汇总:零一：用Excel采集淘宝 100页搜索数据
　　大家好，我是电商数据分析专家零一。
　　让我从一则广告开始。我是电商最权威的数据分析社区。每周发布原创蓝海产品资讯，帮助商家了解商机。如果您有兴趣，请来聊天。
　　进入正题，用Excel采集数据并不难，用VBA或者Power Query都可以实现。搜集淘宝100页的搜索数据不难，就是用Excel有点难。因为在淘宝反爬虫机制的作用下，100页就意味着搜索结果页被连续访问了100次。这并不难。
　　那么，还是从头说起吧，不然这篇文章会很沉重（大家看不懂）。
　　简单来说，采集
数据有三个过程，即找数、采集
数据、清洗数据。
　　找号就是从网页的源码或包中找数据，找到数据才能找到目标URL。
　　以淘宝搜索为例，搜索关键词茶烟后，浏览器上的网址。
　　%E8%8C%B6%E7%83%9F&imgfile=&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.2017.201856-taobao-item.1&ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170306
　　在页面上点击鼠标右键，在菜单中查看源代码或者查看源代码，只要表达这个意思就对了，因为不同的浏览器有不同的称呼。
　　重要的一步，源代码页搜索前台看到的目标信息，比如标题或者价格。
　　搜索得到的解释数据都在这个URL中，所以上面的URL就是目标地址。
　　但是此时只有一页数据，而目标是100页，这个怎么建呢？
　　
　　s=44
　　s=88
　　s=132
　　通过观察2-4页URL的不同，不难发现该页是一个从0开始，以44为步长的等差数列。所以用Excel很容易实现，生成100页的网址。
　　这样，有了目标URL，就可以进入下一个链接了。
　　数据采集​​就是下载目标URL的文件。
　　将链接加载到 Power Query（查询编辑器）
　　有两个关键操作。第一点是添加cookie。如果没有 cookie，您将需要登录。
　　在开发者模式下（网页按F12），找到文档的cookie，复制cookie的内容。
　　在 Power Query 中添加 cookie 的内容。
　　之后，是时候下载数据了。要下载数据，请使用 Web.Contents 和 Text.FromBinary 将文件转换为文本，也就是我们在前台看到的 HTML。
　　
　　Text.FromBinary(Web.Contents(,[Headers=[#"cookie"=[cookie]]]))
　　但是此时这还不够，即使有cookie，在一定时间内过于频繁的访问淘宝搜索页面也会受到限制，所以还有第二个操作要点，就是加延迟。
　　Function.InvokeAfter(()=>采集过程, Duration.FromText("00:00:05"))
　　很明显，延迟设置为5秒，正常人应该在每个页面停留不少于20秒。设置5秒的目的是为了避免cookie过期。
　　把它们放在一起，整个功能是
　　Function.InvokeAfter(()=>Text.FromBinary(Web.Contents([URL],[Headers=[#"cookie"=[cookie]]])),Duration.FromText("00:00:05"))
　　这样可以下载100个网页文件，每个文件都以文本形式存在。
　　清洗是从下载的文件中提取目标数据。
　　这不是我今天要讨论的。这个提取数据的过程可能比以前下载网页要难，花费的时间可能是以前的两倍。
　　文章结束！
　　零一原创刊物
　　教程:优采云
采集器采集网页文本内容的方法
　　优采云
Collector是一款多功能的网页信息采集
工具。本软件采用了全新的信息采集方式，可以帮助用户更加快速的采集网页中的数据，并且可以分析各个网页模块，有选择地采集网页中的数据。很多用户在需要采集
网页内容时，大多是采集
网页的文字内容。由于还有一些用户不知道如何使用这款软件来采集网页的文字内容，那么小编就来给大家分享一下操作方法的具体步骤。有需要的朋友赶紧来看看小编分享的方法吧。希望本教程能对大家有所帮助。
　　方法步骤
　　1、首先，打开软件后，我们需要在软件主界面输入我们要采集的文字内容的网址。输入网址后，点击开始采集。
　　
　　2、点击开始采集后，软件会自动识别网站的网页界面，用户可以移动鼠标在网页中选择要采集的元素位置，点击选择后，选择在出现的界面中采集
元素的文本。
　　3、选择点击采集该元素文本选项后，界面会出现一个智能提示窗口，提示我们保存并开始采集操作，然后我们点击。
　　4、点击后，将进入采集
操作界面。稍等片刻，软件会回到采集完成的窗口，这时我们点击导出数据的按钮。
　　
　　5、点击导出数据按钮后下一步就是选择我们要导出的方式。小编将以HTML文件为例进行演示。点击选择按钮后，点击右下角的确定按钮。
　　6、最后点击确定按钮后，会来到另存为文件界面，然后我们在界面中输入要保存的文件的名称，然后点击保存按钮。
　　以上就是今天小编给大家分享的使用优采云
[url=https://www.ucaiyun.com/
]采集器软件采集网页文本内容的操作方法和步骤。需要采集素材的用户可以使用本软件进行采集。有兴趣的朋友们赶快试试小编分享的这个方法教程吧。 查看全部

　　解决方案:阿里巴巴国际站常用11种关键词查找方法
　　绝大多数阿里国际站客户通过搜索关键词寻找合适的供应商。关键词是营销客户的重要环节。如果关键词没有选好，就像射箭没有对准目标，很多工作都是无效的。那么今天就给大家带来一些我总结出来的关键词站内站外的详细搜索方法。大家可以根据自己的实际情况使用。
　　1、平台首页搜索栏下拉框及过滤条件
　　当我们输入产品词时，这里会出现一些关键词，我们可以从中选择与我们的产品相关的词，也可以添加一些修饰符来得到不同的结果。
　　2. Data Steward - 热门搜索词
　　后台进入Data Manager-Hot Search Words，直接在搜索框中输入产品词搜索即可，一次最多放3个词，用逗号隔开，结果出来后，按搜索降序排列知名度，然后选择最相关的词就可以加入直通车，方便以后推广。
　　3. 数据管家——行业视角
　　在数据管家以行业视角，可以找到关键词和关键词下该类目最近行业上升趋势的热搜词。
　　4. Data Steward-我的产品-词源
　　
　　词源显示了买家搜索词，为产品带来曝光和点击，您可以从这里添加一些客户经常使用的搜索词关键词。
　　5. 数据管理员 - 我的话
　　我的词包括已经设置好的关键词和没有设置但是买家用来找到我们产品的单词，还有外贸直通车推广中加入的单词。这里我建议选择一些有效但不用于分发的产品 关键词。
　　6. 数据管家-RFQ 商机
　　在RFQ商机中，可以找到与行业相关的关键词，选择与产品高度契合的词来使用。
　　7. 数据管理员 - 访客详细信息
　　在访客详情中可以看到客户常用的搜索词，了解老外的搜索习惯。
　　8.发布产品时的关键词下拉框
　　
　　发布产品时，关键词位置会出现热搜词和蓝海词的下拉框，选择与产品相关的词使用。
　　9. 商品详情底部相关搜索
　　在阿里首页输入关键词，打开同行业产品，在产品详情底部选择相关词。
　　10. 优秀同行使用 关键词
　　同行评选的那些做得好的关键词作为标杆，是我们学习和参考的重要依据！俗话说，知己知彼，百战不殆！打开优同行的产品详情，右键查看网页源代码，按Ctrl+F输入“Keywords”可以看到该同行产品的关键词。
　　11、使用国外知名电商平台
　　另外，我们可以在ebay、wish、amazon等国外购物网站上搜索自己的产品，了解老外的搜索习惯和名字。
　　以上就是小编为大家总结的11种常用的关键词国际网站搜索方式。可能有朋友觉得这样查词很浪费时间，效率很低，所以这里推荐给大家一个我一直在用的。搜索关键词神器可以大大缩短我们找词的时间。
　　倚天剑出，谁争前锋！不仅可以查询热门搜索词、P4P关键词和阿里谷歌搜索联想词，还可以一键导出表格，方便我们整理关键词。
　　有朋友说我们的产品和“那个”店基本一样，为什么别人的询价那么高，我很想知道他们用的是哪个关键词。倚天剑的这个功能太神奇了！我们把同行业的店铺网址放上去，就可以自动抓取整个店铺的关键词，再也不用用代码去查每个详情页了。
　　核心方法:西安SEO优化常用工具大全
　　俗话说，知不如行。即使你知道这些工具，如果你把它们放在那里，你也从来没有使用过它们，它们对你也没有用。只有当你使用它们时，你才会知道它的真正好处。比如百度风云榜，百度指数等等。
　　1. 关键词采集工具
　　1、百度下拉框关键词批量采集工具：可以快速批量采集百度下拉框热门关键词。网上有工具~
　　2、百度推广后台：百度推广后台需要现在开通百度推广。注册后可以使用其关键词工具快速获取关键词。每个母词可瞬间扩充300个词。
　　3、百度风云帮：百度风云帮是一个很“特别”的关键词工具，因为百度风云帮的前10个词被搜索几万到几十万个词，需要抢流量的热门搜索词。准备！
　　4.金花关键词工具：著名SEO工具大师肖军的强大之作！提供百度指数、百度搜索量，提供KR、KPI数据工具。在PC时代非常有用。作者现在也变了哈哈~
　　5.爱站关键词采集工具：爱站关键词采集工具，支持多站多关键词，查询结果数据导出，爱站网站登录，登陆页URL查询，查询区间设置等等。
　　2.外链查询和外链生成工具
　　1、百度站长平台外链查询工具：百度官方的外链查询工具，优点是可以查询任何网站的外链，缺点是外链是未经任何分析的原创
数据。
　　2、强大的网站反向链接查询工具 Ahrefs：可以找到很多竞争对手网站的优质反向链接资源。自从雅虎关闭反向链接查找工具后，这个工具就成了替代品。这是异国他乡，还得交钱~
　　3、Backlinkwatch：Backlinkwatch的数据来自之前的工具Ahrefs，提供1000个反向链接的数据输出，足够一般企业网站研究竞争对手的反向链接。
　　4. OpenSiteExplorer：来自国外最知名SEOMOZ的OpenSiteExplorer，虽然数据量不如Ahrefs多，但优点是该工具完全免费使用！
　　5. Majesticseo：又一个国外的超棒外链查询工具！非常人性化的是这个工具提供了中文版！
　　6、卢松松超级外链群发工具：虽然这个SEO外链工具生成的外链质量不如写软文，但是可以增加搜索引擎抓取入口，加快文章收录。（适合初学者，但不要过度）。
　　3.批量查询工具
　　1、百度/360关键词排名批量查询：站长关键词排名批量查询工具，无查询限制，一次查询N百万，支持多站竞品查询，智能延时。
　　2、百度/360采集
批量查询工具：LINK114 百度/360采集
批量查询工具，无查询限制，快速批量，智能延时，支持网址抽查。
　　4.网站日志分析工具
　　1、金华站长工具：金华站长工具包括排名查询、域名查询、域名管理、友情链接查询、百度权重、360权重、日志分析等众多SEO软件。
　　2.Lightyear日志分析工具：lightyear日志分析工具是著名SEO大神国平分享的，这个暂时没有更新~
　　3.awstats：awstats是一款免费但功能强大的网站日志分析工具，安装在服务器上
　　五、网站信息查询工具
　　1、SEO综合查询：站长之家推出的一款工具，可以快速查询网站的SEO概况。
　　2、爱站网综合查询：最出名的是百度权重查询，虽然百度官方没有发布任何权重值信息，此类第三方工具仅供参考。
　　3、站长帮手：即时知道哪些友情链接被私下删除，自动识别JS链接、iframe链接等欺诈链接方式。现在已经逐渐发展成为一个综合性的站长工具站点。
　　
　　4、国外SEO工具：覆盖功能最多的SEO查询网站，英文版网站使用。
　　5、网站流量工具：网站流量增长工具可以不断刷新您的网站页面，让您的网站流量立刻翻倍，快速提升您的Alexa排名。
　　6. Alexa查询工具：可以查询Alexa的世界排名。
　　7. Alexa工具：alexa世界排名工具是alexa排名优化的在线工具，用于提高网站alexa排名，增强网站竞争力。
　　六、网站流量统计工具
　　1、Google Analytics：专业级的免费统计工具，数据准确，定制化程度高，功能齐全，但新手上手较难。
　　2、百度统计：一款符合中国站长使用习惯的统计工具。提供专业的流量统计分析（可能有利于百度收录），统计IP数量略低于其他工具。
　　3、CNZZ统计：国内站长使用最多的统计工具，功能全面，是国内免费统计的领头羊。现与友盟合并，地址：
　　4、51LA统计：操作简单，数据一目了然，有时会出现一些小问题。
　　7. 站长工具
　　1、Google站长工具：一个在线站长管理平台，免费提供详细的网页在Google上的显示率报告，站长可以查看自己的网站在Google中的收录情况和排名情况。【最喜欢的】
　　2、百度站长平台：站长必备站长工具，主要服务于提交百度网页采集
的数据，国内站长必备。【最喜欢的】
　　3、360搜索站长平台：功能比较简单。
　　4、搜狗站长平台：功能类似。其特色包括匹配中文站点名称和匹配网站图标。搜狗此次推出站长平台，实在是太低调了。
　　5. Bing Webmaster Tools：使用 Bing 有关搜索查询、爬网和搜索流量的数据，吸引更多访问者访问您的网站。
　　6、即时搜索站长中心：人民网搜索引擎推出的即时站长平台，目前平台功能还比较简单。
　　7、安全联盟站长平台：主要功能是网站安全检测、漏洞修复、漏洞扫描等功能。
　　8、Yandex 网站管理工具：Yandex 是俄罗斯最大的搜索引擎，也是欧洲第二大最受欢迎的搜索引擎。它成立于1997年。
　　8.网站速度测试工具
　　1. Alitest：功能强大，这个对于测试站点速度和提供优化方案还是很不错的。
　　2.卡卡网：国内常用的网站测速工具。优点是可以测试很多节点。
　　3、分布式监控点：来自国内常用的网站测速工具监控宝，优点是检测速度快。
　　4. gtmetrix：国外一款测速工具，优点是可以提供详细的数据。【最喜欢的】
　　5.whichloadsfaster：一款国外网站速度比较工具，可以比较两个网站的打开速度。
　　6.谷歌自带网页测速工具（需要翻墙哈哈）
　　9. 免费 CDN
　　
　　1、DnsPod：国内老牌DNS服务商，为各类网站提供优质电信、网通、教育网两线或三线智能DNS免费解析，提高网站解析速度。
　　2、DnsPod国际版：国际版不能注册国内IP，需要有国外IP，或者把浏览器语言改成英文才能正常访问。
　　3、360网站卫士：功能丰富，包括免费CDN、CC防护、网站防火墙、DDOS防护、页面压缩、访问加速等功能。
　　4、平安宝迷你CDN：新兴的免费CDN服务，注册门槛较高，用户评价较少，网站加速好坏难以辨别。
　　5、加速：免费CDN，平均加速200%以上，访问量提升19%。唯一不影响使用前后网站访问量和搜索引擎排名的免费CDN平台。
　　6、Webluker：一站式综合运维服务平台。整个技术团队虽然比较年轻，但是已经成长为国内最知名的CDN服务商。
　　7. CloudFlare：早期的免费CDN服务。如果您的网站被来自世界各地的用户访问，那么 CloudFlare 一定适合您。
　　8、云盾：“云盾”安全防护系统，新兴力量，后起之秀，为网站和在线应用提供一站式安全加速解决方案。
　　9、Nimsoft：国外CDN，在全球几十个国家（包括中国）有服务器，国外网站推荐，提供网站检测工具。
　　10. 网站安全检查
　　1. 安全联盟：中立、公正、可控的第三方组织。已与百度、腾讯、招商银行等近800家机构和企业官网达成合作。
　　2、360网站安全检测：360网站安全检测，我认为是功能最全的系统，提供免费的网站漏洞检测、网页木马检测、网页篡改监控服务。
　　3、监控宝：监控您的站点是否可访问，发送失败通知，深入分析响应时间，生成性能报告，助您提升性能和服务质量。
　　4、百度网站安全检测工具：很重要，引用腾讯、金山、瑞星、小红三、智创宇的数据库，如果你的网站在搜索结果中被标记为不安全，你可以提交投诉。
　　5、腾讯电脑管家安全检测：聊天窗口发送的URL会调用这个数据库，更有效。
　　6、瑞星网站密码安全检测系统：通过综合分析报告，为管理员提供快速修复网站密码安全隐患的建议。
　　7、诺顿在线网站安全检测：可以帮助您了解网站的真实性和安全性，避免互联网上的病毒和木马，防止被钓鱼网站欺骗。
　　8、安全宝：特色功能，修复网站漏洞，免费mini CDN加速，可视化网站报告，创新工场会员。
　　9、SCANV安全中心：与百度深度合作的安全测试网站。百度搜索结果中风险提示中的部分数据引用自SCANV。站长要注意了。
　　11.网站联盟广告百科全书
　　1、百度联盟：网站必备的赚钱工具，审核严格，备案，支付方便，但可以减税，广告种类多。
　　2. Google adsense：站长投放联盟广告最多。单价高，付款是美金。申请方便，但是监控很严。一个错误将导致帐户被关闭。【最喜欢的】
　　3、淘宝联盟：适合淘宝客户站长，投放广告方便，提现方便，适合电商淘宝客户。
　　4、搜狗联盟：作为百度联盟的补充，如果被封杀，可以考虑使用搜狗联盟。
　　5.盘石旺猛：虽然口碑好像不是很好，但是还是推荐一下哈哈。
　　以上是初步整理，来源在线，适合新手看看~ 查看全部

