用户协作式智能搜索模型采用短期跟踪方法的设计思想
　　计算机工程与应用 2005.11 引言 搜索引擎已经成为人们在互联网上查询信息的主要工具。查询信息提供了极大的方便。然而，随着网络信息的爆炸式增长，搜索引擎反馈的搜索结果也在不断增加，人们几乎需要查阅所有的结果项。这无疑是一个有几十个屏幕和每个屏幕几十个项目的结果集。繁重的工作。为了有效解决这个问题，提高用户选择结果的效率和查询结果的准确性，搜索引擎引入了“信息反馈技术”。人类认知模型告诉我们，用户判断一条信息的相关性比清楚地表达他们的需求更容易。有时用户无法清楚地表达他们需要什么信息，但他们可以识别一条信息是否有助于满足他们的需求。搜索引擎中的信息反馈技术正是基于这种认知。所谓“信息反馈技术”，就是采用重复检索的方法，先用临时提问进行检索，然后根据上次检查的结果，对结果进行深度处理或深度检索，使检索结果更加贴近以满足用户的需求。信息反馈机制可以基于对用户检索行为的长期跟踪和分析，也可以只检测用户的短期检索行为。采用长期跟踪方式的信息反馈机制需要建立一定的用户身份认证机制，将用户的搜索行为与其身份联系起来，而短期检测方式则不需要，因此具有很强的灵活性和适应性.
　　本文提出的用户协同智能搜索模型采用了短期跟踪信息反馈机制。用户协同智能搜索模型2.1 模型的设计思想 用户协同智能搜索模型的设计思想是：在用户选择查询结果的过程中，搜索引擎记录用户的选择结果并提取这些选定结果的共性，搜索引擎利用这些共性信息，自动过滤当前的结果集，提取那些符合这种共性的结果，返回给用户，起到缩小结果范围的作用。该模型的具体工作流程如下：（1）用户通过关键字“Abc”搜索得到一组搜索结果（2）用户选择（1）（4））两个搜索结果。将（ 1）和(4）的查询交互反馈信息(即结果的简短介绍部分)分为key field集合，取这两个集合的交集形成搜索关键词，二次搜索在集合的基础上进行，得到搜索结果“集合”，集合的一个子集，集合（3）按照(1）, (2）, the search当搜索关键词不断增加时，集合达到收敛，用户可以研究一种快速的用户协同智能搜索模型（北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室，北京 100083）E-maiI：随着网络信息资源的不断扩大和搜索引擎技术的不断发展chnology，搜索引擎反馈的搜索结果越来越多，让用户不知所措。
　　为了有效提高搜索效率和搜索结果的准确率，本文提出了一种基于用户协作的搜索结果优化模型。这种优化模型将搜索引擎对搜索结果的处理与用户对搜索结果的选择有机地结合起来。搜索引擎可以根据用户的反馈信息不断调整搜索结果，使搜索结果逐渐满足用户的检索需求。 关键词用户协同智能检索检索方式文章号1002-8331-(2005）11-0155-03文献识别码中文图书馆分类号TP311研究用户协同智能检索模型张辉吴辉（系计算机） Science, National Laboratory Software Development Environment, Beijing University Astronautics, Beijing100083） Abstract: 越来越多的网络信息快速开发搜索引擎，海量信息可以搜索引擎。优化-作为搜索方法，搜索引擎可以不断调整搜索结果，满足用户需求 关键词：用户协作，智能搜索，搜索方法 基金项目：国家科技基础条件平台建设专项资金（编号：2003DKA5G015）) 作者简介：张辉（1968-），男副教授，研究方向为计算机网络与应用。
　　吴辉（1981-），男，硕士研究生，研究方向为计算机网络与应用。 155 2005.ll 计算机工程与应用 Ixguick Metasearch Web MP3 新闻图片。让 Ixguick 成为您的开始。 ixguick backstae -feedback -add ur.ansk -eutsch -En ish-Enish UK-Espa ais-Itaiano Nederands Norsk-Poski- Portuus -uomi -venska fastrowin 元搜索 enine 自 l999.... -l0k-webpage 快照类似到网页定位所需的信息。在步骤(2）)的操作中，基于相关性原则，重点关注(l)和(4）)两个结果的相似度。查询结果一般只显示标题和一个简短的描述，即用户选择的结果。这个的主要依据。首先使用分词工具将信息划分为关键词的集合，然后将(l)和(4）的关键字进行交集运算。结果这个操作的深度可以看成是用户的深度，搜索意图也可以看成是一个新的查询关键词，根据这个新的查询关键词，在当前结果集中重新搜索会形成一个新的结果集。上一个，这个结果集会小一些，可以更好的表达用户的查询需求。
　　2.2 模型的建立2.2.l 该模型假设搜索模型基于以下假设： (l) 搜索结果与查询项有一定的相关性，并且第一个查询结果可以提供多个结果供选择； （2）搜索结果不仅显示一个标题，每个结果还收录一个数据的简短介绍，这个简短的介绍可以反映查询中数据的关键内容，例如（）：（3）Search 结果是2.2.2 模型表达 首先提出一个集合：有序幂集有序幂集是基于幂集的，提出元素之间保持相对序的概念，去除元素的空集，可以说有序幂集是幂集的一个子集，有序幂集的具体规则是：集合元素（x不大于集合中元素的总数t）形成一个新集合的元素在集合中的相对排列顺序保持不变，这些集合的有序幂集记为o(V)。例如，基于现有的集合。假设esut是一个结果集中的搜索结果项，对于R搜索结果项的关键字集，有一组 F"o(R)，使 F#R。在该模型中，所使用的表达式解释如下： (l) 用户搜索关键字字符串是字符串，它被分解为一组具有独立语义的关键字。 Reuet{r表示集合元素的总数，即关键字总数，r(l$$p)代表一个关键字； （2）search 引擎 i 搜索基于时间的关键字集合记为 search_i，其中收录的元素为 search_i{ 表示集合元素的总数，即关键字总数，（3）search引擎基于关键字集search_i，得到的搜索结果集记为Reult_i，其中收录的元素为Reult_i {搜索迭代得到的结果项总数，a)表示一个搜索结果项； （4）用户从第一个结果集Reult_i中选择的结果集是Chooe_i，其中收录的元素是Chooe_i{b）代表一个选择结果项；（5）select_i代表搜索生成的下一个搜索关键字集引擎来自 Chooe_i，元素为 select_i{c 显示一个关键词;（6）each 结果项 R 中收录的关键字集被记录为基于 keyord 模型的搜索过程和表达式。基本过程可以描述如下： (l) 根据关键字集search_ i、搜索引擎进行搜索。此时，搜索关键字集为用户输入的关键字集，即search_l=Reuet；搜索完成后，生成搜索结果集Reult_i； eult_i 中选择的结果形成它的第一个选择集 Chooe_i； （4）搜索引擎从集合Chooe_i中生成一个选择集合select_i；（5）如果用户刷新结果，那么所有的Chooe_i select_i都设置为空，并转为（2）；否则，不改变Chooe_i （6）如果用户继续往前看，则search_(i+l) = select_i，i=i+l，转(l)；如果用户往回走，则i=il，转到 (2）.
　　模型的具体工作流程图见模型操作流程l56计算机工程与应用2005.ll2.2.3模型操作介绍下面是模型操作的介绍模型： (l) 当用户“向后”时，基于的搜索关键字集也会“向后”。如果用户在已有选择的基础上进行选择，模型会在这个结果集上累加合并新的选择集和上一用户的选择集；如果用户没有新的动作，那么会保留用户之前的结果选择集； （2）对于“刷新”操作，这个操作可以认为是对当前Choose_i Select_i的消隐操作，有利于查询的灵活性，及时跟上用户的查询需求。有可能是用户想使用之前的结果如果模型的记录信息还是之前的，很可能会误导用户的查询，可以看出“刷新”操作是系统提供的改变查询方向的接口。2.3模型性能分析 该模型的关键问题是生成每个结果项的关键词集合Key-words(R)，并从用户的结果选择集Choose_i中生成下一个搜索关键词集Select_i。代表每个结果项关键词的集合必须能够准确表达结果项的含义。基于目前该领域的研究成果，可以考虑创建知识库的形式。
　　知识库的建立可以参考各种语言词典和专业学科名词列表搜索关键词集Select_i。如果Choose_i 中收录的元素相交，则会产生快速收敛的效果。但同时也有可能丢失用户的反馈信息，所以这种方法不好。为了有效提取用户反馈信息，本文建议先取一个有限集合的交集，再取这些交集的并集。该方法从多个局部结果中提取共性，可以有效避免共性提取失败。如果是两个集合的交集，则从Choose_i生成Select_i的产生式为： Select_i=UZ(Keywords) 另外，考虑到在之前的搜索结果中进行迭代搜索，用户的查询结果不断缩小，因此，在为了保证搜索的范围，在第一次搜索时，范围要尽可能大，收录的信息要多一些。可以考虑使用元搜索技术（即：调用多个搜索引擎并结合它们的搜索）结果整合在一起）这个模型最大的优点是它根据用户行为决定了他们的实时需求，用户在搜索的时候，用关键词告诉搜索引擎他们最想要的信息。只有搜索引擎才能理解和基于这个表面意义进行搜索，所以搜索到的内容可能与用户的需求有所不同。
　　用户看到搜索结果后，可以根据自己的需求再做判断。这些信息将非常接近用户的实际需求。许多搜索引擎现在提供“相关搜索”，列出与关键字相关的搜索主题。例如，在“”中，当查询请求为“智能搜索引擎”时，系统还会列出“中文智能搜索”、“智能搜索”等相关主题，帮助用户定位。给用户的搜索带来了很多启发，但仍需改进。在很多情况下，人们可以通过自己的行为告诉别人自己需要什么，但是当通过语言表达出来时，很可能会有很大的不同。让机器从人的行为中了解人的意图，不仅减少了人在搜索中的工作量，也有利于人与人之间更好的沟通。根据人们的意图，过滤掉一些无用的信息，展示用户最关心的信息。这不仅可以帮助用户找到他们最需要的信息，还可以大大提高他们的工作效率。这种基于原型的学习方法将是搜索引擎非常重要的发展趋势。另外，从搜索引擎获取的信息量来看，搜索引擎搜索是基于用户的输入。这个信息不仅是用户输入的搜索关键词，也是用户的主观判断，因为有些需求信息被用户隐藏了。该表达式需要被搜索引擎发现。这种方法的初衷是充分发现和利用用户的隐藏信息。同时，搜索引擎的根本目的是帮助用户找到用户最需要的信息。准确的内容和大多数结果项是最终目标。因此，有必要围绕这个目标来设计搜索引擎，找出影响这个目标的因素。
　　当然，快速响应也是一种要求，但这里不考虑。从搜索结果来看，搜索结果最关心的往往是结果的准确性和收敛性。一开始，搜索引擎面临着海量的信息。当用户提交查询请求时，信息查询空间变得非常小。那么，缩小这个范围的前提是保证一定的准确率，否则所做的工作将毫无价值。换句话说，不仅要减少第二次搜索找到的结果数量，而且要向用户展示更多有价值的信息。对于这项技术，可以改进的领域包括：如何在搜索时有效地使用词关联方法来扩展关键字，例如同义词、同义词和其他语言的翻译；如何设置一个有效的“阈值”来控制收敛等等。总之，这项技术还有很大的研发空间。结束语 搜索引擎的搜索功能相比以前有了很大的提升，但搜索结果的准确性和有效性仍然是困扰搜索引擎技术发展的关键问题。搜索引擎的智能化是目前该领域的研究热点和重点。搜索引擎具有一定的自动学习功能，提供个性化的搜索服务，将大大提高用户的搜索效率。笔者在研究过程中注意到，用户对搜索结果的选择代表了用户需求的方向，而这种隐藏的信息对于提高搜索的准确率非常重要。因此，本文讨论了反馈信息在搜索优化中的应用，并提出了搜索优化模型。
　　希望借此机会吸引他人，为智能搜索方法的研究和实现提供思路。 （收稿：2004 参考文献 l.董小英、马章华等.互联网信息资源的检索、利用与服务[M].第一版，北京大学出版社，2003-072.杜阿宁，方斌星等. .中文交互式网络搜索引擎及其自学习能力[J]. 计算机工程与应用, 2003; 39 (l0）:l48~l50 3.王建勇, 李晓明等. 海量网络搜索中的用户行为引擎系统的分布特点及启示[J].中国科学丛书,200l;(4）4.高广太着.搜索引擎挑战智能[J].计算机知识与技术,200l;(4）5.张晓刚, 李明树. 智能搜索引擎技术研究与发展[J]. 计算机工程与应用, 2001; 37 (24）: 67~70 6.曾春, 邢春晓, 周丽珠. 基于内容的个性过滤搜索算法[J]. 软件学报, 2003; l4 (5） 7.http: / 200l06l2_NLP-BAED-EARCH-ENGINE (M).pdf 8.http: / 2003-06-06-76.htm 9.李国辉、唐大全、吴德峰。信息组织与检索[M]．第一版，北京：科学出版社，2003-0l l57 查看全部

