两点:
首先,在同一个网站上,过去的旧内容往往只是简单地翻新。翻新过程中,描述、关键词、标题、内容很少改动,或者干脆伪原创,这样容易造成网页相似度高。
第二,将其他网站已经收录的内容,进行简单的调整,比如更改标题,重新组织段落,然后发布到自己的网站上。虽然这样的内容和自己网站上的内容相比不会存在相似性,但是从互联网的角度来看,那么这种重复就会变得非常明显。
当网页相似度明显时,需要立即改变之前的内容构建策略,否则一旦警戒线超过60%,网站将很容易被判断为垃圾网站,难以成功。对此,可以从以下两个方面降低网站内容的相似度。
第一,尽量原创,因为原创的内容不会有雷同的问题,而且即使其他网站被转载,甚至收录的时间比你长,过了一段时间,百度的智能算法也会判断你是作为第一创造者给予更高的权重。
二是伪原创需要升级。毕竟一个网站丰富的内容,往往是一个站长个人或者一个小团队很难去充实的。适当的伪原创无可厚非,但是伪原创需要升级,简单的改标题打乱段落的方式很难适应百度的智能升级。最好的办法就是手工改写,尽可能做到70%以上的原创。降低网页的相似度。
三、利用iFrame框架技术将一些重要的内容多次展示,因为一个网站的内容可能会在多个渠道展示,比如首页有一些推荐的内容,这些内容也存在于相应的栏目页面如果你有相同的内容,那么这时候就需要用到iFrame框架技术,百度会对重复的内容说不,让百度不抓取这些内容,从而避免网页雷同的风险。
专业知识:seo搜索引擎优化培训大纲——seo王进
掌握用户搜索习惯和排名权重分析;了解SEO和竞价推广的优缺点;掌握SEO的价值和目标;熟练操作SEO数据查询工具,分析网站搜索引擎性能,能够分析网站SEO状况。精通核心关键词选择方法;精通长尾关键词扩展方法;精通关键词分组和布局方法;掌握关键词竞争激励判断方法;掌握关键词流量趋势估计方法;熟悉结构优化域名和SEO主机和SEO框架结构和跳转策略逻辑结构设计和优化配置技巧和优化机器人。
熟练掌握网站物理结构、逻辑组织设计和优化方法;了解域名、主机、程序和SEO之间的关系。熟悉基于状态的处理方法;精通网站标准化处理方法;熟练制作和应用站点地图;掌握网站重定向和404页面设计方法。精通网站内链设计方法,尤其是结构设计和层次设计。掌握HTML网站地图的功能及制作方法。网页优化 元素优化 标签优化 关键原创技巧 页面排版设计 文字优化(颜色、大图优化(名称、大小、注释等) Flash优化 交互设计优化 代码优化 Title标题标签设计原则 关键词关键词 标签优化的原理和技巧H/Alt/Strong/标签优化CSS/JS标签优化锚文本概念和优化关键词语义分析关键词变体形式关键词词频分布和密度优缺点原创与伪原创分析 原创原理与技巧 熟悉页面视觉元素的优化方法,尤其是页面结构和图片优化 熟悉页面标题标签、描述标签、关键词标签的优化方法。熟练掌握页面常用的标签优化方法,尤其是js、cssalt标签优化和代码优化方法。掌握代码优化方法掌握页面关键词布局优化方法;理解 关键词 语义分析。熟悉原创和伪原创的方法和技巧;内容优化 优化原则 优化构建方法 伪原创方法与技巧 转载内容注意事项 网站内容相关性 网站内容权威 网站内容原创 网站内容更新率 网站内容点击率 网站内容新鲜度 外链作用与意义 外链分析技术介绍 外链质量判断链接查询指导工具查询外链博客文章软文论坛网摘书签百科及问答网站网络广告熟悉内容转载注意事项;了解原创和伪原创质量熟悉网站内容优化的六大原则,
精通网站内容更新和发布定位的原则和方法。熟练判断外部链接的质量;掌握查询方法;熟悉链接分析技术,熟悉常见的外部链接构建方法。掌握链接诱饵制作与用户链接策划 SEO作弊方法 SEO惩罚 搜索引擎惩罚 SEO高位站策略 购买链接 社交媒体分类信息 网站网站目录 提交友情链接 链接诱饵类型及制作方法 合理的外链建设方案 入门懂黑帽子,做好白帽 常见SEO作弊手段 搜索引擎惩罚类型及检测 如何应对被搜索引擎惩罚的网站 站群优化策略 企业站优化分析与技巧 信息站优化分析与技巧 电子商务站优化分析并掌握生产合理的外链工作计划和方法。了解白帽及相关概念。熟悉常见的SEO作弊手段;熟悉搜索引擎惩罚类型及监控方式;熟悉网站被搜索引擎惩罚后的处理方法;排名批量查询工具 流量统计分析 基于SEO的网站诊断与分析完整解决方案 撰写网站SEO诊断报告与SEO方案合集 排名监控与分析 流量统计工具介绍 流量数据统计与SEO运营流程 SEO效果评估与流程管理 SEO团队管理与绩效考核 SEO危机预测与管理 年销售额近亿企业网站SEO案例解决方案 SEO选择自组团队运营还是外包?网站改版要注意什么?熟悉常用SEO工具的使用,尤其是站长工具和关键词工具的使用,掌握制作网站SEO诊断分析报告SEO方案的技巧。
精通网站SEO数据监控方法,熟练操作流量统计工具监控流量数据,熟悉SEO操作流程和SEO项目管理技巧;了解和掌握网站SEO策略之间的关系;掌握SEO效果评估和团队管理。熟悉SEO常见问题的分析和解决方法,多个域名如何最适合做独立SEO?响应新的二级域名使用对账问题。百度优化和谷歌优化有什么区别?网站SEO是一个靠经验的行业。本课程收录
大量实际案例。通过案例,讲解SEO知识点,传授相关经验,让学员更好地掌握SEO知识。几个代表性案例如下: 培训行业网站群SEO教育案例分析。某教育培训机构在一年内根据公司情况和产品结构特点,有序搭建了拥有120多个网站的网站群系统,使公司营业额翻了数倍;知名电商网站SEO培训案例分析、大型电商网站关键词布局策略分析、网站结构优化、内容优化处理、用户案例交互设计所采用的一些技巧、外部链接优化;某年营业额近亿的企业网站SEO诊断优化案例分析:
SEO具有很强的实用性,脱离实战的SEO只是纸上谈兵。本课程阶段有许多实际项目。学员拥有一个网站,在学习SEO知识的同时利用自己的网站实践,让学员更好的掌握SEO知识,包括:整个课程的个人网站SEO项目;关键词挖掘与竞争分析,搭建关键词词库;竞争对手网站研究和SEO分析;撰写网站诊断分析和SEO方案;撰写丹麦网络营销软文。阶段考核阶段,撰写沙龙个人网站SEO测评,现场诊断分析和SEO方案模拟面试,邀请业内知名专家,主题围绕网站优化, 查看全部
专业知识:专业教育培训服务平台
网通
新闻 | 发表于 2021-11-08
在网站建设的过程中,经常会遇到一个令人恼火的问题,那就是网页的相似度很高。一旦出现该问题,网站排名将难以提升,甚至导致百度降级或处罚。.

一般来说,网页的相似性主要是指两个网页的很多部分内容是相同的。当搜索引擎比较两个网页时,它使用两种方法进行比较分析。
首先是根据网页内容上的摘要模块来分析。如果两个网页的MD5值数据相同,那么这两个网页的相似度就很高。
二是根据关键词在网页中出现的频率和排名来分析。获取网页中词频较高的关键词,然后进行MD5赋值。如果两个网页的关键词MD5值相同,说明相似度很高。
目前搜索引擎识别的网页相似度不能超过60%。如果超过60%,就会被相应的搜索引擎惩罚,导致降权或封禁。那么造成网页相似度的因素有哪些呢?快商认为,主要原因有两点:
首先,在同一个网站上,过去的旧内容往往只是简单地翻新。翻新过程中,描述、关键词、标题、内容很少改动,或者干脆伪原创,这样容易造成网页相似度高。