　　案例研究:营销研究中文本分析应用概述(含案例及代码)
　　本文相关资料
　　克里斯蒂安·洪堡、马丁·克拉曼和阿恩德·沃姆伯格。2022. 市场研究手册.
　　Humphreys A. （2019） 自动文本分析。在：Homburg C.，Klarmann M.，Vomberg A.（编辑）市场研究手册。斯普林格，湛。
　　汉弗莱斯、艾希莉和丽贝卡·王仁辉。“用于消费者研究的自动化文本分析。”消费者研究杂志44.6（2018）：1274-1306。
　　总结
　　在过去的二十年中，可供营销研究人员分析的文本数据量呈指数级增长。然而，书面语言充满了复杂的含义、歧义和细微差别。营销研究人员如何将这种丰富的语言表示转化为可量化的数据，以进行统计分析和建模？本章介绍各种文本分析方法。在涵盖了文本分析的一些基础知识之后，总结和探讨了营销研究中的应用，如情感分析、主题建模和组织传播研究，包括产品发布口碑反应的案例研究。
　　关键词
　　一、引言
　　若要了解自动文本分析（稍后称为文本分析），请首先查看其与传统内容分析的关系。内容分析是社会科学中用于系统评估和分析信息内容的方法，通常以文本的形式，内容分析的最早传统可以追溯到16世纪的修道院生活，但现代内容分析最早是由Max Weber（1924）提出来研究新闻学的。从那时起，社会学和传播学的学者使用人工编码的内容分析来调查媒体内容的差异，描述随时间推移的传播趋势，揭示组织或个人关注的模式，并检查个人的态度、兴趣、意图或价值观或群体（例如，Berelson 1971;甘森和莫迪利亚尼1989）。
　　传统的内容分析首先通过Kassarjian（1977）方法大纲引入消费者行为领域，然后由Kolbe和Burnett（1991）重新发明以提高可靠性和客观性，主要关注计算代码之间一致性的标准（另见Grayson和Rust 2001）。在消费者研究和营销中，传统的内容分析已被用于分析杂志广告（Belk and Pollay 1985）、直邮（Stevenson and Swayne 1999）、报纸文章（Garrett 1987）和口碑传播（Moore 2015;菲尔普斯等人，2004年）。虽然文本分析可以提高传统内容分析的效率和可靠性，但它也有局限性。例如，计算机化的文本分析可能会遗漏文本中的微妙之处，并且无法编码更精细的含义。
　　文本分析并不是什么新鲜事，但自从个人计算机被广泛采用以来，它变得更容易实现。General Inquirer（Stone 1966）是最早用于消费者研究的计算机内容分析工具之一（Kranz 1970）。Kranz（1970）解释说，营销中的内容分析涉及字典创建，但没有涉及类别创建，有效性等。从那时起，文本分析取得了长足的进步。
　　二、文本分析的方法
　　在目前的实践中，自动化文本分析基本上包括字典方法和机器学习方法（分类方法、主题模型）。
　　2.1 字典法
　　在研究人员测量文本中的某些想法（概念）之前，他们首先需要找到文本中存在的模式，并通过构建单词列表或一组规则来完成（识别或）测量（Rayson 2009）。该方法已广泛应用于社会科学，如消费者研究（Humphreys and Wang 2018）、心理学（Chung和Pennebaker 2013;梅尔和吉尔2008;Pennebaker and King 1999），社会学（Van de Rijt等人）。2013）和政治学（格里默和斯图尔特2013;Lasswell and Leites 1949），因为词典编纂将理论思想转化为可测量的文本元素，而算法具有可靠的透明度（相比之下，机器学习算法更像是黑匣子）。另一方面，自下而上的方法在工程、计算机科学和营销科学中应用更广泛。营销策略借鉴了这两种方法，尽管基于字典的方法似乎更常见（Ertimur和CoskunerBalli 2015;汉弗莱斯 2010;路德维希等人，2013年;帕卡德等人，2014 年）。基于
　　字典的文本分析方法基于预先开发的单词列表或词典，用于计算文本中单词的出现次数。标准化词典可用于许多结构，例如情感（例如，Hutto and Gilbert 2014），与营销相关的结构，例如真实性和品牌个性（Kovács et al. 2013;Opoku等人，2006年），以及心理学中的许多标准概念（Pennebaker等人，2001年;Snefjella and Kuperman 2015）和其他领域，如政治学（Dunphy et al. 1974;斯通1966）。除了使用标准词典外，许多研究人员还选择创建自己的词典以适应特定上下文，尽管只有在标准词典不可用时才应这样做。
　　这
　　创建字典的最归纳方法是根据研究问题和假设的相关类别，从文档中按频率列出的所有单词和短语开始（Chung和Pennebaker 2013）。如果研究人员事先不知道哪些类别是相关的，他们可以使用定性研究方法在字典开发前的编码过程中创建一组相关概念和相应的单词列表（Humphreys 2010）。例如，为了研究与瑜伽行业相关的报纸文章的制度逻辑，Ertimur和Coskuner-Balli（2015）首次对报纸文章和其他历史文本进行了mainjack编码数据集。通常，数据集中随机选择的样本中有10-20%足以进行编码（Humphreys and Wang 2018），但研究人员应注意数据量，并根据类别或时间段的不均匀性进行相应的分层（Humphreys 2010）。
　　创建字典的最演绎方法是从理论概念或类别中创建词汇。然而，应该注意的是，研究人员和作家倾向于选择比文本数据中普遍存在的更抽象的单词（Palmquist et al.， 2009）。因此，有必要进行仔细的后期测试，以确保字典结构的有效性。在清理和存储文本并创建字典后，研究人员使用Python，Diction，LIWC，WordStat或R等程序来执行计数。然后可以使用传统的统计包保存和分析数据。
　　在字典构建过程中，如果要进行测试后验证，有很多方法可以验证。
　　Pennebeck等人（2001）推荐了一种验证词典的方法，但不是结果测量。在这里，三个研究助理将一个词视为代表或不代表该类别，如果三个编码人员中的两个同意，则保留该词。如果他们不这样做，则应从字典中删除该单词。然后可以计算和报告字典类别的百分比一致性，一般阈值类似于克里彭多夫的阿尔法，高于75%。Weber（2005）提出了一种饱和程序，其中研究人员从一个概念的10或20个实例中抽取样本，并让研究助理对它们进行编码以准确表示类别（或不）。如果比率低于 80%，则应修改字典类别，直到达到阈值。最后一种方法是将计算机编码的结果与来自两个或多个编码器的大量手动编码的结果进行比较。为此，人们从数据集中选择一个随机样本（数量可能因数据集的大小而异），然后人工编码人员根据类别描述对文本进行编码，并像传统内容分析一样计算可靠性。然后可以将其与计算机的附加“编码器”进行比较，以产生相似性分数。尽管这种最终方法比传统的内容分析具有优势，但并不总是必要的，并且在某些情况下会产生错误的结果。正如人类编码人员能够理解计算机无法理解的微妙含义一样，计算机能够在整个数据集中一致且均匀地编码概念，而不会遗漏或偏见。出于这个原因，在某些情况下，将人类编码与计算机编码进行比较就像将苹果与橙子进行比较。
　　基于字典的分析检查了许多领域的理论概念，例如情感情感（Berger和Milkman 2012），解释水平解释层面（Snefjella and Kuperman 2015），制度逻辑（Ertimur和Coskuner-Balli 2015），风险风险（Humphreys and Thompson 2014），言语行为（Ludwig et al. 2016;比利亚罗埃尔·奥德内斯等人，2017 年）和框架（费斯和赫希，2005 年;汉弗莱斯和拉图尔2013;Jurafsky et al. 2014）。通过基于字典的分析，可以探索各种背景，例如产品和餐厅评论（Barasch and Berger，2014，Jurafsky et al. 2014;Kovács 等人，2013 年）、推文（Mogilner 等人，2010 年）、客户服务电话（Packard 等人，2014 年）、博客（Arsel 和 Bean 2013 年）和新闻文章（Humphreys 2010 年;汉弗莱斯和汤普森2014）。
　　2.3 机器学习
　　机器学习细分为分类算法和主题建模。
　　2.3.1 分类方法分类
　　方法基于将文档分类为不同的“类型”，然后进一步描述（计算）文本的哪些元素对该文本数据的“类型”贡献了多少权重（可能性）。例如，Tirunillai和Tellis（2012）使用分类来训练机器模型，以根据星级来识别正面和负面评论。研究人员在训练数据集上使用朴素贝叶斯和支持向量机（SVM）分类器来找出哪些单词预测了星级，然后使用这些信息对整个评论集进行精确分类 - 这意味着他们的算法预测了真阳性 - 68-85%的时间，具体取决于产品类别。Villarroel Ordenes et al. （2017）通过在文本中使用显式和隐性情感指标来测量情绪和情绪强度，进一步完善了情绪测量，并在Tripadvisor，Amazon和Barnes and Noble的一组星级评论上测试了他们的框架。分类模型算法的复杂性各不相同;例如，这些方法的情感准确性从55%到96%不等（Hutto和Gilbert 2014）。
　　分类模型已用于研究综述（Tirunillai and Tellis 2012;Van Laer 等人，2017 年）、在线论坛（Homburg 等人，2015 年）、电子邮件（Ludwig 等人，2016 年）和文学文本（Boyd and Pennebaker 2015b;普莱桑等人，2006年）。例如，为了衡量留言板帖子的情绪，Homburg et al. （2015） 对明确的正面和负面帖子的训练数据集进行了分类。然后，他们使用情绪作为独立衡量标准来了解企业参与实际上增加了多少积极的消费者情绪，发现参与回报正在减少。
　　2.3.2 主题建模
　　主题建模是一种方法，它首先将文本解析为离散的单词，然后找到在统计上不太可能发生的共现模式，假设该单词独立出现（如果您不理解它也没关系，请继续阅读）。通过这种方式，分析可以识别可能由清晰呈现的单词表示的类别，然后标记这些短语以表示数据中有意义的概念或特征，就像在因子分析中所做的那样。例如，在酒店评论研究中，Mankad et al. （2016） 使用潜在的狄利克雷分配 （LDA） 来确定出现在用户 TripAdvisor 评论中的五个主题，将便利设施、位置、交易、价值和体验确定为评论者提到的关键主题。潜在语义分析（LSA），k均值聚类（Lee and Bradlow 2011），概率潜在语义分析（PLSA）和LDA（Blei等人，2003）都是主题建模方法，其中LDA是最新和最常见的主题建模分析方法。
　　LDA 是一种分层贝叶斯模型，用于确定给定文档中存在的主题概率分布的组合。在LDA主题建模之前，研究人员需要设置主题数量。假设在选择主题时存在一定的概率分布，并且在该分布中选择表示主题的单词存在一定的分布，LDA 将生成主题的最终列表（由主题中的单词列表表示）和文档中给定主题的概率。尽管大多数方法都是基于单词或短语的，但Büschken和Allenby（2016）使用句子作为分析单位进行了LDA分析，发现这产生的结果比基于单词的LDA预测分数更好。基于句子的模型假设句子中的所有单词都是同一主题的一部分，考虑到Grice的关系和方式指南，这是合理的（Grice 1975）。Büschken和Allenby（2016）使用这个模型从Expedia和On的评论中识别意大利餐厅和酒店的主题。
　　LDA已被广泛用于各种应用（Büschken和Allenby 2016;蒂鲁尼莱和特利斯2014）。与词典编纂一样，测试后验证，在这种情况下，非常希望使用保存的样本或其他预测技术（例如，外部DV）。机器只读取字面意思，因此同音字和其他口语，包括讽刺，可能会有问题，因为它们是太笼统和太具体的词。此外，仔细清理和准备文本可以减少错误，因为在数据采集
期间有时会添加文本标记（例如，页眉、页脚等）。
　　3. 文本分析的市场研究应用 3.1 情感分析
　　许多文本分析程序和从业者声称可以衡量情绪，但并不总是清楚这个关键指标意味着什么。在讨论情绪的文本分析之前，首先要讨论什么是情绪，以及情绪可以在文本中体现哪些信息。在大多数营销环境中，研究人员和从业者对消费者对品牌、产品或服务的态度感兴趣。然而，态度是复杂的心理结构，不仅包括情绪，还包括认知信念和意图（Fishbein and Ajzen 1972）。此外，对于任何给定产品，最终购买态度和未来行为（如忠诚度）的重要性在很大程度上取决于环境和参与度（Petty and Cacioppo 1979）。人们在网上表达的态度可能无法完全反映他们的基本态度，他们选择表达的态度可能存在选择偏差，他们的行为也可能与他们支持的态度不同。尽管如此，以情感表达的在线话语可以反映对品牌、产品或服务的一些潜在态度，重要的是，可以影响其他消费者之间的社会共识。情绪已被证明可以预测电影销售（克劳斯等人，2008 年;Mestyán等人，2013年）和股市回报（Bollen等人，2011年;德乔杜里等人，2008年;蒂鲁尼莱和特利斯2012）。
　　如何计算情绪分数
　　除了情绪效价，情绪也可以有力量和确定性。以前的研究已经使用明确的语义影响指标以及隐含的、更实用的影响指标，如言语行为（代表、断言和方向）来成功测量情感强度（Villarroel Ordenes 等人，2017 年）。进一步的研究表明，其他类型的语音，如指标（Potts and Schwarz 2010）和其他语用标记可以指示表达内容，通常在产品评论中表达（Constant等人，2009）。
　　使用预先开发的标准化词典是衡量跨上下文情绪的最可靠方法之一，因为这些词汇表已经在广泛的文本数据上开发和测试。例如，英语情感词典VADAR使用具有基于规则的方法的词典来衡量情绪。具体来说，Hutto和Gilbert（2014）使用了基于先前标准化词典（如LIWC和General Inquirer）的字典组合，但随后还开发了五条规则，考虑语法和语法来衡量强度。使用词典编纂方法测量情感产生的准确性从55%到96%不等，具体取决于上下文（Hutto和Gilbert 2014）。例如，Tirunillai 和 Tellis （2012） 使用星级来创建一个准确率为 68-85% 的情感分类系统。
　　3.2 通过文字分析研究口碑
　　迄今为止，文本分析在营销研究中的主要用途是研究在线口碑传播。消费者总是通过人际沟通分享产品信息（Arndt 1967），这已被证明比商业信息更有效（Brown and Reingen 1987; 另见Godes and Mayzlin 2004;钱等人，1998年）。然而，虽然口碑传播过去是面对面或通过电话进行的，但现在可以在社交购物网站（Stephen and Toubia 2010）、社交媒体（Humphreys 2015）以及第三方评论网站和平台上看到和存档。亚马逊上的产品评论，猫途鹰上的酒店评论以及Yelp上的餐厅评论！两者都提供了营销见解，以更好地了解评级与销售和股票价格之间的关系（Moe and Schweidel 2014;施魏德尔和萌 2014;莫伊和特鲁索夫 2011）。例如，Moe和Trusov（2011）发现正面评论对销售有直接影响，但这种影响有些短暂，因为随着人们发布更多的评级，评论变得相对更负面（即，帖子的社会动态随着时间的推移变得相对更负面）。此外，积极性可能因平台而异（Schweidel and Moe 2014;比利亚罗埃尔·奥德内斯等人，2017 年）。
　　在线口碑可以通过衡量情绪效价，评论数量和评级分布的方差来表达（Godes & Mayzlin 2004）。评论数和评分方差与现有建模度量值相对兼容，因为可以聚合评论数，并且可以通过起始评分或其他用户输入来衡量评分方差。情感效价虽然部分由星星测量，但最好用情感来衡量，这需要文本分析作为将语言描述的非结构化数据转换为可以合并到定量模型的数据的方法。应该指出的是，除了情感效价之外，还有广泛的语言属性和语义内容可以为市场研究提供有用的信息（Humphreys and Wang 2018）。例如，Kovács等人（2013）表明，如果评论者在评论中提到真实性，即使控制其质量，餐厅也会获得更高的评级。
　　情感在口碑传播中的作用是一个关键话题。在一项关于分享新闻文章的研究中，Berger和Milkman（2012）发现，积极情绪会增加病毒式传播，但文章中强烈的负面情绪，如愤怒或焦虑，也会增加病毒式传播。通过使用代词进行的文本分析还研究了发送者和语音上下文的影响。Packard和Wooten（2013）使用第一人称代词（“I”，“me”）的标准词典发现，消费者通过口耳相传来表示对特定领域的了解，可以更多地提高自己。消费者也被证明在向大量观众广播时通过分享较少的负面情绪来展示自己，而不是向较小的观众窄播（Barasch & Berger，2014）。在评估电影等产品时，消费者在表达他们对口味的感知与对质量的感知时，更有可能使用指代自己的代词（Spiller and Belogolova 2016）。
　　3.3 创建公司（产品）定位图和主题发现
　　文本分析可用于为品牌、公司或产品创建定位图，并根据特定类别中的属性可视化市场结构。使用 k 均值聚类或 LDA 主题建模，文本中的常用词可以按某些基础逻辑（属性、品牌）进行分组。例如，为了从一组评论中创建相机市场结构的可视化，Lee和Bradlow（2011）首先提取与特定属性（例如，电池寿命，照片质量）相关的短语，然后使用基于短语相似性的k-means对短语进行聚类（计算为词向量之间的余弦相似性）。分析发现消费者提到的属性和对消费者很重要的属性存在差异，但在尺寸、设计和屏幕亮度等专家评论中却没有。同样，使用糖尿病论坛的文本数据，Netzer等人（2012）发现了一些经常在论坛上提及的副作用，但在WebMD等网站上却没有提及（例如，体重增加，肾脏问题）。
　　主题模型和心理学理论之间存在兼容性，例如语义记忆中的传播激活（Collins and Loftus 1975）。例如，人们在谈论某种语义记忆中的相关品牌。受这一想法的启发，Netzer等人（2012）使用评论为汽车品牌制作了感知图，并将其与使用销售（调查）数据测量的品牌转换感知图进行比较。在此过程中，他们发现基于文本分析的结果与基于销售或调查数据的结果之间存在一些显着差异。例如，根据销售数据，韩国品牌的汽车与日本品牌无关。但是，根据文本数据，这些品牌被分组在一起。这表明，虽然文本分析可以捕获认知关联，但这些关联并不一定转化为品牌转换等行为（表1）。
　　文本分析方法、数据源、应用领域、算法、相关案例
　　辞书学
　　在线评论、论坛、新闻、公告、年度报告
　　情绪（情绪）、心理（如解读水平）、品牌关注度、品牌价值、公司形象等
　　
　　词频
　　汉弗莱斯 （2010）， 伯杰和送奶工 （2012）， 帕卡德等人 （2018）
　　分类学
　　在线评论、论坛、文献、推文、电子邮件
　　情绪分析、欺诈识别、产品属性、市场结构
　　监督机器学习算法，如SVM，K-Neighbor，朴素贝叶斯等Homburg et al. （2015），
　　Van Laer et al. （2018）， Tirunillai and Tellis （2012）
　　主题模型
　　产品与服务回顾，西安论坛
　　产品属性、定位图、市场结构等
　　LDA、K-均值
　　Netzer et al. （2012）， Lee and Bradlow （2006）， Buschken and Allenby （2016）
　　3.4 组织和企业环境的测量
　　最后，文本分析可用于通过分析股东报告、新闻稿和其他营销通信来衡量组织的注意力。这些研究主要基于基于字典的分析，并且通常创建字典，而不是使用标准化词典来适应行业或原创
背景和研究问题。例如，学者们开发了词典来研究企业社会责任语言随时间的变化，以揭示发展中国家的差异（Gandolfo et al. 2016）。Lee et al.（2004）在对年度报告的分析中发现，在披露负面信息时，如果这些公司倾向于向内看，一年后的股价会更高，这表明将责任归咎于公司控制因素的组织似乎比不负责任的组织拥有更多的控制权，因此投资者对负面事件的印象更好。
　　企业环境也可以通过测量媒体（如报纸、杂志和贸易出版物）来捕捉。例如，Humphreys（2010）表明，制度和文化环境的变化使美国的赌场赌博业合法化。Humphreys和Thompson（2014）研究了两次危机（埃克森美孚和BP漏油事件）后的风险感知环境，发现媒体叙述有助于遏制这些灾难后的风险感知。Ertimur和Coskuner-Balli（Ertimur和Coskuner-Balli 2015）追溯了瑜伽行业如何随着时间的推移而变化，形成了影响行业品牌和定位的独特制度逻辑。
　　3.5 处理文本数据的问题
　　虽然文本
　　为分析消费者想法和市场战略领域研究提供了一个窗口，在分析文本时仍然有几个问题需要考虑。很少有语言（如果有的话）遵循正态分布模式（Zipf 1932）。例如，像“a”，“he”和“there”这样的功能词约占正常使用的所有语言的40%。名词和动词等常用词占另外59%，这些常用词中只有一小部分通常与研究问题相关。文本数据通常是左偏的（许多零），文档通常收录
不同数量的单词，并且感兴趣的单词通常出现得太少或太频繁，无法进行有意义的比较。由于这些原因，在计算词频后，研究人员通常会在统计分析之前转换数据。此外，由于数据的非正态分布，许多测试（例如方差分析）不适合。
　　因此，文本信息几乎是文档中表示为单词的单词的百分比（例如，Ludwig et al. 2013），并且对数变换通常用于解释偏度（Netzer et al. 2012），尽管使用了几种可能的转换（Manning et al.， 2008）。TF-IDF是一种通常用于解释单词频率的度量，通过整个数据集中单词的整体频率进行归一化（请参阅Salton and McGill 1983，以及随附的转换选项以获取有关计算tf * idf的更多信息）。
　　用于测量共生的传统方法，如皮尔逊相关性，必然会导致数据集中存在大量零的问题（Netzer et al.， 2012）。作为回应，研究人员经常使用余弦相似性或杰卡德距离来比较单词和文档。通常需要使用多种方法来计算共现的一系列稳健性检查，以确保结果不会仅仅由于不经常或太频繁出现的单词而出现（Monroe et al. 2009;Netzer et al. 2012）。例如，如果像“heta”这样的词很常见，那么它们可能会与“安全气囊安全气囊”等不常见的词同时出现。然而，“安全气囊”这个词在概念上可能比像“他”这样的人称代词更容易诊断（信息量更大、更特殊）。由于数据不是正态分布的，统计检验（例如曼-惠特尼检验）可以取代方差分析，该检验检验的是排名而不是绝对数字的显著性。
　　四、拓展：专家与非专家之间，产品发布口碑的差异
　　本节介绍了一个文本分析案例，该案例使用词典编纂方法将数据分析过程分为六个阶段（摘自Humphreys and Wang （2018），消费者研究的自动文本分析，消费者研究杂志，44（6），1（四月），1274-1306）。本文仅部分介绍了消费者对 Apple iTouch 产品推出的 mp3 播放器/无线设备的反应，展示了从理论思想到文本分析的主要步骤。
　　步骤含义函数
　　1. 确定研究问题
　　确定主题，以及与之对应的几个问题
　　2. 数据采集
　　确定数据源;
　　在线数据库或新闻;
　　现有非文本数据（书籍、出版物）的数字化;
　　网络爬虫;
　　采访
　　3. 定义概念
　　定性分析数据的子样本;
　　为每个想法创建一个字典（单词列表）;
　　让编码人员检查并完善词典;
　　初始实施字典以检查误报和漏报
　　4.概念测量（计算）。
　　根据原创
数据计算相关想法;
　　根据研究问题，运行相关计算：
　　占所有单词的百分比;
　　这
　　时间段或类别中的字数百分比;
　　占所有编码单词的百分比;
　　二进制（“属于一个想法”
　　或“不属于一个想法”）。
　　5. 解释与分析
　　根据文章，您的副本从不同角度分析文本;
　　通过不同的角度进行比较;
　　
　　为研究问题选择合适的统计方法：
　　方差分析;
　　回归分析;
　　相关分析;
　　6. 测试后验证
　　子样本由研究助理或研究人员采集和编码，并根据Krippendorf的alpha评估构建的字典是否通过或失败
　　第一阶段：制定研究问题
　　这项研究提出了一个具体问题：
　　产品发布后，专家的反应是否与非专家不同？此外，随着产品的激增，专家和非专家组之间的口碑反应如何变化？
　　专家之间的口碑对产品采用的影响特别大，因此重要的是要了解他们的观点会随着时间的推移而变化，并与非专家组相比。为本研究选择的背景，Apple iTouch的发布，是一个很好的案例研究，因为产品类别和评估产品的标准在发布时都是模棱两可的。
　　第二阶段：数据采集
　　数据来自两个网站
　　研究人员采集
了2007年9月5日至2009年11月6日的iTouch文本数据。关键字搜索“iPod Touch”用于采集
当时该产品可用的所有客户评论的分析。分析中包括对该设备的多个版本（第一代和第二代）的评论，并根据发布日期进行细分。第一代 iPod Touch 于 2007 年 9 月 5 日发布，第二代于 2008 年 9 月 9 日发布。
　　包括评论者（或海报）评论日期、海报名称、评级、海报位置和评论本身文本在内的字段存储为单独的变量。从亚马逊采集
了大约 204 个帖子，从 CNET 采集
了 269 个帖子，因此样本量足够高，可以在组之间进行统计比较。
　　第 3 阶段：定义想法信息
　　处理领域的研究表明，专家处理信息的方式与新手不同（Alba和Hutchinson，1987）。通常
　　根据以前的研究，可以提出几个可行的假设。我们想要进行的战略比较是关于专家和非专家如何评估产品，以及这是否会随着时间的推移而改变。首先，人们可能会期望专家使用更多的认知语言，他们会更严格地评估设备。
　　H1：专家比新手使用更多的认知语言。
　　二、专家
　　也有望关注设备的功能，但非专家更关注设备的使用（Maheswaran 等人，1996 年）。
　　H2：专家比非专家更多地讨论特征。
　　H3：非专家比专家更多地讨论好处和用途。
　　第三，随着时间的推移，人们可能会期望专家能够吸收模棱两可的产品特征（属性），而非专家则不会。因为专家可以更容易地处理模棱两可的分类信息，也因为他们有更高的解读水平，人们会预测他们会比新手更喜欢这种模棱两可的产品，学会吸收模棱两可的信息。例如，在这种情况下，设备的存储使其难以分类（移动与 mp3 播放器）。人们会期望专家更快地理解这种歧义，随着时间的推移，他们会对这个特征进行更少的阐述。
　　H4：随着时间的推移，专家将减少谈论模棱两可的属性（例如存储空间），而非专家将继续讨论模棱两可的属性。
　　最后，先前的研究表明，专家和非专家之间的重点、功能和优势差异会对产品评级产生不同的影响。也就是说，非专家的评级将取决于对娱乐等福利的评估，但专家评级将更多地受到特征的影响。
　　H5：评级将由非专家的利益驱动。
　　H6：评级将由专家的特征驱动。
　　这些只是在线口碑分析中可以探索的众多潜在假设中的一小部分。人们同样可以探索新技术的文化框架（Giesler 2008），或者通过与博主进行产品评论来共同制作品牌传播（Kozinets 2010）。这里提出的问题是 - 随着时间的推移，专家对新产品的反应是否与非专家不同？– 旨在说明使用自动文本分析可以做什么，而不是严格测试专业知识的心理属性。
　　在这个说明性案例中，H1 到 H6 的关键思想是已知的：专家和非专家、认知表达、情感、产品特性、益处。一些思想的衡量标准——认知语言和情感语言——可以通过现有的LIWC词典获得（Pennebaker等人，2001年）。但是，其余的想法（例如产品的功能和优点）是特定于上下文的，并且需要专门构建的字典。此外，可能还有其他特征将专家与非专家区分开来。因此，在本研究的文本分析中，我们使用词典编纂方法来衡量思想。
　　第四阶段：创意衡量
　　为了进行这种分析，Pennebaker等人开发了一个标准的LIWC词典。（2001） 除自定义词典外使用。表 3 显示了标准化和自定义词典中使用的类别。标准词典包括人称代词类别，如“我”，词性，如形容词，心理测量预先测试的类别，如积极和消极情绪，以及与内容相关的类别，如休闲、家庭家庭和与朋友相关的语言。
　　在此处开发自定义词典以识别产品的口碑数据类别。研究人员没有考虑区分网站来源，并从两个网站中的每一个中选择了10条评论用于开放编码目的。然后，从每个网站中选择另外 10 条评论并添加编码，直到达到饱和 （Weber 2005）。总之，开发自定义词典所需的子样本是 60 条评论，每个网站 30 条，约占所有评论的 11%。创建了十四个类别，每个类别平均收录
六个单词。
　　这一步主要是构建一个与理论思想兼容的词典，通过不同思想的词汇来衡量不同的思想。在表3中，Category是不同想法（Category），对应的单词列表是单词，通过单词的出现次数可以计算（衡量）文本中不同想法（Category）。
　　对评论的定性分析表明，海报倾向于从功能或美学的角度谈论产品。因此，为与特征（例如GPS，相机，硬盘驱动器，电池）和美学（例如，清晰，干净，性感，时尚）相关的单词创建了字典类别。海报还反复查看设备的容量，产品的成本，并报告他们在使用产品时遇到的问题。为每个问题创建类别。由于可能有一些研究人员对产品的使用感兴趣，并且由于海报经常提到娱乐和与工作相关的用途，因此为每种用途创建类别。包括“大”和“小”类别是因为以前的社会学理论认为iPod的成功来自它提供的产品过剩 - 大屏幕，过剩容量等（Sennett 2006）。当涉及到竞争产品时，创建了两个类别来计算，包括 Apple 品牌内部和外部。
　　字典类别由三个编码人员验证，他们建议收录
和排除单词。每个字典类别的编码人员之间的百分比一致性可以在表 3 中找到。Alpha 的平均一致性为 90%。文本文件通过 LIWC 程序运行，首先使用标准词典，然后使用自定义词典。电子表格由三组数据创建：（1） 查看直接从网站采集
的数据（例如，发布日期、产品评级），（2） 来自标准词典的计算机结果，以及 （3） 自定义词典计算结果。
　　（表3.png）。
　　例如，要衡量评论文本的社会过程指标（词频），有很多方法可以编写代码来实现计算，以下只是其中之一（代码仅供参考）。
　　#构建的自定义词典(词表)<br />socialProcessWords= ['mate', 'talk', 'they', 'child']<br /><br />#待分析的某条评论文本<br />comment = 'Jim and Jam have a new iTouch.They talk the iTouch is wonderful.'<br /><br />#构念测量方法(统计评论文本中自定义词典词语出现的总次数)<br />def calculate_SocialProcess(text):<br />    num = 0<br />    words = text.lower().split(' ')<br />    for word in words:<br />        if word in socialProcessWords:<br />            num=num+1<br />    return num<br /><br />#返回运行结果<br />socialProcessIndex = calculate_SocialProcess(text=comment)<br />print("social process index is {}".format(socialProcessIndex))<br />
　　跑
　　2<br />
　　最后对
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　　引用
　　克里斯蒂安·洪堡、马丁·克拉曼和阿恩德·沃姆伯格。2022. 市场研究手册.瑞士查姆：施普林格。
　　Humphreys A. （2019） 自动文本分析。在：Homburg C.，Klarmann M.，Vomberg A.（编辑）市场研究手册。斯普林格，湛。
　　汉弗莱斯、艾希莉和丽贝卡·王仁辉。“用于消费者研究的自动化文本分析。”消费者研究杂志44.6（2018）：1274-1306。
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　　解决方案:MATLAB下，采用DTW算法进行语音识别，其中特征参数的提取（MFCC）
　　一、选题的背景、目的和意义
　　随着社会的快速发展，人们的生活水平逐步提高，人们进入了互联网信息时代，对生活智能化的追求进一步提高。在智能生活中，语音识别技术是人机通信的重要手段，语音识别在市场上的应用和分布中非常普遍，在一些实际应用中，语音识别技术是一个非常有竞争力的关键点。例如，在声音控制领域，计算机可以准确识别输入的语音内容是关键点，此外，根据识别结果完成相应的动作。
　　计算机的发展越来越迅速，对这些设备的尺寸要求越来越严格，有时也有特殊需求，比如走路或开车时需要输入信息，传统的键盘输入法已经不能满足用户的要求，而是需要更加方便自然地在旅途中有效地输入信息。语音识别技术的使用可以解放用户的手和眼睛，有效改变人机交互的方式，如目前在一些手持电脑和手机等嵌入式电子产品上使用语音识别技术来控制[1]。
　　为此，本项目将研究基于MATLAB的人声特征识别和控制。需要实现语音控制的使用，用户需要说出指令，通过MATLAB处理的指令信号进入单片机，由单片机执行指令，人机交互非常方便，在当前物联网时代有着广泛的应用前景，这个话题也可以算是人工智能时代应用研究。说话的特征与许多因素有关，例如语气、音色、语速和说话者的情绪。因此，最重要的是建立合理的语音数学模型，提取语音信号参数的特征。在本毕业设计中，我们将对具有一定使用价值的语音信号处理进行研究。
　　2. 语音识别与控制系统方案设计
　　2.1 语音识别方法的选择
　　目前，语音识别有三个研究方向：基于信道模型和语音知识的方法、使用人工神经网络的方法和模板匹配的方法[7]。其中，方法1需要建立人类发音的数学模型，以便计算机能够理解人类的单词。方法二是模仿人脑的神经活动，学习一个新的语音，从一个单词到另一个单词，从一个单词到另一个句子，需要一个庞大的数据库。方法3是模板匹配法，是目前最常用的方法，其算法也比较简单，所以本设计选择了模板匹配法。模板匹配中还有几种匹配方法：（
　　1）矢量量化法（VQ）。
　　矢量量化是将人类语音样本训练成码本，根据
　　辨别训练得到的码本对样本语音进行编码，确定标准是量化形成的失真程度。使用矢量量化的语音识别具有非常快的优点，并且具有很高的辨别精度。
　　（2）隐马尔可夫模型方法（HMM）。
　　隐马尔可夫模型技术应用非常广泛。它将语音转换为符号，并将这些符号的序列合成视为一个随机过程，在导出时表示为系统语音状态。简而言之，HMM模型是概率矩阵的数学模型，从已知中推断未知。
　　（3）动态时间正则化方法（DTW）。
　　说话者信息不仅有稳定性原因（器官组成和发声惯性），还有可变原因（语速及其音调，发声权重和规律性）。同时比较识别模板和参考模板，然后在一定距离处检测两种模板之间的相似程度[5]。
　　以上三种方法各有优缺点，其中矢量量化方法主要用于说话人识别，而这次的设计不是针对特定的人，而是识别语音的内容，因此不适合使用。隐马尔可夫模型构建数学模型比较复杂，对于初学者来说有点困难。因此，基于上述基础，最终选择动态时间正则化（DTW）算法来实现该设计。选择动态时间计（DTW）算法的主要原因是该算法相对容易理解，广泛应用于人类语音识别领域，并且比其他几种方法更容易编程和实现。最终的识别率也是理想的，这将在软件设计一章中详细描述。
　　2.2 语音识别/控制系统的整体设计
　　语音识别是指利用一定的数据信号处理，让机器理解说话人的意思。识别语音内容是将单词的内容与许多单词区分开来，这是一种一对多的关系，这种技术一般采用模式匹配。语音控制是通过特定的通信方式将识别出的命令发送到下级计算机，实现对下级计算机单片机的控制，从而达到语音识别的目的。
　　为了实现语音识别控制，必须先训练样本，然后才能达到识别目的。样本训练一般表现为对数据的挖掘，对大量样本进行训练，然后从中提取其实质性参数。模式匹配基于一种特殊的算法，计算和分析待识别样本与训练样本的特征参数之间的相似度，最终得到最优匹配。
　　语音识别/控制系统显然包括识别和控制两部分，系统的主要部件包括上位机和下位机两部分上位
　　机模块：上位机主要是笔记本，笔记本声卡采集语音信息，用途
　　MATLAB数据处理功能首先对声音信号进行预处理，特征参数提取，语音正则化，然后利用模板匹配算法进行语音识别，最后转换成指令发送到下位机，上位机与下位机之间的通信方式为红外通信。下
　　部计算机模块：下部计算机主要以单片机为主，接收到上位机的信号后，单片机开始运行，控制被控制对象完成相应的动作，此时控制对象转向直流电机，通过语音信号控制电机的正反转， 加速、减速、停止动作。
　　图
　　2.1 语音识别/控制系统框图
　　3. 图形用户界面设计
　　软件设计分为两部分，语音识别系统设计和控制系统设计。
　　其中，语音识别系统的设计主要包括模板训练、语音采集、端点检测、窗口取景、特征参数提取、模板匹配、通信程序和人机交互界面设计。上位机的软件设计也是本次毕业设计的重点，语音识别的效果直接影响整个系统的运行。
　　控制系统软件设计以单片机设计为主，主要分为串行通信程序和电机控制程序两部分。
　　3.1 语音识别系统设计
　　该语音识别系统的软件设计主要基于MATLAB。MATLAB具有强大的数据处理功能，也称为矩阵实验室，在编程方面，MATLAB可以用C编写，而MATLAB提供了许多可以调用的函数，MATLAB的GUI功能可以轻松绘制人机交互界面。语音识别系统的软件设计分为信号采集、信号预处理、特征参数提取、窗口框架、端点检测等几个部分。软件流程图显示在以下页面上：
　　图
　　4.1 语音识别软件流程图
　　3.1.1 语音信号采集
　　一般来说，捕获语音可以通过三个步骤实现。首先是使用传感器接收语音信号，其次是信号放大和信号调理。第二种是使用A/D转换电路将语音模拟信号转换为数字信号。第三部分是利用电路接口将数字信号传输到PC。本设计过程中使用的笔记本附带的声卡调用MATLAB声卡的使用功能，因此可以直接使用计算机内存声卡功能进行语音。
　　在 MATLAB 中，声卡调用函数为：
　　fs =44000;
　　R = 录音机（fs，16，2）;
　　其中，fs是采样频率，频率越高，
　　保真度较好，但不能太高，一般来说，根据人声的特点采样频率可以在8000Hz以上，采样频率越高，硬件要求越高。 16表示采样数据以16位保存，2表示采集两个通道的语音信号。
　　3.1.2 语音信号预处理
　　语音采样后，对信号进行预处理，首先对信号的幅度进行归一化[9]。方便后续处理，避免不必要的干扰;然后通过高通滤波器，滤除一些低频噪声。最后，利用语音信号来构图帧，即利用语音的短期平滑特性[10]。对很长的语音信号进行分割，一般在10ms以内，即在时域上将波动的语音信号分为短而稳定的语音信号。具体来说，是通过在语音信号中增加一个窗口函数来实现的，即rw（n）=r（n）*w（n），其中are（n）是原创
语音信号，rw（n）是添加窗口函数后的语音信号，w（n）是窗口函数。窗口函数，就像移动窗口一样，窗口函数只有一个区间不为零，其他区间为0，所以当信号卷积窗口函数时，相当于只取那个区间的值。在语音信号的处理中，汉明窗通常用于语音框架。框架的示例如下：
　　图
　　4.2 帧长帧移例图
　　通过预处理，语音信号变得更容易分析和提取参数。预处理 MATLAB 实现代码如下：
　　k=双倍（k）;
　　k=k/max（abs（k））; % 归一化
　　k=filter（[1 -0.9375]，1，k）; % 高通滤波
　　k=enframe（k，256，80）; % 调用窗口函数
　　其中k是语音信号，在高通滤波器中，参数是滤波器系数，可以表示为等式：
　　KJ是滤波后
　　新得到的序列，Ki是滤波前的序列，通过这个差分滤波方程后语音信号会变得更加平滑，有效滤除一些低频噪声。
　　预处理后的语音信号如下：
　　图4.3 预处理后的语音信号
　　3.1.3 MFCC语音特征参数提取
　　MFCC 是梅尔频率倒谱系数的缩写。具体来说，对语音信号进行帧处理，然后提取每帧的频谱特征参数。如果保存了训练模板的语音样本，则会将其保存为模板参数文件，并在待测试的语音信号进来时调用模板参数文件以匹配模板。MFCC语音特征参数提取广泛应用于语音识别和说话人识别，其处理流程如下：
　　图4.4 特征参数提取过程
　　3.1.4 端点检测
　　（1） 端点检测功能
　　端点检测是删除语音信号的无效部分，并确定有效语音信号的起点和终点。端点检测减少了计算，端点检测质量与模板匹配的准确性直接相关[12]。因此，这部分是一个非常关键的地方，需要经过多个参数调试才能达到更好的效果。
　　（2） 端点检测方法
　　本设计采用的端点检测方法是短时能量和短时平均过零率的双阈值检测方法。
　　1）短期能源
　　短时能量是计算一帧语音信号的能量幅度，其中S（n）是窗口化后的语音信号。短期能量一般在信噪比高的情况下使用，当没有语音信号时，噪声能量很小，而当有语音信号时，能量明显增加，因此更容易区分。公式如下：
　　（4.3）
　　2）短期零穿越率
　　这
　　短期过零率基于一帧语音信号波形穿过横轴的次数，即语音信号改变正负号的次数[13]。
　　（3）软件实现要实现端点检测，
　　主要是正确设置过零率高低阈值和能量高低阈值参数，然后做端点计算，参数的选择直接影响端点检测的准确性，因此需要多次调试。当能量高于平均能量的1/8.2时，可以认为语音已经进入过渡段，当语音信号能量高于平均能量的1/4.2时，可以认为语音已经进入语音段。零越线率在辅助判断方面也起着作用。
　　MATLAB 阈值设置语句：
　　ZcrLow=max（[round（mean（zcr）*0.1），3]）; % 过零率低阈值
　　ZcrHigh=max（[round（max（zcr）*0.1），5]）; % 过零率高阈值
　　安培低=平均值/8.2;% 能量低阈值
　　安培高=平均值/4.2; % 能量高阈值
　　（4） 测试结果检测
　　结果如下，从下图可以看出，同时使用这两种方法进行端点检测的效果明显，准确识别有效语音段的起点和终点，即用红色垂直线标记的地方。
　　图4.5 端点检测结果
　　3.1.5 DTW识别算法
　　（1）算法原理
　　由于人们说同一个词的长度不同，传统的距离检测方法无法很好地计算出模板语音和测试语音的相似度。DTW算法是解决欧氏距离等方法无法解决的序列长度不等的问题，计算两个不同时间长度的序列的相似性。具体来说，通过找到这两个波形对齐的点，然后计算它们的距离，而不是直接计算。模板语音的帧数n=1~N在二维笛卡尔坐标系的水平轴上标记，参考模板的帧m=1~M标记在纵轴[5]。i 表示测试语音的帧数，j 表示模板语音的帧数 [14]。将这些语音帧与网格线连接起来的目的是根据一定的约束条件逐步计算，即表示模板语音与要用直线距离测量的语音的特征参数之间的差异，并找到距离最小的模板语音作为最佳匹配对象。通常，约束约束每个步骤的大小和方向，并且每个步骤只能沿三个方向中的一个移动，如下图所示：
　　原理如下：
　　图4.7 大田算法原理
　　
　　（2）算法特点
　　首先，因为需要将要测试的语音与所有模板匹配一次，然后找到最佳匹配点，计算量非常大，因此识别时间很长。其次，DTW识别算法的准确性与终点的检测结果有很大关系[15]。但是，由于噪声或影响终结点检测的小电流，例如无法识别终结点或将噪声视为有效语音，可能会发生错误。但是，此设计中端点检测的效果不错，因此此问题影响不大，只是识别时间的问题。如果模板太少，识别速度更快但相应的准确率会降低，相反，如果要提高识别率，只需增加模板数量，然后识别时间就会增加，所以你必须找到一个合适的中间数，这样识别时间和识别准确率都处于更理想的状态。
　　3.1.6 人机界面设计
　　这
　　人机界面是使用 MATLAB GUI 设计的。在这个界面中，设置了两个按钮，一个模板导入，主要功能是形成一个模板数据文件，模板匹配时方便调用，这个按钮只需要使用一次。另一种是语音采集按钮，主要功能是采集语音信号，说话人点击这个按钮后有提示，需要按照提示说话。
　　总结人机交互界面的主要功能，有以下几点：
　　（1） 提示说话人发送语音命令
　　（2） 显示语音识别结果
　　（3） 显示电机当前工作状态
　　（4） 语音信号波形和端点检测结果可视化
　　图4.9 界面说明
　　4、操作效果
　　打开 GUI，首先单击模板导入按钮即可
　　将模板参数另存为文档，然后单击 声音捕捉 按钮在文本框的提示下开始说话。三个波形图是：预处理的语音和终点检测、短时过零率和短时能量。以下是测试人员在用普通话对着麦克风说“反向”时的反应：
　　图4.1 界面操作结果
　　一些源代码参考
<p>function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
global R k
global StartPoint EndPoint FrameInc zcr amp
global zcrInd ampInd ref
fs =44000;
R = audiorecorder(fs,16,2);
str=[&#39;请开始说话....&#39;];
set(handles.edit5, &#39;string&#39;,str);
record(R);
pause(2.4);
pause(R);
str=[&#39;请结束说话！&#39;];
set(handles.edit5, &#39;string&#39;,str);
stop(R);
k=getaudiodata(R);
k=double(k);
k=k/max(abs(k));
t=0:1/fs:(length(k)-1)/fs;
axes(handles.axes1)
plot(t,k);
axis([0,(length(k)-1)/fs,min(k),max(k)]);
FrameLen=240;%帧长
FrameInc=80;%帧移
FrameTemp1=enframe(k(1:end-1),FrameLen,FrameInc); %分帧函数
FrameTemp2=enframe(k(2:end),FrameLen,FrameInc);
signs=(FrameTemp1.*FrameTemp2)0.01;%矩阵绝对值小于0.01为0，否者为1
zcr=sum(signs.*diffs,2);
zcrInd=1:length(zcr);
axes(handles.axes2)
plot(zcrInd,zcr);
axis([0,length(zcr),0,max(zcr)]);
amp=sum(abs(enframe(filter([1 -0.9375], 1, k), FrameLen, FrameInc)), 2);
ampInd=1:length(amp);
axes(handles.axes3)
plot(ampInd,amp);
axis([0,length(amp),0,max(amp)]);
ZcrLow=max([round(mean(zcr)*0.1),3]); %3to5 %过零率低门限
ZcrHigh=max([round(max(zcr)*0.1),5]); %5to7 %过零率高门限
AmpLow=mean(amp)/8.2; % 能量高门限
AmpHigh=mean(amp)/4.2;
MaxSilence=32; %最长语音间隙时间
MinAudio=16; %最短语音时间
Status=0; %状态：0静音段,1过渡段,2语音段,3结束段
HoldTime=0; %语音持续时间
SilenceTime=0; %语音间隙时间
for n=1:length(zcr)
switch Status
case{
0,1
}
if amp(n)>AmpHigh | zcr(n)>ZcrHigh
StartPoint=n-HoldTime;
Status=2;
HoldTime=HoldTime+1;
SilenceTime=0;
elseif amp(n)>AmpLow | zcr(n)>ZcrLow
Status=1;
HoldTime=HoldTime+1;
else
Status=0;
HoldTime=0;
end
case 2,
if amp(n)>AmpLow | zcr(n)>ZcrLow
HoldTime=HoldTime+1;
else
SilenceTime=SilenceTime+1;
if SilenceTime 查看全部

