解决方案:【经典文章】漫谈APS约束优化算法
　　面对动荡复杂的市场环境，端到端的供应链必须快速响应需求，高效可持续地优化成本，实现多级渠道和工厂间预测、计划、仓储、运输和交付的同步，最大限度地减少孤立系统造成的延迟。
　　复杂业务问题的优化一般有几个特点：
　　1. 可能的解决方案数量巨大，不可能全部评估。
　　2.随时间或场景动态变化。
　　3.你会被束缚得找不到解决办法。
　　4. 大多数约束变量是相互依赖的。
　　5. 大多数目标是矛盾的。
　　复杂优化算法的几个特点：
　　1. 启发式算法寻找局部最优解，试图通过这种方式获得全局最优解。
　　2、对于NP-complete问题，目前还没有找到快速的解决方法。
　　3. 面对NP完全问题，最好的办法是使用近似算法。
　　4、贪心算法实现简单，运行速度快，是一种很好的逼近算法。
　　5. 运筹学算法动态规划和线性规划：寻找多重约束下的最优解。
　　6.随机模拟可能会有更好的解法
　　7. 并行算法与分布式算法
　　8. 智能算法（遗传算法、机器学习、深度学习）
　　企业数字化的过程分为信息反映、分析、预测、决策四个层次。其中，信息的反映和分析主要是针对过去的，其综合管理信息系统是近几年兴起的ERP；预测和决策主要是为了未来，擅长综合信息反映的ERP在西方其实已经发展起来了。悄然转向数字决策。企业决策的核心组件APS Advanced Planning and Scheduling已集成到ERP平台中，对提高物流效率起到了显着的作用。
　　APS供应链优化是在突发事件发生后实时重新规划供应链，确保持续优化的可行方案，保证整个供应链系统重新规划，财务根据预定义的业务规则。
　　当今企业的供应链网络越来越复杂和动态，企业的分销渠道也在不断拓宽，多层次的供应商基础日益扩大，企业越来越依赖外包制造和物流，管理异常事件不再是一个单一的任务。这种偶尔的要求已经成为家常便饭。供应商的失败，甚至是他的供应商的失败，都会影响企业履行其对客户承诺的能力。为了克服这些挑战，企业必须有效地管理整个供应链网络。企业目前能否：
　　1. 与经销商、客户、供应商的实时协作
　　2、查询企业整个全球供应链，包括企业供应商的供应商
　　3.根据物质资源约束，优化企业供需计划
　　4.异常事件快速识别及最优解决方案
　　在过去的 30 年里，高级计划与调度 (APS) 市场蓬勃发展。根据 Advanced Manufacturing Research (AMR) 报告，未来几年 APS 市场将以 60% 的速度增长。根据 Pittigilo Rabin Todd & McGrath 进行的一项调查，企业在实施完整的供应链 APS 后可以获得以下好处：
　　1、运力提升16%-18%
　　2、库存减少25%-60%
　　3、订单交付周期缩短30%-50%
　　4.预测准确率提高25%-80%
　　5、综合生产力提高10%-16%
　　6. 供应链成本降低25%-50%
　　7、供应率提高20%-30%
　　8、产销量增长10%-20%
　　现在，国内外大约有几十家APS供应商在这个发展中的市场中寻找自己的位置。了解如何理解基本 APS 选项之间的差异、每个选项的优缺点以及哪个选项在特定制造环境中最有效，这一点尤为重要。
　　随着更新的 APS 产品的出现，计划和调度之间的区别变得模糊，并且其功能不断改进。如果制造商对客户需求的反应更加灵敏，计划和调度之间的区别就会完全消失。幸运的是，新的APS系统正朝着这个方向发展，而且离这个目标越来越近了。目前，我们对 APS 的关注是因为不赞成传统的计划 MRP 系统。
　　然而，第一代APS系统的重点是寻找更好的算法，但它们在实时数据采集和大数据处理方面都有一个共同的弱点。如果不能及时获取和处理动态数据，就会违反工厂的政策。动态和实时也防止 APS 系统反映真实世界。更重要的是，他们无法满足客户快速响应的新需求。
　　APS是一种新的基于约束开发的高级方案。当然，我们不能只考虑一个约束。因为约束很少是独立的，所以所有约束都是相互关联的。所以约束问题比较复杂，这是我们不得不接受的事实。
　　约束的研究和发展引起了世界上各个领域专家的高度重视，因为它最有可能解决现实中的难题，不仅具有强大的理论研究潜力，而且广泛吸引商业利益。尤其是在模型优化和变异中的满意度问题上，恰好符合企业管理和供应链管理的复杂性。因此，它被计算机协会（ACM）定义为计算机研究的战略方向之一也就不足为奇了。然而，到目前为止，CP约束规划（Constraint Programming）仍然是世界上了解最少、使用最少的技术之一。
　　在人类努力的大多数领域，约束不断增加，它们在物理世界中形成相互依存关系。不过，他们的数学概念自然是很清楚的。约束是一些未知数或变化中的简单逻辑关系。在给定的字段中，每个约束取一个值，从而限制变化带来的可能值。约束当然也可以不协调，侧重于兴趣的变化。约束的一个重要特征是它们可声明的方法和规则，例如，它们指定必须维护规则关系以强制执行该关系。
　　约束规划是对基于约束的计算机系统的研究。约束规划的概念是通过指定问题的约束规则来解决问题，其结果是找到满足所有约束的解。然而，约束规划仍然是圣杯追求的最现代的计算机科学方法之一。APS 约束规划已成功应用于许多不同的业务领域，如 DNA 结构分析等。在医院排班和工业领域的排班应用中，实践证明可以较好地解决实际问题。
　　由于许多应用领域都需要约束，分配问题可能是工业应用中解决约束的第一个工具。典型的例子是机场位置的分配，飞机必须停在可用的位置（巴黎机场），出发大厅柜台的分配（香港国际机场），以及船舶停泊港口位置的分配的另一个例子（香港）岗）。
　　使用甘特图来描述计划，有限约束的调度问题可能是最成功的业务应用领域。约束自然地表达了现实的局限性。基于约束的高级规划和调度 APS 用于基于事件的调度，例如工业生产规划 (InSol) 或军用和商用飞机制造规划 (Dassault Aviation)。多品种、小批量、按需制造的趋势大大提高了APS约束规划的使用率。
　　另一个较大的约束应用领域是供应链网络管理和配置，这些问题包括网络优化配置方案、优化运输方案、供应链能力承诺等。事实上，约束技术已经在很多领域得到应用，最近的应用包括计算机图形学、自然语言处理（有效句子的构造）、数据库系统（确保数据一致性）、分子生物学（DNA 测序）、商业应用、电气工程、电路设计、交通问题等。
　　然而，约束规划在现实中的广泛应用存在一些局限性和缺陷。因为目前使用的工具有一定的局限性和未涵盖的领域。事实上，约束规划要解决的问题，大部分都是非常难的问题。无论是从理论还是实践的角度。定义约束非常重要，以便可以跟踪问题。然而，当大多数方法都是棘手的问题时，约束编程是否有效，何时以及如何使用约束仍然是不可预测的。
　　约束系统的用户为稳定约束模型而提出的大多数问题是程序或数据中的微小变化可能导致系统性能发生巨大变化。不幸的是，当前的技术水平并不精通针对各种数据变化稳定地执行性能调整。
　　有时盲目快速搜索，简单的时间顺序后排或前排可能比高级算法技术约束更有效。许多约束模型中的一个特殊问题是成本优化的考虑，这很难在原创
解决方案上进行改进。因为一个小小的改进可能需要花费很多时间。在现场场景和最佳场景之间交替。
　　约束编程在一些概念上更高级，可以动态增加约束。在大多数情况下，约束规划系统生成的计划是可执行的。除了机器故障，延迟计划。在最坏的情况下，接受新订单需要迅速重新安排或加强当前计划以应对不可预见的事件。通常，迭代会在最佳规划方案和可以处理较少差异的稳定、次优方案之间交替。
　　当前约束满足系统的缺点标志着未来研究的方向。它们之间的建模似乎是使用全局约束研究过的最重要的方法之一。将主要约束开发成更高效的 APS 包需要更高效的建模语言来表达约束。目前，大多数约束规划CP软件包要么是编程语言（CLP）的扩展，要么是编程语言库（ILOG Solver）。约束建模语言和可视化建模语言用于从可视化图形生成约束程序 (VisOptVML)。
　　目前，可视化技术越来越流行，它可以定义系统的瓶颈，而对可视化控制的研究也是约束规划的重要内容之一。
　　
　　各种约束求解方法的交互研究是最具挑战性的问题之一。结合各种约束技术的混合算法是这项研究的结果。此外，最吸引人的研究领域是解决协同效应和相应的集成理论。约束满足技术和整数规划等传统的 OR（运筹学）方法也是另一个挑战。并行性和并行性约束的研究已成为提高效率的重要途径，正是在这些研究领域，多层代理技术似乎最有前途。
　　很多企业在使用先进的供应链计划时，发现它们所能带来的改善收益大大超过了成本节约措施带来的收益。此外，APS 可以在增强整体供应链响应方面发挥更大的作用。
　　约束是根据从几个月到几年不等的时间线建模的，以在考虑材料和产能问题的情况下设定生产优先级。先进的计划调度系统运行在独立的服务器上，并在常驻内存中进行计算。计算还采用了专门开发的计算程序，可以考虑当前状态下的物料、产能等约束条件，生成相应的生产计划。计算的速度既要满足规划的灵活性和多样性，又要让用户在规划时模拟实际情况，计算出可能的交货时间。
　　高级计划排程系统最初的应用是在企业内部进行计划的计算和优化，但扩展到供应链的计划，包括供应商、分销商和发货点的需求。不同的软件供应商选择不同的优化算法来构建自己的高级计划调度系统软件，这对自身也是一种挑战。
　　例如，高级计划调度并不是某种技术的简单应用。优化算法有很多种，需要根据解决不同的问题来决定使用哪种算法引擎。供应链和制造过程的现实情况相当复杂。即使在今天，如果不使用某种合并操作，无论计算机的性能有多高，也不可能设置相应的计算模型，计算出相应的规划结果。此外，如何在先进的计划调度系统认可的环境中整合来自不同系统的数据也是一项艰巨的任务。
　　除了线性运算和复合整数运算等传统优化算法外，高级规划调度系统还包括许多启发式算法。比较各种启发式算法的优缺点是非常困难的，也很难区分。
　　启发式算法的参数设置不同，对应的计算性能会有很大差异。即使有人对各种启发式算法进行了仔细比较，在实际应用中仍然不可能根据比较的优良结果来选择有计划的启发式算法。这要兼顾多方面，综合权衡以下多个因素：规划结果的好坏、不同算法的准确率（以求解不同类型问题时算法结果与优化算法结果的差异来衡量）。问题），执行操作所需的工作量。总而言之，应仔细检查计算结果的优劣。
　　高级计划调度系统中收录
的一些算法，是将现有的几种算法组合起来，形成一种新的综合运算；例如，解决约束问题的算法可以分为以下几个方面：
　　1、系统搜索法：先计算后测试法、逆向跟踪法。
　　2、一致性计算方法：节点一致性计算方法、弧一致性计算方法、路径一致性计算方法、约束路径一致性计算方法。
　　3、约束传播算法：后向算法、后向跳跃算法、后向检查算法、后向标记算法。前向算法，前向校验算法。本地先行算法。
　　4、随机算法和推导算法：爬山法、最小冲突算法、随机算法、禁忌搜索算法、连接算法。
　　但是，如果是求约束下的最优解，推荐的算法通常是非常有名的分支定界算法（Branch & Bound）。
　　约束编程CP（Constraints Programming）是一种基于启发式约束的计算系统。它的概念是针对问题所描述的约束条件或要求，寻找满足所有约束条件的解来解决问题。CP约束规划也是一种解决复合条件问题的方法。约束规划的起源是对编程语言的研究，而不是对企业运营的研究。其目的是尽量减少编程算法程序解决复杂条件的工作量。约束包收录
最基本的算法，这些算法构成了在约束系统中导出最优解的基础。
　　一种在众多约束条件下不断推导出最优解的算法，是一种基本的编程软件包。它使用最基本的计算方法来实现非确定性推导算法。这类算法包括线性方程求解算法、面积推导、布尔积分算法和最近发明的边界检测方法。基于该算法，产生了规划调度应用。
　　约束规划的缺点之一是缺乏对模型创建的支持。在发展过程中，优化算法语言的开发者确实尝试过将约束规划的长处与代数的建模和运算功能结合起来。通过比较，可以发现约束规划和整数规划算法之间的密切联系。
　　在过去的十年中，约束规划引起了许多不同领域学者的关注。现在，约束规划有了完整的理论基础，并被应用于解决复杂的问题，提供了广泛的商业应用，尤其是在异构优化问题（Heterogeneous Optimization）和满足问题（Satisfaction Problems）方面的应用。然而，约束规划仍然是研究和开发密集的科学技术领域之一。
　　约束用于表示几个未知数或变量之间的逻辑关系。每个变量都有一组可能的域。约束将规范这些变量值的可能组合。例如，一个正方形 S 收录
一个圆 C；一个英文单词W的长度是10个字母；X小于Y；三角形内的温度是180度；下午2:00后可听课；生产过程中的产能、材料、工具和人力限制。还有很多。
　　约束可以通过以下方式表达： (1)、使用数学或逻辑形式。(2)、采用表格形式。
　　约束规划问题包括：一组变量，每个变量都有一组值，即定义域（domain）；一组约束，约束规划的解（Solution）是一组满足所有约束的变量值的完整集合。
　　约束程序由以下部分组成：
　　(1) 人工智能的图像标记（Scene Labeling，Waltz 1975）。
　　(2)、交互式图形绘图板(Sketchpad, Sutherland 1963)和问题库(ThingLab, Boring1981)。
　　(3)、Logic Programming, unification constraint solving (Gallairo1985, Jaffar&Lassez1987)。
　　(4)、运筹学与离散数学的NP-hard优化组合问题。
　　约束规划的求解技术可以分为：
　　1. 约束满足问题
　　2.约束优化问题
　　3. 过度约束问题
　　4.约束求解
　　约束满足问题：一组变量，X={x1,x2,x3,x4}。每个变量都有一个称为范围的有限集。变量的值不一定是整数或实数值。一组用于调节变量值的约束。约束满足问题的解决方案是在满足所有约束的情况下，根据每个变量的取值范围进行赋值。只有一种解决方案，不要喜欢那个。最佳或令人满意的解决方案基于目标函数值。可以通过系统地搜索各种可能的变量值来生成约束满足问题的解。搜索方法可分为两种：部分赋值法（Partial Value Assignment）和穷举赋值法（Explore Complete Assignment）。
　　系统搜索：系统地探索所有可能赋值的值空间。所谓系统化，就是每一次评价都会有机会出现。系统搜索的优点是完备性，即如果有问题的解决方案，就会找到；缺点是可能需要相当长的时间才能找到答案。系统搜索可分为两类：一类是完全探索赋值法（Explore Complete Assignment），包括生成测试法（Generate and Test，GT）。第二种是Extending Partial Assignment方法，包括Back tracking、Back jumping和Back marking。
　　生成测试法（GT）的思想是先随机生成完整的变量标签值，然后测试这些标签值是否满足约束条件。如果满足，则显示一个已经找到的答案，否则继续生成其他标记值。生成测试 (GT) 效率相当低，因为生成器没有任何可学习性。从而造成很多不一致。有两种改进生成测试方法（GT）的方法。一是让生成器具有学习和评价功能，通常通过使用随机算法来改进；另一种是将生成器和测试器合二为一，可以立即判断变量标签值是否可行，比如回溯（BT）。回溯（BT）是在重复选择其他变量值的基础上，逐步从一组部分解扩展到一组完全解，并且这些变量值的标注方式与当前的值一致部分解决方案。也就是说，回溯法是按照一定顺序对变量值进行标注，当某个约束的所有变量组都被标注后，立即检查该约束的合理性。如果一组部分解违反了其中一个约束条件，回溯法将为最后标记的变量选择其他可能的标记值，从而消除不可行的变量值空间。并且这些变量值的标注方式与当前部分解的值一致。也就是说，回溯法是按照一定顺序对变量值进行标注，当某个约束的所有变量组都被标注后，立即检查该约束的合理性。如果一组部分解违反了其中一个约束条件，回溯法将为最后标记的变量选择其他可能的标记值，从而消除不可行的变量值空间。并且这些变量值的标注方式与当前部分解的值一致。也就是说，回溯法是按照一定顺序对变量值进行标注，当某个约束的所有变量组都被标注后，立即检查该约束的合理性。如果一组部分解违反了其中一个约束条件，回溯法将为最后标记的变量选择其他可能的标记值，从而消除不可行的变量值空间。
　　回溯 (BT) 至少有三个缺点：颠簸和重复错误的机会。多余的工作。未及时发现冲突的延迟检测。解决前两个缺点的方法有回跳和回标。第三个缺点可以通过一致性技术来改善。
　　一致性技术
　　一致性技术（CT）是将变量值域中不一致的值一个一个去掉，直到答案出现，基本上属于确定性搜索方法（deterministic search）。在应用共识技术时，约束规划问题通常表示为约束网络图，其中节点代表变量，线代表约束。最简单的一致性技术应该属于节点一致性（NC）。主要方法是从变量值字段中移除一元约束的值。
　　使用最广泛的一致性技术应该属于弧一致性（AC），其方法是去除变量值域中不符合二元约束的值。它的主要方法是不断修改弧，直到建立一致状态或某个取值范围变成空集。最常用的一种是算法只对之前修正过的相关弧重新考虑修正；并且需要根据数据结构检查成对变量值的一致性。还有一种路径一致性（path consistency，PC）技术，对于成对变量（X，Y）的值，沿着X和Y之间的路径，检查是否有一个值可以满足其所有的二元约束。
　　约束传播技术
　　约束传播技术主要应用回溯模式（Look Back schema）来检查已激活变量的一致性。其中，回溯（BT）是该技术中最简单的一种。此外，还有回跳（BJ）、回查（Back Checking，BC）、回标（BM）等。
　　所有的回溯方法都存在无法及早诊断冲突（late detection of the conflict）的缺点。因此，提出了一种 Look Ahead 模式的策略来避免未来的冲突。先行检查策略包括前向检查（FC）、部分先行（PLA）、全先行等。
　　随机和启发式算法
　　贪心局部搜索策略（greedy local search）已经成为一种相当普遍的方法。这些算法依次为所有变量修正它们不一致的赋值，以达到更完整的解决方案。另一方面，为了避免陷入局部最小值（local minimum），对随机搜索函数使用不同的启发式算法。
　　爬山法是最常用的局部搜索方法。一开始随机生成一组变量标签值，然后在每一步迭代中，修正一个变量的值以满足更多的约束条件。模式。如果已经生成了一组严格的局部最小值，算法会随机重新生成另一组初始解进行搜索，直到找到全局最小值。
　　最小冲突法（min-conflicts，MC）随机选择任何有冲突的变量，然后选择一个最小化不满足约束的值。
　　禁忌搜索（Tabu search，TS）基于禁忌表的思想，选择保留过去搜索的经验和记忆，避免重复搜索操作而陷入局部极小。
　　约束优化
　　约束优化问题由一组标准的约束满足问题和优化目标函数组成，将所有解决方案表示为函数值。分支定界法 (B&B) 是在约束优化问题中寻找最优解的最广泛使用的技术。
　　过约束问题
　　
　　当问题的约束条件非常多时，可能无法产生满足所有约束条件的解决方案。这种系统称为过约束（Over-Constrained）。层次结构（Constraint Hierarchies）。
　　部分约束满足法是试图从一些变量中找出一组满足部分约束的值，逐一找出最优解的集合。约束层次法将约束分为软约束、强约束或优先约束，形成约束层次，然后从最强层次到最弱层次处理约束。
　　限制和困难（Limitations）
　　约束规划解决的很多问题都是NP-hard组合优化问题，因此如何判断问题能否解决是相当关键的。此外，还必须考虑求解的速度。约束模型的稳定性是一般约束规划用户最常遇到的问题，即当规划程序或数据稍有变动时，往往会造成计算效率的巨大差异。如何选择合适的约束满足技术来解决特定问题是另一个重要内容。
　　APS高级计划调度系统主要优化算法的分类与分析
　　第一类：数学规划，更适用于网络选址、货源寻源等供应链规划和战略规划。
　　第二类：启发式规则算法（约束理论或仿真等），更适用于工厂战术规划或车间作业规划，如生产排程、调度等。
　　第三类：人工智能，更适用于有大量复杂可能解的优化选择。
　　APS超前计划调度系统的优化算法主要分为四代：
　　第一代：基于约束理论的有限容量算法。
　　第二代：基于规则的算法。
　　第三代：基于启发式CP规则的算法、线性规划、专家系统、智能算法、遗传算法、模拟退火算法、蚁群/粒子群算法、神经网络。
　　第四代：人工智能动态调整算法、静态调度智能算法、动态调整多智能体协商。
　　高级计划排程系统APS在计划排程中使用的算法往往千差万别，对企业优化目标的影响也大不相同。一个算法的优劣不是从算法本身的角度来考虑的，而是从它与解决问题的相关性角度来考虑的。
　　在规划中，当时间尺度划分为天、周、月等时，为了实现有限产能和有限物资的统一优化，往往采用基于线性规划或混合整数规划的优化方法。
　　在调度中，当时间尺度很小或允许连续时间时，为了优化序列，常采用基于约束规划CP、经验法则或启发式算法的优化方法。
　　高级规划AP（Advanced Planning）：
　　主要算法：线性规划、遗传算法等（也有正则算法）。时间跨度为天、周、月等。主要针对问题Lot Sizing（输出），Resource Assignment（资源分配），其中资源可以是资源组或特定资源。
　　优点： 1、能适应企业的多目标优化。2. 目标可以有优先级。3、技术成熟。4.适用于大规模问题。5.可以找到最优值或者更好的次优值
　　缺点： 1.序列题难度较大。2、动态重排的频率不宜过多。2. 大型商业成熟的优化器一般都比较贵。
　　高级调度AS（Advanced Scheduling）：
　　主要算法：约束规划（CP）、经验法则、启发式算法。时间跨度为连续时间，或分、时等。主要用于问题调度和排序（sequence）。
　　约束规划CP算法：
　　优点：1.可以处理序列问题。2. 能处理复杂的工艺问题。3. 该算法的主要目标是找到一个可行的解决方案。
　　缺点：1.无法实现多目标同时优化。2. 算法个性化程度高，开发难度大。3. 可以处理的变量的数量和复杂度是有限的。
　　经验法则算法：
　　优点： 1.计算速度快。2.开发简单。3. 易于理解。
　　缺点： 1.往往找不到最优解，而是找到可行解。2、对规则的质量要求很高。3.无法实现多个目标的同时优化。
　　启发式算法：
　　优点：1.可以找到更好的解决方案。2、运行速度更快。
　　缺点： 1.算法个性化程度高，开发难度大。2. 可以处理的变量的数量和复杂度是有限的。3.方案的稳定性因问题不同而有很大差异
　　从以上分析可以看出，该计划可以优化企业的多目标，但在时间尺度上有所简化。是面向企业多目标的优化工具；由于自身的限制，无法看到更宏观、更系统的优化。
　　时间尺度越小，问题的范围必须越小，才能在可容忍的时间内产生更好的解决方案。调度算法在增加细节操作可控性的同时，也失去了时间跨度的优势。也失去了企业目标在较长时期内的可控性。
　　这就要求有能力既能满足计划的要求，又能安排好细节。软件必须收录
两种（或多种）不同的算法，可以根据不同的时间段和场景的复杂程度，按照一定的逻辑依次运行。自动选择算法，智能决策。
　　未来趋势
　　如何建立约束规划，建模仍然起着非常重要的作用。目前，约束编程软件包大多是用编程语言编写或组织在库中，如ILOG SOLVER。如果约束模式语言可以使用可视化技术（Visualization Techniques）来进行搜索过程，将有助于找到系统的瓶颈；这种通过可视化掌握搜索的技术将在未来成为一种选择。结合各种求解技术的鸡尾酒算法（混合算法）将是未来研究的内容。结合传统的工作研究技术，如整数规划和组合优化技术，将是另一个研究挑战。使用多代理技术（multi-agent technology），
　　今天，人们已经将优化算法应用到企业管理、工厂运营和供应链管理软件中，从熟悉的APS高级计划排程软件或SCP供应链软件，到现在的IBP（Integrated Business Planning）综合商业计划软件，各种算法引擎算法求解器也应运而生。可能有人会问，是运营软件内置开发算法还是集成第三方优化算法平台？要回答这个问题，可以考虑以下几个方面：
　　1. 与传统的公司计划调度相比，供应链计划调度在考虑的组织范围和算法上要复杂得多。
　　2、现在，人们可以使用图形界面来操作工厂和供应链管理系统中的优化算法模型。规划人员可以较少关注如何形成计算模型，不需要对矩阵方程有详细的了解，也不需要掌握规划编程语言和求解方法。可以通过设置惩罚成本来在计划中设置约束。例如：可以设置较高的外部采购成本来模拟外包生产的能力。
　　3、用户不希望自己独立开发MES执行系统和APS优化计划系统的接口。ERP系统、APS系统和MES系统在概念层和物理层的连接极大地方便了用户操作业务数据和集成计划调度数据。ERP和MES的供应商因此可以提供有价值的系统集成服务。这有助于人们接受优化算法和优化模型。
　　4、由于计算机硬件性能的不断提高，今天，人们已经可以在内存中存储大容量数据进行计算。这项技术可以大大缩短系统读取硬盘的时间，所以在过去的几年里，这项技术减少了系统在计算高复杂度问题时的时间消耗。当然，如果系统死机重启，这也会造成数据不一致。现在，可以通过分布式计算技术来提高计算性能，即云计算和边缘计算。
　　5、在选择软件时，管理层往往倾向于选择基于启发式算法但有图形界面的软件，而不是选择可以优化问题解决但没有图形界面的软件。使用图形界面和最近流行的基于网络的图形界面使得计算过程和最终解决方案能够以图形方式显示。图形界面的功能使工厂和供应链系统在各级管理中更容易被接受。
　　从理论上讲，APS 系统使用的算法质量是决定实施哪个系统时最重要的考虑因素之一。人们应该在对APS系统的优化计划引擎的功能非常清楚之后，再决定是否投资APS系统。然而，APS系统中涉及的算法并没有得到很好的描述。人们给各种算法起奇怪的名字，也经常使用科学的概念和名称。算法由不同的公司提供，让人困惑的一件事是这些各种各样的算法总是被赋予深奥的名称。一般来说，系统供应商都在为他们的优化规划引擎开发相应算法的软件。算法是不是自己开发的无所谓，从其他供应商处购买或开放供公众使用。这使得它成为选择优化规划软件时需要重点关注的基本要素。
　　另一方面，人们也从实施经验中认识到，算法只是评价APS系统最重要的要素之一。与以往的结果相比，用户在评价软件功能时，不仅将优化算法的结果作为最重要的属性，更注重实时的现场细节和动态的适应性和快速响应性。计划和调度。
　　今天，利用边缘计算技术带来的实时可视化和AI机器学习驱动的供应链规划和流程优化能力。利用人工智能机器学习技术，根据各种内外部影响因素和消费属性，生成未来需求预测和需求替代，预测供应链中未来的风险和供应中断，自动判断供应链异常的优先级，并自动提供解决方案建议 计划，考虑各种因素对供应链的影响，自动分类，判断产品属于哪个子类，自动学习和修正供应链计划所需的模型参数，如：提前期， 收益率，
　　通过端到端供应链实时可视化数字化能力和人工智能算法技术的实现，假设场景的决策能力和运营优化是最佳方案，永无止境的持续改进、自我学习、自愈力形成。智能供应链。
　　*ILOG已被IBM收购
　　*参考：专着-APS供应链优化引擎[M]，蔡莹，广东经济出版社
　　解决方案:​飞桨EasyDL助力资讯网站实现信息自动分类
　　③信息网站：有专业的运营/宣传团队进行内容信息处理。他们需要处理大量的图片、语音、视频和文本信息。
　　第二步是信息审核。作为专业的信息平台，需要经过多轮审核，确保UGC信息合规。审核的纬度包括：是否有敏感词、爆炸词、违禁词、广告词等，之前都是人工审核。以文字审稿效率为例：审稿人一天最多只能审5000条短信，而在线UGC信息网站平均每小时收到5000条短信。可能有超过一百万个条目。如果还是用人工一一筛选，效率很低。这是信息平台信息处理中普遍存在的痛点。
　　第三步是信息发布。下图右侧示例： 以直播间用户发布弹幕文字信息为例。这种发布情况，对时效性要求极高，接近实时级别审核，推送完毕。弹幕需要快速释放，才有直播互动的意义。
　　从上述信息发布的过程中，我们可以看出AI发挥作用的空间很大，尤其是在内容分类、分析和内容审核三个部分。本文将重点介绍资讯平台如何利用AI快速实现标题/文章分类。
　　资讯平台
　　如何利用AI实现信息的自动分类
　　某汽车信息平台在汽车业务、汽车采购、汽车爱好者组织等垂直行业有多年经验，但在AI算法领域没有技术积累。然而，目前企业实际遇到的业务问题是：面对海量的汽车资讯内容，其中一部分来自用户UGC生产的内容，一部分来自平台和专人打造的优质内容。自营渠道，其中一些是从目标合作伙伴网站捕获的。.
　　作为这个汽车信息平台，他们需要将以上所有内容快速分类、审核并推送到不同的栏目。
　　但作为一个汽车资讯栏目，常见的内容多与汽车改装美容、自驾游记、新车运营、购车优惠等更多垂直内容相关。市面上针对这类文本的分类方案很少。
　　汽车信息平台职称分类
　　
　　企业前期试图通过组建算法团队来满足业务需求，但经过评估发现投入成本非常高。组建算法团队，匹配机器资源，运维人员到位，整体成本需要达到百万级别。企业的核心诉求是降低前期投入，用AI赋能文本分类场景，提升文章发布效率。在AI自动文本分类实践中，会遇到以下问题：
　　以上业务问题，使用飞桨EasyDL零门槛AI开发平台即可轻松解决。
　　成本控制：如何降低业务探索阶段的成本投入？没有算法基础可以用AI解决业务问题吗？答案是肯定的。FlyPaddle EasyDL 零门槛人工智能开发平台足以解决这个问题。用户可以在公有云平台上进行AI模型训练，无需算法基础也能流畅体验。基于EasyDL，节省包括机器资源、人力、时间等在内的数百万成本。
　　数据处理：模型训练依赖于数据，如何高效完成数据处理。如果是常规模型，可以依靠大量准确标注的数据来保证模型训练的效果。使用飞桨EasyDL，前期只需采集不到1000条原创
数据，完成标注，即可获得高精度的工业应用模型。同时，EasyDL提供的高效标注工具：智能标注，可以在只标注30%数据的前提下，完成整体的数据处理工作，大大提高效率，节省70%的人力。
　　模型精度：如何保证模型精度？百度文心·NLP大模型内置于EasyDL文本中。对于没有AI基础的用户，在业务冷启动阶段，训练数据不足时，可以保证少量数据（20条以上）进行训练。获得工业级AI模型；此外，在模型的核心筛选指标部分，提供了多种业务逻辑选项，在召回率和准确率上获得均衡的综合指标，既保证了模型的高精度，又保证了能够在某些召回情况下，减少机器审查后人工审查的成本。
　　部署调用：模型训练部署完成后，需要形成一个可调用的服务，保证服务的稳定性。尤其作为汽车资讯网站，用户来自世界各地，同时浏览信息的高并发业务场景非常普遍。这就需要一个非常安全稳定的服务部署机制来保证在线用户的稳定调用。通过FlyPaddle EasyDL生成的公有云API，可以有效解决以下两个问题：
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　　②灵活的伸缩机构；针对实际业务应用场景，在不同的时间段匹配不同的机器资源，避免资源紧缺期资源不足。同时，当业务需求不是高并发期时，可以通过灵活调整机器份额来节省机器资源的消耗。
　　最终整个项目只用了2-4周就完成了AI文本模型的开发上线，整体比传统开发成本降低了90%+。
　　基于文心模型库
　　也可以实现高精度的AI模型需求
　　
　　汽车信息平台之所以能够使用EasyDL快速实现文本自动分类，依托于百度文心·NLP大模型的技术支持。
　　借助百度文心·NLP大模型库内置的高精度算法，用户可以完成复杂场景的高精度模型训练。比如上面提到的案例，网站标题多，语法不一致的问题就可以轻松解决。
　　同时，无需为实际应用准备大量数据集，即可获得高精度模型。
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　　事实:震惊！这篇文章解读数据仓库、数据湖、数据中台等概念，竟然写了4万字！
　　如今，随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来-据统计，每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。
　　随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。1.1 数据库
　　关系数据库本质上是一个二元关系，说的简单一些，就是一个二维表格，对普通人来说，最简单的理解就是一个Excel表格。这种数据库类型，具有结构化程度高，独立性强，冗余度低等等优点，一下子就促进了计算机的发展。
　　1.2 操作型数据库和分析型数据库
　　随着关系数据库理论的提出，诞生了一系列经典的RDBMS，如Oracle，MySQL，SQL Server等。这些RDBMS被成功推向市场，并为社会信息化的发展做出的重大贡献。然而随着数据库使用范围的不断扩大，它被逐步划分为两大基本类型：
　　操作型数据库
　　主要用于业务支撑。一个公司往往会使用并维护若干个操作型数据库，这些数据库保存着公司的日常操作数据，比如商品购买、酒店预订、学生成绩录入等；
　　分析型数据库
　　主要用于历史数据分析。这类数据库作为公司的单独数据存储，负责利用历史数据对公司各主题域进行统计分析；
　　那么为什么要"分家"？在一起不合适吗？能不能构建一个同样适用于操作和分析的统一数据库？答案是NO。一个显然的原因是它们会"打架"…如果操作型任务和分析型任务抢资源怎么办呢？再者，它们有太多不同，以致于早已"貌合神离"。接下来看看它们到底有哪些不同吧。
　　1.3 操作型数据库 VS 分析型数据库
　　因为主导功能的不同(面向操作/面向分析)，两类数据库就产生了很多细节上的差异。这就好像同样是人，但一个和尚和一个穆斯林肯定有很多行为/观念上的不同。
　　接下来本文将详细分析两类数据库的不同点：
　　数据组成差别 - 数据时间范围差别
　　一般来讲，操作型数据库只会存放90天以内的数据，而分析型数据库存放的则是数年内的数据。这点也是将操作型数据和分析型数据进行物理分离的主要原因。
　　数据组成差别 - 数据细节层次差别
　　操作型数据库存放的主要是细节数据，而分析型数据库中虽然既有细节数据，又有汇总数据，但对于用户来说，重点关注的是汇总数据部分。
　　操作型数据库中自然也有汇总需求，但汇总数据本身不存储而只存储其生成公式。这是因为操作型数据是动态变化的，因此汇总数据会在每次查询时动态生成。
　　而对于分析型数据库来说，因为汇总数据比较稳定不会发生改变，而且其计算量也比较大(因为时间跨度大)，因此它的汇总数据可考虑事先计算好，以避免重复计算。
　　数据组成差别 - 数据时间表示差别
　　操作型数据通常反映的是现实世界的当前状态；而分析型数据库既有当前状态，还有过去各时刻的快照，分析型数据库的使用者可以综合所有快照对各个历史阶段进行统计分析。
　　技术差别 - 查询数据总量和查询频度差别
　　操作型查询的数据量少而频率多，分析型查询则反过来，数据量大而频率少。要想同时实现这两种情况的配置优化是不可能的，这也是将两类数据库物理分隔的原因之一。
　　技术差别 - 数据更新差别
　　操作型数据库允许用户进行增，删，改，查；分析型数据库用户则只能进行查询。
　　技术差别 - 数据冗余差别
　　数据的意义是什么？就是减少数据冗余，避免更新异常。而如5所述，分析型数据库中没有更新操作。因此，减少数据冗余也就没那么重要了。
　　现在回到开篇是提到的第二个问题"某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束，也不完全满足范式要求，甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗？"，答曰是正常的。因为Hive是一种数据仓库，而数据仓库和分析型数据库的关系非常紧密(后文会讲到)。它只提供查询接口，不提供更新接口，这就使得消除冗余的诸多措施不需要被特别严格地执行了。
　　功能差别 - 数据读者差别
　　操作型数据库的使用者是业务环境内的各个角色，如用户，商家，进货商等；分析型数据库则只被少量用户用来做综合性决策。
　　功能差别 - 数据定位差别
　　这里说的定位，主要是指以何种目的组织起来。操作型数据库是为了支撑具体业务的，因此也被称为"面向应用型数据库"；分析型数据库则是针对各特定业务主题域的分析任务创建的，因此也被称为"面向主题型数据库"。
　　2.1 概述
　　数据仓库就是为了解决数据库不能解决的问题而提出的。那么数据库无法解决什么样的问题呢？这个我们得先说说什么是OLAP和OLTP。
　　2.2 OLTP和OLAP2.2.1 OLTP
　　OLTP（OnLine Transaction Processing 联机事务处理） 。简单一些，就是数据库的增删查改。举个例子，你到银行，去取一笔钱出来，或者转账，或者只是想查一下你还有多少存款，这些都是面向“事务”类型的操作。这样的操作有几个显著的特点:
　　首先要求速度很快， 基本上都是高可靠的在线操作（比如银行）， 还有这些操作涉及的数据内容不会特别大（否则速度也就相应的降低）， 最后，“事务”型的操作往往都要求是精准操作，比如你去银行取款，必须要求一个具体的数字，你是不可能对着柜台员工说我大概想取400到500快之间吧，那样人家会一脸懵逼。
　　2.2.2 OLAP
　　这个东西又是上面发明关系型数据库的科德发明的。OLAP略有复杂，但这里我举一个简单的例子，大家就很容易理解了。
　　比如说，沃尔玛超市的数据库里有很多张表格，记录着各个商品的交易记录。超市里销售一种运动饮料，我们不妨称之为红牛。数据库中有一张表A，记录了红牛在一年的各个月份的销售额；还有一张表B，记录了红牛每个月在美国各个州的销售额：；甚至还有一张表C，记录了这家饮料公司在每个州对红牛饮料的宣传资金投入；甚至后来沃尔玛又从国家气象局拿到了美国各个州的一年365天每天的天气表。好，最后问题来了，请根据以上数据分析红牛在宣传资金不超过三百万的情况下，什么季节，什么天气，美国哪个州最好卖？凭借我们的经验，可能会得出，夏季的晴天，在美国的佛罗里达，最好卖，而且宣传资金投入越高销售额应该也会高。可能这样的结论是正确的，但决策者想要看到的是确凿的数据结论，而不是“可能”这样的字眼。
　　科学是不相信直觉的，如果我们人工进行手动分析，会发现这个要考虑的维度实在太多了，根本无法下手，何况这才四五个维度，要是更多了怎么办？OLAP就是为了解决这样的问题诞生的，但糟糕的是，传统数据库是无法满足OLAP所需要的数据信息的。
　　2.3 数据仓库概念2.3.1 概述
　　数据库的大规模应用，使得信息行业的数据爆炸式的增长，为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用OLAP来为决策者进行分析，探究一些深层次的关系和信息。但很显然，不同的数据库之间根本做不到数据共享，就算同一家数据库公司，数据库之间的集成也存在非常大的挑战（最主要的问题是庞大的数据如何有效合并、存储）。
　　1988年，为解决企业的数据集成问题，IBM（卧槽，又是IBM）的两位研究员（Barry Devlin和Paul Murphy）创造性地提出了一个新的术语：数据仓库（Data Warehouse）。看到这里读者朋友们可能要问了，然后呢？然后…然后就没然后了。就在这个创世纪的术语诞生了之后，IBM就哑火了，只是将这个名词作为市场宣传的花哨概念，并没有在技术领域有什么实质性的研究和突破（可悲我大IBM=。=）。
　　然而，尽管IBM不为所动，其他企业却在加紧对数据仓库的研究和开发，大家都想在这个领域寻找到第一桶金。终于，到了1992年，后来被誉为“数据仓库之父”的比尔 恩门（Bill Inmon）给出了数据仓库的定义，二十多年后的今天他的定义依然没有被时代淘汰。我们来看看他是怎么定义的：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理中的决策制定。
　　对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解：
　　首先,数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库; 其次,数据仓库是对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行了重组,并收录
历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
　　我们可以不用管这个定义，简单的理解，其实就是我们为了进行OLAP，把分布在各个散落独立的数据库孤岛整合在了一个数据结构里面，称之为数据仓库。
　　这个数据仓库在技术上是怎么建立的读者朋友们并不需要关心，但是我们要知道，原来各个数据孤岛中的数据，可能会在物理位置（比如沃尔玛在各个州可能都有自己的数据中心）、存储格式（比如月份是数值类型，但但天气可能是字符类型）、商业平台（不同数据库可能用的是Oracle数据库，有的是微软SQL Server数据库）、编写的语言（Java或者Scale等）等等各个方面完全不同，数据仓库要做的工作就是将他们按照所需要的格式提取出来，再进行必要的转换（统一数据格式）、清洗（去掉无效或者不需要的数据）等，最后装载进数据仓库（我们所说的ETL工具就是用来干这个的）。这样，拿我们上面红牛的例子来说，所有的信息就统一放在了数据仓库中了。
　　自从数据仓库出现之后，信息产业就开始从以关系型数据库为基础的运营式系统慢慢向决策支持系统发展。这个决策支持系统，其实就是我们现在说的商务智能（Business Intelligence）即BI。
　　可以这么说，数据仓库为OLAP解决了数据来源问题，数据仓库和OLAP互相促进发展，进一步驱动了商务智能的成熟，但真正将商务智能赋予“智能”的，正是我们现在热谈的下一代技术：数据挖掘。
　　2.3.2 数据仓库特点
　　面向主题
　　面向主题特性是数据仓库和操作型数据库的根本区别。
　　操作型数据库是为了支撑各种业务而建立。
　　而分析型数据库则是为了对从各种繁杂业务中抽象出来的分析主题(如用户、成本、商品等)进行分析而建立；所谓主题：是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，如：收入、客户、销售渠道等；所谓面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。
　　集成性
　　集成性是指数据仓库会将不同源数据库中的数据汇总到一起；
　　具体来说，是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
　　企业范围
　　数据仓库内的数据是面向公司全局的。比如某个主题域为成本，则全公司和成本有关的信息都会被汇集进来；
　　历史性
　　较之操作型数据库，数据仓库的时间跨度通常比较长。前者通常保存几个月，后者可能几年甚至几十年；
　　时变性
　　时变性是指数据仓库收录
来自其时间范围不同时间段的数据快照。有了这些数据快照以后，用户便可将其汇总，生成各历史阶段的数据分析报告；
　　数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
　　2.3.3 数据仓库与BI
　　数据仓库平台逐步从BI报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。
　　从过去报表发生了什么—>分析为什么过去会发生---->将来会发生什么---->什么正在发生----->让正确的事情发生
　　商务智能（BI，Business Intelligence）是一种以提供决策分析性的运营数据为目的而建立的信息系统。
　　是属于在线分析处理：On Line Analytical Processing(OLAP)，将预先计算完成的汇总数据，储存于魔方数据库(Cube) 之中，针对复杂的分析查询，提供快速的响应。
　　在前10年，BI报表项目比较多，是数据仓库项目的前期预热项目（主要分析为主的阶段，是数据仓库的初级阶段），制作一些可视化报表展现给管理者:
　　它利用信息科技，将分散于企业内、外部各种数据加以整合并转换成知识，并依据某些特定的主题需求，进行决策分析和运算；用户则通过报表、图表、多维度分析的方式，寻找解决业务问题所需要的方案；这些结果将呈报给决策者，以支持策略性的决策和定义组织绩效，或者融入智能知识库自动向客户推送。
　　2.3.4 数据仓库系统作用和定位
　　数据仓库系统的作用能实现跨业务条线、跨系统的数据整合，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持。数据仓库能够从根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息（或知识），并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传递给恰当的人。
　　传统离线数据仓库针对实时数据处理，非结构化数据处理能力较弱，以及在业务在预警预测方面应用相对有限。
　　但现在已经开始兴起实时数仓。
　　2.3.5 数据仓库能提供什么
　　2.4 数据仓库组件
　　数据仓库的核心组件有四个：业务系统各源数据库，ETL，数据仓库，前端应用。如下图所示：
　　业务系统
　　业务系统收录
各种源数据库，这些源数据库既为业务系统提供数据支撑，同时也作为数据仓库的数据源(注：除了业务系统，数据仓库也可从其他外部数据源获取数据)；
　　ETL
　　数据仓库会周期不断地从源数据库提取清洗好了的数据，因此也被称为"目标系统"。ETL分别代表：
　　提取extraction
　　表示从操作型数据库搜集指定数据
　　转换transformation
　　表示将数据转化为指定格式，并进行数据清洗保证数据质量
　　加载load
　　加载过程表示将转换过后满足指定格式的数据加载进数据仓库。
　　前端应用
　　和操作型数据库一样，数据仓库通常提供具有直接访问数据仓库功能的前端应用，这些应用也被称为BI(商务智能)应用。
　　数据仓库系统除了收录
分析产品本身之外，还收录
数据集成、数据存储、数据计算、门户展现、平台管理等其它一系列的产品。
　　数据仓库系统除了收录
分析产品本身之外，还收录
数据集成、数据存储、数据计算、门户展现、平台管理等其它一系列的产品。
　　2.5 数据仓库开发流程2.5.1 概述
　　数据仓库的开发流程和数据库的比较相似，因此本文仅就其中区别进行分析。
　　下图为数据仓库的开发流程：
　　2.5.2 数据仓库需求
　　需求搜集是所有环节中最重要的一步，吃透了用户需求，往往就成功了大半。这些需求将指导后面如需求建模、实现、以及前端应用程序开发等。通常来说，需求都会通过ER图来表示(参考数据库需求与ER建模)，并和各业务方讨论搜集得到，最终整理成文档。
　　要特别强调的一点是数据仓库系统开发需求阶段过程是循环迭代式的，一开始的需求集并不大，但随着项目的进展，需求会越来越多。而且不论是以上哪个阶段发生了需求变动，整个流程都需要重新走一遍，决不允许隐式变更需求。
　　比如为一个学生选课系统进行ER建模，得到如下结果：
　　2.5.3 数据仓库建模
　　也就是逻辑模型建模，可参考第二篇：数据库关系建模
　　ER建模环节完成后，需求就被描述成了ER图。之后，便可根据这个ER图设计相应的关系表了。
　　但从ER图到具体关系表的建立还需要经过两个步骤：1. 逻辑模型设计 2. 物理模型设计。其中前者将ER图映射为逻辑意义上的关系表，后者则映射为物理意义上的关系表。
　　逻辑意义上的关系表可以理解为单纯意义上的关系表，它不涉及到表中字段数据类型，索引信息，触发器等等细节信息。
　　概念模型 VS 逻辑模型
　　我们首先可以认为【概念模型建模和ER建模，需求可视化】表达的是一个意思。在这个环节中，数据开发人员绘制ER图，并和项目各方人员协同需求，达成一致。由于这部分的工作涉及到的人员开发能力比较薄弱，甚至不懂开发，因此ER图必须清晰明了，不能涉及到过多的技术细节，比如：要给多对多联系/多值属性等多建一张表，要设置外码，各种复合主码等，它们应当对非开发人员透明。而且ER图中每个属性只会出现一次，减少了蕴含的信息量，是更好的交流和文档化工具。在ER图绘制完毕之后，才开始将它映射为关系表。这个映射的过程，就叫做逻辑模型建模或者关系建模。
　　还有，ER模型所蕴含的信息，也没有全部被逻辑模型收录
。比如联系的自定义基数约束，比如实体的复合属性，派生属性，用户的自定义约束等等。因此ER模型在整个开发流程(如物理模型建模，甚至前端开发)中是都会用到的，不能认为ER模型转换到逻辑模型后就可以扔一边了。
　　逻辑模型VS物理模型
　　逻辑模型设计好后，就可以开始着手数据仓库的物理实现了，他也被称为物理模型建模，这个阶段不但需要参照逻辑模型，还应当参照ER图。
　　2.5.4 数据仓库实现
　　这一步的本质就是在空的数据仓库里实现2种前面创建的关系模型，一般通过使用SQL或者提供的前端工具实现。
　　2.5.5 开发前端应用程序
　　前端应用开发在需求搜集好了之后就开始进行，主要有网站、APP等前端形式。另外前端程序的实际实现涉及到和数据仓库之间交互，因此这一步的最终完成在数据库建模之后。
　　2.5.6 ETL工程
　　较之数据库系统开发流程，数据仓库开发只多出ETL工程部分。然而这一部分极有可能是整个数据仓库开发流程中最为耗时耗资源的一个环节。因为该环节要整理各大业务系统中杂乱无章的数据并协调元数据上的差别，所以工作量很大。在很多公司都专门设有ETL工程师这样的岗位，大的公司甚至专门聘请ETL专家。
　　2.5.7 数据仓库部署
　　顾名思义，这一步就是部署数据库系统的软硬件环境。数据库部署往往还收录
将初始数据填入数据库中的意思。对于云数据仓库，这一步就叫"数据上云"。
　　2.5.8 数据仓库使用
　　这一步没啥多讲的，就再讲一个有关的故事吧。同样是在A公司，有一次某政企私有云项目完成后，我们有人被派去给他们培训如何使用。结果去的人回来后说政企意见很大，认为让他们学习SQL以外的东西都不行。拒绝用Python写UDF，更拒绝MR编程接口，只要SQL和图形界面操作方式。一开始我对政企的这种行为有点看不起，但后来我想，就是因为有这群挑剔的用户，才使得A公司云产品的易用性如此强大，从而占领国内云计算的大部分市场。用户的需求才是技术的唯一试金石。
　　2.5.9 数据库管理和维护
　　严格来讲，这部分不算开发流程，属于数据库系统开发完成后的工作。
　　2.6 数据仓库系统管理
　　数据仓库系统发行后，控制权便从数据仓库设计、实现、部署的团队移交给了数据仓库管理员，并由他们来对系统进行管理，涵盖了确保一个已经部署的数据仓库系统正确运行的各种行为。为了实现这一目标，具体收录
以下范畴：
　　2.7 数据质量体系
　　数据仓库系统需要重视数据质量问题。用一句话概括，数据质量就是衡量数据能否真实、及时反映客观世界的指标。具体来说，数据质量收录
以下几大指标：
　　准确性
　　准确性要求数据能够正确描述客观世界。比如某用户姓名拼音mu chen错误的录入成了muc hen，就应该弹出警告语；
　　唯一性（视情况而定）
　　唯一性要求数据不能被重复录入，或者不能有两个几乎相同的关系。比如张三李四在不同业务环境下分别建立了近乎相同的关系，这时应将这两个关系合并；
　　完整性
　　完整性要求进行数据搜集时，需求数据的被描述程度要高。比如一个用户的购买记录中，必然要有支付金额这个属性；规则验证。
　　一致性
　　一致性要求不同关系、或者同一关系不同字段的数据意义不发生冲突。
　　比如某关系中昨天存货量字段+当天进货量字段-当天销售量字段等于当天存货量就可能是数据质量有问题；
　　及时性
　　及时性要求数据库系统中的数据"保鲜"。比如当天的购买记录当天就要入库；
　　统一性
　　统一性要求数据格式统一。比如nike这个品牌，不能有的字段描述为"耐克"，而有的字段又是"奈克"；
　　小结
　　数据质量和数据具体意义有很大相关性，因此无法单凭理论来保证。且由于具体业务及真实世界的复杂性，数据质量问题必然会存在，不可能完全预防得了。因此很多公司都提供了数据质量工程服务/软件，用来识别和校正数据库系统中的各种数据质量问题。
　　Bill Inmon说过一句话叫“IT经理们面对最重要的问题就是到底先建立数据仓库还是先建立数据集市”，足以说明搞清楚这两者之间的关系是十分重要而迫切的！通常在考虑建立数据仓库之前，会涉及到如下一些问题：
　　采取自上而下还是自下而上的设计方法
　　数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库"，它只收录
单个主题，且关注范围也非全局。
　　数据集市可以分为两种:
　　一种是独立数据集市(independent data mart)，这类数据集市有自己的源数据库和ETL架构；
　　另一种是非独立数据集市(dependent data mart)，这种数据集市没有自己的源系统，它的数据来自数据仓库。当用户或者应用程序不需要/不必要/不允许用到整个数据仓库的数据时，非独立数据集市就可以简单为用户提供一个数据仓库的子集。
　　4.1 概述
　　Pentaho首席技术官James Dixon创造了“数据湖”一词。它把数据集市描述成一瓶水（清洗过的，包装过的和结构化易于使用的）。
　　而数据湖更像是在自然状态下的水，数据流从源系统流向这个湖。用户可以在数据湖里校验，取样或完全的使用数据。
　　这个也是一个不精确的定义。数据湖还有以下特点：
　　数据湖为什么叫数据湖而不叫数据河或者数据海？一个有意思的回答是：
　　“河”强调的是流动性，“海纳百川”，河终究是要流入大海的，而企业级数据是需要长期沉淀的，因此叫“湖”比叫“河”要贴切；
　　同时，湖水天然是分层的，满足不同的生态系统要求，这与企业建设统一数据中心，存放管理数据的需求是一致的，“热”数据在上层，方便应用随时使用；温数据、冷数据位于数据中心不同的存储介质中，达到数据存储容量与成本的平衡。
　　不叫“海”的原因在于，海是无边无界的，而“湖”是有边界的，这个边界就是企业/组织的业务边界；因此数据湖需要更多的数据管理和权限管理能力。
　　叫“湖”的另一个重要原因是数据湖是需要精细治理的，一个缺乏管控、缺乏治理的数据湖最终会退化为“数据沼泽”，从而使应用无法有效访问数据，使存于其中的数据失去价值。
　　4.2 数据湖定义4.2.1 维基百科对数据湖的定义
　　数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原创
数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象blob或文件。
　　数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原创
副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。
　　数据湖从企业的多个数据源获取原创
数据，并且针对不同的目的，同一份原创
数据还可能有多种满足特定内部模型格式的数据副本。因此，数据湖中被处理的数据可能是任意类型的信息，从结构化数据到完全非结构化数据。
　　企业对数据湖寄予厚望，希望它能帮助用户快速获取有用信息，并能将这些信息用于数据分析和机器学习算法，以获得与企业运行相关的洞察力。
　　数据湖可以包括:
　　来自关系数据库（行和列）的结构化数据
　　半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON）
　　非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。
　　目前，HDFS是最常用的部署数据湖的技术，所以很多人会觉得数据湖就是HDFS集群。数据湖是一个概念，而HDFS是用于实现这个概念的技术。
　　4.2.2 AWS对数据湖的定义
　　AWS定义数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。
　　A data lake is a centralized repository that allows you to store all your structured and unstructured data at any scale. You can store your data as-is, without having to first structure the data, and run different types of analytics—from dashboards and visualizations to big data processing, real-time analytics, and machine learning to guide better decisions.
　　数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的分析 – 从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。
　　4.2.3 微软对数据湖的定义
　　微软的定义就更加模糊了，并没有明确给出什么是Data Lake，而是取巧的将数据湖的功能作为定义，数据湖包括一切使得开发者、数据科学家、分析师能更简单的存储、处理数据的能力，这些能力使得用户可以存储任意规模、任意类型、任意产生速度的数据，并且可以跨平台、跨语言的做所有类型的分析和处理。
　　Azure Data Lake includes all the capabilities required to make it easy for developers, data scientists, and analysts to store data of any size, shape, and speed, and do all types of processing and analytics across platforms and languages。 It removes the complexities of ingesting and storing all of your data while making it faster to get up and running with batch, streaming, and interactive analytics。 Azure Data Lake works with existing IT investments for identity, management, and security for simplified data management and governance。
　　 It also integrates seamlessly with operational stores and data warehouses so you can extend current data applications。 We’ve drawn on the experience of working with enterprise customers and running some of the largest scale processing and analytics in the world for Microsoft businesses like Office 365, Xbox Live, Azure, Windows, Bing, and Skype。 Azure Data Lake solves many of the productivity and scalability challenges that prevent you from maximizing the value of your data assets with a service that’s ready to meet your current and future business needs。
　　Azure的数据湖包括一切使得开发者、数据科学家、分析师能更简单的存储、处理数据的能力，这些能力使得用户可以存储任意规模、任意类型、任意产生速度的数据，并且可以跨平台、跨语言的做所有类型的分析和处理。数据湖在能帮助用户加速应用数据的同时，消除了数据采集和存储的复杂性，同时也能支持批处理、流式计算、交互式分析等。数据湖能同现有的数据管理和治理的IT投资一起工作，保证数据的一致、可管理和安全。它也能同现有的业务数据库和数据仓库无缝集成，帮助扩展现有的数据应用。Azure数据湖吸取了大量企业级用户的经验，并且在微软一些业务中支持了大规模处理和分析场景，包括Office 365, Xbox Live, Azure, Windows, Bing和Skype。Azure解决了许多效率和可扩展性的挑战，作为一类服务使得用户可以最大化数据资产的价值来满足当前和未来需求。
　　4.2.4 数据湖定义小结
　　数据湖需要提供足够用的数据存储能力 这个存储保存了一个企业/组织中的所有数据。
　　数据湖可以存储海量的任意类型的数据 包括结构化、半结构化和非结构化数据。
　　数据湖中的数据是原创
数据，是业务数据的完整副本。数据湖中的数据保持了他们在业务系统中原来的样子。
　　数据湖需要具备完善的数据管理能力（完善的元数据） 可以管理各类数据相关的要素，包括数据源、数据格式、连接信息、数据schema、权限管理等。
　　数据湖需要具备多样化的分析能力 包括但不限于批处理、流式计算、交互式分析以及机器学习；同时，还需要提供一定的任务调度和管理能力。
　　数据湖需要具备完善的数据生命周期管理能力。不光需要存储原创
数据，还需要能够保存各类分析处理的中间结果，并完整的记录数据的分析处理过程，能帮助用户完整详细追溯任意一条数据的产生过程。
　　数据湖需要具备完善的数据获取和数据发布能力。数据湖需要能支撑各种各样的数据源，并能从相关的数据源中获取全量/增量数据；然后规范存储。数据湖能将数据分析处理的结果推送到合适的存储引擎中，满足不同的应用访问需求。
　　
　　对于大数据的支持，包括超大规模存储以及可扩展的大规模数据处理能力。
　　综上，个人认为数据湖应该是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施；以数据为导向，实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理；并通过与各类外部异构数据源的交互集成，支持各类企业级应用。
　　4.3 数据湖的处理架构4.3.1 概述
　　数据湖引擎介于管理数据系统、分析可视化和数据处理工具之间。数据湖引擎不是将数据从数据源移动到单个存储库，而是部署在现有数据源和数据使用者的工具(如BI工具和数据科学平台)之上。
　　BI分析工具，如Tableau、Power BI、R、Python和机器学习模型，是为数据生活在一个单一的、高性能的关系数据库中的环境而设计的。然而，多数组织使用不同的数据格式和不同的技术在多种解决方案中管理他们的数据。多数组织现在使用一个或多个非关系型数据存储，如云存储(如S3、ADLS)、Hadoop和NoSQL数据库(如Elasticsearch、Cassandra)。
　　当数据存储在一个独立的高性能关系数据库中时，BI工具、数据科学系统和机器学习模型可以很好运用这部分数据。然而，就像我们上面所说的一样，数据这并不是存在一个地方。因此，我们通常应用自定义ETL开发来集成来自不同系统的数据，以便于我们后续分析。通常分析技术栈分为以下几类：
　　ODS
　　数据从不同的数据库转移到单一的存储区域，如云存储服务(如Amazon S3、ADLS)、HDFS。
　　数据仓库
　　虽然可以在Hadoop和云存储上直接执行SQL查询，但是这些系统的设计目的并不是提供交互性能。因此，数据的子集通常被加载到关系数据仓库或MPP数据库中，也就是构建数据仓库。
　　数据集市
　　为了在大型数据集上提供交互性能，必须通过在OLAP系统中构建多维数据集或在数据仓库中构建物化聚合表对数据进行预聚合
　　这种多层体系架构带来了许多挑战。例如：
　　数据湖引擎采用了一种不同的方法来支持数据分析。数据湖引擎不是将数据移动到单个存储库中，而是在数据原本存储的地方访问数据，并动态地执行任何必要的数据转换和汇总。此外，数据湖引擎还提供了一个自助服务模型，使数据使用者能够使用他们喜欢的工具(如Power BI、Tableau、Python和R)探索、分析数据，而不用关心数据在哪存、结构如何。
　　有些数据源可能不适合分析处理，也无法提供对数据的有效访问。数据湖引擎提供了优化数据物理访问的能力。有了这种能力，可以在不改变数据使用者访问数据的方式和他们使用的工具的情况下优化各个数据集。
　　与传统的解决方案相比，数据湖引擎使用多种技术使数据消费者能够访问数据，并集成这些技术功能到一个自助服务的解决方案中。
　　数据湖可以认为是新一代的大数据基础设施。为了更好的理解数据湖的基本架构，我们先来看看大数据基础设施架构的演进过程。
　　4.3.2 第一阶段-以Hadoop为代表的离线数据处理基础设施
　　数据湖可以认为是新一代的大数据基础设施。为了更好的理解数据湖的基本架构，我们先来看看大数据基础设施架构的演进过程。
　　如下图所示，Hadoop是以HDFS为核心存储，以MapReduce（简称MR）为基本计算模型的批量数据处理基础设施。
　　围绕HDFS和MR，产生了一系列的组件，不断完善整个大数据平台的数据处理能力，例如面向在线KV操作的HBase、面向SQL的HIVE、面向工作流的PIG等。同时，随着大家对于批处理的性能要求越来越高，新的计算模型不断被提出，产生了Tez、Spark、Presto、Flink等计算引擎，MR模型也逐渐进化成DAG模型。
　　DAG模型一方面增加计算模型的抽象并发能力：对每一个计算过程进行分解，根据计算过程中的聚合操作点对任务进行逻辑切分，任务被切分成一个个的stage，每个stage都可以有一个或者多个Task组成，Task是可以并发执行的，从而提升整个计算过程的并行能力；
　　另一方面，为减少数据处理过程中的中间结果写文件操作，Spark、Presto等计算引擎尽量使用计算节点的内存对数据进行缓存，从而提高整个数据过程的效率和系统吞吐能力。
　　4.3.3 第二阶段：lambda架构
　　随着数据处理能力和处理需求的不断变化，越来越多的用户发现，批处理模式无论如何提升性能，也无法满足一些实时性要求高的处理场景，流式计算引擎应运而生，例如Storm、Spark Streaming、Flink等。
　　然而，随着越来越多的应用上线，大家发现，其实批处理和流计算配合使用，才能满足大部分应用需求；而对于用户而言，其实他们并不关心底层的计算模型是什么，用户希望无论是批处理还是流计算，都能基于统一的数据模型来返回处理结果，于是Lambda架构被提出，如下图所示。
　　Lambda架构的核心理念是“流批一体”，如上图所示，整个数据流向自左向右流入平台。进入平台后一分为二，一部分走批处理模式，一部分走流式计算模式。无论哪种计算模式，最终的处理结果都通过统一服务层对应用提供，确保访问的一致性，底层到底是批或流对用户透明。
　　4.3.4 第三阶段：Kappa架构
　　Lambda架构虽然解决了应用读取数据的统一性问题，但是“流批分离”的处理链路增大了研发的复杂性。因此，有人就提出能不能用一套系统来解决所有问题。目前比较流行的做法就是基于流计算来做。流计算天然的分布式特征，注定了他的扩展性更好。通过加大流计算的并发性，加大流式数据的“时间窗口”，来统一批处理与流式处理两种计算模式。
　　4.3.5 大数据基础设施架构小结
　　综上，从传统的hadoop架构往lambda架构，从lambda架构往Kappa架构的演进，大数据平台基础架构的演进逐渐囊括了应用所需的各类数据处理能力，大数据平台逐渐演化成了一个企业/组织的全量数据处理平台。当前的企业实践中，除了关系型数据库依托于各个独立的业务系统；其余的数据，几乎都被考虑纳入大数据平台来进行统一的处理。
　　然而，目前的大数据平台基础架构，都将视角锁定在了存储和计算，而忽略了对于数据的资产化管理，这恰恰是数据湖作为新一代的大数据基础设施所重点关注的方向之一。
　　大数据基础架构的演进，其实反应了一点：在企业/组织内部，数据是一类重要资产已经成为了共识；为了更好的利用数据，企业/组织需要对数据资产进行如下操作：
　　进行长期的原样存储，以便可回溯重放原创
数据
　　进行有效管理与集中治理；
　　提供多模式的计算能力满足处理需求；
　　以及面向业务，提供统一的数据视图、数据模型与数据处理结果。
　　数据湖就是在这个大背景下产生的，除了有大数据平台所拥有的各类基础能力之外，数据湖更强调对于数据的管理、治理和资产化能力。
　　落到具体的实现上，数据湖需要包括一系列的数据管理组件，包括：
　　如下图所示，给出了一个数据湖系统的参考架构。
　　对于一个典型的数据湖而言，它与大数据平台相同的地方在于它也具备处理超大规模数据所需的存储和计算能力，能提供多模式的数据处理能力；增强点在于数据湖提供了更为完善的数据管理能力，具体体现在：
　　更强大的数据接入能力。
　　数据接入能力体现在对于各类外部异构数据源的定义管理能力，以及对于外部数据源相关数据的抽取迁移能力，抽取迁移的数据包括外部数据源的元数据与实际存储的数据。
　　更强大的数据管理能力。
　　管理能力具体又可分为基本管理能力和扩展管理能力：
　　可共享的元数据。
　　数据湖中的各类计算引擎会与数据湖中的数据深度融合，而融合的基础就是数据湖的元数据。
　　好的数据湖系统，计算引擎在处理数据时，能从元数据中直接获取数据存储位置、数据格式、数据模式、数据分布等信息，然后直接进行数据处理，而无需进行人工/编程干预。更进一步，好的数据湖系统还可以对数据湖中的数据进行访问控制，控制的力度可以做到“库表列行”等不同级别。
　　还有一点应该指出的是，前面数据湖系统的参考架构图的集中式存储更多的是业务概念上的集中，本质上是希望一个企业/组织内部的数据能在一个明确统一的地方进行沉淀。事实上，数据湖的存储应该是一类可按需扩展的分布式文件系统，大多数数据湖实践中也是推荐采用S3/OSS/OBS/HDFS等分布式系统作为数据湖的统一存储。
　　我们可以再切换到数据维度，从数据生命周期的视角来看待数据湖对于数据的处理方式，数据在数据湖中的整个生命周期如下图所示。理论上，一个管理完善的数据湖中的数据会永久的保留原创
数据，同时过程数据会不断的完善、演化，以满足业务的需要。
　　4.4 数据湖能给企业带来多种能力
　　数据湖能给企业带来多种能力，例如，能实现数据的集中式管理，在此之上，企业能挖掘出很多之前所不具备的能力。
　　另外，数据湖结合先进的数据科学与机器学习技术，能帮助企业构建更多优化后的运营模型，也能为企业提供其他能力，如预测分析、推荐模型等，这些模型能刺激企业能力的后续增长。数据湖能从以下方面帮助到企业：
　　实现数据治理（data governance）；
　　4.5 数据湖与数据仓库区别
　　4.5.1 概述
　　对于数据仓库与数据湖的不同之处，你可以想象一下仓库和湖泊的区别：仓库存储着来自特定来源的货物，而湖泊的水来自河流、溪流和其他来源，并且是原创
数据。
　　数据仓库供应商包括AWS、Cloudera、IBM、谷歌、微软、甲骨文、Teradata、SAP、SnapLogic和Snowflake等。数据湖提供商包括AWS、谷歌、Informatica、微软、Teradata等。
　　4.5.2 数据湖保留全部的数据存储范围
　　数据仓库开发期间，大量的时间花费在分析数据源，理解商业处理和描述数据。结果就是为报表设计高结构化的数据模型。这一过程大部分的工作就是来决定数据应不应该导入数据仓库。通常情况下，如果数据不能满足指定的问题，就不会导入到数据仓库。这么做是为了简化数据模型和节省数据存储空间。
　　相反，数据湖保留所有的数据。不仅仅是当前正在使用的数据，甚至不被用到的数据也会导进来。数据会一直被保存所有我们可以回到任何时间点来做分析。
　　因为数据湖使用的硬件与数据仓库的使用的不同，使这种方法成为了可能。现成的服务器与便宜的存储相结合，使数据湖扩展到TB级和PB级非常经济。
　　存储来源
　　数据仓库主要存储来自运营系统的大量数据
　　而数据湖则存储来自更多来源的数据，包括来自企业的运营系统和其他来源的各种原创
数据资产集。
　　4.5.3 数据湖支持所有数据类型
　　在储存方面上，数据湖中数据为非结构化的，所有数据都保持原创
形式，并且仅在分析时再进行转换。
　　数据仓库一般由从事务系统中提取的数据组成，并由定量度量和描述它们的属性组成。诸如Web服务器日志，传感器数据，社交网络活动，文本和图像等非传统数据源在很大程度上被忽略。这些数据类型的新用途不断被发现，但是消费和存储它们可能是昂贵和困难的。
　　数据湖方法收录
这些非传统数据类型。在数据湖中，我们保留所有数据，而不考虑源和结构。我们保持它的原创
形式，并且只有在我们准备好使用它时才会对其进行转换。这种方法被称为“读时模式”。
　　数据仓库则是捕获结构化数据并将其按模式组织。
　　4.5.4 适用人群
　　由于数据湖中的数据可能不准确，并且可能来自企业运营系统之外的来源，因此不是很适合普通的业务分析用户;数据湖更适合数据科学家和其他数据分析专家，使用他们需要的非常庞大和多样化的数据集。
　　其他用户则可以使用更为结构化的数据视图如数据仓库来提供他们使用的数据，数据仓库非常适用于月度报告等操作用途，因为它具有高度结构化。
　　4.5.5 数据湖很容易适应变化
　　关于数据仓库的主要抱怨之一是需要多长时间来改变它们。在开发过程中花费大量时间来获得仓库的结构。一个好的仓库设计可以适应变化，但由于数据加载过程的复杂性以及为简化分析和报告所做的工作，这些更改必然会消耗一些开发人员资源并需要一些时间。
　　许多业务问题都迫不及待地让数据仓库团队适应他们的系统来回答问题。日益增长的对更快答案的需求促成了自助式商业智能的概念。
　　另一方面，在数据湖中，由于所有数据都以其原创
形式存储，并且始终可供需要使用它的人访问，因此用户有权超越仓库结构以新颖方式探索数据并回答它们问题在他们的步伐。
　　如果一个探索的结果被证明是有用的并且有重复的愿望，那么可以应用更正式的模式，并且可以开发自动化和可重用性来帮助将结果扩展到更广泛的受众。如果确定结果无用，则可以丢弃该结果，并且不会对数据结构进行任何更改，也不会消耗开发资源。
　　所以，在架构方面：
　　数据湖通常在存储数据之后定义架构，使用较少的初始工作并提供更大的灵活性。
　　在数据仓库中存储数据之前定义架构。
　　4.5.6 数据湖支持快速洞察数据
　　最后的区别实际上是其他区别结果。由于数据湖收录
所有数据和数据类型，因为它使用户能够在数据转换，清理和结构化之前访问数据，从而使用户能够比传统数据仓库方法更快地获得结果。
　　但是，这种对数据的早期访问是有代价的。通常由数据仓库开发团队完成的工作可能无法完成分析所需的部分或全部数据源。这让驾驶座位的用户可以根据需要探索和使用数据，但上述第一层业务用户可能不希望这样做。他们仍然只想要他们的报告和KPI。
　　在数据湖中，这些操作报告的使用者将利用更加结构化的数据湖中数据的结构视图，这些视图与数据仓库中以前一直存在的数据相似。不同之处在于，这些视图主要存在于位于湖泊中的数据之上的元数据，而不是需要开发人员更改的物理刚性表格。
　　4.6 数据湖和数据仓库理解误区
　　很多人认为数据仓库和数据湖在架构上只能二选一，其实这种理解是错误的。数据湖和数据仓库并不是对立关系，相反它们的并存可以互补给企业架构带来更多的好处：
　　数据仓库存储结构化的数据，适用于快速的BI和决策支撑，
　　而数据湖可以存储任何格式的数据，往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为。
　　所以在一些场景上二者的并存是可以给企业带来更多效益的。
　　人工智能（AI）和机器学习项目的成功往往需要数据湖来做支撑。因为数据湖可让您存储几乎任何类型的数据而无需先准备或清理，所以可以保留尽可能多的潜在价值。而数据仓库存储的数据都是经过清洗，往往会丢失一些有价值的信息。
　　数据仓库虽然是这两种中比较知名的，但是随着数据挖掘需求的发展，数据湖的受欢迎程度可能会继续上升。数据仓库对于某些类型的工作负载和用例工作良好，而数据湖则是为其他类型的工作负载提供服务的另一种选择。
　　确实，数据湖需要数据工程师和数据科学家的特定技能，才能对存储在其中的数据进行分类和利用。数据的非结构化性质使那些不完全了解数据湖如何工作的人更难以访问它。
　　但是，一旦数据科学家和数据工程师建立了数据模型或管道，业务用户就可以利用建立的数据模型以及流行的业务工具（定制或预先构建）的来访问和分析数据，而不在乎该数据存储在数据仓库中还是数据湖中。
　　4.7 数据湖建设的基本过程
　　个人认为数据湖是比传统大数据平台更为完善的大数据处理基础支撑设施，完善在数据湖是更贴近客户业务的技术存在。所有数据湖所包括的、且超出大数据平台存在的特性，例如元数据、数据资产目录、权限管理、数据生命周期管理、数据集成和数据开发、数据治理和质量管理等，无一不是为了更好的贴近业务，更好的方便客户使用。数据湖所强调的一些基本的技术特性，例如弹性、存储计算独立扩展、统一的存储引擎、多模式计算引擎等等，也是为了满足业务需求，并且给业务方提供最具性价比的TCO。
　　数据湖的建设过程应该与业务紧密结合；但是数据湖的建设过程与传统的数据仓库，甚至是大热的数据中台应该是有所区别的。区别在于，数据湖应该以一种更敏捷的方式去构建，“边建边用，边用边治理”。为了更好的理解数据湖建设的敏捷性，我们先来看一下传统数仓的构建过程。业界对于传统数仓的构建提出了“自下而上”和“自顶而下”两种模式，分别由Inmon和KimBall两位大牛提出。具体的过程就不详述了，不然可以再写出几百页，这里只简单阐述基本思想。
　　1）Inmon提出自下而上（EDW-DM）的数据仓库建设模式，即操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层；ODS层中的数据，根据预先设计好的EDW（企业级数据仓库）范式进行加工处理，然后进入到EDW。EDW一般是企业/组织的通用数据模型，不方便上层应用直接做数据分析；因此，各个业务部门会再次根据自己的需要，从EDW中处理出数据集市层（DM）。
　　优势：易于维护，高度集成；劣势：结构一旦确定，灵活性不足，且为了适应业务，部署周期较长。此类方式构造的数仓，适合于比较成熟稳定的业务，例如金融。
　　2）KimBall提出自顶而下（DM-DW）的数据架构，通过将操作型或事务型系统的数据源，抽取或加载到ODS层；然后通过ODS的数据，利用维度建模方法建设多维主题数据集市（DM）。各个DM，通过一致性的维度联系在一起，最终形成企业/组织通用的数据仓库。
　　优势：构建迅速，最快的看到投资回报率，敏捷灵活；劣势：作为企业资源不太好维护，结构复杂，数据集市集成困难。常应用于中小企业或互联网行业。
　　其实上述只是一个理论上的过程，其实无论是先构造EDW，还是先构造DM，都离不开对于数据的摸底，以及在数仓构建之前的数据模型的设计，包括当前大热的“数据中台”，都逃不出下图所示的基本建设过程。
　　1） 数据摸底。
　　对于一个企业/组织而言，在构建数据湖初始工作就是对自己企业/组织内部的数据做一个全面的摸底和调研，包括数据来源、数据类型、数据形态、数据模式、数据总量、数据增量等。在这个阶段一个隐含的重要工作是借助数据摸底工作，进一步梳理企业的组织结构，明确数据和组织结构之间关系。为后续明确数据湖的用户角色、权限设计、服务方式奠定基础。
　　2） 模型抽象。
　　针对企业/组织的业务特点梳理归类各类数据，对数据进行领域划分，形成数据管理的元数据，同时基于元数据，构建通用的数据模型。
　　3） 数据接入。
　　根据第一步的摸排结果，确定要接入的数据源。根据数据源，确定所必须的数据接入技术能力，完成数据接入技术选型，接入的数据至少包括：数据源元数据、原创
数据元数据、原创
数据。各类数据按照第二步形成的结果，分类存放。
　　4） 融合治理。
　　简单来说就是利用数据湖提供的各类计算引擎对数据进行加工处理，形成各类中间数据/结果数据，并妥善管理保存。数据湖应该具备完善的数据开发、任务管理、任务调度的能力，详细记录数据的处理过程。在治理的过程中，会需要更多的数据模型和指标模型。
　　5） 业务支撑。
　　在通用模型基础上，各个业务部门定制自己的细化数据模型、数据使用流程、数据访问服务。
　　上述过程，对于一个快速成长的互联网企业来说，太重了，很多情况下是无法落地的，最现实的问题就是第二步模型抽象，很多情况下，业务是在试错、在探索，根本不清楚未来的方向在哪里，也就根本不可能提炼出通用的数据模型；没有数据模型，后面的一切操作也就无从谈起，这也是很多高速成长的企业觉得数据仓库/数据中台无法落地、无法满足需求的重要原因之一。
　　数据湖应该是一种更为“敏捷”的构建方式，我们建议采用如下步骤来构建数据湖。
　　对比，依然是五步，但是这五步是一个全面的简化和“可落地”的改进。
　　1） 数据摸底。
　　依然需要摸清楚数据的基本情况，包括数据来源、数据类型、数据形态、数据模式、数据总量、数据增量。但是，也就需要做这么多了。数据湖是对原创
数据做全量保存，因此无需事先进行深层次的设计。
　　2） 技术选型。
　　根据数据摸底的情况，确定数据湖建设的技术选型。事实上，这一步也非常的简单，因为关于数据湖的技术选型，业界有很多的通行的做法，基本原则个人建议有三个：“计算与存储分离”、“弹性”、“独立扩展”。建议的存储选型是分布式对象存储系统（如S3/OSS/OBS）；计算引擎上建议重点考虑批处理需求和SQL处理能力，因为在实践中，这两类能力是数据处理的关键，关于流计算引擎后面会再讨论一下。无论是计算还是存储，建议优先考虑serverless的形式；后续可以在应用中逐步演进，真的需要独立资源池了，再考虑构建专属集群。
　　3） 数据接入。
　　确定要接入的数据源，完成数据的全量抽取与增量接入。
　　4） 应用治理。
　　这一步是数据湖的关键，我个人把“融合治理”改成了“应用治理”。从数据湖的角度来看，数据应用和数据治理应该是相互融合、密不可分的。从数据应用入手，在应用中明确需求，在数据ETL的过程中，逐步形成业务可使用的数据；同时形成数据模型、指标体系和对应的质量标准。数据湖强调对原创
数据的存储，强调对数据的探索式分析与应用，但这绝对不是说数据湖不需要数据模型；恰恰相反，对业务的理解与抽象，将极大的推动数据湖的发展与应用，数据湖技术使得数据的处理与建模，保留了极大的敏捷性，能快速适应业务的发展与变化。
　　从技术视角来看，数据湖不同于大数据平台还在于数据湖为了支撑数据的全生命周期管理与应用，需要具备相对完善的数据管理、类目管理、流程编排、任务调度、数据溯源、数据治理、质量管理、权限管理等能力。在计算能力上，目前主流的数据湖方案都支持SQL和可编程的批处理两种模式（对机器学习的支持，可以采用Spark或者Flink的内置能力）；在处理范式上，几乎都采用基于有向无环图的工作流的模式，并提供了对应的集成开发环境。对于流式计算的支持，目前各个数据湖解决方案采取了不同的方式。在讨论具体的方式之前，我们先对流计算做一个分类：
　　1） 模式一：实时模式。
　　这种流计算模式相当于对数据采用“来一条处理一条”/“微批”的方式进行处理；多见于在线业务，如风控、推荐、预警等。
　　2） 模式二：类流式。
　　这种模式需要获取指定时间点之后变化的数据/读取某一个版本的数据/读取当前的最新数据等，是一种类流式的模式；多见于数据探索类应用，如分析某一时间段内的日活、留存、转化等。
　　二者的本质不同在于，模式一处理数据时，数据往往还没有存储到数据湖中，仅仅是在网路/内存中流动；模式二处理数据时，数据已经存储到数据湖中了。综上，我个人建议采用如下图模式：
　　图24 数据湖数据流向示意图
　　如图24所示，在需要数据湖具备模式一的处理能力时，还是应该引入类Kafka中间件，作为数据转发的基础设施。完整的数据湖解决方案方案应该提供将原创
数据导流至Kafka的能力。流式引擎具备从类Kafka组件中读取数据的能力。流式计算引擎在处理数据过后，根据需要，可以将结果写入OSS/RDBMS/NoSQL/DW，供应用访问。某种意义上，模式一的流计算引擎并非一定要作为数据湖不可分割的一部分存在，只需要在应用需要时，能够方便的引入即可。但是，这里需要指出的是：
　　1）流式引擎依然需要能够很方便的读取数据湖的元数据；
　　2）流式引擎任务也需要统一的纳入数据湖的任务管理；
　　3）流式处理任务依然需要纳入到统一的权限管理中。
　　对于模式二，本质上更接近于批处理。现在许多经典的大数据组件已经提供了支持方式，如HUDI/IceBerg/Delta等，均支持Spark、Presto等经典的计算引擎。以HUDI为例，通过支持特殊类型的表（COW/MOR），提供访问快照数据（指定版本）、增量数据、准实时数据的能力。目前AWS、腾讯等已经将HUDI集成到了其EMR服务中，阿里云的DLA也正在计划推出DLA on HUDI的能力。
　　让我们再回到本文开头的第一章，我们说过，数据湖的主要用户是数据科学家和数据分析师，探索式分析和机器学习是这类人群的常见操作；流式计算（实时模式）多用于在线业务，严格来看，并非数据湖目标用户的刚需。但是，流式计算（实时模式）是目前大多数互联网公司在线业务的重要组成部分，而数据湖作为企业/组织内部的数据集中存放地，需要在架构上保持一定的扩展能力，可以很方便的进行扩展，整合流式计算能力。
　　5） 业务支撑。虽然大多数数据湖解决方案都对外提供标准的访问接口，如JDBC，市面上流行的各类BI报表工具、大屏工具也都可以直接访问数据湖中的数据。但是在实际的应用中，我们还是建议将数据湖处理好的数据推送到对应的各类支持在线业务的数据引擎中去，能够让应用有更好的体验。
　　4.8 主流厂商数据湖解决方案4.8.1 AWS数据湖解决方案
　　整个方案基于AWS Lake Formation构建，AWS Lake Formation本质上是一个管理性质的组件，它与其他AWS服务互相配合，来完成整个企业级数据湖构建功能。上图自左向右，体现了数据流入、数据沉淀、数据计算、数据应用四个步骤。我们进一步来看其关键点：
　　数据流入
　　数据流入是整个数据湖构建的起始，包括元数据的流入和业务数据流入两个部分。
　　元数据流入包括数据源创建、元数据抓取两步，最终会形成数据资源目录，并生成对应的安全设置与访问控制策略。解决方案提供专门的组件，获取外部数据源的相关元信息，该组件能连接外部数据源、检测数据格式和模式（schema），并在对应的数据资源目录中创建属于数据湖的元数据。
　　业务数据的流入是通过ETL来完成的。
　　在具体的产品形式上，元数据抓取、ETL和数据准备AWS将其单独抽象出来，形成了一个产品叫AWS GLUE。AWS GLUE与AWS Lake Formation共享同一个数据资源目录，在AWS GLUE官网文档上明确指出：“Each AWS account has one AWS Glue Data Catalog per AWS region”。
　　对于异构数据源的支持。AWS提供的数据湖解决方案，支持S3、AWS关系型数据库、AWS NoSQL数据库，AWS利用GLUE、EMR、Athena等组件支持数据的自由流动。
　　数据沉淀
　　采用Amazon S3作为整个数据湖的集中存储，按需扩展/按使用量付费。
　　数据计算
　　整个解决方案利用AWS GLUE来进行基本的数据处理。GLUE基本的计算形式是各类批处理模式的ETL任务，任务的出发方式分为手动触发、定时触发、事件触发三种。不得不说，AWS的各类服务在生态上实现的非常好，事件触发模式上，可以利用AWS Lambda进行扩展开发，同时触发一个或多个任务，极大的提升了任务触发的定制开发能力；同时，各类ETL任务，可以通过CloudWatch进行很好的监控。
　　数据应用。
　　在提供基本的批处理计算模式之外，AWS通过各类外部计算引擎，来提供丰富的计算模式支持，例如通过Athena/Redshift来提供基于SQL的交互式批处理能力；通过EMR来提供各类基于Spark的计算能力，包括Spark能提供的流计算能力和机器学习能力。
　　权限管理
　　AWS的数据湖解决方案通过Lake Formation来提供相对完善的权限管理，粒度包括“库-表-列”。但是，有一点例外的是，GLUE访问Lake Formation时，粒度只有“库-表”两级；这也从另一个侧面说明，GLUE和Lake Formation的集成是更为紧密的，GLUE对于Lake Formation中的数据有更大的访问权限。
　　Lake Formation的权限进一步可以细分为数据资源目录访问权限和底层数据访问权限，分别对应元数据与实际存储的数据。实际存储数据的访问权限又进一步分为数据存取权限和数据存储访问权限：
　　数据存取权限类似于数据库中对于库表的访问权限
　　数据存储权限则进一步细化了对于S3中具体目录的访问权限（分为显示和隐式两种）。如下图所示，用户A在只有数据存取的权限下，无法创建位于S3指定bucket下的表。
　　综上，AWS的数据湖解决方案覆盖了除质量管理和数据治理的所有功能。其实质量管理和数据治理这个工作和企业的组织结构、业务类型强相关，需要做大量的定制开发工作，因此通用解决方案不囊括这块内容，也是可以理解的。事实上，现在也有比较优秀的开源项目支持这个项目，比如Apache Griffin，如果对质量管理和数据治理有强诉求，可以自行定制开发。
　　4.8.2 华为数据湖解决方案
　　华为的数据湖解决方案相关信息来自华为官网。目前官网可见的相关产品包括数据湖探索（Data Lake Insight，DLI）和智能数据湖运营平台（DAYU）：
　　其中DLI相当于是AWS的Lake Formation、GLUE、Athena、EMR（Flink& 查看全部