第二,将其他网站已经收录的内容,进行简单的调整,比如更改标题,重新组织段落,然后发布到自己的网站上。虽然这样的内容和自己网站上的内容相比不会存在相似性,但是从互联网的角度来看,那么这种重复就会变得非常明显。
当网页相似度明显时,需要立即改变之前的内容构建策略,否则一旦警戒线超过60%,网站将很容易被判断为垃圾网站,难以成功。对此,可以从以下两个方面降低网站内容的相似度。
第一,尽量原创,因为原创的内容不会有雷同的问题,而且即使其他网站被转载,甚至收录的时间比你长,过了一段时间,百度的智能算法也会判断你是作为第一创造者给予更高的权重。
二是伪原创需要升级。毕竟一个网站丰富的内容,往往是一个站长个人或者一个小团队很难去充实的。适当的伪原创无可厚非,但是伪原创需要升级,简单的改标题打乱段落的方式很难适应百度的智能升级。最好的办法就是手工改写,尽可能做到70%以上的原创。降低网页的相似度。
三、利用iFrame框架技术将一些重要的内容多次展示,因为一个网站的内容可能会在多个渠道展示,比如首页有一些推荐的内容,这些内容也存在于相应的栏目页面如果你有相同的内容,那么这时候就需要用到iFrame框架技术,百度会对重复的内容说不,让百度不抓取这些内容,从而避免网页雷同的风险。
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推荐文章:网站建设文章内容要如何去规划
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 77 次浏览 • 2022-11-27 16:42
原文在搜索引擎中,相似
度小于40%的内容,搜索引擎会认为它是原创文章,相似度的质量越高越差,搜索引擎会判断它是伪原创或采集
。当然,原创文章的定义不仅在这里,搜索引擎已经发展了十几年,还有一定的识别文章的能力,当文章的内容是从杂词拼凑出来的,阅读起来没有意义时,就会被认为是垃圾内容,不收录。因此,对用户有价值的文章才是真正的原创文章。石家庄网站建设
伪原创文章伪原创
只是一个概念,详细每个站长都用伪原创来达到SEO效果,但最终的结果却不一样。简单的伪原创方法如替换关键词、改变段落顺序、修改标题等,效果会逐渐减弱,因为搜索引擎在进步,这种机会主义的方式肯定不会受到搜索引擎的欢迎。我认为优秀的伪原创文章应该用自己的理解,自己的文字来表达,甚至在看了别人的优秀原创文章后,扩展自己的观点,其实这样的文章在一定程度上已经达到了搜索引擎的原创水平。
捕获内容
对于个别站长来说,精力是SEO最大的障碍,他们都知道采集
是互联网的垃圾内容生产者,他们都知道采集
对网站权威的提升不利,但又摆脱不了他。其实,依赖采集
的新网站是没有活路的,搜索引擎对采集
有一定程度的考虑,同样是采集
,大网站采集
可以收录,你的不行;更新文章也是一样,大网站只用采集
作为更新内容的一种方式,你把所有的代码都放在采集
上。
解决方案:MAPPO学习笔记(1):从PPO算法开始
本文采集
并
大家伙整理教程主要介绍MAPPO学习笔记(1):从PPO算法入手,大家伙教程大佬觉得很不错,现在分享给大家,给大家参考。
由于这一时期的学习内容涉及MAPPO算法,我
对MAPPO算法这个多智能体算法的信息交互机制了解不多,我写这一系列笔记是为了巩固知识,做一些肤浅有趣的总结。
1. PPO算法简介 1.1.PG 算法
如果要分类,根据学习方法的不同,强化学习可以分为基于价值的方法、基于策略的方法和基于AC框架的Actor-Critic方法。下面简单介绍一下。
基于价值的方法:
典型的代表是------Q-learning、Ssarsa和DQN,之所以叫“基于价值”的方法,是因为在这种方法中,我们所有的决策都是基于一个“表”,其中“表”是一个比较抽象的陈述,大致可以理解为:我们现在处于什么样的状态,在这种状态下,我们采取什么样的行动才会产生很大的“收获”。然后我们将根据这种“收益”情况采取行动。基于策略的方法:
这里的典型代表是PPO算法,在Q学习和DQN中,我们输出一个Q值,代表状态当前的行动收入,但基于策略的算法放弃了这个Q值思想,而是输出当前状态可以采取的所有行动的概率,这意味着:你现在很饿, 但你不知道你想吃什么,你只知道你是食肉动物,我想多吃点肉。那么“想吃肉”就是你的策略(政策),至于吃什么样的肉,鸡、鸭、鱼、猪肉、牛肉和羊肉......这完全取决于你的心情。
Actor-Critic 方法:这种方法最显著的特点是 AC 框架,简而言之,最简单的 AC 框架由两部分组成:Actor 和 Critic,如果我们把 Critic 看作老师,Actor 可以看作是学生,老师会评估学生在当前状态下的行为,然后学生会用这个“评估”更新他们的参数。这是更新 AC 框架的最简单方法。
我们这里来谈谈 PG 算法,我们不妨把一个“策略”近似为概率分布,也许每个不同的情况对应一个概率分布,那么我们的目的就变成了用一个带有 θ 参数的函数来近似策略,可以通过调整参数 θ 来调整近似最优策略。
那么接下来要做的是优化策略函数,让目标函数在最大值的方向上优化。以食物为例:你还是一个很饿的人,不知道吃什么,于是你尝试了一家从未吃过的餐厅,突然发现这家餐厅很好吃,以后可能会经常回来。为什么这不是策略更新的过程?
话虽如此,我们只有一个目标:通过更新策略参数 θ 来最大化我们的 ReWARD。当然,可以推导出的公式是有一堆的,但是我最不喜欢的就是推公式,所以从头到尾就不推了,直接说结论。也就是说,我们可以通过更新公式更新策略参数θ,从而达到优化策略的目的。
1.2. PPO 算法
上面介绍的 PG 算法看起来非常理想可行,但 PG 算法有一个很大的缺点:每当我们更新策略参数 θ 时,那么我们之前的策略就可以说是“直接失效”了。那么这样做的后果是什么呢,众所周知,我们的政策更新是通过旧政策在环境中采样的,一旦政策更新,旧数据,旧政策采样的数据,对新政策的更新不再有任何指导意义,所以我们需要新一轮的抽样。这使得传统的PG方法需要大量的时间来采样,从而大大降低了数据的利用率。
为了解决这个问题,出现了“异构战略”的概念。简单地说,使用另一种策略与环境交互以完成“采集
数据”的任务。然后,需要训练的策略可以使用此数据进行有效更新。但!如上一段所述,传统的PG方法不能利用不同策略采集
的数据进行自我更新,这就需要我们引入一些其他技术,使这种“高效”的更新方法成为可能。
第一个技巧是重要性抽样。假设我们有两种策略,一种称为$p$,另一种称为$q$。我们知道我们这里有一个函数 $f(X)$,函数中的 $x$ 由策略 $p$ 采样。然后,如果我们想得到函数的平均值 $f(X)$,我们可以从分布 $p$ 中采集
尽可能多的样本数据 $x^i$,通过计算所有 $f(x^i)$ 的平均值,我们可以近似$f(X)$的期望值。由以下公式表示:
$E_{x sim p}[f(X)] approx frac{1}{N} sum_{i=1}^{N} fleft(x^{i}right)$
但要注意!由于我们使用的是异构策略方法,这里我们使用策略 $q$ 进行采样,所以我们没有办法直接使用上面的公式来得到 $f(X)$ 的近似值。此时,需要对所需公式进行一些转换。
现在我们假设所有 $x$ 都是由策略 $p$ 采样的,那么我们可以将 $f(X)$ 的期望值表示为以下公式:
$int f(X) p(X) d x$
将其转换为:$int f(X) p(X) d x=int f(X) frac{p(X)}{q(X)} q(X
) d x=E_{x sim q}left[f(X) frac{p(X)}{q(X)}right]$
可提供表面处理:$E_{x sim p}[f(X)]
=E_{x sim q}left[f(X) frac{p(X)}{q(X)}right]$
通过这样的变换,我们可以通过策略 $q$ 进行采样,然后计算$f(X) frac{p(X)}{q(X)}$,最后找到它的平均值,也可以得到 $f(X)$ 的期望近似值。
看!这样,在不同策略的前提下计算出$p$策略下函数$f(X)$的期望近似值,并计算$q$策略采集
的数据。
我们简单地总结了这种方法:通过将策略采集
的每个数据$q$乘以“重要性权重”:$frac{p(X)}{q(X)}$,可以纠正两种策略之间的差异。通过这样的修正方法,策略 $p 和策略 $q$ 之间的关系大致可以看作是“参与者”和“信息采集
者”,参与者通过信息采集
器获得的数据来优化自己的策略。
第二个技巧是KL背离,当我们介绍上述重要性抽样时,似乎所有问题都解决了,但需要注意的是,用于抽样的策略$q$与用于决策的策略$p$之间的差距不能太大。因为即使两个分布之间的均值和方差之差太大,训练过程也会引起各种问题。这就像我是一个肉食者,但我从我的素食朋友喜欢的餐馆名单中决定今天吃什么。因此,有必要引入KL背离来约束训练过程,使策略$p$和策略$q$之间的差异不能太大。
第三招是优势函数。我们必须了解的第一件事是,PPO生成随机策略,即参与者在每种情况下采取某些行动的概率。但这会产生一个更严重的问题:好的越来越好,坏的越来越坏,以至于我们会忽略某些州一些更合适的行动。通俗地说,我们生成的分布将更愿意选择那些在许多情况下表现更好的动作,并且很有可能采取这样的动作,并以非常小的概率采取一些表现较差的行动,甚至是“次优解决方案”。这使得我们“努力工作”的随机性优势不再存在。因此,在计算状态-操作对分数时,我们应该人为地引入一个“基线”,而这个“基线”就是该状态下状态-操作对分数的平均值。通过引入这样的“基线”,我们可以得到优势函数:也就是说,我们在这种状态下采用的策略比一般情况下好多少。
现在优势函数可以与重要性抽样相结合(KL 散度将在后面添加),更新策略使用的梯度可以表示为:$E_{left(s_{t}, a_{t}right) sim pi_{theta^{primE}}}left[frac{p_{theta}left(s_{t}, a_{t}right)}{p_{theta^{primE}}left(s_{t}, a_{t}right)} A^{theta}left(s_{t}, a_{t}right)
nabla log p_{theta}left(a_{t}^{n} mid s_{t}^{n}right)right]$
其中 $theta^{primE}$ 代表旧策略,是我们用来采样的策略,$θ$ 代表我们当前的策略,上等式是我们使用策略梯度更新 $θ$ 时使用的梯度。这里的 $A$ 是主导函数。
然后我们之前也说过两个策略的差距不要太大,所以我们在PPO算法中引入了KL散度,得到的优化目标如下:
$begin{aligneD} J_{mathrm{PPO}}^{theta^{primE}}(theta) &=J^{theta^{primE}}(theta)-beta mathrm{KL}left(theta, theta^{primE}right) \ J^{theta^{primE}}(theta) &=E_{left(s_{t }, a_{t}right) sim pi_{theta^{primE}}}left[frac{p_{theta}left(a_{t} mid s_{t}right)}{p_{theta^{primE}}left(a_{t} mid s_{t}right)} A^{theta^{primE}}left(s_{t}, a_{t}right)right ] end{aligneD}$
在构建代码时,我们可以直接将损失设置为负 $J(θ)$,这在 PG 中实现了梯度更新。
值得一提的是,一般来说,我们不直接构造KL散度,而是使用PPO惩罚或PPO剪辑来优化和替换传统的KL散度。
对于这两种方法,可以参考这位大佬的文章:详细近政策优化(PPO,满满干货)-建书()大佬写干货满了!!!像我这样的温斯顿可以相对顺利地理解它。
2. PPO 算法代码
PPO算法的代码比较容易理解,这里就不赘述了,贴出来看一看,让大家好理解。但请注意,此代码使用我们前面提到的近端优化裁剪方法 (PPO-clip)
网络结构:点击查看代码
class FeedForWARDNN(nn.ModulE):
def __init__(self, in_dim, out_dim):
super(FeedForWARDNN, self).__init__()
self.layer1 = nn.Linear(in_dim, 64)
self.layer2 = nn.Linear(64, 64)
self.layer3 = nn.Linear(64, out_dim)
def forWARD(self, obs):
if isinstance(obs, np.ndarray):
obs = torch.tensor(obs, dtype=torch.float)
activation1 = F.relu(self.layer1(obs))
activation2 = F.relu(self.layer2(activation1))
output = self.layer3(activation2)
return output
PPO 算法类:
点击查看代码
class PPO:
def __init__(self, policy_class, env, **hyperparameters):
# PPO 初始化用于训练的超参数
self._init_hyperparameters(hyperparameters)
# 提取环境信息
self.env = env
self.obs_dim = env.observation_space.shape[0]
self.act_dim = env.action_space.shape[0]
# 初始化演员和评论家网络
self.actor = policy_class(self.obs_dim, self.act_dim)
self.critic = policy_class(self.obs_dim, 1)
# 为演员和评论家初始化优化器
self.actor_optim = Adam(self.actor.parameters(), lr=self.lr)
self.critic_optim = Adam(self.critic.parameters(), lr=self.lr)
# 初始化协方差矩阵,用于查询actor网络的action
self.cov_var = torch.full(size=(self.act_dim,), fill_value=0.5)
self.cov_mat = torch.diag(self.cov_var)
# 这个记录器将帮助我们打印出每个迭代的摘要
self.logger = {
'delta_t': time.time_ns(),
't_so_far': 0, # 到目前为止的时间步数
'i_so_far': 0, # 到目前为止的迭代次数
<p>
'batch_lens': [], # 批次中的episoDic长度
'batch_rews': [], # 批次中的rews回报
'actor_losses': [], # 当前迭代中演员网络的损失
}
def learn(self, @R_441_10586@l_timesteps):
print(f"Learning... Running {self.max_timesteps_per_episodE} timesteps per episode, ", end='')
print(f"{self.timesteps_per_batch} timesteps per batch for a @R_441_10586@l of {@R_441_10586@l_timesteps} timesteps")
t_so_far = 0 # 到目前为止仿真的时间步数
i_so_far = 0 # 到目前为止,已运行的迭代次数
while t_so_far < @R_441_10586@l_timesteps:
# 收集批量实验数据
batch_obs, batch_acts, batch_log_probs, batch_rtgs, batch_lens = self.rollout()
# 计算收集这一批数据的时间步数
t_so_far += np.sum(batch_lens)
# 增加迭代次数
i_so_far += 1
# 记录到目前为止的时间步数和到目前为止的迭代次数
self.logger['t_so_far'] = t_so_far
self.logger['i_so_far'] = i_so_far
# 计算第k次迭代的advantage
V, _ = self.evaluate(batch_obs, batch_acts)
A_k = batch_rtgs - V.detach()
# 将优势归一化 在理论上不是必须的,但在实践中,它减少了我们优势的方差,使收敛更加稳定和快速。
# 添加这个是因为在没有这个的情况下,解决一些环境的问题太不稳定了。
A_k = (A_k - A_k.mean()) / (A_k.std() + 1e-10)
# 在其中更新我们的网络。
for _ in range(self.n_updates_per_iteration):
V, curr_log_probs = self.evaluate(batch_obs, batch_acts)
# 重要性采样的权重
ratios = torch.exp(curr_log_probs - batch_log_probs)
surr1 = ratios * A_k
surr2 = torch.clamp(ratios, 1 - self.clip, 1 + self.clip) * A_k
# 计算两个网络的损失。
actor_loss = (-torch.min(surr1, surr2)).mean()
critic_loss = nn.MSELoss()(V, batch_rtgs)
# 计算梯度并对actor网络进行反向传播
# 梯度清零
self.actor_optim.zero_grad()
# 反向传播,产生梯度
actor_loss.BACkWARD(retain_graph=TruE)
# 通过梯度下降进行优化
self.actor_optim.step()
# 计算梯度并对critic网络进行反向传播
self.critic_optim.zero_grad()
critic_loss.BACkWARD()
self.critic_optim.step()
self.logger['actor_losses'].append(actor_loss.detach())
self._log_sumMary()
if i_so_far % self.save_freq == 0:
torch.save(self.actor.state_Dict(), './ppo_actor.pth')
torch.save(self.critic.state_Dict(), './ppo_critic.pth')
def rollout(self):
"""
这就是我们从实验中收集一批数据的地方。由于这是一个on-policy的算法,我们需要在每次迭代行为者/批评者网络时收集一批新的数据。
"""
batch_obs = []
batch_acts = []
batch_log_probs = []
batch_rews = []
batch_rtgs = []
batch_lens = []
# 一回合的数据。追踪每一回合的奖励,在回合结束的时候会被清空,开始新的回合。
ep_rews = []
# 追踪到目前为止这批程序我们已经运行了多少个时间段
t = 0
# 继续实验,直到我们每批运行超过或等于指定的时间步数
while t < self.timesteps_per_batch:
ep_rews = [] 每回合收集的奖励
# 重置环境
obs = self.env.reset()
done = false
# 运行一个回合的最大时间为max_timesteps_per_episode的时间步数
for ep_t in range(self.max_timesteps_per_episodE):
if self.render and (self.logger['i_so_far'] % self.render_every_i == 0) and len(batch_lens) == 0:
self.env.render()
# 递增时间步数,到目前为止已经运行了这批程序
t += 1
# 追踪本批中的观察结果
batch_obs.append(obs)
# 计算action,并在env中执行一次step。
# 注意,rew是奖励的简称。
action, log_prob = self.get_action(obs)
obs, rew, done, _ = self.env.step(action)
# 追踪最近的奖励、action和action的对数概率
ep_rews.append(rew)
batch_acts.append(action)
batch_log_probs.append(log_prob)
if Done:
break
# 追踪本回合的长度和奖励
batch_lens.append(ep_t + 1)
batch_rews.append(ep_rews)
# 将数据重塑为函数描述中指定形状的张量,然后返回
batch_obs = torch.tensor(batch_obs, dtype=torch.float)
batch_acts = torch.tensor(batch_acts, dtype=torch.float)
batch_log_probs = torch.tensor(batch_log_probs, dtype=torch.float)
batch_rtgs = self.compute_rtgs(batch_rews)
# 在这批中记录回合的回报和回合的长度。
self.logger['batch_rews'] = batch_rews
self.logger['batch_lens'] = batch_lens
return batch_obs, batch_acts, batch_log_probs, batch_rtgs, batch_lens
def compute_rtgs(self, batch_rews):
batch_rtgs = []
# 遍历每一回合,一个回合有一批奖励
for ep_rews in reversed(batch_rews):
# 到目前为止的折扣奖励
discounted_reWARD = 0
# 遍历这一回合的所有奖励。我们向后退,以便更顺利地计算每一个折现的回报
for rew in reversed(ep_rews):
discounted_reWARD = rew + discounted_reWARD * self.gAMMa
batch_rtgs.insert(0, discounted_reWARD)
# 将每个回合的折扣奖励的数据转换成张量
batch_rtgs = torch.tensor(batch_rtgs, dtype=torch.float)
return batch_rtgs
def get_action(self, obs):
mean = self.actor(obs)
# 用上述协方差矩阵中的平均行动和标准差创建一个分布。
dist = MultivariateNormal(mean, self.cov_mat)
action = dist.sample()
log_prob = dist.log_prob(action)
return action.detach().numpy(), log_prob.detach()
def evaluate(self, batch_obs, batch_acts):
"""
估算每个观察值,以及最近一批actor网络迭代中的每个action的对数prob。
"""
# 为每个batch_obs查询critic网络的V值。V的形状应与batch_rtgs相同。
V = self.critic(batch_obs).squeeze()
# 使用最近的actor网络计算批量action的对数概率。
mean = self.actor(batch_obs)
dist = MultivariateNormal(mean, self.cov_mat)
log_probs = dist.log_prob(batch_acts)
# 返回批次中每个观察值的值向量V和批次中每个动作的对数概率log_probs
return V, log_probs
</p>
大佬总结道
以上是大家伙教程(1)大家伙采集
整理的MAPO学习笔记: 从PPO算法入手,希望本文能帮大家解决PPO算法从PPO算法出发遇到的程序开发问题。
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解决方案:MAPPO学习笔记(1):从PPO算法开始
本文采集
并
大家伙整理教程主要介绍MAPPO学习笔记(1):从PPO算法入手,大家伙教程大佬觉得很不错,现在分享给大家,给大家参考。
由于这一时期的学习内容涉及MAPPO算法,我
对MAPPO算法这个多智能体算法的信息交互机制了解不多,我写这一系列笔记是为了巩固知识,做一些肤浅有趣的总结。
1. PPO算法简介 1.1.PG 算法
如果要分类,根据学习方法的不同,强化学习可以分为基于价值的方法、基于策略的方法和基于AC框架的Actor-Critic方法。下面简单介绍一下。
基于价值的方法:
典型的代表是------Q-learning、Ssarsa和DQN,之所以叫“基于价值”的方法,是因为在这种方法中,我们所有的决策都是基于一个“表”,其中“表”是一个比较抽象的陈述,大致可以理解为:我们现在处于什么样的状态,在这种状态下,我们采取什么样的行动才会产生很大的“收获”。然后我们将根据这种“收益”情况采取行动。基于策略的方法:
这里的典型代表是PPO算法,在Q学习和DQN中,我们输出一个Q值,代表状态当前的行动收入,但基于策略的算法放弃了这个Q值思想,而是输出当前状态可以采取的所有行动的概率,这意味着:你现在很饿, 但你不知道你想吃什么,你只知道你是食肉动物,我想多吃点肉。那么“想吃肉”就是你的策略(政策),至于吃什么样的肉,鸡、鸭、鱼、猪肉、牛肉和羊肉......这完全取决于你的心情。
Actor-Critic 方法:这种方法最显著的特点是 AC 框架,简而言之,最简单的 AC 框架由两部分组成:Actor 和 Critic,如果我们把 Critic 看作老师,Actor 可以看作是学生,老师会评估学生在当前状态下的行为,然后学生会用这个“评估”更新他们的参数。这是更新 AC 框架的最简单方法。
我们这里来谈谈 PG 算法,我们不妨把一个“策略”近似为概率分布,也许每个不同的情况对应一个概率分布,那么我们的目的就变成了用一个带有 θ 参数的函数来近似策略,可以通过调整参数 θ 来调整近似最优策略。
那么接下来要做的是优化策略函数,让目标函数在最大值的方向上优化。以食物为例:你还是一个很饿的人,不知道吃什么,于是你尝试了一家从未吃过的餐厅,突然发现这家餐厅很好吃,以后可能会经常回来。为什么这不是策略更新的过程?
话虽如此,我们只有一个目标:通过更新策略参数 θ 来最大化我们的 ReWARD。当然,可以推导出的公式是有一堆的,但是我最不喜欢的就是推公式,所以从头到尾就不推了,直接说结论。也就是说,我们可以通过更新公式更新策略参数θ,从而达到优化策略的目的。
1.2. PPO 算法
上面介绍的 PG 算法看起来非常理想可行,但 PG 算法有一个很大的缺点:每当我们更新策略参数 θ 时,那么我们之前的策略就可以说是“直接失效”了。那么这样做的后果是什么呢,众所周知,我们的政策更新是通过旧政策在环境中采样的,一旦政策更新,旧数据,旧政策采样的数据,对新政策的更新不再有任何指导意义,所以我们需要新一轮的抽样。这使得传统的PG方法需要大量的时间来采样,从而大大降低了数据的利用率。
为了解决这个问题,出现了“异构战略”的概念。简单地说,使用另一种策略与环境交互以完成“采集
数据”的任务。然后,需要训练的策略可以使用此数据进行有效更新。但!如上一段所述,传统的PG方法不能利用不同策略采集
的数据进行自我更新,这就需要我们引入一些其他技术,使这种“高效”的更新方法成为可能。
第一个技巧是重要性抽样。假设我们有两种策略,一种称为$p$,另一种称为$q$。我们知道我们这里有一个函数 $f(X)$,函数中的 $x$ 由策略 $p$ 采样。然后,如果我们想得到函数的平均值 $f(X)$,我们可以从分布 $p$ 中采集
尽可能多的样本数据 $x^i$,通过计算所有 $f(x^i)$ 的平均值,我们可以近似$f(X)$的期望值。由以下公式表示:
$E_{x sim p}[f(X)] approx frac{1}{N} sum_{i=1}^{N} fleft(x^{i}right)$
但要注意!由于我们使用的是异构策略方法,这里我们使用策略 $q$ 进行采样,所以我们没有办法直接使用上面的公式来得到 $f(X)$ 的近似值。此时,需要对所需公式进行一些转换。
现在我们假设所有 $x$ 都是由策略 $p$ 采样的,那么我们可以将 $f(X)$ 的期望值表示为以下公式:
$int f(X) p(X) d x$
将其转换为:$int f(X) p(X) d x=int f(X) frac{p(X)}{q(X)} q(X
) d x=E_{x sim q}left[f(X) frac{p(X)}{q(X)}right]$
可提供表面处理:$E_{x sim p}[f(X)]
=E_{x sim q}left[f(X) frac{p(X)}{q(X)}right]$
通过这样的变换,我们可以通过策略 $q$ 进行采样,然后计算$f(X) frac{p(X)}{q(X)}$,最后找到它的平均值,也可以得到 $f(X)$ 的期望近似值。
看!这样,在不同策略的前提下计算出$p$策略下函数$f(X)$的期望近似值,并计算$q$策略采集
的数据。
我们简单地总结了这种方法:通过将策略采集
的每个数据$q$乘以“重要性权重”:$frac{p(X)}{q(X)}$,可以纠正两种策略之间的差异。通过这样的修正方法,策略 $p 和策略 $q$ 之间的关系大致可以看作是“参与者”和“信息采集
者”,参与者通过信息采集
器获得的数据来优化自己的策略。
第二个技巧是KL背离,当我们介绍上述重要性抽样时,似乎所有问题都解决了,但需要注意的是,用于抽样的策略$q$与用于决策的策略$p$之间的差距不能太大。因为即使两个分布之间的均值和方差之差太大,训练过程也会引起各种问题。这就像我是一个肉食者,但我从我的素食朋友喜欢的餐馆名单中决定今天吃什么。因此,有必要引入KL背离来约束训练过程,使策略$p$和策略$q$之间的差异不能太大。
第三招是优势函数。我们必须了解的第一件事是,PPO生成随机策略,即参与者在每种情况下采取某些行动的概率。但这会产生一个更严重的问题:好的越来越好,坏的越来越坏,以至于我们会忽略某些州一些更合适的行动。通俗地说,我们生成的分布将更愿意选择那些在许多情况下表现更好的动作,并且很有可能采取这样的动作,并以非常小的概率采取一些表现较差的行动,甚至是“次优解决方案”。这使得我们“努力工作”的随机性优势不再存在。因此,在计算状态-操作对分数时,我们应该人为地引入一个“基线”,而这个“基线”就是该状态下状态-操作对分数的平均值。通过引入这样的“基线”,我们可以得到优势函数:也就是说,我们在这种状态下采用的策略比一般情况下好多少。
现在优势函数可以与重要性抽样相结合(KL 散度将在后面添加),更新策略使用的梯度可以表示为:$E_{left(s_{t}, a_{t}right) sim pi_{theta^{primE}}}left[frac{p_{theta}left(s_{t}, a_{t}right)}{p_{theta^{primE}}left(s_{t}, a_{t}right)} A^{theta}left(s_{t}, a_{t}right)
nabla log p_{theta}left(a_{t}^{n} mid s_{t}^{n}right)right]$
其中 $theta^{primE}$ 代表旧策略,是我们用来采样的策略,$θ$ 代表我们当前的策略,上等式是我们使用策略梯度更新 $θ$ 时使用的梯度。这里的 $A$ 是主导函数。
然后我们之前也说过两个策略的差距不要太大,所以我们在PPO算法中引入了KL散度,得到的优化目标如下:
$begin{aligneD} J_{mathrm{PPO}}^{theta^{primE}}(theta) &=J^{theta^{primE}}(theta)-beta mathrm{KL}left(theta, theta^{primE}right) \ J^{theta^{primE}}(theta) &=E_{left(s_{t }, a_{t}right) sim pi_{theta^{primE}}}left[frac{p_{theta}left(a_{t} mid s_{t}right)}{p_{theta^{primE}}left(a_{t} mid s_{t}right)} A^{theta^{primE}}left(s_{t}, a_{t}right)right ] end{aligneD}$
在构建代码时,我们可以直接将损失设置为负 $J(θ)$,这在 PG 中实现了梯度更新。
值得一提的是,一般来说,我们不直接构造KL散度,而是使用PPO惩罚或PPO剪辑来优化和替换传统的KL散度。
对于这两种方法,可以参考这位大佬的文章:详细近政策优化(PPO,满满干货)-建书()大佬写干货满了!!!像我这样的温斯顿可以相对顺利地理解它。
2. PPO 算法代码
PPO算法的代码比较容易理解,这里就不赘述了,贴出来看一看,让大家好理解。但请注意,此代码使用我们前面提到的近端优化裁剪方法 (PPO-clip)
网络结构:点击查看代码
class FeedForWARDNN(nn.ModulE):
def __init__(self, in_dim, out_dim):
super(FeedForWARDNN, self).__init__()
self.layer1 = nn.Linear(in_dim, 64)
self.layer2 = nn.Linear(64, 64)
self.layer3 = nn.Linear(64, out_dim)
def forWARD(self, obs):
if isinstance(obs, np.ndarray):
obs = torch.tensor(obs, dtype=torch.float)
activation1 = F.relu(self.layer1(obs))
activation2 = F.relu(self.layer2(activation1))
output = self.layer3(activation2)
return output
PPO 算法类:
点击查看代码
class PPO:
def __init__(self, policy_class, env, **hyperparameters):
# PPO 初始化用于训练的超参数
self._init_hyperparameters(hyperparameters)
# 提取环境信息
self.env = env
self.obs_dim = env.observation_space.shape[0]
self.act_dim = env.action_space.shape[0]
# 初始化演员和评论家网络
self.actor = policy_class(self.obs_dim, self.act_dim)
self.critic = policy_class(self.obs_dim, 1)
# 为演员和评论家初始化优化器
self.actor_optim = Adam(self.actor.parameters(), lr=self.lr)
self.critic_optim = Adam(self.critic.parameters(), lr=self.lr)
# 初始化协方差矩阵,用于查询actor网络的action
self.cov_var = torch.full(size=(self.act_dim,), fill_value=0.5)
self.cov_mat = torch.diag(self.cov_var)
# 这个记录器将帮助我们打印出每个迭代的摘要
self.logger = {
'delta_t': time.time_ns(),
't_so_far': 0, # 到目前为止的时间步数
'i_so_far': 0, # 到目前为止的迭代次数
<p>