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插件安装使用：具有易懂、
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　　插件完成的基本功能如下：
　　1、最新最火的微信公众平台文章集，每天自动升级。
　　
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　　3. 输入关键字以采集
与此单词相关的新内容
　　4. 输入网址采集
本网站地址的内容
　　5.适用于云空间共性伪原创和局部伪原创功能
　　不枚举，大量功能请安装此插件感受。
　　该插件指示：
　　1 这个插件最大的特点就是对SEO非常有益，完成了织梦CMS站彻底的自动化技术。（这个是类似的）。
　　2 浏览或更新首页打开采集
集，自动生成文章后
　　采集
，自动生成文章，全自动发布，首页、频道页面自动升级。（所以）。
　　3 采集
插件只采集
整体目标网址的最新在线内容，即对方的 URL 一升级就会被采集
回来，不容易重复发布文章。（所以）。
　　
　　4 特定采集标准采集的内容可以发布到指定频道（nid 和 typeid 匹配特定）。（这是在 /plus/spider.php 文件中设置的。
　　5 采集
是逐一采集
发布，可以设置采集
率，不易危及网站网站的打开速度，导致CPU使用率高，非常有利于SEO的提升。（也在 /plus/spider .php 文件中设置。
　　6 伪原词汇可自行填写或批量导入，暂送同义词3000套。（不适合太多，危及文章的可读性。原来的插件有一个bug，导致替换词没有被正确引入，已经自行调整了）。
　　温馨提示：
　　此时，插件已安装，最好手动制作并转换为主页。之后，每次查看首页时，插件都会按照您预先设置的采集
标准进行采集
。
　　相关问题
　　问：为什么有些关键字获取没有成效？
　　A：一些搜索索引较少的SEO小众关键词是按需采集的，一旦云空间系统软件发现有人用这个关键词采集
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这个关键词，你会看到很多内容
　　问：如何提高捕获内容的准确性？
　　答：插件具有智能自动学习和训练效果，如果你长期食用这个插件集合，你会学习和训练你的内容偏好和采集
习惯，采集
的结果会越来越准确。 查看全部

