搜索引擎主题模型优化(现阶段书签表示法用户兴趣特征信息的表示方法主要有哪些)
　　在实现个性化搜索时，需要以一定的方式获取用户的爱好和爱好，然后以一定的方式描述和表达用户的个人信息。这也是一个非常重要的问题。现阶段，用户兴趣特征信息的表示方法主要有以下六种：
　　1.主题符号
　　Topic Representation of User Interest Models：一种利用用户感兴趣的信息内容和话题来表示用户兴趣模型的方法。例如，如果用户对科技、时尚和英语学习感兴趣，我们将采取以下方式来表达{科技、时尚、英语学习}。然而，这种表示并没有区分用户对这些主题的兴趣程度。
　　2.关键词列表符号
　　用户兴趣模型的关键词 列表表示更详细地描述了用户的兴趣。就是从能够反映用户兴趣爱好的信息中提取出能够反映用户兴趣的特征词，并将这些特征词作为关键词表示为用户兴趣模型。这些词汇可以通过与用户的交互主动获取，也可以通过机器跟踪学习自动获取。
　　3.书签符号
　　用户兴趣模型的书签表示：这完全取决于用户。它表示用户保存为用户兴趣模型的网页或站点的书签。用户在互联网上浏览信息的过程中，如果发现自己比较感兴趣或比较重要的网页或站点，将其保存为书签，以备日后长期浏览和使用。用户主动保存的信息内容会更重要，更能体现用户的兴趣爱好，但我们都知道，用户主动保存的书签数量很少，不能反映客观事实。
　　4.基于本体的表示法
　　用户兴趣模型本体表示：就是用本体来表示用户兴趣话题。将本体应用于用户兴趣模型，实现知识的复用和共享，具有重要意义。在信息检索领域应用本体可以通过描述用户的个性化模型信息来提高兴趣模型的准确性。由于本体在个性化搜索引擎中的应用还处于试验阶段，还存在一些不稳定因素，比如用户的兴趣特征集合比较大，如何保证有效性也是一个重要问题。
　　5.基于向量空间模型的表示向量空间模型的表示方法是经典的文本表示方法：用一个向量来表示用户兴趣特征，对于每个特征词t，a(t,w)方法用于表示用户兴趣模型中的每个特征及其权重。 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(
LDA中的主题就像词主成分，其把主成分-样本之间的关系)
　　NLP︱LDA主题模型的应用问题
　　将LDA与多元统计分析相结合，LDA中的主题就像词的主成分，阐明了主成分与样本之间的关系。在多变量中，聚类分为Q型聚类、R型聚类和主成分分析。R型聚类和主成分分析是针对变量的，Q型聚类是针对样本的。
　　PCA主要关注主成分和变量之间的关系。LDA 在文中也有同样的作用。它将一堆单词（变量）变成主题（主要成分）。同时，通过人像的主成分，可以知道人群喜欢什么。的主题；
　　Q 型聚类代表样本之间的社区关系。
　　LDA假设前提：主题模型中的主要假设是词袋假设，即在不影响模型训练结果的情况下交换文档中词的顺序，模型结果与词的顺序无关字。
　　主题模型中最重要的参数是每个文档的主题概率分布和每个主题下的词条概率分布。
　　LDA是一个三层贝叶斯模型，三层分别是：文档层、主题层和词层。
　　两种估计方法 - VEM 和 gibbs
　　一般来说，逼近这种后验分布的方法可以分为两类：
　　1. 变分算法，它们是确定性方法。变体算法假设一些参数分布，并将这些理想分布与后验数据进行比较，并找到最接近的分布。因此，估计问题转化为优化问题。主要算法是变分期望最大化算法（VEM）。这种方法是最常用的方法。主要用在 R 软件的 tomicmodels 包中。
　　2. 基于采样的算法。采样算法，比如吉布斯采样（gibbs sampling），主要是构造一个马尔可夫链，从后验经验分布中抽取一些样本来估计后验分布。吉布斯采样的方法在 R 软件的 lda 包中被广泛使用。
　　参考：使用R作为主题模型：词过滤和主题号确定
　　R包枚举——lda和topicmodel
　　在R语言中，提供LDA模型的包（package）有两个：lda和topicmodels。
　　lda 提供基于 Gibbs 采样、MMSB（themixed-membership stochastic blockmodel）、RTM（RelationalTopic Model）和 sLDA（supervisedLDA）和 RTM 的经典 LDA。基于 VEM（变分期望最大化）。
　　Topicmodels 基于 tm 包，提供了三种模型：LDA_VEM、LDA_Gibbs 和 CTM_VEM（correlatedtopics 模型）。
　　此外，textir 包还提供了其他类型的主题模型。
　　参考：R的文档主题模型
　　但是主题模型有一个非常大的问题：模型质量问题
　　1、模型质量差，话题无效词多，清理困难；
　　2、主题差异不够显着，效果不好；
　　3、话题中，词与词的相关性很低。
　　4、 无法体现场景，作者最初希望得到一个话题，收录场景词+用户态度、情绪、事件词，形成一个比较完整的体系，但是比较幼稚……
　　5、 主题命名很困难。如果基础词无效，主题画像也会很困难。
　　一、腾讯孔雀案
　　我们来看一下腾讯孔雀的应用案例：
　　输入一个词，然后弹出两件事：搜索词-主题列表（主题中有很多词）；搜索词-文档列表。
　　笔者猜测实现三个距离计算的过程：
　　首先计算搜索词向量与主题词向量的距离，对主题进行排序；
　　然后计算搜索词与主题下每个词向量的距离，并对词进行排序；
　　最后计算搜索词与文档向量的距离，对文档进行排序。
　　腾讯在制作主题系统方面下足了功夫，从中可以看到如下信息：
　　1、一般来说，单词之间的相关性不是那么强；
　　2、词性基本都是名词，很少有动作和形容词。
　　系统还做了一些有趣的尝试：利用用户-QQ群矩阵做话题模型，对QQ群进行聚类，可以很好的了解不同的用户群喜欢什么样的话题群，有多少人。
　　二、主题模型的主要作用（参考博客）
　　有了主题模型，我们如何使用它？它有什么优点？我总结了以下几点：
　　1)衡量文档之间的语义相似度。对于文档，我们发现的主题分布可以看作是它的抽象表示。对于概率分布，我们可以通过一些距离公式（如KL距离）计算两篇文档的语义距离，得到它们之间的相似度。
　　2)可以解决多义问题。回想第一个例子，“apple”可以是一种水果，也可以指苹果公司。通过我们得到的“词-主题”概率分布，我们可以知道“苹果”属于哪些主题，我们可以通过主题匹配来计算它与其他词的相似度。
　　3)它消除了文档中噪音的影响。一般来说，文档中的噪音往往是次要主题，我们可以忽略它们，只保留文档中的主要主题。
　　4)它是无人监督的，完全自动化的。我们只需要提供训练文件，它就可以自动训练各种概率，无需任何人工标注过程。
　　5)它与语言无关。任何语言都可以被训练来获得它的主题分布，只要它可以分割它。
　　综上所述，主题模型是一个强大的工具，可以挖掘语言背后的隐藏信息。近年来，各大搜索引擎公司都开始重视这方面的研发。语义分析技术逐渐渗透到搜索领域的各种产品中。让我们看看在不久的将来我们的搜索将如何变得更智能。
　　三、主题模型的一些扩展
　　可以看到模型的扩展
　　1、基于LDA的主题模型变形
　　用于情感分析：主题情感偏差评分，对主题进行评分，然后根据主题-文档矩阵对每个文档的情感进行评分。
　　主题间相关性：根据主题分布的点积相似度，确定相关文本，建立主题间的相关性
　　时间序列文本，动态主题模型。
　　短文本，消歧，构建语义相似度聚类；
　　对于知识图谱的构建，知识图谱中需要一些集合和潜变量，所以主题建模更适合作为一个大的包容集；
　　利用稀疏性，在模型中的topic-word矩阵中，会有非常低频率的数据，所以可以强制变为0来减少影响。
　　2、摘录：LDA 经验
　　如果要训练一个主题模型进行预测，数据量要足够大；理论上，词汇长度越长，表达的主题越清晰，这需要一个优秀的词库；如果您想更精细地划分主题或突出特色主题需要专业词典；LDA的参数alpha对计算效率和模型结果影响很大，选择合适的alpha可以提高效率和模型可靠性；确定题目数量没有特别突出的方法，需要更多经验；基于时间轴的热点话题和话题趋势检测，话题模型是一个不错的选择；上面提到的正面词和负面词怎么用，这篇文章没有找到合适的方法；
　　（参考：R的文档主题模型）
　　3、摘录：LDA 经验
　　整个过程有很多歧义，我列举几个如下：
　　（1）doc应该怎么定义，topicmodel是按人训练还是在每条微博上训练？对比后发现topicmodel中每个topic的term都是在一个per微博基础上的类别比较一致，所以我选择用微博作为doc单元进行训练，用human作为doc单元进行推理；但是我没有找到关于这个问题更详细的参考资料，我看了几个关于twitter和微博的topicmodel应用，微博一一作为处理单元。
　　（2）不同的估计方法有什么区别？R包提供了VEM、Gibbs、CTM等，这里不做详细对比，本文其余部分的结果都是基于Gibbs估计的结果。
　　（3）topicmodel适合短文本分析吗？稀疏会带来什么样的问题？其实微博以doc为单位逐条分析会导致稀疏问题，但我没有意识到它有潜力问题问题来了。
　　（4）中文文本处理感觉很紧迫……除了分词，没有专门的R包用于词性标注、句法分析、同义词等，本文只做初步处理。
　　5）最终的聚类效果不仅考虑了明星的专业领域，还考虑了他们的情绪状态、生活中的爱好和兴趣等，是一个综合的结果。选择不同的专业领域可以通过选择不同的主题进行聚类。类分析。
　　参考：原文链接：微博名人的那些事
　　扩展一：主题模型在关键词抽取中的应用
　　扩展 2：LDA 相似性文章聚类
　　论文：Arnab Bhadury 的“使用 LDA 对相似故事进行聚类 | Flipboard 工程”
　　去除一些噪声词，然后使用LDA模型来表示向量文章，提供了低维且鲁棒的词向量表达。
　　扩展三：中文标签/话题提取/推荐
　　来自知乎的回答，某总结：如何为中文文本做中文标签推荐？
　　1、 根据关键词的权重，比如tfidf值，推荐TopN的关键词作为文本标签给用户。
　　2、LDA，先计算每个中文文本的K个话题分布，取概率最高的话题，然后取话题下概率最高的TopN个词作为标签推荐给用户，但是这种方法的K值不容易确定。最终计算出来的效果不如第一种方法。但是，LDA 不适合解决细粒度的标注问题，例如提取实例名称。
　　3、标签分发模型（NTDM），源自社交媒体用户标签的分析推荐（）
　　4、Extraction关键词 另一个常用的方法是TextRank，它根据单词的窗口共现或相似度构建单词网络，然后根据PageRank算法计算单词的权重。
　　扩展 4：文本挖掘中主题跟踪的可视化呈现
　　扩展 5：迭代 LDA 模型
　　LDA作为一种无监督的算法模型，本身也可能在训练集中有大量的噪声数据，这可能会导致模型在效果上无法满足行业的需求。比如我们经过一个LDA过程后，得到的每个主题的词表（xxx.twords）或多或少都夹杂着其他主题的词或噪声词等，导致后续推理的准确率不理想.
　　在LDA过程完成并获得xxx.twords文件后，我们可以尝试根据“专家经验”手动去除每个主题中不应该属于该主题的词。经过处理，就相当于获得了一个理想的、干净的“先验知识”。
　　得到这样的“先验知识”后，我们可以将其作为变量传入下一个LDA过程，当模型初始化时，“先验知识”中的词就会大概率落入对应的话题中。使用相同的训练集和相同的参数再次迭代 LDA 过程。经过两三次这样的迭代，应该会有一些改进。
　　虽然能在一定程度上提升模型效果，但也有一定的弊端：大大增加了人工成本，而且如果话题太多（上千或上万），很难筛选出“优先”的一个。知识”。
　　改进的python代码，源码知乎玩转一些高级--带你进入主题模型LDA（小改进+附源码）
　　延伸六：如何建立高效的话题模型？
　　本节来自知乎Q&A：主题模型还有用吗，应该怎么用？
　　1.文字要长而长。不要太长，想办法把它拼凑起来，让它更长
　　2.语料库更好，需要下更多功夫才能摆脱
　　3、规模要大。有两层意思，一是文档多，二是主题多
　　4、算法上，plda+可以支持中等规模；lightlda可以支持大规模（这个宝贝有点贡献，插个广告）；warplda 应该也可以，但是它不是开源的，实现起来应该不会很复杂。
　　５、应用场景必须可靠。直观上看，分类等任务还是需要监督的，不适合无监督的方法。与基于内容的推荐应用程序类似，LDA 是可靠的。
　　６、不要使用短文本。想用的话，也应该用twitter lda~~~~
　　主题模型最合适的变体是添加先验信息：
　　相信题主用的是完全无监督的Topic Model，但这太行不通了~~~在现实生活中浪费了这么多标注数据，有监督的模型肯定比无监督的好~ 所以！大家可以试试Supervised Topic Model，利用现实中已有的注解来提高模型的准确率~比如用知乎这个标签来训练一个有监督的Topic Model~~~词聚类效果会会好很多。
　　开源监督 LDA：
　　iir/llda.py at master · shuyo/iir · GitHub
　　chbrown/slda · GitHub 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(基于STU-DOM树的网页主题信息提取方法摘要)
　　【摘要】 随着互联网技术的不断发展，互联网上的知识和资源呈现爆发式增长。如何对这些资源进行标准化、有效的共享和管理，是目前互联网面临的关键问题，也是下一代Web的主要问题。更多还原研究方向。针对这种情况，知识网格技术应运而生。知识网格的研究目标是在下一代Web的基础上构建一个知识、信息和资源有效共享和管理的平台。本文基于开源搜索引擎Nutch实现了一个农业信息搜索引擎系统，并对系统的不足之处进行了改进和优化。本文的工作是国家863项目“数字农业知识网格技术研究与应用”知识问答系统的一部分，实现了互联网上农业信息的采集和检索，为农业信息化提供了丰富的信息。本地知识库的建设和扩展。资源。本文具体内容：(1)介绍了本文的研究背景、研究目的和意义，并总结了在搜索引擎优化方面的一些研究成果。(2)介绍了本文的背景知识在详细介绍了搜索引擎的工作原理和架构，并对开源搜索引擎Nutch的整体架构进行了深入的分析和探索。(< @3)实现了农业信息搜索引擎。在深入了解搜索引擎技术的基础上，基于开源搜索引擎Nutch开发了一套农业信息搜索引擎系统。(4)对系统的一些不足进行了改进和优化。一是网页解析模块的改进。-基于DOM树的网页主题信息提取方法，在网页解析的基础上，实现过滤基于语义属性值的非主题信息节点的分类。二是摘要提取模块的改进。本文在基于统计的自动摘要提取方法中，增加了对文本特征的判断，句子权重更精确从词频、句型、提示词等 三、查询扩展模块的实现。本文构建了农业领域本体，并在此基础上采用耶拿推理引擎在本体中查询和搜索关键词对应的子类、同义词和实例，并将其作为搜索相关词。本文开发的农业信息搜索引擎作为“数字农业知识网格”中的知识问答系统，系统的主要功能模块实现了互联网上农业信息的采集和检索，同时，为本地知识库的建设和丰富提供资源。本文还对比了改进前后的效果。从比较来看，我们发现，搜索结果中很多门户类网页和链接较多的网页都被过滤掉了，更多的网页以文字内容为主，用户可以直接从中获取信息；改进的摘要提取模块提取的摘要内容比以前更加丰富，摘要内容与网页主题更加匹配；查询扩展模块提供与搜索词具有一定语义关系的搜索相关词，为用户提供准确搜索的途径。改进的摘要提取模块提取的摘要内容比以前更加充实，摘要内容与网页主题更加匹配；查询扩展模块提供与搜索词具有一定语义关系的搜索相关词，为用户提供准确搜索的途径。改进的摘要提取模块提取的摘要内容比以前更加充实，摘要内容与网页主题更加匹配；查询扩展模块提供与搜索词具有一定语义关系的搜索相关词，为用户提供准确搜索的途径。 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(
搜索引擎优化技术中的链接策略和研究了重点探讨)
　　