'batch_lens': [], # 批次中的episoDic长度
'batch_rews': [], # 批次中的rews回报
'actor_losses': [], # 当前迭代中演员网络的损失
}
def learn(self, @R_441_10586@l_timesteps):
print(f"Learning... Running {self.max_timesteps_per_episodE} timesteps per episode, ", end='')
print(f"{self.timesteps_per_batch} timesteps per batch for a @R_441_10586@l of {@R_441_10586@l_timesteps} timesteps")
t_so_far = 0 # 到目前为止仿真的时间步数
i_so_far = 0 # 到目前为止,已运行的迭代次数
while t_so_far < @R_441_10586@l_timesteps:
# 收集批量实验数据
batch_obs, batch_acts, batch_log_probs, batch_rtgs, batch_lens = self.rollout()
# 计算收集这一批数据的时间步数
t_so_far += np.sum(batch_lens)
# 增加迭代次数
i_so_far += 1
# 记录到目前为止的时间步数和到目前为止的迭代次数
self.logger['t_so_far'] = t_so_far
self.logger['i_so_far'] = i_so_far
# 计算第k次迭代的advantage
V, _ = self.evaluate(batch_obs, batch_acts)
A_k = batch_rtgs - V.detach()
# 将优势归一化 在理论上不是必须的,但在实践中,它减少了我们优势的方差,使收敛更加稳定和快速。
# 添加这个是因为在没有这个的情况下,解决一些环境的问题太不稳定了。
A_k = (A_k - A_k.mean()) / (A_k.std() + 1e-10)
# 在其中更新我们的网络。
for _ in range(self.n_updates_per_iteration):
V, curr_log_probs = self.evaluate(batch_obs, batch_acts)
# 重要性采样的权重
ratios = torch.exp(curr_log_probs - batch_log_probs)
surr1 = ratios * A_k
surr2 = torch.clamp(ratios, 1 - self.clip, 1 + self.clip) * A_k
# 计算两个网络的损失。
actor_loss = (-torch.min(surr1, surr2)).mean()
critic_loss = nn.MSELoss()(V, batch_rtgs)
# 计算梯度并对actor网络进行反向传播
# 梯度清零
self.actor_optim.zero_grad()
# 反向传播,产生梯度
actor_loss.BACkWARD(retain_graph=TruE)
# 通过梯度下降进行优化
self.actor_optim.step()
# 计算梯度并对critic网络进行反向传播
self.critic_optim.zero_grad()
critic_loss.BACkWARD()
self.critic_optim.step()
self.logger['actor_losses'].append(actor_loss.detach())
self._log_sumMary()
if i_so_far % self.save_freq == 0:
torch.save(self.actor.state_Dict(), './ppo_actor.pth')
torch.save(self.critic.state_Dict(), './ppo_critic.pth')
def rollout(self):
"""
这就是我们从实验中收集一批数据的地方。由于这是一个on-policy的算法,我们需要在每次迭代行为者/批评者网络时收集一批新的数据。
"""
batch_obs = []
batch_acts = []
batch_log_probs = []
batch_rews = []
batch_rtgs = []
batch_lens = []
# 一回合的数据。追踪每一回合的奖励,在回合结束的时候会被清空,开始新的回合。
ep_rews = []
# 追踪到目前为止这批程序我们已经运行了多少个时间段
t = 0
# 继续实验,直到我们每批运行超过或等于指定的时间步数
while t < self.timesteps_per_batch:
ep_rews = [] 每回合收集的奖励
# 重置环境
obs = self.env.reset()
done = false

# 运行一个回合的最大时间为max_timesteps_per_episode的时间步数
for ep_t in range(self.max_timesteps_per_episodE):
if self.render and (self.logger['i_so_far'] % self.render_every_i == 0) and len(batch_lens) == 0:
self.env.render()
# 递增时间步数,到目前为止已经运行了这批程序
t += 1
# 追踪本批中的观察结果
batch_obs.append(obs)
# 计算action,并在env中执行一次step。
# 注意,rew是奖励的简称。
action, log_prob = self.get_action(obs)
obs, rew, done, _ = self.env.step(action)
# 追踪最近的奖励、action和action的对数概率
ep_rews.append(rew)
batch_acts.append(action)
batch_log_probs.append(log_prob)
if Done:
break
# 追踪本回合的长度和奖励
batch_lens.append(ep_t + 1)
batch_rews.append(ep_rews)
# 将数据重塑为函数描述中指定形状的张量,然后返回
batch_obs = torch.tensor(batch_obs, dtype=torch.float)
batch_acts = torch.tensor(batch_acts, dtype=torch.float)
batch_log_probs = torch.tensor(batch_log_probs, dtype=torch.float)
batch_rtgs = self.compute_rtgs(batch_rews)
# 在这批中记录回合的回报和回合的长度。
self.logger['batch_rews'] = batch_rews
self.logger['batch_lens'] = batch_lens
return batch_obs, batch_acts, batch_log_probs, batch_rtgs, batch_lens
def compute_rtgs(self, batch_rews):
batch_rtgs = []
# 遍历每一回合,一个回合有一批奖励
for ep_rews in reversed(batch_rews):
# 到目前为止的折扣奖励
discounted_reWARD = 0
# 遍历这一回合的所有奖励。我们向后退,以便更顺利地计算每一个折现的回报
for rew in reversed(ep_rews):
discounted_reWARD = rew + discounted_reWARD * self.gAMMa
batch_rtgs.insert(0, discounted_reWARD)
# 将每个回合的折扣奖励的数据转换成张量
batch_rtgs = torch.tensor(batch_rtgs, dtype=torch.float)
return batch_rtgs
def get_action(self, obs):
mean = self.actor(obs)
# 用上述协方差矩阵中的平均行动和标准差创建一个分布。
dist = MultivariateNormal(mean, self.cov_mat)
action = dist.sample()
log_prob = dist.log_prob(action)
return action.detach().numpy(), log_prob.detach()
def evaluate(self, batch_obs, batch_acts):
"""
估算每个观察值,以及最近一批actor网络迭代中的每个action的对数prob。
"""
# 为每个batch_obs查询critic网络的V值。V的形状应与batch_rtgs相同。
V = self.critic(batch_obs).squeeze()
# 使用最近的actor网络计算批量action的对数概率。
mean = self.actor(batch_obs)
dist = MultivariateNormal(mean, self.cov_mat)
log_probs = dist.log_prob(batch_acts)
# 返回批次中每个观察值的值向量V和批次中每个动作的对数概率log_probs
return V, log_probs
</p>
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解读:伪原创相似度查询工具有哪些原文地址:通过关键词查询
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-11-27 12:23
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恩,
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我记得当年看过【玉伯】写的《基本功》,算是知道了谷歌的体系,知道一个最基本的伪原创查询工具吧。我们小区公园有个原创文章比赛,伪原创内容就是我们当时学校的文章。然后前两天帮我写一篇百度伪原创的文章,就得了70多分,当时挺高兴的。另外谈谈使用伪原创工具的感受。(文章图片是从百度截图的,如有侵权,立即删除)伪原创,就是把别人的东西进行分割或者分段等方式来解决复制粘贴不方便的问题。
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外媒:这款新媒体文章相似度检测工具怎么检测?(组图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 76 次浏览 • 2022-11-25 17:24
当搜索引擎在关键词中搜索“原创检测”或“文章相似度检测”时,会弹出文章检测或伪原创等一系列工具。如果你是检测微博敏感词的SEO优化师,那么这些工具完全可以满足你的需求,因为大多数检测工具都是针对SEO文章检测或者伪原创的。
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原创性测试
违规信息检测
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产权风险检测
错别字检测
共纳入5个检测项目,满足自媒体平台文章质量要求之一。使用该工具基本可以保证文章不受敏感词汇违规、错别字、头条广告分享的影响。非常符合新媒体运营商对文章内容质量的需求。
3、全网检测源头,检测准确率高
除了搜索引擎爬虫,易小二还支持微信公众号、新媒体平台、贴吧、微博、知乎等主流网站的爬取。爬取源可以说是全网覆盖。
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解读:哪里有免费的论文相似度检测?
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操作方法:爱站页面相似度查询工具的使用方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 92 次浏览 • 2022-11-25 05:59
大家都知道搜索引擎蜘蛛不喜欢重复的东西,因为大部分重复的东西对用户来说是没有价值的。因此,我们在更新网站页面时,必须考虑页面内容的原创性问题。当然,纯原创的内容是最理想的,但在实际操作中,我们往往无法做到100%的原创。大多数人选择伪原创。也就是说,在单个页面上,有一定比例的原创内容和非原创内容。
当然,搜索引擎并没有那么苛刻,并不是说有一点重复的内容就会被它判定为垃圾邮件。目前,大多数人意识到搜索引擎可以接受一定比例的伪原创。但凡事都要适可而止。假原创虽好,火候把握不住。如果范围太大,很容易被搜索引擎攻击。
那么蜘蛛的底线是多少百分比,多少百分比是安全的呢?对于这个问题众说纷纭,各行业网站的标准也不尽相同。我们只能尽量将我们的网站控制在安全范围内。那么问题来了,如何知道自己页面的原创性呢?这里推荐一个这样的工具,爱站网页面相似度工具,可以查询任意两个页面之间的相似度。
工具地址:
本工具适用于:查询本站相似页面相似度,复制其他网站页面时查询相似度。
另外,也可以经常使用页面相似度查询工具查询伪原创搜索引擎的容许值,进行观察和实验。
直观:页面相似度检测,对SEO起到什么作用?
我们知道百度蜘蛛对页面更新频率和页面原创性情有独钟。想要网站快速获得排名,就必须满足这两点,而我们都知道做SEO,长期创造大量的原创文章不仅是一项极其重要的工作。艰苦的工作也是一项考验人意志的工作。为了避免我们陷入这个漩涡,我们可能会使用很多方法来更新网站,而要保持页面的原创性,我们需要使用页面相似度检测工具来进行检测。
那么,页面相似度检测在SEO中起到什么作用呢?
1、页面相似度检测是什么意思?
所谓相似度检测就是用工具比对页面A和页面B的指纹(一般来说网站上有相似的页面,但是我们可以避开,对于大量的页面我们必须使用相似度检测工具)网站外的数据),包括:
1.字数统计
2.语义
3.段落
4. 关键词 布局等
页面相似度一般是根据页面完全相同为100%来判断和打分的。
2. 为什么要做相似度检测
1.伪原创
前面我们提到,为了更新大量的内容,我们需要使用站外文章,而站外文章不是我们专属的,所以我们必须使用伪原创来避免重复,我们没有知道相似度的方法,只能通过相似度工具来检测。
2. 用户体验
我们知道用户体验对于SEO来说可以说是一个网站的灵魂,但是如果提升了排名却失去了用户体验,那么做SEO的意义就没有了。
3、相似度检测在SEO中有什么作用
1.减少更新量
我们都知道做SEO不仅仅是写文章,我们还有很多事情要做,伪原创减轻了我们的负担。熟人检测后,该网站将具有良好的采集
状态。
2.推广页面采集
我们了解搜索引擎蜘蛛的偏好。我们减少页面的相似度以增加页面的原创性。通过提高原创性,我们可以很好的采集
,然后制作后记,提高排名和百度权重。
3.知识页面
如果我们是教育网站或者股票网站,我们不能在一些知识页面上做假原创,尤其是选股公式,几乎完全不能用。这也是这类网站优化的弊端,所以对于此类页面我们要检测出来,并进行进一步的页面修改。
4、如何降低页面的相似度
我们通过熟人检测了解了页面的相似度之后,如何降低页面的相似度呢?
1.大量修改
我们可以大面积修改页面内容来降低页面的相似度,但是大量修改页面内容对于一些更新量较大的网站来说并不实用,而且会增加工作量,失去意义伪原创。
2.利用侧边栏
使用侧边栏来降低页面的相似度是一种比较常见的方式。我们可以通过:最新推荐的栏目,阅读最多的栏目等来降低页面的相似度,也可以增加页面的更新,让页面有比较高的信任度,从而得到一个更好的排名。
3.添加图片,更改原有标签
我们可以重新排列页面,添加自己的图片,改变替换原有的标签,用最少的时间来降低页面的相似度。
总结:虽然上面我们给出了降低页面相似度的方法,但是我们认为还是做一个原创的网站比较好,这样可以建立网站的权威性。请选择哪个更好。
成长超人转载需授权!
Growth Superman Growthman专注于为企业提供数字营销服务。成长超人作为营销成长、SEO优化、网站制作公司,已为富士康、钉钉、泰灵、天虹、爱尔眼科、海澜集团、金蝶、飞亚达、云米等知名企业提供专业的成长服务。
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操作方法:爱站页面相似度查询工具的使用方法
大家都知道搜索引擎蜘蛛不喜欢重复的东西,因为大部分重复的东西对用户来说是没有价值的。因此,我们在更新网站页面时,必须考虑页面内容的原创性问题。当然,纯原创的内容是最理想的,但在实际操作中,我们往往无法做到100%的原创。大多数人选择伪原创。也就是说,在单个页面上,有一定比例的原创内容和非原创内容。
当然,搜索引擎并没有那么苛刻,并不是说有一点重复的内容就会被它判定为垃圾邮件。目前,大多数人意识到搜索引擎可以接受一定比例的伪原创。但凡事都要适可而止。假原创虽好,火候把握不住。如果范围太大,很容易被搜索引擎攻击。