　　技术文章:什么是文章采集管理php源码
　　文章采集源码，什么是文章采集源码，文章采集源码是按照一定规则自动采集别人网站上的文章，现在大部分网站都有采集功能。如果没有，可以使用一些免费的文章采集软件，只需两步就可以轻松采集文章，让网站自动更新SEO优化，无论是自动发布到网站还是导出到excel/html或者TXT，文字皆可。详见图1、2、3、4！
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　　关键词快速排名的核心原则
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　　当然，这种关键词并不是一种冷门长尾词，而是一种叫做“机会词”的关键词。这种词不仅排名难，而且流量也不错。
　　
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　　搜索引擎SEO是如何定义的？
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完信息后，我们需要对信息的内容进行处理。推荐使用优采云
伪原创，你只需要优采云
从全网搜集一篇你想写的文章，然后系统地分析软文全文的语义即可实现智能伪原创，再造一篇新文章只需正常时间的1/4，节省大量时间。 查看全部

　　核心方法:网站关键词库建立步骤及其必要性
　　在如今的互联网时代，酒不怕巷子深的经营理念早已成为过去，但SEO却比以往任何时候都更加重要。既然SEO对企业如此重要，那么网站SEO应该如何优化呢？千机网小编在这篇文章中专门为SEO新手准备了一份入门教程，从选择关键词、原创文章、内页优化、内链设置、工具使用等方面教你如何优化 网站。
　　1.选择正确的关键字和布局
　　关键词分为核心关键词、核心关键词的变体（同义词、同义词、缩写词、拼写错误）一级关键词、二级关键词、长尾词。所有搜索引擎都基于关键字进行索引。放置关键词的区域有：网站标题，网站描述，网站元标签（这个权重几乎可以忽略不计）网站页面内容。A 网站一般来说，首页的权重是最高的，所以不要在首页堆砌关键词，而是着重关键词进行优化。首页的关键词一般是核心关键词和主关键词，类似次要的关键词，长尾词等，我们可以放到内页进行优化。这种布局是搜索引擎首选的，排名会更高。
　　2. 持续的高质量 原创文章
　　
　　现在SEO的方式更多的是输出质量文章，毕竟现在是内容为王的时代！并且你必须确保你的 网站文章 是持续的、高质量的，原创 文章！要知道搜索引擎就是为了及时解决用户的需求，提升用户的体验。所以你的文章可以围绕用户的需求来写，及时向用户展示高质量的原创文章（可以解决用户的问题），这样你的网站就会不仅在浏览量和用户体验方面会有很好的提升，所以高质量的文章是必须的！
　　3、网站内页优化
　　内页优化包括标题优化、页面关键词布局、Alt标签、粗体、斜体、nofollow/dofollow。标签要合理使用，不能在H标签很多的时候写文章，H标签主要是为了突出主题，不能滥用。粗体标签也应该谨慎使用。一般一篇文章出现3-5个文章就够了。Alt描述并结合实际图片展开，不要过多堆积关键词。Nofollow的使用非常重要。网站中不想分散权重的链接和页面要及时nofollow，这样可以集中网站中的权重，比如联系我们，关于，支付信息。这些可以被Nofollowed。
　　四、要建立内链
　　新站基本没有外链，无法控制。你想追求外部链接吗？是一种伤害）所以可以暂时放弃，但是内链是可以控制的。做内链最重要的指标是网站每个链接是否有死链接或404页面？URL 是否标准化？网页的URL设置是否正确？机器人文件合理准确。同时记住页面内的链接不能使用相同的锚文本，一定要多样化。
　　
　　5.学会使用工具
　　1、站长之家是为个人站长和企业网提供全面的网站优化资讯、最新最全的源码程序下载、海量建站资料、强大的搜索优化工具，网站的一个平台流量统计服务和一站式网络解决方案。
　　2、百度统计，百度统计是百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具，可以告诉用户访问者是如何找到和浏览用户的网站，并在网站上做与此信息，您可以帮助用户改善访问者在您的 网站 上的体验。优化分析还可以跑你的网站的分数，你可以通过它给出的结果清楚地知道哪些地方可以改进。
　　3. 百度指数，可以告诉你某个关键词在百度上的搜索量，一段时间内的涨跌，相关新闻舆论的变化，关注什么样的网友这些词，分布在哪里，也搜索了相关词，帮助你选择有变现潜力的生意关键词。
　　以上就是SEO初学者的入门教程。相信看完之后，你会对网站SEO多多少少有所了解。
　　解决方案:阿里国际站42：获取阿里巴巴国际站关键词方法大全
　　阿里巴巴国际站用户通过关键词搜索我们的产品，查询价格。因此，在阿里国际站SEO中，阿里巴巴国际站的关键词起着至关重要的作用。下面我们总结一下获取阿里巴巴国际站关键词的方法。
　　1.阿里巴巴国际站后台热门搜索词
　　点击数据管理器，在阿里后台热搜词中输入该产品的核心关键词，即可查出与此关键词相关的近义词、长尾词等。 &gt;。并且可以显示最近12个月的搜索热度，从而推断出全年的搜索趋势。目前不支持导出，但可以复制到Excel表格中。
　　2、关键词阿里国际站后台行业视角
　　3.搜索上升最快的词
　　4、阿里巴巴国际站零字或少字
　　5. 关键词客户在访客详情中常用的
　　
　　6. 客户信息页面 关键词
　　通过在阿里巴巴国际站查看客户信息，采集客户搜索偏好和常用关键词
　　7.阿里巴巴国际站搜索栏下拉框关键词
　　通过搜索栏下拉框采集阿里热门关键词或长尾词
　　8.通过搜索结果采集排名靠前的关键词同行
　　排除第一个Top展位和Top 5直通车，查看网站源码采集同行关键词优质排名
　　进入产品页面，右键查看网站源代码，Ctrl+F，搜索“关键字”，找到3个关键词产品，如图。
　　9.通过询价市场采集采购信息
　　
　　在RFQ采购信息中可以看到客户询价的产品，复制其标题在首页搜索栏搜索竞争对手的产品，使用第8点的方法采集客户询价过的产品关键词。
　　10. 使用 Google AdWords 关键词 planner 采集
　　需要“科学上网”，注册Google账号，进入，点击关键词 planner
　　点击查找新的 关键词
　　进入产品核心关键词找到谷歌的关键词和人气，可以下载导出一个Excel表格
　　11.在google搜索下拉框中采集关键词
　　12.通过Google图片找熟人商品，采集关键词 查看全部