　　从 网站 到其他 网站 的外链以及 网站 内部页面之间的相互链接也对排名的贡献更大。细分到搜索引擎优化技术的时候，需要注意的方面很多。这里我们主要分析那些基本或关键的问题。这些问题对于搜索引擎优化技术来说已久。将占据更重要的位置。1网站关键词分析与选择虽然网站的内容不同，但网站的目的是为了让目标客户更容易找到网站本身，所以重点网站的，也就是网站的关键字的作用很明显2网站链接的建立是因为对于网站来说最重要的两件事 重点是内容和链接，所以本文第四章主要讲解如何为网站建立链接，包括导入链接和导出链接网站内部链接3 搜索引擎优化技术的完善首先通过研究长尾理论，用数学模型表达长尾理论与现实的结合。研究长尾理论经济模型的可行性以及如何利用长尾理论改进搜索引擎优化技术。二、搜索引擎优化的链接策略。在进行排名时，不仅要分析网页的内容和结构，还要分析网站的链接。网站的排名最重要的因素是获得尽可能多的高质量外部链接。
　　
　　也称为传入链接网站即使没有提交到目录但是因为其他重要的网站上面有你的网站链接，它可以被搜索引擎快速爬取和获得好的排名点将是传入链接纳入重要排名指标的依据是搜索引擎认为如果你的网站有价值，其他网站会提及你。搜索引擎优化的重要性只是因为人们试图为网站创建外部链接，导致大量垃圾链接和网站，所以搜索引擎在算法调整中只给出高质量的外部链接. 注意那些经常被严厉惩罚甚至删除的类似垃圾邮件的做法网站所以今天' 2 垃圾链接对比优质链接 以下链接称为垃圾链接，不起作用或对网站排名起反作用 以下链接一般称为垃圾链接。1 外链添加太多网站几十个甚至上百个友情链接都有你的一个网站2 加入链接库 LinkFarm 批量链接交换程序 bulklinkexchangeprograms 交联 crossLink 等链接程序大量会员节目网站永久删除 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(清华毕业生文笔撰写：搜索引擎主题模型优化的成效到底如何？)
　　搜索引擎主题模型优化的成效到底如何？今天给大家分享一篇清华毕业生文笔撰写的评论：转载自《我在搜索引擎优化中的理解》广泛抓取网站地址和网站分类，搜索引擎可以为搜索者提供更加完整和丰富的检索结果。因此，可以抓取全部网站。通过模型训练和转换，搜索引擎将通过识别查询词来给搜索者提供选择内容的建议。他们将认识到，模型需要并推荐其中20%的关键词。
　　为此，谷歌提出了一种用于特定关键词查询的小型、分类和建议式模型，用于识别查询词、查询和查询属性；其设计目标主要是不断的聚类来获得更为有效和准确的特定查询。这一模型作为转换而被收集，是我们的一个特别研究方向。
　　这些规则都是算法优化的表现，搜索引擎相比常规的网站来说，推荐结果更多。有时会通过提取特征排序来实现。
　　建议你去读一下《attentionisallyouneed》这本书，当中提到，其实搜索引擎都是算法推荐。具体的看了下好像是ctrict，推荐特征，算法检测上词等，而不是知乎上所说的是所有。
　　谢邀，不准确或者说不完全准确吧。是不是增加特定搜索问题的查询关键词，对于是否推荐特定查询关键词这件事，本质上还是由于算法来决定，anattentiondrivensearch的话，可以参考一下这篇论文：《attentionisallyouneed:whataretheworkshopsandsolutions》。
　　至于和模型没有直接关系，很多知乎上的知名大牛都在从事搜索技术与产品的应用研究和技术实践。还是那句话，涉及行业的知识，产品的知识，技术的知识等都是有交叉的。搜索引擎的本质，知乎上应该是说的搜索，比如google。但是建议单纯回答题主的问题，我认为应该分为应用层面和理论层面来回答：模型，架构之类的，还是主要关注其本身做过什么的，而不仅仅限定于基于某一种模型或者算法。
　　实际应用的话，目前来看对于搜索是否存在黑箱效应的研究工作就足够了。有文章是关于无监督主题模型来做特定的搜索的，直接结果可以看一下。目前更多的问题是该问题本身和应用的直接关系了，找找有没有直接关系的文章。 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(搭建网站时要有个认识才行的认识吗？)
　　相信我现在谈SEO，大家的想法应该还停留在早年。我觉得SEO无非就是写伪原创，发外链，另外要做的就是查看网站对关键词的排名。每天重复这项工作，希望通过这种方式取得好成绩。现在时代在进步，我们也需要对SEO有所了解。
　　1、网站的访问速度
　　很多新手站长在搭建网站的时候并没有考虑到主机空间对于优化网站的重要性。小编之所以在这里首先强调网站的访问速度，是因为它不仅影响网站关键词的排名优化，还影响网站的用户体验@> 和跳出率。因为在这个快节奏的时代，没有人愿意花时间等待。即使你费尽心思优化了一些效果，但是这些效果不能很好的转化，那就没有用了。所以我们在构建网站的时候，一定要选择一个比较快速稳定的主机。关于主机的选择，根据小编的经验，美国品牌主机——bluehost是个不错的选择。
　　2、网站登陆页面内容优化
　　着陆页是用户输入网站时看到的页面，所以着陆页的优化非常重要。除了美观之外，页面优化最重要的方面就是内容。用户在搜索信息的时候，肯定是想找到自己想要的信息，所以内容要和标题对应，要能解决用户的问题。例如，有人搜索“个人博客应该选择什么样的主机”。这时，我们的内容不仅要分析从哪个角度选择虚拟主机，还要为用户推荐合适的主机类型和购买虚拟主机。地方，以便最终帮助他解决这个问题。
　　3、网站页面设计
　　无论是 网站 还是一个人，印象都很重要。虽然每个人都尊重灵魂之美，但遇到陌生人时，容颜真的很难看，我们是否可以进一步了解灵魂之美？所以网站的“外观”也很重要。网站的设计应该给人一种专业、简洁、值得信赖的感觉。这时候就需要找专业的UI和UX设计，买一些优质的网站模板。
　　4、减少不良因素的发生
　　很多网站页面为了赚取广告费或者想拉更多的用户信息，挂了很多广告信息，或者频繁弹出对话框，让用户非常反感。这会影响用户在页面上停留的时间。
　　5、关键词的添加和分配
　　之前的SEO优化方法不是大家可以放弃的，有些地方还是有保留价值的。关于关键词的设置，我们还是要继续做，H1，文章内的关键词，外链锚文本，内链锚文本，图片ALT，URL，图片命名等等。这些已经被很多人说了无数遍了，在此不再赘述。
　　6、主题模型的注入
　　仅添加 关键词 是不够的。为了方便用户更好地查看和提高页面权重，我们可以对内容进行分类。比如虚拟主机，我们可以扩展为Linux虚拟主机和windows虚拟主机，然后在各自的主题下，可以扩展很多相关的内容。有利于用户查看和关键词排名。
　　7、搜索引擎显示文字优化
　　在搜索引擎结果中，部分描述信息显示在标题下方，这对于网站的点击率也很重要。主要需要优化的元素有：title的创意、desc的流行度、url的规范、文章日期、结构数据的使用等。
　　8、独特品质网站内容
　　搜索引擎一直强调的一点是内容。无论网站如何优化，最终都需要创建对用户有用的独特内容。
　　以上就是小编分享的SEO八项精髓。相信看完之后，你应该对SEO有所了解。我们不会停留在过去。废弃。希望我分享的内容对你有帮助，喜欢的话请多多支持。 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(如何在大规模数据上实现各种推荐策略的最好途径？)
　　《探秘推荐引擎》系列将带领读者由浅入深探索推荐引擎的机制和实现方法。它还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时，在理论讲解的基础上，结合Apache Mahout，介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，优化策略，构建高效的推荐引擎。作为本系列的第一篇文章，本文将介绍推荐引擎的工作原理，以及所涉及的各种推荐机制，以及各自的优缺点和适用场景，
　　信息发现
　　现在我们已经进入了一个数据爆炸的时代。随着Web2.0的发展，Web已经成为数据共享的平台，如何让人们在海量数据中找到自己需要的信息将变得越来越难。
　　在这样的情况下，搜索引擎（谷歌、必应、百度等）成为大家快速找到目标信息的最佳途径。当用户对自己有比较明确的需求时，使用搜索引擎通过关键词搜索快速找到自己需要的信息是非常方便的。然而，搜索引擎并不能完全满足用户对信息发现的需求，因为很多情况下，用户并不真正了解自己的需求，或者他们的需求很难用简单的关键词来表达。或者他们需要更符合个人口味和喜好的结果，所以就有了推荐系统，对应一个搜索引擎，大家都习惯称它为推荐引擎。
　　随着推荐引擎的出现，用户获取信息的方式已经从简单的针对性数据搜索转变为更符合人们使用习惯的更高级的信息发现。
　　如今，随着推荐技术的不断发展，推荐引擎已经在电子商务（电子商务，如亚马逊、当当）和一些基于社交的社交网站（包括音乐、电影和书籍分享，如豆瓣、 Mtime等）已经非常成功。这进一步说明在Web2.0环境下，面对海量数据，用户需要这种更智能的信息发现机制，更了解自己的需求、品味和喜好。
　　推荐引擎
　　推荐引擎对当前 Web2.0 站点的重要性前面已经介绍过了。在本章中，我们将讨论推荐引擎的工作原理。推荐引擎利用特殊的信息过滤技术向可能对它们感兴趣的用户推荐不同的项目或内容。
　　图1.推荐引擎的工作原理
　　
　　图1展示了推荐引擎的工作原理。在这里，推荐引擎被视为一个黑匣子。它接受的输入是推荐的数据源。一般来说，推荐引擎所需的数据源包括：
　　显性的用户反馈可以准确反映用户对物品的真实喜好，但需要用户付出额外的成本，而隐性的用户行为，通过一些分析和处理，也可以反映用户的喜好，但数据不是很准确。在分析某些行为时存在很多噪音。但是只要选择了正确的行为特征，隐式的用户反馈也能得到很好的效果，只是行为特征的选择在不同的应用中可能会有很大差异，比如电子商务中的网站，购买行为其实是一种可以很好地表达用户偏好的隐式反馈。
　　推荐引擎可能会根据不同的推荐机制使用一些数据源，然后根据这些数据分析某些规则或直接预测用户对其他项目的偏好。这样，推荐引擎可以在用户进入时推荐用户可能感兴趣的项目。
　　推荐引擎的分类
　　推荐引擎的分类可以基于很多指标。让我们一一介绍：
　　推荐引擎是否为不同的用户推荐不同的数据？
　　根据这个指标，推荐引擎可以分为基于公共行为的推荐引擎和个性化推荐引擎。
　　这是最基本的推荐引擎分类。事实上，所讨论的推荐引擎大部分都是个性化推荐引擎，因为从根本上说，只有个性化推荐引擎才是更智能的信息发现过程。
　　根据推荐引擎的数据来源
　　其实我们这里讲的是如何找到数据的相关性，因为大部分推荐引擎的工作原理是基于相似的物品集合或用户进行推荐。那么，参考图1给出的推荐系统示意图，根据不同数据源发现数据相关性的方法可以分为以下几种：
　　根据推荐模型的构建方式
　　可以想象，在一个拥有大量物品和用户的系统中，推荐引擎的计算量是相当大的。为了实现实时推荐，必须建立推荐模型。推荐模型的建立可以分为以下几种：
　　事实上，在目前的推荐系统中，很少有推荐引擎只使用一种推荐策略。一般在不同的场景下采用不同的推荐策略，以达到最好的推荐效果。比如亚马逊的推荐会根据用户自己的历史购买数据推荐，根据用户当前浏览的商品推荐，根据热门偏好推荐给不同地区的用户，让用户可以找到他们的真实感受来自全方位的推荐。感兴趣的项目。
　　深度推荐机制
　　本章篇幅将详细介绍每种推荐机制的工作原理、优缺点以及应用场景。
　　基于人口统计的建议
　　基于人口统计的推荐是最容易实现的推荐方法之一。它只是简单地根据系统中用户的基本信息找出用户的相关度，然后将相似用户喜欢的其他商品推荐给当前用户。用户，图 2 显示了此建议的工作原理。
　　图2. 基于人口统计的推荐机制是如何工作的
　　
　　从图中可以清楚地看出，首先，系统对每个用户都有一个用户Profile建模，其中包括用户的基本信息，比如用户的年龄、性别等；计算用户的相似度，可以看到用户A和用户C的profile相同，那么系统会将用户A和用户C视为相似用户，在推荐引擎中，他们可以称为“邻居”；最后，根据“邻居”用户组的偏好向当前用户推荐一些物品，将用户A喜欢的物品A推荐给图中的用户C。
　　这种基于人口统计的推荐机制的好处是：
　　因为没有使用当前用户对项目的偏好历史数据，所以对于新用户不存在“冷启动”问题。这种方法不依赖于item本身的数据，所以这种方法可以在不同的item域中使用，是域无关的。
　　那么这种方法有哪些缺点和问题呢？这种根据用户的基本信息对用户进行分类的方法过于粗糙，尤其是在书籍、电影、音乐等品味要求较高的领域，并不能得到好的推荐结果。或许在一些电商网站中，这种方法可以给出一些简单的推荐。另一个限制是，这种方法可能会涉及到一些与信息发现问题本身无关的敏感信息，比如用户的年龄，这些信息不容易获取。
　　基于内容的推荐
　　基于内容的推荐是推荐引擎初期使用最广泛的推荐机制。其核心思想是根据被推荐物品或内容的元数据发现物品或内容的相关性，然后根据用户过去的偏好记录向用户推荐。用户相似的项目。图 3 展示了基于内容推荐的基本原理。
　　图3. 基于内容的推荐机制基本原理
　　
　　图 3 显示了基于内容推荐的典型示例。对于电影推荐系统，我们首先需要对电影的元数据进行建模。这里我们只简单描述一下电影的类型；然后我们通过电影的元数据找到它。电影之间的相似性，因为两个类型都是“爱情、爱情”电影A和C被认为是相似的电影（当然，仅仅基于类型是不够的，为了得到更好的推荐，我们还可以考虑电影的导演，演员等）；最后实现推荐，对于用户A，他喜欢看电影A，那么系统可以向他推荐类似的电影C。
　　这种基于内容的推荐机制的优势在于它可以很好地模拟用户的口味并提供更准确的推荐。但它也存在以下问题：
　　项目需要分析和建模，推荐的质量取决于项目模型的完整性和全面性。在当前的应用程序中，我们可以观察到 关键词 和标签被认为是描述项目元数据的一种简单而有效的方式。物品相似度的分析只依赖于物品本身的特征，不考虑人们对物品的态度。因为需要根据用户过去的偏好历史进行推荐，所以对于新用户来说存在“冷启动”问题。
　　虽然这种方法有很多缺点和问题，但它已经成功应用于一些电影、音乐和书籍的社交网站，还有一些网站还邀请专业人员对物品进行基因编码，比如潘多拉，在一份报告中说，在潘多拉的推荐引擎，每首歌曲都有100多个元数据特征，包括歌曲的风格、年份、艺术家等。
　　基于协同过滤的推荐
　　随着Web2.0的发展，网站更加提倡用户参与和用户贡献，基于协同过滤的推荐机制应运而生。它的原理很简单，就是根据用户对物品或信息的偏好，找到物品或内容本身的相关性，或者发现用户的相关性，然后根据这些相关性进行推荐。基于协同过滤的推荐可以分为三个子类别：基于用户的推荐、基于项目的推荐和基于模型的推荐。下面我们一一详细介绍三种协同过滤推荐机制。
　　基于用户的协同过滤推荐
　　基于用户的协同过滤推荐的基本原理是根据所有用户对物品或信息的偏好，找到与当前用户具有相似品味和偏好的“邻居”用户群。在一般应用中，采用“K-neighbor”计算。算法; 然后，根据 K 个邻居的历史偏好信息，为当前用户推荐。下面的图 4 显示了原理图。
　　图4. 基于用户的协同过滤推荐机制基本原理
　　
　　上图展示了基于用户的协同过滤推荐机制的基本原理。假设用户A喜欢物品A，物品C，用户B喜欢物品B，用户C喜欢物品A，物品C和物品D；从这些用户的历史偏好信息中，我们可以发现用户A和用户C有相似的口味和偏好，并且用户C也喜欢物品D，因此我们可以推断出用户A可能也喜欢物品D，所以我们可以推荐物品D 给用户 A。
　　基于用户的协同过滤推荐机制和基于人口统计的推荐机制都计算用户相似度，并根据“邻居”用户群计算推荐，但它们的区别在于如何计算用户相似度，基于人口统计机制只考虑用户本身的特征，而基于用户的协同过滤机制则根据用户的历史偏好数据计算用户的相似度。它的基本假设是喜欢相似物品的用户可能有相同或相似的品味和偏好。
　　基于项目的协同过滤推荐