那么蜘蛛的底线是多少百分比,多少百分比是安全的呢?对于这个问题众说纷纭,各行业网站的标准也不尽相同。我们只能尽量将我们的网站控制在安全范围内。那么问题来了,如何知道自己页面的原创性呢?这里推荐一个这样的工具,爱站网页面相似度工具,可以查询任意两个页面之间的相似度。
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另外,也可以经常使用页面相似度查询工具查询伪原创搜索引擎的容许值,进行观察和实验。
直观:页面相似度检测,对SEO起到什么作用?
我们知道百度蜘蛛对页面更新频率和页面原创性情有独钟。想要网站快速获得排名,就必须满足这两点,而我们都知道做SEO,长期创造大量的原创文章不仅是一项极其重要的工作。艰苦的工作也是一项考验人意志的工作。为了避免我们陷入这个漩涡,我们可能会使用很多方法来更新网站,而要保持页面的原创性,我们需要使用页面相似度检测工具来进行检测。
那么,页面相似度检测在SEO中起到什么作用呢?
1、页面相似度检测是什么意思?
所谓相似度检测就是用工具比对页面A和页面B的指纹(一般来说网站上有相似的页面,但是我们可以避开,对于大量的页面我们必须使用相似度检测工具)网站外的数据),包括:
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2.语义
3.段落
4. 关键词 布局等
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2. 为什么要做相似度检测

1.伪原创
前面我们提到,为了更新大量的内容,我们需要使用站外文章,而站外文章不是我们专属的,所以我们必须使用伪原创来避免重复,我们没有知道相似度的方法,只能通过相似度工具来检测。
2. 用户体验
我们知道用户体验对于SEO来说可以说是一个网站的灵魂,但是如果提升了排名却失去了用户体验,那么做SEO的意义就没有了。
3、相似度检测在SEO中有什么作用
1.减少更新量
我们都知道做SEO不仅仅是写文章,我们还有很多事情要做,伪原创减轻了我们的负担。熟人检测后,该网站将具有良好的采集
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2.推广页面采集
我们了解搜索引擎蜘蛛的偏好。我们减少页面的相似度以增加页面的原创性。通过提高原创性,我们可以很好的采集
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如果我们是教育网站或者股票网站,我们不能在一些知识页面上做假原创,尤其是选股公式,几乎完全不能用。这也是这类网站优化的弊端,所以对于此类页面我们要检测出来,并进行进一步的页面修改。
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1.大量修改
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事实:庄羽提议郭敬明成立反剽窃基金,AI:反剽窃,不行;剽窃,行!
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 50 次浏览 • 2022-11-24 17:52
郭敬明终于道歉了。
2020年12月31日0时,郭敬明在微博就抄袭庄羽小说《花落多少梦》中的作品《圈内圈外》致歉。
同时,郭敬明还表示,将补偿庄宇女士《梦里花落几多》的所有版权收入。“如果庄宇老师不愿意接受,我会把钱捐给公益慈善组织。”
郭敬明道歉后,庄宇也迅速回应:时隔15年,收到郭敬明的道歉。正如郭敬明先生所说,这确实是一个迟来的道歉。我接受郭敬明先生的道歉。
除了接受郭敬明的道歉,庄羽还提出,将小说《圈内》出版后获得的线上线下所有版权费和所有利润,与《梦里花落多少花》的收入合并,形成一个反剽窃基金,帮助原创作者捍卫自己的权利。
至于具体的维权方式,虽然庄羽没有表态,但可以想象,可能只是在发现别人抄袭自己之后,用来支持原创者维护自己的权益。
从目前的网络文学量来看,原作者最需要——也是最难的一点——就是及时发现自己被抄袭了。
如果仅仅依靠人力,无论反抄袭基金有多大,也很难及时发现抄袭行为。
那么,我们可以依靠人工智能吗?
AI反抄袭不易
说到反抄袭和反抄袭,我们的第一反应一般是论文自动查抄袭系统。无数数学在“减重”(降低重复率)的路上被论文抄袭检查系统反复按在地上摩擦。
传统的论文抄袭检查系统不能称为当前意义上的人工智能。例如著名的知网论文查询,是以重复连续13个字符为原则的,通常以句子为单位,即如果有超过13个连续重复包括十三个字符,则该句子的概率被判断为重复率比较高。
然而,这种僵化的制度有明显的缺陷。简单地改变同义词和词序就可以在很大程度上避免这种重复检查。
这就涉及到NLP领域中一个非常有趣的领域——文本语义相似度计算。
例如,智能客服如何理解人类对相同问题的相同表述?
理解这些类似的问题对人工智能来说并不容易。从传统的特征工程方法到现在的深度学习方法,都没有很好地解决这个问题。
Kaggle也有一些关于这个问题的比赛,主要针对搜索引擎和QA系统。这也说明,AI很难准确判断单个句子的相似度分析,更不用说整篇文章甚至整本书的相似度的抄袭了。判断。
更何况,即使未来人工智能解决了文本语义相似性问题,如果抄袭者只是抄袭文学作品中的故事结构和情节,人工智能将更加难以判断。这个难度甚至超过了AI对语义的理解。理解已经上升到AI对人类复杂的社会和情感关系的理解。
当然,如果是直截了当的抄袭,你连重写都懒得写,那么最简单的抄袭检测系统就可以检测出来了,比如下面这个。
反抄袭不好,但AI抄袭很好
人工智能是一把双刃剑。这句话很适合抄袭和反抄袭。
虽然刚才说了AI抄袭目前可能做的不是很好,但是AI很擅长抄袭。
随便百度一下,就能找到一些可以用AI编辑稿件的工具。他们声称可以通过AI识别别人的原创文章,然后通过改写生成“伪原创”文章。
针对上面这句话,文摘菌找了一个AI智能改写工具的网络版 试了一下。顺便看了下工具的介绍,罗列了几个熟悉的NLP技术:情感分析、信息分类、实体识别。
这样看,效果好像还可以,但是还是很容易看出是改写的。比如第三句只是把“title”改成了“claim”。
或许这种改写工具很难应对严格的学术审查,但微信公众号原创验证等反抄袭机制呢?
让我们试试看。
先选一篇原创文章做文摘,然后改写。
之后我们会将改写后的文章复制到后台发送,看看是否能通过原版验证。
点击发送后,微信公众号后台不会弹出原验证失败的选项,可以直接发送。
显然,至少这个工具可以成功抄袭微信公众号的文章而不被原有的验证机制发现。
这样看来,AI是不是真的有点不厚道,反抄袭不好,但抄袭很好?
你们有什么感想?
大家点击“在看”会更好看!
横空出世:巨头、明星创企接连押注!生成式AI蹿红,能绘出以假乱真的照片
编译 | 曹玉北
编辑| 潘肯
智东西网10月11日消息,据CNBC报道,在过去的一年里,生成式人工智能(generative AI)发展较好。此前,谷歌、微软、Meta 等 AI(人工智能)领域的软件巨头已经在企业内部推广这项技术,让生成式人工智能融入到他们的产品中。
美国 Next View Ventures 的风险投资家戴维·贝塞尔 (David Bessel) 表示:“在过去的三个月里,‘生成式人工智能’这个词从无人问津变成了流行语。”
这项技术激发了许多人离职创办新公司,想象人工智能可以为新一代科技巨头提供动力的未来。
1. 生成式人工智能正在创造,而不仅仅是分析
人工智能领域在过去五年左右的时间里一直在蓬勃发展,但其中大部分进展都与分析和理解现有数据有关。AI模型的效率也快速提升,达到了足以识别手机拍摄的照片中是否有猫的程度,而且识别结果的准确率也很高。AI模型还可以每天为谷歌搜索引擎提供数十亿条搜索结果。
但是生成式 AI 可以产生以前从未做过的全新事物。换句话说,生成式人工智能正在创造,而不仅仅是分析。
美国生成式 AI 公司 Craiyon 的创始人 Boris Dayma 表示:“即使对我来说,令人印象深刻的部分是它可以创造新事物,而不仅仅是理解现有的旧图像,生成式 AI 可以创造出与已经存在的完全不同的新事物。以前做过。”
图像生成功能使用机器学习的一个分支深度学习。自 2012 年发表关于图像分类的里程碑式论文以来,深度学习重新点燃了业界对其的兴趣,并推动了人工智能的大部分进步。
深度学习使用在大型数据集上训练的模型,直到程序理解数据中的关系。这些模型可用于翻译文本或识别图片中是否有狗等应用。
图像生成器通过改变这个过程来工作。例如,图像生成器的工作不是将英语翻译成法语,而是将英语短语翻译成图像。它的工作通常有两个主要部分,第一个是对初始短语的处理,第二个是将数据转换成图像。
2、生成式AI产品频频上市,带动新兴技术浪潮
生成式 AI 基于一种称为 GAN(生成式对抗网络)的方法。GAN 以生成现实中不存在的人的图片而闻名。
从本质上讲,GAN 的工作原理是让两个 AI 模型相互对抗,以更好地创建与目标匹配的图像。
比 GAN 更新的一种方法是使用 Transformer。这种方法首次在 2017 年的 Google 论文中提出,是一种新兴技术,可以利用在更大数据集上花费的数百万美元进行培训。
谷歌论文《Attention is all you need》李牧(AWS AI首席科学家)
DALL-E是第一个引起广泛关注的图像生成器,由美国初创公司OpenAI于2021年推出,今年发布了更强大的版本DALL-E 2。
“DALL-E 2的出现,意味着我们已经跨过了恐怖谷时期。” 专注于生成 AI 的开发人员 Christian Cantrell 说。
另一个常用的基于 AI 的图像生成器是 Craiyon(原名:Dall-E Mini),用户可以直接在网络浏览器上搜索和使用。
据 Daima 称,自 2021 年 7 月推出以来,Craiyon 每天生成约 1000 万张图像,增加了多达 10 亿张以前不存在的图像。在今年早些时候 Craiyon 的使用量激增之后,运行 Craiyon 平台成为了 Daima 的全职工作。Daima 表示他将继续接受广告以保持网站对用户免费。毕竟网站的服务器成本很高。.
Craiyon官网
Craiyon 如此受欢迎,以至于仅一个专门用于在 Craiyon 上寻找最奇怪、最具创意的图片的 Twitter 帐户就拥有超过 100 万的关注者。该帐户定期发布荒谬情景的图片,例如意大利水龙头拧出意大利面酱,或在越南战争中战斗的爪牙。
还值得一提的是广受欢迎的 Stable Diffusion,它于 8 月正式面向公众发布。目前,它的代码在 GitHub 上可用,可以直接在计算机上运行,而不仅仅是在云端或通过编程接口,这激发了许多用户开始调整 Stable Diffusion 的程序代码,或直接在其之上构建,以得到您满意的产品。
此构建调整包括通过插件将 Stable Diffusion 集成到 Adobe Photoshop 中,允许用户生成背景和图像的其他部分,然后使用图层和其他 Photoshop 工具直接在应用程序内操作它们。这种方法将生成式 AI 从生成成品图像的东西转变为可供专业人士使用的工具。
“我想见见这些创意人员,我希望他们将生成式 AI 应用到他们的工作流程中,”该插件的开发人员 Cantrell 说。
在 Adobe 工作了 20 年的 Cantrell 今年离开 Adobe 专注于生成人工智能,此前他表示该插件已经被下载了数万次。创意人员告诉他,他们以他无法想象的方式使用他开发的工具,从制作哥斯拉动画到制作一张艺术家可以想象的任何姿势的蜘蛛侠照片。
“通常人们都是从灵感开始的,对吧?所以我最初的计划是,我必须先处理空白画布,”坎特雷尔说。你画一幅画,告诉我们你的想法,我们会给你一些东西。”
关于使用生成式 AI 的新兴技术如何构建这些提示点或从单词字符串中生成图像,一个名为 Lexica 的搜索引擎对 Stable Diffusion 图像和可用于生成它们的确切字符串进行了编目。Reddit 和 Discord 上已经出现了指南,其中收录
输入人们想要的图像的提示。
3. 生成式人工智能具有万亿美元的潜力
红杉资本是AI行业经验丰富的风险投资公司,早期押注苹果、谷歌等公司。在红杉资本官网的一篇博文中提到:“生成式人工智能有潜力产生数万亿美元的经济价值。” 红杉资本预测,生成式人工智能可以改变每一个需要人类创作原创作品的行业,从游戏到广告再到法律。
在文章的转折点,红杉也在文中指出,文章部分由生成文本的生成AI GPT-3所写。
一些投资者认为生成式人工智能具有潜在的变革性,就像智能手机和早期的网络一样。这种转变极大地扩大了技术使用者的整体潜在市场,适用人群不断扩大。
Cantrell 认为生成式机器学习类似于一种更基础的技术:数据库,最早由甲骨文等公司在 1970 年代开创。作为一种在行和列中存储和组织离散信息的方式,如巨大的 Excel 电子表格,数据库已被重新用于存储从 Web 到移动设备的计算应用程序中的各种类型的数据。
“几乎我们在生活中使用过的每一个应用程序都是建立在数据库之上的,”坎特雷尔说。“没有人关心数据库是如何工作的,人们只知道如何使用它。”
美国风投公司Compound VC执行合伙人迈克尔·登普西(Michael Dempsey)表示,封闭在实验室的技术进入主流市场非常罕见。这些技术吸引了风险投资者的大量关注。他们喜欢在有潜力的领域下注。尽管如此,他还是警告说,生成人工智能的这个阶段最终可能会成为炒作高峰期的“好奇心阶段”。在此期间成立的生成式人工智能公司可能会失败,因为它们没有专注于企业和消费者愿意付费的特定用途。
该领域的其他人认为,今天开创这些技术的初创公司最终可能会挑战目前主导 AI 领域的谷歌、Meta 和微软等软件巨头,为下一代科技巨头铺平道路。
美国聊天机器人技术服务商 Hugging Face 的 CEO Clement Delangue 表示:“将会有一批价值数万亿美元的公司,整整一代的初创企业都将以这种新的技术方式发展。生成式 AI 将成为像 GitHub 这样的开发者平台,托管预训练模型,包括 Craiyon 和 Stable Diffusion 模型,目标是让程序员更容易构建 AI 技术。”
今年早些时候,在从包括加拿大和欧洲家族办公室公司 Lux Capital 和红杉资本在内的投资者那里筹集资金后,Hugging Face 的估值为 20 亿美元;从微软和 Khosla Ventures 获得超过 10 亿美元的资金。
与此同时,据《福布斯》报道,Stable Diffusion 的制造商 Stability AI 正在洽谈以高达 10 亿美元的估值筹集风险资本。Stability AI 的代表拒绝置评。
4、微软和谷歌进入市场,推出视频生成技术
Meta 和谷歌聘请了生成式人工智能领域的一些最聪明的人才,将这一尖端技术融入到他们的产品中。9 月,Meta 宣布了一项名为“制作视频”的 AI 程序,该程序通过生成视频而不仅仅是图像,使生成 AI 更进一步。
“这是相当惊人的进步,”Meta 首席执行官马克扎克伯格在他的 Facebook 页面上的一篇帖子中说。“生成视频比生成照片要困难得多,因为除了让每个像素都正确之外,系统还必须预测它们将如何随时间变化。”
上周三(10 月 5 日),谷歌还宣布并发布了一个名为 Phenaki 的程序的代码,该程序还可以将文本转换为时长几分钟的视频。
科技热潮还可能提振 AMD、英伟达和英特尔等芯片公司,这些公司提供先进的图形处理器,非常适合训练和部署 AI 模型。在上周的一次会议上,英伟达首席执行官黄仁勋强调生成人工智能是英伟达最新芯片的一个关键用途,并表示此类项目可能很快会彻底改变通信方式。
生成 AI 的盈利用途目前很少见,主要围绕免费或低成本实验,例如一些作者已经尝试使用图像生成器为文章生成图像。
生成式 AI 已经在 Nvidia 生效,它使用模型在虚拟游戏世界中生成人、动物、车辆或家具的 3D 图像。
5. 道德和所有权问题成为短期挑战
最终,每个开发生成式 AI 的人都将不得不应对图像生成器带来的一些伦理问题。
首先是就业问题。虽然许多程序需要强大的图形处理器,但计算机生成的内容仍然比专业插图画家的作品便宜得多,后者每小时可能花费数百美元。
这可能会给艺术家、视频制作人和其他从事创造性工作的人带来麻烦,例如为宣传视频或其他营销材料设计图像,这些工作很快就会被这些计算机程序取代。
Compound VC 的 Dempsey 说:“事实证明,机器学习模型可以比人类好几个数量级,更快,成本也低几个数量级。”
在经过海量图像训练的生成人工智能领域,对于技术生成的收录
原作者风格的图像,原图像的创作者是否拥有版权主张,法庭上仍存在争论。
一位艺术家凭借名为 MidJourney 的生成式 AI 创作的图像赢得了科罗拉多州的一场艺术比赛。他在获胜后接受采访时说,他从生成的数百张图片中选择了一张,然后在 Photoshop 中对图片进行了微调。
艺术家在科罗拉多艺术比赛中赢得绘画
此外,Stable Diffusion 生成的一些图像似乎带有水印,这意味着原创
数据集的一部分是受版权保护的。
上个月,美国摄影平台 Getty Images 禁止用户将 AI 生成的图像上传到其库存图像数据库,担心与版权相关的法律问题。
Image Generator 还可用于创建商标角色或对象的新图像,例如小黄人、漫威角色或权力的游戏宝座。
随着图像生成软件变得越来越复杂,它生成的图像或视频可能会显示虚假信息,从而诱使用户相信它从未存在过。
开发人员还必须应对这样一种可能性,即基于大量数据训练的模型可能收录
数据中固有的性别、种族或文化偏见,从而导致最终输出显示此类偏见。对此,模型共享网站Hugging Face发布了道德通讯等文件,并与人工智能领域的领导者进行了会谈。“我们在这些模型中看到的是短期挑战之一,因为生成 AI 是概率性的,当在大型数据集上训练时,它们往往会编码很多偏差,”DeLange 说,举个例子,输入“软件工程师”,生成式AI会默认将其绘制为“白人”。
Hugging Face 推出道德通讯
结语:生成式AI的潜力还没有被充分激发
内容生产从传统的PGC(Expert Generated Content)和UGC(User Generated Content)阶段进入新的生成时代。根据美国信息技术研究和分析机构Gartner发布的《2021年预测:人工智能对人类和社会的影响》,到2023年,20%的内容将由生成式AI创造。到 2025 年,生成式人工智能将生成所有数据的 10%,高于目前的不到 1%。
生成式AI的出现,意味着AI开始在真实内容中承担新的角色,从“观察和预测”扩展到“直接生成和决策”。
在目前的具体应用中,以多模态形式呈现的数字人和虚拟偶像是生成式人工智能的应用方向。数字主播的大部分声音、表情和动作,也是通过身后的大模型实时生成和呈现的。 查看全部
事实:庄羽提议郭敬明成立反剽窃基金,AI:反剽窃,不行;剽窃,行!
郭敬明终于道歉了。
2020年12月31日0时,郭敬明在微博就抄袭庄羽小说《花落多少梦》中的作品《圈内圈外》致歉。
同时,郭敬明还表示,将补偿庄宇女士《梦里花落几多》的所有版权收入。“如果庄宇老师不愿意接受,我会把钱捐给公益慈善组织。”
郭敬明道歉后,庄宇也迅速回应:时隔15年,收到郭敬明的道歉。正如郭敬明先生所说,这确实是一个迟来的道歉。我接受郭敬明先生的道歉。
除了接受郭敬明的道歉,庄羽还提出,将小说《圈内》出版后获得的线上线下所有版权费和所有利润,与《梦里花落多少花》的收入合并,形成一个反剽窃基金,帮助原创作者捍卫自己的权利。
至于具体的维权方式,虽然庄羽没有表态,但可以想象,可能只是在发现别人抄袭自己之后,用来支持原创者维护自己的权益。
从目前的网络文学量来看,原作者最需要——也是最难的一点——就是及时发现自己被抄袭了。
如果仅仅依靠人力,无论反抄袭基金有多大,也很难及时发现抄袭行为。
那么,我们可以依靠人工智能吗?
AI反抄袭不易
说到反抄袭和反抄袭,我们的第一反应一般是论文自动查抄袭系统。无数数学在“减重”(降低重复率)的路上被论文抄袭检查系统反复按在地上摩擦。
传统的论文抄袭检查系统不能称为当前意义上的人工智能。例如著名的知网论文查询,是以重复连续13个字符为原则的,通常以句子为单位,即如果有超过13个连续重复包括十三个字符,则该句子的概率被判断为重复率比较高。