　　完美:大多网站蜘蛛比较喜欢这样的效果，我用过
　　供应信息和文章都能优化的采集软件，我用过，感觉软件很快捷。软件有可以分的那种，如果是分普通的，就是时效性短的，一天之内就能采集好，也很快。我觉得是大多网站的网站蜘蛛比较喜欢这样的效果，很简单，操作时间短，但是需要量大。比如知乎，每天都有人回答问题，时效性是也比较短。优化软件其实比较麻烦，但是我自己感觉还是蛮有必要买个的，因为网站做这种抓取的效果是很不错的，手动去找，去布局太麻烦了，你做几十个这样的文章，都是自己人工去改，改上几十遍。如果你有这种需求，可以给我说下，我买了几个用下。
　　
　　如果是想采集下载不登录的文章，可以使用谷歌网站蜘蛛工具，有五种模式：用户模式、非登录模式、加密模式、普通模式和内容模式。加密模式不用登录也可以直接采集，普通模式登录也可以采集。
　　一般传统的采集软件都是固定的地址采集，
　　
　　每个人的需求不一样，内容采集器最主要的是收集站长你要采集的，然后转换成对应的格式，效率比较高。
　　用的广告狗采集软件不错，小巧方便，但是采集速度是真的慢啊，目前一天有6-7百的收录量。
　　采集器一般都可以从网站的本地查询日期并按照本地时间进行转换，点击就可以查看以及排序查看。采集百度云，阿里云，腾讯云都是一样的。如果是想从站长的数据中进行采集或者seo策略中进行采集的话也要自己对站长服务器和数据库进行整合。 查看全部