　　Searchwise总裁ChrisSherman：不好意思刚刚技术上有一些小小问题
　　图：Searchwise总裁Chris Sherman 25日至26日，全球搜索引擎战略大会在厦门召开。会议聚焦搜索引擎营销和搜索引擎优化，并延伸至搜索相关领域，包括B2B搜索、移动搜索、视频搜索等新兴领域。 Searchwise 总裁 Chris Sherman 发表了自己的看法。以下是他的演讲全文： 克里斯：对不起，刚才有一些小技术问题。首先，感谢大家邀请我参加这次会议。这是我连续第二年受邀参加这次会议。去年是全球搜索。我还根据我的日常工作经验分析了全球视角。我最了解的就是google和yahoo，其他的客人会给我们带来更多的话题信息。这样，我就讲一些基本的，更宏观的层面。可能有些事情大家已经司空见惯了，但是我想打下基础。其他更高级别的演讲者可以发表一些演讲并打下基础。 搜索排名的方法有很多。在这里我们想知道搜索引擎是做什么的。一方面，它为每个人做公共关系。从公关的角度，如何改进搜索引擎，提高搜索引擎的质量？如何让搜索引擎识别你的信息？另一个用途是搜索广告，即在搜索引擎上做广告以鼓励他人消费产品。
　　另一个是搜索营销，三四年前叫SEO，所以搜索引擎营销包括两个功能：公关和营销。在这种情况下，我刚刚向大家介绍了这个模型，我知道如何使用有明确目标的搜索引擎。现在的挑战是说你很难排名。不仅竞争越来越激烈，搜索引擎本身也在调整搜索质量。搜索质量不仅仅是可以搜索到多少链接，也不是高价买高排名。他们可能会做更好的搜索优化。例如，谷歌现在有一个收录新闻搜索结果和各种搜索结果的目录。这些结果彼此无关。近两周，谷歌的全搜索新系统，也就是搜索之后，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，所以当你看到任何一个结果出现在大家面前时，都代表了一个大类。如果在这样搜索的前提下，可以进一步优化搜索结果，而这些东西用的人并不多，所以想请大家注意这个问题。 google新推出的一个业务，除了看一些不同的分类，比如新闻、健康、医疗、购物等，我们知道任何搜索引擎，如果你搜索，我们不能搜索所有这些分类。 我们现在来看一个叫做水平搜索的概念。如果一个人想要输入关键字，搜索引擎必须猜测它是哪个词以及这些词与哪个类别相似。如何将横向和纵向有机地联系起来很重要。
　　先说一些搜索技术的知识。刚才有人讲了怎么搜索广告。我现在要告诉你的是付费和非付费搜索。让我们先谈谈这些非付费搜索。例如，如果您搜索公共关系信息，那么如果您想搜索自己的资源，如果您这样做，您可以通过公共关系搜索系统获得有关您公司的一些信息。这种搜索实际上是免费的。如果你找到结果，你可以得到一些一般的公司信息。这也可以看作是一种自然搜索。在这个搜索引擎中，实际所谓的PR，里面也有很多技术。大家想一想。如果你想给你提供一个让你印象深刻的消息，你必须进行一些设置，做一些研究，才能让信息更醒目，让每个人都能看到信息。我觉得网上的一些公关信息也是一样的。说到把什么样的信息放到网上，你的选择也很重要。还有一点，如果你的信息能够做得很好并且优化，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告诉您使用了哪些方法、技巧和技巧。可以让你的资料很好，排名比较靠前，但大家不要走极端。技术非常重要。最重要的是你在说什么。还有一点，如果你想让你的排名很高，你还是可以花钱的，没关系。
　　还有一点，我想强调的是，大家都说我想在自然搜索界面上排名很高。我为什么要花钱购买这种竞价排名方法？为什么需要额外付费？事实上，有时它会花费很多钱。你必须考虑花钱和不花钱之间的权衡。我们知道，即使在提供付费服务方面，搜索引擎也在各个层面改变了他们的商业模式。要想有竞争力，就必须使用竞价排名法。如果你不花钱，你自己肯定会遇到一些麻烦。所以关于竞价排名和非竞价排名，我们必须在什么是竞价比例和什么是非竞价比例之间取得平衡。还有一点，你到底需要放什么样的信息，这个信息很重要。首先，第一点，如果你在你的网站上，想象一下你要选择十个关键词。这十个关键词能否完整概括你要发布的信息。对于客户来说，这十个关键词每个关键词有多重要，每个关键词是否足够短。单词应该尽可能短。我觉得无论在中国还是在世界，都应该是这样。换句话说，我不想与可能拥有大量预算的公司竞争。我觉得你可以把你的关键词设置的很好，很巧妙，这样你就可以有一定的生存空间。也就是说，你穿的鞋子一定要适中，一定要适合自己的脚型，这样无论从预算还是大家搜索的结果，都能适合你的公司。
　　在美国，我们有句俗语说你必须找到一种感觉。如果你想达到这一点，你必须做一些研究并花一些时间。例如，让我们看看，您必须在 Yahoo 和 Google 上做相关的关键字。对于搜索，yahoo 和google 都有这样的工具，可以帮助你找出你的关键词是什么，哪些是最适合你的。比如雅虎可以统计每个关键词的数量，每个月的使用频率等等。谷歌可能不会给你这些具体的搜索数字，但他们也有一些指标可以让你知道哪些关键词是最重要的关键词。如果你想在雅虎上搜索，你可以获得各种工具。那么现在大家想一想为什么人们会使用这些关键词？选择关键词时，是使用常用的关键词还是比较不常见的关键词，但是搜索的时候会用到。你可以看看yahoo和google有哪些工具可以给你提供关键词。这是一个非常有价值的工具。了解之后，你就可以确定你在公共关系中可以取得什么成就。那么还有一点，关于你自己网页上的内容，大家都认为，你不能只猜测想要搜索你信息的人可能会感兴趣什么，如果你凭空猜测，那肯定是不够的。大家一定要认真学习，即使你使用了非常好的优化服务器，如果内容乱七八糟，也可能搜索不到内容。
　　也就是说，你的内容中的话题是否覆盖面广，别人能不能连接到你的内容，搜索引擎能不能很好地连接到你，有人能搜索到。到您的网页的良好链接。他们非常深入，他们也知道什么是好的内容，什么是坏的内容。如果很多人链接到一个网页，这个网页就像一个投票。每一个链接到这个网页的人都是对这个网页的投票。 ，这意味着它的质量更高，不会欺骗搜索引擎。说一件事，做另一件事，但事实并非如此。最好包括你的网站，你的十个关键词，每个页面都可以有一些实际的内容。如果你关键词中的话题没有反映实际内容，那么搜索引擎就会糊涂，因为搜索引擎会认为你的网站关键词是这个，但实际上没有关键词，那么你到底在说什么？我们刚才讲的东西都是很基础的，但是你不知道这些基本功都没有做到。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。有时即使在农村，也有一定的交通量。你可能认为，国前无村，后无商铺。也就是说找一些冷门的市场，冷门的关键词，一般人是不会搜索的。但是一旦你搜索了这样一个词，你就很可能会购买它。因为当没有购买这种词的欲望时，最简单的方法就是使用同义词。
　　也就是说，你的主要关键词是一个，但是如果你找到同义词，或者使用同义词解释，你可以用一个词来解释清楚，因为有时你不知道确切的词，就用几句话就是这个意思。如果你能提供这样的短语，获胜的机会会更大。让我们来看看不受欢迎的搜索是什么样的。也许谷歌和雅虎就是这种情况。最左边的就是这种情况。在底部，你可以看到很多不容易搜索的词，就像后面的大尾巴。那你会说为什么不搜索热门词，搜索冷门词？因为如果你搜索这些冷门词，将它们加在一起，你会发现搜索量比最常用的，最左边的要大很多。因此，有必要对冷门词进行不同的组合，这样可以大大增加被搜索的可能性，从而可以抓住那些以前无法抓住的客户。这是一个非常好的技巧。同时，搜索引擎也会找到这种抓取设备来阅读各种网页。一般来说，如果没有人在您的网页上链接您，搜索引擎此时将无法主动发现您。所以你的网页上一定要有好的链接，越多越好。而且链接越多，他就会把整个页面存储起来形成一个文件。别人搜索的时候，会比较全文，然后综合各种元素，看看应该排在哪个位置，最后决定这就是你的网站在搜索引擎上的排名。
　　搜索引擎如何排序？第一页是网页内容。听完我们两天的会议，哪怕记住一件事，也要做好内容。在这种情况下，它比所有技术和方法都更有用。此外，您的标题和标签非常重要。当您打开顶部的蓝色阴影区域时，网页的标题应该与网页的内容直接相关。如果你的标题和网页内容不一致，就会出大问题。此外，设计也很重要。如果你有太多的图片或FLASH，你应该好好利用你的内容管理系统。所以，你要取得一个平衡，也就是你要设计得简洁明了，让搜索引擎能找到你，但太简单可能不会吸引读者的注意力，所以这里我们要权衡一下。网页的长度和网页上的链接数决定了网页是否有内容，这也是搜索引擎会考虑的一个因素。所以在做链接的时候也要考虑这些因素，还有网页以外的标准，比如网站的历史。比如网站已经做了很多年了。一定是经过了时间的考验，可信度会更高。另一个是点击次数。当搜索结果出现时，看看有多少人会点击搜索结果，但是每次都列出来，却没有人点击你，搜索引擎可能认为你的质量不是太高。一个月前，SES 在纽约召开了一次会议。成绩的多少和在网页上花费的时间决定了网页的质量。这也是一个重要的排名标准。
　　大家一定要做好内容。当然，你也必须在其他领域努力。这并不意味着您可以在完成所有工作后成功。当然，你必须尽力而为。还有其他不可控因素。如果你的网页设计得很好，别人也能链接到它，那就不用提交了，因为现在搜索引擎很强大。最近，我们也看到所谓的投稿越来越火了。例如，它可以加快您的排序过程并为您提供排序的排名。因此，一方面是提交，另一方面是尽可能让其他人链接到您的网页。我应该什么时候提交？提交什么？您必须提交您的主页，并确保您的主页可以连接到您的标签，以便人们可以找到您的网页。这需要多长时间？可能在几天到两个月之间，有时周转时间甚至是几个小时。搜索引擎现在在发现内容和形成代码方面非常强大。因为整个时间都下来了，会受到很多因素的影响。现在有一个新的发展，就是大家比较好的发展网站是yahoo和google。他们一直在做一种集成的项目，这是一种结构。性的方法是将这些内容一次性提供给这四个搜索引擎，这意味着你可以一举多得。此外，必须有定期提交的方法。如果你有时间和资源，我也希望使用这个。同时，他们也可能对这些问题网站有一些反馈。
　　当你即将结束时，你认为我很崩溃，并继续谈论这个问题。事实上，我们必须仔细检查我们的网站。我们的网站对关键词的排名很重要，其实很有意思，也就是说，你开发网站的时候，他们用的词就是说和搜索者常用的词完全不同。希望大家能善用你的网站搜索工具，然后搜索你认为更重要的内容。您可以搜索您认为更重要的内容吗？如果自己找不到，搜索引擎就更找不到了。如果您的图像中有文字，则它不是文字，因为文字无法复制和粘贴。刚才我说如果内容不是编程，就是能不能复制粘贴。那么这个时候就没有办法搜索了。所以有时用文字来说明这个图像。这也不够。这意味着我们的图片不仅仅是几句话，它们必须非常丰富和扎实。如果你觉得你的网络很弱，关键词还没出来，你该怎么办？这时候，一个人正在寻找更有意义的文字来表达你的网站的意思。另外，你能调整你的字体和字体大小吗？此外，尽量强调你的文字。所以并不是说有时候你的网站设计越漂亮，搜索结果就会不同。当然，如果非要添加内容来增加视觉吸引力，对访问者来说当然是好事，这样可以访问更多你的网站不仅可以吸引搜索引擎，还可以搜索到我们的实际用户。
　　当然，我们的网站是给读者的，不是给搜索引擎的。许多关键字需要更广泛，并且它们需要是关键的。鞋子是特定的鞋子。关键字不要太长，关键字也不要太短。除了关键词，解释应该更贴切。大家都知道，说到底，如果是排名，那就是搜索排名。可能你的参数太复杂了，这些词可能搜不到，所以这也是很重要的内容。你可以看看这张图，里面有图有字。你看，这些耐克鞋有些很漂亮，里面有文字和图片。它们是用photoshop制作的。如果你在谷歌上搜索，你可能找不到这些东西。所以大家要注意了，即使是一张图片，如果有很多漂亮的东西，上面没有文字，google也搜不到。如果有的话，可以搜索。如果只是图片，谷歌搜索不到。我会告诉你所谓的秘密。武器，任何网页都必须有一个主题。例如，主题可以是跑鞋或其他种类的鞋子。每个页面的标题或标题应该非常恰当地描述。您每个网页上的主题都可以与搜索引擎链接，以便最终获得更好的搜索结果。那么，这个书名在网页上的重要性和书名的重要性是一样的。如果每个人连书名都不知道，内容再好，也不可能看懂是什么。
　　换句话说，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，它是一样的。每个人都喜欢非常漂亮的网页，但它对搜索引擎非常有用。如果你这么说，那完全没有意义。主要是，这个网页上使用的文本中的单词是什么，以及如何选择。如果你的文字选词不做好，你的产品再好，也不可能让你的网页设计漂亮，也不可能让大家搜索到。另外，在某个网页上，我们还可以叠加各种搜索引擎找不到的互动广告。另外，在内容方面，还可以做点什么，在设计网页的时候一定要注意这方面。如果你刚开始设计自己的网页，这些内容你一定要注意。当然，你不必让网页看起来很糟糕，但好看的不一定很有用。所以对于一个网页，你应该尽量让它有一个好的搜索引擎界面而不是其他东西。然后是链接。链接也非常重要。如果你不是很擅长搜索引擎，你必须非常注意如何充分利用链接作为一项非常有用的技术。我之所以说这个很重要，是因为这样的工具更容易使用。因为您可能会经常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，所以谷歌开发了一个系统，这意味着您可以优化谷歌系统中的链接。通过这个优化后，即使你修改了网页，你的内容也可以在很大程度上被其他搜索者搜索到。这很重要。
　　Google 还开展了一项活动，为链接投票。比如你投票的时候，你可以选择哪些更重要的网站，政府网站，雅虎网站，以及一些相关的权威网站，你知道吗？因为谷歌本身就有这样的系统，如果你能把你的网页链接到票数比较高的网页，别人搜索你的信息时就很容易被发现。所以如果能在google上链接这些网站，其实不是链接。已经有很多网站。当然，我说的有点广告，但其实我不是这个意思。链接的内容也很重要。众所周知，链接分为两部分，一个是URL，链接到具体的网站网站，另一个链接是描述性链接，所以这个链接的内容也很重要。我们链接到的文本中的信息也非常重要。让我给你举个例子。比如有这样一个链接，大家可以连接到一个叫cn的地方。链接到这个网页后，这个网页有很多内容。是否可以链接到搜索者？这不一定是必需的信息。你们都知道吗？比如网站像google，他有什么样的链接内容，就是给链接内容投票，如果这点也可以在链接系统中考虑到，有人在搜索你的信息的时候，你不仅可以带到网站，还可以带相关内容到网站。
　　我们来谈谈搜索引擎广告的问题。我们可以免费搜索，也可以通过其他方式搜索。在美国，你花的钱越多，广告的搜索排名就越高。我们来看看雅虎巴拿马的系统。他们使用搜索质量搜索系统。也就是说，这个巴拿马系统不给你钱。钱的多少是成正比的，很大程度上是搜索引擎优化的产物。当然，当你为广告付费时，一定要充分注意相关内容。这个问题可以让大家明白，你可以这样花钱，也可以不花钱。我们的许多公司也使用网站 来宣传他们的公司。因此，如果公司内部开支有限，则可能不需要支付广告或宣传费用。如果你有足够的资金，你可以选择两种方式。那么还有一点，我想和大家谈谈竞价排名的问题。竞价排名可以让你的排名非常高。这是一种什么样的方式？也就是说，如果有人点击了我的广告，那你就要支付相应的广告费，也叫竞价广告。如果没有足够的钱，它不一定是一个很好的操作方法。然后另一个就是，比如用户在做广告的时候，这里也有一个着陆页。大家都知道在网上搜索的时候，大家可能会搜索各种各样的关键词，那么大家都知道吗？在他们点击了您的广告后，他们可能会转到网站 以查看该内容不是您所需要的。其实，你可能要白白花钱，而实际的客户并不是你所需要的。客户，也就是你自己想要点击你内容的客户，可能找不到你关键词，这意味着竞价排名有负面影响。
　　所以大家在进行竞价排名的时候一定要非常注意这个问题。您必须与搜索合作伙伴和内容合作伙伴建立良好的关系。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话。内容，我们有两种搜索，一种是免费的，一种是付费服务的。在今天和明天的一些演讲中，您还将学习如何为您的用户提供友好的界面。除此之外，我还谈到了垂直搜索等方面。如果我有时间，我会告诉你更详细的。然而，今天不可能向你清楚地解释一切。我只能谈谈战略方面。内容。您还可以从其他演讲者那里了解内容。好的，所以大家首先要注意，不要忽视免费排名服务，这些有时非常有用。而且大家要记住，自然搜索不花钱，内容也可以很好。如果你想让你的网站内容很好，你必须把链接做得很好 如果你使用自然搜索，你可以把你的客户引导到你的网站。另外，如果完全使用自然搜索，也会遇到很大的风险。你知道搜索引擎中的内容也是不断变化的。自然搜索不可能完全搜索到您自己的内容，因此您必须权衡利弊。一方花钱，另一方不花钱。未来我们会看到越来越多。垂直搜索有很多，这些垂直搜索也可能是未来非常重要的搜索。那么明天，很多人会讲垂直搜索的内容。垂直搜索以后会用得更多，不管是雅虎还是谷歌。或者其他引擎，他们也可能提供更多的垂直搜索服务。所以如果你明天能准时到达，如果你能尽快进入这个领域，你一定会收获很多。 查看全部