然而,这种僵化的制度有明显的缺陷。简单地改变同义词和词序就可以在很大程度上避免这种重复检查。
这就涉及到NLP领域中一个非常有趣的领域——文本语义相似度计算。
例如,智能客服如何理解人类对相同问题的相同表述?
理解这些类似的问题对人工智能来说并不容易。从传统的特征工程方法到现在的深度学习方法,都没有很好地解决这个问题。
Kaggle也有一些关于这个问题的比赛,主要针对搜索引擎和QA系统。这也说明,AI很难准确判断单个句子的相似度分析,更不用说整篇文章甚至整本书的相似度的抄袭了。判断。
更何况,即使未来人工智能解决了文本语义相似性问题,如果抄袭者只是抄袭文学作品中的故事结构和情节,人工智能将更加难以判断。这个难度甚至超过了AI对语义的理解。理解已经上升到AI对人类复杂的社会和情感关系的理解。
当然,如果是直截了当的抄袭,你连重写都懒得写,那么最简单的抄袭检测系统就可以检测出来了,比如下面这个。
反抄袭不好,但AI抄袭很好
人工智能是一把双刃剑。这句话很适合抄袭和反抄袭。
虽然刚才说了AI抄袭目前可能做的不是很好,但是AI很擅长抄袭。
随便百度一下,就能找到一些可以用AI编辑稿件的工具。他们声称可以通过AI识别别人的原创文章,然后通过改写生成“伪原创”文章。
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横空出世:巨头、明星创企接连押注!生成式AI蹿红,能绘出以假乱真的照片
编译 | 曹玉北
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智东西网10月11日消息,据CNBC报道,在过去的一年里,生成式人工智能(generative AI)发展较好。此前,谷歌、微软、Meta 等 AI(人工智能)领域的软件巨头已经在企业内部推广这项技术,让生成式人工智能融入到他们的产品中。
美国 Next View Ventures 的风险投资家戴维·贝塞尔 (David Bessel) 表示:“在过去的三个月里,‘生成式人工智能’这个词从无人问津变成了流行语。”
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1. 生成式人工智能正在创造,而不仅仅是分析
人工智能领域在过去五年左右的时间里一直在蓬勃发展,但其中大部分进展都与分析和理解现有数据有关。AI模型的效率也快速提升,达到了足以识别手机拍摄的照片中是否有猫的程度,而且识别结果的准确率也很高。AI模型还可以每天为谷歌搜索引擎提供数十亿条搜索结果。
但是生成式 AI 可以产生以前从未做过的全新事物。换句话说,生成式人工智能正在创造,而不仅仅是分析。
美国生成式 AI 公司 Craiyon 的创始人 Boris Dayma 表示:“即使对我来说,令人印象深刻的部分是它可以创造新事物,而不仅仅是理解现有的旧图像,生成式 AI 可以创造出与已经存在的完全不同的新事物。以前做过。”
图像生成功能使用机器学习的一个分支深度学习。自 2012 年发表关于图像分类的里程碑式论文以来,深度学习重新点燃了业界对其的兴趣,并推动了人工智能的大部分进步。
深度学习使用在大型数据集上训练的模型,直到程序理解数据中的关系。这些模型可用于翻译文本或识别图片中是否有狗等应用。
图像生成器通过改变这个过程来工作。例如,图像生成器的工作不是将英语翻译成法语,而是将英语短语翻译成图像。它的工作通常有两个主要部分,第一个是对初始短语的处理,第二个是将数据转换成图像。
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生成式 AI 基于一种称为 GAN(生成式对抗网络)的方法。GAN 以生成现实中不存在的人的图片而闻名。
从本质上讲,GAN 的工作原理是让两个 AI 模型相互对抗,以更好地创建与目标匹配的图像。
比 GAN 更新的一种方法是使用 Transformer。这种方法首次在 2017 年的 Google 论文中提出,是一种新兴技术,可以利用在更大数据集上花费的数百万美元进行培训。
谷歌论文《Attention is all you need》李牧(AWS AI首席科学家)
DALL-E是第一个引起广泛关注的图像生成器,由美国初创公司OpenAI于2021年推出,今年发布了更强大的版本DALL-E 2。
“DALL-E 2的出现,意味着我们已经跨过了恐怖谷时期。” 专注于生成 AI 的开发人员 Christian Cantrell 说。
另一个常用的基于 AI 的图像生成器是 Craiyon(原名:Dall-E Mini),用户可以直接在网络浏览器上搜索和使用。
据 Daima 称,自 2021 年 7 月推出以来,Craiyon 每天生成约 1000 万张图像,增加了多达 10 亿张以前不存在的图像。在今年早些时候 Craiyon 的使用量激增之后,运行 Craiyon 平台成为了 Daima 的全职工作。Daima 表示他将继续接受广告以保持网站对用户免费。毕竟网站的服务器成本很高。.