　　解决方案:什么是攻击图？基于攻击图的网络安全技术进展
　　背景
　　随着网络技术的不断进步，计算机网络的规模和应用急剧扩大，但计算机网络资源管理分散，用户缺乏安全意识和有效的防护手段，各类软硬件产品和网络信息系统普遍易受攻击。由于存在各种网络系统漏洞、潜在误操作、网络犯罪等风险因素，对网络安全评估技术的需求也越来越迫切。
　　作为目前网络安全领域的研究热点之一，网络漏洞评估不同于其他通用性能评估技术。例如，入侵检测、防火墙和病毒扫描等技术是在攻击发生期间或之后的被动检测，而网络漏洞评估是从黑客攻击和防御技术发展而来的，这是攻击发生前的主动检测。因此，在评估网络漏洞时，为攻击行为构建安全模型是关键步骤。另一方面，可以根据安全模型获取系统可能的行为和状态，并在此基础上进行进一步的分析和计算，以帮助改进系统安全策略。攻击图是网络漏洞评估的重要手段。
　　本文全面讨论了计算机网络攻击建模的研究综述，分析了网络攻击图的定义，讨论了现有网络攻击图
　　的主要生成方法，总结了当前的网络攻击图谱，最后给出了网络攻击图研究的一些热点问题和展望。
　　什么是攻击图
　　网络中始终存在一定的安全漏洞，这些漏洞之间可能存在一定的相关性，即当一个漏洞被成功利用时，可能会为利用另一个漏洞创造有利条件。虽然消除所有漏洞是不切实际的，但忽略网络环境中的遗留漏洞可能会对关键资源造成重大损害。为了能够彻底找出所有的相关性，最有效的方法是通过模拟攻击者具有安全漏洞的网络攻击过程，找到所有可以到达目标的攻击路径，同时以图的形式表示这些路径，这就是网络攻击图， 称为攻击地图。与攻击树和Petri网相比，攻击图更能描述网络攻击的过程，应用范围更广。
　　攻击图是一种基于模型的网络漏洞评估方法。攻击图技术可以关联网络中每台主机的漏洞进行深入分析，发现威胁网络安全的攻击路径，并以图形方式展示。安全管理者可以使用攻击图直观地观察网络中漏洞之间的关系，并选择最低的成本来补偿网络漏洞。攻击图技术主要有两个方面：攻击图生成技术和攻击图分析技术。攻击图生成技术是指利用目标网络信息和攻击模式生成攻击图的方法，是攻击图技术的基础。攻击图分析是指分析攻击图、获取关键节点和路径、量化漏洞的方法。
　　为什么攻击图
　　计算机网络现在构成了许多信息技术基础设施的核心组成部分，包括电网、金融数据系统和应急通信系统。及时发现和消除计算机网络系统中潜在的安全隐患，消除恶意攻击，是网络安全管理的一项重要任务。我们经常在软件/应用程序中发现漏洞，这些漏洞被利用来攻击这些系统，攻击者利用这些已发布或未公开的漏洞进行攻击。
　　但就目前而言，组织网络的安全风险管理与其说是一门科学，不如说是一门艺术。系统管理员通过直觉和经验进行操作，而不是依靠客观指标来指导和证明决策。
　　攻击图技术旨在解决此类场景，包括可以客观使用的模型和指标、评估企业网络安全风险的分析技术，以及指导管理员使用模型和指标来帮助做出网络防御决策的理论和方法。
　　为了提高组织网络的安全性，该文提出一种基于攻击图的网络安全评估方法来衡量不同网络配置提供的安全性。随着大数据网络的发展，网络攻击方式多样化、复杂化，对网络安全分析的要求越来越高，网络攻击图作为分析网络状况的重要方法，对防范网络攻击、实施网络安全防护具有一定的现实指导意义。
　　攻击图研究的目的是开发一个衡量计算机网络安全性的标准模型。标准模型将允许我们回答诸如“我们比昨天更安全吗？”或“一种网络配置的安全性与另一种网络配置的安全性相比如何？“这样的问题。此外，拥有衡量网络安全的标准模型使用户、软件供应商和研究人员能够一起评估网络安全方法和产品。
　　分析组织网络安全风险的主要挑战如下：
　　CERT每周报告大约100个新的安全漏洞，这使得管理企业网络的安全性变得非常困难，包括数百台主机，每台主机上的不同操作系统和应用程序，以及这些漏洞。攻击者的多步骤攻击
　　与过去攻击者只能发起的简单原子攻击相比，如今的攻击者经常使用多步骤、多宿主攻击逐渐渗透整个网络，以突破各种防火墙/网关的防御，最终破坏关键系统。然而，每个步骤都不足以提醒保护系统，这使得关键系统的保护具有挑战性。
　　现有的防御无法处理攻击的复杂性 计算机系统受到越来越多的攻击，当报告新的漏洞时，攻击者可以非常快速地开始使用它。传统的攻击检测方法，如入侵检测系统IDS，存在误报、可扩展性低、攻击检测受限等问题。
　　好的评价指标应该是一致的、采集
成本低廉的、数字的、统一的和上下文的。攻击图技术通过捕获漏洞之间的相关性并以与实际攻击者渗透网络相同的方式衡量安全性来应对这一挑战。分析通过网络的所有攻击路径，为整个系统提供风险指标。使用此指标，可以分析安全成本和安全收益之间的权衡。因此，政策制定者可以避免过度投资于不会产生实际结果的安全措施，或避免投资和风险的破坏性后果。攻击图技术的指标是一致的、明确的，并为理解计算机网络的安全风险提供了上下文。
　　如何生成攻击图
　　攻击图是由Cuningham等人在1985年提出的，据信由通过物理或逻辑手段相互连接的各种组件组成。典型的网络攻击图由节点和连接节点的有向边组成。其中，节点表示网络的状态，节点之间的有向边表示网络状态之间的过渡关系。
　　
　　为了生成攻击图，首先需要对网络进行建模，在建模过程中需要网络中大量的安全相关信息，如主机配置信息、主机漏洞信息、网络拓扑信息、网络配置信息等。在生成网络攻击图的过程中，需要应用相关漏洞库的知识来确定网络中存在的各种漏洞之间的关系。
　　网络建模和攻击图生成需要充分考虑生成的攻击图的最终应用、渗透测试需要找出所有攻击路径，
　　对于风险分析或找到最短的攻击路径可能需要考虑每次原子攻击的复杂性或成功概率以及成功利用该漏洞造成的危害程度等，并指导漏洞补丁管理，需要计算每个漏洞补丁的成本。
　　因此，攻击图的最终应用在一定程度上决定了需要建立的模型和生成方法。攻击图生成方法表示网络模型和漏洞数据库信息数据结构。目前攻击图生成方法很多，为了便于对这些方法进行分析、比较和评估，需要分析攻击图的生成机制，找出可用于其分析和比较的属性，并对生成方法进行分类，以找出存在的问题并发现可能的研究成果。
　　1、攻击图生成技术研究：
　　典型的模型逻辑工具包括MulVAL和MIT实现的NetSPA系统。
　　（1）MulVAL（多主机、多阶段漏洞分析）。
　　2005年，Ou等人提出了MulVAL。MulVAL具有强大的网络数据采集能力和性能优势。在这项研究中，实验者描述了一个基于Datelog的网络安全分析器。漏洞数据库中的信息、每台主机的配置信息以及其他相关信息可以通过程序的处理在 Datelog 中编码为事实，以便推理引擎可以分析和计算网络中各个组件之间的交互。MulVAL 生成的逻辑攻击图的大小随网络大小更改为 O（n2）
　　基于MulVAL生成的攻击图
　　（2）净视系统
　　2006年，麻省理工学院提出了NetSPA（网络安全计划架构）。在实验中，实验者使用攻击图来模拟对手的效果和简单的对策。它使用防火墙规则和网络漏洞扫描工具来创建组织网络模型。然后，它使用该模型计算网络可达性和多先决条件攻击图，以表示攻击者利用已知漏洞的潜在路径。这将发现攻击者在一个或多个位置开始使用的所有主机，并最终能够入侵。NetSPA 生成的攻击图大小通常随着典型网络中主机数量的增加而扩展到 O（nlogn）。解决了以往攻击图研究中网络数据自动采集的问题和攻击图生成算法的可扩展性问题，定义了更简单的网络模型，便于系统自动采集网络数据。通过测量攻击者可能泄露的总资产（数量、价值），可以评估不同攻击者的风险。
　　基于NetSPA方法生成的攻击图
　　事实上，近年来，在攻击图的研发中，对攻击图生成方向的研究
　　不再主要尝试发明新的攻击图模型，而是更专注于如何提高攻击图生成的效率。近两年的研究数据提出了在构建攻击图的过程中利用并行化解决大规模攻击图的想法。在构建攻击图的过程中
　　，随着机器、服务和漏洞数量的增加，攻击图的规模也会增加。
　　逐渐增加，攻击图（NP-Hard）的计算也会增加，使得计算大规模网络变得非常困难。因此，用于攻击图构建的并行算法变得非常重要。因此，该文提出一种基于分布式内存的并行算法，在分布式代理平台上构建攻击图的分布式计算。为了实现该算法，需要将平台使用的内存抽象为虚拟的共享内存，并通过划分网络可以相互访问的信息来初始化内存。然后，本文对该算法进行了评估，发现当生成算法的复杂性较高时，即使是很小的并行度也可以为计算性能带来很大的提高。
　　2. 攻击图分析技术攻击图模型和攻击
　　图生成技术实际上只是为了使用建模来表示和关联与安全相关的信息，例如组织网络、漏洞和攻击模式。虽然显示组织网络中存在的各种类型的信息以及它们之间的关系更直观，但它确实提供了任何评估和分析，这是攻击图分析技术研究所的工作。
　　Nayot Poolsappasit，RinkuDewri和Indrajit Ray（IEEE成员）提出了一个使用贝叶斯网络的风险管理框架，使系统管理员能够量化各级网络入侵的机会。
　　他们认为，安全风险评估和缓解是维护高效 IT 需要执行的两个重要流程基础架构。一方面，提出了攻击图和攻击树等模型来评估各种网络状态之间关系的原因和后果，另一方面探索了不同的决策问题，以确定成本最低的强化措施。但是，这些风险模型不会对网络之间因果关系的因果状态产生影响。此外，在分析风险模型时，优化配方会忽略资源可用性。由此，他们提出了一个使用贝叶斯网络的风险管理框架，使系统管理员能够量化网络各个级别的妥协机会。它们显示了如何使用此信息来制定安全缓解和管理计划。与其他类似模型相比，该风险模型适用于网络部署阶段的动态分析。多目标优化平台为管理员提供了在资源中做出决策所需的所有受危害的限制环境。
　　
　　（2）Cauldron的作者Noel S.和Jajodia S.在2014年的一篇论文中对攻击图测量的指标进行了聚类，如下图所示
　　基于这样的安全指标，我们可以对整个组织网络的安全态势给出一个基本的判断——“一个网络有多安全？"
　　（3）除了简单的数值分析外，我们还可以对图结构进行更多的分析，其中最重要的是攻击面分析。攻击面分析的本质是求解所有攻击路径，直观地展示攻击者可以采取的攻击路线，便于后续对这些攻击媒介进行深入分析。
　　一方面，对路径的深入分析包括路径成本分析，即
　　首先确定每条路径的长度（或原子攻击次数），然后结合原子攻击的成本/成功率信息计算出整个攻击路径的成本/成功率。另一方面，它分析节点，包括“关键节点”的计算，即攻击路径中必须存在的点，修复任何关键节点都会禁用所有攻击路径。由于密钥节点不一定存在，因此可以进一步计算节点的权重，通过该节点所有攻击路径的成本、成功率和目标值来计算该节点的收益权重，并提供给决策者进行修复决策。
　　下图显示了典型路径分析的结果：
　　攻击图的应用
　　攻击图是网络安全分析与评估研究中应用非常重要的工具。从安全生命周期PDR（保护、检测、响应）的角度来看，它可以应用于网络安全设计、网络安全和漏洞管理、入侵检测系统、入侵响应等。在应用领域方面，它不仅应用于普通互联网络，还用于无线网络、工业控制网络，特别是电力网络等网络依赖度非常高的行业或领域。从应用角度来看，网络攻击图可以应用于网络渗透测试、网络安全防御、网络攻击模拟和模拟。
　　结论与展望
　　计算机网络攻击建模研究
　　基于攻击图随着计算机网络技术的发展逐渐深入，建模对象从只收录
少量主机的简单网络发展到大规模网络，建模手段从最初的人工向自动化方向发展。基于攻击图的计算机网络攻击建模得到了广泛的应用。但是，仍然存在以下问题，揭示了未来的发展方向。
　　（1）大型网络的可测试性
　　虽然攻击图
　　已经提出了抽象类模型和以主机为中心的模型等生成方法，对于大规模网络的攻击图建模方法，应根据建模目的合理调整建模方法，以降低时间和空间的复杂性。
　　（2）通过攻击图给出网络安全建议
　　网络管理员可以使用攻击图发现网络中的潜在危险，消除网络中的重要危险而不影响网络中主机的正常运行，并为决策提供更多的辅助信息，包括安全投入、收入平衡和安全措施的优化。
　　（3）攻击计划
　　攻击者通过社会工程、扫描、入侵等攻击技术获取攻击网络信息，并基于这些信息建立简短的攻击地图，并找到最佳攻击路径，最大化攻击权限。
　　结束
　　解决方案:OT与IT融合，一个长期演进的过程！
　　来源 | 数码企业
　　信息技术 (IT) 和运营技术 (OT) 长期以来相互分离。它们各自有着不同的目标，沿着不同的路径发展，同时在不同的生态系统中运作。它们之间的差距实际上阻止了制造工厂充分利用尚未被发现和已经拥有的必要信息。
　　——彭宇教授：上海工业自动化仪表研究所，PLCopen中国名誉主席
　　众所周知，在正确的时间缺乏正确的信息会导致错误的决定和不可靠的行动。随着工业互联网、智能制造、大数据的出现和应用，他们不能永远无动于衷。我们应该看到，OT-IT融合是一个比较缓慢的过程，需要分阶段实施，逐步提高水平。然而，制造工厂已经开始意识到，在互联的工厂和企业中结合 OT-IT 将取得许多意想不到的结果。兴趣例如：
　　收获大数据带来的诸多好处 获取信息以做出更好的决策 优化业务流程 最大限度地减少突发设备故障 降低运营成本 降低风险并缩短项目时间
　　1 旧约的定义
　　维基百科的旧约定义：
　　“旨在直接监视和/或控制物理设备（如阀门、泵等）以检测物理过程或引起物理过程变化的硬件和软件。”
　　简单地说，OT就是利用计算机（或其他处理设备）来监视或改变一个系统的物理状态，例如发电站的控制系统或铁路的控制网络。创建OT的初衷是表达传统IT系统和工控系统环境在技术和功能上的差异。工控系统的环境就是所谓的“IT in non-carpeted areas”，即直接用IT设备来监控生产，如PLCs、SCADA、DCS、CNC系统（包括电脑化机床）、科学设备（如数字示波器）。
　　Gartner 对 OT 的定义：
　　“直接监视和/或控制工业设备、资产、过程和事件以检测或引起物理过程变化的硬件和软件”。
　　其他的一些定义也可以在网上检索到，但是基本上都离不开以上两个定义的概念。Inductive OT的概念有以下基本内容：
　　①工业企业的OT和IT系统都是为工业企业服务的。这些工业企业指的是流程工业、离散制造、批量制造等，将其他类型的企业运营技术纳入OT的概念只是一种延伸。不打算。
　　② OT技术是直接对工业物理过程、资产和事件进行监控和/或实施变更控制的硬件和软件。直观上，OT其实是工业控制系统（PLC、DCS、SCADA等）及其应用软件的总称，但其应用软件显然隐含着丰富的工业工程技术（所谓ET）内容。
　　③不直接监控和影响工业物理过程、资产和事件的技术不属于OT范畴。按照这个概念，ERP显然不属于OT的范畴，而MES/MOM则介于IT和OT之间。
　　④ OT技术的载体是计算机系统或其他使用计算技术的处理系统。但由于OT直接面向工业生产的物理设备和过程，保证其安全稳定运行，保质保量生产产品是其首要目标，因此长期以来一直采用专用系统、网络和软件。从这个意义上说，与IT相比，它的开放性和标准化有待提高和提升。
　　简而言之，今天的工厂是 IT 和 OT。处理工厂数据和信息并旨在保持制造产品质量的团队称为 IT。另一个团队控制和分析整个生产过程以进一步改进，这就是 OT。
　　这两个团队在历史上一直是分开的，但一旦它们整合在一起，它们就会导致整个工厂的显着改进。OT 和 IT 的融合不可避免地会带来质量和效率的提升。它赋予工厂经理极大增强的能力来监控操作和流程，甚至预测可能发生的任何意外事件并采取预防措施。它提高了节拍或速度，最大限度地减少了能源和时间消耗，并降低了监控资产的成本。
　　下图1是美国公司Inductive Automation的白皮书《IIoT: Combining the Best of OT and IT》截图，这家公司进入IIoT领域，近年来发展良好。直观地指出，OT包括机械设备、实体工厂以及对其进行监控和控制的工业硬件和软件。
　　图 1 OT 和 IT 的范围
　　OT 专业人员更喜欢 PLC、DCS、RTU、HMI、SCADA 和嵌入式计算技术。而信息技术包括硬件、软件、网络、企业管理的通信技术以及存储、处理和传输信息到企业各部门的系统。IT 专业人员精通网络技术，熟悉快速扩展网络、云基础设施、基于 Web 的部署以及 SQL、Java 和 Python 等技术。
　　OT 和 IT 在工作方式和解决问题的思考方式上也往往不同。IT采用自上而下的方式，习惯于从整体需求出发，然后将其分解为若干子组件，针对子组件提出并开发解决方案。这种解题思路不仅能理解问题，还能给出解决问题的好方法。OT 人员习惯于自下而上地思考，从单个组件构建复杂的系统。例如，SCADA系统需要采集工厂层面不同生产流程的数据，OT人员必须面对如何整合来自不同专用系统的数据。当 OT 人员围绕关键任务、高风险系统工作时，他们最关心的必须是安全性（物理、功能、和信息安全）。这就是OT范围内不能直接使用Internet和LAN之间的连接的根本原因。
　　随着智能装备、大数据、工业互联网的引入，无论是OT人员还是IT人员都面临着同样的工业数据访问问题。恰好OT和IT在企业中处于不同的层次，并不能真正从解决问题的角度理解彼此的需求。IT 不明白为什么 OT 仍在使用遗留设备和专有的昂贵解决方案来处理问题。OT 人员可能对 SQL 数据库或当今 IT 中使用的信息安全协议的广度没有深入的了解。
　　即使存在这些差异，OT 和 IT 现在仍有机会融合并提升各自的能力，从而形成真正的颠覆性技术。在工业 3.0 时代，OT 和 IT 仍然相互分离。为适应当今数据密集型环境，进入工业4.0，企业必须将OT与IT进行整合匹配。
　　
　　2 如何实现OT-IT融合
　　IT 和 OT 的融合绝非易事。即使在提出IT/OT融合概念的美国，也还在苦苦探索，至少目前还没有非常成熟的模式。这里不涉及技术细节，更多的是从组织方法上进行讨论。
　　试想，要整合长期独立孤立的IT部门和OT部门，需要进行顶层设计和组织设计，甚至在业务层和技术层进行重组。
　　近两年来，美国三个不同行业的公司在这方面做了值得称道的工作，主要是：建立新型混合制造IT组织；制造业IT组织率先对员工进行交叉培训，让OT人员在深入了解IT的同时，也让IT人员对OT有深入的了解；制造 IT 组织实施一套协调的技术管理流程，以确保建立更一致的跨 IT 和 OT 架构。这称为 OT-IT 融合的运营架构，并为 IT 和 OT 系统的整体考虑定义了路线图。打破 IT 和 OT 之间的技术孤岛和孤岛是开发运营架构的关键要素。
　　我们还可以从企业架构的角度切入OT-IT的整合。合并这两个世界首先需要一套定义明确、可扩展的标准，这些标准涵盖从资产到数据中心，反之亦然，从数据中心到资产。确保这些标准是安全的至关重要。否则，关键和昂贵的资产就会变得脆弱。所有这些相关的问题都可以用企业架构的概念来概括。该架构采用自上而下的方法。它的过程包括在传递到技术细节之前对组织的目标、战略、愿景和业务方面的需求。在运营环境中，这种企业架构使 IT 和 OT 不会有对立的、不协调的工作。
　　什么是“企业架构”？维基百科的定义是：
　　“企业架构是一种定义明确的企业分析、设计、规划和实现实践，始终采用整体协调的方法来成功制定和执行战略。”
　　显然，对企业架构的需求源于对一个综合环境的需求，该环境可以优化整个企业中现有的、通常是零散的流程，无论是手动的还是自动的，因为每个变化都是响应式的，并支持业务策略的良好执行。
　　今天的 CEO 知道，通过 IT 有效管理和利用信息是业务成功的关键因素，也是获得竞争优势的重要手段。在不断变化的业务环境中，企业架构的作用是通过为 IT 系统的演进以及 IT 和 OT 的融合提供战略背景来做出响应。
　　图 2 企业架构由四个架构域组成
　　上图 2 描述了企业架构整体组成的四个架构域：
　　● 业务架构（定义业务战略、治理、组织和关键业务流程）
　　●应用架构（提供需要部署的独立应用，这些独立应用之间的交互，以及与核心业务流程的关系）
　　●数据架构（描述组织逻辑、物理数据资产结构和数据管理资源）
　　●技术架构（描述支撑业务、数据和应用服务部署逻辑的软硬件能力，包括IT基础设施、中间件、网络、通信、处理和标准等）。
　　美国的 Open Group 制定了企业架构的 TOGAF 标准。经过多次版本更新，该企业架构标准现已进入第九版。
　　在实施方式上，在IT与OT的整合过程中，制造工厂在初期阶段就要下功夫，比如让IT与OT协同工作，建立一个实时反映各车间生产状态的看板，以及这些看板向各级预设的主管报告重要信息，例如生产线的负载不平衡，分析产品可能因某个部分的故障而出现问题等。
　　由于生产线是工厂最关键的区域，他们随时随地都会产生大量数据，可以从监控车间获取可以高效利用的信息。虽然信息通常是 IT 的领域，但通过传感器捕获信息以在生产线上发生不良事件之前检测和预测不良事件恰恰是 OT 的领域。只有当这些信息流能够与运营相结合并在生产线上实施时，制造工厂才能从中获得客观收益。
　　3ET必须纳入OT-IT融合过程
　　图 3 将 ET 纳入 OT-IT 融合的过程
　　随着集成产品和流程设计在制造业中的重要性大大提高，企业的数字化转型需要将工程技术 (ET) 纳入 IT-OT 集成过程。
　　在ARC给出的概念中，ET收录
了数字模型的建模技术，形成过程技术工程师必须与IT软件开发人员协同工作，工业安全专家必须与IT信息安全专家协同工作，自动化专家必须协同工作与 IT 数据科学家协同的情况。
　　在制造业中，由于智能设备的复杂性越来越高，相应的软件促进了 IT 和 OT 的紧密结合，从而创造了在现有知识的基础上获得新的洞察力和观察视角的机会。只有在工业物联网的数字数据环境中，将那些构建虚拟模型的ET工程技术融入到OT-IT融合的过程和交换中，才能真正发挥作用。也许 ET 过去一直隐含在 OT-IT 融合中，但它的作用却被低估了。在当前和未来的工作环境中必须改变这种观念，因为建模工具已经成为管理决策或技术决策的基础和必要环节。
　　图 4 IIoT 环境中的 ET 必须收录
OT-IT 融合
　　
　　如图 4 所示，ET 处于 IT 和 OT 的中间，因为 ET 需要利用 IT 来改进 OT。随着捕获和可视化实际状态的技术不断改进，ET 使用户能够更好地了解实际使用中的资产。这三个领域之间的关系应该超越“和平共处”，融合融合，最终产生大于各自部分之和的结果。
　　在虚拟环境中设计和测试新产品、新系统，甚至是新的生产工厂，都会产生耳目一新的效果，尤其是从成本的角度来看，可以获得前所未有的收益。虚拟模型可以将IT/ET/OT贯穿于资产的整个生命周期，仅从资产管理的角度进行评估，可以在问题发生之前进行预测，可以优化可能发生问题的速度和成本维护.
　　例如，制药行业需要对制造过程进行合规验证，不合规可能会损害其声誉。当验证要求发生变化时，下一步就是更改控制程序。如果制造IT能够在专业流程实践的指导下，自动保证所需结果的一致性，问题就迎刃而解了。
　　还有一种情况是依赖资产信息进行能源管理。对于加拿大最大的综合性能源公司 Suncor Energy 而言，资产信息是其卓越运营管理系统 (OEMS) 和数字化转型平台的基础。自 2004 年以来，OEMS 的目标是切实有效地提高工厂可靠性、风险管理和环境可持续性。为了有效，资产信息必须完整、可访问、及时且值得信赖。
　　良好的资产信息可以改进风险管理，减少计划外停机时间和计划外停机，提高生产率，降低供应链成本，并缩短调试时间，通过按许可运营将资产投入使用。Suncor从企业的角度设计了资产信息系统。首先，它设立了四大支柱：标准和流程、内容、人员和企业文化以及技术。工具由标准建立，并由业务情况和示例增强。建立一个可管理的结构，以确保来自所有业务部门的数据的呈现和显示。除非批准了标准和业务案例和示例，否则不允许进行自定义。该过程由不同的人员实现，即工程师、操作人员和维护人员。
　　3工业物联网全面运营促进OT-IT融合
　　如何将老一辈在工厂生产管理中积累的经验和知识，通过数字化转型转化为“数字原生”的知识财富，并由年轻一代继承和发扬？这个挑战也可以理解为OT和IT的融合，使得OT和IT各自的“突触”紧密相连，从而为创造更多价值提供保障。图 5 显示了横河电机利用 IIoT 实现过程工业 OT 和 IT 集成的解决方案。
　　图 5 通过 IIoT 促进 OT-IT 融合的基础设施
　　原来，公司各工厂积累了丰富的控制、管理和优化经验，形成了一套按生产任务优先排序的解决方案。然而，这些解决方案充其量只是体现了局部优化运营管控的系统思维。
　　如果一个企业中有很多工厂，它们各自的局部最优操作也需要服从于企业的全局最优操作。从整个社会生产来看，企业只是这个大生产链中的一个环节，其生产的上下游还有很多相关因素。因此，企业的IIoT不仅要服务于企业各个工厂之间的生产协同优化，更要服务于企业之间的优化协同。在横河电机的解决方案中，边缘设备解决方案作为 IIoT 的一部分执行流程优化和分析功能；并通过与云端解决方案的沟通，实现企业间供应链的协同优化，
　　横河电机的 IIoT 解决方案包括：
　　● 实施效率改进以最大化产出；
　　●过程数据分析以优化生产性能；
　　● 实现云库存管理，提高库存可视化和协同能力，优化供应链；
　　●采用实时过程数据共享服务，远程监控过程数据，从而达到设备运行时间最大化的目的；
　　●提供运营管理目标服务，实现云端绩效跟踪管理；
　　●通过区域能源管理协调，利用云计算最大限度地降低区域能源成本；
　　●集中的过程数据管理系统，采集
和利用海量过程数据，提高运行效率和安全性；
　　●工厂或过程模拟，使用CPS预测相关工厂或过程的近期行为；
　　● 重要设备振动检测，提高状态检测效率，满足降本要求；
　　●运用人工智能分析阀门“纯PV”，预测气蚀现象；
　　●利用工业物联网采集
的数据和分析，①确保过程安全运行和信息安全，防止突发事件和外界信息攻击的发生；②消除计划外停车的可能性，提高可用性和可靠性；③用于消除导致人为可靠性失控的人为错误。
　　此外，还有： 全厂温度检测，实施预见性维护，降低工艺突然停工风险，降低设备维护成本；利用增强显示技术进行智能维护和实时决策支持等。
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　　1. 增加关键词
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　　替换关键词分为两种情况：
　　如果替换关键字
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　　虽然标签是长尾关键词，但你
　　还是要选择关键词搜索量，因为没有搜索量的词不是很有用，所以在选择标签的时候，需要找到一些有特色的产品词，用户经常搜索的长尾项目。30岁用什么护肤品
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　　搜索引擎蜘蛛概念
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　　然而，与图书馆不同的是，互联网并没有大量的书籍，这使得很难判断是否所有必要的信息都已正确索引，或者是否忽略了大量信息。
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　　如何让网站更好的被搜索引擎蜘蛛抓取？
　　
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　　前面的内容介绍了“什么是搜索引擎蜘蛛？” 本篇内容将带你详细了解网页快照的概念和使用方法。什么是网页快照？搜索引擎蜘蛛通过爬取链接来采集
网站的网页信息，然后进行归纳和分类。用户在搜索引擎中搜索相关关键词时，会调用最匹配的网页快照信息，给出最匹配的网页信息。
　　实现的方式是通过蜘蛛的网络爬虫形成网站的快照，存储在自己的服务器缓存中。也就是说，网页快照是搜索引擎抓取网页的备份，它的英文名称是：Web Cache。了解网页快照的基本概念即可。返回搜狐查看更多 查看全部