　　最新版本:帝国CMS仿《系统天堂》软件下载站整站数据PHP源码 带优采云采集
　　教程前言：论坛部分程序是使用Empirecms系统制作的。Empirecms系统是一个php+mysql框架，数据结构简单，承载数据量可达千万级。并且根据最新的安全报告，Empirecms没有明显的已知漏洞，其安全性远高于dedecms，所以Empirecms系统上的应用一些比较大的站点是有很多的，这里是日后安装和使用Imperial cmskernel网站的通用教程。新手可以按照下面的方法安装！详细教程： 1.先把程序上传到你的主机上，访问你的域名/e/install进行正常安装，这里只需要填写三项：数据库名，
　　2、安装完成后进入网站后台，一般是你的域名/e/admin_52jscn目录，默认安装的账号和密码都是admin，进入后点击系统-备份和恢复数据-恢复数据—— —选择右侧目录—选择文件夹点击开始恢复
　　
　　3、恢复数据库后，会强制退出。您可以继续使用admin和 的账号和密码登录。网站关键词，然后点击系统——系统设置——扩展变量，看看有没有需要修改的地方，如果没有，就忽略吧！
　　4、剩下的就是生成数据了，点击Data Update，然后开始按照下图中123456的顺序完成生成，看看效果。如果修改了其他文件，还是需要重新生成才能马上看到修改后的效果！
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　　剩下的自己修改，模板文件可以在后台模板中查看！
　　如果主机不支持用于种子下载的虚拟主机，请联系您的主机提供商。笔记：
　　最好点这里，清除缓存后更新！
　　适用范围：最新仿制天堂网站全站源码分享，帝国cms内核软件下载站源码，带优采云采集+手机版运行环境： php5.2（Win2003的iis环境部署）+Mysql（环境配置为版本调试，请严格按照配置环境要求运行）
　　程序已经过扫描，没有发现后门。请放心使用。如果你没有金币，你可以充值。加入Anypass会员免费领取无限金币！特别提醒的是，由于调试环境变化千万级，请严格按照教程测试的配套环境搭建！
　　最新版:石青站群优化大师1.7.0 站长版
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　　强大的搜索引擎优化软件
　　软件介绍 知识兔
　　Site Builder 是一款独特的SEO 软件。通过模拟个人博客为cms信息发布网站，达到吸引搜索引擎的目的，带来大量流量，为网站建设者带来广告收入。
　　网站建设者往往希望能够快速、轻松地建立一个网站，并在短时间内获得高访问量。于是我开始使用市面上流行的cms程序建站，然后用它的采集系统在网上海量采集 文章并发布。（比较常见的有动易cms、DEDEcms等）但是大家都知道，百度早就对这种超过1人使用的免费cms系统视而不见了万人。你一定会发现，无论你多么努力维护自己的网站，即使你看不到百度的收录，或者失去收录后，你的排名也不会提高根本。
　　为什么是这样？很简单，搜索引擎不喜欢大众分享的东西，你要有自己的原创，有自己的特色。使用“蔚蓝建站大师”，您的所有问题都可以得到解决。本软件是一款类似于爱家、侠客建站系统的工具，可以共享完全独特的建站模型。
　　
　　软件特色知识兔
　　1、采用极少数人使用的博客系统，与搜索引擎的亲和力极佳。
　　2.启用最先进的云端采集技术，不同于以往的cms采集，只有网站为单位采集。我们可以像百度和谷歌一样关注关键词采集文章。
　　3. 借助启发式伪原创系统，采集返回的文章可以模拟为搜索引擎认为是原创的文章。
　　4.可以设置自动外链和自动广告。当您的流量上来时，您可以轻松赚钱。
　　5、实时监控建站、维护建站过程。
　　6. 高性能代码是保证建站和维护高效率的前提。
　　
　　7、博客模拟成cms文章管理系统，国内领先，早用早受益。
　　8、多核运行就像Azurite的SEO系列软件一样无望和不利。
　　9、一键启动，全程自动化，一键启动，无需管理，绝对方便。
　　10、每周更新，保证客户利益。
　　点击下载
　　下载体验
　　点击下载 查看全部

　　技术和经验:防采集技术
　　
　　反采集技术 首先声明，本文与构图无关。下面是我总结的一些反采集技巧，有没有用，对搜索引擎有没有影响，我不敢保证。这些技术都在本站应用，所有技术都是我的原创。不知道前辈有没有用过。1.大小写，将源码中的tablepscript等标签改成不规则的大小写字母。针对早期采集工具采集的有效保护。2. 加密列表。文章列表通常使用数字来增加或减少。加密列表可以增加采集的难度。3.在文中添加脚本，这些脚本包括你自己设置的广告，包括一些必要的元素，比如标点符号，比如关键点关键词。这样一来，采集工具就无法对脚本进行过度过滤，如果过度过滤，那么文章当然不是他想要的结果。如果您对这些技术感兴趣，请直接与我联系。
　　
　　操作方法:图解 | 监控系统 Prometheus 的原理
　　本文将以图形化的方式分析Prometheus的原理。本文主要内容如下：
　　1.什么是普罗米修斯？
　　ELK Stack日志采集和检索平台想必大家都不陌生，Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Kibana。
　　麋鹿建筑
　　而Prometheus相当于一整个ELK，但不适合存储大量日志，也不适合长期存储（默认15天）。它的优点是可以查看最近的趋势数据，还有一个报警机制。下图是Prometheus架构图：
　　Prometheus架构，来自官网
　　Prometheus 实时从应用程序中获取时间序列数据，然后使用强大的规则引擎来帮助您识别监控环境所需的信息。
　　Prometheus作为一个metrics-based的系统，不适合存储事件或者日志等，更多的是展示趋势监控。如果用户需要数据的准确性，可以考虑ELK或者其他日志架构。
　　普罗米修斯的特点普罗米修斯不足
　　Prometheus主要是做性能和可用性监控，不适合监控日志（Log）、事件（Event）、调用链（Tracing）等。
　　重点是最近的数据，默认保存15天的监控数据。
　　2.普罗米修斯指标采集
　　下图是Prometheus的WebUI界面，其中显示了Targets和Endpoint，显示了当前有哪些目标服务可以被Prometheus捕获。
　　下面是 Prometheus 爬取目标的配置：
　　-job_name：mysqld
　　
　　静态配置：
　　-目标：['192.168.0.100:9104']
　　标签：
　　实例：mysql-exporter
　　抓取到目标的指标数据后，会生成时序数据存储在Prometheus服务器本地，也可以设置从服务器发送数据到外部存储或其他时序数据库。
　　3. 普罗米修斯 采集 方法
　　Prometheus可以通过直接采集和间接采集两种方式抓取数据。
　　直接 采集 和配置文件 采集
　　直接采集就是埋点，比如你自己的应用使用Prometheus客户端的代码，自己埋点。比如etcd、kubenetes、docker直接采集，已经埋点埋点，暴露metrics断点。这些都是Prometheus-friendly，已经埋了一点，直接用Prometheus抓取就行了。
　　但是对于一些黑盒系统，比如操作系统、Redis、MySQL，都是成熟的产品，我们一般不会用它们去修改。在这种情况下，我们通常使用间接的采集方法。
　　4. 出口商监控程序
　　当 Prometheus 使用间接 采集 方法时，需要使用 Exporter。中文翻译为exporter，我们可以理解为从内部导出数据。
　　Exporter是Prometheus中的一个概念，类似于sidecar或者Agent，如下图所示。
　　间接 采集 方法中的导出器
　　Exporter用于采集黑盒系统，它会从黑盒中抓取数据，然后暴露metrics端点供Prometheus抓取。Prometheus可以通过Exporter间接抓取这些target上的数据。
　　Exporter本质上是将采集到的数据转换成相应的文本格式，并为Prometheus提供一个HTTP接口来周期性的采集数据。
　　Exporter有很多，比如操作系统的Node-Exporter，MySQL的mysql-exporter等。
　　Linux服务器内部部署了一个node-exporter服务，用于采集Linux服务器上的磁盘、内存等数据。然后暴露一个端口，Prometheus通过这个端口抓取数据。
　　
　　MySQL服务器上的mysql-exporter也类似。其实mysql-exporter并不需要部署在被监控的MySQL服务器上，而是可以独立部署在不同的机器上。
　　从 Prometheus 的客户端界面也可以看到有哪些 Target 被抓取，这些 Target 通过 exporter 暴露端口。
　　从这个官方网站链接看到很多出口商
　　5.ProQL
　　PromQL 在名称上看起来与 SQL 非常相似，但它实际上是另一种查询语言。
　　Prometheus 提供了强大的表达语言PromQL（Prometheus Query Language）。PromQL 允许用户实时选择和聚合时间序列数据。是Prometheus自己开发的一种数据查询DSL（domain-specific language）。使用这种查询语言可以进行各种聚合、分析和计算，使管理员能够根据指标性能更好地了解系统。
　　如下图所示，PromQL 内置于 Prometheus 中。通过 Prometheus WebUI、Grafana 和 API 客户端查询。
　　下面是Prometheus WebUI界面：
　　下面是Grafana的界面，通常我们会配合Grafana进行监控。
　　6.监控报警发送报警
　　Prometheus报警规则触发后，信息会在报警规则触发后发送给独立的组件Alertmanager。告警处理完成后，最终通过接收者（如Email）通知用户。（报警规则定义在Prometheus server端）
　　报警器示意图
　　七、总结
　　通过图表，分别介绍了Prometheus的优缺点、指标采集、采集方法、Exporter、PromQL、监控告警，希望能给大家在云原生监控的道路上带来一些启发~ 查看全部

　　总结:简单几步，写出符合seo优化的网站标题、关键词、描述
　　SEO优化的第一步是编写网站首页标题、关键词和描述。对应的网站标签为title、keywords、description，俗称“tdk”。您可以查看 网站 源代码的标签。
　　写tdk需要注意3点：
　　1.标题长度
　　
　　首页的标题一般表示你是谁，具体是做什么的，所以在写首页标题的时候需要确定一个核心词，然后所有的关键词都会围绕这个核心词。建议标题由3到5个关键词组成，加上品牌词的组成，长度控制在30个汉字以内。过长的标题在搜索结果中会被省略号代替，影响用户体验。
　　2、关键词如何筛选
　　由于关键词标签不再参与百度排名，设置关键词的主要目的是方便第三方平台（站长工具、爱站等）的排名查询，以及一般直接复制标题中的关键词即可，关键词要用逗号隔开。
　　
　　3.描述要有吸引力
　　描述是为了对网站做一个简单的概述。当用户通过搜索引擎找到你的网站时，他们首先看到的是描述。有吸引力的描述可以增加用户点击的欲望，但需要注意描述必须真实，不能有虚假信息。另外由于搜索结果的字数限制，建议描述控制在60个汉字以内。
　　关于SEO入门教程：网站标题、关键词、描述设置这里介绍。更多内容可以搜索“hwse博客”。
　　完美:京东关键词优化技巧，怎样组合？
　　 关键词优化技巧，如何结合？希望这个文章对大家有所帮助！
　　标题是
　　京东商家不可缺少，而且标题由关键词一个一个组成，所以想要标题受欢迎，就必须选择关键词。因此，我们来介绍一下 关键词的优化技巧。
　　
　　 关键词优化提示
　　1. 关键词采集
　　在选择关键词时，作为商家，这个时候更需要关注与产品高度相关的流量词和热词，并将它们采集下来。一般来说，选词有三种方式，一是通过京东搜索引擎选择合适的关键词，二是通过京东商业智能的行业关键词选择，最后是通过特快列车的商品推送词选择合适的关键词。因此，在关键词中，越采集，可以组合的概率就越多，所以关键词采集一定不能马虎。
　　2. 关键词筛选
　　在采集之后
　　
　　关键词，下一步是筛选采集的关键词。筛选所有采集 关键词，然后选择与自己产品相关性最高，流量大，排水效果关键词好的。
　　3. 关键词组合
　　标题是
　　不是越多越好，至少在 中，它的标题是他会越短的分数，所以在组合关键词时，一定要更加注意标题的长度，另外还需要注意关键词之间的距离，以及关键词的顺序，这会影响标题的分数。一般来说，关键词组合大多是品牌词+热搜词/流量词+产品名称+产品卖点+规格+关键词。
　　总之，京东对关键词组合的要求还是很精细的，商家可以在填写关键词之前做市场调研，在了解了产品和产品消费用户的搜索习惯后，可以更好地优化关键词。 查看全部

　　核心方法:soup关键词文章采集源码：method.py
　　
　　关键词文章采集源码：method.py模块很棒，重写一份可以快速一键生成采集表，接下来我们要做的就是不断训练我们的采集模块至于优化表，我个人推荐是让url增加计数，这样得到的会显得比较乱，后面我要训练这个采集表。我们先用我写的python代码训练一个采集表我们第一步要创建enquerypath变量用来存放我们要爬取的网页的包名，注意变量名和我们之前创建的包名不一样，这个是计数，有利于后面定位我们采集的网站。
　　
　　然后我们定义一个request函数用来接收采集表，采集表中的信息，这个函数，我们定义成内部函数，方便后面训练我们训练然后我们先用最简单的实例训练下这个抓取表我们主要有三个步骤，分别对应三个函数分别是：pages,page_encode,url_code(或page_code)，我们首先训练pages那我们训练第一个page_encode那就要从网页中的一个body开始，soup中的body对应一个body对应一个表中的一个body，我们可以将表的原有的一些字段，作为匹配，然后传递给body中，然后对应表进行匹配，然后采集。
　　分别放在page_encode函数中importurllib2fromrequestsimportbuild_encoderequest=build_encode(urllib2.urlopen(''))cookies={'key':'value'}page_encode_all=urllib2.urlopen('')page_encode_all.read()page_encode_bytes=build_encode(urllib2.urlopen(''))page_encode_all.read()最后我们的一个最简单的采集表就完成了，我们再来训练url_code那这个时候一个简单的采集表就可以开始训练，首先是安装urllib2importurllib2fromrequestsimportbuild_encoderequest=build_encode(urllib2.urlopen(''))cookies={'key':'value'}page_encode_all=urllib2.urlopen('')page_encode_all.read()page_encode_all.read()最后我们的一个最简单的采集表就可以开始训练，我们把爬取表的代码定义在这里authors={'username':'_zhangyu0218','password':'_zhangyu0218'}page_encode_all=urllib2.urlopen('')page_encode_all.read()enquery_explain='='+urllib2.urlopen(urllib2.urlopen(''))+'&ctx=submit&submit=true'enquery_explain=urllib2.urlopen(urllib2.urlopen(''))+'&submit=false'#urllib2网络采集库会以post请求方式从服务器拿取u。 查看全部