Craiyon官网
Craiyon 如此受欢迎,以至于仅一个专门用于在 Craiyon 上寻找最奇怪、最具创意的图片的 Twitter 帐户就拥有超过 100 万的关注者。该帐户定期发布荒谬情景的图片,例如意大利水龙头拧出意大利面酱,或在越南战争中战斗的爪牙。
还值得一提的是广受欢迎的 Stable Diffusion,它于 8 月正式面向公众发布。目前,它的代码在 GitHub 上可用,可以直接在计算机上运行,而不仅仅是在云端或通过编程接口,这激发了许多用户开始调整 Stable Diffusion 的程序代码,或直接在其之上构建,以得到您满意的产品。
此构建调整包括通过插件将 Stable Diffusion 集成到 Adobe Photoshop 中,允许用户生成背景和图像的其他部分,然后使用图层和其他 Photoshop 工具直接在应用程序内操作它们。这种方法将生成式 AI 从生成成品图像的东西转变为可供专业人士使用的工具。
“我想见见这些创意人员,我希望他们将生成式 AI 应用到他们的工作流程中,”该插件的开发人员 Cantrell 说。
在 Adobe 工作了 20 年的 Cantrell 今年离开 Adobe 专注于生成人工智能,此前他表示该插件已经被下载了数万次。创意人员告诉他,他们以他无法想象的方式使用他开发的工具,从制作哥斯拉动画到制作一张艺术家可以想象的任何姿势的蜘蛛侠照片。
“通常人们都是从灵感开始的,对吧?所以我最初的计划是,我必须先处理空白画布,”坎特雷尔说。你画一幅画,告诉我们你的想法,我们会给你一些东西。”
关于使用生成式 AI 的新兴技术如何构建这些提示点或从单词字符串中生成图像,一个名为 Lexica 的搜索引擎对 Stable Diffusion 图像和可用于生成它们的确切字符串进行了编目。Reddit 和 Discord 上已经出现了指南,其中收录
输入人们想要的图像的提示。
3. 生成式人工智能具有万亿美元的潜力
红杉资本是AI行业经验丰富的风险投资公司,早期押注苹果、谷歌等公司。在红杉资本官网的一篇博文中提到:“生成式人工智能有潜力产生数万亿美元的经济价值。” 红杉资本预测,生成式人工智能可以改变每一个需要人类创作原创作品的行业,从游戏到广告再到法律。
在文章的转折点,红杉也在文中指出,文章部分由生成文本的生成AI GPT-3所写。
一些投资者认为生成式人工智能具有潜在的变革性,就像智能手机和早期的网络一样。这种转变极大地扩大了技术使用者的整体潜在市场,适用人群不断扩大。
Cantrell 认为生成式机器学习类似于一种更基础的技术:数据库,最早由甲骨文等公司在 1970 年代开创。作为一种在行和列中存储和组织离散信息的方式,如巨大的 Excel 电子表格,数据库已被重新用于存储从 Web 到移动设备的计算应用程序中的各种类型的数据。
“几乎我们在生活中使用过的每一个应用程序都是建立在数据库之上的,”坎特雷尔说。“没有人关心数据库是如何工作的,人们只知道如何使用它。”
美国风投公司Compound VC执行合伙人迈克尔·登普西(Michael Dempsey)表示,封闭在实验室的技术进入主流市场非常罕见。这些技术吸引了风险投资者的大量关注。他们喜欢在有潜力的领域下注。尽管如此,他还是警告说,生成人工智能的这个阶段最终可能会成为炒作高峰期的“好奇心阶段”。在此期间成立的生成式人工智能公司可能会失败,因为它们没有专注于企业和消费者愿意付费的特定用途。
该领域的其他人认为,今天开创这些技术的初创公司最终可能会挑战目前主导 AI 领域的谷歌、Meta 和微软等软件巨头,为下一代科技巨头铺平道路。
美国聊天机器人技术服务商 Hugging Face 的 CEO Clement Delangue 表示:“将会有一批价值数万亿美元的公司,整整一代的初创企业都将以这种新的技术方式发展。生成式 AI 将成为像 GitHub 这样的开发者平台,托管预训练模型,包括 Craiyon 和 Stable Diffusion 模型,目标是让程序员更容易构建 AI 技术。”
今年早些时候,在从包括加拿大和欧洲家族办公室公司 Lux Capital 和红杉资本在内的投资者那里筹集资金后,Hugging Face 的估值为 20 亿美元;从微软和 Khosla Ventures 获得超过 10 亿美元的资金。
与此同时,据《福布斯》报道,Stable Diffusion 的制造商 Stability AI 正在洽谈以高达 10 亿美元的估值筹集风险资本。Stability AI 的代表拒绝置评。
4、微软和谷歌进入市场,推出视频生成技术
Meta 和谷歌聘请了生成式人工智能领域的一些最聪明的人才,将这一尖端技术融入到他们的产品中。9 月,Meta 宣布了一项名为“制作视频”的 AI 程序,该程序通过生成视频而不仅仅是图像,使生成 AI 更进一步。
“这是相当惊人的进步,”Meta 首席执行官马克扎克伯格在他的 Facebook 页面上的一篇帖子中说。“生成视频比生成照片要困难得多,因为除了让每个像素都正确之外,系统还必须预测它们将如何随时间变化。”
上周三(10 月 5 日),谷歌还宣布并发布了一个名为 Phenaki 的程序的代码,该程序还可以将文本转换为时长几分钟的视频。

科技热潮还可能提振 AMD、英伟达和英特尔等芯片公司,这些公司提供先进的图形处理器,非常适合训练和部署 AI 模型。在上周的一次会议上,英伟达首席执行官黄仁勋强调生成人工智能是英伟达最新芯片的一个关键用途,并表示此类项目可能很快会彻底改变通信方式。
生成 AI 的盈利用途目前很少见,主要围绕免费或低成本实验,例如一些作者已经尝试使用图像生成器为文章生成图像。
生成式 AI 已经在 Nvidia 生效,它使用模型在虚拟游戏世界中生成人、动物、车辆或家具的 3D 图像。
5. 道德和所有权问题成为短期挑战
最终,每个开发生成式 AI 的人都将不得不应对图像生成器带来的一些伦理问题。
首先是就业问题。虽然许多程序需要强大的图形处理器,但计算机生成的内容仍然比专业插图画家的作品便宜得多,后者每小时可能花费数百美元。
这可能会给艺术家、视频制作人和其他从事创造性工作的人带来麻烦,例如为宣传视频或其他营销材料设计图像,这些工作很快就会被这些计算机程序取代。
Compound VC 的 Dempsey 说:“事实证明,机器学习模型可以比人类好几个数量级,更快,成本也低几个数量级。”
在经过海量图像训练的生成人工智能领域,对于技术生成的收录
原作者风格的图像,原图像的创作者是否拥有版权主张,法庭上仍存在争论。
一位艺术家凭借名为 MidJourney 的生成式 AI 创作的图像赢得了科罗拉多州的一场艺术比赛。他在获胜后接受采访时说,他从生成的数百张图片中选择了一张,然后在 Photoshop 中对图片进行了微调。
艺术家在科罗拉多艺术比赛中赢得绘画
此外,Stable Diffusion 生成的一些图像似乎带有水印,这意味着原创
数据集的一部分是受版权保护的。
上个月,美国摄影平台 Getty Images 禁止用户将 AI 生成的图像上传到其库存图像数据库,担心与版权相关的法律问题。
Image Generator 还可用于创建商标角色或对象的新图像,例如小黄人、漫威角色或权力的游戏宝座。
随着图像生成软件变得越来越复杂,它生成的图像或视频可能会显示虚假信息,从而诱使用户相信它从未存在过。
开发人员还必须应对这样一种可能性,即基于大量数据训练的模型可能收录
数据中固有的性别、种族或文化偏见,从而导致最终输出显示此类偏见。对此,模型共享网站Hugging Face发布了道德通讯等文件,并与人工智能领域的领导者进行了会谈。“我们在这些模型中看到的是短期挑战之一,因为生成 AI 是概率性的,当在大型数据集上训练时,它们往往会编码很多偏差,”DeLange 说,举个例子,输入“软件工程师”,生成式AI会默认将其绘制为“白人”。
Hugging Face 推出道德通讯
结语:生成式AI的潜力还没有被充分激发
内容生产从传统的PGC(Expert Generated Content)和UGC(User Generated Content)阶段进入新的生成时代。根据美国信息技术研究和分析机构Gartner发布的《2021年预测:人工智能对人类和社会的影响》,到2023年,20%的内容将由生成式AI创造。到 2025 年,生成式人工智能将生成所有数据的 10%,高于目前的不到 1%。
生成式AI的出现,意味着AI开始在真实内容中承担新的角色,从“观察和预测”扩展到“直接生成和决策”。
在目前的具体应用中,以多模态形式呈现的数字人和虚拟偶像是生成式人工智能的应用方向。数字主播的大部分声音、表情和动作,也是通过身后的大模型实时生成和呈现的。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 66 次浏览 • 2022-11-22 00:26
近年来,随着互联网的不断发展和升级,网上商城的数量也不断增加,电子商城网站的SEO优化也越来越受到企业的关注。我们都知道一个商场的SEO优化好不好。它会影响网站的客户流量。所以,商城的销量好不好,跟SEO是分不开的。接下来小编就为大家讲解一下如何更好的做好B2C电子商城网站的SEO搜索引擎优化工作。
下面小编就根据个人经验来分析一下我们应该怎么做。
一、分析网站基础数据
1、首先要分析各大搜索引擎的收录情况
2、查看网站在百度、谷歌、雅虎、搜搜、有道、必应、搜狗等搜索引擎的收录量。快照是否正常,快照日期是否正常,等等。
二、SEO问题分析与诊断
1.服务器因素
对于网站的服务器,没有发现大的问题。通过工具测试,网站服务器使用独立IP,响应速度快。但是,手动打开页面时,有时网页加载缓慢,主要是卡在网站上。半屏右下角显示视频。
2.网站内容
a) 网站内容是否丰富?网站产品数量多,产品图片丰富,但产品介绍简单,对产品规格、尺码、颜色、面料等没有详细说明。
b) 网站是否有原创内容?对于电商来说,图片很多,但是搜索引擎无法读取图片信息。因此,产品介绍的原创与否直接关系到网站原创内容的比例。目前网站产品介绍简单,产品标题高度相似,网站内容原创性低,采集
少。
三、title和meta标签
1、每个网页的title和meta是否不同:产品页面的title是一样的,比如:所有“XXX防晒霜”的title都是“XXX防晒霜--”,Meta中的Keyword和description很多都一样。
2、title和meta的长度是否合理:title和meta的长度是否合理,但是**关键词过多,营销搜索引擎判断网页内容。
3、title和meta中关键词的密度是否合理:Title和Meta中**关键词过多,主关键词密度不合理,导致搜索引擎对网页内容的判断 不行,影响收入和排名。
四、网页结构问题
1、网页缺少H1标签突出了网页的主关键词,对网页的排名有一定的影响;
2、产品页面标题未加粗H1或B标签;
3、网页有大量图片,但大部分图片没有使用Alt来标注图片;
4、网页上有大量的css代码,影响搜索引擎对网页的友好度。这些 Css 代码应该放在外部 Css 文件中;
5、页面中JS代码过多,应放在JS文件中,对外使用;
6、如果整个网页都是用CSS+DIV布局,那就不要用tables来布局。导航下拉菜单就是一个例子。下拉菜单中的内容要用CSS+div布局。
五、分析url路径问题
1、网站采用二级目录的形式。在不影响程序稳定性的情况下,建议使用一级目录;
2、名牌产品专页,URL采用一级目录形式,目录名称以品牌英文或拼音命名;
六、网站链接结构分析
1、链接结构是否清晰?通过对网站的观察,发现网站的静态链接并不完整,还有很多动态链接。这对搜索引擎收入非常不友好,尤其是多参数的动态链接。
2. 网站超链接是否使用文字链接?由于B2C商城的特殊性,很多链接都使用了图片,但是搜索引擎无法读取图片的信息。如果大量使用图片作为超链接,为了让搜索引擎更好的收录网站内容,所使用的超链接的图片应该加上Alt属性,告诉搜索引擎链接指向的是什么。本站所有带超链接的图片都没有ALT属性。
3、本站各网页是否有相关链接?每个产品页面都缺少相关的产品推荐。适当的相关商品推荐,可以提升本页面的排名,也有助于提升销量。
六、分析关键词密度和布局
1、网站缺乏良好的关键词密度策略,关键词布局混乱;
2、关键词在网页中的密度很低;
7.分析反向链接
1、网站缺少大量反向链接;
2、首页要开辟专门的链接区,每个频道也要开辟相应的友情链接区,这样可以更均匀地避免整个站点的权重,权重不集中在首页,所以该产品没有很好的排名;
七、网站是否存在不利于SEO优化的因素
1.是否有框架页
在网页**上显示框架页“”,如果这是程序要求,应该改为非框架形式,否则删除,而且这段代码容易被搜索引擎认为是网站是作弊。(我个人建议不要在网站上出现这样类似的框架);
2. 404页面
一些找不到的页面被重定向到首页。这对搜索引擎不是很不利。应该设计一个特殊的404页面。所有错误页面都应该重定向到这个特殊页面,这个页面还推荐其他产品。内容以防止流量丢失。(如果网站没有这个404页面,当搜索引擎进来的时候,跳转到找不到的页面会直接跳出网站,这样不仅会降低网站的收录量,还会丢失很多流量;并且尽量不要让 404 页面自动跳转到首页,这样对首页不利)
八、文章总结
从以上分析可以看出,网站在SEO方面存在的主要问题有:
1、网站关键词没有好的策略;
2、网站内容原创性较差;
3、页面Title、Keyword、description写得不好,网页关键词密度不够;
4、网页缺少相应的强调标签来突出网页要体现的内容,如H1、B等;
5、在页面设计中,Css代码和JS代码没有使用SEO友好的规范;
6. 缺少完整的站点地图;
7.反向链接不够;
8.有一两个因素对SEO不利。
九、B2C电子商城网站SEO整体优化简述
以下是电子商务网站SEO优化的总体方案。具体的方案内容比较多,细节也比较多,后面我们会根据这个简要的方案来规划和优化细节。
通过以上的分析,我们明白了网站SEO存在的问题,那么下面是我的网站SEO优化方案的简要规划:
1. 完整的关键词策略
a) 在优化之前,必须写出关键词策略。包括主要关键词、长尾词等;
b) 找出关键词的流量引爆点,也就是说,这些关键词的动作每天单字可以有几万次的搜索量,但是竞争很激烈;或者可以是每天只有几次搜索,但是相关的关键词有几万个,这些词的竞争很小。
c) 这里给出的引爆流量策略是关键词结合商品的名称、型号、尺码、颜色。这些文字数量庞大,搜索者的目标非常明确。当然,这个策略需要技术来自动实现。如果人工实施,量太大,见效慢。
d)、另一个引爆策略是名牌榜单,因为淘宝屏蔽了搜索引擎。但仍有大量人习惯在百度或谷歌上搜索“淘宝+商品”等词,这些词的搜索量也相当可观。
2. 网页瘦身、微调结构、去除不利SEO因素
a) 通过上面的分析,网页中有大量的CSS和JS代码,应该按照适合SEO的规范来放置。CSS使用外部调用,JS尽量使用外部调用;
b)、URL是静态的,整个网站不能有动态链接;
c)、品牌页由内容页形式改为目录形式;
d)、为网页中已有的图片添加Alt属性;
技巧:对文章进行多维度的伪原创方法?
在现在的互联网中,可以说竞争无处不在,尤其是SEO优化是一个非常火爆的行业,竞争更加激烈。它是原创
SEO的重要组成部分。但是作为一个网站的站长,原创是很难的,所以需要通过伪原创的方式对内容进行编辑和更新。伪原创的方法有很多,常见的有以下三种:
1.标题组合法。组合法就是将上面总结的三种方法或两种方法组合起来。以站长网站的一篇文章标题“如何做网站营销分析和制定策略”为例,可以改为“如何制定好的网络营销分析策略”,其中使用了等价替换法和文本修正法。
其次,标题与内容相关。修改标题的目的是为了减少搜索引擎的重复,而不是让你修改的原意面目全非,从而失去伪原创的初衷。无论标题如何修改,第一是忠于原标题;二是增加更能满足游客需求的功能。只有这样,才能达到伪原创的意想不到的效果。
三、文字修饰法。当标题非常准确时,我们可以通过一定的处理对其进行改进,比如增加疑问句、反问句、比较、隐喻、拟人、与原标题完美结合等,增加标题的冲击力。比如“伪原创技能五项”可以改为“伪原创技能五项有用吗?”
不可否认,搜索引擎喜欢原创内容,他们认为抄袭的内容没有价值,不会收录。如果大量转载网站内容,搜索引擎会觉得整个网站没有什么价值,从而降低网站的权重。优采云
是一款面向互联网垂直领域的SEO软文撰写工具。集文章采集、AI伪原创、原创检测于一体,实现从互联网到互联网的生态链。 查看全部
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三、title和meta标签
1、每个网页的title和meta是否不同:产品页面的title是一样的,比如:所有“XXX防晒霜”的title都是“XXX防晒霜--”,Meta中的Keyword和description很多都一样。
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八、文章总结
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1、网站关键词没有好的策略;
2、网站内容原创性较差;
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其次,标题与内容相关。修改标题的目的是为了减少搜索引擎的重复,而不是让你修改的原意面目全非,从而失去伪原创的初衷。无论标题如何修改,第一是忠于原标题;二是增加更能满足游客需求的功能。只有这样,才能达到伪原创的意想不到的效果。