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　　智能采集软件，什么是 智能采集软件？ 智能采集软件有什么用？ 智能采集软件最大的亮点就是省去了找资源的时间，今天给大家分享一款免费的 智能采集软件：一键自动智能采集+自动发布数据详细参考图片
　　很多seoer以为网站优化仅仅依赖于内容优化，但事实上， 智能采集软件一个优秀网站的每一个元素都有优化的必要，比方：框架优化、导航优化、代码优化、CSS优化、JS优化、图片优化等。
　　
　　我们都晓得，在优化中最常见的网页内容优化，除了可以用流利恰当的文字表达出你想要表达的内容外，我们还需求高质量的图片来突出文章的可读性和吸收力。因而，数据抓取软件在SEO网站的优化中，不只要学会制造高质量的文章， 智能采集软件还要投入相当大的精神对图片停止优化。优质的资源有丰后的图片和文字。高质量的图片带来直观的体验，能够让用户快速获取信息。它是用户体验的重要组成部分。
　　用户通常希望在点击图片后得到一个大的图片，图片被局部放大并挪动以查看图片中的细致数据。他们常常想在点击图片后取得一个大局，以取得更细致的信息。但是，由于手机屏幕的大小，思索到用户流量等问题，细节页面中主要内容的图片通常默许设置为小图片。
　　假如细致页面的主要内容收录图片， 智能采集软件图片应该可以点击大图片，减少功用的大小，自在运用，支持流利的手势，自在切换。
　　网站图片也是一个推行的渠道。只需网站中的图片经过优化，一旦百度收录文章或专栏页面，里面的图片就会被辨认。只需相应的图片设置了ALT标签，图片的采集就不是问题。
　　最后，最重要的一点是开门速度一定要快。 智能采集软件假如你的图片很花哨，但是你要等十几秒钟才敢翻开，用户等不及了，那么网站的跳出率就会变得十分高。假如网站的PR值和网站权重都很高，图片截图显现率和排名率都很高，关于SEO是十分有利的。智能采集软件还有下面这些关于网站图片SEO优化的技巧内容材料也是小编在网上整理搜集的，希望对大家也有一定的协助。
　　
　　关于搜索引擎优化， 智能采集软件我的许多朋友把他们的重量放在文本和文本上 比方在关键词规划不错的状况下，今天写点文章就不错了，经常听说用户体验很少。
　　图片是网页中不可缺少的内容元素 假如把网站的文字内容比作一道菜，智能采集软件那么图片就是菜里的盐 如何优化图片？seo和用户体验的意义和影响是什么？
　　关于官网优化，智能采集软件网站优化是指在理解搜索引擎自然排名机制的根底之上，对网站停止内部及外部的调整优化，改良网站在搜索引擎中关键词的自然排名，取得更多的展示量，吸收更多目的客户点击访问网站。
　　网站优化的目的就是使网站更容易被搜索引擎收录，进步用户体验（UE）和转化率进而发明价值。随着网站数量的增加，网站的建立优化的目的也在不断提升，原创的一些网站可能注重的是一些内容等，那么如今的请求不同了，智能采集软件不只注重网站的内容，它的主页，颜色搭配，以及设计作风，都是网站设计者需求思索的东西。
　　在网站优化过程中，智能采集软件首先做的就是优化网站本身的设计，如今无论做什么，都考究的是表里分离，网站的内部设计就好比是你，在网站的作风选择、色彩搭配以及网站的页面推送，都是要留意合理化的。网站在项目优化上，值得留意的一个问题就是颜色搭配。
　　关键字能够说是网站优化上特别关注的一点，如今很多网站是需求靠阅读量来运转的，阅读量是网站生存开展的必要条件。在网站宣传中，关键字占领重要位置。普通共同的关键字能够引人入胜，吸收更多网民阅读网站。在肯定关键字时，要留意选择关键句，经过想要推送的内容，挑选总结关键字数。
　　解决方案:SEO服务器首选：必须匹配网站优化需求
　　为什么许多服务器如此便宜？
　　通过技术，您可以全面查看带宽、配置、负载等。其实你得到
　　的不是这样的，你得到的其实是一个大容器中的小容器。
　　在这个大容器里，除了BC站，是35个什么，你觉得你能优化什么结果吗？！
　　如何选择服务器，这里评价不多
　　拥有IDC营业执照的正规和法律服务提供商：阿里云、百度云、腾讯云...（要在此处添加，请联系网站管理员以提供5美分）。
　　其实站长只知道自己用不用，明明带宽50M，上传一个3KB还卡住了，真不知道背后是什么原因？？
　　当然，也有一些尽职尽责
　　
　　做良心IDC的平台，可惜上游有问题
　　几年前*信，还有整个11*DNS广告劫持它，要么是技术问题，要么是上游问题
　　其余的不被评估，但服务器对SEO非常重要
　　看看SEO服务器的基本配置，需要一个干净的IP，测试一两个星期，如果收录延迟，要么是IP问题，要么是IP地址段问题，IDC支持弹性IP;需要稳定的带宽，很多IDC确实给了你想要的带宽，可惜你没有控制器，不占用带宽发包做排名，呵呵;需要一个安全稳定的环境，偶尔+偶尔N次+偶尔不知道多少次服务器冗余，空间商态度很好，原因只有两个，一个是升级，另一个是你被攻击我们做保护，你的IP只有他知道，呵呵;其他的就不那么重要了，需要根据网站运营需要进行匹配，如果没有交互模块，只是内容发布，然后加入类似cloudflare的免费CDN那么1核1G都是2M就可以了，用户正在访问你的CDN，是不可能请求你的服务器，买一个30M带宽，上传30KB的卡， 不知道哪个门买带宽，估计是升级了，刚被攻击，还是碰巧你呵呵居然有群出测试了
　　在购买服务器之前，
　　向 IDC 提供商询问域名，即其他服务器的域名
　　然后用这个检查它：
　　好吧，没有别的，一切都暴露了
　　
　　哪些服务器配置会影响 SEO
　　以上已经说清楚了，仁者见智者。SEO
　　工具给出的数据不会影响SEO，但以上几点肯定会影响SEO结果
　　网站 搜索引擎优化评估目录
　　请移动：
　　如何分析网站优化效果：浅谈全面的SEO查询结果 查看全部