　　搜索引擎优化技术中的链接策略——导出链接
　　浅谈搜索引擎优化的链接策略总结：搜索引擎优化技术就是剔除那些被搜索引擎认定为作弊的方法，寻求基本的优化策略，比如关键词的选择、链接策略的分析本文重点讨论和研究搜索引擎优化技术中的链接策略。链接是网站 的灵魂。用户通过超链接获取丰富的网站内容，搜索引擎蜘蛛也跟着网站页面链接逐层深入追踪，完成对网站信息的抓取。对于搜索引擎，尤其是谷歌，决定网站排名的关键是有多少高质量的外部链接指向这个网站。这些是外部链接或反向链接，也称为入站链接反向链接。从网站到其他网站的导出链接以及网站内页之间的链接也或多或少对排名有影响。对搜索引擎优化技术进行细分时，需要注意的方面有很多。这里我们主要分析那些基本的或关键的问题。这些问题将在很长一段时间内占据搜索引擎优化技术相对重要的位置。虽然网站的内容不同，但网站的目的是让目标客户更容易找到网站本身。所以网站的重点，也就是网站的关键字的作用就很明显了。因为，对于网站，最重要的两点是内容和链接。因此，本文在第4章主要讲解如何为网站创建链接，包括导入链接、导出链接、网站内部链接。
　　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。 LOCAlhOST研究了长尾理论bbs，为网站贴了大量链接。以下链接一般被称为垃圾链接：（1)添加了太多导出链接网站（几十甚至几百个“朋友链接”之一就是你的网站）。（bulklinkexchangeprograms），交叉链接（crosslink）和其他自动与大量成员网站交换链接的链接程序被搜索引擎视为典型的垃圾链接，极有可能受到惩罚或牵连，谷歌将永久删除那些使用链接程序的网站。多层次的企业在自己的网站上添加一些与其关键词相关的行业或专业资源网站链接，不仅有助于丰富网站的内容，也提高了搜索引擎对企业网站的好感度. 对于网站，由于缺乏原创 的信息，他们经常转向其他网站 的文章作自己网站 而不指明出处，生怕导出链接会鼓励竞争对手，不利于你的网站流量。事实上，对于搜索引擎，适当和适当的导出链接是必要的。当然，建立出口链接也要注意一些问题 出口不同于进口。即使话题相关，也必须控制数量。因为从“页面级别”的角度来看，搜索引擎认为一个页面贡献的导出链接越多，网站其他页面受益越少。
　　所以应该合理控制一个页面的导出链接数量，不要超过15个导出链接。首页的导出链接控制在​​10个以内，多余的链接要单独安排在二级页面上。谷歌认为一个页面的最大导出链接数不应超过100个。与外部链接对应的是内部链接。下面也分析一下什么是内链，以及它们如何影响网站的排名。除了导入和导出链接之外，站点的页面通常还相互链接。比如文章结尾后的“相关文章”列表，收录了网站中同一主题下的其他文章的链接，不仅方便访问者，也利于搜索引擎。 网站应有有意识地将重要内容页面链接到其他页面，让搜索引擎知道这是您的重要页面，从而为关键索引赋予更高的pr值。 网站还可以建立多个二级域名的子站点，子站点相互链接，这些子站点同时链接回主站点，形成子站群围绕主站点，这对提高排名非常有利。无论是导出链接还是内部链接，请确保链接有效，而不是死链接。死链接是指服务器的路径地址已经改变或不存在，无法找到当前地址位置。用户点击链接后，发现地址打不开。如果企业网站上有多个这样的死链接，对用户体验是非常不利的。用户会对死链接感到厌恶。如果网站上的死链很多，往往会让用户产生这种反感，公司很可能会失去一个潜在客户。
　　搜索引擎的态度是以人为本。让用户反感的，也会被搜索引擎反感。不愉快的搜索引擎的后果可能是降低权利。严重的可能会直接删除网站，所以企业网站一定要认真解决死链接问题。过多的死链接不仅给用户带来不便，而且对搜索引擎友好度极其不利，影响排名。搜索引擎更关注链接文本中出现的关键字。因此，无论是导出链接、导入链接还是内部链接，最好考虑到链接文本中收录关键字。比如导出链接最好选择那些以关键字命名的网站。例如，服装制造商的网站可以在行业资源中添加名称中带有“服装”字样的出口链接。需要注意的是，如果网站的导入链接的文字完全相同，可能会被搜索引擎忽略或惩罚。因为搜索引擎希望导入的链接是别人自然创建的，这种统一的文字让搜索引擎怀疑网站是为了增加链接的广度而人为创建的结果。所以网站在交换友情链接时最好使用不同的文字。例如，新竞争力的链接文本包括“新竞争力”、“网络营销管理顾问”等。除了链接文本之外，链接周围的文本，即上下文语义也非常重要。链接分析系统通过检查链接上下文内容来判断网站与其链接对象的相关程度，从而评估页面的内容质量。通过语义分析，还可以判断关键词是否作弊。 查看全部