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分享文章:网络编辑如何让自己的文章被百度收录?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 213 次浏览 • 2022-11-21 10:41
你指的是找工作,你是怎么被公司录用的
----------
1)你要让目标公司知道你是谁,比如投递简历或者推荐简历
2)你有权威的推荐信或作品,增加目标公司对你的信心,防止你的简历被扔进垃圾桶
3) 简历中的介绍恰好适合目标公司的职位
返回百度采集
如何让百度知道:
你发一篇文章,你要让百度知道你发了这篇文章,告诉百度收录你,有几种方法可以实现
您在发表文章后主动将url提交给百度。这个可以在百度站长中找到
/链接提交/urlurl
提交里面的实现;
你把你的链接超链接发到互联网的每一个角落,最简单的方法就是发在微博、博客上,让百度蜘蛛在爬行的时候爬到你的网页,或者你的链接出现在百度爬行之前的收录页面中;
或者你可以使用百度浏览器、百度搜索工具或者发到QQ群,让其他人访问你的页面。百度浏览器记录地址后,将地址提交给搜索部门抓取
网站添加百度统计的js代码,使用百度统计
如何增加百度对你页面的信任度:
页面内容高质量,用户点进去后不会很快关闭你的页面,百度能记录大部分
许多权威页面上都提到了您的链接
你自己的网站上有很多页面引用了这个页面,
如何让百度知道你的页面是关于什么的,以便百度分类归档到合适的页面
优化你文章的关键词,文章的标题,关键词标签,h1标签,文章内容的加粗和着色,外链对应的关键词都会出现在你的页面中。比如你是引入百度为主题 如果你想让你的文章在用户搜索百度收录词时出现,那么你就得在文章标题中收录
百度收录词,关键词meta keywords标签文章,以及文章的内容。同时,在文章内容中最好是加粗百度采集
,加颜色或者引号等方式标注!当其他文章或其他地方提到“百度收录”一词时,请为您的文章添加超链接!
分享文章:SEO伪原创文章的标题可以怎么撰写
摘要:说到如何为网站做伪原创SEO,其实就是优化编辑从一篇原创文章中提取关键词,在文章中加入SEO优化元素进行二次加工的过程,从而达到迎合各大搜索引擎对蜘蛛的爬取和采集
,从而提高
说到如何为网站做伪原创SEO,其实就是优化编辑从一篇原创文章中提取关键词,在文章中加入SEO优化元素进行再加工的过程,以迎合主要搜索引擎的蜘蛛。爬取采集,从而增加网站的权重,今天就来告诉大家SEO伪原创文章的标题怎么写。
1.用同义词替换原词
SEO中如何利用一篇文章的标题“查看网站跳出率高低的原因,总结降低网站跳出率的技巧”通过打乱标题关键词或同义词之间的等价替换?可以换成“检测网页不规则跳出率的原因,总结降低网站跳出率的方法或追踪网站可变跳出率的因素,总结缩短跳出率的方法rate of the website”统一使用标题进行替换,标题的意思不变,这是同义词或同义词替换的原则。
2.修改原创
数据
比如一篇文章是这样的:《巧妙利用数字营销解决医药领域三大痛点》。》当标题修改完成后,文章中需要出现5个方法,这时候只需要保留已经修改的3个点,同时将剩下的2个方法整合为5个点,即,可以修改标题,同时修改内容,大大增加文章的原创性。
3.添加修改文字改变
如果SEO标题含义明确,可以使用一些修饰词,如:比较、范文、拟人化等,将原标题完全结合起来,达到增加标题重点的目的。
4.将标题组合成多种形式
其实在SEO中,标题的组合方式有很多种。例如,将“分析网络营销的优势,有效解决营销中遇到的问题”的组合改为“利用网络营销的优势,解决营销中遇到的问题”。添加了同义词或文本修改技术。
深圳市云天下信息技术(集团)有限公司主营业务,网站优化,SEO优化,优化公司,网站SEO,SEO公司,SEO推广,网络推广,网络推广公司,网站推广,网站推广公司,网络营销,网站SEO优化,网站优化公司,SEO优化公司,搜索引擎优化,网站排名,快速排名,关键词排名,关键词优化,网站建设,网站设计,网站制作,网站建设公司,网站建设设计公司,网站制作公司,整站优化! 查看全部
分享文章:网络编辑如何让自己的文章被百度收录?
你指的是找工作,你是怎么被公司录用的
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1)你要让目标公司知道你是谁,比如投递简历或者推荐简历
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如何让百度知道你的页面是关于什么的,以便百度分类归档到合适的页面
优化你文章的关键词,文章的标题,关键词标签,h1标签,文章内容的加粗和着色,外链对应的关键词都会出现在你的页面中。比如你是引入百度为主题 如果你想让你的文章在用户搜索百度收录词时出现,那么你就得在文章标题中收录
百度收录词,关键词meta keywords标签文章,以及文章的内容。同时,在文章内容中最好是加粗百度采集
,加颜色或者引号等方式标注!当其他文章或其他地方提到“百度收录”一词时,请为您的文章添加超链接!
分享文章:SEO伪原创文章的标题可以怎么撰写
摘要:说到如何为网站做伪原创SEO,其实就是优化编辑从一篇原创文章中提取关键词,在文章中加入SEO优化元素进行二次加工的过程,从而达到迎合各大搜索引擎对蜘蛛的爬取和采集
,从而提高
说到如何为网站做伪原创SEO,其实就是优化编辑从一篇原创文章中提取关键词,在文章中加入SEO优化元素进行再加工的过程,以迎合主要搜索引擎的蜘蛛。爬取采集,从而增加网站的权重,今天就来告诉大家SEO伪原创文章的标题怎么写。
1.用同义词替换原词
SEO中如何利用一篇文章的标题“查看网站跳出率高低的原因,总结降低网站跳出率的技巧”通过打乱标题关键词或同义词之间的等价替换?可以换成“检测网页不规则跳出率的原因,总结降低网站跳出率的方法或追踪网站可变跳出率的因素,总结缩短跳出率的方法rate of the website”统一使用标题进行替换,标题的意思不变,这是同义词或同义词替换的原则。

2.修改原创
数据
比如一篇文章是这样的:《巧妙利用数字营销解决医药领域三大痛点》。》当标题修改完成后,文章中需要出现5个方法,这时候只需要保留已经修改的3个点,同时将剩下的2个方法整合为5个点,即,可以修改标题,同时修改内容,大大增加文章的原创性。
3.添加修改文字改变
如果SEO标题含义明确,可以使用一些修饰词,如:比较、范文、拟人化等,将原标题完全结合起来,达到增加标题重点的目的。

4.将标题组合成多种形式
其实在SEO中,标题的组合方式有很多种。例如,将“分析网络营销的优势,有效解决营销中遇到的问题”的组合改为“利用网络营销的优势,解决营销中遇到的问题”。添加了同义词或文本修改技术。
深圳市云天下信息技术(集团)有限公司主营业务,网站优化,SEO优化,优化公司,网站SEO,SEO公司,SEO推广,网络推广,网络推广公司,网站推广,网站推广公司,网络营销,网站SEO优化,网站优化公司,SEO优化公司,搜索引擎优化,网站排名,快速排名,关键词排名,关键词优化,网站建设,网站设计,网站制作,网站建设公司,网站建设设计公司,网站制作公司,整站优化!
最新版本:网站怎么优化收录快?
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-11-20 07:11
#SEO优化#
加快网站收录已经是一个常见的话题,也是一个比较现实的问题,因为目前很多网站都面临这个问题,搜索引擎通常更喜欢一些原创内容,而不喜欢千篇一律的内容,所以一篇文章的标题和内容原创性越高,就越容易得到搜索引擎的青睐, 并且通常可以获得更好的收录
和排名。
图片来自[代码粉丝SEO工具 - 摩天大楼内容助手]。
加速网站收录的优化方法
1. 内容的标题和原创性
首先,在网站优化的过程中,为了增加收录量,必须做好标题和内容的原创性,即
这里所指的原创性是让搜索引擎在索引库中找不到相似的标题或内容,其实同样的题目,只需要改变表达方式,就能很好的体现标题和内容的原创性。
作为一个合格的SEO优化站长,能争取更多的收录对于网站是工作能力的体现,一篇高质量的原创文章,对于网站收录量的增加是很大的帮助,如果你不擅长写文章,可以尝试从伪原创文章中学习,然后逐渐过渡到原创文章, 使用实践是增加包容性的完美方法。
近年来,各大搜索引擎纷纷
对网站的要求越来越严格,所以无论是原创内容还是伪原创内容都应该调整文章的整体实力,便于搜索引擎抓取,搜索引擎有自己的收录规则,一些定期更新、高质量的原创文章更有利于收录,而且从长远来看还可以增加搜索引擎对我们网站的信任度。
二、降低网站页面重复率
从某种意义上说,搜索引擎更喜欢独特的网页,所以在网站优化的过程中,一定要避免内容重复抄袭,重复的内容和抄袭的内容不能给网站收录带来任何帮助,相反,会引起搜索引擎和用户的反感。
因此,在网站优化的过程中,站长应该尽量降低重复率,所以产品文字成为焦点,【代码粉丝SEO】建议可以用调整新闻页面的方式,增加页面之间的差异。
三、做好关键词优化工作
优质的关键词可以为我们的网站带来更多的流量,并且可以对提高网站的权重和包容性起到很好的辅助作用,因此在网站建设初期就要确定相应的关键词,在网站优化的过程中,不断扩大关键词数量,最好将关键词密度保持在4%-5%之间。
如果关键词密度过高,会被搜索引擎视为作弊;其次,一些与网站内容相关的长尾关键词也会在一定程度上增加网站的流量,因此扩大长尾关键词也是非常必要的。
四、做好外联建设
推广是网站的最后一步
优化,也是关键的一步,推广包括链接建设、友情链接等,因为新网站的权重通常较低,可信度相对较低,所以链接可以为我们的网站传递权重,同时可以利用推广吸引更多的用户。软文
是最常见的推广形式,站长可以采用软文投稿的方式,在各个行业网站上发布一些带有网站链接的优质软文
,从而达到增加收录性的目的;其次,在一些分类信息平台、论坛、QQ群和博客中发布一些高质量的外部链接也可以起到增加收录效果的作用。
5. 注意友情链接的相关性最后一点是交换友情链接,在
交换友情链接的时候,建议大家最好选择一些和我们行业相关的网站,这样才能更好的提高收录效果。
加速网站收录
的优化技巧很多
了解SEO行业的人应该都知道,网站收录是提升排名的重要条件和基础,但如何有效提升网站收录度也是很多业内人士头疼的问题之一,今天【Code Fan SEO】就给大家分享一些提升收录度的技巧:
图片来自[代码粉丝SEO工具 - 摩天大楼内容助手]。
1. 建立稳定的网站框架结构
一个更加优秀、完善的网站是提高网站收录量的有效保障,对于SEO优化相关技术,很多公司都聘请了专职的SEO优化工程师,目的是调整网站的结构,一个网站上线前就是要做好所有的基础工作,这样以后就不会有收录问题了, 网站内部结构经过多次调整。
2.稳定更新原创内容
对于更活跃的网站,它
总能吸引更多的用户观看,所以网站更新的频率比较高,几乎每天都能引导搜索引擎访问网站抓取内容信息。
反之,如果一个网站每周甚至几个月只更新一次内容,必然不会吸引搜索引擎,索引数量自然也会受到影响,所以定期更新高质量的原创内容也是增加收录性的最佳方式。
3.网站稳定性和打开速度
一个高质量网站的必要外部和硬件条件是页面打开快速流畅,没有延迟,而这个关键要素将直接决定用户体验。
在互联网飞速发展的时代,越来越多的用户渴望获得快速、真实、有效的信息需求,只有保持网站内部空间更加稳定,提高页面打开速度和浏览速度,才是击败竞争对手的最佳途径。
4、网站运营需遵守规则
对于目前的互联网环境,有很多刷排名、刷赞、刷订单的现象,很多企业和商家都在努力通过这种方式提高企业网站的曝光率,网站获得良好排名最有效的方法就是增加网站的流量和收纳度。
这两种方法通常都与兴趣挂钩,因此许多人试图通过机会主义的方法在短时间内达到快速提高网站排名和收录度的目的,而这种违规行为最常见的表现就是黑帽战术。
违规行为可能会在一段时间内产生良好的结果,但如果被搜索引擎发现,势必会受到严厉的处罚。当一个网站受到惩罚时,不仅会影响索引的数量,还会降低其排名和权重,这只会超过损失。
一般来说,在网站优化的过程中,虽然提高包容性是一个紧迫的问题,但是想要彻底解决这个问题,不要想走捷径,也许走捷径能带来暂时的好处,但不是长久之计,所以网站运营者一定要用一些绿色的方式来提升包容性。比如关键词合理的版面、高质量的原创文章等,都是可以运用的有效方法,只有找到正确的方法,才能起到推广的作用。
把握五点优化方法,加速网站收录
当我们努力完成网站建设时,唯一的希望就是希望网站能尽快被搜索引擎收录,获得更高的曝光率,然后【码迷SEO】分享一个有效的方法,加快网站的收录速度。
1、及时更新原创内容
在日常的SEO优化过程中,很多站长会遇到网站收录不进或者收录差的情况,于是会用伪原创的方法妄图增加收录数量,其实大量的伪原创或抄袭内容不仅不会提高收录率,还会影响网站的整体权重和关键词排名, 甚至被搜索引擎惩罚。
真正的原创文章是独一无二的,加上作者独特的写作风格在里面,是别人很难模仿和超越的,搜索引擎的最终目的是在用户面前呈现更有价值的内容,所以我们在更新网站内容时一定要注意时效性和原创性。
二、选择高质量的反向链接
除了需要注意的
内容、反向链接也是影响网站收录速度的关键因素之一,在做网站链接建设时,站长要注意外部链接的质量,其次是一定要保证外部链接的流量和权重,保证外部链接的最佳引流效果,所以选择高质量的外部链接是非常必要的。
3. 使用媒体平台资源
目前,互联网上有很多媒体平台,在
除了新闻网络或第三方平台,还有许多公众号平台,大多数用户都习惯于浏览媒体平台,因此站长可以编辑更多的文章并将它们放在这些平台上,通过这种方式为网站获得更多的流量和关注度,从而提高网站收录的速度。
4. 主动提交链接
网站发布后
建设完成后,站长可以主动向搜索引擎提交链接,这样可以有效提高网站索引,但切记不要重复多次提交,每天提交一次。
5. 根据搜索引擎收录规则调整网站优化策略
由于搜索引擎的收录规则会不断升级和更新,网站的优化策略还应随着搜索引擎的收录规则不断调整,
站长应及时关注搜索引擎发布的收录规则,不断调整和完善网站的优化策略,从而加快网站的收录速度。
总结:
【代码迷SEO】要告诫所有站长朋友,做网站一定要用心原创,尽量避免做一些搜索引擎规则边缘的事情,如果被搜索引擎发现,那么我们之前所做的一切工作都将是徒劳的。
感谢您的阅读,以上原文来自【摩天大楼内容助手-代码粉丝SEO工具】。
最新版本:Rank Math 2019最好的WordPress SEO插件
Rank Math,我估计99.9%的人都没听过。
因为一提到WordPress SEO插件,网上说来说去就是Yoast和All in one,虽然它们都不错,但我个人认为Rank Math是2019最好的WordPress SEO插件,以后必火。
目录
Rank Math怎么样?
Rank Math是目前最轻量级的WordPress SEO插件,功能方面完全不输Yoast付费版,不仅可以满足你对SEO的所有需求,还不会拖慢你网站的打开速度。
更重要的是,Rank Math是一款免费插件,从2018年11月推出至今,40000+个安装,几乎全五星好评,就算你是SEO小白,光靠它你网站的SEO就能比别人强很多,所以越早知道越好。
为什么Rank Math是2019最好的WordPress SEO插件?
首先,安装完Rank Math,以下5种插件都可以卸载了。
其次,Rank Math功能强大,易于使用,能满足你所有的SEO需求。
1,谷歌站长工具集成
Rank Math可以查看关键词排名,站点地图和索引问题,对维护网站非常有用。
2,谷歌趋势工具集成(预计今年推出)
Rank Math可以查看关键字的搜索趋势,并使用内置图形比较工具轻松进行关键字研究。
3,404错误监视工具
Rank Math的404错误监视工具,可以查找并列出所有引发404错误的页面。
4,图片自动SEO优化
Rank Math可以自动为所有图像添加ALT和Title属性。
5,XML Sitemap
Rank Math会自动生成与搜索引擎兼容的XML Sitemaps站点地图,内容可以自定义。
6,Rich Snippet
Rank Math支持多种类型的Rich Snippet,文章页面、产品页面、活动页面全部都有,让你网站的点击率变的更高。
7,谷歌新闻站点地图(预计今年推出)
Rank Math可以向谷歌新闻提交站点地图,获得大量流量。
8,搜索引擎各种Ping
Rank Math能自动Ping各大搜索引擎,让它们知道你是否发布了新页面或更新了旧页面。
9,SEO自动分析工具
Rank Math会按照主流的40个SEO排名因素,自动分析你的网站,并给出建议。
10,Link Builder
Rank Math的Link Builder可以有效的管理内部链接,这个功能真的很强。
11,301重定向管理工具
极其简单的301重定向管理工具,界面简洁。
12,可定制面包屑
Rank Math的可定制面包屑,可以帮助搜索引擎了解你的内容层次结构。
13,Yoast、All in one设置一键导入
Rank Math可以一键导入Yoast、All in one里的设置,无论是免费版还是付费版。
14,Google,Bing,Alexa,Yandex和Pinterest验证工具
Rank Math可以一站式验证搜索引擎和社交媒体。
15,兼容性检查
第一次安装Rank Math,Rank Math会自动检查你的wordpress网站是否与它兼容。
16,焦点关键字和内容分析
Rank Math会分析你的页面,提示你什么关键词才会有机会获得最高流量。
17,WooCommerce兼容
Rank Math在B2C方面特别重视,可能是目前与Woocommerce最兼容的SEO插件。
18,.htaccess编辑工具
Rank Math允许你直接在WordPress里编辑和修改.htaccess文件。
19,robots.txt工具
Rank Math允许你直接在WordPress里编辑和修改robots.txt。
20,RSS优化
Rank Math独特的RSS优化功能,可以在页眉和页脚文本插入RSS源。
21,SEO分数提示
用过Yoast的人都知道Yoast会给出页面的SEO评级,分别是Poor、OK、Good,而Rank Math给出的是分数,最低0分,最高100分。
总结
你应该发现了,Rank Math是一款自动化的SEO插件,功能之多远远超乎了我的想象,今天的介绍只是冰山一角,一旦你开始使用Rank Math,你就会知道Rank Math到底有多强大。
结合目前主流的SEO插件,Rank Math更省钱,代码更好,轻量级,开箱即用,功能最多,一站式服务,操作简单,更新最快,用户评价最高,是2019你不能错过的一款WordPress插件。
所以,赶快去试试吧,WordPress后台菜单栏,插件里搜索Rank Math就可以安装使用了,首推英文站点,外贸站点使用,因为很多功能中文站点根本用不到,也不太适合。
Rank Math 2019最好的WordPress SEO插件 was last modified: 4月 27th, 2022 by 一灯 查看全部
最新版本:网站怎么优化收录快?
#SEO优化#
加快网站收录已经是一个常见的话题,也是一个比较现实的问题,因为目前很多网站都面临这个问题,搜索引擎通常更喜欢一些原创内容,而不喜欢千篇一律的内容,所以一篇文章的标题和内容原创性越高,就越容易得到搜索引擎的青睐, 并且通常可以获得更好的收录
和排名。
图片来自[代码粉丝SEO工具 - 摩天大楼内容助手]。
加速网站收录的优化方法
1. 内容的标题和原创性
首先,在网站优化的过程中,为了增加收录量,必须做好标题和内容的原创性,即
这里所指的原创性是让搜索引擎在索引库中找不到相似的标题或内容,其实同样的题目,只需要改变表达方式,就能很好的体现标题和内容的原创性。
作为一个合格的SEO优化站长,能争取更多的收录对于网站是工作能力的体现,一篇高质量的原创文章,对于网站收录量的增加是很大的帮助,如果你不擅长写文章,可以尝试从伪原创文章中学习,然后逐渐过渡到原创文章, 使用实践是增加包容性的完美方法。
近年来,各大搜索引擎纷纷
对网站的要求越来越严格,所以无论是原创内容还是伪原创内容都应该调整文章的整体实力,便于搜索引擎抓取,搜索引擎有自己的收录规则,一些定期更新、高质量的原创文章更有利于收录,而且从长远来看还可以增加搜索引擎对我们网站的信任度。
二、降低网站页面重复率
从某种意义上说,搜索引擎更喜欢独特的网页,所以在网站优化的过程中,一定要避免内容重复抄袭,重复的内容和抄袭的内容不能给网站收录带来任何帮助,相反,会引起搜索引擎和用户的反感。
因此,在网站优化的过程中,站长应该尽量降低重复率,所以产品文字成为焦点,【代码粉丝SEO】建议可以用调整新闻页面的方式,增加页面之间的差异。
三、做好关键词优化工作
优质的关键词可以为我们的网站带来更多的流量,并且可以对提高网站的权重和包容性起到很好的辅助作用,因此在网站建设初期就要确定相应的关键词,在网站优化的过程中,不断扩大关键词数量,最好将关键词密度保持在4%-5%之间。
如果关键词密度过高,会被搜索引擎视为作弊;其次,一些与网站内容相关的长尾关键词也会在一定程度上增加网站的流量,因此扩大长尾关键词也是非常必要的。
四、做好外联建设
推广是网站的最后一步
优化,也是关键的一步,推广包括链接建设、友情链接等,因为新网站的权重通常较低,可信度相对较低,所以链接可以为我们的网站传递权重,同时可以利用推广吸引更多的用户。软文