　　最新信息:慧聪网会员信息采集软件
　　HC 会员信息采集软件
　　HC会员信息采集软件支持自动采集HC网络的所有会员信息;采集内容可根据关键词自动采集公司名称、联系人、电话、传真、手机、地址、邮政编码等信息;采集过程中全自动保存数据资源，支持将采集数据导出到TXT文本、Excel工作表、ACCESS数据库。
　　
　　使用慧聪会员信息采集软件，快速建立400万潜在客户数据库，让您的营销工作如虎！只需单击鼠标即可使用的软件，简单，易于使用且有效。
　　
　　更新日志
　　1、HC网站搜索列表页面修改，软件相应升级;
　　seo网站日志分析工具 安全解决方案:Azure Log Analytics怎么样?
　　
　　在一堆日志数据中查找问题，从一个服务器移动到另一个服务器，并进行故障排除是一项让每个开发人员都担心的繁琐工作。在这个无休止的循环中，日志聚合器可以很方便地将跨基础设施的数据汇集起来进行存储。Azure Log Analytics 就是这样一种日志聚合器工具，它有助于从多个日志源采集和存储数据，然后通过查询过程过滤和操作这些数据。然后可以使用日志分析查询来分析数据以识别模式和趋势，并从数据中获得其他有价值的见解。监控应用程序、基础设施和网络 无论您是在本地还是在 Azure 上托管 Web 应用程序，您都可以在 Azure Log Analytics 的帮助下获得详细的性能分析报告。它支持 Java、Node.js、.NET 等框架，并与 Jira、PagerDuty、和 Azure 开发运营。可以实时跟踪所有请求和响应时间、数据流和事件。从虚拟机到 Azure Kubernetes 服务 (AKS)，您可以在一张地图上分析和分析性能，并致力于改善基础设施的健康状况。借助 Azure Log Analytics，即使不登录虚拟机，您也可以诊断路由问题并监控您的网络。使用 Azure Log Analytics 采集数据 Azure Log Analytics 平台可以配置为从所有可能的来源采集数据。它采集 Windows 事件日志和系统日志，这意味着分别发送到 Windows 和 Linux 事件日志系统的信息。来自两个系统的文本文件的自定义日志被聚合。它还考虑了衡量操作系统各个领域性能的数值。对于 IIS 网站 在任何来宾操作系统上运行，Azure Log Analytics 将其使用数据采集为 IIS 日志。它采集数据并将其发送到 Azure 监控日志工作区。跨多个域使用 您可以将 Log Analytics 与 Azure 虚拟机以及云和本地源解决方案和服务（例如 Azure 监控、Azure 自动化和 Azure 安全中心）结合使用。数据可以通过 Windows Agent 发送到多个工作区和 System Center Operation Manager 组，从而实现最多 4 个工作区的多源。但是，对于 Linux，它仅限于一个目的地。由于 Azure Monitor 中的 Azure 诊断扩展还允许你采集和监视 Azure 虚拟机的数据，因此你可以使用 Monitor 和 Log Analysis 中的一个或两者，具体取决于你的特定要求。Azure Log Analytics 将其使用数据采集为 IIS 日志。它采集数据并将其发送到 Azure 监控日志工作区。跨多个域使用 您可以将 Log Analytics 与 Azure 虚拟机以及云和本地源解决方案和服务（例如 Azure 监控、Azure 自动化和 Azure 安全中心）结合使用。数据可以通过 Windows Agent 发送到多个工作区和 System Center Operation Manager 组，从而实现最多 4 个工作区的多源。但是，对于 Linux，它仅限于一个目的地。由于 Azure Monitor 中的 Azure 诊断扩展还允许你采集和监视 Azure 虚拟机的数据，因此你可以使用 Monitor 和 Log Analysis 中的一个或两者，具体取决于你的特定要求。Azure Log Analytics 将其使用数据采集为 IIS 日志。它采集数据并将其发送到 Azure 监控日志工作区。跨多个域使用 您可以将 Log Analytics 与 Azure 虚拟机以及云和本地源解决方案和服务（例如 Azure 监控、Azure 自动化和 Azure 安全中心）结合使用。数据可以通过 Windows Agent 发送到多个工作区和 System Center Operation Manager 组，从而实现最多 4 个工作区的多源。但是，对于 Linux，它仅限于一个目的地。由于 Azure Monitor 中的 Azure 诊断扩展还允许你采集和监视 Azure 虚拟机的数据，因此你可以使用 Monitor 和 Log Analysis 中的一个或两者，具体取决于你的特定要求。它采集数据并将其发送到 Azure 监控日志工作区。跨多个域使用 您可以将 Log Analytics 与 Azure 虚拟机以及云和本地源解决方案和服务（例如 Azure 监控、Azure 自动化和 Azure 安全中心）结合使用。数据可以通过 Windows Agent 发送到多个工作区和 System Center Operation Manager 组，从而实现最多 4 个工作区的多源。但是，对于 Linux，它仅限于一个目的地。由于 Azure Monitor 中的 Azure 诊断扩展还允许你采集和监视 Azure 虚拟机的数据，因此你可以使用 Monitor 和 Log Analysis 中的一个或两者，具体取决于你的特定要求。它采集数据并将其发送到 Azure 监控日志工作区。跨多个域使用 您可以将 Log Analytics 与 Azure 虚拟机以及云和本地源解决方案和服务（例如 Azure 监控、Azure 自动化和 Azure 安全中心）结合使用。数据可以通过 Windows Agent 发送到多个工作区和 System Center Operation Manager 组，从而实现最多 4 个工作区的多源。但是，对于 Linux，它仅限于一个目的地。由于 Azure Monitor 中的 Azure 诊断扩展还允许你采集和监视 Azure 虚拟机的数据，因此你可以使用 Monitor 和 Log Analysis 中的一个或两者，具体取决于你的特定要求。以及云和本地采购的解决方案和服务，例如 Azure 监控、Azure 自动化和 Azure 安全中心。数据可以通过 Windows Agent 发送到多个工作区和 System Center Operation Manager 组，从而实现最多 4 个工作区的多源。但是，对于 Linux，它仅限于一个目的地。由于 Azure Monitor 中的 Azure 诊断扩展还允许你采集和监视 Azure 虚拟机的数据，因此你可以使用 Monitor 和 Log Analysis 中的一个或两者，具体取决于你的特定要求。以及云和本地采购的解决方案和服务，例如 Azure 监控、Azure 自动化和 Azure 安全中心。数据可以通过 Windows Agent 发送到多个工作区和 System Center Operation Manager 组，从而实现最多 4 个工作区的多源。但是，对于 Linux，它仅限于一个目的地。由于 Azure Monitor 中的 Azure 诊断扩展还允许你采集和监视 Azure 虚拟机的数据，因此你可以使用 Monitor 和 Log Analysis 中的一个或两者，具体取决于你的特定要求。
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　　免费的:盘锦网站优化收费标准
　　在网站优化的过程中，有一些优化技巧。首先，网站内容页的美观对网站用户浏览有很大的影响。丰富网站用户体验的功能。尽量保证用户一眼就能喜欢，因为这样会让用户对网站内容质量的容忍度更高，为网站提供更稳定的流量基础。其次，网站导航栏当然是每个网站都会设置的一部分，它们看似不起眼，但其中收录很多技术问题。很多站长认为网站导航栏是模仿其他网站得到的，其实并不是全部，有的网站是根据具体的数据统计分析得到的，以我自己的经验分享, 相信网站的推广会更加顺畅无阻，也能给网站目标用户群和搜索引擎带来不一样的体验。3、网站的布局对于关键词的优化非常重要。网站合理的布局设置与网站的关键词密切相关。在网站内容的选择上可以更符合网站用户的需求，为用户提供真正满足其需求的内容。网站优化增加了网站流量。盘锦网站优化收费标准关键词。网站合理的布局设置与网站的关键词密切相关。在网站内容的选择上可以更符合网站用户的需求，为用户提供真正满足其需求的内容。网站优化增加了网站流量。盘锦网站优化收费标准关键词。网站合理的布局设置与网站的关键词密切相关。在网站内容的选择上可以更符合网站用户的需求，为用户提供真正满足其需求的内容。网站优化增加了网站流量。盘锦网站优化收费标准
　　网站内部优化也不容忽视。URL中与首页的距离不应超过三层。应该做伪静态设置，越短越好。面包屑导航的作用是告诉访问者当前在网站中的什么位置以及如何返回，体验网站良好的结构层次，让用户和搜索引擎都不会迷路。控制跳出率。通常很多人都忽略了网站的跳出率这个数据，网站的跳出率往往对网站的排名影响很大，如果网站的跳出率> 如果很高，证明网站的内容没有价值。这时候网站的用户体验 应适当增加，以增加用户粘度，降低用户跳出率。如果网站的跳出率不是很高的话，不需要做太多修改，继续保持优化措施即可。盘锦网站优化收费标准网站 优化的结果是优化网站的排名。
　　
　　网站优化可以用狭义和广义来描述。(1)网站狭义优化，即搜索引擎优化，即使网站设计适合搜索引擎检索，满足搜索引擎排名指标，从而获得在搜索引擎检索中排名靠前，提升搜索引擎营销效果。网站优化的结果是优化网站的排名，首先要做的是网站的内部优化，分析网页的相关性。(2) 从广义上讲，网站优化不仅考虑搜索引擎，还考虑充分满足用户需求的特性、清晰的网站导航、完善的在线帮助等。在此基础上， 网站网站
　　说到企业级网站优化，对于大多数不懂优化的人来说，听起来是一件非常困难的工作。网站 优化确实涉及面广，涉及面广，很多很多中小企业都会专门把优化业务外包出去。下面我们就来说说网站企业成立后如何做好优化工作。网站建立后，网站优化的第一步应该是设置每一列的关键词，网站优化关键词选择是比较重要的功课决定了以后网站的优化效果。一般来说，网站新首页关键词设置3-5个词比较好，选择竞争少的词，比如“网站building”这个词肯定是很多公司优化的网站，对于新站来说，肯定比不上老站。这时候如果我们选择区域+关键词，比赛的难度就会大大降低。网站更新每日内容也是一项很重要的工作。很多公司网站一上线就把所有内容上传到网站，然后很长时间不更新。对网站优化极为不利。搜索引擎喜欢不断更新的网站。正确的做法是每天更新一些产品或新闻，逐渐丰富起来，然后定期发布一篇文章和公司相关的原创内容，长期坚持会有不一样的效果. 网站
　　
　　构建 网站 需要控制 Flash 和图像。Flash动画和图片占用空间大，在网速受限的情况下打开速度特别慢。对于用户来说，流量消耗是毋庸置疑的。因此，为了更好的美观而加入大量的Flash和图片，对于用户来说并不是一个好的体验，同时也会影响蜘蛛的爬行。手机建站时，做好PC端的转换工作网站。在移动端新建网站时，请确保移动端网站页面与PC端网站页面之间有对应的导航提示链接。一方面，方便用户在移动端和PC端之间切换。另一方面，也很方便搜索引擎在移动端收录新的网站。这些也是在手机端优化网站时需要注意的事情。每天做网站优化和更新文章，就像不断地为网站注入新鲜血液，让网站永远充满活力。葫芦岛网站优化流程
　　只有做好网站优化，才能拉开与竞争对手的差距，获得更好的发展。盘锦网站优化收费标准
　　网站优化可以给网站带来很多好处： 1.稳定和低成本 SEO是搜索引擎优化。与sem相比，seo成本低很多，seo遵循自然排名优化方法，网站优化到搜索引擎首页时，不会产生额外的点击成本，只收取一小部分优化费用必填，网站可以在首页稳定排名。2、效果好。一般网站经过SEO优化后，网站的关键词会获得更好的排名位置，企业只需要选择关键词进行优化>，企业做网站优化自然会将这些词优化到搜索引擎首页，从而将这些词转化为网站流量，自然排名更容易被大众接受。3.持续时间长 如果网站在做SEM竞价，一旦网站停止参与竞价，网站关键词提升的排名就会消失，但是如果网站 > 已经优化，不会出现这样的问题，而且网站会随着时间积累，网站 关键词更稳定，更多关键词排名。4、网站大范围优化是通过对网站的调整，提高百度搜索引擎对网站的信任度和喜爱度，使网站获得排名，但是，调整后网站获得的收益并不局限于百度搜索引擎，如360搜索引擎、搜狗搜索引擎等，盘锦网站都将获得提升
　　商云信息技术（辽宁）有限公司主营业务为商务服务，拥有专业的技术团队和良好的市场口碑。公司业务分为T云产品、网站建设、网站优化、网络推广等，目前不断创新和完善服务，为客户提供好的产品和服务。公司将不断提升核心竞争力，努力学习行业知识，遵守行业规范，扎根商务服务业发展。在社会各界的全力支持下，我们将不断创新，不断打造一流的服务体验，为客户的成功提供坚实有力的支持。
　　免费的:营口网站优化怎么收费
　　一些做网站soe优化的人把大部分精力放在了网站内容和网站代码优化上，往往忽略了图片。图片在网站的优化中起着重要的作用。图片的容量和阅读体验的速度对引擎蜘蛛的抓取和抓取有非常重要的影响。Image 原创 学位很重要 抄袭是一项人人都鄙视的工作，搜索引擎也是如此。很多人做优化，只停留在文字的原创方面，较少关注图片的原创程度，随便找一张放上去，其实并没有什么帮助对于网站的权重提升。原创图片获得更多关注和价值认可。无论是优化网站内容，还是优化网站图片，原创东西更容易让搜索引擎爱上你的网站，让搜索引擎更爱你。控制尺寸和清晰度图像尺寸主要是指图像的整体体积，而不是长度或宽度。合理的单图一定要控制在100K以内。如果BANNER图片太大，可以使用背景色+PNG图片来展示。真的没有办法减少。推荐使用延迟加载方式（具体方式可以自行搜索），然后格式尽量使用PNG。在尽可能保持像素清晰的基础上，有很多专门的图片工具，PS本身也自带类似的工具。网站优化就是在公司官网添加优化关键词，自己设置网站 标题、描述、关键词、网站 页。营口网站优化怎么收费
　　网站 容易被忽视的SEO优化细节 1. Title只写公司名，title就是网站的名字。它的功能对于我们这些做 SEO 的人来说非常重要。无需多说。我见过的很多企业 网站 都以一个标题结尾，并且所有页面都有一个统一的标题。从SEO的角度来看，这个网站已经废弃~需要整改。如何纠正？我们通常可以以 网站 的 关键词 和公司名称开始或结束。2. 网站图片优化网站图片可以定时更换。小编发现很多公司在网站上放了一些滚动的banner图片，俗称banner，但是很久没有调整了。假设一个用户喜欢你的 网站 多次访问，发现你的图片一点变化都没有，这肯定会让用户视觉疲劳。当用户累了，就会慢慢失去新鲜感。这样的网站只会慢慢失去用户。营口信息化网站优化哪个更好网站 优化不能只遵循固定的规则和套路，细节才是衡量一个优化团队好坏的准绳。
　　
　　网站 跳出率可以直观的反映用户的需求程度，是用户行为数据的重要组成部分。通过网站优化，可以调整网站跳出率高的问题。首先，网站在构建时要多留空白，页面上的字体要明确，尤其是能带来收益的字体要放在显眼的位置。一个简单的布局会让用户更容易接受，这样你就可以留住用户。二、选择合适的关键词打造优质内容，或者站在用户的角度分析，然后做一个总结，尽量做好原创，满足用户的浏览需求，让用户的需求得到解决。此外，网站 的访问速度需要提高。用户不会停留在某个打不开的网站上。往往看到网页打不开，他们会立马关掉。搜索引擎不会卡在无法打开的 网站 上。因此，用户尽量选择空间大、速度快、稳定的服务器，这样用户在浏览时就不会打不开网页了。
　　在网站优化界，基础是优化网站的关键词，我们可以从网站页面和文章内容进行优化，页面是网站单页的整体优化会带动网站关键词的排名，文章内容优化是针对关键词的内容更新所做的优化网站，在内容方面需要注意的是，内容一定要更新为匹配网站关键词的内容。我们在优化网站关键词的同时，也可以优化与网站关键词相关的长尾词。我们在优化长尾关键词的同时，也优化了网站的一种优化方法。然后就是网站的标题，网站的TDK
　　网站 URL 标准化对于网站 在优化过程中非常重要。
　　
　　网站优化是目前非常流行的网络营销模式。想要达到效果，需要注意几个方面： 1、关键词的选择不明确，关键词优化是SEO优化策略的首要任务。根据自己的网站定位选择合理的关键词，确定目标优化，在较短的时间内提升我们的网站排名。但是关键词优化不能过多，一般在5%以下，关键词集中度超过一定范围，蜘蛛爬不上去。一个页面上有三到四个关键词。2. 网站标题变化太频繁，这也是新手常犯的错误。这是因为客户根本不关心 网站 的头衔，想想后悔的后果。所以两天一小改，三天一大改，搜索引擎永远不会认为你的网站不可信，严重的时候会导致你自己的网站的权重下降，所以新手站长网站 上的in Headings 必须是deep 一旦确定，并且没有不被修改的特殊情况。此外，标题和描述应尽可能简短，重点放在前面的内容上。3、网站内容大部分是假的，网站刚开始的时候，我们确实需要更新内容来吸引蜘蛛，但是此时很多客户都在下沉，经常采集其他的网站的内容，有的甚至直接复制粘贴，蜘蛛会认为你的网站没有新内容，并且不会随着时间的推移返回到你的网站。所以，在 网站 的早期阶段，我们不得不增加 文章 的 原创 度。要使网站优化生效，网站 必须快速打开。沉阳营销 网站有哪些优化？
　　对于用户来说，网站优化是更好的体验。营口网站优化怎么收费
　　随着商业服务变得更加全球化，数据隐私和安全法律开始发生变化。在不断变化的过程中，服务提供商出现了中断和碎片化；但有一点可以肯定，商业服务的变革只会继续加速。研究表明，商业服务可能过度依赖技术来推动变革，而不是做出战略选择来做出改变。旅行者对商业服务预订系统感到沮丧，因为他们的选择有限、费率高、技术陈旧和界面不方便——这种挫败感促使许多人使用替代工具来进行他们的预订活动。此外，他们对轻松、充满选择的预订体验的期望在一定程度上是由高质量、他们在预订休闲旅行时可以使用的用户友好工具。商业服务经历了令人难以置信的技术创新。在各种消费者业务中，企业不断测试和学习以改进和优化应用程序，近一半的行业受邀用户表示他们希望改进公司预订工具的功能，例如更改现有预订、添加新预订、或改进移动功能。商业服务在不断发展，我们必须跟上，商业服务需要在整个预订过程中确保权利，同时提供日益个性化的服务。通过提供更好的解决方案和更多选择，我们正在选择提高依从性和护理责任的策略。营口网站
　　上云信息科技（辽宁）有限公司是一家积极探索行业发展，努力实现产品创新的服务型企业。它是一家有限责任公司。随着市场的发展和生产的需要，与多家公司进行研究合作。在原有产品的基础上不断改进，追求新的款式。在加强内部管理、完善结构调整的同时，以优良的品质、合理的价格、完善的服务赢得了业界的广泛赞誉。公司始终坚持客户需求优先的原则，致力于提供优质的T云产品、网站建设、网站优化、网络推广。 查看全部