　　基于物品的协同过滤推荐的基本原理是类似的，只是它利用所有用户对物品或信息的偏好来寻找物品与物品之间的相似性，然后根据用户的历史偏好信息向用户推荐相似的物品。用户，图 5 很好地说明了它的基本原理。
　　假设用户A喜欢物品A和物品C，用户B喜欢物品A，物品B和物品C，用户C喜欢物品A，从这些用户的历史偏好可以分析出物品A和物品C相似时他们喜欢物品A，每个人都喜欢物品C。根据这个数据，可以推断出用户C很可能喜欢物品C，因此系统会将物品C推荐给用户C。
　　与上述类似，基于项目的协同过滤推荐和基于内容的推荐实际上是基于项目相似度预测推荐，但相似度计算方法不同。前者是从用户的历史偏好中推断出来的，而后者是基于物品的。自己的属性信息。
　　图5. 基于item的协同过滤推荐机制基本原理
　　
　　同时，协同过滤应该如何在基于用户的策略和基于项目的策略之间进行选择呢？实际上，基于物品的协同过滤推荐机制是亚马逊在基于用户的机制上改进的一种策略，因为在大多数网站中，物品的数量远远少于用户数量，而物品的数量是与用户数量相同。相似度比较稳定，基于item的机制优于基于user的实时性能。但并非在所有情况下都如此。可以想象，在一些新闻推荐系统中，可能item的个数，也就是新闻的个数，可能大于用户数，而且新闻的更新程度也很快，所以它的相似度仍然不稳定. 所以，
　　基于模型的协同过滤建议
　　基于模型的协同过滤推荐是基于样本用户偏好信息训练推荐模型，然后根据实时用户偏好信息进行预测和计算推荐。
　　基于协同过滤的推荐机制是当今应用最广泛的推荐机制。它具有以下显着优势：
　　它不需要对项目或用户进行严格的建模，也不需要对项目的描述是机器可理解的，因此这种方法也是领域无关的。这种方法计算出来的推荐是开放的，可以分享他人的经验，对用户发现潜在的兴趣和偏好有很好的支持。
　　而且它还存在以下问题：
　　该方法的核心是基于历史数据，因此对于新商品和新用户存在“冷启动”问题。推荐的效果取决于用户历史偏好数据的数量和准确性。在大多数实现中，用户的历史偏好都存储在稀疏矩阵中，稀疏矩阵的计算存在一些明显的问题，包括少数人的错误偏好可能会对推荐的准确性产生很大影响，等等。 。对于一些有特殊口味的用户来说，这不是一个好的推荐。由于用户偏好是基于历史数据捕获和建模的，因此很难根据用户使用情况进行修改或演变，使得该方法不灵活。
　　混合转介机制
　　当前网站的推荐往往不是简单地采用某种推荐机制和策略，而是往往结合多种方法来达到更好的推荐效果。关于如何组合各种推荐机制，这里有几种流行的组合方法。
　　加权杂交：采用线性公式，按照一定的权重组合若干不同的推荐。具体的权重值需要在测试数据集上反复测试才能达到最好的推荐效果。Switching Hybridization：如前所述，其实对于不同的情况（数据量、系统运行状态、用户和物品数量等），推荐的策略可能会有很大的不同，所以switching的混合方式是允许选择的最适合的推荐机制来计算不同情况下的推荐。混合混合：使用多种推荐机制，向不同领域的用户展示不同的推荐结果。其实亚马逊、当当等很多电商网站都采用这种方式，用户可以获得非常全面的推荐，更容易找到自己想要的。Meta-Level Hybridization：采用多种推荐机制，将一种推荐机制的结果作为另一种推荐机制的输入，综合各推荐机制的优缺点，得到更准确的推荐。
　　推荐引擎的应用
　　在介绍了推荐引擎的基本原理和基本推荐机制之后，下面简要分析几个具有代表性的推荐引擎的应用。这里选择了两个领域：亚马逊是电子商务的代表，豆瓣是社交网络的代表。
　　电子商务中的推荐应用——亚马逊
　　作为推荐引擎的鼻祖，亚马逊已经将推荐的理念渗透到了应用的每一个角落。亚马逊推荐的核心是利用数据挖掘算法，将用户的消费偏好与其他用户进行比较，从而预测出用户可能感兴趣的产品。对应于上面介绍的各种推荐机制，亚马逊采用了混合分区机制，向不同区域的用户展示不同的推荐结果。图 6 和图 7 显示了用户可以在亚马逊上获得的推荐。
　　图6.亚马逊的推荐机制-首页
　　
　　图7.亚马逊的推荐机制——浏览商品
　　
　　亚马逊利用网站上所有可以记录的用户行为，根据不同数据的特点进行处理，并划分为不同的区域为用户推送推荐：
　　值得一提的是，亚马逊在进行推荐时，其设计和用户体验也非常独特：
　　亚马逊利用其大量的历史数据来量化其推荐的原因。
　　此外，亚马逊的许多推荐都是根据用户的个人资料计算得出的。用户档案记录了用户在亚马逊上的行为，包括那些查看、购买的物品、采集夹和愿望清单中的物品等。当然，亚马逊还集成了其他用户反馈方式，例如评分，这些都是档案的一部分。同时，亚马逊提供了允许用户管理自己的个人资料的功能。这样，用户可以更清楚地告诉推荐引擎他的品味和意图是什么。
　　社交推荐应用网站 – 豆瓣
　　豆瓣是中国比较成功的社交网络网站。以图书、电影、音乐、同城活动为核心，形成多元化的社交网络平台。自然推荐的功能是必不可少的。让我们看看下面。看看豆瓣是怎么推荐的。
　　图 8. 豆瓣推荐机制——豆瓣电影
　　
　　当你在豆瓣电影中加入一些你看过或感兴趣的电影到你看过和想看的列表中，并给它们相应的评分，那么豆瓣的推荐引擎就已经获得了你的一些喜好。信息，然后它将向您显示电影推荐，如图 8 所示。
　　图 9. 豆瓣的推荐机制——基于用户品味的推荐
　　
　　豆瓣的推荐是通过“豆瓣猜”。为了让用户知道这些推荐是怎么来的，豆瓣还对“豆瓣猜猜”做了一个简单的介绍。
　　“你的个人推荐是根据你的采集和评论自动推导出来的，每个人的推荐名单都不一样。采集和评论越多，豆瓣的推荐就越精准丰富。
　　推荐的内容可能每天都在变化。随着豆瓣的成长，推荐给你的内容会越来越精准。"
　　这让我们清楚地知道，豆瓣一定是基于社交协同过滤来推荐的。这样，用户越多，用户反馈越多，推荐效果就越准确。
　　与亚马逊的用户行为模型相比，豆瓣电影的模型更简单，即“我看过”和“想看”，这也使得他们的推荐更加关注用户的口味。毕竟，买东西看电影的动机还是很多的。大不相同。
　　此外，豆瓣也有基于商品本身的推荐。当您查看某些电影的详细信息时，它会推荐“喜欢这部电影的人也喜欢的电影”，如图 10 所示，这是一个基于协同过滤的应用程序。
　　图 10. 豆瓣的推荐机制——基于电影本身的推荐
　　
　　总结
　　在网络数据爆炸的时代，如何让用户更快地找到自己想要的数据，如何让用户发现自己潜在的兴趣和需求，无论是电子商务还是社交网络应用都至关重要。推荐引擎的出现让这个问题越来越受到关注。但对于大多数人来说，它为什么总能猜到你想要什么，这可能仍然是一个奇迹。推荐引擎的神奇之处在于您不知道引擎正在记录什么以及推荐背后的推理。
　　通过这篇评测文章，你可以了解到，推荐引擎只是默默的记录和观察你的一举一动，然后利用所有用户产生的海量数据分析发现规律，然后慢慢的了解你，你的需求，你的习惯，默默帮你快速解决问题，找到你想要的。
　　事实上，回头看，很多时候，推荐引擎比你更了解自己。
　　通过第一篇文章，相信大家对推荐引擎有了清晰的第一印象。本系列下一篇文章文章将深入介绍基于协同过滤的推荐策略。在目前的推荐技术和算法中，最被认可和采用的是基于协同过滤的推荐方法。因其方法模型简单、数据依赖性低、数据方便采集、推荐效果更好，成为大众心目中的推荐算法“No.1”。本文将带你深入了解协同过滤的秘密，并给出基于 Apache Mahout 的协同过滤算法的高效实现。Apache Mahout 是 ASF 的一个相对较新的开源项目。它起源于 Lucene，建立在 Hadoop 之上。它专注于在海量数据上高效实现经典机器学习算法。
　　感谢大家对这个系列的关注和支持。 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(主题模型的原理以及如何利用Python来处理文本数据？)
　　介绍
　　近年来，越来越多的非结构化数据出现，我们很难直接使用传统的分析方法从这些数据中获取信息。但新技术的出现使我们能够轻松地从中解析非结构化数据并提取重要信息。
　　主题模型是处理非结构化数据的常用方法。顾名思义，该模型的主要功能是从文本数据中提取潜在的主题信息。主题模型不同于其他基于规则或基于字典的搜索方法，它是一种无监督学习方法。
　　主题可以通过语料库中的共同出现的术语来定义，一个好的主题模型的拟合应该是这样的——“健康”、“医生”、“病人”、“医院”构成了医疗保健主题，而“农场” 、“庄稼”、“小麦”构成农业主题。
　　主题模型的适用领域是：文档聚类、信息提取和特征选择。例如，《纽约时报》使用主题模型的结果来提高 文章 推荐引擎的性能。许多专家将主题模型应用到招聘领域，利用主题模型提取职位需求中的潜在信息，并利用模型拟合结果匹配候选人。此外，主题模型还用于处理电子邮件、客户评论和用户社交数据等大规模非结构化数据。
　　
　　如果您对主题模型不熟悉，那么本文将告诉您主题模型的原理以及如何使用 Python 构建主题模型。
　　目录Python实现提出的特征选择LDA模型
　　我们可以使用各种方法来处理文本数据，例如 TF 和 IDF 方法。LDA模型是最流行的主题模型，接下来我们将详细介绍LDA模型。
　　LDA 模型假设文档由一系列主题组成，然后根据相应的概率分布从这些主题中生成单词。给定一个文档数据集，LDA 模型主要用于识别文档中的主题分布。
　　LDA 模型是一种矩阵分解技术。在向量空间模型中，任何语料库都可以表示为文档词频矩阵。如下图，矩阵收录N个文档和M个词，矩阵中的值代表词在文档中出现的频率。
　　
　　LDA模型将上述文档词频矩阵转换为两个低维矩阵——M1和M2。其中，M1代表文档主题矩阵，M2代表主题词矩阵，它们的维度分别为N*K和K*M，K代表文档中主题的数量，M代表词的数量。
　　
　　需要注意的是，上述两个矩阵提供了文档主题和主题词的初始分布，LDA模型通过采样更新这两个矩阵。模型通过更新文档中每个词的主题归属来调整模型的参数值p1和p2，其中$p1 = p(\frac{topict}{documentd})$, $p2 = p(\frac {wordw} {topic})$。经过一系列的迭代计算，LDA模型达到收敛状态，此时我们可以得到一组最优参数值。
　　LDA模型的参数
　　超参数alpha和beta——alpha代表document-topic密度，beta代表topic-word密度，其中较大的alpha值表示文档中的主题较多，较大的beta值表示主题词中的主题较多。
　　主题的数量——我们可以使用 KL 散度分数来计算最优的主题数量。由于这部分太学术，我就不详细介绍这些内容了。感兴趣的读者可以参考相关文献（On Finding the Natural Number of Topics with Latent Dirichlet Allocation: Some Observations）。
　　主题词数——这个参数取决于你的实际需求，如果你的目标是提取主题信息，那么你最好选择更多的词。如果您的目标是提取特征，那么您应该选择更少的术语。
　　Iterations - LDA 算法的迭代次数
　　Python实现数据准备
　　以下是一些示例数据：
　　
　　数据清洗和预处理
　　数据清洗是文本建模分析过程的重要组成部分，在此过程中我们将去除标点符号、停用词和规范化数据集：
　　
　　计算文档词频矩阵
　　
　　构建 LDA 模型
　　
　　拟合结果
　　
　　建议
　　主题模型的拟合结果完全取决于语料中的特征项，语料由稀疏的文档词频矩阵组成。降低矩阵的维数可以提高主题模型的拟合效果。根据我个人的经验，主要有以下几种降维方法：
　　频率滤波
　　我们可以按照词的频率排序，然后保留频率较高的词，删除频率较低的词。此外，我们还可以通过探索性分析来决定如何设置阈值。
　　
　　标记过滤器
　　一般来说，标签过滤方法优于频率过滤方法。主题模型通过词的共现来反映主题信息，但并非所有词在每个主题中都同等重要。我们可以去掉这些不相关的词，提高模型的拟合效果。
　　
　　批量智能 LDA
　　为了提取文档中最重要的主题信息，我们可以将语料库拆分为一系列固定大小的子集。然后，我们可以为每个数据子集构建多个 LDA 模型，其中最常出现的主题是该文档中最重要的主题信息。
　　特征选择
　　有时，我们也可以使用 LDA 模型来选择特征。以文本分类问题为例，如果训练集收录多个类别的文档，我们可以先建立一个 LDA 模型，然后去除不同类别文档中出现的主题信息，剩下的特征有助于提高文本分类模型。准确性。
　　结语
　　到目前为止，我们已经介绍了主题模型，我希望本文能帮助您了解如何使用文本数据。如果您想加深对主题模型的理解，那么我建议您练习本文中的代码并检查模型的拟合度。
　　如果你觉得这篇文章对你有帮助，你可以把这篇文章分享给你的朋友。
　　***
　　原文链接：/blog/2016/08/beginners-guide-to-topic-modeling-in-python/ 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(如果有人问你百度自然自然优化的精髓是什么？)
　　如果有人问你百度自然优化的本质是什么？希望答案不再是“疯狂外链”。如今的百度已经不是5年前的百度，大量的算法更新对搜索引擎优化人员的思维和方法提出了更高的要求。不过百度更偏向于用户体验偏差的系统优化，网站的优化部分不仅仅是关键词和TITLE的时代。文君数字营销总监，子道学派创始人，帅老师总结了8个核心要素和思维趋势，希望对SEO新手和想改变思维的SEO人有所帮助。
　　
　　1. 登陆页面内容解决了问题，而不仅仅是描述它
　　例如，当有人搜索“结婚穿什么”时，最好的页面内容应该指向几个方面：[20条让男嘉宾变帅的婚礼穿搭推荐]和[精选穿搭的购买信息]。因为这个搜索词背后的用户猜测他要去参加婚礼，所以他的最终问题是在哪里买衣服，而不是他学习如何搭配它们。所以在优化这个关键词的时候，我们的内容应该解决他最终的需求，这样引流和转化的效果会更好。
　　二、重要的事情说三遍“加载速度，速度，速度”
　　在信息碎片化的时代，没有人愿意给你等待的机会，所以网站打开加载速度比任何优化点都重要。开通时间越短，用户满意度越高。搜索引擎也是如此。所以在优化的时候，首先考虑可以做些什么来提速，比如CDN、无用代码去除、服务器宽带升级、缓存、页面细化、纯静态页面等优化动作。
　　3. 改进 UI、UX 和品牌以获得信任和参与
　　很多用户打开网站后会有一个第一印象，好山寨，好龟，专业与否不是我们想要的。页面设计需要得到UI&UX投入和品牌自身口碑的背书，否则用户很难对网站产生信任感和参与感。最实用的做法是参考业内最好的网站进行模仿，购买付费版的网站模板，或者让用户参与每个设计环节。
　　四、避免各种驱使用户远离页面的元素
　　很多弹窗、固定凸窗、广告位都会让用户反感，从而放弃整个浏览过程。这是优化过程中要避免和删除的部分，考虑采用更原生的方式来合并这些元素或奖励用户完成该过程。同时，在代码的使用上，避免了蜘蛛被禁止或难以捕捉而被搜索引擎降级的可能性。
　　五、关键词植入
　　常规的关键词植入（老师称之为填词）也要继续做，比如Title、H1、文章内关键词、外链锚文本、内链锚文本、图片ALT、URL、图片命名等。这个我就不过多赘述了，大家都懂的。
　　六、主题模型的注入
　　仅填写 #5 是不够的，因为这太机械了，您会失去文本用户体验。所以我们需要做一个主题模型，比如关键词【婚纱搭配】我们可以拓展到一些相关的词，比如tuxedo、婚纱、婚纱背心、婚纱套装、婚博会等等。形成一个大主题，这样的页面内容会让关键词更加全面，对更多用户有帮助。同时，搜索引擎可以解读出你要推送的主题内容与婚纱相关。
　　七、显示文字的深度优化
　　排名显示的信息对点击率非常重要，所以我们可能要影响这些显示的信息（主要是title、desc、url）。这些元素需要在内容上进行优化：title的创意、desc的流行度、url的规范、文章日期、结构化数据的使用、在线对话等，下面的效果是什么？
　　20场让男人杀死女人的婚礼：