　　关键词排名是搜索引擎优化的基本目标，你知道吗？
　　根据百度官方说法，相关性是关键词排名的重要参考因素，前端页面布局或模型相关的重要部分，即前端，包括关键词布局，内部链调用等机制，这些点的相关性影响页面模型，相关性影响排名，排名是搜索引擎优化的基本目标。
　　1、前端页面模型与SEO密切相关。一个好的页面模型有很多搜索引擎友好的元素，比如关键词location、关键词frequency，以及当前的页面链构建机制。从大体上讲，就是通过不同的版块、不同的维度、相同的主题、良好的丰富度来说明当前页面的核心点。这些点是SEO的核心。
　　2、前端优化点的标题和描述已经强调了很多次了。标题：只强调重点。重要的关键词不要出现超过两次，应该放在_位置。每个页面的标题应该不同；说明：总结这个高度的页面内容。长度要合理，不要太多关键词，每个页面的描述要不同。
　　3、W3C标准前端HTML代码编写规范是SEO的基本功。对于搜索引擎，网页的直接面孔是 HTML 代码。如果代码按照语义编写，搜索引擎将很容易理解页面的含义。例如，文本模块应该有标题，正确使用H1-H6，使用UL或OL作为列表代码，使用strong作为重要文本等等。归根结底是要充分利用HTML标签来完成自己的工作，当然还要兼容各种主流浏览器。
　　
　　前端和SEO优化有什么关系？
　　4. 将重要的关键词 放在 HTML 代码中。搜索引擎从上到下抓取 HTML 内容。使用此功能，您可以先阅读主要代码，然后将不重要的代码，例如广告，放在下面。例如，如果左右两列的代码保持不变，只需更改样式并使用 float:left;和浮动：正确，可以自由交换两列的位置，这样可以确保重要的代码在前，让爬虫先抓住它。多列也是如此。
　　5、重重标签的前面部分会影响SEO结果。搜索引擎不像普通人那样查看网页。他们查看源代码。只要是信息来源，搜索引擎都可以查看。权重标签，如 H1 标签和强标签。图像标签 Alt 起解释作用。这些前端标签会影响 SEO 结果，但不一定。
　　6、SEO 的一大忌讳就是使用 JS 输出重要的内容。爬虫不会读取JS格式的内容，所以重要的内容必须是HTML格式的。尽量少使用 iFrame。搜索引擎不会抓取 iframe 中的内容，也不会将重要内容放入框架中。
　　7、保持文字效果。
　　如果需要平衡用户体验和SEO效果，在必须使用图片的地方，比如个性化的字体标题，可以使用样式控制，这样文字就不会出现在浏览器中，而是出现在页面代码中。 查看全部

　　什么是搜索引擎蜘蛛友好的网站？这个问题不难解决
　　什么是搜索引擎蜘蛛友好的网站？这个问题不难解决。这个定位是通过SEO优化网站的用户体验，给网站添加优质内容，并允许蜘蛛访问和爬取，所以SEO优化需要突出网站主题。那么如何提高搜索引擎蜘蛛的友好度呢？下面就和小编一起来看看吧。
　　
　　1、页面加载速度
　　页面加载对于搜索引擎蜘蛛的友好性更为重要。蜘蛛来的时候，如果网站打不开，蜘蛛的体验会很不友好，会减少后续访问的次数。但是服务器可以提高网站的加载速度。在安全稳定的环境下，应该在网站搭建之前选择服务器。因此，如果服务器不稳定，需要及时与空间服务商取得联系，将Web应用加载到综合性能比较完善的空间中，方便SEO日常运营。
　　2、减少flash的应用
　　SEO优化需要注意页面布局是否有flash动画。蜘蛛以同样的方式识别图片。如果网站页面的文字较少，网站将失去排名优先级。因此，页面框架内的组织和布局需要友好美观，框架结构要慎重使用。
　　3、无障碍网页浏览
　　Url 爬取指的是网站，它是静态的或伪静态的。 网站结构是一种方便搜索引擎使用的蜘蛛结构模型。如果参数太多，数据会直接生成动态路径，动态路径对搜索引擎来说不是友好的行为，尤其是带有中文参数的动态路径，搜索引擎非常不喜欢。
　　4、原创内容很受欢迎
　　百度一直在打击伪原创的内容，也重点优化原创的内容，这么多采集文章的网站排名差，但他们有创意，丰富在内容上，有价值。这就是搜索引擎喜欢的东西。
　　
　　5、内容简单明了
　　其他搜索引擎页面不需要太多代码。只要页面内容简洁，页面结构有利于优化，每个标题栏都可以引导蜘蛛到它想去的地方，然后这个网站质量高，所以页面简洁的布局是每个布局的位置。 查看全部

　　SEO理念指引：主题内容优化的4步全新方法
　　SEO进入了“有质感的内容”的新算法体系，尤其是当今一流的搜索引擎可以从内容场景和内容实体属性来处理排名，让用户得到更精准的搜索结果。对于优化者来说，网站优化不再是简单的内容填充，需要重新定义主题内容优化。本文将结合最新的SEO概念来指导大家如何优化主题内容。主题模型是页面内容布局的模型，目的是让搜索引擎正确理解整个页面的核心主题是什么，而不是传达哪个关键词多。因为一个页面可以收录很多信息，有的有用，有的被占用，只有将真实的核心信息传递给搜索引擎才能获得相应的排名。因此，在主题模型中，我们需要实现4种新的优化方法：1词系统关联2词系统布局3补充内容4内容属性。
　　对于维基百科等熟悉的网站，亚马逊利用其中的积分获得海量的关键词排名。他们部署在页面布局上，因为他们的“框架”足够强大，可以向搜索引擎大量有效地展示核心内容主题。因此，在植入内容后，可以创建大量的最新页面。所以，不管你是小白还是老手，即使你不懂搜索引擎算法，只要使用主题模型，也能获得不错的排名！ （特别是对于谷歌）。无论您使用什么方法来优化页面内容，您都必须关注如何关联单词和短语。作为内容编辑者，您编写的内容最直接影响搜索引擎对页面主题的理解。当我们使用句子和单词时，搜索引擎会根据其他资源中的数据将您的内容关联起来，生成所谓的内容实体。我们优化者首先需要研究关键词，找出这些句子和单词之间的关系。相信每个人都有自己的研究关键词的方法，但是你需要达到以下目标： 1 找到同义词和变体词 2 找到和二类词 3 与主要词内容相关的词 4与二类词相关，内容属性与主词（人、地点、事物）相关。大家可以操作这个“主题优化”的方法。一个高质量的页面就像一个高级的大学证书，它记录了你的实体和相关性。最后，在你的内容优化中融入以下优化技巧：1.是一个很笼统的Title来描述页面的主题，2.添加了一个开头（简要）来描述页面的内容，3.分割内容分成几段，每段都有自己的话题，4.尽量扩大话题角度，并可以添加相关答案，5.提供额外的站内或站外辅助资源，6.无所谓关于一个词的权重，而是建立内容实体。 查看全部

　　
什么是优化算法，SEO要懂搜索引擎算法吗？
　　
　　小明什么都说了
　　SEO 是一个神奇的职业。业界的每个人都想找出并尝试更好地掌握搜索引擎的原理。他们从四面八方热衷于谈论搜索引擎算法，希望能编出一套自己的优化方案。
　　实际上，这不是问题。学而不思是什么，思而不学是什么，但是如果你一味地想采用“泡丁姐牛”的方式来讨论搜索引擎算法，我认为这是一个大问题。没必要。毕竟，世界上真正懂优化算法的人并不多。
　　那么，什么是优化算法？ SEO需要懂搜索引擎算法吗？
　　根据之前搜索引擎的研究经验，徐三seo详细阐述如下内容：
　　1.简单理解：
　　搜索引擎算法是一个采集数据、定义相关特征模型、使用机器学习根据特定目标训练您的排名机制，并不断对其进行评估和修正的过程。
　　所谓优化算法其实是指：利用对海量数据的分析和监控，不断探索搜索引擎定义的特征模型相关规则的边界，使目标页面更加符合搜索引擎排名机制。
　　因此，您可能需要了解一点，但不要深入。即使你在SEO行业已经多年，其实也没有几个人能够真正理解搜索引擎的算法，比如你浏览也只能是尝一尝。 :
　　① PageRank 算法
　　② TF-IDF 算法
　　③ HITS算法
　　几乎每个SEO人都能说出一些实话，但实际上很少有人能真正理解这些算法的原生模型，而对于普通SEO人员来说，我们所谓的优化算法，只是希望，尽可能让网站online status 符合SEO规范，你要说为什么，但无疑是自找麻烦。
　　2.关注用户体验
　　当我们谈到搜索引擎算法时，SEO人员往往会列出大量的百度算法，以强调目前百度搜索的在线操作规范。这是个好习惯。
　　例如：
　　①迅雷算法：告诉你不要试图用刷IP的行为来操纵排名。
　　②清风算法：叫你不要标题作弊，用关键词积累，增加页面相关内容。
　　③ 烽火算法：强调需要定期检查网站是否被劫持。
　　④Drizzle算法：重点打击页面标题作弊，如：关键词堆积。
　　绿发算法：用于打击外部链接，尤其是购买黑链接，严重干扰搜索市场。
　　⑥石榴算法：用于识别低质量的网站，特别是文章的恶意组合，采集内容，列出关键词的页面。
　　⑦冰桶算法：严格检查页面的用户体验，尤其是与广告的弹出相关。
　　⑧topol：支持高质量移动网站的更多增强功能。
　　⑨天网算法：对企业恶意嵌入代码进行深度分析和打击。
　　⑩优采云算法：主要可以针对中文新闻源的销售情况和软文的情况进行整改。
　　Lightning 算法：更加强调页面加载速度对网站 搜索排名的影响，尤其是移动登陆页面。
　　Aurora算法：主要研究针对不同时间因素对算法进行分析、调整和识别，加强页面优先级排序。
　　飓风算法：专门打击恶意采集系统网站主内容行为，支持原创设计内容，给予一定权重支持。
　　但是各种算法的推出，归根结底是为了保证搜索引擎的用户体验。作为网站creator，我们唯一需要考虑的就是如何提升用户体验，比如：
　　① 创建更相关的主题页面
　　②深度解读行业和新技术趋势，持续输出“有吸引力”的内容
　　③注意页面的浏览体验。
　　3.树立企业品牌
　　对于搜索引擎来说，为什么官方网站政府、科研机构、大学、社会福利部门的排名高？因为这些网站在某个垂直领域具有极高的权威性和社会影响力。
　　这就是为什么，对于一些网站来说，即使seo排名标准化得很差，它仍然会获得更高的排名。最常见的情况是大学网站的“任何页面都是标题”问题。
　　因此，与其花大量时间研究搜索引擎优化算法和做搜索引擎营销，不如将更多的时间和经验投入到企业品牌建设上。
　　基于品牌影响力的作用，比使用技能排名（内容+外链）等策略方便有效得多。
　　总结：不要钻研搜索引擎算法，优化算法没有完美的解决方案。用户的产品体验和对企业品牌的忠诚度是线上运营的本质。以上内容仅供参考。 ‍‍‍‍‍ 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化 中考特研数学选三高分班（全小学）(组图)
　　搜索引擎主题模型优化中考特研数学选三高分班（全小学）数学江汉寒塘渡123号黄经理1请选择，填入问号1—问号71代表选择答案的问号7代表不选择答案的问号2代表单选题。
　　a=选a=选c=不选c=填空选a=选b=不选b=单选c=填空答案肯定是c啊
　　给出两个选项，给出一个答案，查询值就是这两个选项的中位数，可能不够精确，大概这个意思吧，
　　如果已知条件：已知选项中位数已知两个答案的最终值，算术平均数已知选项选择是否不选的概率分布。
　　你选任意一道题的时候都会根据已知条件计算你选择答案的分布，
　　a=选a=选c，且c>0&&a0，则选c。否则选b。
　　ac等于某个从b到c的所有变量的分布的一半。假设ac是20，则b=20的话就是4%，a=10的话就是2%。也就是算术平均数10%。
　　估计得分。
　　从valueofchoice开始计算分数线的答案，到最后分数线下标为0。
　　最简单的，选一个，
　　得分机器人~（生成模型，按题目要求生成多个供你选择，从问题中你就可以看出想不想选。或者分布条件下选哪个都不是问题~）其实具体问题中应该最后要求是符合概率论的一个回答，首先搞清楚概率是什么意思。你只要知道，不同分布的分布项，分布状态列出，概率要求，每个结果的取值，中位数值，后验分布的项目都是可以联合的（或者说是一样，也可以自己选多个中位数项和要求值之间的统计量，一般题目就不用用高斯等方差算了），看看什么情况下，选哪个是合理的，你就知道哪个更加合理了~。 查看全部