　　解决方案:京东云java关键词文章采集源码（五大类）（一）
　　关键词文章采集源码，github地址：，点击github下载gitpicker。采集结果把采集的字段分为五大类。分别为：url，cookie，title，summary，result标题：jsonurl内容全部保存sql中。
　　1）开发和生成采集系统所用到的接口
　　2）核心功能，关键词采集，核心字段有：url,cookie,title,summary，创建页面，
　　3）采集页面，
　　4）大致总结一下，做一下总结项目源码：github地址：。
　　采集中遇到的问题有哪些？
　　
　　1）公共接口请求速度过慢，要保证响应不慢，可以借助第三方cdn，加速数据传输。
　　2）header写的太大的话，token是存在页面中的，需要把数据保存在其他地方。
　　3）使用太原始，人们一般收获快信息时，首页会出现超出时间限制的情况。
　　4）json数据如何解析，有点麻烦的问题。
　　5）json数据是用户产生的数据，不建议直接对接数据库，需要可视化。
　　如何解决？
　　1）提供接口，自己配置cdn，cookie，token，
　　
　　2）采用一套能完成的接口，提供自己的资源。解决方案：采用高并发的缓存服务器做缓存服务器。
　　3）请求采用rewrite规则，做一个简单的加解密操作，避免数据泄露。
　　其他优化建议：
　　1）少设计超出时间限制的请求；
　　2）尽量别接入一些高权限的数据库等服务；
　　3）页面很多字段要做好字段解析；本地部署应用程序可以加速采集，
　　4）方便的话可以采用大数据的技术，好好考虑一下：用户行为分析，画像分析等，如果不采用其他技术的话，可以参考京东云java的hbase+celery做数据仓库。关键词文章采集利用java加载到客户端。网站都有jsp，java可以直接调用。debug代码时发现一些问题。demo如下：#!/usr/bin/envjavapublicclasscardservice{privatestaticcardservicecardservice=newcardservice();privatestaticconfigurationconfiguration=newconfiguration();publicclassmy_cartwordservice{publicstaticvoidmain(string[]args){assert.equals("未知标题","title");assert.equals("未知title","summary");}@overridepublicvoidsetconfiguration(configurationconfiguration){this.configuration=configuration;}@overridepublicvoidconfigure(configurationconfiguration){system.out.println("选择要抓取的字段，设置参数");for(configurationconfig:cardservice){system.out.println("查看数据类型");system.out.println("。 查看全部

　　总结:如何发布一条质优产品（1）|关键词的收集整理
　　在国际站，一款优质产品的重要性不言而喻。就像一座楼有多高，取决于地基有多牢固，发布产品的动作相当于打地基（为了区分产品本身和发布的产品，发布产品的链接是以下统称为Listing）。
　　在发布listing之前，我们还需要做一些准备工作：
　　1.产品图片、视频拍摄及加工
　　2. 产品的采集和整理 关键词
　　3、商品详情页的设计
　　第一点我在之前的文章中发过的产品图片和视频：
　　【阿里巴巴国际站上线准备】里面有提到，不清楚的朋友可以回顾一下这个文章。
　　过去的评论
　　阿里巴巴国际站上线准备
　　第二点是产品关键词的采集整理。你实际上可以注意到这是两个动作：采集和排序。所以我们要谈谈第一个动作，关键词采集。如何快速采集关键词？
　　其实采集关键词的方法有很多种。
　　两大方向：现场和场外
　　一个
　　车站内
　　#站内常用的关键词采集方式有以下6种：
　　01 数据人员-选词人员-关键词索引（旧版本查看路径：数据分析-关键词索引）
　　02数据分析-产品分析，点击产品360分析按钮查看关键词分析
　　03数据分析-访客详情，可查看访客常用搜索词
　　04 数据分析-访客画像，可以查看访客的店铺入口关键词和偏好关键词
　　05 阿里巴巴首页，搜索栏下拉框推荐词
　　06 产品发布并填写标题后，关键词下拉框中的推荐词
　　虽然站内有6种常用的方法，但其实前期采集关键词最实用的方法是第一种：选词人员（关键词索引），以及核心用法后5种方法不是收词而是选词。
　　关键词索引的具体用法如下图所示：
　　01 输入路径
　　Data Adviser-选词顾问-关键词索引（面板上的引流关键词，我的词库等功能另行说明）
　　
　　02
　　关键词 索引集合词
　　可以通过三种方式完成
　　产品说明应当反映产品的主要功能和用途。
　　A：直接采集产品类目下的热搜词
　　B：直接采集产品类目下的潮流榜词（蓝海词）
　　C：直接在搜索栏输入你要采集的词的核心关键词点击搜索，就会出来很多和你的核心关键词相关的词（核心最重要的国际车站平台关键词采集方法）
　　PS：以上三种方式出现的关键词，如果国际站平台是Export Link，需要自己复制粘贴到Excel表格中。如果是金品诚奇平台，可以直接使用右边的一键下载功能。
　　这里还有一个流行的采集网站关键词的方法，用的不多，但是很实用：查看源码寻找同行关键词，以谷歌浏览器为列表：
　　1个
　　在您要查看的同行优链产品页面点击鼠标右键，然后点击显示该页面源代码
　　2个
　　打开搜索快捷键：Ctrl+F（苹果电脑键：command+F），然后在搜索框中输入词：keywords
　　3个
　　找到 关键词。在搜索关键词之前，你必须知道我们搜索的关键词是什么意思，由哪些部分组成
　　金属名称：关键字意味着告诉网页（搜索引擎/机器人）您的产品页面 关键词 是什么。
　　内容（content）的第一部分是您查看的产品链接的标题（见红框）
　　有一个连字符——在标题后面，后面是阿里对产品内容的自动优化，最后一个；用符号隔开的是三个关键词，阿里巴巴上的最后一个产品也是阿里的自动优化内容。那么我们需要的关键词就是上面红框中的内容。我们在使用这种方法查找关键词时，一定要分清楚蓝框和红框的内容。红框内就是我们需要的关键词，前面三个关键词用分号隔开；后跟默认的 关键词 以产品分隔。
　　乙
　　车站外
　　站外领取关键词的方式和路径有很多
　　比如通过一些关键词采集工具
　　
　　举几个例子：
　　关键字工具.io
　　还有一些C端平台关键词比如Amazon、ebay、wish、express等。
　　还有google ads里面的关键词策划大师，也可以查看合集关键词。
　　一些好的方法和工具，以后会进行讲解和分析，这里就不占篇幅了。
　　特别是刚开始运营国际站的朋友，真心建议大家先用国际站的关键词索引，不能吃太多。
　　采集方式有很多关键词
　　先说说怎么采集
　　关键词 组织
　　组织者
　　Excel表格
　　整理 关键词 的第一步：
　　解决采集到的错误 关键词。如果您熟悉产品，可以直接筛选。如果您对产品不熟悉，可以在阿里巴巴首页搜索关键词查看产品是否与您自己的产品一致。使用此方法确认关键词 是否准确。但是这种方法太费时费力了，还是先熟悉一下产品再动手吧。
　　整理关键词的第二步：
　　对关键词进行分类，关键词分类推荐两种常用的方法
　　1 热量
　　根据热度：按照关键词的热度排序
　　2个产品类别
　　按产品分类：不同的产品分开一个关键词表格，一般的关键词分开一个关键词表格。
　　这是对为什么需要组织 关键词 的解释。磨刀不误砍柴工，前期有效的关键词组织对后期产品发布的关键词选择具有重要的参考依据。
　　结尾
　　这是对为什么需要组织 关键词 的解释。磨刀不误砍柴工，前期有效的关键词组织对后期产品发布的关键词选择具有重要的参考依据。
　　如果你觉得 文章 对你有帮助，
　　请注意看浪，不要迷路。
　　解决方案:苏州关键词快速排名优化推广苏州seo云优化苏州百度关键词排名怎么靠前苏州美观大气
　　龙腾网络
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　　公司主营业务：网站制作、微信公众号开发、小程序制作、网络推广、百度爱购、万词吧投屏系统、一物一码扫码领红包系统开发、微信商城制作等.
　　网站对于不同的建站类型是不同的，要根据自己的实际情况来选择。随着智能手机和平板电脑的使用，人们浏览网站的习惯和工具发生了很大变化。如果还是之前那个复杂的网站，那么用户体验就很好了。较差的。扁平化的设计可以很好的满足用户的需求，对各种浏览器和终端的兼容性非常高。
　　网站的简约风格本身就给人耳目一新的感觉。网站那么多，想要被用户记住，那么网站的简洁风格一定是首选。扁平化的设计风格正好可以满足这样的要求。非常简洁，能直观的给到用户想要的东西，让用户一眼就记住。
　　
　　扁平化的网站设计可以让网站的设计更加元素化，减少很多拖慢网站速度的内容，有效提升网站的加载速度。不同的网站需要不同的建站平台。如果你只是一个普通博主网站，那么你可以选择cms自助建站系统来做。如果你是企业或者个人展示网站和网站功能比较多的话，最好找知名的建站团队来做。
　　现在搭建一个网站是一个很普遍的问题，不管是企业还是个人，每个人都可以搭建自己的网站。但是搭建一个网站并没有那么简单，我们还需要了解一些知识，接下来小编就为大家介绍一下免费搭建网站的一些方面。一个网站由域名、空间和网页组成。
　　网站 的操作取决于服务器。可以自己购买服务器或者租用服务器，这样网站就可以正常运行了。扁平化设计可以很好的提升网站的加载速度。网站的加载速度越高，用户体验就越好。如果 网站 加载缓慢，用户将不得不等待很长时间，并且随着时间的推移，用户将更换 网站。
　　那么，除此之外，网站设计趋于扁平化的原因还有哪些？域名在网站建设中必不可少，相当于房子的房产证，非常重要。每个网站都有自己唯一的地址，域名就是网站的地址。如果你想创建一个网站，你需要购买一个域名。
　　一般来说，构建一个网站不是那么简单，但也不难。只要掌握以上几个方面，跟着操作，搭建一个网站只需要几分钟。我们建立好网站后，当您打开在线网站时，会有专门的操作步骤给您，并会弹出模板界面，您可以根据自己的喜好进行设计网站。
　　扁平化的设计风格正好可以满足这样的要求。非常简洁，能直观的给到用户想要的东西，让用户一眼就记住。现在的人更喜欢简单直接的东西，最直接的反应就是网站设计。比起之前炫酷的网站，现在大家更喜欢操作简单明了的网站。也正是因为如此，现在的网站设计大多都是扁平化的。
　　随着智能手机和平板电脑的使用，人们浏览网站的习惯和工具发生了很大变化。如果还是之前那个复杂的网站，那么用户体验就很好了。较差的。扁平化的设计可以很好的满足用户的需求，对各种浏览器和终端的兼容性非常高。网站的简约风格本身就给人耳目一新的感觉。网站那么多，想要被用户记住，那么网站的简洁风格一定是首选。
　　扁平化设计可以很好的提升网站的加载速度。网站的加载速度越高，用户体验就越好。如果 网站 加载缓慢，用户将不得不等待很长时间，并且随着时间的推移，用户将更换 网站。扁平化的网站设计可以让网站的设计更加元素化，减少很多拖慢网站速度的内容，有效提升网站的加载速度。
　　
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　　解决方案:替代ELK？分布式日志收集 后起之秀 Graylog
　　大家好，我不是蔡晨~
　　今天给大家介绍另一个分布式日志采集中间件Graylog。作为后起之秀，也是不错的选择~
　　"
　　B站搜索：码猿技术专栏，序列化OAuth2.0实战教程~
　　”| Filebeat工具介绍
　　服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
　　Filebeat 日志文件传送服务
　　Filebeat 是一个日志文件传送工具。在您的服务器上安装客户端后，Filebeat 会自动监控给定的日志目录或指定的日志文件，跟踪并读取这些文件，不断地读取它们，并将信息转发到存储在 Elasticsearch 或 Logstarsh 或 Graylog 中。
　　Filebeat 工作流程简介
　　当您安装并启用 Filebeat 程序时，它会启动一个或多个探测器（prospectors）来检测您指定的日志目录或文件。对于probe发现的每一个日志文件，Filebeat都会启动一个收割进程（harvester），每个收割进程读取一个日志文件的最新内容，并将这些新的日志数据发送给处理程序（spooler），处理程序会采集这些事件，最后Filebeat会将采集到的数据发送到你指定的地址。（我们在这里发送到 Graylog 服务）。
　　Filebeat图看懂内存
　　我们这里没有应用 Logstash 服务，主要是因为 Filebeat 比 Logstash 更轻量级。当我们需要采集信息的机器配置或者资源不是特别大，也没有那么复杂的时候，推荐使用Filebeat来采集日志。在日常使用中，Filebeat有多种安装部署方式，运行非常稳定。
　　图形化服务架构理解内存
　　| 文件节拍配置文件
　　配置Filebeat工具的核心是如何编写其对应的配置文件！
　　对应的Filebeat工具的配置主要是通过编写其配置文件来控制的。对于rpm或deb包安装，配置文件默认存放在路径/etc/filebeat/filebeat.yml下。Mac或Win系统请查看解压后的相关文件，均涉及。
　　Filebeat工具的主要配置文件如下图所示。每个字段的含义在评论信息中有详细解释，这里不再赘述。需要注意的是，我们定义了日志的所有输入源来读取inputs.d目录下的所有yml配置。因此，我们可以针对不同的服务（测试、正式服务）定义不同的配置文件，根据物理机部署的实际情况进行配置。
　　# 配置输入来源的日志信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 我们合理将其配置到了 inputs.d 目录下的所有 yml 文件<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.inputs:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  path: ${path.config}/inputs.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  # 若收取日志格式为 json 的 log 请开启此配置<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  # json.keys_under_root: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置 Filebeat 需要加载的模块<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />filebeat.config.modules:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  path: ${path.config}/modules.d/*.yml<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  reload.enabled: false<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />setup.template.settings:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  index.number_of_shards: 1<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 配置将日志信息发送那个地址上面<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />output.logstash:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  hosts: ["11.22.33.44:5500"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># output.file:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />#   enable: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />processors:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  - add_host_metadata: ~<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  - rename:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />      fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        - from: "log"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />          to: "message"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  - add_fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />      target: ""<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />      fields:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        # 加 Token 是为了防止无认证的服务上 Graylog 服务发送数据<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        token: "0uxxxxaM-1111-2222-3333-VQZJxxxxxwgX "<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
　　下面展示了inputs.d目录下一个简单的yml配置文件的具体内容。它的主要功能是配置独立服务的独立日志数据，并附加不同的数据标签类型。
　　# 收集的数据类型<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  # 日志文件的路径地址<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  paths:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    - /var/log/supervisor/app_escape_worker-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    - /var/log/supervisor/app_escape_prod-stderr.log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  symlinks: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  # 包含的关键字信息<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  include_lines: ["WARNING", "ERROR"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  # 打上数据标签<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  tags: ["app", "escape", "test"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  # 防止程序堆栈信息被分行识别<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  multiline.pattern: '^\[?[0-9]...{3}'<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  multiline.negate: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  multiline.match: after<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 需要配置多个日志时可加多个 type 字段<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- type: log<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  ......<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
　　需要注意的是，针对不同的日志类型，filebeat还提供了不同的模块来配置不同的服务日志及其不同的模块特性，比如我们常见的PostgreSQl、Redis、Iptables等。
　　# iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: iptables<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    var.paths: ["/var/log/iptables.log"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    var.input: "file"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># postgres<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: postgresql<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  log:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    var.paths: ["/path/to/log/postgres/*.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />- module: nginx<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  access:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    var.paths: ["/path/to/log/nginx/access.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  error:<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    enabled: true<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    var.paths: ["/path/to/log/nginx/error.log*"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
　　| Graylog服务介绍
　　服务日志采集方案：Filebeat + Graylog！
　　Graylog日志监控系统
　　
　　Graylog 是一个开源的日志聚合、分析、审计、展示和预警工具。在功能上，它与 ELK 类似，但比 ELK 简单得多。凭借更简洁、高效、易于部署和使用的优势，迅速受到了很多人的青睐。当然，在扩展性方面并不比 ELK 好，但也有商业版本可供选择。
　　Graylog工作流程简介
　　部署 Graylog 最简单的架构是单机部署，更复杂的部署是集群模式。架构图如下所示。我们可以看到它收录三个组件，分别是 Elasticsearch、MongoDB 和 Graylog。其中，Elasticsearch 用于持久存储和检索日志文件数据（IO 密集型），MongoDB 用于存储有关 Graylog 的相关配置，Graylog 用于提供 Web 接口和外部接口（CPU 密集型）。
　　最小的独立部署
　　优化集群部署
　　| Graylog 组件特性
　　配置一个 Graylog 服务的核心是了解对应的组件是做什么的以及它是如何工作的！
　　简单来说，Input 代表日志数据的来源。对于不同来源的日志，可以使用Extractors对日志的字段进行转换，比如将Nginx的状态码改成对应的英文表达。然后，将不同类型的标签分组到不同的流中，将这些日志数据存储在指定的Index库中进行持久化存储。
　　Graylog 中的核心服务组件
　　Graylog 通过 Input 采集日志，每个 Input 都配置了 Extractors 进行字段转换。Graylog中日志搜索的基本单位是Stream。每个 Stream 可以有自己的 Elastic Index Set 或共享一个 Index Set。
　　提取器在系统/输入中配置。Graylog 的一个方便之处是您可以加载日志，根据这个实际示例对其进行配置，并直接查看结果。内置的Extractor基本可以完成各种字段的提取和转换任务，但也有一定的局限性，需要在应用程序中写日志时加以考虑。Input可以配置多个Extractor，依次执行。
　　系统会有一个默认的Stream，所有的日志都会默认保存到这个Stream，除非匹配到了一个Stream，并且这个Stream被配置为不保存日志到默认的Stream。可以通过菜单 Streams 创建更多 Streams。新创建的 Stream 处于暂停状态，需要在配置完成后手动启动。Stream通过配置条件匹配日志，满足条件的日志添加stream ID标识字段，保存到对应的Elastic Index Set中。
　　索引集是通过菜单系统/索引创建的。日志存储的性能、可靠性和过期策略都是通过Index Set来配置的。性能和可靠性是配置 Elastic Index 的一些参数。主要参数包括 Shards 和 Replica。
　　除了上面提到的日志处理流程，Graylog 还提供了一个 Pipeline 脚本来实现更灵活的日志处理方案。此处不赘述，仅介绍是否使用 Pipelines 过滤不需要的日志。下面是一个管道规则的示例，它丢弃所有级别&gt; 6的日志。从数据采集（输入），字段分析（提取器），分流到流，再到管道清理，一次完成，没有需要通过其他方式进行二次加工。
　　Sidecar 是一个轻量级的日志采集器，通过访问 Graylog 进行集中管理，支持 Linux 和 Windows 系统。Sidecar 守护进程定期访问 Graylog REST API 以获取在 sidecar 配置文件中定义的标签。Sidecar第一次运行时，从Graylog服务器拉取配置文件中指定标签的配置信息，同步到本地。目前 Sidecar 支持 NXLog、Filebeat 和 Winlogbeat。在 Graylog 中都是通过 web 界面统一配置，支持 Beats、CEF、Gelf、Json API、NetFlow 等输出类型。 Graylog 最强大的地方是可以在配置文件，并对 Graylog 集群中的多个输入进行负载均衡，
　　rule "discard debug messages"<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />when<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  to_long($message.level) > 6<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />then<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  drop_message();<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />end<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
　　日志集中保存到 Graylog 后，可以方便地进行搜索。但是，有时需要进一步处理数据。主要有两种方式，一种是直接访问存储在 Elastic 中的数据，或者通过 Graylog 的 Output 转发给其他服务。
　　| 服务安装部署
　　主要介绍了部署Filebeat+Graylog的安装步骤和注意事项！
　　使用 Graylog 采集日志
　　部署 Filebeat 工具
　　官方提供了多种部署方式，包括通过rpm和deb包安装服务，以及通过源码编译安装服务，还包括使用Docker或者kubernetes安装服务。我们可以根据自己的实际需要进行安装：
　　
　　# Ubuntu(deb)<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ curl -L -O https://artifacts.elastic.co/d ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo dpkg -i filebeat-7.8.1-amd64.deb<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo systemctl enable filebeat<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo service filebeat start<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
　　# 使用 Docker 启动<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />docker run -d --name=filebeat --user=root \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  --volume="./filebeat.docker.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  --volume="/var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  --volume="/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro" \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  docker.elastic.co/beats/filebeat:7.8.1 filebeat -e -strict.perms=false \<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />  -E output.elasticsearch.hosts=["elasticsearch:9200"]<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
　　部署 Graylog 服务
　　这里主要介绍使用Docker容器部署服务。如需使用其他方式部署，请查看官方文档相应章节的安装部署步骤。在部署服务之前，我们需要为 Graylog 服务生成等相关信息。生成的部署如下：
<p># 生成 password_secret 密码（最少 16 位）<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ sudo apt install -y pwgen<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ pwgen -N 1 -s 16<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />zscMb65...FxR9ag<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 生成后续 Web 登录时所需要使用的密码<br style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />$ echo -n "Enter Password: " && head -1  查看全部