　　2016年5月31日——提供最新的20款男士婚礼搭配建议，即使是最低预算也能搭配瞬间秒杀周围女嘉宾的女嘉宾，全图+视频。
　　八、创造独特的价值内容
　　毕竟，营销与内容质量是分不开的。好的内容包括：1）提供独特的视觉体验、前端界面、合适的字体和功能按钮2）内容必须有用、高价值、高可信度、有趣、值得采集内页3）相比其他内容无重复，深度更健壮4）打开速度快（无广告），可在不同终端上阅读5）赞美、惊喜、幸福等感想、思考等6）能达到一定的转发和沟通能力7）能以完整、准确、独特的信息解决问题或回答问题 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(网站优化，一个好的标题可以激发用户点击兴趣点)
　　网站优化网站优化，一定要看！标题搜索引擎优化技巧！
　　一个好的标题可以激发用户点击兴趣点，也有助于提高自然搜索排名。一个吸引人的标题是吸引用户购买的第一前提，那么如何优化标题既能加分又能吸引用户呢？这个文章也是读者需要知道的重点。
　　首先，标题优化技巧要优化标题，需要明确关键词的类型，主要分为品牌词、季节词、类别词和典范词。一些知名品牌店的搜索流量获取往往依赖于品牌词，因为品牌本身就有相应的市场号召力，而对于一些中小企业来说，由于品牌知名度有限，只能选择热门词在某些行业。在这种情况下，我们在选词的时候，需要选择搜索量大、竞争低的关键词，关键词要匹配店铺和产品的特点，选择2-3个左右关键词 @关键词 进行优化。在选择关键词时，明确产品的基本功能是我们的重要依据。第二，索引词的使用 当我们搜索关键词时，相关的关键词会显示在搜索结果页面上。这些关键字存在于数据库中，因此这些索引词也可以进行优化。在这一部分中，我们需要了解关键字放置技术。主要优化哪些关键词会排名第一。要学会根据单词规则灵活匹配关键词。可以根据前中后位置将相同的关键字添加到标题中。不管京东怎么抢，都是绝配。从搜索结果页得到的相关索引词也有利于系统的爬取，在排名优化方面也有很好的标题优势。三、收录测试题 将显示在搜索结果页面上。这些关键字存在于数据库中，因此这些索引词也可以进行优化。在这一部分中，我们需要了解关键字放置技术。主要优化哪些关键词会排名第一。要学会根据单词规则灵活匹配关键词。可以根据前中后位置将相同的关键字添加到标题中。不管京东怎么抢，都是绝配。从搜索结果页得到的相关索引词也有利于系统的爬取，在排名优化方面也有很好的标题优势。三、收录测试题 将显示在搜索结果页面上。这些关键字存在于数据库中，因此这些索引词也可以进行优化。在这一部分中，我们需要了解关键字放置技术。主要优化哪些关键词会排名第一。要学会根据单词规则灵活匹配关键词。可以根据前中后位置将相同的关键字添加到标题中。不管京东怎么抢，都是绝配。从搜索结果页得到的相关索引词也有利于系统的爬取，在排名优化方面也有很好的标题优势。三、收录测试题 主要优化哪些关键词会排名第一。要学会根据单词规则灵活匹配关键词。可以根据前中后位置将相同的关键字添加到标题中。不管京东怎么抢，都是绝配。从搜索结果页得到的相关索引词也有利于系统的爬取，在排名优化方面也有很好的标题优势。三、收录测试题 主要优化哪些关键词会排名第一。要学会根据单词规则灵活匹配关键词。可以根据前中后位置将相同的关键字添加到标题中。不管京东怎么抢，都是绝配。从搜索结果页得到的相关索引词也有利于系统的爬取，在排名优化方面也有很好的标题优势。三、收录测试题 从搜索结果页得到的相关索引词也有利于系统的爬取，在排名优化方面也有很好的标题优势。三、收录测试题 从搜索结果页得到的相关索引词也有利于系统的爬取，在排名优化方面也有很好的标题优势。三、收录测试题
　　标题优化后，复制产品标题进行搜索，查看标题索引结果。标题索引时间为修改后24小时内。如果24小时内没有收录，则必须重新修改标题，然后再次删除，然后在24小时内进行索引。优化标题时，要避开流量高峰，避开下午1点到4点的时间段，不要在凌晨修改标题。如果通过上述方式仍然没有收录标题，我们需要修改sku颜色和属性，并更新sku，这就是重新发布新产品的方法。不建议对旧产品使用此方法。
　　四、文本权重原理文本权重是搜索权重的一个子项。影响相关文本信息的主要维度是标题、广告语言、品类名称和产品扩展属性文本。如果用户的搜索词出现在更相关的字段中，则得分越高。老匠在优化标题时建议标题尽量短，避免标题字符过长。在优化标题的时候，还要注意在标题中突出产品中心的卖点，可以吸引用户购买。网站优化 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(
Searchwise：Searchwise总裁ChrisSherman(图)全球搜索引擎战略大会)
　　
　　SearchWise Chris Sherman 的图片
　　5月25日至26日，全球搜索引擎战略大会在厦门召开。大会通过搜索引擎营销和搜索引擎进行优化，并扩展到与搜索相关的搜索，包括B2B搜索，移动搜索，视频搜索和其他新兴字段。. Searchwise 总裁 Chris Sherman 发表了他的观点。
　　以下为全文：
　　克里斯：对不起，技术中有一些小问题。首先，谢谢大家邀请我参加这次会议。这是我连续第二年被邀请参加这个会议。去年是一个全球搜索，我还根据我的日常工作经验分析全球视角，我知道谷歌和雅虎，其他客人将为我们带来更多特殊信息。所以，我会讲一些基本的和宏观的。可能有些事情大家可以跟大家聊聊，但是我想打个基础。一些巨大的代言人可以做一些辐条，奠定基础。. 有很多方法可以在搜索中排名。在这里，我们想知道搜索引擎是做什么的。一方面，它为每个人建立了公共关系。从公共关系的角度来看，如何改进搜索引擎并提高搜索引擎的质量？如何让搜索引擎识别你的信息？还有另一个用于搜索广告的用途，即在搜索引擎上进行广告，鼓励其他人消耗产品。还有一个搜索营销。三四年就叫SEO了，所以搜索引擎的营销包括公关和营销两个功能。在这种情况下，我刚刚向您介绍了此模型，其中一些知道如何使用搜索引擎。现在的挑战是你难以排。不仅竞争越来越激烈，搜索引擎也在修改搜索质量，搜索质量不仅仅是能搜索多少链接，也不是买高排名。他们可以做得更好的搜索优化。例如，谷歌现在有一个目录，其中收录新闻搜索结果和各种搜索结果。这些结果彼此无关。在过去的两周里，谷歌拥有一个新的所有搜索系统，也就是说，搜索后，可以提供十个高度相关的搜索结果。这些搜索结果涵盖了不同的目录，因此当您可以在每个人面前看到任何结果时，这意味着一个大课程。
　　如果您可以在这样的搜索中进一步优化搜索结果，并且这些事情现在不是很多，所以我想关注这个问题。google最近推出的一个业务，看一些不同的类别，比如新闻、健康、医疗、购物等。我们知道任何一个搜索引擎，一旦搜索，我们不可能搜索所有这些类别。. 我们现在来看一个称为水平搜索的概念。如果一个人想要敲门，则必须猜测搜索引擎是哪个词，这类似于这些单词中的哪一个，如何连接水平和垂直有机物。先说一下搜索技术的一些知识。有些人刚刚谈到如何搜索广告。我现在谈论的是付费和非付费搜索。让我们先谈谈它。让' s 谈论这些无偿搜索。例如，如果您在公共关系中搜索信息，那么如果您想在自己的资源中搜索您的资源，您可以通过公共关系搜索系统学习您的一些函数。这种搜索实际上是免费的。如果你找到结果，你可以得到一些关于一般公司的信息。这也可以看作是自然搜索。在这个名为Pr的搜索引擎中，还有很多技术。大家想一想，如果你想给你提供一个让大家印象深刻的信息，你必须做一些设置，做一些研究，然后你才能让这个信息引人注目，你可以看到这个信息。在公共关系和宣传方面，我认为在互联网上是一样的。
　　还有一点，如果你能把你的信息做得非常好，并且优化它，你也可以让你的排名非常高。今天和明天，您将听到其他演讲者向您介绍使用的方法、技巧和技巧。您可以使您的信息非常好，排名相对较高，但不要转向极端。技术这些事情非常重要，最重要的是你在谈论什么。还有一点，如果你绝对想让你的排名很高，你可以花钱，仅此而已。另一个点，我想强调每个人都说的，我想在自然中搜索这个界面，排名很无聊，为什么我要花钱，这样？为什么要额外收费？事实上，有时它会花费很多钱。你必须考虑是否花钱的问题。我们知道，即使在提供付费服务方面，搜索引擎也有不同程度的商业模式变化。要想有很好的竞争力，就必须通过竞价方式。如果不付钱，肯定会遇到一些麻烦。因此，关于招标排名和非竞标排名，每个人都应该做到这一余额，竞标的比例是多少，非竞标是多少。另一个点，你自己需要的信息是非常重要的。大家应该做这个平衡，中标的比例是多少，不中标的比例是多少。另一个点，你自己需要的信息是非常重要的。大家应该做这个平衡，中标的比例是多少，不中标的比例是多少。另一个点，你自己需要的信息是非常重要的。
　　首先，第一点是您在您的网站上。想象一下，你必须选择十个关键字。这十个关键字可以完全总结您要发布的信息吗？对于客户来说，这十个关键词关键词是多少，每一个关键词就够短了。单词应尽可能简短。我认为这应该是中国和世界各地的情况。换句话说，我不想与能拥有非常大的预算的公司竞争。我认为你可以非常好地设置你的关键字，非常巧合，这样你就可以拥有一定的生活空间，也就是说，你穿的是什么必须适中，你必须适合你自己的脚，所以你可以适合你您的公司从预算或来自每个人的结果。我们在美国有一个谚语，你必须找到一种感觉，如果你想实现这一目标，你必须做一些研究，花一些时间，例如，看，你做雅虎和谷歌的关键字搜索，雅虎和谷歌拥有这样一个工具，可以帮助您找到您的关键字，最佳你的关键词。比如yahoo可以放每个关键词的数量，每个月的频率等等。谷歌可能不会为您提供这些特定搜索的数字，但它们也有一些指标让每个人都知道哪些关键字是最重要的关键字。如果你想在雅虎上搜索，你可以获得各种工具。所以现在大家思考一下，为什么人们会使用这些关键词？当你选择关键词时，你使用你常用的关键词或相对独特的关键词，但你在搜索时会使用它。每个人都可以看看雅虎和谷歌你可以给你一个非常有价值的工具。这是一个非常有价值的工具。了解之后，就可以确定在公关方面可以达到的目的。
　　然后还有一点，关于你自己网页的内容，大家都觉得，你不能随便猜，想搜索你信息的人可能对什么感兴趣，凭空猜肯定不会工作。每个人都必须努力学习，虽然您使用了一个非常好的优化服务器，如果内容进行，则不必搜索内容。也就是说，您内容中的相关主题是否具有非常广泛的覆盖范围，是否有人可以与您的内容连接，以及搜索引擎是否能与您联系，有人可以很好地搜索。链接到您的网页。很深入，他们也知道什么是好内容，什么是坏内容。如果很多人链接到一个网页，这个网页就像一张选票。当每个人都链接到这个网页时，就是对这个网页的投票。也就是说，他的质量相对较高，不要欺骗这个搜索引擎，说一套集合，实际上不是。最好在你的网站上有一些实际的内容，你可以在每个页面上都有一些实际的内容。如果你不回应实际内容，搜索引擎会感到困惑，因为搜索引擎会认为你会想到你网站是这样的，但其实你不说点什么吗？我们刚谈到的事情是非常基本的，但你不知道这些基本技能尚未满足。搜索引擎很困惑，因为搜索引擎会认为你会想到你网站是这样的，但实际上，你不知道什么吗？我们刚谈到的事情是非常基本的，但你不知道这些基本技能尚未满足。搜索引擎很困惑，因为搜索引擎会认为你会想到你网站是这样的，但实际上，你不知道什么吗？我们刚谈到的事情是非常基本的，但你不知道这些基本技能尚未满足。
　　此外，它实际上意味着我们正在寻找业务。在寻找客户时，我们不是在寻找最繁忙的街道。有时甚至在农村，都有一定程度的交通流量。你可能认为农村前面没有村庄，后面没有商店，也就是说找一些冷门的市场，冷门的关键词，大部分人不会去搜索。但是一旦你搜索到这样一个词，你很可能会购买它。因为当没有购买欲望的时候，这种话根本不会买。最简单的方法是使用同义词。换句话说，你的主要关键词是一个，但如果你找到一个同义词，或者使用同义词解释它，可以清楚地解释一个单词，因为有时你不知道如何说出精确的词，就用几句话。每个词都表达了这个含义。如果你能提供这样的短语，被选中的机会会更高。让我们来看看不受欢迎的搜索情况。可能google和yahoo是这样的，最左边是这样的，可以看到很多不好搜的词，就像一条大尾巴。那你会说为什么不搜热门词，搜冷门词呢？因为如果你搜索这些冷门词，把它们加在一起，你会发现搜索量比最左边最常用的要多得多。所以做一个不同的冷门词组合，这样你就可以增加你一直在搜索的可能性，这样你就可以抓住你无法抓住的客户，这是一个非常好的技巧。同时，搜索引擎会找到这个抓图去阅读每一页。一般来说，如果您没有任何人链接您，
　　所以你必须在页面上有很好的链接，更好。而且链接越多，他就会把整个页面存储成一个文件。别人搜索的时候，它会比较全文，然后综合各种因素，看看排名应该在哪里。最后，决定您的网站排名在搜索引擎上，这是他的原则。搜索引擎如何排名？第一页是网页的内容。每个人都听到我们两天，即使你还记得，你必须做得很好。在这种情况下，这是一种适用于所有技能的方法。另外，你的标题，标签非常重要。打开顶部蓝色着色时，网页的标题应与网页的内容直接相关。如果您的标题与网页的内容不一致，则会有大问题。此外，设计也非常重要。如果您有太多的图像或闪存，则应使用您的内容管理系统。所以，你必须达到平衡，也就是说，你需要设计简洁简洁，所以搜索引擎可以找到你，但太简单可能不会引起读者的注意，所以这里是一个权衡。网页的长度，页面的链接数量是多少确定该网页，这是搜索引擎将考虑的一个因素。因此，每个人都应该在制作链接时考虑这些因素，以及网页之外的标准，例如网站的历史，这是多年来已经完成的网站。这绝对是一个久经考验的考验，它的可信度会很高。你要取得一个平衡，就是你需要设计简洁明了，让搜索引擎能找到你，但过于简单可能无法吸引读者的注意力，所以这里是一个取舍。网页的长度，页面的链接数量是多少确定该网页，这是搜索引擎将考虑的一个因素。因此，每个人都应该在制作链接时考虑这些因素，以及网页之外的标准，例如网站的历史，这是多年来已经完成的网站。这绝对是一个久经考验的考验，它的可信度会很高。你要取得一个平衡，就是你需要设计简洁明了，让搜索引擎能找到你，但过于简单可能无法吸引读者的注意力，所以这里是一个取舍。网页的长度，页面的链接数量是多少确定该网页，这是搜索引擎将考虑的一个因素。因此，每个人都应该在制作链接时考虑这些因素，以及网页之外的标准，例如网站的历史，这是多年来已经完成的网站。这绝对是一个久经考验的考验，它的可信度会很高。页面的链接数量是多少决定了这个网页，这是搜索引擎会考虑的一个因素。因此，每个人都应该在制作链接时考虑这些因素，以及网页之外的标准，例如网站的历史，这是多年来已经完成的网站。这绝对是一个久经考验的考验，它的可信度会很高。页面的链接数量是多少决定了这个网页，这是搜索引擎会考虑的一个因素。因此，每个人都应该在制作链接时考虑这些因素，以及网页之外的标准，例如网站的历史，这是多年来已经完成的网站。这绝对是一个久经考验的考验，它的可信度会很高。
　　另一个是点击次数，即当出现搜索结果时，请看看有多少人点击搜索结果，但每次列出，但没有人点击您，搜索引擎可能会认为您的质量不是太高。SES开会前一个月在纽约开会，其他人在一个网页上，数字的多少，以及停止判断网页质量的时间，这也是排序的一个重要标准。每个人都应该做好工作。当然要在其他方面站稳脚跟，并不是说工作可以成功，当然要做好，还有其他不可控的因素。如果您的网页设计并其他人可以链接到它，则无需提交它，因为现在搜索引擎非常强大。最近我们' 我们还看到所谓的提交越来越受欢迎。例如，它可以加快排序过程，您可以为您提供排序，因此，提交了一个方面，另一个方面使别人链接到您的网页。什么时候提交？提交的是什么？您的主页肯定会提交，并确保您的主页可以连接到您的页面，因此您可以找到您的网页，需要多长时间？它可能在几天到两个月之间，有时营业额甚至在几个小时后，搜索引擎现在正在发现，形成一个代码，这是一个非常强大的代码。因为整个时间受到许多因素的影响，现在存在一个新的发展，也就是说，为每个人开发网站是雅虎和谷歌的更好的事情。他们一直在做一种整合项目，这是一个结构化方法，一次将这些内容提供给这四个搜索引擎，这意味着它可以提供多种目的。此外，必须有定期提交的方法。如果你有时间和资源，我也希望用这个。.