　　：搜索引擎主题模型优化-引擎模型解决方案
　　搜索引擎主题模型优化-搜索引擎主题模型解决方案主题模型不同于搜索结果模型，是运用固定的模板在搜索内容进行搜索。
　　1）大批量采样导致采样率降低：单位数据量提高的采样率造成了搜索同样时间内多次采样的效率降低。
　　2）高采样率时，数据集采样的稀疏性造成了计算速度降低。
　　3）降低了算法的利用率，需要更多的资源。近两年开始兴起的机器学习技术，通过图像识别和相关性搜索，将本来很稀疏的单个字句转换成了具有一定相似性的子句，提高了搜索效率。大数据时代，搜索引擎主题模型自然也要进行数据科学技术变革。
　　主题模型优化可以解决下面几个问题：
　　1）搜索引擎页面多子树结构化转换成了单个子树结构化
　　2）字段处理变换成了线性可分
　　3）数据计算处理变化
　　4）结果准确度恢复，
　　5）去噪，
　　6）内容质量优化
　　7）链接性能优化
　　8）模型延展性优化
　　9）拓展性，
　　已经有中文方向的论文推荐了请阅读个人关注的可能领域：医学方向的搜索引擎领域：最近感觉医学类搜索是个不错的方向，祝大家ieee持续发论文，flagship连连。
　　我们正在进行新闻聚合，医学搜索，等方面的研究。
　　这是一个非常成熟的领域。只是有人在这方面进行探索和总结而已。搜索引擎主题模型，确实困难很多，几乎要改变搜索结果的方方面面。但真的能完全改变么？是否也有更好的方法？楼主的思考还有探索的空间。因为搜索引擎或医学，其搜索结果的排序并不仅仅是由结果的大小或质量决定的。对于低质量的结果，经过搜索引擎爬虫抓取的统计，无论比例是多少，都会排在搜索结果的较后位置。
　　（平台级搜索引擎，可以完全基于爬虫抓取时的访问深度来考虑统计结果质量的排序，但搜索引擎爬虫抓取时的深度，通常都远远大于结果数目，那么这个抓取深度和结果量，可能已经足够大小或质量检测了）而再对于高质量的内容，这些越是高质量的数据，因为其高曝光度，高关注度，会进入非常靠前的位置，哪怕只有一条。与此同时，同样数量的搜索请求，通常只有一条高质量的结果。
　　据我所知，欧洲中东北非地区，食用人工饲养的猪肉，平均每个人会选择10-15个不同饲养的猪肉品种。但是在北美的超市里，猪肉的选择是很少的，基本都是猪肉需求量的百分之五十以下的猪肉，因为平均每年大概四百万头猪被屠宰。没错，这些动物饲养养殖的标准，都是一样的。因此，在这些地区的大医院里，大城市有独家定制的猪肉产品，小城市里，只有普通饲养的猪肉。而国内的搜索引擎，想要做到高质量的猪肉搜索，基本。 查看全部

　　搜索竞价广告关键词优化分为三个阶段进行处理
　　[摘要]：搜索竞价广告是目前主要的网络广告投放方式，也是互联网提供的最有效的营销方式。广告商利用广告向用户展示服务和产品以获得经济利益，而搜索引擎用户则通过输入查询关键词和广告拍卖关键词的匹配来查询广告和查看广告信息。搜索竞价广告关键词优化对于广告能否被用户准确定位并获得更大的展示机会起着至关重要的作用。目前，广告主的一个共同需求是自动获取大量能够带来最大收益的广告相关竞价关键词，以提高广告的展示机会和转化概率。这个需求对应的相关问题就是搜索竞价广告关键词优化问题。搜索竞价广告关键词optimization 是当今搜索竞价广告领域的一个研究热点和难点。其难点在于如何为广告产生大量的相关竞价关键词，以获得更高的经济效益。针对搜索竞价广告关键词优化领域存在的问题，本文提出将广告关键词优化分为三个阶段进行处理。第一阶段，广告关键词提取阶段。该阶段的主要目标是根据搜索竞价广告的特点设计广告关键词抽取模型，抽取关键词作为广告中的种子关键词。本文采用基于语言模式挖掘的抽取模型，可以保证种子关键词与广告的高度相关性。第二阶段，种子关键词扩展阶段。这一阶段的主要目标是设计一个基于种子关键词的广告关键词扩展模型，扩展大量与种子关键词相关的候选竞标关键词集合。本文采用基于概念结构的扩展模型，可以保证大量生成的关键词，以及与种子关键词的高度相关性。第三阶段，候选投标关键词优化选择阶段。这个阶段的主要目标是设计一个优化模型来优化候选投标关键词集合的选择。本文采用基于点击率预测的优化模型，可以保证优化结果能够为广告主带来更大的经济效益。在上述工作的基础上，本文通过实验验证了由上述三种模型组成的搜索竞价广告优化方法的有效性。首先验证了基于语言模式挖掘的关键词抽取算法在广告关键词抽取上优于传统的关键词抽取算法。然后验证了基于LRM的点击率优化算法也具有较高的准确率。这两个实验结果为整个优化算法的验证提供了有力的支持。最后对搜索拍卖广告的优化方法与主流广告关键词推荐工具进行了对比实验。实验结果表明，本文搜索拍卖广告优化方法生成的拍卖关键词优于主流广告关键词推荐工具@生成的@k5。 查看全部

　　搜索引擎主题模型优化通过对网站关键词优化的分析
　　搜索引擎主题模型优化官方名称为"搜索引擎主题模型优化"，通过关键词搜索量等指标综合排名来实现内容的第一时间被收录。而搜索引擎主题模型优化通过对网站关键词进行分析，从而找到某些指标高度重合或关键词相关性较高的关键词，通过收录排名优化以达到排名的快速提升。
　　能和别人做的差不多，但是功能性方面不及别人，因为搜索引擎更新换代挺快的。建议联系客服自己做。
　　有需要的小伙伴可以联系我，对于搜索引擎主题模型优化的知识我相信我在知乎这么久都可以说的很清楚了。我是专门做这块的研究的，有什么不清楚的都可以找我。
　　搜索引擎主题模型的优化是将内容重新组织或者添加一些关键词进行测试，首先确定好搜索引擎主题模型，然后分析关键词前10页搜索结果，根据实际内容再调整主题模型，如果主题模型不太合理可以跟客服交流重新组织或者添加关键词。
　　搜索引擎主题模型优化就是对搜索引擎内部结构的优化！目前搜索引擎优化机制是按照url前10页来搜索提交的，想要让第十页的内容更好的优化，你就需要有机会进入10页的前5页，再不断从前10页上往下搜索从而进入搜索结果第10页的3页。做好搜索引擎主题模型优化也是非常关键的，可以试着每隔几周调整一下搜索引擎主题模型，这样可以让搜索引擎更好的抓取蜘蛛抓取内容，提高搜索引擎收录量以及排名靠前效果，让蜘蛛更好的抓取站内重要内容！我是环球博客seo的陈长生，如果大家想学习网站内优化知识的话，请持续关注我！。 查看全部

　　
登陆页内容为解决问题而不只是描述问题举个例子
　　
　　#1登陆页面的内容是解决问题而不是描述问题
　　例如，当有人搜索“结婚穿什么衣服”时，最好的页面内容应该指向几个方向：和。
　　因为搜索词后面的用户可以猜到他要去参加婚礼，所以我们的最终目标是解决他在哪里可以买到衣服的问题，而不仅仅是让他学会如何搭配衣服。所以在优化这个关键词的时候，我们的内容应该针对他的最终需求，增加相关购买的链接或者直接下单的功能，这样引流和转化的效果会更好。
　　#2 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，没人愿意给你等待的机会，所以【k14】打开加载速度比任何优化点都重要。开放时间越短，用户满意度越高。搜索引擎也是如此。所以在优化的时候，考虑可以做哪些点来加速，比如CDN、去除无用代码、服务器宽带升级、缓存、页面瘦身、纯静态页面等优化动作。
　　#3 是一种信任感，一种增强 UI、UX 和品牌的参与感
　　很多用户打开网站后会有第一印象，好山寨，好土鳖，这么专业不是我们想要的结果。页面设计需要UI&UX的投入和品牌自身的口碑背书，否则用户很难在网站中产生信任感和参与感。最实用的方式是参考行业内比较好的网站进行模仿，购买付费版的网站模板，或者让用户参与每一个设计过程。
　　#4 避免各种促使用户离开页面的元素
　　大量的弹窗、固定凸窗、广告位会让用户反感，放弃整个浏览过程。这是优化过程中要避免和去除的部分。考虑以更原生的方式植入这些元素或奖励用户完成该过程。同时避免蜘蛛在代码使用中被搜索引擎封禁或难以捕捉降级的可能。
　　#5关键词植入
　　常规的关键词植入（爆老师称之为“填词”）还要继续做，比如Title、H1、文章内关键词、外链锚文本、内链锚文本、图片ALT 、网址、图片命名等，这里不再赘述，大家都明白了。
　　#6 主题模型的注入
　　仅仅填写#5个词是不够的，因为太机械会失去文本用户体验。所以我们要做一个主题模型，比如关键词我们可以扩展到一系列相关的词，比如燕尾服、婚纱、婚纱背心、婚纱、婚宴等等。形成一个大的主题和专区，这样的页面内容将使关键词排名更全面，对更多用户有帮助。同时，搜索引擎可以充分解读您要推送的主题内容与婚纱相关。
　　#7 显示文本深度优化
　　排名显示的信息对点击率非常重要，所以我们可能要影响显示的信息（主要是title、desc、url）。这些元素在内容上需要优化：title的创意、desc的热度、url的规范、文章日期、结构化数据的使用、在线对话等，下面的效果如何？
　　
　　#8 创造独特的有价值的内容
　　归根结底，营销离不开内容质量。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）内容必须是有用的、高价值的、高可靠的、有趣的，值得采集的点
　　3）与其他内容相比，没有重复，深度更强大
　　4）打开速度快（无广告），不同终端均可阅读
　　5） 可以产生认同、惊喜、快乐、思考等情绪性想法
　　6）可以达到一定的转发和传播力
　　7） 可以使用完整、准确和独特的信息来解决或回答问题 查看全部