　　最新版:好源码原创系统站群系统V1.0.1上线啦
　　根据广大会员目前的需求，开发编写了一套站群系统源码，正式推出V1.0.1版本。更轻松。
　　好源网分享好源码原创system站群system V1.0.1，所有原创好源码原创system站群system V1.0.1都是我们第一原创系统已经针对各大搜索引擎进行了很好的优化。现在第一个版本已经上线，单个域名的价格是3000元。所有会员可享受 50% 的折扣。购买地址：下面是部分站长测试演示站的截图：
　　好源码网站群演示地址：
　　不错的源码原创system站群system
　　
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　　授权方式 主域名授权，不限于二级域名
　　安装教程说明：
　　
　　直接解压压缩包，上传代码到根目录修改/sys/config/Config.php配置文件即可正常使用。操作简单粗暴。
　　标签使用说明：
　　从任意页面调用文章页面链接，以及文章页面相关的发布时间、栏目等：{content start} //如果需要调用文章 在某个栏目下有规律地，然后加上：和一个数字。Empty random column {title link} //调用文章的标题链接{title} //调用文章的标题文本{发布日期} //调用文章的发布时间，格式为年月日{发布时间} //调用文章的发布时间，格式为年月日时分{tag name}{tag link}{abstract} //随机生成文本为abstract{column name}{column link}{nested a} //该标签主要用于组合各种链接样式。生成的标签没有结束，可以灵活组合。{picture}{picture link}{sub-station column name}{sub-station column link}{sub-station title text}{sub-station title link} //带有子站前缀的标签表示标题和在添加区域名称之前，文本将是随机的。{内容结束}
　　任意页面调用布局相关标签：{number:100-1000} //随机调用100-1000之间的数字{关键词1} //调用关键词{random link:1}//随机调用一个标题链接，这个标签主要是为了方便只调用一个标题链接。如果后面跟：和一个数字，则表示固定调用某列下的标题链接，如果为空则随机调用。{random title: 1} //只调用文本{Column link:1} //调用列链接，添加：和数字指定固定列，后面的数字和所有需要添加的标签：和数字是绑定关系。{column link} 之类的东西是随机调用的。{column name: 1}{random tag}{random tag}{partition link:1} //调用不同前缀设置的首页 {partition column:1}{substation list} //一次调用68个变电站列表, 该功能将进一步优化，以后可设置。{region 1} // 随机调用一个区域的名称
　　{主域名} //一般放在CSS和JS文件或者某些文件的href前缀中。{当前链接}{主页链接}{网站名称}{当前部分}{当前部分名称}{当前部分链接}{当前标题文本}{当前标题链接}{当前部分标题文本}{当前部分标题link}{current tags text}{current tags link}{friendship link} //在config.php中设置{include code} //一般用来放百度js统计或者其他统计代码{page function} //只在上面调用列页和标签页。
　　内容详情页格式：{body content} //直接调用文章的全部内容。此功能稍后将更改为可自定义的 {number table}。//将生成一个带有地区名称和年份的表格。表格的编号会随机生成，增加文章的原创的度数。{Link form} //会生成一个带有文章链接的表单，一般可以作为参考区增加内链。{目录列表} // 将生成目录列表，调用标题和 关键词。没用，就是为了好看。{发布时间} //调用文章的发布时间 文章 格式为年月日时分 {图片地址} //调用图片的地址{text:5} //这意味着将调用五个句子来拼凑，
　　源码下载：好源码网()
　　专业知识:干货来了！『谷歌SEO的基础知识』外贸人都值得拥有
　　刚入门的外贸新手有这样一个困惑：谷歌SEO太难，不值得努力。
　　并非如此，SEO的基础知识实际上非常简单。因为目前 57.8% 的网络流量来自谷歌。这时候，如果你有一个网站，SEO无疑是值得学习和操作的东西。
　　今天，我们就简单的了解一下谷歌SEO的基础知识，外贸新入门指南，你值得拥有！
　　首先要知道，与付费广告不同的是，SEO流量是“免费”的，而这里的“免费”不花一分钱，因为在谷歌排名中创造的内容并不是免费的，但与付费广告相比，它是通常更便宜。
　　另外，SEO是一个持续的过程，我们大致可以分为三个方面：
　　第 1 部分关键词研究
　　关键词 是 SEO 的基础。如果没有人搜索你写的东西，无论你多么努力，你都不会从谷歌获得流量。
　　关键词research 可以帮助您解决的问题包括：
　　但是，做好关键词研究有两个前提，外贸人都记住了！
　　
　　1.你需要对你的行业有一个很好的了解
　　其次，您需要了解关键词研究工具的工作原理以及如何充分利用它们。
　　第二部分页面优化
　　页面优化的核心——与搜索意图保持一致。如果您无法创建用户正在寻找的内容类型，那么您获得排名的机会就很小。在业界，这被称为——内容需要与搜索意图保持一致。
　　由于谷歌比其他任何人都更了解用户在寻找什么，判断搜索意图的最佳方法是寻找当前排名靠前的页面之间的共同点。
　　例如，“SEO 提示”的结果都是列表博客文章。但是，“演讲者”的结果全部来自电子商务 网站 类别页面。
　　大多数人认为页面搜索引擎优化 (SEO) 就是文章 布置一些关键字。这是错误的。
　　虽然关键字位置仍然很重要，但它不像以前那么重要了。现在我们需要在内容创作上投入更多的精力，并掌握这项技能。
　　那么我们应该如何创造好的内容，做内容营销呢？
　　页面标题通常收录在 H1 标签中。这可能就是为什么在标题中收录关键字从一开始就是 SEO 传统的原因。
　　
　　简短的描述性 URL 可以帮助搜索者在点击之前了解页面的内容。
　　拥有醒目的标题标签很重要，因为它会显示在搜索结果中。
　　谷歌经常将页面的元描述显示为 SERP 中的描述性摘要。
　　图片可以在谷歌图片搜索中排名，为您带来更多流量。
　　第三部分链接建设
　　链接建设是让其他 网站 链接到您在 网站 上的页面，以帮助您的页面在 Google 搜索结果中排名更高。
　　通常，您可以将大多数链接构建策略简化为两个简单的步骤：
　　从概念上讲，大多数链接构建策略和方法属于以下五类之一：
　　这就是我今天分享的谷歌搜索引擎优化的基础知识。搜索引擎优化是一个持续的过程，如果做得好，随着时间的推移，你获胜的机会就越大。来吧！外贸人！
　　如果您想更进一步，让您的产品更精准的营销给客户，欢迎您扫描上方二维码进行咨询，我们将为您安排经验丰富的海外营销顾问一对一一次海外咨询。广州益海创腾，我们致力于不让每一个外贸人独自出海。 查看全部

　　解决方案:#前后参数对比#安装gmail原始邮件如何设置
　　
　　关键词文章采集源码：-for-gmail/python版本：python2.6configure:pip-installgmail#编译参数pip-installgmail--saveorpipinstall--save-install--path='/path/to/python_3.6/bin/gmail'#安装gmail的docker版本，请根据自己的系统和configure的参数进行安装#目标：抓取gmail原始邮件如何设置sudopipinstallnone-install#前后参数对比可参考官方教程设置python运行环境在命令行或终端窗口执行：pip3installgmail--save-install--path=''-i默认的路径，-i是重命名路径，--cache参数把地址放到解析icon，可以获取运行设置重命名路径例如：--path='/path/to/python_3.6/bin/gmail'#设置运行开关的参数为-设置python运行环境在命令行或终端窗口执行：pip3installgmail--save-install--path=''-i默认的路径，-i是重命名路径，--cache参数把地址放到解析icon，可以获取运行设置重命名路径：例如：pip3installgmail--save-install--path='/path/to/python_3.6/bin/gmail'#设置运行开关的参数为-设置gmail原始邮件的设置进入./gmail目录，新建configuration/gmail设置gmail文件的路径作为dashboard的posting为空setport=8091,ssl=true,new_post_id=md5(new_post_id)参数webhook设置第三方统计driver设置为none-that-webhook设置成为的请求localloop启动在terminal执行python3process.execute('true/'+gmail.get_posts().items())设置请求的url地址参数url地址设置成空，不做任何其他处理。结果输出设置好之后,我们要输出信息。
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　　事实:豆瓣不会共享这些数据，我的回答就是下面2个方法
　　关键词文章采集源码本站现在已经更新了文章页面的源码，
　　
　　豆瓣做的不错，其中豆瓣电影更新信息是有人采集过，但绝对不是故意让你看到的。只是最近在改版，参数发生变化，豆瓣电影的request没有cookie存在，所以抓到的只是页面请求，但是实际在登录的时候，网站会有很多数据监测到你是否登录，网站是让你登录的，用的是浏览器本地库里面的cookie。楼主如果自己有用爬虫的话，可以自己用cookie判断一下是不是豆瓣电影抓取过来的。
　　豆瓣自己的用爬虫软件，目前豆瓣的电影页面已经更新了。目前目前豆瓣电影版块已经爬取了非常全面的全国大学图书馆的信息和数据。
　　
　　豆瓣不会共享这些数据，当然如果你是豆瓣内部工作人员请忽略我的回答，如果不是的话，我的回答就是下面2个方法了：1、爬2、淘宝有卖豆瓣导航，可以采集数据。
　　我是豆瓣个人用户，请务必向我推荐，我是真爱粉！首先，您提问中所说的关于什么、其次是什么，都没有具体的要求，也是无从回答的。包括其他网站也基本是如此。关于采集豆瓣电影评分，首先需要申请获取此网站的授权，之后采集。这个要求比较高，尤其是美国好莱坞的电影，基本上所有人都要下载，但是也有专门给外国人免费下载的。基本上，您可以看看其他提问，或者私信小墨。欢迎来探讨！。 查看全部

　　干货教程:关键词文章采集源码库--爬虫案例分享(组图)
　　关键词文章采集源码库很多python爬虫的学习贴，但作为一名开发过多个爬虫案例的爬虫工程师，做一些爬虫贴需要收集到一些之前爬取资料整理的资料，所以笔者决定集合目前采集资料后的基础源码库，进行一次完整的爬虫案例，希望大家能够共同完成。知乎小管家：爬虫案例集合：请求api利用公众号发布文章需要的post方法、postman进行抓包分析、time和sleep函数之间简单的转换。
　　
　　后续爬取案例案例大小限制为3500*3000，主要实现内容来源于github。（大家的数据欢迎分享，封存至百度云盘，如果对方有提供源代码，会按照源代码分享。）一次好的爬虫案例能对爬虫工程师提升的帮助远大于学习一些代码集合。针对涉及到的一些核心知识点（包括但不限于爬虫开发必要的cookie、dns、http协议、解析get&post请求）将全部整理保存至api文档库，共享给大家，希望大家在遇到感兴趣的有用的数据的时候能快速找到api文档，仅供大家下载学习。2.基础源码库下载地址：密码：1s41。
　　爬虫的流程是由爬虫提供者（如谷歌爬虫提供者）在大概的时间里（如四小时）把数据下载到自己的服务器上（即本地），需要请求谷歌服务器获取对应数据，对自己服务器的数据和别人的服务器的数据进行校验。每个人采集数据一般都有自己的渠道，从提供者那获取数据，所以绝大部分爬虫采集的数据都来自于提供者自己的服务器，可以自己去采集。
　　
　　对于提供者来说，你可以用任何方式得到他们的数据。一般我们用的是python爬虫，我今天给大家总结一下它的基本流程。提供者的数据采集途径：用户分享、广告联盟；爬虫提供者和爬虫节点交互数据来源：网站后台；爬虫节点和爬虫提供者通信爬虫节点交互爬虫节点交互爬虫节点交互数据量大而复杂有多种解决方案针对不同爬虫提供者的不同需求，很多解决方案，如轮询等爬虫框架也是可选的。
　　一般可以找个公司给你做配套服务，配套数据来源，等等。总结一下，如果有兴趣的话可以看看我写的爬虫在线学习笔记--python爬虫入门基础教程。 查看全部