　　同时，他们也可能对网站的这些问题有一些反馈。每个人都可能必须结束，我想我是如此破碎，我会谈论这个问题。事实上，我们必须检查我们网站，我们网站为排名，事实上，说在您开发网站时，它非常有趣，他们使用的单词是说搜索常用的词是完全大的。我希望每个人都能充分利用他们的网站搜索工具，然后搜索您认为更重要的内容。您可以搜索您认为更重要的内容吗？如果您无法自己找到它，搜索引擎甚至无法找到它。如果您的图像中有文字，则它不是文字，因为此文字无法复制和粘贴。我只是说，如果内容没有编程，这意味着它是否可以复制和粘贴，那么目前无法搜索。因此，有时会使用文字来说明此图像。那么就不够了，就是我们的画面不只是多个单词，它必须非常丰富和扎实。如果你觉得你的网络很弱，关键词还没有出来，怎么办？这时候要找的一个词比较丰富，表达你的网站意思，还有你的字体，字体大小可以再调整一下。此外，尽量强调你的文字。好吧，它并不意味着有时设计更精美的网站是，搜索将不同。当然，如果你想补充内容并增加视觉上诉，当然，这对游客来说是一件好事。为您的网站支付更多费用，不仅能够吸引搜索引擎，而且我们还会搜索我们的实际用户。当然，我们会先为网站中的读者做这件事，而不是搜索引擎。很多关键词应该让他更广泛，他们应该是关键，鞋子，特定的鞋子。不要制作太长的关键字，也不会使关键字非常短。除了关键字，您还应该更适当地解释。如你所知，如果是排名，那么搜索排名，这些你的参数可能过于复杂的词不一定要搜索，所以这个也很重要。t制作一个关键字太长，并不会使关键字非常短。除了关键字，你应该更恰当地解释。如你所知，如果是排名，那么搜索排名，这些你的参数可能过于复杂的词不一定要搜索，所以这个也很重要。不要让关键词太长，也不要让关键词太短。除了关键字，您还应该更适当地解释。如你所知，如果是排名，那么搜索排名，这些你的参数可能过于复杂的词不一定要搜索，所以这个也很重要。
　　大家可以看一下，在这张图上，图中有一个字。你看，这个耐克的鞋子，有些非常漂亮，有文字和图片里面，它是用photoshop制作的。如果谷歌搜索，你可能找不到这些东西，所以大家要注意了，即使一张图片，如果有很多东西很漂亮，如果上面没有字，谷歌也在搜索。如果你有一个单词，你可以是一张图片，谷歌没有搜索，我会告诉你所谓的秘密。武器，任何网页都必须有主题。例如，这个主题可以是跑鞋，也可以是其他种类的鞋子。应该描述每一页的标题，或者应该非常恰当地描述标题。每个页面上的主题可以在搜索引擎链接上，以便最终的搜索结果更好。
　　那么，网页标题的重要性与书名的重要性是一样的。如果您甚至不知道书的名称，无论内容多么好，都无法理解它是什么。也就是说，为了让人眼前一亮，我说的是书名，所以在搜索我们的书名时也是如此。人们喜欢一个非常漂亮的网页，但对于搜索引擎来说，它根本没有意义。主要是这个页面中使用的文字的单词是什么，如何选择。
　　如果你选择你的文字，你的产品就很好，你的网页设计不再可能，你无法搜索它。此外，它可能在网页上，我们还可以叠加各种互动广告，无法在搜索引擎中找到。另外，在内容方面，大家可以做一些。在设计网络设计时，每个人都必须注意这个问题。如果每个人都刚开始设计自己的网页，请务必关注这些内容。
　　当然，你不一定要让网页看起来很糟糕，但也不一定要非常好用，所以对于一个网页来说，你要尽可能做到的就是搜索引擎有一个好的界面，而不是其他的东西。然后是一个链接，链接也很重要，如果你不是很在搜索引擎，你一定要非常注意如何充分利用这样一个非常有用的技术。我说这是非常重要的原因是，更容易使用这样的工具。由于您可能会频繁更新您网页上的内容，并将更新后的内容与尽可能多的网页链接，因此 google 开发了一个系统，这意味着可以在 google 系统中优化链接。优化后，即使您已修改了网页，您也可以进行搜索。然后，您的内容可以被其他搜索者搜索。这个很重要。
　　谷歌还对链接进行了投票。比如你投票的时候可以选择比较重要的网站，政府的网站，雅虎，还有一些网站相关的权威，那么你知道吗？因为谷歌本身具有这样的系统，如果您可以将您的网页链接到具有更高投票的这些网页，因此可以在搜索信息时轻松搜索其他人。所以每个人都可以与谷歌的网站链接，它实际上不是一个链接，并且有很多网站。当然，我说的是有点广告，但我实际上并没有意思。链接的内容也很重要。让我们知道链接分为两部分，一个是URL，这个是具体网站的URL链接，另一个是链接，也就是描述性链接，所以这个链接的内容也很重要。我们链接的文本信息也很重要。给大家举个例子，比如这样一个链接，这个链接甚至可以有一个叫CN的地方，虽然链接连接到这个页面，这个页面内容很多，是不是链接到搜索请求的信息不一定可用的。你知道吗？比如在谷歌的网站里面，什么样的链接内容是给链接的内容投票的，如果你能拿这个关于链接的，有人在找你。当信息不仅可以带到网站时，还可以使用相关内容带来网站。这个链接甚至可以有一个名为CN的地方，虽然链接连接到此页面，但这个页面内容非常多，是要链接到搜索所请求的信息不一定可用。你知道吗？例如，在谷歌中的网站中，什么样的链接内容对链接的内容投票，如果可以接受该链接，有些人正在搜索你。当信息不仅可以带到网站时，还可以使用相关内容带来网站。这个链接甚至可以有一个名为CN的地方，虽然链接连接到此页面，但这个页面内容非常多，是要链接到搜索所请求的信息不一定可用。你知道吗？例如，在谷歌中的网站中，什么样的链接内容对链接的内容投票，如果可以接受该链接，有些人正在搜索你。当信息不仅可以带到网站时，还可以使用相关内容带来网站。如果你能接受这个关于链接的事情，那么有些人正在搜索你。当信息不仅可以带到网站时，还可以使用相关内容带来网站。如果你能接受这个关于链接的事情，那么有些人正在搜索你。当信息不仅可以带到网站时，还可以使用相关内容带来网站。
　　我们现在讲搜索引擎广告的问题，我们可以不收费，也可以有其他方式搜索。在美国，你花的钱越多，你的广告的搜索排名就越多，我们看雅虎巴拿马的系统，他们使用的是搜索质量搜索的系统，也就是这个巴拿马系统不付给你的金额金钱是完全成比例的，并且在很大程度上它是搜索引擎优化的产品。当然，当您支付广告时，您必须全面关注相关内容。这个问题都可以帮助您了解您可以花钱的方式。我们的许多公司还通过 网站 宣传他们的公司。因此，如果一家公司是有限的，则可能没有必要通过这种方式进行广告或宣传。如果有足够的资金，
　　所以，我想告诉你关于竞标排名的这个问题，竞标排名可以让你的排名非常无聊，这是什么样的？也就是说，如果有人点击了我的广告，那么你就得给相应的钱，也就是竞价广告。如果没有足够的钱，也不一定是很好的经营方式。那么另外一个就是，比如用户在做广告宣传的时候，还有一个落地页。每个人都知道，当每个人都在互联网上搜索时，他们可以搜索各种关键字，然后你知道吗？他们可以点击你的广告，他们会去网站，基础不是你需要的，实际上你可能需要花钱，而且实际上这些客户不是你需要客户，就是你真的想要的点击你的内容，这就是说竞标排名的负面影响。所以大家在进行PPC排名的时候一定要高度重视这个问题。您必须与搜索合作伙伴和内容合作伙伴保持良好的关系。可能会有一些无辜的点击，你不会收到好的结果。我会简要审查我今天所说的。内容，我们有两种搜索，一种是免费的，一种是付费服务，今天和明天的一些演讲中，你将学习如何为你的用户建立一个友好的界面，此外，我还谈到了垂直搜索和其他方面。如果我有时间，我会详细告诉你，但今天不可能向你解释一切。我只能谈策略。内容。这就是说，竞价排名的负面影响。所以大家在进行PPC排名的时候一定要高度重视这个问题。您必须与搜索合作伙伴和内容合作伙伴保持良好的关系。可能会有一些无辜的点击，你不会收到好的结果。我将简要回顾一下我今天所说的内容。内容，我们有两种搜索，一个是自由的，另一个是付费服务，您将学习如何与您的用户的友好界面有关今天和明天的一些演讲，此外，我还谈到了垂直搜索和其他方面。如果我有时间，我会详细告诉你，但今天不可能向你解释一切。我只能谈策略。内容。您必须与搜索合作伙伴和内容合作伙伴有良好的关系。可能会有一些无辜的点击，你不会收到好的结果。我将简要回顾一下我今天所说的内容。内容，我们有两种搜索，一个是自由的，另一个是付费服务，您将学习如何与您的用户的友好界面有关今天和明天的一些演讲，此外，我还谈到了垂直搜索和其他方面。如果我有时间，我会详细告诉你，但今天不可能向你解释一切。我只能谈策略。内容。您必须与搜索合作伙伴和内容合作伙伴保持良好的关系。可能会有一些无辜的点击，你不会收到好的结果。我将简要回顾一下我今天所说的内容。内容，我们有两种搜索，一种是免费的，一种是付费服务，今天和明天的一些演讲中，你将学习如何为你的用户建立一个友好的界面，此外，我还谈到了垂直搜索和其他方面。如果我有时间，我会详细告诉你，但今天不可能向你解释一切。我只能谈论战略。内容。在今天和明天的一些演讲中，您将学习如何为您的用户提供友好的界面，此外，我还谈到了垂直搜索等方面。如果我有时间，我会详细告诉你，但今天不可能向你解释一切。我只能谈论战略。内容。在今天和明天的一些演讲中，您将学习如何为您的用户提供友好的界面，此外，我还谈到了垂直搜索等方面。如果我有时间，我会详细告诉你，但今天不可能向你解释一切。我只能谈策略。内容。
　　你的内容也可以从其他发言人那里了解。好的，所以首先要注意的是，不要忽视免费排名服务，这些有时非常有用。每个人都应该记住一件事，即自然搜索没有成本钱，内容可能非常好。如果你想让你的 网站 内容很好，你需要做链接。非常好，通过自然搜索，您可以引导您的客户到您的网站，此外，如果您使用自然搜索，您还会遇到很多风险，您知道搜索。发动机的内容不断变化。你自己的内容是不可能被自然搜索完结的，所以你要权衡好利弊，一个是花钱的，一个是不花钱的，我们后面也会看 越来越多的垂直搜索，这些垂直搜索也可能是未来的非常重要的搜索类型，明天将有很多人会谈论垂直搜索的内容。未来将更多地使用垂直搜索。无论是雅虎、谷歌还是其他引擎，他们也可能会提供更多的垂直搜索服务。所以我明天能够准时，你必须尽快进入这个领域，你肯定会有很多收获。 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(研究网页文档的分类与索引问题进行了哪些方面)
　　摘要： 随着Web信息的快速增长，用户获取所需的信息资源变得越来越困难。用户获取的信息往往不准确、不及时。这就需要我们对搜索引擎做进一步的研究。中文专业搜索引擎是搜索引擎发展的一个重要分支，具有一般搜索引擎所不具备的优势。本文对中文专业搜索引擎做了大量的研究，主要包括以下几个方面。(1)话题网蜘蛛的搜索策略研究话题网蜘蛛的搜索策略是中国专业搜索引擎的核心技术，其搜索策略的好坏严重制约着整个搜索引擎的性能。研究发现，在众多的搜索算法中，Best-First算法非常适合搜索某个领域的信息，其性能也是以往搜索算法中最好的。但是，它也有自己的缺陷，具有很大的“贪心”，只能搜索到局部范围内的最优解，无法得到全局范围内的最优解。因此，在Best-First算法的基础上，提出了BF-BF算法，可以解决Best-First算法的不足，在全局范围内实现最优解。找到最优解。(2)web文档的分类和索引研究web文档的分类通常采用VSM模型。即，文档的内容以特征向量的形式表示。但是文档的初始特征向量很难保持特征项之间的独立性，而且形成的向量的维数往往过高，增加了计算量，没有实际意义。针对这种情况，提出了文档初始特征向量的概念归一化。处理后得到的文档概念特征向量不仅降低了向量的维数，而且保持了特征项之间的独立性。(3)针对检索模块的优化问题，检索模块是搜索引擎中与用户直接交互的部分，它的优化问题直接关系到搜索引擎的普及。为了提高检索模块的性能，提出在检索模块中引入系统知识库和用户信息库来指导检索过程。大大提高用户检​​索的准确性。 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(网站优化三大标签SEO是由英文SearchEngine缩写而来！
)
　　网站优化三大标签
　　SEO是英文Search Engine Optimization的缩写，中文翻译为“搜索引擎优化”！
　　SEO是指通过网站、网站结构调整、网站内容构建、网站代码优化等现场优化网站@）和异地优化。> 的关键词 排名和对公司产品的曝光率。简单地说，如果你把产品做好了，搜索引擎就会把客户介绍给它。
　　
　　网页标题
　　标题是不可替代的，是我们内页的第一个重要标签。是搜索引擎了解页面的切入点，也是页面主题归属的最佳判断点。
　　
　　建议：
　　首页标题：网站名称（产品名称）-网站简介
　　例如：
　　京东（JD.COM）——综合网购首选——正品低价，质量保证，发货及时，购物方便！
　　小米商城-小米5s、红米Note4、小米MIX、小米笔记本官方网站
　　描述 网站描述
　　关键词的作用明显降低，但由于搜索引擎众多，网页的MATA标签中的描述部分仍被广泛用作搜索结果的“内容摘要”。这是对我们 网站 的主要目的的简要描述。
　　我们提倡将Description用作网站的一般业务和主题摘要，以及诸如“我们是……”“我们提供……”“ as……”“电话:..." 经常被使用。
　　京东网：
　　当心：
　　关键词 出现在描述中，这与文本的内容有关。这部分内容是给人们看的，所以要写的很详细，让它有趣，吸引用户点击。同样遵循简洁的原则，包括空格在内的字符数不得超过120个汉字。补充在标题和关键字中没有充分表达的描述。使用逗号 关键词1,关键词2
　　关键词
　　关键词是页面关键词，是搜索引擎关注的焦点之一。关键字应该限制在6到8个左右关键词，电子商务网站可以更多。
　　京东网：
　　小米网： 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(网站制作和网页设计*对Apache/IIS服务器的基本理论)
　　做搜索引擎优化需要掌握哪些技能？这个问题其实涉及面很广，主要看每个人具体的研究方向。SEO现在已经细分。
　　*熟悉网站建筑、网站制作和网页设计
　　* 对 Apache/IIS 服务器有很好的理解
　　* 正确的数据统计方法和步骤（基础）
　　*信息检索基础理论
　　*数据库分析能力
　　*理解和编写网页html代码（基础）
　　*良好的写作技巧（基本）
　　*全面了解传统营销，包括渠道和广告以及传统营销
　　* 测试搜索引擎机器人（基本）
　　*项目规划与管理，包括成本效益分析、风险评估、正确规划seo项目实施方案、搜索引擎优化效果等。
　　* 精通和使用SEO工具（基础）
　　* 识别付费营销，找到付费营销和seo的切入点
　　*数学模型的建立与构建
　　*法律依据，主要是合同法、著作权法、商标法（基础）
　　*深入理解用户体验，包括研究用户搜索行为、分析用户行为、了解用户在网站中的进出点等（基础）
　　*大量的实践和实验（基本）
　　*良好的沟通技巧，包括与客户和实施团队成员的沟通以及外部沟通技巧（基本）
　　*超快速学习能力，包括快速阅读能力和快速反应能力（基础）
　　*坚韧的毅力和勇气和坚强的信心（基础）
　　*良好的创新意识
　　*对网站的优化具有出色的预见性和判断力
　　* 每天积累大量时间（基础） 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(查询扩展,在由伪相关反馈方法中的主题问题)
　　摘要：搜索引擎技术的发展和应用改变了人们获取信息的方式。然而，在信息检索中，由于用户查询时间短，查询意图不明确，系统返回的文档往往不符合用户的搜索意图。为了提高检索性能，搜索引擎通常使用查询优化技术，包括查询扩展和查询推荐。在传统的优化方法中，伪相关反馈方法是一种有效的解决方案，但主题偏移问题会给优化效果带来负面影响，降低检索性能。对于查询扩展，从伪相关反馈文档中得到扩展词后，往往会简单的拼接到原创查询中。该方法不测量查询词与扩展词之间的相关性，但会对返回的文档进行排序。造成影响。对于查询推荐，由于搜索的日益专业化，如何从伪相关反馈文档中挖掘词进行推荐，以及如何获取查询词和推荐词之间的语义关系成为重要的研究问题。针对上述问题，本文从以下三个方面进行了研究：1.提出了一种主题推理策略，以解决伪相关反馈方法中的主题转移问题。首先，使用基于语言模型的评分策略获取反馈文档，并使用LDA主题模型对其进行建模；然后，通过基于Gibbs采样和词嵌入的方法推断查询句的主题，从而识别相关主题，改进基于主题模型的候选词获取方法。实验表明，词嵌入方法从语义的角度对查询进行了多方面的描述，反映了更多的语义信息。2.使用权重计算方法优化查询扩展中的文档评分策略。首先，使用主题推理策略获得候选扩展词；然后对它们进行特征计算，包括从词嵌入得到的统计特征和语义特征，并根据特征值对扩展词赋予不同的权重；最后进行二次检索，返回结果。实验表明，引入特征权重计算可以进一步提高伪相关反馈方法的检索效果。3.提出的词条推荐方法，进一步提升用户体验。首先，术语字典用于从伪相关的反馈文档中提取术语文档。对词条文档进行建模后，利用主题推理策略得到候选词条；然后建立关系识别算法，结合有监督和无监督的方法进行挖掘。查询词与词条词之间的语义关系，将具有语义关系的词推荐给用户。实验表明，该方法能更好地满足用户的搜索需求。 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(我们能不能利用爬虫，自己制作一个简单的搜索引擎呢？)
　　通常我们要搜索东西的时候，经常会用到百度百科，比如搜索“上海”，会出现如下页面：
　　
　　那么，我们可以使用爬虫自己做一个简单的搜索引擎吗？
　　为什么不？！我们自己做一个简单的搜索引擎，展示输入词条的介绍部分，既可以减少工作量，又可以展示搜索引擎的基本原理。
　　以下是作者制作的一个简单的搜索引擎。实现的功能是：读取输入词条，输出百度百科词条的介绍部分。
　　# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Aug 18 15:58:13 2017
@author: JClian
"""
import re
import bs4
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.parse
import sys
search_item = input("Enter what you want(Enter 'out' to exit):")
while search_item != 'out':
if search_item == 'out':
exit(0)
print("please wait...")