　　基于主题的网络爬虫在主题搜索中的作用是什么
　　寻呼机来建立数据库。比如雅虎搜索。这种类型的搜索引擎的优点是页面的准确率非常高。缺点是索引库的更新需要人工干预，速度慢，覆盖面小，成本高。基于机器人的搜索引擎。其特点是网页信息采集不需要人工干预。它主要利用一个叫Robot的软件程序在网络上自动爬取信息采集，处理并提供查询服务，并能自动更新索引数据库。这类搜索引擎的典型代表是谷歌，它利用互联网中无处不在的超链接结构来自动抓取网页。其优点是成本低，缺点是分类不准确，误检和漏检率高。智能检索的搜索引擎。第三代搜索引擎的特点是增加了人工智能结果。利用Web数据挖掘技术，利用分词词典和同音词词典来提高搜索结果。此外，它还可以辅助知识层面或概念层面的查询。通过学科词典，上下位词典和相关词典的搜索处理形成一个知识体系或概念网络，给用户智能的知识提示，最终帮助用户获得最佳的搜索结果。出现主题和地理搜索服务。搜索平台逐渐向桌面、移动等方向扩展，向智能化、个性化方向发展。主题搜索引擎。在本文中也称为“专业搜索引擎”和“主题搜索引擎”，简称主题搜索引擎。主要是为用户提供某一主题或某一领域的网页资源的检索服务。它提供的资源与某个主题相关。服务更专业，具有一定的个性化。
　　因此，它比前三代搜索引文更有效、更准确。具有话题覆盖率高、话题爬虫在智能搜索引擎中的研究和实现程度高、搜索对象多样化、服务个性化、专业化等特点。事实上，话题搜索引擎涵盖了机器人搜索、人工智能等技术，在使用上更具有现实意义。基于主题的网络爬虫在主题搜索中的作用是根据启发式搜索策略从网络中获取相关资源，这在很大程度上缓解了用户使用搜索引擎获取大量不相关页面的问题。因此，针对当今用户对搜索引擎的实际需求，对主题爬虫进行研究是非常有用的。随着互联网服务的多元化，用户获取信息方式的变化以及服务商的技术创新，推动了搜索模式的变化，这也是不同搜索服务商之间竞争的核心。用户对搜索引擎的认知度和使用率持续快速提升，对搜索引擎的要求也越来越高。这将不可避免地加剧搜索服务提供商之间的竞争。但是，只有进步才会有竞争。搜索引擎肯定会向前发展。向更人性化、更实用的方向发展。为了跟上网络发展的速度，构建一个能够适应网络的基于主题的搜索引擎将面临许多挑战。网络文档采集所需的快速爬取技术存储索引和网络文档所需的大存储空间必须有效处理数据索引系统、快速查询检索系统等，随着网络的扩大，成为搜索的难点技术。
　　但是，随着时代的发展，硬件的效率也随着计算机技术的更新而迅速提高，这在一定程度上缓解了软件的难度。在此基础上，我们希望主题搜索引擎中的爬虫技术能够保证下载页面存储和索引的成本尽可能小，查询处理速度尽可能快。搜索引擎尽可能对用户友好。国外搜索引擎技术的发展已有十多年的历史。雅虎是第一个提供目录指南的搜索引擎。根据用户输入的搜索公式，雅虎会返回相关的雅虎分类、Web网站、网页和新闻。目前，AlatVisat 是互联网上最大的搜索引擎之一。它提供常规搜索、高级搜索和主题搜索，包括图像、视频和音频。 AlatVista 拥有的庞大数据库大大增加了用户查找所需信息的可能性。 Google 拥有 40 亿个可搜索网页，每天处理 2 亿个搜索请求。操作界面提供30多种语言选择，包括英语、欧洲主要语言、日语、中文简繁体、韩语等。 目前国内外对搜索引擎的研究始于上世纪末和本世纪初。虽然国内起步较晚，但也出现了一些优秀的产品。目前，中国技术最先进的搜索引擎是百度。功能齐全，包括新闻搜索、网站搜索、MP3搜索、图片搜索等。在中文搜索支持方面，在某些地方甚至超过了谷歌的更新速度。
　　在搜索结果中，百度也设置了相关搜索功能，可以为用户提供与查询相关的信息关键词，从而进一步提高查询的准确率。随着搜索市场价值的不断提升，越来越多的公司开发了自己的搜索页面引擎，如中国搜索、搜狐的搜狗、网易有道、阿里巴巴的商机搜索等，也纷纷出现。自然搜索引擎技术成为了技术员。关注的焦点。近年来，随着WWW技术的广泛应用，上面介绍的一些传统的通用搜索引擎面临着巨大的挑战。一是网络信息资源呈指数级增长。传统搜索引擎无法覆盖网络中的所有页面。然后，Web信息资源的动态变化。搜索引擎无法保证所有信息的及时更新。最后，传统搜索引擎提供的信息检索服务是做不到的。满足人们对个性化服务日益增长的需求。面对这些挑战，为了满足不同人群的需求，各种“话题搜索引擎”应运而生。主题特定搜索引擎引起了研究人员的注意。已成为当今社会的研究热点。新一代搜索引擎的研究正成为热点。这里是一个代表性的系统。 Scirus 是科学文献的主题搜索引擎。其信息来源主要包括网页和期刊两部分。它首先过滤网络中找到的结果，然后只列出收录科学信息的组件，方便科研人员。
　　伯克利的 Focused Project 系统使用两个程序来引导爬虫。一个是分类器，用于计算下载的文档与预定主题的相关性，另一个是净化器，用于识别指向许多相关资源的页面。基于概念搜索的sjeevs搜索引擎将用户的问题转化为系统已知的问题。在分析问题的结构和内容后，它要么直接给出问题的答案，要么引导用户从几个可选择的问题中进行选择。用户只需要输入一个简单的问句，比如等价句，就可以直接得到结果。 4 基于电路课程的主题搜索引擎的设计和本文的组织结构 本文的研究目标是提出适合主题搜索引擎的网络爬虫技术和优化索引技术，构建主题搜索引擎系统基于电路课程，为今后某一领域的搜索引擎研究做准备工作。本文的研究思路是从话题搜索引擎网页爬取技术入手，在现有原有算法的基础上提出改进算法，并通过相应的测试对比应用到搜索引擎中的话题搜索引擎设计。考虑到人性化的特点，选择了AJAX自动显示技术域名过滤等优化方式，提高相应的访问效率。本文的内容共分为五章。第一章全面介绍了搜索引擎的起源、发展现状和趋势。针对通用搜索引擎存在的问题，提出了本论文的研究方向。主题搜索引擎。介绍了主题搜索引擎的背景和实用价值及理论意义。研究现状。
　　第二章介绍了主题搜索引擎的关键技术。主要介绍专业爬虫技术、中文分词技术、网页提取技术。本文主要选用ICTCLAS中文分词系统对网页自动分类聚类的一般步骤和方法进行总结比较。介绍了常用爬虫技术与专业爬虫技术的比较。网页提取技术为网络爬虫技术提供了铺垫。以上三项技术为第3章和第4章的详细设计和实现做准备。第三章主要是对主题搜索引擎系统的整体框架进行设计。首先介绍了专题搜索引擎和通用搜索引擎的框架结构以及本章主要重点工作的比较与选择。还详细介绍了网页抓取模块中的参数设置、主题词的选择、加权网页和聚合网页的选择。在此基础上，对主题搜索引擎系统的整体结构设计及相应的详细设计进行了分析和建议。第四章主要详细介绍了基于电路课程的主题搜索引擎的应用效果展示。真正实现有效、人性化的搜索结果，选择优化算法有效抓取网页的主题爬虫的设计和应用效果对比，为搜索引擎的应用做好必要的准备。第五章总结与展望 对该搜索引擎运行的测试结果和存在的不足进行进一步讨论。第二章主题搜索引擎关键技术主题搜索引擎是为特定领域、特定人群或特定需求提供有价值的信息和相关服务。
　　它的特点是专业、成熟、深入和行业特定。它是一种与一般搜索引擎截然不同的引擎。主题搜索引擎专注于特定深度的垂直服务，致力于信息的全面性和特定领域的深度内容。此字段之外没有其他信息 收录。搜索领域有句名言。用户不能描述他正在寻找什么，除非他被显示他正在寻找什么。来自微软研究院的一位技术专家表示，“一般搜索引擎无法搜索到 75 项内容”。话题搜索引擎的诞生是为了更大程度上提高搜索的“召回率”和“准确率”。主题搜索引擎通过对行业信息模型和用户模型的结构化采集或重组，提供更多、更专业、更个性化的行业相关服务。 1 主题搜索引擎功能模块 主题搜索引擎的主要主要结构和结构模块如图1所示。网络爬取模块Web Spider是主题搜索引擎的第一步。本模块从互联网海量信息中抓取，与搜索引擎的主题相关。比如你设计了一个电路理论学习的话题搜索引擎，你可以根据话题词抓取到教育网站或相关网站。该模块还包括对网页进行预处理，去除一些不符合主题规范的网页，然后进行网页净化，使其符合提取规范。第二步是信息提取和索引模块。该模块的主要目的是生成倒排索引并存储。在数据库中，方便在查询模块中提高查全率和查准率。该模块是主题搜索引擎中最重要的部分。最关键的一步是从第一步得到的大量网页中提取信息。从大量结构化和非结构化数据中提取信息。
　　然后对提取的信息进行中文分词，建立倒排索引，生成索引文件，存入数​​据库。第三步是设计查询页面和查询算法，让用户可以根据第二步得到的索引文件进行查询。这一步的关键是如何设计一个优秀的查询算法来评估网页的“重要性”。搜索引擎针对以上三个模块选择相应的关键技术进行相应搜索引擎的研发。这里选取三项关键技术进行详细介绍。分别是网络爬虫技术、中文分词技术、信息抽取技术。 2 中文分词技术 10 英语和其他西方语言使用空格将单个单词分隔成句子。分词比较简单，但中文以汉字为单位。句子中的词与词之间没有空格，汉字使用“一字多义”，不同字符组合中词的含义多种多样，给分词造成很大困难，对汉语词汇识别也造成很大困难。常用词约30,000个。词可分为单字词、二字词、……七字词等。据统计，双音节词约占73个。单音节词约占9个。三音节词占约17个 四个音节以上的词占约5个 现有的分词算法可分为三类：基于字符串匹配的分词方法、基于统计的分词方法和给予理解的分词方法。机械分词方法需要分词词典的支持。它具有效率高、算法简单的特点，但难以消除机械分割带来的歧义。准确率很差。统计分词法根据词的出现频率来判断该词出现的概率。这种方法可以有效地识别新词。分词方法耗费大量时间和空间，效率有限，可以让计算机模拟人类对句子的理解来识别单词。由于语言知识和语言规则的复杂性，该方法仍处于研究阶段。
　　基于字符串匹配的分词方法。这种方法也称为机械分词方法。它按照一定的策略将要分词的汉字字符串与分词词典中的词条进行匹配。如果你在字典中找到了一些如果字符串匹配成功，则识别出一个单词。根据扫描方向的串匹配方式不同，可分为正向匹配和反向匹配。根据不同长度的优先匹配，可以分为最大最长匹配和最小最短匹配。根据是否结合词性标注过程，可分为简单分词。方法和分词与标注相结合的集成方法。几种常用的机械分词方法如下： 正向最大匹配法的方向是从左到右，反向最大匹配法的方向是从右到左。最小分割是从右到左，以尽量减少每个句子中切出的单词数。上述方法也可以相互组合。中文单字构词的特点，正向最小匹配和反向最小匹配，一般很少用到。一般来说，反向匹配的分割精度略高于正向匹配，二义性较少。另一种方法是改进称为特征扫描或标记分割的扫描方法。优先识别和切分待分析字符串中一些特征明显的词。这些词可以作为断点，将原创字符串分割成几个较短的子字符串，然后机械分割，以降低匹配的错误率。另一种方法是将分词和词性标注相结合，利用丰富的词性信息帮助分词决策，并在标注过程中依次检查和调整分词结果，从而大大提高提高分割的准确性。
　　对于机械分词方法，可以建立一个通用的模型，正式表示为ASM或Automatic Segmentation Model。其中，匹配方向1表示正向，1表示反向。每次匹配失败后增加和减少字符串的长度。最大和最小匹配标志为 1 为最大匹配，1 为最小匹配。比如ASM就是前向减法最大匹配法，即MM法。 ASM就是逆减最大匹配法，即RMM法，等等。对于现代汉语，只有m 1 是一种实用的方法。该模型可用于比较各种方法的复杂性。假设字典的匹配过程采用顺序搜索和相同的初始词索引搜索方法，没有初始词索引的最小搜索次数为log。汉字总字数为12 14 并且将词典读入内存时，对于典型的词频分布减去词匹配ASM，基于统计的分词方法从形式上看是词的稳定组合，所以在上下文中同时出现的相邻词越多，就越有可能形成一个词。因此，字符与字符之间共现的频率或概率可以更好地反映为单词的可信度。可以统计语料中相邻共现字符的组合频率，计算出它们的相互出现信息。定义两个字符的相互出现信息。计算两个汉字A B 的相邻共现概率。互信息反映汉字之间组合关系的紧密程度。当接近度高于某个闭合值时，可以认为该词组可以构成一个词。
　　这种方法只需要统计语料中词组出现的频率，不需要对词典进行切分，所以也称为非词典切分法或统计分词法。但是，这种方法也有一定的局限性。它经常提取一些共现频率高但不是“this”、“one”、“you”、“my”、“many”等常用词组。常用词识别准确率差，时间和空间成本大。实际应用的统计分词系统必须使用一个基本的分词词典，用于字符串匹配和分词的常用词词典。同时，利用统计方法对一些新词进行识别，即串频统计和串匹配相结合，达到快速匹配分词的速度和效率。 Gao的特点是利用无词典分词结合上下文的优势，识别新词，自动消除歧义。哪种分词算法更准确，目前还没有定论。一个成熟的分词系统一般需要集成不同的算法。例如，有人提出了一种使用改进的马尔可夫N-gram语言模型的统计处理方法来处理分词中的歧义问题，以提高准确率。基于理解的分词方法 这种分词方法通过让计算机模拟人类对句子的理解来达到识别单词的效果。基本思想是在切词的同时进行句法语义分析，利用句法语义信息处理歧义。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统和通用控制部分。分词子系统在总控部分的协调下，可以获取单词、句子等的句法语义信息来判断分词的歧义，即模拟人们对句子的理解过程。
　　这种分词方法需要大量的语言知识和信息。由于汉语知识的普遍性和复杂性，很难将各种语言信息组织成机器可以直接读取的形式。因此，目前基于理解的分词系统还处于实验阶段。本课题选用ICTCLAS Institute Computing Technology Chinese Lexical Analysis System，一个基于Cascading Hidden Horse Model 10的中文词法分析系统。该系统的功能包括中文分词、词性标注、未注册词识别。分词准确率高达97 58。近期973专家组评价结果，基于角色标注的未注册词识别召回率达到90以上。中文姓名识别召回率接近98，分词和词性标注处理速度为543 5KB s。我们使用其完整的动态链接库ICTCLAS dll COM组件和对应的概率字典直接调用ICTCLAS。专业的爬虫技术我们把专业搜索引擎中使用的网络蜘蛛称为Topic Web Spider。主题网络蜘蛛只搜索特定领域的信息。它们用于专业搜索引擎系统，以满足特定人群的需求。随着人们对特定信息查询准确性要求的不断提高，专业搜索引擎越来越受到研究人员的关注。对于专业的搜索引擎系统，对主题网络蜘蛛的要求更高，搜索策略也更复杂。往往需要引入机器学习算法，使搜索具有适应性、学习性和进化性，使搜索到的网页尽可能接近。主题之间存在高度相关性。
　　1 专业搜索引擎中的网络蜘蛛模型。网络蜘蛛的任务是获取与当前主题相关的网页，并确定链接访问的顺序。它通常从用户查询、种子链接或种子页面等主题种子“种子集”开始，以循环迭代的方式访问互联网。在搜索过程中，网络蜘蛛根据链接在队列中的重要性决定下一个要访问的链接。整个过程如图2所示。 2专业网络爬虫模型 图SpecificSearch Engine 从图2可以看出，专业搜索引擎网络蜘蛛模型的核心是链接值的计算和优先级控制器。它的作用是计算链接与话题的相关性，计算链接值来确定链接。访问顺序。话题网蜘蛛必须至少包括以下三个方面。启动“种子”链接，因为主题网络蜘蛛必须抓取尽可能多的与主题相关的网页。这就需要一组非常好的“种子”作为网络蜘蛛爬行的起始页面。这些好的“种子”页面和主题是必需的。的相关性非常高，通过这些“种子”页面，您可以找到尽可能多的其他主题相关页面。 10 11 话题关键词，因为话题网蜘蛛只抓取话题相关的页面，过滤掉与话题无关的页面。它需要网络蜘蛛以一组主题区分性很强的关键词进入搜索过程。这组关键词必须充分体现主题内容，并且能够区分其他主题，也就是说主题关键词都是 查看全部