是最常见的推广形式,站长可以采用软文投稿的方式,在各个行业网站上发布一些带有网站链接的优质软文
,从而达到增加收录性的目的;其次,在一些分类信息平台、论坛、QQ群和博客中发布一些高质量的外部链接也可以起到增加收录效果的作用。
5. 注意友情链接的相关性最后一点是交换友情链接,在
交换友情链接的时候,建议大家最好选择一些和我们行业相关的网站,这样才能更好的提高收录效果。
加速网站收录
的优化技巧很多
了解SEO行业的人应该都知道,网站收录是提升排名的重要条件和基础,但如何有效提升网站收录度也是很多业内人士头疼的问题之一,今天【Code Fan SEO】就给大家分享一些提升收录度的技巧:
图片来自[代码粉丝SEO工具 - 摩天大楼内容助手]。
1. 建立稳定的网站框架结构
一个更加优秀、完善的网站是提高网站收录量的有效保障,对于SEO优化相关技术,很多公司都聘请了专职的SEO优化工程师,目的是调整网站的结构,一个网站上线前就是要做好所有的基础工作,这样以后就不会有收录问题了, 网站内部结构经过多次调整。
2.稳定更新原创内容
对于更活跃的网站,它
总能吸引更多的用户观看,所以网站更新的频率比较高,几乎每天都能引导搜索引擎访问网站抓取内容信息。
反之,如果一个网站每周甚至几个月只更新一次内容,必然不会吸引搜索引擎,索引数量自然也会受到影响,所以定期更新高质量的原创内容也是增加收录性的最佳方式。
3.网站稳定性和打开速度
一个高质量网站的必要外部和硬件条件是页面打开快速流畅,没有延迟,而这个关键要素将直接决定用户体验。
在互联网飞速发展的时代,越来越多的用户渴望获得快速、真实、有效的信息需求,只有保持网站内部空间更加稳定,提高页面打开速度和浏览速度,才是击败竞争对手的最佳途径。
4、网站运营需遵守规则
对于目前的互联网环境,有很多刷排名、刷赞、刷订单的现象,很多企业和商家都在努力通过这种方式提高企业网站的曝光率,网站获得良好排名最有效的方法就是增加网站的流量和收纳度。
这两种方法通常都与兴趣挂钩,因此许多人试图通过机会主义的方法在短时间内达到快速提高网站排名和收录度的目的,而这种违规行为最常见的表现就是黑帽战术。
违规行为可能会在一段时间内产生良好的结果,但如果被搜索引擎发现,势必会受到严厉的处罚。当一个网站受到惩罚时,不仅会影响索引的数量,还会降低其排名和权重,这只会超过损失。
一般来说,在网站优化的过程中,虽然提高包容性是一个紧迫的问题,但是想要彻底解决这个问题,不要想走捷径,也许走捷径能带来暂时的好处,但不是长久之计,所以网站运营者一定要用一些绿色的方式来提升包容性。比如关键词合理的版面、高质量的原创文章等,都是可以运用的有效方法,只有找到正确的方法,才能起到推广的作用。

把握五点优化方法,加速网站收录
当我们努力完成网站建设时,唯一的希望就是希望网站能尽快被搜索引擎收录,获得更高的曝光率,然后【码迷SEO】分享一个有效的方法,加快网站的收录速度。
1、及时更新原创内容
在日常的SEO优化过程中,很多站长会遇到网站收录不进或者收录差的情况,于是会用伪原创的方法妄图增加收录数量,其实大量的伪原创或抄袭内容不仅不会提高收录率,还会影响网站的整体权重和关键词排名, 甚至被搜索引擎惩罚。
真正的原创文章是独一无二的,加上作者独特的写作风格在里面,是别人很难模仿和超越的,搜索引擎的最终目的是在用户面前呈现更有价值的内容,所以我们在更新网站内容时一定要注意时效性和原创性。
二、选择高质量的反向链接
除了需要注意的
内容、反向链接也是影响网站收录速度的关键因素之一,在做网站链接建设时,站长要注意外部链接的质量,其次是一定要保证外部链接的流量和权重,保证外部链接的最佳引流效果,所以选择高质量的外部链接是非常必要的。
3. 使用媒体平台资源
目前,互联网上有很多媒体平台,在
除了新闻网络或第三方平台,还有许多公众号平台,大多数用户都习惯于浏览媒体平台,因此站长可以编辑更多的文章并将它们放在这些平台上,通过这种方式为网站获得更多的流量和关注度,从而提高网站收录的速度。
4. 主动提交链接
网站发布后
建设完成后,站长可以主动向搜索引擎提交链接,这样可以有效提高网站索引,但切记不要重复多次提交,每天提交一次。
5. 根据搜索引擎收录规则调整网站优化策略
由于搜索引擎的收录规则会不断升级和更新,网站的优化策略还应随着搜索引擎的收录规则不断调整,
站长应及时关注搜索引擎发布的收录规则,不断调整和完善网站的优化策略,从而加快网站的收录速度。
总结:
【代码迷SEO】要告诫所有站长朋友,做网站一定要用心原创,尽量避免做一些搜索引擎规则边缘的事情,如果被搜索引擎发现,那么我们之前所做的一切工作都将是徒劳的。
感谢您的阅读,以上原文来自【摩天大楼内容助手-代码粉丝SEO工具】。
最新版本:Rank Math 2019最好的WordPress SEO插件
Rank Math,我估计99.9%的人都没听过。
因为一提到WordPress SEO插件,网上说来说去就是Yoast和All in one,虽然它们都不错,但我个人认为Rank Math是2019最好的WordPress SEO插件,以后必火。
目录
Rank Math怎么样?
Rank Math是目前最轻量级的WordPress SEO插件,功能方面完全不输Yoast付费版,不仅可以满足你对SEO的所有需求,还不会拖慢你网站的打开速度。
更重要的是,Rank Math是一款免费插件,从2018年11月推出至今,40000+个安装,几乎全五星好评,就算你是SEO小白,光靠它你网站的SEO就能比别人强很多,所以越早知道越好。
为什么Rank Math是2019最好的WordPress SEO插件?
首先,安装完Rank Math,以下5种插件都可以卸载了。
其次,Rank Math功能强大,易于使用,能满足你所有的SEO需求。
1,谷歌站长工具集成
Rank Math可以查看关键词排名,站点地图和索引问题,对维护网站非常有用。
2,谷歌趋势工具集成(预计今年推出)
Rank Math可以查看关键字的搜索趋势,并使用内置图形比较工具轻松进行关键字研究。
3,404错误监视工具
Rank Math的404错误监视工具,可以查找并列出所有引发404错误的页面。
4,图片自动SEO优化
Rank Math可以自动为所有图像添加ALT和Title属性。
5,XML Sitemap
Rank Math会自动生成与搜索引擎兼容的XML Sitemaps站点地图,内容可以自定义。

6,Rich Snippet
Rank Math支持多种类型的Rich Snippet,文章页面、产品页面、活动页面全部都有,让你网站的点击率变的更高。
7,谷歌新闻站点地图(预计今年推出)
Rank Math可以向谷歌新闻提交站点地图,获得大量流量。
8,搜索引擎各种Ping
Rank Math能自动Ping各大搜索引擎,让它们知道你是否发布了新页面或更新了旧页面。
9,SEO自动分析工具
Rank Math会按照主流的40个SEO排名因素,自动分析你的网站,并给出建议。
10,Link Builder
Rank Math的Link Builder可以有效的管理内部链接,这个功能真的很强。
11,301重定向管理工具
极其简单的301重定向管理工具,界面简洁。
12,可定制面包屑
Rank Math的可定制面包屑,可以帮助搜索引擎了解你的内容层次结构。
13,Yoast、All in one设置一键导入
Rank Math可以一键导入Yoast、All in one里的设置,无论是免费版还是付费版。
14,Google,Bing,Alexa,Yandex和Pinterest验证工具

Rank Math可以一站式验证搜索引擎和社交媒体。
15,兼容性检查
第一次安装Rank Math,Rank Math会自动检查你的wordpress网站是否与它兼容。
16,焦点关键字和内容分析
Rank Math会分析你的页面,提示你什么关键词才会有机会获得最高流量。
17,WooCommerce兼容
Rank Math在B2C方面特别重视,可能是目前与Woocommerce最兼容的SEO插件。
18,.htaccess编辑工具
Rank Math允许你直接在WordPress里编辑和修改.htaccess文件。
19,robots.txt工具
Rank Math允许你直接在WordPress里编辑和修改robots.txt。
20,RSS优化
Rank Math独特的RSS优化功能,可以在页眉和页脚文本插入RSS源。
21,SEO分数提示
用过Yoast的人都知道Yoast会给出页面的SEO评级,分别是Poor、OK、Good,而Rank Math给出的是分数,最低0分,最高100分。
总结
你应该发现了,Rank Math是一款自动化的SEO插件,功能之多远远超乎了我的想象,今天的介绍只是冰山一角,一旦你开始使用Rank Math,你就会知道Rank Math到底有多强大。
结合目前主流的SEO插件,Rank Math更省钱,代码更好,轻量级,开箱即用,功能最多,一站式服务,操作简单,更新最快,用户评价最高,是2019你不能错过的一款WordPress插件。
所以,赶快去试试吧,WordPress后台菜单栏,插件里搜索Rank Math就可以安装使用了,首推英文站点,外贸站点使用,因为很多功能中文站点根本用不到,也不太适合。
Rank Math 2019最好的WordPress SEO插件 was last modified: 4月 27th, 2022 by 一灯