try:
url = 'https://baike.baidu.com/item/% ... quote(search_item)
html = urllib.request.urlopen(url)
content = html.read().decode('utf-8')
html.close()
soup = BeautifulSoup(content, "lxml")
text = soup.find('div', class_="lemma-summary").children
print("search result:")
for x in text:
word = re.sub(re.compile(r""),'',str(x))
words = re.sub(re.compile(r"\[(.+?)\]"),'',word)
print(words,'\n')
except AttributeError:
print("Failed!Please enter more in details!")
search_item = input("Enter what you want(Enter 'out' to exit):")
　　其中search_item为输入入口，进入while循环一直搜索，输入'out'时退出。text是词条的百度百科介绍的网页形式，里面的文本是通过正则表达式提取出来的（当然提取出来的文本形式还是需要美化的~~）。如果百度百科中没有该条目，则输出失败信息，并提示测试指定条目后再输入。这样，对于百度百科中的词条，我们的搜索引擎也有响应的简要介绍部分。
　　接下来是测试时间（在 Jupyter Notebook 上测试）：
　　
　　
　　测试效果还是不错的，真的很简单好用，你也试试吧？
　　本次分享如有不足之处，欢迎批评指正。欢迎交流^O^ 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(基于seo的搜索引擎主题模型优化的重要性抓取方面)
　　搜索引擎主题模型优化的重要性抓取方面如果一个搜索引擎在开始搜索前花很多功夫建立搜索词库，那么就会有一个针对性的投放给用户。其他搜索引擎的竞争对手就很难再从搜索引擎获得好的流量。因此我们不断强调的seo是一个企业如何通过seo优化实现企业的流量最大化。此外,建立搜索引擎主题模型还有助于提高搜索引擎自然排名排名搜索结果中关键词在第几页,有多大的权重;按行业分,行业关键词在行业排名;按人群分等等。
　　这样可以使得自然搜索排名提高50%。过去,用户希望从搜索引擎中找到与自己想法一致的内容,但是随着搜索结果变得越来越多,用户就会开始追求多样化的搜索结果。因此,随着搜索引擎的不断更新,搜索引擎主题模型将会成为用户选择的重要指标之一。行业分析,标题评估和基于内容的seo搜索引擎主题模型,会将搜索引擎关键词置于有关企业信息所在领域的更高地位,建立一个高结果权重的搜索引擎。
　　广告主（agency）如何对策？他们（agency）不可避免的将搜索引擎主题模型定为他们的导向,并根据搜索量进行投放。企业拥有搜索引擎主题模型数据库。他们可以看到每个细分市场的每个细分市场的流量值,并基于这些数据进行投放。他们可以通过研究品牌用户,他们的竞争对手,渠道,可以分析的广告主人群在哪里。同时他们也可以制定目标数据,以实现从一个精准的预算到一个更高预算的持续转变。
　　基于seo的搜索引擎主题模型建立意图通过基于seo的模型,他们可以收集足够的内容,从而实现反馈来优化基于seo的网站,例如,有关网站功能的一个手册或教学视频,用户有帮助的行业文章等等。另外还可以通过购买agency关键词提高可搜索搜索的权重如在googleadwords,youtube和谷歌的自然搜索。
　　blender将该收集的数据报告免费发布给有需要的网站用户,以便了解问题。基于seo的搜索引擎主题建立意图策略的关键在于发现用户更真实的需求,而不仅仅只是解决seo以外的问题。他们将不断优化自己的网站,并通过帮助用户实现自己的需求而作为回报。如果他们已经制定了seo目标和解决方案,这将有助于更好的从搜索引擎得到精准的流量,并给用户产生更好的吸引力,这样用户就可以很快地吸引新客户或购买产品。
　　搜索引擎主题模型重要吗?大致上来说,seo效果的提升不是必须的,但是它有助于企业与搜索引擎建立连接,并开始为搜索引擎工作,以最大化利润和价值。由于越来越多的用户希望能够在自己的网站上快速查找到自己需要的信息,搜索引擎主题优化将帮助企业从自然搜索结果中更好地吸引用户访问,并使用户更加方便。 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(主题搜索引擎的设计与实现学士论文43第六章总结展望)
　　第四代搜索引擎——天网主题搜索引擎的设计与实现北京大学学士论文47参考网址[1]北京大学天网主题搜索引擎：8000[2]北京大学天网（通用）搜索引擎[3]雅虎！[4] 北京大学主页第四代搜索引擎——天网主题搜索引擎的设计与实现 46 北京大学学士论文参考文献 [1] CNNIC，中国互联网发展统计报告，北京，2001 年 1 月 [2] Danny沙利文。第五届搜索引擎年会报告，马萨诸塞州波士顿，第四代搜索引擎——天网主题搜索引擎的设计与实现 早在去年夏天，主题就基本确定了。当时，王建勇先生根据我在天网搜索引擎系统一年多的研发经验，与我深入探讨了搜索引擎领域的现状和前景，提出了主题搜索引擎，属于达到世界尖端水平。主题。正是由于王建勇老师的高瞻远瞩，在我的毕业设计和论文写作过程中，第四代搜索引擎——天网主题搜索引擎的设计与实现，北京大学学士论文44时引擎很流行！
　　然后阐述了主题搜索引擎区别于传统前三代搜索引擎的重要特点，即引导词、特征提取、权威中心网页、超链接分析和网页评分等采集策略。主题搜索引擎的设计。利用。第四代搜索引擎——天网主题搜索引擎的设计与实现北京大学学士论文5.1表42比较了一组用户对“电影”的查询。从返回结果的数量来看，通用搜索引擎比主题搜索引擎要多，但从“主题度”来看，主题搜索引擎明显比普通搜索引擎高2-5倍。因此，主题搜索引擎“电影”的平均主题度是一般搜索引擎的3倍以上。可以看出，虽然话题搜索引擎体积小（硬件要求低，耗时少），但由于采用了多种智能第四代搜索引擎——天网话题搜索引擎的设计与实现，北京大学学士论文41 计算这组关键词对应的话题度Lk1，Lk2，...，Lkn，我们称E在S方面的话题度为Ls，其中：Ls = ∑Lki/n；一个话题下的搜索引擎 话题度越高，搜索引擎越接近这个话题，用户就越容易找到与这个话题相关的信息。需要说明的是，话题度的定义有一个假设，即 搜索引擎返回与用户查询的关键字相关的网页。论文 40 第 5 章系统状态和性能 §5.1 Skynet 主题搜索引擎系统的状态 Skynet 主题搜索引擎目前在两台 PC 上运行。
　　其中，负责对外搜索网页的搜索器和主控程序运行在Sun Ultra2/Solaris2.6上，索引爬虫和对外提供服务的Web服务器运行在P3 450/RedHat Linux6.上2 上。编码完成后，系统正常运行。第四代搜索引擎——天网主题搜索引擎的设计与实现 39if (freqtmp){max_weight=weight; 频率->重量=-2；/* tag : 已被采集。*/result=(int)(weight*normalizing)+1; 如果（结果>256)结果=2 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(郑州航空工业管理学院计算中心：对个性化搜索引擎中的用户兴趣模型进行了分析研究)
　　郭李伟超（郑州航空工业管理学院计算中心，河南郑州450015）：本文对个性化搜索引擎中的用户兴趣模型进行了分析研究。首先，分析了现有用户兴趣模型的不足，指出了用户兴趣模型的优缺点。基本结构，用户兴趣模型的特征提取采用基于词频统计的TF-IDF算法；然后，利用用户的短期兴趣和长期兴趣建立用户兴趣模型，并分别进行更新和优化。最后，一个个性化搜索引擎的具体工作流程。关键词：用户兴趣模型；个性化服务；搜索引擎; 短期利益；长期利益-0026-03 基金：河南省基础与前沿技术研究计划（4 作者简介：郭林（1976-），男，硕士，郑州航空工业管理学院计算中心工程师，研究方向为计算机应用；李伟超（1978-）- )，男，硕士，郑州航空工业管理学院计算中心实验工程师，研究方向为计算机信息安全。引言 用户兴趣模型是实现搜索引擎个性化服务的起点，也是搜索引擎个性化服务的基础和核心。用户兴趣模型的好坏直接关系到个性化服务的好坏。用户兴趣模型与用户检索需求相结合，更能逼近用户' s “真实”的信息需求。通过对检索结果进行过滤和过滤，可以提高搜索引擎的搜索准确率。.