　　解决方案:运营网站优化诚信合作
　　奇怪的是，他们可以很好地进行 SEO。所以很多人都会选择转行，给人的感觉就是SEO比较难做。有一种情况是peer的数据一直稳定，网站的权重很高。老板娘看红了眼睛，要求短时间内做一个类似的数据，给SEO岗位的员工带来了很大的麻烦。方便，很多老板娘认为SEO一个人就可以搞定，其实不然，除非综合考虑技能突出的人才。SEO工作比较难做，很大程度上是因为老板在老板。随着搜索引擎算法的更新，搜索引擎优化技术也变得更加彻底。之前，我们致力于锚文本、反向链接和 原创文章。现在，除了这些，我们应该尝试扩大流量渠道和转化率。要想做好SEO优化，需要掌握网站的搭建，了解基本的开源程序，独立搭建网站，了解服务器的应用。使用网站域名注册方法，需要掌握很多细节。目前，网络推广和营销受到自媒体的影响。很多公司不局限于搜索引擎优化，而是结合自媒体，比如短视频自助餐。很多企业都愿意选择与这些高流量、高粉丝合作。而偶尔别人发一篇文章文章就能获得排名和流量，而你要努力操纵排名，相对容易抢占排名资源。至于seo有没有出路，这里模仿的人很多。很多朋友没有一个固定的想法。搜索引擎优化无疑是有出路的。网站 优化（搜索引擎优化）。操作 网站 通过 网站 优化诚信合作
　　这显然是行不通的，只会适得其反。我们需要一步步发展，不断完善，让网站从小成长。3、网站程序方便搜索引擎蜘蛛识别和抓取。在网站关键词排名中，如果想让网站每次更新的内容立即被搜索引擎有效识别 蜘蛛收录，在制作网站时> 程序，必须易于搜索引擎蜘蛛识别和抓取。我不需要向您介绍这一点。尽可能使 网站 程序静态化。这有利于搜索引擎的搜索和抓取，让您网站在互联网上拥有更多的信息。4.稳定安全的服务器优先。除了站长做好网站的推广和运营工作外，主要是给网站一个更稳定、更安全的服务器的选择。保证网站的正常运行是根本。不被攻击，明天就打不开了，只会受到网站的惩罚。5、坚持做好日常现场和非现场工作。坚持做好日常现场和非现场工作。这是每个站长都应该做好的工作，也是做好网站工作的基础，包括站内内容更新、网站安全检查、网站优化更新，检查友情链接等，在站外发布广告信息，建立外部链接，都是我们每天应该做好的事情。临沂正则网站优化包括针对用户的优化、针对搜索引擎的优化、针对运维的优化。
　　
　　现在，搜索引擎几乎每天都在改进它们的漏洞。过去，我们可以通过向外部链接发送更新来获得好的排名。目前，搜索引擎更加注重内容质量和用户体验。迄今为止，搜索引擎提出的优化算法多达十几种，每一种算法出来后，都会淘汰大量不合格的网站。解决这个问题也很简单。搜索引擎的根本目的是为用户服务。每个算法发布后，都会公开给大家。因此，我们会根据搜索引擎的算法规范，不断完善自己的内容。目前SEO教程在网络上广为流传，不时有很多小仙女分享心得和心得，但总的来说，这些教程的操作方法在几年前是合适的，现在就不合适了。很多SEO新手通过这些教程进一步学习，要么操作方法不对，要么难度太大中途放弃，要么跟着教程学。深感沮丧，因为它从未实现。网上的教程不是说不能，也从来没有系统化，不能第一时间跟上搜索引擎算法规范的变化。我还记得几年前，他们愿意和一些SEO大神交谈。如今，许多新的 SEO 很难通过群聊和讨论获得回应。这不难理解。他们根本没有太多时间来交流或更新一些相关内容。这也导致很多新手学习SEO失败，然后自己努力，感觉越来越吃力。做吧。搜索引擎优化行业本身就是一项技术活动。掌握它并不容易。互联网创造了许多线下业务。
　　随着互联网的普及，大部分公司都会设立自己的网站，通过网站宣传自己的品牌和业务，在线浏览公司网站，也成为了一个来源许多人的合作。因此，公司建立了自己的网站，并对网站进行了优化和推广，让更多的人可以找到和访问网站。如何针对 网站 进行优化？小编认为必须采用以下方法： 1、如何优化网站？优化整体结构 我们在优化网站的时候，首先要了解各个搜索引擎对网站结构的评价。一些 网站 结构杂乱无章且非常混乱。用户在这里体验非常不好。当然，搜索引擎不会为他们的用户推荐如此糟糕的资源。树状结构和扁平化结构更受搜索引擎青睐，更愿意推荐给用户，让她获得更高的排名。2、如何优化网站？优化页面内容后，用户仍然需要访问网站的页面。这些页面能为用户提供什么样的阅读体验？用户能有所收获吗？您能否得到问题的解决方案决定了网站的访问时间和跳出率。一个网站的访问时间和跳出率是其权重参数的重要参考值，权重决定了一个网站的排名位置，所以，对于网站页面内容原创 和质量，是网站 优化的主要工作。通过以上分析，对于如何优化网站，相信网站建设者和运营者已经有了非常明确的答案。它还包括完全满足用户需求的功能，清晰的网站导航、全面的在线帮助等。
　　
　　网站肯定不会赢得好的排名。解决方案：欲速则不达。我们需要合理规划网站关键词布局，不要频繁列出相关的关键词，只要特定的关键词出现一次即可。3. 网站内容质量差网站 内容质量差是一个非常关键的问题。不良内容是指主要内容信息量少、无效信息、完全抄袭的内容，对用户没有影响的内容。帮助内容等，搜索引擎喜欢的是不断创新新奇的内容，能够吸引用户的内容。解决方案：不断丰富和完善自己的行业知识储备，提升自己的专业能力，从而提高自己的内容输出质量，绝不做采集和抄袭内容，绝不进步。4. 网站的加载速度太慢 如果网站的加载速度出现问题，从搜索引擎爬虫的角度来说，很难有效的抓取和抓取，所以有无法开发网站评估。同时，也直观地导致用户体验差，跳出率高。解决方法：合理优化网站代码，如果可以适当开启CDN加速，如：百度云加速。5. 关键词竞争 有时候，我们在建一个新网站的时候，总是喜欢在排行榜上有一些百度指数高的词，但是这样的词往往竞争度非常高。如果没有合理的资源支撑，排名很难得到大幅度的提升。解决方案：对于新站点，我们建议选择长尾词进行初始排名，而不是流行度高的词。我们的资源有限，很难获得更高的排名。首先要做的是网站的内部优化，分析网页的相关性。网站 优化诚信合作
　　采集整个优化过程所需的 网站 主题相关材料。网站 优化诚信合作
　　随着贸易类型差异越来越大，这种情况下对服务的要求也越来越高，相对的机会也由此产生。因为服务越来越重要，所以要求也越来越高，所以这个变量是进入深水区的前提。随着技术本身的变化，虽然大数据点名率非常高，但很多行业还没有完成线上化、数据化、流程化的流程。在这方面，整个行业还有很大的提升空间。如何利用数字化来实现贸易模式值得思考。互联网连接现在是一种通用技术。它提供的信息和匹配价值并不能完全解决销售面临的关键问题。归根结底，更多的是提升实用价值，注重技术融合，消除信息鸿沟。深耕当下住宅产业，如何提升经济效益和产业价值。通过线上数据的结合，打破固有的视觉思维。所谓传统重交易，互联网思维重用户体验。这两件事的角度是不同的。对于用户来说，在可以连接的选择中，他们会优先信任价值提供者，基于这种客群的销售更稳定。网站 优化诚信合作 如何提高经济效益和产业价值。通过线上数据的结合，打破固有的视觉思维。所谓传统重交易，互联网思维重用户体验。这两件事的角度是不同的。对于用户来说，在可以连接的选择中，他们会优先信任价值提供者，基于这种客群的销售更稳定。网站 优化诚信合作 如何提高经济效益和产业价值。通过线上数据的结合，打破固有的视觉思维。所谓传统重交易，互联网思维重用户体验。这两件事的角度是不同的。对于用户来说，在可以连接的选择中，他们会优先信任价值提供者，基于这种客群的销售更稳定。网站 优化诚信合作 他们会优先信任价值提供者，基于这种客户群的销售更稳定。网站 优化诚信合作 他们会优先信任价值提供者，基于这种客户群的销售更稳定。网站 优化诚信合作
　　山东辰兴信息科技有限公司主要从事真道集团的相关业务。业务范围包括获客系统、CRM系统、网站建设、小程序、网站SEO优化、财务系统、业务推广、流量转化、二次推广等。致力于为中小微企业提供全网推广营销策划，帮助企业打造优质的网络营销品牌形象。公司秉承“一次合作，终生朋友”的服务宗旨，专注于数字营销技术、产品、服务、资源的创新与整合，解决企业网络营销难题，解决客户从构建一站式网站、推广和再营销，推动各环节需求转化，形成全网营销闭环。欢迎各行业大佬来电咨询。
　　解决方案:百度账号安全中心(百度账号安全中心)
　　总结： 4、自定义网站/software/app：久游游戏UC账号经验丰富的研发技术团队，如何设置密码保护？百度知道，完善的售后服务，可以根据您的网站施工要求定制个性化的网站款式或功能。2. Smart 采集：提供于...
　　2、站群论坛数据智能采集：不懂建站技术，也能轻松采集数据，实现网站内容快速发布，挖掘有价值来自海量数据的信息。
　　3、SEO搜索引擎优化：根据产品和用户搜索习惯定位关键词，进行科学、有效、合理的SEO优化，通过SEO技术获取目标流量，提高客户转化。
　　4、自定义网站/software/app：如何为久游游戏UC账号资深研发技术团队设置密码保护？- 百度知道，完善的售后服务，根据您的网站建设需求，百度账号安全中心，定制网站风格或功能。
　　六大优势：
　　1、推官网引流：直接推官网引流，分流大量子站流量，效果持久显着。
　　
　　2、批量建站推广收录：形成站群推广模式，让搜索引擎海量收录。
　　3. 加权重树立权威：实现权重提升，树立行业权威。
　　4、增加收录，提高排名：收录的音量越大，显示的关键词越多，排名靠前，抢占搜索。
　　5.快速部署，自主可控：多站点，智能一键生成，服务器，自主可控，修改方便，数据安全。
　　6、节约成本，提高效率：多站点推广，性价比高，批量数据分析，帮助及时调整优化。
　　人工智能技术快速提升网站的推广效果：
　　1、智能建站：快速智能建站，方便用户批量建站，软件一分钟建站500个，并自动更新。
　　
　　2、智能采集：提供在线采集功能，输入网址或关键词到采集，也提供云端采集一键规则采集发布。
　　3、智能外链和内链：各分站相互链接，相互优化，智能交换友情链接，增加权重。
　　4. 文章智能处理：百度账号安全中心，通过内容模型对内容进行智能过滤、替换、翻译，确保文章质量。
　　5、智能模板：提供持续更新的云模板，可一键安装使用，也可使用模板工具快速创建模板。
　　6、智能造词：利用大数据智能挖掘相关关键词，自动匹配分站，保证更多关键词搜索引擎。
　　九游游戏UC账号如何设置密保问题？- 百度知道365建站软件系统版本：
　　个人版：适合创建单个网站用户九游游戏UC账号，如何设置安全问题？- 百度知道，没有站群功能998元/年；专业版：适合懂技术的用户1650元/年；企业版：适合所有个人或企业用户 3650元/年 查看全部

　　解决方案:盘锦一站式SEO优化模式
　　关键词 SEO排名优化布局非常重要，因为在网站优化中，关键词布局并不是越多越好，而是需要保持一定的密度。一般来说，一页可以保持在3-5页。太多太多的重叠也可能被搜索引擎看到。此外，关键字的布局必须符合逻辑并与 网站 内容保持一致。用户通过关键词搜索获取所需信息，但每个用户反映的关键词搜索是不同的。所以，关键词SEO排名优化一定要做好流量监控，才能知道下一步如何优化，让关键词优化效果更好。关键词选择很重要。它必须是相关的并且具有可利用的商业价值。因此，关键词的选择 不应该盲目跟风，而是需要在网站的实际运营中确立。内容更新是每个企业优化时必做的一个环节。但是，久而久之，收效缓慢，很多商家为了偷工减料，会在内容上“掺假”，即使用一些软件采集内容，或者在网络上复制、转载他人的内容。然而，这不是搜索引擎看到的，而是影响性能的核心因素。因此，如果企业没有时间，可以减少更新次数 文章，但不能降低内容质量。虽然外部链接可以提升 关键词 SEO 中的排名，但外部链接的质量应该受到关注。如果对方的网站被搜索引擎惩罚，它将对营销产生优化作用。因此，企业应养成定期检查外部链接并控制交换链接数量的习惯。如果你在SEO优化的过程中能够恰当地使用一些优化过的标签，你很可能会得到一些意想不到的结果。盘锦一站式SEO优化模式
　　SEO的重点不仅在于考虑搜索引擎的排名规则，还在于为用户获取信息和服务提供便利。换句话说，网站SEO优化的中心目标是为了用户，而不是为了搜索引擎。注意网站的保护也很重要。一般而言，网站 的保护在波动率高时可能会受到影响。关键词 排名也会波动，所以我们需要意识到这一点。另一件需要注意的事情是 网站 链接。网站 链接对于站长来说非常重要，尤其要保证链接的简洁性，这样才能吸引当前用户的注意力，为网站吸纳更多的流量。如果 网站 排名波动，了解调整非常重要。只要能做出相应的调整，就可以逐步提高网站的排名，为网站带来更多的流量和更好的发展。SEO网络推广公司建议网站优化不要只考虑搜索排名 为了让企业网站获得更好的搜索引擎排名，通过网站框架、风格、代码、 关键词，内链、外链、友链的合理布局和优化，在营销漏斗中起到展示和点击的作用，为网站带来精准的优质流量。SEO优化在哪里？通过对网站流量的分析，从SEO优化结果中得出SEO优化策略，指导网站更好地迎合用户体验。
　　
　　SEO 关键词密度多少合适，网站关键词密度对一个网站的优化起着至关重要的作用，尤其是小网站。为什么 网站关键词 密度很重要？只要了解搜索引擎和百度搜索引擎收录的原理，就不难理解里面的道理。那么 网站 的适当 关键词 密度是多少？我想这也是很多SEO想知道的结果。因为关键词密度目前还没有准确的数值。我们经常通过站长工具看到的是：2-8%、3-7%、5%左右，10%以下是笼统的回答。优邦云seo平台认为尽量控制在5%左右，不要太高！当然，目前还没有确切的数值。要理解关键词密度的主题，必须首先作出一些相关的定义。关键词定义，关键词密度定义。关键词的定义：关键词是搜索者在搜索信息、产品或服务时在搜索引擎界面输入的条目。一般规则是 关键词 越长，从搜索引擎索引返回的信息就越准确。关键词 密度也称为 关键词 频率。它测量与其他词相比 关键词 在网页上出现的总次数。通常以百分比表示。相对于页面上的总字数，关键词 出现的频率越高，关键词 的密度就越大。例如，如果网页中有 100 个单词，关键词 出现 6 次，则 关键词 密度为 6%。关键词定义，关键词密度定义。关键词的定义：关键词是搜索者在搜索信息、产品或服务时在搜索引擎界面输入的条目。一般规则是 关键词 越长，从搜索引擎索引返回的信息就越准确。关键词 密度也称为 关键词 频率。它测量与其他词相比 关键词 在网页上出现的总次数。通常以百分比表示。相对于页面上的总字数，关键词 出现的频率越高，关键词 的密度就越大。例如，如果网页中有 100 个单词，关键词 出现 6 次，则 关键词 密度为 6%。关键词定义，关键词密度定义。关键词的定义：关键词是搜索者在搜索信息、产品或服务时在搜索引擎界面输入的条目。一般规则是 关键词 越长，从搜索引擎索引返回的信息就越准确。关键词 密度也称为 关键词 频率。它测量与其他词相比 关键词 在网页上出现的总次数。通常以百分比表示。相对于页面上的总字数，关键词 出现的频率越高，关键词 的密度就越大。例如，如果网页中有 100 个单词，关键词 出现 6 次，则 关键词 密度为 6%。关键词 是搜索者在搜索信息、产品或服务时在搜索引擎界面中输入的条目。一般规则是 关键词 越长，从搜索引擎索引返回的信息就越准确。关键词 密度也称为 关键词 频率。它测量与其他词相比 关键词 在网页上出现的总次数。通常以百分比表示。相对于页面上的总字数，关键词 出现的频率越高，关键词 的密度就越大。例如，如果网页中有 100 个单词，关键词 出现 6 次，则 关键词 密度为 6%。关键词 是搜索者在搜索信息、产品或服务时在搜索引擎界面中输入的条目。一般规则是 关键词 越长，从搜索引擎索引返回的信息就越准确。关键词 密度也称为 关键词 频率。它测量与其他词相比 关键词 在网页上出现的总次数。通常以百分比表示。相对于页面上的总字数，关键词 出现的频率越高，关键词 的密度就越大。例如，如果网页中有 100 个单词，关键词 出现 6 次，则 关键词 密度为 6%。关键词，搜索引擎索引返回的信息越准确。关键词 密度也称为 关键词 频率。它测量与其他词相比 关键词 在网页上出现的总次数。通常以百分比表示。相对于页面上的总字数，关键词 出现的频率越高，关键词 的密度就越大。例如，如果网页中有 100 个单词，关键词 出现 6 次，则 关键词 密度为 6%。关键词，搜索引擎索引返回的信息越准确。关键词 密度也称为 关键词 频率。它测量与其他词相比 关键词 在网页上出现的总次数。通常以百分比表示。相对于页面上的总字数，关键词 出现的频率越高，关键词 的密度就越大。例如，如果网页中有 100 个单词，关键词 出现 6 次，则 关键词 密度为 6%。相对于页面上的总字数而言，关键词 密度越大。例如，如果网页中有 100 个单词，关键词 出现 6 次，则 关键词 密度为 6%。相对于页面上的总字数而言，关键词 密度越大。例如，如果网页中有 100 个单词，关键词 出现 6 次，则 关键词 密度为 6%。
　　利用SEO优化提升网络品牌收录的基本方法是：尽可能增加SEO优化收录的页面数量；通过网站优化设计，提高网页在SEO优化搜索结果中的效果，获得比竞争对手更有利的位置。这些方法本质上都是为了提高网站在SEO优化中的知名度，所以如何提高网站在SEO优化中的知名度就成了SEO优化提升网络品牌的必由之路。网络品牌价值SEO优化研究指出，SEO优化的网络营销价值不仅体现在网站推广和产品推广的基础层面，还体现在企业的网络品牌价值上。合理运用SEO优化可以达到提升企业品牌的目的。如果我们不够重视或使用不当的方法，可能会损害公司的品牌形象。因此，有必要系统地了解利用SEO优化和推广网络品牌的基本方法。通过 SEO 优化提升您的在线品牌 收录 的基本方法是： 最大化 SEO 优化中收录的页面数量；优化 网站 设计（收录重要关键词 搜索排名位置和标题），通过提高网页在 SEO 优化搜索结果中的性能和片段的吸引力来获得优于竞争对手的优势用户；利用关键词竞争性广告来提高网站 SEO 优化的知名度；利用SEO定位和品牌推广排名；多品牌、多产品系列的分散网络品牌战略。这些方法本质上都是为了提高网站在SEO优化中的知名度。社交媒体也与 SEO 密切相关。社交媒体上的链接表示热门话题和流行的 网站。
　　
　　对于大中型 网站，长尾流量通常占总流量的很大一部分。网站长尾效应是否如其所是，很难通过排名来确认。它通常从流量分析开始。对于大中型的网站，其实收录了几十万甚至上百万的网站，如果一个关键词占了50%的流量，就代表网站内部链接权重分布和页面 基本优化存在一个大问题，它们没有发挥大型 网站 的全部潜力。从不断记录的关键词排名数据中，应该可以看出哪些关键词排名在下降。大多数时候，一些关键字的排名下降，而另一些则上升。这个是正常的，特别是如果跌幅处于低位数或更多。但是，如果大多数关键词的排名同时下降，网站可能会受到惩罚，或者搜索引擎算法的变化会影响网站的整体排名。如果关键词整体排名下降，一般建议暂停一个月左右。有时排名下降是由搜索引擎算法的变化引起的。搜索引擎可能会继续微调他们的算法并最终恢复排名。如果一到两个月后排名没有变化，甚至下降更多，那么就要研究下降后哪些页面占据了位置，前面是否有新的竞争者，这些有什么特点和共性页面有，以及它与您自己的 网站 有何不同。一个成功的链接诱饵到底吸引了多少外部链接是很难知道的，使用外部链接查询工具也不容易衡量。SEO 优化的 网站 通常具有更好的用户体验。大连一站式SEO优化联系方式
　　SEO优化工具的目的不仅仅是让网站排在搜索引擎的第一页，还要考虑每个页面能否给网站带来巨大的流量。盘锦一站式SEO优化模式
　　SEO优化的长尾关键词优化技巧就是内容当然是原创，越高越好，当一个网站完成的时候，当然是填充内容了网站。但是如果你在填充内容的时候不注意SEO优化，即使你的网站内容是原创作品，也好像深巷子里藏的只是酒，封了，所以没有人来品尝，而SEO是一种打开酒盖，让酒香飘到千里之外的方法。自然能吸引很多人来品尝，所以SEO是让搜索引擎来的好方法，而且搜索引擎好像很香，可以吸引很多人来网站。这样，你的网站流量自然会增加，并且可以通过SEO的长尾关键词准确定位流量，对于提升网站的流量转化率有很大的帮助。说说如何做SEO优化的长尾关键词！从心理学出发，主要通过关键词对长尾关键词的优化技术进行延伸，从心理学的角度对长尾关键词进行研究。例如：以网站建筑为专业关键词，所有销售人员在选择专业关键词后必须学习心理学。有了这些概念，我会考虑如何更便宜地购买这类产品。谁不想买到物美价廉的东西呢？所以从各种产品中，我们可以想到很多相关的长尾关键词，需要从心理层面逐步挖掘，才能很好的总结出围绕这个关键词的长尾关键词！盘锦一站式SEO优化模式
　　上云信息科技（辽宁）有限公司是一家积极探索行业发展，努力实现产品创新的服务型企业。公司致力于为客户提供安全、有质量保证的良好产品和服务，为有限责任公司。公司拥有专业的技术团队，拥有T云产品、网站构建、网站优化、网络推广等多项业务。上云信息科技以打造优质产品和服务为理念，打造高标准服务，引领行业发展。
　　解决方案:英文站怎么推广，如何做好优化工作
　　移动站源标题：
　　随着互联网的快速发展，许多公司开始在国外推广他们的产品。更多的人开始做企业英语网站推广。如何让英文网站推广更强，杭州SEO总结了七种方法。
　　1. 英文网站SEO域名选择是关键
　　网站域名最好.com域名使用
　　名称做英文网站SEO当然没有错，但如果想让外国人一看到域名就知道是中文网站，使用.cn是最好的选择，但总的来说，最好使用.com。域名的突然暂停会影响网站的排名，而超级的暂停影响越长，影响越大，因此域名的稳定性非常重要。
　　2. 英语网站使用什么程序，ASP或PHP？
　　
　　程序使用什么并不重要，主要是网站的内容应该是英文的，网站编程设计符合Google的优化收录规则。
　　3. 英语网站什么主机对 SEO 有好处
　　选择最重要的一点：服务器要稳定，然后是速度，这样谷歌才能网站收录。
　　4. 如何用英语网站SEO做好网站内容
　　大多数
　　英文网站的内容，很少原创，大多是伪原创，但这样一来，他们的网站就定位为垃圾站，根本没有长远的发展。更重要的是，使用英语站采集完全是垃圾。
　　5. 英文网站的友好链接
　　
　　网站的友谊对于增加网站的重量很重要。
　　6. 英语网站如何内部优化
　　我个人认为英文网站的优化比中文SEO容易，如果你经常去找国外SEO专家的网站，你会发现他们文章写作的格式与中国的有很大不同，或者你已经注意到现在很多英文网站的文章格式。
　　7.英文网站SEO优化的话题一定要明确
　　在做英语之前
　　网站，一定要做一点规划，在做英文网站之前，定位很重要，做什么产品，什么样的关键词，如何真正关键词转化效果。还有一点，在网上看到，就是专业化，细分到具体方面，一个小话题比较容易做，竞争也不是很大。 查看全部

　　解决方案:企业选择采集软件时需要注意的四个方面衡量！
　　供应信息和文章都能优化的采集软件，除了能降低信息采集的成本之外，还能促进企业通过提供产品的信息，从而扩大用户群体，提高企业影响力，增加企业的市场竞争力。那么，对于企业来说，选择有效地、可靠的采集软件，既不能在信息采集的短期内减少成本，还要降低管理成本，通过合理的时间规划，将营销成本和员工工资结合起来考虑。
　　很多企业不重视，将管理工作尽可能省出来的时间，用来搞营销推广，结果推广效果却差强人意。企业在选择采集软件时，需要从以下四个方面来衡量：。
　　
　　一、软件可靠性。不同的企业在选择采集软件时，都希望采集软件能够持续稳定的运行，不会像来路不明的采集软件一样，拖欠货款，甚至可能出现下游企业陷入骗子公司，获取虚假的信息，利用企业资金不足，拖欠货款的状况。
　　二、采集速度。软件将采集结果一键生成，可以快速的抓取企业数据，大大提高效率，提高用户体验。有的采集软件所有数据都是通过手动录入，采集速度慢，抓取数据全靠运气，效率慢，甚至无法生成数据。
　　三、账户权限控制。软件将采集结果一键生成，可以实现公司管理人员、业务人员、财务人员，客户用户等都可以浏览采集结果，在员工交流互动中，可以做出推荐性提示。有的采集软件，不能让任何人对数据进行访问控制，数据下级企业知道，上级企业却不知道。导致数据混乱，不利于数据的保存。
　　
　　四、采集效率。软件将采集结果一键生成，可以快速的抓取企业数据，大大提高效率，提高用户体验。有的采集软件，将采集结果一键生成，可以实现公司管理人员、业务人员、财务人员、客户用户等都可以浏览采集结果，在员工交流互动中，可以做出推荐性提示。有的采集软件，不能让任何人对数据进行访问控制，数据下级企业知道，上级企业却不知道。
　　导致数据混乱，不利于数据的保存。企业如何选择适合自己的采集软件呢？首先要选择专业的采集软件，这样就可以更好的帮助企业提高采集效率，以及减少企业因短时间内花费过多的时间、金钱，而导致无法完成采集。选择专业的采集软件，企业可以省去时间，而让采集业务更快的达到效果。虽然我们已经提到企业在选择采集软件时要重视采集效率，但是像一些刚刚创业的小型企业来说，还是希望快速出效果，以及大部分采集软件是1对多的形式运行。
　　如果现有的采集软件无法满足企业的要求，企业应该及时寻找其他采集软件，降低采集成本，提高运营效率。推荐采集软件：cpsspeech。 查看全部

　　汇总:关于网站seo优化问题收集和整理
　　深圳市爱江湖科技有限公司24小时热线：1342-4444-336（同）主营业务包括（推广、年度推广、后台托管、口碑推广、网站建设、地图标注、今日头条推广、广告、b2b、广电通推广、智汇推广、网络外包公司、新闻稿）对于新上线的网站保持良好的心态，不要心急，可以理解这是搜索引擎蜘蛛对 你坚持对态度的考验，所以你一定不能放弃。只有像傻子一样坚持，才能做好网站的seo优化。
　　新站刚上线，我们要做的就是保持稳定。你必须随意修改它：
　　一、车站
　　1、做高质量的原创文章，文章的更新频率一定要稳定。
　　2、整站结构不得随意调整。
　　3、同时关键词要注意标准化，内页的关键词要围绕主页面关键词做。
　　4.其他是一些通用的优化技术，图片alt属性，301、404等。这些必须尽快完成SEO优化。
　　
　　二、外
　　1、立即找相关行业交换友情链接，注意交换友情链接的技巧。
　　2、外链每天要保证一个稳定的数量。您可以通过主要平台进行操作。外链的范围要广，要提前梳理好外链资源。
　　那么在做一个新的网站时通常会遇到什么问题
　　1、如何设置新站的关键词密度？
　　A：关键词密度是整个页面的密度。有人认为密度在2%-8%之间，也有人认为密度在3%-7%，五花八门。其实关键不是密度，文章关键词里面布局自然就好，不要刻意堆砌，现在搜索引擎的新技术就是用户体验，你可以只靠抢用户来抢流量，不要为SEO优化用户得罪。
　　2、采集为新站点填写大量内容网站在提交前是否有影响？
　　A：当然有影响。不建议您采集改进内容。如果早期将采集内容识别为完整内容，可能会增加观察学习周期，从而带来后期排名的效果。时间压力。前期可以在各栏目更新一些优质的伪原创，上线后尽量原创。根据各行业特点制定综合优化策略，通过常规的SEO优化方式，排名效果更稳定。还可以根据公司业务需求制定相关运营计划，根据总体规划对任务进行改进和优化。
　　
　　3. 新网站是否应该提交给搜索引擎？
　　答：搜索引擎提交的目的是让搜索引擎发送蜘蛛到网站爬取收录更快。从逻辑上讲，提交您的 网站收录 。只是增加了 收录 的可能性。一般新站提交一个域名就够了，因为新站上线还有很多问题。提交过多会使蜘蛛爬得更深，可能会暴露网站的缺点。因此，受益并衡量自己。
　　4.新网站每天多少文章合适？
　　A：文章当然是发的越多越好，但是要注意，不管你一天发多少文章，一定要保持平均，保证质量。不要只求数量而不求质量。如果不能坚持更新频率，三天不钓，两天晒网。文章更多的是精益求精，所以你可以随心所欲地坚持高质量的原创，文章。关键是要定期量化质量，而不是波动。
　　5.我做了一个网站，没有留下任何外链地址，也没有提交收录给谷歌，为什么是收录，蜘蛛是从哪里来的？
　　答：不提交，搜索引擎会不知道吗？当你申请一个新的域名时，谷歌就会开始跟踪你，而当你打开一个虚拟服务器时，搜索引擎会用这个IP进行爬取，蜘蛛会跟着其他网站爬到你的网站，还有很多蜘蛛入口不用我们逗留就会自动存在，比如alexa排名网站，一些域名信息查询，外链查询网站都可能有我们的外链. 所以蜘蛛有很多入口，你没有邀请它，但你也没有拒绝它。
　　作为seo优化，在网站的策划期间要参与网站的建设，做好seo优化计划，配合ui、开发等优化结构、页面布局、代码以及网站、网站上线的其他优化方案，可以获得不错的收录，排名更快。
　　解决方案:快速seo优化排名(百度seo快速排名优化)
　　在迅雷算法推出之前，这种情况还是有可能的，还得做个有良心的商人。一般来说，承诺快速排名的业主是收费后消失的业主。
　　目前去首页前三是不靠谱的，除非是一个几乎没有竞争力的指标，通过正规的SEO操作。例如，一个常见的骗局是优化一个公司的前三个品牌词。
　　那么，白帽SEO不能做到快速排名吗？
　　当然，在某些情况下我们也可以实现快速排名，但我们必须利用：
　　
　　1、301 重定向
　　排名高的页面可以通过301重定向技术投递到目标页面，可以在短时间内实现快速排名。但要注意内容的相关性，否则这个操作很容易被怀疑作弊，甚至被误判为百度快照劫持。
　　2. 高权重链接推荐
　　
　　虽然SEO外链的权重在逐渐下降，但是来自大量优质外链的推荐，尤其是来自专家博客和各大行业网站的锚文本，可以在短时间内快速提升排名。
　　3. 社会新闻热点
　　使用新闻源的网站发布当日热点新闻软文还可以快速排名，传播度高，这也是软文运营的核心组织到现在的原因。
　　总结：目前的快速排名软件几乎失去了它的功能。如果想在短时间内快速获得排名，还是需要定期做SEO优化。 查看全部