　　汇总:【抓包分析】采集豆瓣排名数据的脚本源码
　　大家好，我是来自公众号3分钟学院的郭丽媛。今天给大家带来的是数据采集的源码分享。
　　本期以采集豆瓣排名数据为例：
　　分析
　　1、采集的内容：%E5%96%9C%E5%89%A7&amp;type=24&amp;interval_id=100:90&amp;action=
　　选择任何类型电影的图表。
　　其次，尝试获取网页的源代码。
　　TracePrint url.get("https://movie.douban.com/typer ... 6quot;)
　　三、分析返回值
　　发现返回值不收录排行榜的内容，也就是说排行榜的内容是动态加载的，无法通过直接读取该URL的网页源码获取。
　　4.抓包分析，打开浏览器后按f12键，刷新网页，使用浏览器自带的抓包功能对网页进行分析。
　　
　　根据上图点击网络和标题。之后，因为有很多数据，我们用ctrl+f来搜索。搜索内容为热门电影《美丽人生》的片名，搜索结果有两个：
　　让我们选择其中一个进行分析，并首先复制URL。
　　%3A90&amp;action=&amp;start=0&amp;limit=20
　　我们直接分析问号后面的部分参数：
　　type=24=&gt; 电影类型：24
　　interval_id=100%3A90=&gt;视频被点赞：100%-90%（%3A是冒号）
　　action==&gt; 没有值，暂时无法判断，直译action可以省略
　　start=0=&gt; 起始位置，第一位开始
　　limit=20=&gt;显示多少，限制最多20
　　在这些参数中，需要从原创URL中提取视频类型：（下图红色部分）
　　%E5%96%9C%E5%89%A7&amp;type=24&amp;interval_id=100:90&amp;action=
　　每种类型对应一个数字，比如喜剧是24，动作是5，其他类型可以点击更多类型一个一个看网站。
　　
　　5.获取网页源代码
　　TracePrint url.get("https://movie.douban.com/j/cha ... 6quot;)
　　6.网页返回值：
　　返回值是一个json。这里的提取是先对表进行转换，然后使用键值对进行提取。如果你不在我的公众号（3分钟学校）搜索json，有很多关于json提取的文章教程。
　　脚本源
　　dim json= url.get("https://movie.douban.com/j/cha ... 6quot;)Dim table=encode.jsontotable(json)For i = 1 To Len(table)TracePrint table[i]["title"],table[i]["rating"][1]Next
　　复活节彩蛋
　　先点看，再上教程，关注“3分钟学”，回复关键词【教程】下载我的基础教程。
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　　汇总:Kubernetes日志采集方案
　　前言
　　上一期主要介绍了Kubernetes日志输出的一些注意事项。日志输出的最终目的是做统一的采集和分析。在 Kubernetes 中，记录采集的方式与普通虚拟机有很大不同，相对实现难度和部署成本也略高。但是，如果使用得当，可以实现比传统方式更高的自动化程度和更低的运维成本。
　　Kubernetes 日志采集 难点
　　在 Kubernetes 中，logging采集 比传统的虚拟机和物理机要复杂得多。最根本的原因是Kubernetes屏蔽了底层异常，提供了更细粒度的资源调度，向上提供了一个稳定动态的环境。因此，log采集面临着更丰富、更动态的环境，需要考虑的点也更多。
　　例如：
　　对于一个运行时间很短的Job应用，从启动到停止只需要几秒，如何保证日志采集的实时性能跟得上，数据不丢失？K8s 一般推荐使用大型节点。每个节点可以运行 10-100+ 个容器。如何以尽可能低的资源消耗采集100+ 个容器？在K8s中，应用以yaml的形式部署，日志采集主要是手动配置文件的形式。日志采集如何以K8s的方式部署？
　　Kubernetes传统日志类型文件、stdout、host文件、journal文件、journal日志源业务容器、系统组件、宿主业务、宿主采集方法代理（Sidecar、DaemonSet）、直写（DockerEngine、业务）代理、直接-write 单机应用号 10-1001-10 应用动态高低 节点动态高低 采集 部署方式手动、Yaml手动、自定义
　　采集模式：主动或被动
　　日志采集方法有两种：被动采集和主动推送。在K8s中，被动采集一般分为Sidecar和DaemonSet两种方式。主动推送包括 DockerEngine 推送和业务直推。写两种方式。
　　总结：DockerEngine直接写一般不推荐；日志量大的场景推荐业务直写；DaemonSet 一般用于中小型集群；建议在非常大的集群中使用 Sidecar。各种采集方法的详细对比如下：
　　DockerEngine业务直接写入DaemonSet方法Sidecar方法采集日志类型标准输出业务日志标准输出+部分文件文件部署运维低，原生支持低，只需要维护配置文件正常，需要为了维护 DaemonSet 高，每个需要 采集 日志的 POD 都需要部署一个 sidecar 容器。日志分类和存储无法实现业务无关的配置。一般来说，每个POD都可以通过容器/路径映射来单独配置，灵活性高，多租户隔离性较弱。日志直写一般会和业务逻辑竞争资源。只能通过强配置隔离，通过容器隔离，资源可独立分配，支持集群规模无限本地存储。如果使用 syslog 和 fluentd，根据配置会有单点限制和无限制。无限制，资源占用低，dockerengine提供整体最低，免去采集开销低，每个节点运行一个容器高，每个POD运行一个容器查询便利性低，只有grep原创日志高，可定制根据业务特点 高，可自定义查询，高统计，可根据业务特点自定义 低和高 可定制性，可自由扩展低和高，每个POD单独配置高耦合，强绑定DockerEngine 固定, 修改需要重启 DockerEngine High, 采集
　　日志输出：标准输出或文件
　　与虚拟机/物理机不同，K8s 容器提供标准输出和文件。在容器中，标准输出直接将日志输出到stdout或stderr，而DockerEngine接管stdout和stderr文件描述符，收到日志后根据DockerEngine配置的LogDriver规则进行处理；日志打印到文件的方式与虚拟机/物理机基本相似，只是日志可以使用不同的存储方式，比如默认存储、EmptyDir、HostVolume、NFS等。
　　虽然 Docker 官方推荐使用 Stdout 打印日志，但需要注意的是，这个推荐是基于容器仅作为简单应用使用的场景。在实际业务场景中，我们还是建议大家尽量使用文件方式。主要原因如下。观点：
　　
　　stdout性能问题，从应用输出stdout到服务器，会有几个过程（比如常用的JSON LogDriver）：应用stdout -&gt; DockerEngine -&gt; LogDriver -&gt; 序列化成JSON -&gt; 保存到文件 -&gt; Agent采集文件 -&gt; 解析 JSON -&gt; 上传服务器。整个过程需要比文件更多的开销。压力测试时，每秒输出 10 万行日志会占用 DockerEngine 的额外 CPU 内核。stdout 不支持分类，即所有输出混合在一个流中，不能像文件一样分类输出。通常，一个应用程序包括AccessLog、ErrorLog、InterfaceLog（调用外部接口的日志）、TraceLog等。这些日志的格式和用途不，会很难采集 如果在同一流中混合，则进行分析。stdout 只支持容器主程序的输出。如果是 daemon/fork 模式下运行的程序，则无法使用 stdout。文件转储方式支持多种策略，如同步/异步写入、缓存大小、文件轮换策略、压缩策略、清除策略等，相对更加灵活。
　　因此，我们建议在线应用使用文件输出日志，而Stdout仅用于功能单一或部分K8s系统/运维组件的应用。
　　CICD 集成：日志记录操作员
　　Kubernetes提供了标准化的业务部署方式，可以通过yaml（K8s API）声明路由规则、暴露服务、挂载存储、运行业务、定义伸缩规则等，因此Kubernetes很容易与CICD系统集成。日志采集也是运维监控过程的重要组成部分。必须实时采集业务上线后的所有日志。
　　原来的方法是在发布后手动部署log采集的逻辑。这种方式需要人工干预，违背了CICD自动化的目的；为了实现自动化，有人开始基于日志打包API/SDK采集一个自动部署的服务，发布后通过CICD的webhook触发调用，但这种方式开发成本高。
　　在 Kubernetes 中，集成日志最标准的方式是在 Kubernetes 系统中注册一个新资源，并以 Operator（CRD）的形式对其进行管理和维护。这样CICD系统就不需要额外开发，部署到Kubernetes系统时只需要附加日志相关的配置即可。
　　Kubernetes 日志采集 方案
　　早在 Kubernetes 出现之前，我们就开始为容器环境开发 log采集 解决方案。随着K8s的逐渐稳定，我们开始将很多业务迁移到K8s平台上，所以我们也在之前的基础上开发了一套。K8s 上的 log采集 方案。主要功能有：
　　支持各种数据的实时采集，包括容器文件、容器Stdout、宿主文件、Journal、Event等；支持多种采集部署方式，包括DaemonSet、Sidecar、DockerEngine LogDriver等；日志数据丰富，包括Namespace、Pod、Container、Image、Node等附加信息；稳定高可靠，基于阿里巴巴自研Logtail采集Agent实现。目前，全网部署实例数以百万计。; 基于CRD扩展，日志采集规则可以以Kubernetes部署发布的方式部署，与CICD完美集成。
　　安装日志采集组件
　　目前，这个采集解决方案已经对外开放。我们提供 Helm 安装包，收录 Logtail 的 DaemonSet、AliyunlogConfig 的 CRD 声明和 CRD Controller。安装后直接使用DaemonS优采云采集器即可，CRD配置完毕。安装方法如下：
　　阿里云Kubernetes集群在激活的时候就可以安装，这样在创建集群的时候会自动安装以上的组件。如果激活的时候没有安装，可以手动安装。如果是自建Kubernetes，无论是自建在阿里云上还是在其他云上还是离线，都可以使用这个采集方案。具体安装方法请参考【自建Kubernetes安装】（）。
　　上述组件安装完成后，Logtail和对应的Controller会在集群中运行，但默认这些组件不会采集任何日志，需要配置日志采集规则为采集 指定各种日志的Pod。
　　采集规则配置：环境变量或CRD
　　
　　除了在日志服务控制台上手动配置外，Kubernetes 还支持另外两种配置方式：环境变量和 CRD。
　　环境变量是自swarm时代以来一直使用的配置方式。您只需在要采集的容器环境变量上声明需要采集的数据地址，Logtail会自动将数据采集传输到服务器。该方法部署简单，学习成本低，易于使用；但是可以支持的配置规则很少，很多高级配置（如解析方式、过滤方式、黑白名单等）都不支持，而且这种声明方式也不支持修改/删除，每个修改实际上创建了一个新的 采集 配置。历史采集配置需要手动清理，否则会造成资源浪费。
　　CRD的配置方式非常符合Kubernetes官方推荐的标准扩展方式，允许采集配置以K8s资源的形式进行管理，通过部署特殊的CRD资源AliyunLogConfig到Kubernetes来声明数据这需要 采集。例如，下面的例子是部署一个容器的标准输出采集，其中定义需要Stdout和Stderr 采集，并排除环境变量收录COLLEXT_STDOUT_FLAG: false的容器。基于CRD的配置方式以Kubernetes标准扩展资源的方式进行管理，支持配置的完整语义的增删改查，支持各种高级配置。
　　采集推荐的规则配置方式
　　在实际应用场景中，一般使用 DaemonSet 或者 DaemonSet 和 Sidecar 的混合。DaemonSet 的优点是资源利用率高。但是存在一个问题，DaemonSet的所有Logtail共享全局配置，单个Logtail有配置支持上限。因此，它无法支持具有大量应用程序的集群。以上是我们给出的推荐配置方式。核心思想是：
　　一个尽可能多的采集相似数据的配置，减少了配置的数量，减轻了DaemonSet的压力；核心应用 采集 需要获得足够的资源，并且可以使用 Sidecar 方法；配置方式尽量使用CRD方式；Sidecar 由于每个Logtail都是独立配置的，所以配置数量没有限制，适用于非常大的集群。
　　练习 1 - 中小型集群
　　大多数 Kubernetes 集群都是中小型的。中小企业没有明确的定义。一般应用数量小于500，节点规模小于1000。没有功能清晰的Kubernetes平台运维。这个场景的应用数量不是特别多，DaemonSet可以支持所有的采集配置：
　　大部分业务应用的数据使用DaemonS优采云采集器方式，核心应用（对于可靠性要求较高的采集，如订单/交易系统）单独使用Sidecar方式采集
　　练习 2 - 大型集群
　　对于一些用作PAAS平台的大型/超大型集群，一般业务在1000以上，节点规模也在1000以上。有专门的Kubernetes平台运维人员。这种场景下应用的数量没有限制，DaemonSet 无法支持。因此，必须使用 Sidecar 方法。总体规划如下：
　　Kubernetes平台的系统组件日志和内核日志的类型是比较固定的。这部分日志使用了DaemonS优采云采集器，主要为平台的运维人员提供服务；每个业务的日志使用Sidecar方式采集，每个业务可以独立设置Sidecar的采集目的地址，为业务的DevOps人员提供了足够的灵活性。 查看全部

　　可怕:数据源网站用爬虫爬过去数据很多不够详细！
　　关键词文章采集源码采集器vba实战技巧excelhome，自己动手写写，不懂的问一下度娘也有vba教程，java中很多参数设置都可以直接用vba代码编辑器调整，
　　你的问题主要是因为百度搜索不到什么最新数据
　　datactop
　　百度的不理想是因为数据的量少。下载个魔搜，是可以查看数据源头查找自己需要的数据。
　　
　　很多数据来源渠道不正规，信息混乱。建议从数据安全的角度考虑：如果能找到统一公开的数据源头，要申请授权。如果只是想采集分析某个公司所有的数据，可以不申请授权直接爬网页，这也会爬到假数据或者无效数据。很多数据在网上可以免费共享，即使只有一两页还是可以接收的，但是一旦涉及到整站全量数据（至少数千条），申请的授权费用就得不偿失了。
　　采集快狗
　　同问现在很多数据源网站用爬虫爬过去数据很多不够详细！采集下来的一般都是些无效数据或者不准确的数据
　　百度，
　　可以考虑使用web自动采集工具:webriver可以在网页上遍历全部url,匹配网址直接抓取
　　
　　百度
　　个人觉得web爬虫还是比较适合的，图片，教育医疗商品类网站，ab站爬虫都可以采集。数据量小的可以用代理ip。
　　我们也需要文章的数据
　　w3c可以进行爬虫抓取
　　写个简单点的爬虫， 查看全部

　　最新信息:2021足球资讯网站源码 v5.61
　　2019足球资讯网站源码可应用于世界杯新闻、足球、体育赛事、美女图片等网站类型的图片、文字、视频和音频的构建，搜索引擎排名效果好，数据负载大，承载访问量大，安全性高，功能和模板可以插件形式扩展。
　　2019足球资讯网站源码 v5.61 更新日志
　　v5.61 更新：
　　优化静态和伪静态切换时缓存文件的压缩
　　
　　源代码功能
　　一、支持世界杯的功能模块：
　　世界杯直播地址列表 详细赛程分析 实时比分调用 32强球队 赛事结束后，仍可作为网站，用于足球、体育资讯、篮球、美女图片等。
　　2、自动化程度高：
　　自动设置文章第一张图片为缩略图。自动检测第一个安装环境，自动填补页面空缺。文章列表项自动展开并自动适配手机和电脑版，可通过微信访问自动生成第二个导航栏。级别下拉菜单 自动采集文章、自动发布文章、自动生成静态（高级功能） 自动定时发布（高级功能） 自动搜索引擎推送（高级功能） ) 自动保存图片到本地（高级功能） 自动过滤危险投稿（高级功能） 会员充值自动到账（高级功能）
　　2.一键更换功能和模板
　　
　　高级功能插件带来丰富扩展，后台一键安装模板随意切换更换，后台一键安装
　　3.支持微信小程序、APP、百度MIP、微信站
　　可扩展为微信小程序、APP、百度MIP、微站、后台管理（高级功能）
　　4.搜索引擎友好
　　整个网站具有静态、动态和伪静态的功能。具有主动提交、自动提交、搜索引擎生成站点地图等功能（高级功能）。整个网站都写成标准的html标签，有利于SEO。全站可生成全局内链关键词
　　外媒:为什么百度用户平均要花费55秒是谷歌两倍的搜索时间
　　在谷歌上，用户通常只需要百度用户一半的时间就能找到他们想要的信息（谷歌30秒，度娘55秒），大多数用户只看前三个结果；在百度上，用户通常会从头到尾扫描搜索结果上的内容，大量点击会出现在百度搜索框和底部的相关搜索上，而不是网页上的搜索结果。其原因很大程度上与搜索质量有关。百度的搜索结果很乱。在很多情况下，用户无法区分哪些是付费广告，哪些是自然搜索结果，通常这些付费广告的内容并不能很好地满足用户的需求，因此用户可能会选择再次细化搜索词，或者直接滚动到最后看到相关的建议部门再找自己真正想要的。
　　3.页面采集
　　想成为网站的朋友对此心知肚明。从页面收录的时间来看，谷歌肯定比百度快很多，而且通常只在外围放少量的外链入口。谷歌可以沿着你的链接爬行。网站有索引，但百度不一样。对于新站点，不是立即收录，甚至是很长一段时间都不是收录。新网站通过百度评估期后，百度将启动收录你的网站。对于很多站长来说，这个评估期是相当艰难的。评估期的时间安排有时难以理解。两两个月才开始收录，有的两三天才开始网站收录。如果说快收录一些高质量网站，和劣质网站 by收录慢，可以理解，但据我所知，有些非法的网站，质量很差网站的网站也被收录快了，这有点混乱。当然，虽然谷歌的索引速度很快，页面也很多，但是谷歌还是有审核筛选机制的，这也是为什么有些网站收录很多页面在刚被索引的时候就被索引了，但是一段时间后，索引中收录的页面内容发生变化。少个理由。但是，百度一般会在开始收录你的网站之前审核你的网站内容一段时间。可能大蜘蛛很早就爬到了你的网站，但是要等很久才放出来。还有很多质量很差的网站很快就被索引了，这有点令人困惑。当然，虽然谷歌的索引速度很快，页面也很多，但是谷歌还是有审核筛选机制的，这也是为什么有些网站收录很多页面在刚被索引的时候就被索引了，但是一段时间后，索引中收录的页面内容发生变化。
　　
　　少个理由。但是，百度一般会在开始收录你的网站之前审核你的网站内容一段时间。可能大蜘蛛很早就爬到了你的网站，但是要等很久才放出来。还有很多质量很差的网站很快就被索引了，有点混乱。当然，百度SEO，虽然谷歌的索引速度很快，页面也很多，但是谷歌还是有审核筛选机制的，这也是为什么有些网站收录的时候页面很多刚刚编入索引，但随着时间的推移，索引中收录的页面内容会发生变化。少个理由。但是，百度一般会在开始收录你的网站之前审核你的网站内容一段时间。也许大蜘蛛会爬你的 网站 很早，但要发布它需要很长时间。这就是为什么有些网站在第一次被索引的时候有很多收录的页面，但是一段时间后收录的页面会发生变化。少个理由。但是，百度一般会在开始收录你的网站之前审核你的网站内容一段时间。可能大蜘蛛很早就爬到了你的网站，但是要等很久才放出来。这就是为什么有些网站在第一次被索引的时候有很多收录的页面，但是一段时间后收录的页面会发生变化。少个理由。但是，百度一般会在开始收录你的网站之前审核你的网站内容一段时间。也许大蜘蛛很早就爬到了你的网站，
　　4. 新站策略
　　
　　百度和谷歌对于新的网站都有自己的审计标准。谷歌有谷歌沙盒，百度有自己的审查期。从时间上看，3-6个月基本还不错。不同的是，审核期过后，谷歌判断关键词排名的标准更多是根据页面本身的质量和外部链接的推荐，不会受到你的网站的影响青年。特定页面。排名，而百度仍然会考虑整个站点的权重，因此新站点很难从百度获得热词和难词的排名。对于 Google 来说，一个新的 网站 很有可能成为热词的排名。
　　所以，对于刚入手网站的朋友，不要总是检查网站是否已经是收录，为什么没有排名，没有流量，去各大论坛和博客，离开留言和发帖求助，问了答，终于发现自己白忙活了。，不做该做的事。这段时间，不要急于出结果，做好网站结构，做好内容，做好关键词研究，循序渐进，并在观察期间表现更好。搜索引擎正在关注它。在我看来，经过一定的时间，审核通过后，你的网站的内容自然会放出来。
　　除非另有说明，是未来的SEO原创文章，转载必须以链接的形式注明本文链接
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