　　SEO优化分为站内优化，那你们了解的知识吗？
　　SEO优化分为站内优化和站外优化。你知道现场优化的知识吗？小编帮你整理了以下一些相关资料，一起来跟小编一起看看吧。
　　首先，登陆页面的内容是解决问题而不是仅仅描述问题
　　比如，当有人搜索“结婚穿什么衣服”时，最好的页面内容应该引向几个方面：【20款男嘉宾推荐婚礼搭配】和【精选搭配购买信息】。因为这个搜索词背后的用户猜测他要去参加一个婚礼，他的问题最终的解决方案是在哪里买衣服，而不是让他学习如何搭配衣服。所以在优化这个关键词的时候，我们的内容要满足他最终的需求，这样引流和转化的效果会更好。
　　其次，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，没人愿意给你等待的机会，所以【k14】打开加载速度比任何优化点都重要。开放时间越短，用户满意度越高。搜索引擎也是如此。所以在优化的时候，考虑可以做哪些点来加速，比如CDN、去除无用代码、服务器宽带升级、缓存、页面瘦身、纯静态页面等优化动作。
　　
　　三、增强用户界面、用户体验和品牌，以获得信任和参与
　　很多用户打开网站后会有第一印象，好山寨，好土鳖，这么专业不是我们想要的结果。页面设计需要UI&UX的投入和品牌自身的口碑背书，否则用户很难在网站中产生信任感和参与感。最实用的方式是参考行业内比较好的网站进行模仿，购买付费版的网站模板，或者让用户参与每一个设计过程。
　　四、避免各种促使用户离开页面的元素
　　大量的弹窗、固定凸窗、广告位会让用户反感，放弃整个浏览过程。这是优化过程中要避免和去除的部分。考虑以更原生的方式植入这些元素或奖励用户完成该过程。同时避免蜘蛛在代码使用中被搜索引擎封禁或难以捕捉降级的可能。
　　五、关键词植入
　　常规的关键词植入（爆老师称之为填词）还要继续做，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，这里不再赘述，大家都明白了。
　　六、主题模型的注入
　　仅仅填写#5个词是不够的，因为太机械会失去文本用户体验。所以我们要做一个主题模型，比如【k5】【婚纱搭配】我们可以延伸到tuxedo，婚纱，婚纱背心，婚纱礼服，wedding fair等相关词。形成一个大主题，这样的页面内容会让关键词排名更全面，对更多用户有帮助。同时搜索引擎可以解释你要推送的话题内容与婚纱相关。
　　七、显示文本的深度优化
　　排名显示的信息对点击率非常重要，所以我们可能要影响显示的信息（主要是title、desc、url）。这些元素在内容上需要优化：标题的创意、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。
　　八、创造独特有价值的内容
　　归根结底，营销离不开内容质量。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) 内容必须是有用的、高价值的、高可信的、有趣的。值得采集的点都在里面。 3)与其他内容相比，没有重复性，深度更强大。 4) 打开更快（无广告），可以在不同终端上阅读。 5) 能产生表扬、惊喜、快乐、思考等情绪性想法。 6) 可以达到一定的转发和传播力。 7) 能够使用完整、准确、独特的信息来解决或回答问题。 查看全部

　　
大数据在搜索引擎效果测试和优化中有哪些应用价值
　　智能准确的大数据有助于百度搜索优化
　　IT168净12-31 14:04
　　近年来，大数据已成为信息技术最关注的热点之一。各行各业都在讨论如何使用大数据创造商业价值。一段时间以来，人们意见分歧，各种大数据应用程序相继出现。作为全球最大的中文搜索引擎，百度每天响应来自138个国家和地区的60亿次搜索请求。这是一家拥有大数据的公司。在数据为王的信息时代，百度搜索如何应用大数据？大数据在搜索引擎性能测试和优化中的应用价值是什么？
　　在百度的第二个开放研究计划中，南开大学的阮兴华和张建中共同承担了IT主题研究项目“机器学习在搜索引擎效果测试和改进中的应用”。据了解，该项目是百度利用大数据分析搜索引擎缺陷，优化搜索引擎的成功案例之一。
　　根据阮兴华，参加“机器学习在搜索引擎效果测试和改进中的应用”项目的成员主要是张欣，李卓，张敏等，以及研究生张雯，南开朱小溪大学，他和南开大学的张建中教授作为双方之间的接口，负责该项目的实施。
　　“ Internet上的网页数量众多，内容样式各异，少数网页仍存在内容欺骗，并且用户的需求以不同的方式表达。因此，不可避免地要进行一些搜索结果不好，不能满足用户需求，在这种情况下，我们将其称为不良案例或产品缺陷，我们的项目是通过机器学习方法自动或半自动地挖掘不良案例，然后促进产品的有针对性的改进；其次，通过对海量数据的分析，找到了改进产品的想法和解决方案，并促进了改进产品效果和体验的实现。”在谈到项目的起点时，阮兴华说，搜索引擎并不能为每个查询提供最佳结果，在某些不良情况下，用户需求无法满足，体验也不佳，他们需要分析并找到这些问题。基于大量搜索数据的不良案例，促进产品升级和改进，并使搜索引擎更加准确。
　　在研究过程中，他们发现了多种不良案例，例如没有官方网站结果，搜索结果摘要不佳或没有摘要，相关性差，搜索字词的错误纠正等。为此，他们建立了十多个案例针对大搜索缺陷挖掘模型，建立了“用户满意度挖掘模型”，“可寻址搜索挖掘模型”，“纠错词不良案例挖掘模型”以及其他不同类型的不良案例挖掘方法。在过去的一年中，已挖掘出超过50,000种产品缺陷，有效地促进了产品升级和改进，并成为产品升级决策的重要参考。
　　例如，当用户使用搜索引擎查找某个URL时，由于查询字词不正确，相关度排名不正确或相关性不合理等原因，用户想要的URL可能不会出现在搜索结果中。或者所需的URL相对较晚。阮兴华和他的团队所做的部分工作是查找此类信息并准确显示真实的官方网站。仅这部分工作为产品系列挖掘了大量准确的官方网站数据，从而大大改善了性能。这提高了满足寻址要求的满意度，并为用户提供了更准确的搜索结果。
　　“为了使搜索结果更准确，用户体验更好，我们在本项目中通过数据分析做了很多优化工作。例如，用户在百度上搜索刘德华。搜索结果不仅在显示刘德华的相关信息的同时，在页面右侧，“其他人搜索”显示了与刘德华密切相关的人。更贴切的是，在“相关搜索”中有与刘德华相关的各种搜索热词。在页面底部，我们使用数据分析针对“其他人搜索”和“相关搜索”区域的拟议改进措施，有效地提高了这两个区域的点击率。根据我们的数据统计， “信息百科全书”“其他人搜索”卡在“进出策略优化”中，我们的项目研究结果使“其他人搜索”的点击率提高了1 1. 4％；在优化“相关搜索”结果之后，我们带来了约17％的“相关搜索”结果点击收入。这些数据充分表明，我们在大数据挖掘中获得的价值判断是正确的，而且对网民需求的分析也更加到位。”
　　
　　智能精确的大数据有助于百度搜索优化
　　
　　智能精确的大数据有助于百度搜索优化
　　据报道，“机器学习在搜索引擎效果测试和改进中的应用”项目取得了非常丰硕的成果，这从技术发展和人员培训的角度都具有重要意义。 “该项目取得了9项技术成果，发表了论文，获得了3项相关专利。其中一项专利也被评为百度一流专利，我们的项目也被授予百度最高质量主管。创新奖，这些成就和荣誉对我们非常有激励作用。”阮兴华在“机器学习在搜索引擎性能测试和改进中的应用”项目中获得如此丰硕的成果表示高兴。此外，他还指出，参与该项目的两名实习生张雯和朱晓曦也已通过学校招募正式加入，不久将成为其中的一员。此外，通过该项目，百度与南开大学计算机与控制工程学院建立了测试课程合作关系，加深了外界对测试的认识以及百度的质量部门，也为校企合作培养人才提供了平台。 。这种合作的意外收获。
　　“一旦在项目中发现不良案例，我们将对其进行分析和分类并推广解决方案。因此，随着项目的进展，我们的研究结果将继续在线并应用于为用户提供更准确和智能的搜索服务及时”对于研究成果的应用，阮兴华感到非常自豪。 “在2013年的一年研究中，我们已经积累了一些基于大数据的搜索引擎缺陷分析和产品改进方面的积累。将来，我们将进一步优化不同的缺陷。挖掘模型可以发现搜索引擎不同维度的缺陷。更全面，更快速，加快产品迭代速度，并允许用户使用更智能，更准确的搜索引擎。” 查看全部