　　现有用户兴趣模型的信息过滤技术不足是对个体对象的信息进行筛选和过滤，信息过滤更关注用户的长期兴趣需求。早期的用户模型是信息过滤技术的核心问题，利用当时的用户模型构建个性化的人机界面。个性化人机界面是一个界面部分，它提供了用户与系统之间的交互界面。对用户即将采取的新行为或行动做出反应。目前一般的信息检索系统不太关注用户自身的个性化需求，大部分通过改进现有检索模型和优化信息处理过程来提高检索准确率。这种搜索引擎系统没有考虑到用户的检索行为和历史，用户无法轻易找到自己的最新兴趣和偏好点。用户兴趣模型是用来描述用户潜在兴趣需求的模型。其主要功能是捕捉用户的查询需求及其兴趣偏好，并记录和管理用户的兴趣偏好。将用户兴趣模型引入信息查询系统，有助于为用户提供个性化的信息查询服务，实现自适应信息搜索。由于用户兴趣模型可以定位用户的信息需求，它可以为用户提供主动的个性化信息服务。现有的个性化服务系统在服务个性化、智能化、适应性等方面取得了令人满意的效果，但还存在一些不足： 用户兴趣描述文件可以存储在服务器端、客户端或代理端；用户兴趣可分为近期兴趣和长期兴趣；用户模型中用户兴趣信息的学习效率低；个性化搜索引擎中的用户兴趣模型 2.1 用户兴趣模型的基本结构 不同知识结构的用户对文档的相关性和对检索结果的要求有不同的判断。即使是同一个用户，在不同时期也有不同的兴趣。现有的个性化服务系统在服务个性化、智能化、适应性等方面取得了令人满意的效果，但还存在一些不足： 用户兴趣描述文件可以存储在服务器端、客户端或代理端；用户兴趣可分为近期兴趣和长期兴趣；用户模型中用户兴趣信息的学习效率低；个性化搜索引擎中的用户兴趣模型 2.1 用户兴趣模型的基本结构 不同知识结构的用户对文档的相关性和对检索结果的要求有不同的判断。即使是同一个用户，在不同时期也有不同的兴趣。现有的个性化服务系统在服务个性化、智能化、适应性等方面取得了令人满意的效果，但还存在一些不足： 用户兴趣描述文件可以存储在服务器端、客户端或代理端；用户兴趣可分为近期兴趣和长期兴趣；用户模型中用户兴趣信息的学习效率低；个性化搜索引擎中的用户兴趣模型 2.1 用户兴趣模型的基本结构 不同知识结构的用户对文档的相关性和对检索结果的要求有不同的判断。即使是同一个用户，在不同时期也有不同的兴趣。但仍存在一些不足： 用户兴趣描述文件可以存储在服务器端、客户端或代理；用户兴趣可分为近期兴趣和长期兴趣；用户模型中用户兴趣信息的学习效率低；个性化搜索引擎中的用户兴趣模型 2.1 用户兴趣模型的基本结构 不同知识结构的用户对文档的相关性和对检索结果的要求有不同的判断。即使是同一个用户，在不同时期也有不同的兴趣。但仍存在一些不足： 用户兴趣描述文件可以存储在服务器端、客户端或代理；用户兴趣可分为近期兴趣和长期兴趣；用户模型中用户兴趣信息的学习效率低；个性化搜索引擎中的用户兴趣模型 2.1 用户兴趣模型的基本结构 不同知识结构的用户对文档的相关性和对检索结果的要求有不同的判断。即使是同一个用户，在不同时期也有不同的兴趣。1 用户兴趣模型的基本结构 不同知识结构的用户对文档的相关性和对检索结果的要求有不同的判断。即使是同一个用户，在不同时期也有不同的兴趣。1 用户兴趣模型的基本结构 不同知识结构的用户对文档的相关性和对检索结果的要求有不同的判断。即使是同一个用户，在不同时期也有不同的兴趣。
　　用户兴趣模型是为用户提供个性化服务的信息检索或信息过滤系统的核心组成部分。它可以获取每个用户的不同信息需求，并跟踪用户的兴趣和行为。因此，需要为每个用户建立一个用户描述文件。，即个性化服务文件，用于保存用户的兴趣和喜好。目前，发现用户兴趣的方式主要有两种：显式获取和隐式获取。显式获取是指用户主动提供自己的兴趣爱好，进而获取用户的个性化向量；隐式获取是通过用户访问的相关信息来更新用户的个性化向量。一般的个性化系统采用显式和隐式相结合的方法建立用户兴趣模型，即在用户主动提供的显式个性化向量的基础上，通过用户浏览的网页和用户反馈的信息，建立用户兴趣模型。用户对搜索引擎检索结果的建立和更新用户的兴趣向量，通过观察用户的浏览行为来更新用户的兴趣模型。考虑到用户短期兴趣和长期兴趣的差异，在建立的用户兴趣模型中，要根据用户的短期兴趣和长期兴趣不断更新用户兴趣模型。用户兴趣模型的基本框架如图 1 所示。 用户兴趣模型框架 从图 1，可以看出用户兴趣模型的基本结构主要包括以下几个方面： ）用户兴趣的量化。首先，要对用户对搜索引擎检索结果的反馈信息和用户的页面浏览行为进行量化，以供后续量化处理。
　　) 信息预处理和特征提取。对量化后的用户兴趣进行各种处理，如各种噪声点的处理，去除无用信息。) 建立短期用户兴趣模型。根据提取的用户特征建立用户兴趣模型，用户兴趣模型根据用户的短期兴趣信息建立相应的短期用户兴趣模型。) 建立一个长期的用户兴趣模型。对获得的用户兴趣和用户兴趣量进行更新和优化，利用Web数据挖掘中的各种挖掘方法挖掘用户更深层次的兴趣偏好。更新用户兴趣模型，得到用户最终的长期兴趣模型。2. 2 用户兴趣模型的特征提取 文档表示向量中词ti的选取及其权重Wi的评估称为特征提取。特征提取是使用向量空间模型进行信息检索的关键步骤。使用哪种策略算法进行特征提取以及策略算法的优劣将直接影响用户检索查询的效果。其权重的评估需要大量的样本文档，这些样本文档是根据特征项对文档内容的贡献度，通过多次统计完成的。不同自然语言文档中每个词条的频率分布不同，可以根据每个词条的频率特征通过统计方法进行特征提取。
　　比较常用的一种方法是基于词频统计的TF-IDF算法。基于词频统计的TF-IDF算法是一种基于文本的Web内容挖掘方法。TF-IDF算法中规定一个文档条目的重要性与该条目的文档频率成正比，与该条目在训练文档集中的文档频率成反比，那么条目权重评估函数可以构造：term ti tfi 表示term ti 出现的频率，idfi 是倒置文档的频率（文档集中收录term ti 的文档的数量），其中： idfi = lg 是用于所有训练文本的文档特征提取总数，ni 是 ti 在样本文档集中至少出现一次的文档数量。在公式（ ）中，我们可以看到 tfi 值成反比。也就是说，该算法可以保证整个文档中的低频词也可能具有更高的权重。2.3 用户兴趣模型的建立 第一次使用系统时，检索系统中的用户模型非常简单，用户可以在分类信息中粗略选择自己的兴趣偏好，系统根据结果形成不同的用户个性化由用户选择。向量，并使用这些个性化的向量来表示用户的各种兴趣和偏好。用户兴趣模型可以由以代表用户兴趣的关键词为主题的对象组成，每个物体都有一个权重值。权重值越高，用户对关键词的信息越感兴趣。
　　其中，每个关键词对象的权重值的计算方法在上一节已经详细介绍过。根据兴趣模型的基本框架，用户的兴趣可以分为随意兴趣和稳定兴趣或短期兴趣和长期兴趣。用户对关键词到关键词ti的兴趣度定义为关键字在文档中出现的频率，即Wi)，即用户对关键词对象的偏好. 假设用户可能对某个关键词对象有偶然的兴趣或者稳定的兴趣，偶然的兴趣（短期的兴趣表示为Tshort），稳定的兴趣（长期的兴趣表示为Tlong )，然后是 Web 用户' s 兴趣可以表示为 常用表示为： 其中 T 表示 关键词 的集合，大小为 n，Tshort 表示 关键词 的集合，Tlong 表示 关键词的集合@> 的长期兴趣，则兴趣集为： T= Tshort Tlong 可以根据用户对单个关键词条目的偏好，定义某个条目ti在兴趣集中的兴趣程度： 其中, tiT 2.4 用户兴趣模型的更新优化是在用户使用系统时进行的。在此过程中，系统不断记录用户的使用情况，并对记录的使用情况进行分析，从而不断修改和完善用户兴趣模型。用户兴趣模型的更新方法可以分为两种：兴趣交叉消除方法和兴趣集合合并方法。两种方法都将用户反馈的当前兴趣向量作为当前兴趣向量，将兴趣模型中存储的兴趣向量作为历史兴趣向量，并将当前获取的用户兴趣向量与历史兴趣向量进行比较。
　　在一般用户兴趣模型中，需要考虑临时兴趣（短期兴趣）和稳定兴趣（长期兴趣）。偶然兴趣一般是用户当前的兴趣。当用户的偶然兴趣信息积累到一定程度，就会转化为稳定的兴趣。因此，我们将稳定的利益视为用户的长期存储国度。李伟超：个性化搜索引擎用户兴趣模型研究历史兴趣，可以形象地描述用户的兴趣偏好特征。用户兴趣模型的更新和优化可按以下三个步骤完成： 2.4.1 获取用户的随意兴趣 将随意兴趣向量按规则添加到最新的用户兴趣向量中，并删除较旧的用户兴趣向量。2.4.2 偶然兴趣到稳定兴趣的转变 对于偶然兴趣向量中比较重要的关键词和兴趣度（权重值），将超过一定阈值的兴趣向量转化为用户的稳定兴趣向量，为式（ ）所示： Tlong TlongWt ThreshTlongWt 其中，阈值为 Thresh，阈值通常为均值和标准差之和，即 Thresh = 2.4.3 更新稳定的利益随着时间的推移，用户不感兴趣的兴趣逐渐被淘汰Vector（关键词）。通过用户兴趣模型的更新过程，可以得到更符合用户需求的用户兴趣模型，这也为系统的智能化支撑提供了更多帮助。此外，用户兴趣模型随时间不断变化。可以引入机器学习过程，学习用户的操作记录、反馈信息等，不断更新用户兴趣模型，从而得到更稳定、更适合的用户兴趣模型。兴趣偏好模型。
　　基于用户兴趣模型的个性化搜索引擎个性化搜索引擎的关键技术在于用户兴趣模型的展示和个性化检索结果。首先从用户界面上的用户交互过程中不断获取用户的兴趣偏好，然后构建用户兴趣模型，不断更新优化用户兴趣模型，通过用户兴趣模型得到用户的注意力信息被传送到搜索引擎。这使得搜索引擎能够检索到用户感兴趣的信息。同时，搜索引擎将检索到的信息与用户的兴趣模型进行比较，得到用户感兴趣的页面的排名，然后对页面进行排序。到用户的程度' 对页面的兴趣，并单独显示页面。其工作原理如图2 个性化搜索引擎工作原理参考文献：鑫科学，2011 第三届全国信息检索与内容安全学术会议，2007。计算机研究与开发，2002。咸阳师范大学学报，2009，第四部分。在自然主义背景下测试两个信息检索设备的时序。文档排序和向量空间模型。计算机技术与发展，2006。电子设计工程，2010 计算机工程与应用，2008 术语频率逆向记录频率其次，与更新和优化分开。最后提出个性化搜索引擎的具体工作流程。关键词 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化(百度专业推广百度网盟推广数据分析API是应用(ProgrammingEngine))
　　【重点】百度专业推广百度网盟推广数据分析；API API是Application Programming Interface的英文缩写。API 为用户提供了一系列标准的 Web 服务。通过API，您可以直接与推广平台服务器交互，获取标准的搜索推广API服务，更科学有效地管理搜索推广账号。API的适用对象是搜索推广的大客户和第三方。这包括管理多个客户帐户和大型促销帐户的 SEM（搜索引擎营销人员）、代理机构和其他在线营销专家。由于搜索推广 API 需要技术知识和编程技能来开发客户端程序，推广客户或第三方必须具备编程知识或聘请开发人员。;搜索引擎（Search Engine） 搜索引擎是指按照一定的策略采集互联网上的信息，并使用特定的计算机程序，对信息进行组织和处理，为用户提供检索服务的系统。当用户输入想要获取的相关关键词信息并通过浏览器等方式提交给搜索引擎时，搜索引擎可以根据这些关键词匹配用户可能需要的所有信息@> 并返回相关信息。向用户显示的信息列表。;9、要求学生做什么，教职工一起做；学生需要学什么，教职工一起学；学生必须遵守的规则，教职员工必须遵守。Jul-21July-21Monday, July 5, 202110、阅读所有好书就像和过去最聪明的人交谈。
　　08:46:5708:46:5708:467/5/2021 8:46:57 AM11、一个好的老师是懂心理学和教育学的人。Jul-2108:46:5708:46Jul-2105-Jul-2112、请记住，您不仅是教书的老师，还是学生的教育者、生活的导师和道德的引导者。08:46:5708:46:5708:46 20211 年 7 月 5 日星期一3、抓住正确时机的人就是正确的人。谁抓住机会，谁就会做他想做的事。Jul-217Month-2108:46:5708:46:57July 5, 202114、如果谁没有很好地发展和教育自己，他就无法发展和教育别人。20218 年 7 月 5 日:46:57 AM 08:46:57July-2115、一年计划不像树谷；十年计划与树木完全不同；终身计划与培养人完全不同。2021 年 7 月 5 日 7 月 218:46 七月 - 2108:466、 提出问题往往比解决问题更重要。因为解决问题可能只是一种数学或实验技能，但提出新问题需要创造性的想象力，并标志着科学的真正进步。2021/7/5 8:46:5708:46:5705 20211年7月7、以儿童为中心，围绕儿童展开教育措施。
　　8:46:57 8:46 AM 08:46:577 Jul-212、我们的命运不仅提供了绝望之杯，还有机会之杯。（理查德尼克松，美国总统） 不是失望之酒，而是机会之杯。2021 年 6 月 17 日 2021 年 6 月 17 日星期四 3、忍耐是苦的，但它的果实是甜的。（让·雅克·卢梭，法国思想家）耐心是苦的，但它的果实是甜的。10:516.17.202110:516.17.202110:5110:51:196.17.202110:51< @6.17.20214、尽你所能，尽你所能；事半功倍的事情永远不会做对。RH Stoddard，美国诗人 Never 6.17.20216.17.202110:5110:5110:51:1910:51:195、你必须相信你自己。这就是成功的秘诀。
　　-Thursday, June 17, 2021June 21Thursday, June 17, 20216/17/2021?;搜索营销(Search Marketing) 搜索营销是指利用搜索引擎的信息处理技术向目标用户展示促销信息的营销活动。;搜索引擎营销(SEM) 搜索引擎营销是指以搜索引擎为平台，调整网页在搜索结果页面上的排名，为网站带来流量，以此作为目标搜索引擎用户的一种手段。扩大营销活动。;搜索引擎优化/SEO 搜索引擎优化，又称搜索引擎友好设计，是一种搜索引擎营销方式，主要是指调整网站的结构和设计，实现网站@网站 对搜索引擎更友好，并让搜索引擎清晰全面地了解网站的结构和用途，使搜索引擎在用户查询相关内容时能够更合理地评估和判断网站。@网站满足用户需求的程度，将在相关关键词的搜索结果中排名靠前。;搜索请求（Query） 搜索请求，也称为搜索查询，是指用户在搜索引擎中键入关键词搜索并尝试获取返回结果的过程。搜索请求代表查询者的搜索意图。;每日查询 平均每日搜索量是指每天在搜索引擎上的搜索请求总数关键词。以便搜索引擎在用户查询相关内容时能够更合理地评估和判断网站。@网站满足用户需求的程度，将在相关关键词的搜索结果中排名靠前。;搜索请求（Query） 搜索请求，也称为搜索查询，是指用户在搜索引擎中键入关键词搜索并尝试获取返回结果的过程。搜索请求代表查询者的搜索意图。;每日查询 平均每日搜索量是指每天在搜索引擎上的搜索请求总数关键词。以便搜索引擎在用户查询相关内容时能够更合理地评估和判断网站。@网站满足用户需求的程度，将在相关关键词的搜索结果中排名靠前。;搜索请求（Query） 搜索请求，也称为搜索查询，是指用户在搜索引擎中键入关键词搜索并尝试获取返回结果的过程。搜索请求代表查询者的搜索意图。;每日查询 平均每日搜索量是指每天在搜索引擎上的搜索请求总数关键词。并且会在相关关键词的搜索结果中获得高排名。;搜索请求（Query） 搜索请求，也称为搜索查询，是指用户在搜索引擎中键入关键词搜索并尝试获取返回结果的过程。搜索请求代表查询者的搜索意图。;每日查询 平均每日搜索量是指每天在搜索引擎上的搜索请求总数关键词。并且会在相关关键词的搜索结果中获得高排名。;搜索请求（Query） 搜索请求，也称为搜索查询，是指用户在搜索引擎中键入关键词搜索并尝试获取返回结果的过程。搜索请求代表查询者的搜索意图。;每日查询 平均每日搜索量是指每天在搜索引擎上的搜索请求总数关键词。
　　反映了某关键词被网友搜索的情况。展示次数是指在一个统计周期内，促销信息在搜索结果页面上的展示次数。; 点击次数（Clicks） 点击次数是指用户在一个统计周期内点击促销信息的超链接的次数。点击率(CTR) CTR是指在统计周期内，每次展示的平均推广信息点击率。计算公式为：点击率=（点击量/展示量）×100%；平均点击价格（Cost Per Click/CPC） 平均点击价格是指促销信息的平均点击所产生的消费。计算公式为：平均点击价格=消费量/每千次展示费用/CPM（每千次展示费用/CPM） 每千次展示费用是指促销信息显示一千次的平均价格。计算公式为：每千次展示消费=（消费量/展示次数）×1000；流量（Traffic） 流量一般指网站的访问量。在不同的上下文中，可以使用不同的指标来计算Measures，例如访问者数量、访问量或浏览量等。反映目标网站的访问量。唯一访问者（Unique Visitor/UV） 唯一访问者数，通常称为访问者数，是指一个统计周期内访问统计对象的唯一访问者的总和。那是，