　　解决方案:软件的黑盒测试方法解析与优化
　　2.3 基于需求的测试优先级方法
　　优先级排序方法一般基于以下四个优先级因素：
　　(1) 用户分配优先级 (CP) 是衡量需求对用户的重要性的度量。用户为每个需求分配一个从 1 到 10 的值。值越高，优先级越高；
　　（2）需求波动率（RV）代表一个需求在开发周期中被修改的次数，是对需求变化的估计；
　　（3）执行复杂度（IC）是从开发团队的角度对需求实现难易程度的主观衡量。一般根据每个需求可接受的实现难度，给出1到10之间的值。值越大，可能收录的缺陷越多；
　　（4）需求缺陷倾向（FP）可以帮助开发团队从从软件以前版本采集的数据中发现容易出错的需求，并找出实现这些需求的代码。具有较大缺陷倾向的模块更有可能导致域故障。
　　优先级因子的采集和更新过程如下：首先，用户指定系统各个需求的优先级以及开发阶段需求的增加和修改；需求分析师记录需求和相关的优先级，并记录需求的任何变化；软件维护工程师修复缺陷并将故障映射回受它们影响的需求；然后开发人员对每个需求执行的复杂性进行客观评估；测试人员为每个需求编写测试用例，并将需求映射到他们的测试用例并运行。最后，记录一个用例失败并将其映射到导致失败的测试用例。
　　
　　2.4 测试用例分布策略
　　一般来说，一个软件的测试用例集不可能是穷尽的，只能根据各种原则选择一些典型的用例进行测试。尤其是对于一些大型软件，最终可能需要上万个测试用例才能对其进行测试。大量的测试用例在测试用例设计之前应该如何分布才能达到相对较好的测试效果？
　　(1) 基于矩阵的优先分配策略
　　理论上，程序规模与测试用例数量之间没有线性关系，因为程序规模越大，复杂度越高，相关因素越多。因此，对于软件来说，这不仅仅是行数的增加。但在工程中，为了方便实际操作，大多会简单地假设成线性关系。
　　为了掌握测试用例数量的合理分布，可以采用矩阵型第一分布预测方法进行分布。表1给出了以软件子功能为矩阵行、功能测试的基本测试观点为矩阵列的矩阵法示意图。表 1 中的行和列元素仅用于说明。
　　(2) 基于分析结果的再分配策略
　　如果按照上述基于矩阵的优先分配策略简单地实现最初设计的测试用例就认为测试用例已经结束，则该测试不能称为完整测试。需要根据第一轮测试中发现的bug的分布特征、收敛趋势等分析结果来判断是否继续测试。当需要继续添加测试时，可以使用基于分析结果的重新分配策略来确定额外测试用例的分布。具体实现方法为：根据功能点和基本测试角度分析bug分布规律，将测试发现的bug数量正确填入表1的矩阵中，然后明确哪些子功能是薄弱环节，哪些基础测试是基于数字的。意见是错误最多的意见。根据软件测试中的80-20法则（80%的bug集中在20%的程序代码中），针对这些交叉点增加测试用例的密度，对增加部分的测试用例进行重新分配。
　　
　　2.5 基于输入输出关系的综合黑盒测试方法
　　这是针对黑盒测试问题提出的一种测试用例设计方法。根据系统规范和系统输入输出关系等附加信息，确定输入参数之间的覆盖和约束关系，缩小参数输入域；然后处理每个组，并处理每个组合中的输入。变量通过成对组合覆盖，然后将每个相关组的结果水平组合。实际结果表明，该方法在不影响测试错误检测能力的情况下，可以有效提高测试用例的选择效果。
　　在使用输入输出关系约简和优化测试用例集时，先约简输入输出关系本身，然后进行相关性分析，将其分成几个独立的相关组；可以只组合覆盖每个输出中涉及的输入变量，然后利用组内元素的相关性，通过共同的元素进行水平拼接，最后对每个相关组的结果进行水平拼接。结果表明，改进后的方法可以生成最小的用例集。
　　使用约简技术和优化测试用例集可以大大减少测试计划，降低测试成本。利用已知的投入产出关系，通过分析投入产出关系本身的特征（收录和关联），对投入产出关系进行归约和分组，然后将每个相关组视为一个独立的投入产出关系。，然后对每个输出所涉及的输入变量进行组合和覆盖，然后利用相关性对这些组合所覆盖的测试数据进行横向拼接，最后将各个相关组的结果进行横向拼接。最优解，时间复杂度也成倍降低，从而获得更大的优化。
　　三、结论
　　为了提高软件测试的质量和效率，本文分析了黑盒测试中的软件测试方法，并结合实际操作总结了黑盒测试的改进方法。实践证明，通过测试方法的优化，可以使软件测试更加系统化和灵活化，其测试效率和质量将得到显着提高。
　　22/2
　　解决方案:SEM方案如何制定？模板收好
　　SEM启动计划应该怎么做？有没有可以应用的模板？
　　在这里，嫂子就来和大家分享一下策划思路。
　　做推广，首先要确定的是核心推广目标和推广平台。因此，制定方案的第一步就是确定推广目标和推广平台。由于SEM最具代表性的平台是百度，这里我们以百度平台上爱客网的推广为例。
　　1、确定推广目标
　　• 主要在爱客网销售课程，形式有个人课程、特训营课程、VIP会员、SVIP会员。
　　• 辅助目标是提升爱奇品牌，让更多优化从业者了解爱奇。
　　• 目标转换方法是用户表单集合。
　　2.确定目标受众
　　潜在受众：迷茫不知道该进入哪一行的小白，比如前面的小白；
　　目标受众：想进入这个行业的新人、想提高的老人、想学习营销的老板；
　　精准受众：想升职加薪的优化者，月入2W5，赢白富美。
　　3.确定投放平台
　　投放平台-百度
　　传递方式是 关键词
　　投放结构为 account-plan-unit-关键词-creative-landing page
　　4.确定发货信息
　　每日预算500，派送地区全国，收单方式不受时间限制，派送时间24小时在线。
　　5.账号推广策略
　　预算有限。前期主要使用单号搜索和推广。后期根据转化效果，是否加大投入。
　　6.推广模式
　　
　　品牌模式：
　　品牌产品成本高，投入太大，目前预算有限，不适合品牌推广。但是，品牌曝光可以通过创意来增加目标客户群对品牌的印象。一个好的创意形式可以让用户记住你三遍，这也是品牌的特殊红利。
　　效果模式：
　　搜索推广可自行设置关键词，按点击付费，用户主动搜索，精准度高，投资小，只要合理控制，即可实现快速回报。从目前的预算来看，搜索推广关键词Serving 是最合适的。
　　7. 开户策略
　　位置：
　　关键词的选择决定了推广的准确性和效果，所以关键词需要慎重选择。
　　关键词根据目标受众选择目标：
　　扩展：
　　词扩展工具：百度关键词规划师、SEO关键词工具（如5118、爱站net）、爱奇扩展工具、搜狗、360选词工具、搜索下拉框词和底部相关词、百度索引等
　　分词：
　　计划划分：根据不同的产品、SEM或信息流进行计划划分。
　　单元划分：根据关键词词性，如疑问词、成本词、机构词、品牌词、竞争词、训练词、长尾词等。
　　单位字数：机构、费用、培训等核心单位建议每个单位15-30字左右，不宜过多。
　　关键词长度：如果关键词太多，可以使用关键词的长度，例如16个字符以内，16-24个字符，或者24个字符以上。
　　有创造力的：
　　飘红：通配符可用于短词，而长词建议自然红润。
　　相关性：应针对产品和单元主题编写不同产品和类别的词单元创意，以提高相关性。
　　流畅性：文案前后的描述要流畅且相关，无论通配符换成单元中的任何单词都能流畅。
　　吸引力：拒绝自找的文案，文案描述要围绕用户痛点展开。
　　
　　比如需要SEM培训的同学，他们想要的是能够上手，学会优化，帮助他们降低成本，提高优化能力。所以文案可以写的点是：7天学习实操，14天进阶高级优化师，课程实时更新，终身观看，小班教学，老师群答疑，等等
　　必须有差异化的创意文案。比如爱奇的课程，由一群有6年以上实践经验的讲师打磨，有20W+的学生。
　　登陆页面：
　　F：描述产品特点：录播学习+直播问答，基础+进阶系统课程
　　A：描述产品优势：课程实时更新、终身观看、小班教学、教师群问答
　　B：与用户兴趣相关的积分：7天学习实操，14天进阶高级优化师
　　E：拿出证据说服用户：15W+学生，学生好评等。
　　C：给出用户的联系方式：表单集合，表单与模块主题一致，如：发送数据模块，表单为立即免费接收数据；优惠券模块，表格副本是下单领取99元优惠券
　　推广端口：
　　PC端和移动端分别推广。对于 PC 目标，移动出价比率为 0，而对于移动目标，PC 出价比率为 0。
　　8.基本账户设置
　　预算：500
　　地区：除港澳台地区外，新疆、西藏地区除外，根据转化效果调整系数。
　　时间：全天24小时，再根据换算效果调整系数
　　无字：预判无字，如下载、自学等。
　　跟踪：设置 URL 转换跟踪标签以跟踪转换后的单词、排名、想法、登陆页面等。
　　9、效果监测
　　监控：百度统计、CNZZ、自有CRM后台等。
　　报表：每日、每周、每月（展点消除、点击均价、转化、CPA等）
　　好了，计划完成了，大家可以按照思路应用到SEM或者信息流上。信息流与 SEM 的区别在于信息流应限制在方向范围内。总之，想法几乎相同。 查看全部

　　解决方案:供应信息和文章都能优化的采集软件，看你怎么用
　　供应信息和文章都能优化的采集软件吧，我们单位用的是一款叫头条掘金采集器的软件，对文章、头条号的标题、热门标签都能很快找到，效率很高。
　　这个还是得找一些专业的采集软件，像头条索米，采金宝之类的。
　　都是专业性很强的你可以去人工采集头条采集器就能采集头条源文件采金宝就能采集头条视频看你怎么用
　　
　　采金宝采取的是图片视频什么的都能采集
　　对付优化可以用采金宝，个人用了一段时间感觉还不错。
　　采金宝是国内做的最专业最专业的软件，而且我们用的是采金宝，
　　真实的有吗？我们公司接触过一个采金宝的采集方案，用对了才叫真的好，他们的采金宝系统里有各个平台的排行榜，还可以全方位的筛选我想采集的关键词。采金宝做了这么多年，无论是从技术方面还是优化方面都做的很好，
　　
　　请问对优化有什么帮助
　　你们那边用的采金宝吗
　　公司产品被骗了我去看看找一下客服
　　你是说谁的产品，
　　头条掘金采集器：可以智能的定位热门平台，比如百度，360，搜狗，新浪，喜马拉雅，腾讯视频，百家号，火山小视频等等。可以智能搜索在头条上可以采集的内容，比如智能标题，热门标签等。采金宝采集器-百度采金宝采集器-快速头条采集采金宝采集器是根据自己平台的大概数据量来进行收集内容的。先下载专业版和普通版，然后对接各个平台的数据源。 查看全部

　　干货内容:关于搜索引擎优化网站文章内容的技巧
　　没有优质内容的SEO优化是没有用的，无论是首页内容，栏目页内容，还是内页内容，这些网站内容都是网站获取网站SEO排名和开展业务的基础知识。
　　首页和栏目是整个网站单页的聚合页面，每个行业都不一样，这里就不一一介绍了。下面主要介绍产品的优质内容策略和文章内容。了解SEO行业的人经常听到“内容为王，外链为王”这句话，可想而知SEO优化中“内容”部分的重要性。
　　seo内容质量的优化主要来自三个方面：
　　1.内容量，对没有搜索结果的页面进行补充
　　
　　2. 信息是否相关？
　　(1)布尔模型判断
　　(2) 主题模型判断
　　3.是否原创
　　和我之前看过和听过的几位大神的看法一样，内容量仍然是最重要的，网站内容对关键词的覆盖率代表了你的流量来源的广度。
　　内容相关不用多说，优秀的内容一定是相关的。他提供了两个判断标准，一个是布尔模型判断，即“是”和“否”，内容是否收录关键词？第二个是主题模型判断，这个网页的内容虽然不能完全匹配关键词的搜索关键词，但是主题是一样的，解决了我最近扩展的一个问题关键词。比如《平安车险怎么样？》这两个关键词。“平安车险好不好？” 实际上等价于 网站。搜索“平安车险如何？” 飘红。这不仅可以帮助我们扩展关键词，还可以指导我们以后如何编写文章。
　　
　　最后，关于是否原创，他指的不是字面的原创，他的观点是采集的内容不一定比原来文章的排名好，重要的是比原文更有价值的是你。那么它怎么可能比原文有更高的价值呢？除了更丰富的展示形式（如图片、文字等），更重要的是满足用户的二次需求。
　　所谓的努力有回报。更新 文章 也是如此。做SEO优化文章不仅要定期更新，还要质量。好的 文章 是当今互联网上最缺乏的东西。想要好的SEO优化，一定不要文章采集，自己创造的排名更有机会获得好排名。
　　满足用户的二次需求，不仅可以帮助我们制作出优质的内容，也可以为我们提供拓展关键词的思路。有时困难不是我们投入不够，而是我们的思想没有开放。
　　网站而且各大搜索引擎现在也在试图弄清楚谁是内容的原作者，因为这是他们如何确定什么是高质量的内容，适合博客内容，同时也处理网站 垃圾邮件的方法，搜索引擎会重视那些可信来源的内容并给予他们更好的排名，以减少互联网上的抄袭。
　　我们建议SEO优化中的优质内容制作需要从提升内容度原创、专业度、图文、文字、视频、图文等方面入手，打造独特的、具有历史意义的优质内容对于 网站 。
　　相信看完小编的分享，大家应该知道自己的网站问题出在哪里了。其实不只是我身边的这些朋友，相信很多站长在内容方面，大多都是把别人的问题经过一系列的处理，变成自己的内容，然后扔到网站 自行管理。这样做一两次，如果你经常这样做，网站你迟早要完成它。
　　核心方法:.NET Core实践爬虫系统：解析网页内容
　　//
　　/
　　公共长视图 { get; set; }//
　　/
　　详//
　　/
　　公共字符串 Detail { get; set; }//
　　/
　　作者//
　　/
　　公共字符串作者 { get; set; }//
　　/
　　作者链接//
　　/
　　公共字符串 AuthorUrl { get; set; }
　　}
　　然后根据网页结构，查看 XPath 路径并采集内容//
　　/
　　解析//
　　///
　　/
　　public list ParseCnBlogs（）
　　{
　　var url = “”;HtmlWeb
　　Web = new HtmlWeb（）;
　　1. 支持从网页或本地路径加载HTML
　　var htmlDoc = web.加载（网址）;
　　var post_listnode = htmlDoc.DocumentNode.SelectSingleNode（“//div[@id='post_list']”）;
　　Console.WriteLine（“节点名称： ” + post_listnode.名称 + “\n” + post_listnode。外显）;
　　var postitemsNodes = post_listnode.SelectNodes（“//div[@class='post_item']”）;
　　var 文章 = 新列表（）;
　　var digitRegex = @“[^0-9]+”;
　　foreach （postitemsNodes中的var item）
　　{
　　var 文章 = 新文章（）;
　　var diggnumnode = item.SelectSingleNode（“//span[@class='diggnum']”）;
　　//身体
　　var post_item_bodynode = 项目。SelectSingleNode（“//div[@class='post_item_body']”）;
　　var titlenode = post_item_bodynode。SelectSingleNode（“//a[@class='titlelnk']”）;
　　var summarynode post_item_bodynode.SelectSingleNode（“//p[@class='post_item_summary']”）;
　　//脚
　　
　　var footnode = item。SelectSingleNode（“//div[@class='post_item_foot']”）;
　　var authornode = footnode。子节点[1];
　　var 注释节点 = 项。SelectSingleNode（“//span[@class='article_comment']”）;
　　var viewnode = item。SelectSingleNode（“//span[@class='article_view']”）;
　　品。Diggit = int. Parse（diggnumnode.内部文本）;
　　品。标题 = 标题节点。内部文本;
　　品。网址 = 标题节点。属性[“href”]。价值;
　　品。摘要 = 标题节点。内部网页;
　　品。作者 = 作者节点。内部文本;
　　品。AuthorUrl = authornode。属性[“href”]。价值;
　　品。Comment = int. Parse（Regex.Replace（commentnode.子节点[0]。InnerText， digitRegex， “”））;
　　品。View = int. Parse（Regex.Replace（viewnode.子节点[0]。InnerText， digitRegex， “”））;
　　文章。添加（文章）;
　　}
　　退货物品;
　　}
　　查看采集结果
　　看到结果我很震惊，这都是重复的。可能是 Xpath 语法没有被正确理解吗？采集结果
　　查看 XPath 语法
　　XPath 使用路径表达式来选取 XML 文档中的节点。沿路径或步骤选择节点
　　XPath 通配符可用于选取未知的 XML 元素
　　我测试了几种语法，例如：
　　示例 1 返回 20
　　var titlenodes = post_item_bodynode。SelectNodes（“//a[@class='titlelnk']”）;
　　将报告错误，因为此 A 不是在主体节点的正下方，而是子 h3 元素的子元素。
　　var titlenodes = post_item_bodynode。SelectNodes（“a[@class='titlelnk']”）;
　　然后是另一个实验：
　　宾果游戏，这个很好，但从属 h3 被强烈指定，这有点麻烦。
　　var titlenodes = post_item_bodynode。SelectNodes（“h3//a[@class='titlelnk']”）;
　　这就引出了一个小问题：如何找到孩子的孩子？可以使用通配符 * 吗？
　　返回 1。
　　var titlenodes= post_item_bodynode。SelectNodes（“*//a[@class='titlelnk']”）
　　如果可以正确返回 1，应该是可以的，让我们更改代码以查看效果。
　　然后与博客花园首页的数据对比，结果匹配。因此，我们可以得出结论：
　　更改后的代码如下：
　　public list ParseCnBlogs（）
　　{
　　var url = “”;HtmlWeb
　　
　　Web = new HtmlWeb（）;
　　1. 支持从网页或本地路径加载HTML
　　var htmlDoc = web.加载（网址）;
　　var post_listnode = htmlDoc.DocumentNode.SelectSingleNode（“//div[@id='post_list']”）;/
　　/Console.WriteLine（“节点名称： ” + post_listnode.名称 + “\n” + post_listnode。外显）;
　　var postitemsNodes = post_listnode.SelectNodes（“div[@class='post_item']”）;
　　var 文章 = 新列表（）;
　　var digitRegex = @“[^0-9]+”;
　　foreach （postitemsNodes中的var item）
　　{
　　var 文章 = 新文章（）;
　　var diggnumnode = item.SelectSingleNode（“*//span[@class='diggnum']”）;
　　//身体
　　var post_item_bodynode = 项目。SelectSingleNode（“div[@class='post_item_body']”）;
　　var titlenode = post_item_bodynode。SelectSingleNode（“*//a[@class='titlelnk']”）;
　　var 摘要节点 = post_item_bodynode。SelectSingleNode（“p[@class='post_item_summary']”）;
　　//脚
　　var 脚节点 = post_item_bodynode。SelectSingleNode（“div[@class='post_item_foot']”）;
　　var authornode = footnode。子节点[1];
　　var 注释节点 = footnode。SelectSingleNode（“span[@class='article_comment']”）;
　　var viewnode = footnode。SelectSingleNode（“span[@class='article_view']”）;
　　品。Diggit = int. Parse（diggnumnode.内部文本）;
　　品。标题 = 标题节点。内部文本;
　　品。网址 = 标题节点。属性[“href”]。价值;
　　品。摘要 = 标题节点。内部网页;
　　品。作者 = 作者节点。内部文本;
　　品。AuthorUrl = authornode。属性[“href”]。价值;
　　品。Comment = int. Parse（Regex.Replace（commentnode.子节点[0]。InnerText， digitRegex， “”））;
　　品。View = int. Parse（Regex.Replace（viewnode.子节点[0]。InnerText， digitRegex， “”））;
　　文章。添加（文章）;
　　}
　　退货物品;
　　}
　　源代码
　　代码已上传到 GitHub：
　　总结
　　演示到此结束，下一部分继续思考如何构建自定义规则，以便用户可以在页面上自行填写规则进行识别。
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　　解决方案:供应信息和文章都能优化的采集软件，你知道吗？
　　供应信息和文章都能优化的采集软件，我们可以称之为迅捷采集器，采集过程非常的方便快捷，操作简单，可以快速的采集商品信息。我们可以利用万能的采集器进行采集，这里有丰富的采集功能，包括商品特征词、商品大图、商品介绍、商品细节图等信息采集，实现快速采集商品信息。有兴趣可以去了解一下。
　　我自己用的是慢慢买的采集软件，
　　市面上的自动采集软件，有好有坏，而且现在很多都是压缩包的形式让下载，得下载才能用。今天，我来说一下，用录屏软件获取或下载一个产品的详细销售数据分析工具，其实是一个非常棒的方法。
　　1、输入要采集的产品关键词，可以是产品名，也可以是品牌名，选择自己就好，可以大量采集。
　　
　　2、批量输入采集公司名称，采集地址。
　　3、复制获取到的链接或者网址。
　　4、打开优网捷采集器工具，点击开始采集。
　　5、选择采集按钮，开始下载。
　　
　　6、下载好后，复制地址，打开万能的淘宝，点击进入。
　　7、没过多久就能获取完毕，整个大数据分析工具使用完毕。
　　看使用的工具，会不会使用；工具不会用就用采集器；会用采集器就能搞定采集工作了。我是长天，专注tmt行业获客。tmt采集器也就是自动化采集神器，常用来采集产品信息（行业名）、商品信息（品牌名）。也就是你说的什么软件或者系统。实质就是获取网页源码，一般采集工具都会封装过程或者编程技术可以操作，无需登录，无需验证，即可快速下载。
　　采集工具市面上有：采集头条号、百度等平台的文章数据，采集天猫、京东等平台的销售数据，采集阿里巴巴等平台的订单数据等等，至于采集站点数据，比如百度有钱花数据这样的可以算作行业数据，部分采集工具是封装过程可以自动采集，类似打个包一下采集过程全部清掉，还有一部分采集工具是采集效率太低需要专业的人才可以操作才行。
　　当然也有很多采集工具是自己写程序封装爬虫来下载数据的，全程采集后再分析数据进行数据分析转化成自己想要的数据。 查看全部

　　近期发布:张家港网页优化软件
　　张家港网页优化软件。苏州荣邦网络科技有限公司为大家介绍张家港网页优化软件的相关信息，解决方法会检查网站是否已经链接过马网站如果有人恶意链接大垃圾外链的数量，这个时候，大家不要着急，首先要检查一下你的网站是否已经被挂起。我会在这里告诉你。如果您的 网站 天没问题，它将在第二天出现。外部链接很多，那么，这种情况很可能是网站被挂了。这种情况完全是你的服务器安全或者程序安全造成的。因此，产生了大量的垃圾链接。此时，我们需要找到挂马的位置，并及时清除挂马的链接页面。那么，在解决了服务器空间的安全性和程序的安全性之后，我们在修复中看看网站的漏洞。使用*** 5.产品展示，让用户了解更多。为了让企业了解企业，了解我们的服务，了解我们的产品，在线展示型号、规格、性能，展示给用户。当然，这些内容是展示给住户的，需要借助宣传的手段和详细的信息来反映企业，增强企业与住户之间的感情，对交易有更多的帮助。总之，在这个互联网发达的社会，企业的推广网站 可以有效避开竞争激烈的线下市场，做好线上推广。是做好网络营销工作的必要条件。更多的潜力户有利于企业特别是中小企业的长远发展。应注意网站推广，尤其是适合自身企业发展的网站推广渠道，让企业从网络营销中获得更多收益。
　　
　　张家港网页优化软件，外链建设我们在发布外链的时候，尽量找到优质的外链。查找与内容相关的外部链接的主要方法如下，其中外部链接文章和文章中需要插入的关键词锚文本需要高度相关。文章要求图文结合，文字过多会导致用户审美疲劳，不利于用户体验。添加nofollow标签的误区，如果你发送外链的平台已经添加了nofollow标签，你可以丢弃这个外链，因为它是一个无效的外链。选择高质量的附属链接，也需要高度相关网站。获取外部链接的方式（一）（二）论坛（三）社交平台（四）分类信息平台总之，如果要优化网站，需要在网站前期启动企业建设 各栏目细节优化到位，从用户体验的角度更新内容，迎合搜索引擎的算法规则，那么你的网站关键词指日可待。一个公司网站优化多少，网站SEO优化主要是提高网站在快速做SEO优化的过程中，会出现各种情况，比如文章是收录，但还是没有办法改进。那么我们想在网上快速获取网站，需要注意哪些问题呢？网站 是通过优化关键词得到的，所以如果想快速得到网站，可以通过优化关键词来实现。具体可以通过更新内容、搭建外链、交换好友链等方式进行优化。企业网站制作完成后，我们要做的第一件事就是通过SEO优化来完善搜索引擎上的网站。
　　
　　对于已建立的网站，我们应该怎么做才能得到搜索引擎的收录呢？1、按照官方说法，实现原创内容优先展示。能原创当然好，但往往我们维护的用户网站性子很强，我们的水平有限，只能做伪原创 . 对于一些高权重的网站，如果采集有一些文章的小站，那么小网站的情况可能不确定，所以小网站可以通过 ping 机制 ping 到，这有助于让你知道哪个是 原创。五是做好内容更新。用户和搜索引擎是一样的。他们喜欢原创的内容，但不喜欢在互联网上爬行的相同内容，以及没有营养的内容。因此，想要快速优化网站，可以展示有价值的内容和用户“想看”的内容来吸引搜索引擎蜘蛛爬取，从而给予他们更高的优先级。网站内容优化是一个很重要的部分，而关键词优化是内容中很重要的一个元素，所以我们在做快的时候一定要注意这两个方面的细节，而我们必须有耐心和坚持。很好的网站内容，对于改进网站搜索引擎来说是一个很大的推动力。内容优化是一个很重要的环节，而关键词优化是内容中很重要的一个元素，所以我们在做快的时候一定要注意这两个方面的细节，一定要有耐心和坚持. 很好的网站内容，对于改进网站搜索引擎来说是一个很大的推动力。内容优化是一个很重要的环节，而关键词优化是内容中很重要的一个元素，所以我们在做快的时候一定要注意这两个方面的细节，一定要有耐心和坚持. 很好的网站内容，对于改进网站搜索引擎来说是一个很大的推动力。
　　最新版本:选择什么CMS建站，CMS建站插件实现网站管理
　　选择什么cms建站是我们很多新手站长纠结的问题。目前可供我们选择的cms有很多，无论是流行的WordPresscms还是小众的鲶鱼cms，至少有几十个或几百个cms。选择一个 cms 来轻松建立一个网站。市场上有这么多cms，他的存在一定是有原因的。如果你必须选择一个，最适合你的就是最好的。
　　作为新手站长，在建站后更应该关注网站内容的创建。熟悉行业久了，就会听到“内容为王”这句话。这句话的意思无非就是要求我们在网站的优化中注意网站内容的创建。但是要真正实现“内容为王”，在网站优化中需要做些什么才能做到足够全面呢？下面给大家介绍一下。
　　1.网站内容核心优化
　　虽然很多网站里面有很多图片，但是大部分网站内容还是文字，文字内容是整个网站内容的核心作用。如果内容为王，在优化网站的文本时，不仅要保证关键词的密度和文章的原创的度数，还要满足用户的需求需要。
　　
　　2.优化图片部分
　　没有人喜欢纯文本的网站，适当的图形、动画和视频是为网站 吸引流量的有效方式。为了保证网站图片和动画的优化，需要优化图片的清晰度和大小、动画的可见性和播放质量。
　　3、结构优化
　　其实要优化网站的内容，除了文字和图片的优化，网站的结构布局也很关键。一般的做法是通过一些引导式菜单导航和推荐内容来优化整个页面，从而提高用户的在线体验，降低网站的跳出率，增加网站内的流量。
　　4. cms网站插件关键词采集优化
　　cms建站插件采集，关键词的功能主要来源于用户输入的行业关键词和自动生成的下拉词，支持多个采集 任务同时进行。采集过程中自动屏蔽敏感词，过滤作者、电话、地址等信息文章。采集 自动保存本地或自动发布后。
　　
　　5. cms网站插件内容优化
　　cms网站插件文章内容支持中英文翻译，支持TITLE和内容插入关键词增加关键词的密度。图片替换、图片插入、水印等提高了我们的原创度，还可以设置随机点赞-随机阅读-随机作者、关键词内链等。
　　6. cms网站插件发布优化
　　cms建站插件可视化批量管理网站，可批量监控各类绑定cms网站数据，软件可直接反馈任务是否已发布，待发布，是否cms网站@伪原创，发布状态，URL，程序，发布时间等每日蜘蛛重量，收录 ，而网站可以通过软件直接查看。
　　当然，在完成网页文字、图片、引导链接和附属功能之后，网站的整个内容优化也算是达到了不错的效果。但要想更好地达到“内容为王”的效果，还必须考虑页面布局、布局等细节，才能给人们带来良好的视觉效果。
　　cms建站插件功能全面。在建站后的内容数据采集、发布和伪原创方面提供完整的帮助。操作虽然简单，但功能强大。，综合的。各种复杂的采集需求无需配置规则即可实现，可视化页面也是我们新手站长在建站后管理网站的一个很好的体验。 查看全部