　　;Page View/PV 页面浏览量，简称页面浏览量，是指独立访问者在一个统计周期内访问被统计对象时浏览的页面总数。即访问者的浏览器打开和加载 网站 页面的次数。访问次数（Visits） 访问次数是指一个统计周期内独立访问者访问统计对象的次数之和。例如，如果访问者在 网站 上的非活动时间超过一定时间，则下一个活动将计为新会话并计为 2 次访问。;平均。Time Spending 平均单次访问时长是指在一个统计周期内访问者与待统计对象之间的平均会话时间。计算公式为：平均单次访问时长=总访问时长/总访问次数 流失率 流失率是指在指定路径对应的步骤中，从该步骤到下一步流失的访问者的百分比。计算公式为：本步骤流失率=[（本步骤条目数-下一步条目数）/本步骤条目数]×100%；转化目标（Goal） 转化目标，也叫转化目标？？页面或目标页面是指商家希望访问者在网站上完成的任务，例如注册、下单、支付等访问的页面。路径（Path）路径是指一系列访问者根据目标网站上的步骤最终到达商家设置的目标页面前需要经过的关键页面。
　　; 转化（Convert） 转化是指一个潜在客户完成一个期望的动作来促进商家。转化可以参考潜在客户：关键词6@>在网站停留了一定时间；关键词7@> 访问了网站 上的特定页面，例如注册页面、“联系我们”页面等；关键词8@> 在 网站 上注册或提交订单；关键词9@> 通过网站 消息或网站 在线即时通讯工具查询；5. 电话咨询；6.上门参观、咨询、洽谈；7. 实际支付、交易（尤其是电子商务网站）；转化次数（Conversions）Conversions，也称为转化页面到达次数，是指独立访问者到达转化目标页面的次数。每次转化成本平均转化价格是指每次转化的平均推广成本。计算公式为：平均转化价格=（推广费用/转化次数）×100%；转化率（Conversion Rate） 转化率是指一个统计周期内完成的转化行为数占推广信息总点击量的比率。计算公式为：转化率=（转化次数/点击次数）×100%。例如：10个用户看到了某搜索推广的结果，其中5人点击了某推广结果并被重定向到目标URL，然后其中2人有后续转化行为。那么这个推广结果的转化率为（2/5）×100%=40%.;
　　计算公式为：平均转化价格=（推广成本/转化次数）×100%投资回报率（Return On Investment/ROI） ROI是指推广者通过推广获得的收益与付出的成本之比。例如，推广商家花费1000元进行搜索引擎推广，实现销售收入1500元。其投资回报率等于(1500-1000）/1000=50%.;搜索推广百度搜索推广是一种按效果付费的网络推广方式，是百度推广的一部分。每天，网民在百度上进行了上亿次的在线促销。有时，一些搜索词明确表达了某种商业意图，即购买某种产品、寻找某种服务提供商的愿望，或了解有关此产品/服务的信息。同时，提供这些产品/服务的公司也在寻找潜在客户。通过百度搜索推广的关键词匹配技术，可以将高价值的企业推广结果精准展示给有商业意图的搜索网民，同时满足网民的搜索需求和企业的需求。推广需求。网络联盟推广 百度网盟推广是一种按效果付费的在线定向推广服务。它使用百度联盟的数万家合作伙伴作为交付和传播平台。推广者可以选择放置网站和地区，在各种百度联盟网站上展示各类推广信息（文字/图片/Flash等）最大限度地扩大潜在受众的覆盖面。搜索网络和内容网络覆盖了90%以上的中国网民，帮助推广商家最大限度地接触潜在受众。
　　; 促销计划（Campaign） 促销计划是促销账号的最高级别设置。通过推广计划的使用，可以根据产品的特点或个人习惯更好的管理推广项目。推广单元（Keyword Groups） 推广单元是推广计划下的推广管理单元，包括多个广告素材和多个关键词。;关键词(Keyword) 关键词是一系列与促销商家购买的自己的产品/服务相关的词。搜索引擎用户在查询相关信息时，会匹配并展示促销信息。在用户的搜索结果页面上。创意（Creative） 创意是指在网民搜索触发商家的促销结果时，向网民展示的促销信息，包括一行标题、两行描述，以及访问URL和显示URL。;标题 标题是创意的一部分，在创意的第一行显示为带下划线的蓝色超链接。说明（说明行）说明是广告素材的一部分，以普通字体显示在广告素材的第二至第三行。;显示网址（Display URL） 显示网址是创意的一部分，在推广结果中显示的网址，显示网址的设置不会影响网友对实际链接网址的访问。访问URL（Destination URL） 访问URL是点击推广结果实际访问的URL地址。包括一行标题，两行描述，以及访问URL和显示URL。;标题 标题是创意的一部分，在创意的第一行显示为带下划线的蓝色超链接。说明（说明行）说明是广告素材的一部分，以普通字体显示在广告素材的第二至第三行。;显示网址（Display URL） 显示网址是创意的一部分，在推广结果中显示的网址，显示网址的设置不会影响网友对实际链接网址的访问。访问URL（Destination URL） 访问URL是点击推广结果实际访问的URL地址。包括一行标题，两行描述，以及访问URL和显示URL。;标题 标题是创意的一部分，在创意的第一行显示为带下划线的蓝色超链接。说明（说明行）说明是广告素材的一部分，以普通字体显示在广告素材的第二至第三行。;显示网址（Display URL） 显示网址是创意的一部分，在推广结果中显示的网址，显示网址的设置不会影响网友对实际链接网址的访问。访问URL（Destination URL） 访问URL是点击推广结果实际访问的URL地址。标题 标题是创意的一部分，在创意的第一行显示为带下划线的蓝色超链接。说明（说明行）说明是广告素材的一部分，以普通字体显示在广告素材的第二至第三行。;显示网址（Display URL） 显示网址是创意的一部分，在推广结果中显示的网址，显示网址的设置不会影响网友对实际链接网址的访问。访问URL（Destination URL） 访问URL是点击推广结果实际访问的URL地址。标题 标题是创意的一部分，在创意的第一行显示为带下划线的蓝色超链接。说明（说明行）说明是广告素材的一部分，以普通字体显示在广告素材的第二至第三行。;显示网址（Display URL） 显示网址是创意的一部分，在推广结果中显示的网址，显示网址的设置不会影响网友对实际链接网址的访问。访问URL（Destination URL） 访问URL是点击推广结果实际访问的URL地址。推广结果中显示的 URL 地址，显示 URL 的设置不会影响网友对实际链接 URL 的访问。访问URL（Destination URL） 访问URL是点击推广结果实际访问的URL地址。推广结果中显示的 URL 地址，显示 URL 的设置不会影响网友对实际链接 URL 的访问。访问URL（Destination URL） 访问URL是点击推广结果实际访问的URL地址。
　　;Target Geo Target Geo是搜索推广的推广设置，按地理区域定位目标客户。设置推广内容的推广区域后，只有在指定区域的网友搜索时，才会出现推广内容。推广排名（Ranking） 推广排名是推广结果在搜索引擎页面推广位置的排名。;关键词关键字插入关键词插入是使用通配符在广告素材中插入关键词。嵌入在广告素材中的关键词将展示在推广页面上，增加客户对广告素材的关注度和点击率。显示收录通配符的广告素材时，通配符将替换为触发广告素材展示的 关键词。Landing Page 登陆页，也称为landing page，是关键词所指向的页面，即广告素材中的URL所指向的页面。;广泛匹配类型 广泛匹配是一种关键词 匹配模式。使用广泛匹配，当在线搜索字词与您的 关键词 高度相关时，即使未提交这些字词，商家也可能有资格出现在推广结果中。在广泛匹配模式下，可能的触发结果包括：同义词、相关词、变体形式和完全收录关键词的词组。;精确匹配类型精确匹配是关键词匹配的一种模式。只有当网友的搜索词与商家提交的关键词完全一致时，促销内容才有机会展示。是关键词指向的页面，即广告素材中的URL指向的页面。;广泛匹配类型 广泛匹配是一种关键词 匹配模式。使用广泛匹配，当在线搜索字词与您的 关键词 高度相关时，即使未提交这些字词，商家也可能有资格出现在推广结果中。在广泛匹配模式下，可能的触发结果包括：同义词、相关词、变体形式和完全收录关键词的词组。;精确匹配类型精确匹配是关键词匹配的一种模式。只有当网友的搜索词与商家提交的关键词完全一致时，促销内容才有机会展示。是关键词指向的页面，即广告素材中的URL指向的页面。;广泛匹配类型 广泛匹配是一种关键词 匹配模式。使用广泛匹配，当在线搜索字词与您的 关键词 高度相关时，即使未提交这些字词，商家也可能有资格出现在推广结果中。在广泛匹配模式下，可能的触发结果包括：同义词、相关词、变体形式和完全收录关键词的词组。;精确匹配类型精确匹配是关键词匹配的一种模式。只有当网友的搜索词与商家提交的关键词完全一致时，促销内容才有机会展示。广泛匹配类型 广泛匹配是一种 关键词 匹配模式。使用广泛匹配，当在线搜索字词与您的 关键词 高度相关时，即使未提交这些字词，商家也可能有资格出现在推广结果中。在广泛匹配模式下，可能的触发结果包括：同义词、相关词、变体形式和完全收录关键词的词组。;精确匹配类型精确匹配是关键词匹配的一种模式。只有当网友的搜索词与商家提交的关键词完全一致时，促销内容才有机会展示。广泛匹配类型 广泛匹配是一种 关键词 匹配模式。使用广泛匹配，当在线搜索字词与您的 关键词 高度相关时，即使未提交这些字词，商家也可能有资格出现在推广结果中。在广泛匹配模式下，可能的触发结果包括：同义词、相关词、变体形式和完全收录关键词的词组。;精确匹配类型精确匹配是关键词匹配的一种模式。只有当网友的搜索词与商家提交的关键词完全一致时，促销内容才有机会展示。在广泛匹配模式下，可能的触发结果包括：同义词、相关词、变体形式和完全收录关键词的词组。;精确匹配类型精确匹配是关键词匹配的一种模式。只有当网友的搜索词与商家提交的关键词完全一致时，促销内容才有机会展示。在广泛匹配模式下，可能的触发结果包括：同义词、相关词、变体形式和完全收录关键词的词组。;精确匹配类型精确匹配是关键词匹配的一种模式。只有当网友的搜索词与商家提交的关键词完全一致时，促销内容才有机会展示。
　　短语匹配类型 短语匹配是 关键词 匹配的一种模式。在词组匹配模式下，只有当网友的搜索词与关键词字面相同，或者搜索词完全收录关键词且顺序相同时，才会显示相应的创意。;Negative Match Type 负匹配是一种关键词匹配的模式，用于避免搜索词与商家的推广意图不匹配触发广告。付费搜索（Pay Per Click/PPC） 付费搜索是指按点击量计费的搜索推广形式。;每日预算 每日预算是您每天愿意为搜索推广支付的最高金额。推广平台检测到当日消费超过设定的每日预算后，推广内容会自动下线。出价（最高每次点击费用） 出价是指商家愿意为点击支付的最高价格。常见的搜索引擎计费机制确保实际点击价格不高于甚至低于商家的出价。出价将影响 关键词 的位置以及 关键词 的质量。;Minimum Bid 最低出价是指关键词正常显示需要设置的最低出价。如果关键词的投标价格低于最低显示价格，关键词将失效并自动下线。关键词最低展示价格由其质量和商业价值决定。
　　;质量得分 质量得分主要反映了网民对关键词和关键词思想的认可程度。影响因素包括关键词的CTR、创意写作质量（关键词与创意的相关性）、账号表现（账号有效时间、账号内其他关键词的CTR）。通过优化 关键词 的质量，尤其是增加 关键词 与广告素材的相关性，可以降低最低展示价格和每次点击费用。;优化（Optimization） 优化一般是指以提高促销效果为目的而调整促销计划的过程。优化的具体目的取决于推广目的。优化包括账户优化和网站优化，这是一个持续的过程。; 内容定位（Content Targeting） 内容定位是网络联盟推广的一种推广内容匹配模式。通过为推广内容指定主题关键词，匹配推广网络中所有网站网页的关键词，展示推广内容。网站Placement Targeting 网站Targeting是一种网络联盟推广的推广内容匹配模式。将推广内容放在指定的网站上，匹配显示推广内容。;搜索营销标准——搜索营销步骤/;百度与国航搜索营销; 合作的第一步是分析市场定位、产品生命周期、拥有网站和服务等，确立当前和长期目标。
　　是否有合适的时间和地点？就像国航电子商务网站的成立一样，解决了与客户直接沟通的问题；电子票的应用解决了流通问题；信用卡在线支付方式解决了支付环节。但百度SEM发现，初步进入电商业务的国航在线订票认知度低，网站响应时间慢，部分订票页面10秒内无法显示，等。基于以上问题，SEM与国航确认。初步目标：提升国航网上售票业务的知名度和影响力。以及长期目标：通过国航的电子商务平台带来更多的订单，增加国航的市场份额。; 下一个，我们根据目标受众确定关键词范围结构并估算消费，从而洞察受众在搜索引擎上的特征和营销机会。国航战略转变：初期更加注重航线、国航品牌、机票常用语的投放，推动直客线上业务；但是，关键词 的选择有限，无法满足预期的更广泛影响。通过分析测试发现，优采云tickets、airports等相关人群词可以增加其对受众的影响力，也有助于国航拓展新的潜在客户群。; 在合作中，我们根据人群的兴趣来划分账户结构，并填写< @关键词 基于效果。同时，用完善的监控系统来衡量广告效果。结构与文字：在广告开始前多注意基石的建立，会让后续的优化更有效。关键词的编制符合广告考核指标。对于国航来说，虽然高点击、高展示的常用词如机票能带来更多的转化，但由于竞争激烈，CPC高于行业平均水平。因此，国航选择的长尾航线词数超过关键词总数的70%。在开始广告之前更加注重基石的建立，会让后续的优化更加有效。关键词的编制符合广告考核指标。对于国航来说，虽然高点击、高展示的常用词如机票能带来更多的转化，但由于竞争激烈，CPC高于行业平均水平。因此，国航选择的长尾航线词数超过关键词总数的70%。在开始广告之前更加注重基石的建立，会让后续的优化更加有效。关键词的编制符合广告考核指标。对于国航来说，虽然高点击、高展示的常用词如机票能带来更多的转化，但由于竞争激烈，CPC高于行业平均水平。因此，国航选择的长尾航线词数超过关键词总数的70%。由于竞争激烈，CPC高于行业平均水平。因此，国航选择的长尾航线词数超过关键词总数的70%。由于竞争激烈，CPC高于行业平均水平。因此，国航选择的长尾航线词数超过关键词总数的70%。
　　同时，我们会扩大更多人不涉及其他客户的兴趣词，既扩大了展示范围，又稳定了CPC。比如题型关键词符合中国网民的搜索习惯，竞争力低，选词广。（例如：提前几天预订机票）；广告语准备：根据国航活动特点，以优惠信息为航线主要宣传点（如：票价直接优惠3%-5%，品牌每消费10元免费1公里品类，以行业领先地位和便捷服务为宣传点（突出官方网站、星空联盟成员等），从而提高目标受众的吸引力，提升国航网站对目标客户的竞争力。监控系统：国航购买了比较知名的第三方监控系统，为百度sem提供逐周期分词监控报告，对后续的上线和优化起到了很大的帮助和支持作用。同时，完善的监控系统也为国航自己的网站的布局设计提供了帮助。; SEM不仅是执行和交付的监控，更重要的是避免出现重大波动，并在波动后反馈并提出解决方案。在整个广告实施过程中，定期的沟通会议和一对一的联系，将有效缩短问题的响应时间。目前，SEM与国航每两周定期开会，前期遇到的问题在会上直接确认落实。国航客户也无需层层审批，减少中间环节，直接响应SEM建议并确认执行。;关键词优化4个网格开始。识别效率低下关键词首先要比较基于转化报告的数据。优化4个网格开始。识别效率低下关键词首先要比较基于转化报告的数据。优化4个网格开始。识别效率低下关键词首先要比较基于转化报告的数据。
　　国航目前的监控系统是基于第三方统计数据。衡量指标结合生命周期收益指数和30天cookie收益指数，在监测媒体效果方面更加公正。同时与百度共享度高。然后结合基于关键词的报告，现有的关键词可以分为4个网格，分别是高效词、中效词、低效词、无效词。改进高效词，控制无效词，优化低效率词。这个周期被细分。从粗略到??，您可以有效设置或修改排名、消费、匹配模式等；例如，在国航转化量最高的通用词组中，按照4格划分法，将它们细分并分组为一般词a、一般词b、c。对常用词流行a、常用词流行b进行细化后，对消费、匹配方式和排名的控制会更有效... ; 不怕失败，多尝试新产品和新人。为新尝试留出不到 10% 的预算。SEM 将客户 KPI 与百度产品特性有效结合。在ROI为正的前提下，通过新产品的尝试，寻找增加转化量的方向。国航对百度新产品、新系统的反应总是最快，最先找到改进的空间和方向。同时，可以发现和控制不必要的人群，增加有效词的消费和点击。专业版试用发现，除了竞品之外，机场和航空公司的荣誉也为国航的转换注入了新的客户群体。通过竞品条款的推出，也可以找到国航需要拓展的航线，为国航更多的市场运营提供信息。
　　; 留出合理的时间来监控优化效果。不应仓促考虑任何媒体，而应留给目标受众响应时间（行为分析 - AISAS）。例如，国航每次优化后，人群词被赋予至少30天的效果观察期，产品词操作频繁被赋予14天的效果观察期。同时，媒体的价值可以通过终生收入进行全面客观的评估。同时对关键词的详细优化给出了更多的空间和思路。综上所述，百度SEM通过“目标-分析-规划-执行-优化”的五步营销，不断揭旧迎新的良性循环，充分挖掘国航的潜力。在线订票业务，有效提升品牌影响力，提升在线票务业务质量。提升订座数量，提升国航市场占有率。 查看全部