　　官方发布:枣庄网站优化什么价格
　　现在，搜索引擎几乎每天都在改进他们的漏洞。过去，我们可以通过向外部链发送更新来赢得良好的排名。目前，搜索引擎更加注重内容质量和用户体验。到目前为止，搜索引擎已经提出了多达十几种优化算法，每一种算法出来后，都会淘汰大量不合格的网站。解决这个问题也很简单。搜索引擎的基本目的是为用户服务，每一个算法出来后都会公开给大家。因此，我们根据搜索引擎的算法规范，不断完善自己的内容。目前SEO教程在网上广为流传，不时有很多大神分享心得体会，但总的来说，这些教程的操作方法在几年前是合适的，但现在不合适了。许多新的 SEO 学生通过了这些教程。进一步学习，要么操作方法出错，要么太难半途而废，要么跟着教程走。沮丧的是它从来没有成功。在线教程并不是说它不能，而且它从未被系统化以立即跟上搜索引擎算法规范的变化。我记得几年前，他们宁愿和一些 SEO 大神交谈。如今，许多新的 SEO 难以通过群聊和讨论获得回复。这并不难理解。他们根本没有太多时间交流或更新一些相关内容。这也导致很多新手在SEO上失败，然后他们努力工作，感到越来越疲惫。做。SEO行业本身就是一项技术活动。掌握它并不容易。互联网创造了许多线下业务。网站优化的基本思想是对网站功能、网站结构、网页布局和内容等关键要素进行合理设计。枣庄网站优化什么价格
　　链接被认为是SEO中最重要的任务之一，包括向搜索引擎提交收录、与其他网站交换友情链接或购买付费链接等。链接也很熟练，直接链接质量影响 SEO 的有效性和网站在搜索引擎中的 关键词 排名。第5步：分析和观察分析和观察是SEOer几乎每天都在做的工作。整个 SEO 工作流程不是一条流水线，而是一个循环过程。SEOer利用统计分析工具，不断跟踪锁定关键词的增长和发展，分析关键词排名问题，解决排名困境，了解搜索引擎每次更新的重点和属性。经过分析，立即做出调整和轮回。第 6 步：网站数据分析这部分是分析SEO实施的有效性。首先当然要了解网站实施前后的数据变化（访问量增加，访问源占比变化，通过搜索了解访问者的访问状态）引擎，网站整体转化率的变化等），对数据的掌握程度越高，对执行前后的跌宕起伏越了解。网站优化中容易忽略的几个细节： 1.网页文案优化。2. 完整性优化。3、站内广告优化。网站优化的3大考虑：我们将网站的优化分为三个部分：“之前”、“中”和“之后”，并从这三个部分分别分析其要点和注意事项。企业 网站 优化 10 避免： 1. 关键词 堆叠。2. 采集。3. 关键词 错误的选择。4. 网站代码太长太乱。5、网页标题频繁变化。形式化的网站优化预算网站狭义的优化，即搜索引擎优化，即使网站设计适合搜索引擎检索。
　　
　　404偏差页面，每一个网站都会存在，需要做一个404页面，可以降低用户的跳出率，提升用户体验，对搜索引擎蜘蛛也很友好。2. 301跳转，URL中有无www，权重是一样的，但是百度会认为这两个域名的权重会分散，一般情况下我们会跳转到有WWW的域名，防止重量分散；另一个很好的用途是，如果公司更改域名，它可以从旧站点跳转到新站点。（尽量按照百度站长工具中的网站修改指南） 3、（百度搜索关键词""） 4、站长地形图、（网站地形图生成器，百度搜索“SiteMapX”）可以通过工具生成2种，一种是xml格式的地形图，就是为网站的所有页面建立索引，用搜索引擎识别的语言编写，方便搜索引擎识别和爬取提高收录的网站。另一种是html格式，一般对网站的列进行索引，整理网站的主目录和二级索引，方便用户查看网站的内容。许多站长将网站地形图放在robots文件中，这样更容易抓取网站整个内容。5. URL的优化主要有两点： 1. URL越短越好。2. URL 是静态的。虽然百度说静态和动态网址抓取方式相同，但我还是觉得静态网址比较好，并尽可能分层使用拼音或单个单词，以便更直接地显示。动态的缺点之一是参数过多或过长会导致参数丢失。6.
　　永远不要再问我们是否是 原创。关键个人页面：这里是一个例子。科比在新浪微博上开了一个账号。即使他不经常更新，对于百度来说，它仍然是一个非常关键的页面。5.友情链接和外部链接和外部链接正在投票。其他人的网站给你 网站 进行信任投票。投票给你的人越多，理论越有解释力，越值得你的网站百度崇信。目前，外部链接占排名重要性的20%左右。很多人看到这里，反应可能是购买或者交换友情链接。有一些注意事项： 1、一次购买的外部链接不能超过10个，否则可能会被判定为 2、交换友情链接时，要注意是否其他人 s网站被百度降级了（找对方网站搜索结果的标题不是搜索结果的名字） 6.坚持SEO的优化是一个长期积累的过程，只是就像一罐美酒，越做越香，越容易从SEO中获得收益。如何快速增加网站流量？网站搜索流量主要与以下三个因素有关：关键词人数关键词热度关键词排名情况理论上展示次数越多网站关键词 ，关键词 的人气越高，关键词 的排名越好，网站 的流量就越好。看到这三个因素，你能想到什么网站？知乎，58同城，豆瓣，搜狐等网站都符合这些条件。艾瑞数据显示，知乎的日流量约1/3来自搜索引擎，知乎的日活在2000万左右。百度也投资了知乎。它还包括完全满足用户需求的功能，清晰的网站导航，完整的在线帮助。
　　
　　一旦被发现，就只会蒙混过关；它对 网站 优化毫无用处。外链的建设要尽可能的自然和多样化，不局限于博客和论坛。应该开发更多的第三方平台，比如：各种网站、信息网站和其他高度相关的网站。4. 稳定的服务器 服务器的安全对于网站来说尤为重要。服务器的不稳定会直接导致搜索引擎进入冷宫，导致大量用户流失；服务器，那么整个工作将是徒劳的。因此，购买服务器应在价格昂贵的商场进行，切不可贪小便宜。同时，网站建立后，需要定期网站收录情况、域名解析数据等，并备份网络数据；泄漏等问题对我们产生了不利影响网站。5.拒绝heimaoSEO网站优化白帽SEO和heimaoSEO。所谓白帽SEO，就是用正确的方法来提升网站的流量和关键词的排名，而黑猫就是制定违反规范操作的策略；比如刷流量、刷关键词点击率等；很多站长为了更快的达成目标，走捷径，扩大海猫优化，一旦被搜索引擎发现，将对网站造成很大的负面影响。我们应该努力提升我们所做的对网站的效果，而不是提高网站的排名，在不考虑后果的情况下，使用形式化的策略是我们 SEO 的必要工作。充分发挥网站的网络营销价值，是一项系统性、全局性的工作。枣庄网站应该优化什么价格
　　新建立的网站可能已经过期，需要升级或重建网站。枣庄网站应该优化什么价格
　　网站外部链接单一且质量低下。目前，我们一直在讨论内容为王的话题。作者并不否认内容的重要性，但是对于网站来说，适量的外链是非常有必要的，很多企业网站的作者发现他们也会开发文章更新，为什么老网站的权重几年了还是没有起色，笔者观察他们的网站外链，差不多有十几个，上百个，是什么原因？主要来自传统公司对网络营销的 seo 了解不多。他们网站都由文员或前台工作人员兼职。这些文员不知道如何优化seo。内容，内容质量未必说公告是企业新闻，也是独立的原创，但是网站对内容的优化是没用的，这种网站的大骗局是从来没有高权重如果你查看他们的网站外链，你会发现一般这些公司都有很少有外部链接。即使有些公司有时会发布一些外部链接，但这些外部链接也很惨，质量也很低。因为这些兼职人员甚至不知道如何发送外部链接？如何发送高质量的外部链接？这是兼职和全职SEO优化之间的区别。枣庄网站优化什么价格 你会发现一般这些公司很少有外部链接。即使有些公司有时会发布一些外部链接，但这些外部链接也很惨，质量也很低。因为这些兼职人员甚至不知道如何发送外部链接？如何发送高质量的外部链接？这是兼职和全职SEO优化之间的区别。枣庄网站优化什么价格 你会发现一般这些公司很少有外部链接。即使有些公司有时会发布一些外部链接，但这些外部链接也很惨，质量也很低。因为这些兼职人员甚至不知道如何发送外部链接？如何发送高质量的外部链接？这是兼职和全职SEO优化之间的区别。枣庄网站优化什么价格
　　山东晨星信息技术有限公司主要从事振道集团的相关业务。业务范围包括：获客系统、CRM系统、网站建设、小程序、网站SEO优化、财务系统、业务推广、引流转化、二次推广等。为中小微企业提供营销解决方案，帮助企业打造优质的互联网营销品牌形象。公司秉承“一次合作，终身朋友”的服务宗旨，专注于数字营销技术、产品、服务和资源的创新与整合，解决企业在互联网营销中的难题，为客户提供一站式解决方案。网站建设、推广、和再营销。，全方位推动需求转化，形成全网营销闭环。欢迎行业领导来电咨询。
　　近期发布:乐昌网站排名优化公司
　　乐畅在网站的优化中如何增加网站收录？
　　如果要增加乐畅网站的收录，乐畅网站的稳定性非常重要。只有当你的网站长期稳定运行，才能被蜘蛛捕获；其次，蜘蛛总是很喜欢频繁的更新网站，因为它们每天都在爬行。如果你的更新频率降低了，蜘蛛就会舍不得爬我们的网站，当然如果你能每天固定点更新就更好了。
　　
　　在网站的优化中，乐畅是如何进行外链建设的？
　　在乐畅网站优化过程中，我们会进行外链建设。外部链接来源广泛，按网站类型分类，包括博客、论坛、新闻网站、社交媒体等；按位置分类，包括页脚、导航栏和文本；按重量分类，自然有高低之分；外链搭建常用的方法有博客、论坛博客、百科全书和各种问答类型网站，寻找有兴趣的伙伴。
　　乐昌SEO关键词优化如何提高排名
　　
　　我们希望提高某个关键词的排名，最直接的方法是着陆页满足用户的需求以及内容与关键词的相关性。我们可以通过百度指数的需求图来辅助判断和思考用户会搜索什么？乐畅用户的需求是什么？其次，向竞争对手学习是一种聪明的方法，但是你需要学习的是在你面前对多个站点进行排名，把他们对用户的理解带到你的站点，并且把内容做得比你所有的同行都好，产生用户会尽可能多地搜索到尽可能多的优质内容，你的排名就会越来越好。但是采集和内容拼凑是不可取的，SEO关键词高质量优化原创才是王道。
　　乐昌SEO关键词百度排名优化原理
　　像百度这样的搜索，乐昌是没有词排序的。搜索引擎认为排序是内容网站在特定关键词下的位置，而关键词是用户搜索生成的，如果没有搜索到一个关键词，则表示这个关键词下没有排序，排序会因数据更新、乐畅用户需求、个性化等因素实时变化。 查看全部

　　最新信息:日照网站优化联系方式
　　百度会将相同页面的排名赋予这些高权重网站的内页。要想超越这些网站，就需要更加细致地分析用户的需求，将关键词的出现频率与数据进行对比。花费。当我们要进入网站前20名时，首先要了解目前百度前20名网站在做什么关键词。进入前20名后，我们将接受更多的排名机制。百度有近300种算法，受点击规则和用户选择的影响。也会有淘汰机制。PV很重，百度选哪一个网站放在前面。停留时间更长，浏览页面等 2.用户的投票也决定了网站对我们页面的排名更有价值，用户在我们的网站 页面，用户可以浏览我们网站 的其他页面，这在某些时候我们的网站 排名会上升。百度对网站的评价是好是坏，都是考虑用户行为来决定排名，因为百度也有竞争对手，他把能留住用户的网站放在了名字里。一个简单的方法是用专家的方法来解决疑惑，然后用视频来解释我们的专业。视频不需要超过 13 分钟。用户时间宝贵，视频更有说服力。解剖图更有说服力，所以我们的页面是一个非常有价值的页面。3.细节决定胜负 ①点击规则 要想增加用户点击，还要了解哪个点击效果好，用户点击后还会访问多少其他页面。通过查找 关键词 获得大于外部链接的流量值。在优化整体 网站 之前，测试 网站 是否存在泄漏链至关重要。日照网站优化联系方式
　　网站 绝对不会赢得好排名。解决方法：急功近利还不够，需要合理规划网站关键词的布局，不要频繁列出相关的关键词，具体的关键词只需要出现一次即可。3. 网站内容质量差网站内容质量差是一个非常关键的问题。内容差是指主要内容信息量少、信息无效、内容完全抄袭，与用户无关。帮助内容等，搜索引擎对能够吸引用户的创新内容感兴趣。解决方案：不断丰富和完善自己的行业知识储备，提高自己的专业能力，从而提高自己的内容输出质量，绝不做采集和抄袭内容，并且永远不会取得任何进展。4、网站的加载速度太慢。如果网站的加载速度有问题，从搜索引擎爬虫的角度来看，很难获得有效的爬取和爬取，所以没办法开发。网站评估。同时，也直观地导致用户体验差，跳出率非常高。解决：网站代码合理优化，如果CDN加速可以正常开启，比如百度云加速。5、关键词竞争力 有时候，我们在建一个新网站的时候，总是喜欢给一些百度指数高的词排行，但是这样的词往往竞争度非常高。如果我们没有合理的资源来支持它，那么排名很难有很大的提升。解决方案：对于新站，我们建议初始排名选择长尾词，而不是流行度高的词。我们资源有限，很难获得更高的排名。济南网络营销网站优化从可维护性和搜索引擎优化的角度来看，网站优化的原因是：简洁的代码。
　　
　　在确定要改进的顶级目标之后，您应该确定网页上表现不佳的点，并开始制定一个假设，以了解如何测试这些元素以提高转化率。创建您的实验将测试的变量列表。可以在更改中创建更改并在 A/B 拆分测试工具中作为实验运行。运行测试。确保在进行实验时采集足够的数据，以使您的结论具有统计意义。您不希望根据不确定的数据集做出业务决策。衡量结果、得出结论并进行迭代。试验结果将显示 网站 元素的更改是否会带来改进。一个成功的变体可以作为一个新的基线，并迭代测试更多改进的想法。受挫的测试仍然是一个有价值的 f19aa2f5-6212-4e38-a6af-ce 机会，可以为优化过程中的进一步尝试提供方向。网站如果做得好，优化可以提供许多可衡量的商业利益。首先，网站优化的过程决定了一个更好的网站页面元素版本，以帮助访问者达到一定的目标。优化可以提高 网站 的效率，将访问者流量转化为电子邮件订阅者、读者或付费用户。反过来，提高效率会导致在客户获取和流量生成方面的竞争更加激烈，例如网络搜索、Google AdWords、社交媒体和电子邮件营销。网站优化目标网站 目标会因业务类别、业务目标客户、
　　随着互联网的普及，大部分企业都会设立自己的网站，通过网站推广自己的品牌和业务，浏览互联网寻找企业网站。这是一种机会。因此，公司建立了自己的网站，也对网站进行了优化和推广，让更多的人可以找到和访问网站。如何优化网站？小编认为必须采用以下方法： 1、如何优化网站？优化整体结构在优化网站时，首先要了解各个搜索引擎对网站结构的评价。网站 的某些结构从不组织并且非常混乱。这里的用户体验很差，当然，搜索引擎也不会为自己的用户推荐这么糟糕的资源。树形结构和扁平结构更受搜索引擎青睐，更愿意推荐给用户，这样她才能获得更高的排名。2、如何优化网站？页面内容优化后，用户仍然需要访问网页的页面。这些页面能为用户提供什么样的阅读体验？对用户有好处吗？您能否找到问题的解决方案决定了您对 网站 的访问时间和跳出率。一个网站的访问时间和跳出率是其权重参数的重要参考值，而权重决定了一个网站的排名位置，所以，对于网站的页面内容原创和质量，是网站的主要工作 优化。通过以上分析，相信网站的建设者和运营者对于如何优化网站已经有了非常明确的答案。对于用户来说，网站优化是更好的体验。
　　
　　网站外部链接单一且质量低下。目前，我们一直在讨论内容为王的话题。作者并不否认内容的重要性，但是对于网站来说，适量的外链是非常有必要的，很多企业网站的作者发现他们也会开发文章更新，为什么老网站的权重几年了还是没有起色，笔者观察他们的网站外链，差不多有十几个，上百个，是什么原因？主要来自传统公司对网络营销的 seo 了解不多。他们网站都由文员或前台工作人员兼职。这些文员不知道如何优化seo。内容，内容质量未必说公告是企业新闻，也是独立的原创，但是网站对内容的优化是没用的，这种网站的大骗局是从来没有高权重如果你查看他们的网站外链，你会发现一般这些公司都有很少有外部链接。即使有些公司有时会发布一些外部链接，但这些外部链接也很惨，质量也很低。因为这些兼职人员甚至不知道如何发送外部链接？如何发送高质量的外部链接？这是兼职和全职SEO优化之间的区别。即基于企业网站，以及网络服务商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客户、供应商、卖家等网络营销网站优化的郑重承诺网站 大骗局是从来没有高权重 如果你查看他们的网站外部链接，你会发现一般这些公司的外部链接很少。即使有些公司有时会发布一些外部链接，但这些外部链接也很惨，质量也很低。因为这些兼职人员甚至不知道如何发送外部链接？如何发送高质量的外部链接？这是兼职和全职SEO优化之间的区别。即基于企业网站，以及网络服务商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客户、供应商、卖家等网络营销网站优化的郑重承诺网站 大骗局是从来没有高权重 如果你查看他们的网站外部链接，你会发现一般这些公司的外部链接很少。即使有些公司有时会发布一些外部链接，但这些外部链接也很惨，质量也很低。因为这些兼职人员甚至不知道如何发送外部链接？如何发送高质量的外部链接？这是兼职和全职SEO优化之间的区别。即基于企业网站，以及网络服务商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客户、供应商、卖家等网络营销网站优化的郑重承诺 你会发现一般这些公司很少有外部链接。即使有些公司有时会发布一些外部链接，但这些外部链接也很惨，质量也很低。因为这些兼职人员甚至不知道如何发送外部链接？如何发送高质量的外部链接？这是兼职和全职SEO优化之间的区别。即基于企业网站，以及网络服务商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客户、供应商、卖家等网络营销网站优化的郑重承诺 你会发现一般这些公司很少有外部链接。即使有些公司有时会发布一些外部链接，但这些外部链接也很惨，质量也很低。因为这些兼职人员甚至不知道如何发送外部链接？如何发送高质量的外部链接？这是兼职和全职SEO优化之间的区别。即基于企业网站，以及网络服务商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客户、供应商、卖家等网络营销网站优化的郑重承诺 因为这些兼职人员甚至不知道如何发送外部链接？如何发送高质量的外部链接？这是兼职和全职SEO优化之间的区别。即基于企业网站，以及网络服务商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客户、供应商、卖家等网络营销网站优化的郑重承诺 因为这些兼职人员甚至不知道如何发送外部链接？如何发送高质量的外部链接？这是兼职和全职SEO优化之间的区别。即基于企业网站，以及网络服务商（如搜索引擎等）、合作伙伴、客户、供应商、卖家等网络营销网站优化的郑重承诺
　　有利于各种网络营销方式的应用，可以积累宝贵的网络营销资源（获取和管理注册用户资源等）。日照网站优化联系方式
　　叙事显示78个汉字，关键词从未被限制。这里所说的标准化是搜索引擎能够充分展示的空间。影响搜索引擎优化性能。网站TDK优化注意2：网站建议一个页面用一到三个关键词优化。同一页面不要叠加或添加大量内链，添加大量内链会误判为网站优化过度，适当添加内链即可。3、网站栏目列表页优化网站栏目列表页也需要优化。栏目列表页是除网站首页外的高权重页面。相比之下，文章的页面方面，网站的栏目页面更有可能获得不错的排名。如果网站列表页没有优化好，就会白白浪费权重，还会导致网站降级。过多的链接或过度优化会导致页面的整体权重大于首页，这也是我们不希望看到的。因此，我们还需要注意网站列表的优化，不过这里没有太多需要注意的地方。一是网站@网站列中文章的个数，二是网站列表的导航和布局状态。1、网站列表页文章的个数不宜过多，过多会导致首页权重下降。这里视情况而定。企业网站一般有10到20个左右的列表页文章。留言站文章可以达到30个或更多，实际数量取决于网站首页的链接数量和文章的数量。2、网站的导航状态，无论网站的导航是面包屑，底部还是顶部，都不需要打开。日照网站优化联系方式
　　山东晨星信息技术有限公司主要从事振道集团的相关业务。业务范围包括：获客系统、CRM系统、网站建设、小程序、网站SEO优化、财务系统、业务推广、引流转化、二次推广等。为中小微企业提供营销解决方案，帮助企业打造优质的互联网营销品牌形象。公司秉承“一次合作，终身朋友”的服务宗旨，专注于数字营销技术、产品、服务和资源的创新与整合，解决企业在互联网营销中的难题，为客户提供一站式解决方案。网站建设、推广、和再营销。，全方位推动需求转化，形成全网营销闭环。欢迎行业领导来电咨询。
　　推荐文章:网站文章有些没有被百度收录，内容可以进行修改吗？
　　扎克管理员在 4 年前回答
　　首先，检查服务器的原创日志，看看它是否被捕获文章？如果没有抓取，应该是网站结构问题，不一定与内容有关。
　　确定某个网页已被多次抓取而未收录通常是内容质量问题。要修改页面的内容，您必须修改或添加整个文章内容，而不是修改标题，更不用说关键词标签了。
　　同样，首先，您必须确认内容原创。如果它来自采集，收录正常的。
　　
　　黄小全4年前回答
　　这也是很多人的问题
　　1.如果不收录 文章，修改后还能收录吗？
　　2.说文章收录，没有排名，修改后还能有长尾词排名吗？
　　
　　事实上，在分析了收录率之后，
　　做过大站优化的人就会知道，网站的收录率每天都在波动，从这一点上我们就可以知道，文章收录，不一定总是收录状态，不一定一直排名。此外，一段时间后可能会继续收录，这不是收录，这是一个重复的过程。
　　因此，对于未收录文章，可以修改标题和内容。收录 文章请勿修改内容和标题。
　　如果修改或伪原创或粘贴采集的内容，建议不要修改，浪费时间，仍然没有效果。 查看全部

　　解决方案:阜新本地网站优化选择
　　现在在网站优化文章更新和网站关键词排名也是密切相关的，因为网站文章和新内容被客户看到是否它可以解决他们的问题和他们自己的需求。那么，网站更新文章的基本要素是什么？网站优化是一个不断更新的工作，SEO优化人员也需要根据客户需求和搜索引擎算法。继续将 文章 写入 网站。这样，如果每天重复同样的工作，可能会出现烦躁和疏忽，并且会在网站文章上执行采集，以维持网站的正常更新，和搜索引擎正常爬取，但是这种现象一定不能出现，因为新的搜索引擎喜欢爬新的文章。如果你频繁采集文章，那么搜索引擎可能对网站不太友好，导致排名下降或排名下降的现象。网站优化可以有效提升宣传效果。阜新本地网站优化选择
　　网站优化时需要注意的细节有： 1、选择关键词和关键词是用户来网站的依据。用户在搜索某个词时，可以通过搜索词找到你的网站，所以在选择网站关键词的时候一定要注意，一定要根据产品、商家来选择或网站显示的服务选择网站关键词，根据网站关键词挖，挖出网站相关长尾关键词 ，并选择合适的网站在关键词的关键词之后，就可以开始优化工作了。2. 网站关键词 layout, when 网站关键词 is selected, 关键词 layout needs to be done in 网站, and 关键词 对网站的各个部分进行合理的布局，不要出现关键词的堆积现象，得不偿失。丹东信息化网站优化选择网站优化是一项系统性、全局性的工作。
　　
　　在网站的优化之前，先总结一个清晰的思路，知道哪些部分是重点，每个需要优化的部分如何安排优先级，每个阶段需要达到什么样的目标. 一、代码优化，在网站优化，代码优化要放在重要的高度，否则会导致爬虫难以识别框架，导致收录无法使用的现象。网页中使用的标签和布局应与工作一起优化。不定期的进行review，不断的做redirect的工作。2、关键词的选择，至于用哪个关键词，主要看三个指标，分别是竞争度、流行度和相关度，主要是根据网站的定义在三个方向上，选择的词汇应该是比较适度的竞争和比较有上升潜力的。3、优质的内容，内容越好，越容易引起浏览者的注意，页面停留时间越长，搜索引擎越能定义为网站，因此获得更高的权重，是确立网站的意义，提供其他网站上搜索不到的新鲜内容，自然对搜索引擎和观众来说更有价值，进一步提高转化率。4、如果要全方面降低开支，难免会带来很大的优化开支，尤其是买或者写原创文章往往是成本的大头，
　　在网站的优化过程中，除了TDK设置、网站关键词定位等一些比较重要的设置外，还有一些细节的优化也很重要，可以有效帮助我们提高网站的排名，1.网站地图的制作，网站的地图对于网站来说非常重要，它是容器网站的所有链接中，搜索引擎通过地图可以抓取到网站的所有链接，包括深层链接，可以清楚的了解网站的结构。2、定期更新网站的内容，网站要定期更新内容，这样在搜索引擎爬取的时候，会有新鲜的内容爬取，下次你会更喜欢。如果更新内容的时间是固定的，那么搜索引擎抓取的时间也是固定的，这对网站的排名非常有利。网站优化的竞争越来越激烈，在搭建外链的时候更要注重创新。
　　在做网站优化工作时，根据关键词的难易程度，主核关键词要放在首页，副核关键词的竞争力比主核关键词的竞争力要小，而且栏目也是直连首页，权重也很高。虽然权重比首页略低，但是对二次核关键词的排名没有压力，只要网页页面布局合理，关键词的排名栏目页也可以获得不错的排名，甚至可以超越其他首页的排名关键词。所以次核关键词的排名可以自己重新排列。页，
　　在做网站优化的时候，首先需要优化网站的内部。阜新一站式网站优化收费标准
　　
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　　在网站的优化行业，基础是优化网站的关键词。我们可以优化网站页面和文章的内容。@网站单个页面的整体优化将带动网站关键词的排名。文章内容优化是网站对关键词内容更新的优化。内容方面，需要注意的是，内容一定要更新为网站关键词的内容。我们在优化网站关键词的同时，也可以针对网站关键词相关的长尾词进行优化。当我们优化长尾 关键词 时，我们也优化了 关键词 @网站 一种优化方式。然后是网站的标题，必须设置网站的TDK，我们要改关键词
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　　上云信息技术（辽宁）有限公司是一家背景雄厚、信誉可靠、努力拼搏、展望未来、有梦想、有目标的公司，是一家有组织、有系统的公司。共绘蓝图，我们在辽宁省及其他地区的商务服务行业积累了大量忠实的客户粉丝，也获得了良好的用户口碑，为公司的发展奠定了良好的行业基础。也希望公司能成为未来的佼佼者。***，努力为行业的发展贡献自己的力量。我们相信精益求精、持续改进创新、自我完善的工作态度，
　　解决方案:外贸线上推广如何把控关键字密度？
　　在做谷歌推广的时候，不可能明确谷歌评估网页相关性的具体指标。事实上，关键词密度是一个特别重要的项目。那么指数越高越好吗？如何协调关键词在文本中出现的频率？和万城云商一起突破外贸线上推广。
　　关键词密度的由来：
　　
　　事实上，我们可以把关键词密度看作是一种被谷歌索引的标签。如果网站发布的文章等内容与标签的内容一致，则可以说明该网页相关性强，效率更高。为访问者提供更好的用户体验。通过关键词密度，谷歌能够更好地判断网页内容。
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　　很多做SEO的人会认为，只要在文本中加入更多的关键词，就会欺骗谷歌系统，SEO优化效果会更有效。但我们通常不推荐这种“不光彩”的方法。你必须知道谷歌不是素食主义者。如果不是通过合法的方式在网上推广外贸，谷歌会迅速发现并处罚此类网页。
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　　Google 没有建议的关键字密度。适合你的关键词密度网站需要分析。您可以根据选择的关键字和在搜索结果中排名靠前的内容来分析关键字布局。您还可以使用具有相似关键字的词来描述您的页面内容。如有必要，还可以使用可分析竞品的 clearscope.IO 等工具。
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