　　
试论基于马尔可夫混合模型的电子商务搜索引擎用户行为
　　
　　基于Markov混合模型的电子商务搜索引擎的用户行为聚类doc基于Markov混合模型的电子商务搜索引擎用户行为聚类基于Markov混合模型的电子商务搜索引擎用户行为聚类指南esearchengineofE- Merceo假设每个用户的行为都被随机地分配给特定集群，贝叶斯-贝叶斯-英-杨式谐波搜索引擎的用户行为模式聚类模型假设每种类型的用户行为都可以表示为马尔可夫模型。当用户使用搜索引擎时，每个用户都以一定的概率属于某个集群。用户的行为顺序由相应的马尔可夫模型确定。同时，为了解决参数估计和自动模型选择的原因，将贝叶斯阴阳和谐学习理论应用于混合模型。提出了该模型的和谐度函数和自适应梯度算法。仿真实验结果表明，这是最传统的算法。与基于贝叶斯阴阳机的自适应梯度算法相比，期望EM算法能够更有效，更准确地进行参数学习和模型选择。最后，将提出的聚类策略应用于实际的电子商务搜索引擎点击日志，以进行初步验证。此模型的有效性关键词马尔可夫模型所需的最大贝叶斯聚类算法模型杨机和谐功能AClusteringthepatternsofuserbehaviorsofEmercesearchenginebasedonthemixtureofMarkovmodelsClusteringuserbehaviorpatternsofEmercesearchenginebasedonmixtureofMarkovmodelsQINJun1XIAORong21SchoolofputerScienceSouthCentralUniversityofNationalitiesarkovmodelsisproposedtosolvethisproblemonthesearchengineofE-merceodelassumesthatthebehaviorsofeverycustomerodelandeveryuserisassignedtoaparticularc lusterrandomlyBasedonBayesianYing-Yangharmonylearningtheoryacorrespondingharmonyfunctionandanadaptivegradientalgorithmaredesignedtodealeter-learningandmodel-selectiontasksTheexperimentalresultshocanachievethemodel-selectionandthepara-learningmoreautomaticallyanddonefficientlyAtlastthiscaptureapply
　　
　　简介分析搜索引擎日志中的用户行为模式可以帮助我们深入了解用户如何与系统交互，并且可以应用于许多领域，例如改善用户界面设计1提高搜索结果的相关性2-3个性化搜索结果4 5优化系统性能6等。许多学者对通用搜索引擎日志的分析进行了大量研究。 7-8随着电子商务的发展，越来越多的用户使用搜索引擎查找所需的产品。与普通搜索引擎的比较电子商务搜索引擎的用户有许多不同的行为。用户不仅可以点击搜索结果，还可以购买感兴趣的商品。表1给出了一些来自用户操作序列的示例。根据点击序列数据，用户行为模式的聚类是深入分析用户行为的基础。基于距离的聚类策略对静态矢量特征数据聚类具有良好的效果。但是，由于本文研究的用户点击行为数据显然是动态的，因此用户不断地从一个动作跳到下一个动作。考虑使用向量表示序列的每个组件代表相应动作的出现次数，并且可能会使用基于距离的策略（例如Kmeans），这可能会失去用户的行为。 3关于基于马尔可夫混合模型的电子商务搜索引擎用户行为聚类指南的动态性质，影响聚类效果的是，一些学者使用马尔可夫混合模型或隐马尔可夫混合模型9对用户的X页面浏览行为进行建模。受此启发，本文打算使用马尔可夫混合模型来评估使用电子商务搜索引擎的用户的行为。进行建模并使用基于模型的聚类策略来反映用户操作的动态。对于基于模型的聚类策略，通常使用ExpectationMaximizationEM算法来估计参数，但是该策略的前提是必须知道组件模型的数量K。并针对本文基于ationCriterionAIC贝叶斯信息准则BayesianInformatio的电子商务搜索引擎用户行为聚类论文数据的马尔可夫混合模型
　　
　　nCriterionBIC和最小描述长度MinimumDescriptionLengthMDL等，但是对于不同的K值需要重复整个参数估计过程，这会消耗大量的计算时间。它可以用来解释许多现有的学习策略，并为基于有限样本集的混合模型的学习原因提供了一种新的机制。它可以用于在模型选择时实现参数估计。核心是最大化和声功能HarmonyFunctionJinodeclickbuy其他文本采用一个集来表示Ss0s14，然后将URL映射到这些动作2如何区分不同的串行IP地址不足以区分不同的用户，并且用户可能会更多地使用搜索引擎而不是每天一次。每个URL请求的cookieid记录在日志文件中。因此，本文假定cookieid和IP地址可以唯一地标识用户操作序列，并且根据URL映射生成的操作按时间顺序保留。如果同一用户的两个动作之间的时间间隔超过30m，则认为这是两个不同的序列，并获得一个近似值。由1800万个序列组成的数据集表示为OOnn1N。每个序列On由集合S中的状态组成，例如On01212134。结论为了分析电子商务X站搜索引擎的用户行为模式，本文提出使用一阶Markov混合模型。为用户的动作序列建模并使用基于模型的策略来聚类用户行为。与基于距离的聚类算法相比，该聚类策略可以更好地反映用户行为的动态特征，同时可以用于基于模型的聚类。策略组件模型K的数量是重要的前提。选择K的原因通常是选择多个不同的K值来训练不同的模型。根据诸如AIC或BIC之类的标准选择K值具有高的计算成本。本文将贝叶斯阴阳和谐学习理论应用于马尔可夫混合模型。提出该模型的和声函数和自适应梯度算法可以更好地解决参数学习问题。同时，模型会自动选择原因。实验结果表明，与EM算法相比，它是基于Bayi的。 Yesin-Yin-Yang机器的自适应梯度算法可以更有效地执行参数学习和模型选择。最后，将马尔可夫混合模型和自适应梯度算法应用于电子商务搜索引擎用户行为模式聚类，验证了本文提出的策略的可行性。研究计划的下一步包括首先采用高阶马尔可夫模型作为组件模型，这使得有可能在序列中对更大范围的依赖性进行建模。其次，它可以对序列的持续时间建模。诸如指数衰减模型之类的多个持续时间模型用作混合模型的组成部分。这些改进将使我们能够更准确地分析用户行为模式。此外，我们还将基于此聚类结果进一步分析用户行为，例如不同类型的用户操作序列。列长分析，搜索结果，相关性分析，用户的高级搜索行为等。基于Markov混合模型指南geDiscoveryandDataMiningNeixturesofhiddenMarkovmodelsCPress200231-4310XULBayesianYingYangYachingclusteringandnumberofclustersJPatternRecognitionLADEAH_NEP-ENC-CNI-167-A 查看全部

　　聊城市委党校山东聊城252059开源主题图引擎TM4J抛砖引玉
　　指南：本主题组合论文样本论文是一项免费的优秀学术论文样本论文，可作为相关写作的参考。
　　赵金海1满洪芳1张小玉2
　　（1。聊城大学图书馆，山东聊城252059； 2。论文模型，聊城党校，山东聊城25205 9）
　　摘要：从理论和实践的角度，解释主题地图搜索引擎TM4J，主项目及其子项目的组成结构，并分析TM4J界面层，基本执行层，合并执行层，兼容性层等。它被认为是传统分类工具的替代品，是用于识别和搜索文档，组织和管理数字知识的重要工具之一一.
　　关键词：TM4J； TMDM后端； TMAPI；主题地图搜索引擎
　　前言
　　ISO TopicMaps作为知识组织，索引和定位的新兴技术，在组织管理以及知识的检索和利用领域中发挥着重要作用。作为实现主题图管理知识开源的重要应用工具，自KalAhmed创建TM4J以来，主题图引擎（TM4J）已升级到第二代主题图索引，并已发展成为主题开发的核心支持平台地图。为此，本文对此进行了研究和分析，并提出了建议。
　　一、 TM4J
　　（[一)概述
　　开放源代码主题地图引擎TM4J是用J论文模板编写的工具箱，该模板专门处理主题地图信息，或者它旨在为开放源J论文模板提供主题地图开发的开发套件。主要目的是创建一个开放源代码工具，该工具可以处理和修改TM API（主题地图应用程序界面），管理连续存储内存和基于Ozone对象的数据库。对于专题图数据处理，TM4J可以支持基于内存的关系数据库和面向对象的数据库。不同的存储方式：为了使用Tolog语言查询主题图，分解XTM或LTM语法文件的主题图，可以使用Hibernate绘图工具，用于设计相关的数据库主题图；使用XTM语法文件重写主题图，它可以提供一个有效的界面。 TM4J具有8个Intel Xeon E5335内核和16GiB缓存，64位Linux 2. 6. 25操作系统，编码超过9000行，每个文件具有近111个主题组（2 4. 6个主题和2 2. 5个）二进制关联）。大多数文档主题收录2到3个标识符。它可以提供一套标准技术来构建和共享知识，定义复杂且不断变化的知识结构，并以识别知识的形式使用元数据来解决知识组织所面临的存储，检索和共享问题。通过主题地图API检索主题地图数据不仅支持，而且还支持大多数开源主题地图处理器。论文样本网站（）提供了有关安装，研发和命令行工具的文档和信息。登录*（net / projects / tm4j / files /）下载并尝试。
　　（[二) TM4J的功能和特征
　　2004年，针对旧版本XTM1发行了TM4J。 O标准的097版本。 2006年，主题地图标准（主题地图数据模式[IS0132502]，XTM 2. 0 [IS0132503]）发布并应用于许多项目。 TM4J源版本和编辑版本已合并，计算和统计信息主题图的命令行可以存储在JAR文件（tmp3.jar）中并执行XTM，它可以提供适用于主题图的入口，执行界面和退出界面XTM DTD（XML主题映射文件类型定义）编码，默认为Execute J论文模板的程序包。控制主题图和相关索引，最后链接到普通或XTM主题图。为了维护TM4J097版本的结构，尤其是在不支持TMDM讨论时，使用TM4J的子术语“ TM4J1”。在描述重要结构变化的过程中，使用了术语“ TM4J2”。 TM4J已从1.0升级到2. 0，即第二代主题地图引擎保留了TM4J新后端的设计原理，并具有以下特点：①完全支持XTM Standard； ②广泛的命令行主题图统计工具； ③自动合并两个或多个主题图命令行工具； ④使用Hypergraph可视化工具编译实验导航界面； ⑤将主题图存储在面向对象的数据库Ozone中； ⑥导入，导出或交换XTM和LTM格式文件； ⑦执行tolog查询语言。此外，可以将小型XTM 2.0文件合并为大型XTM文件，并且可以以多种方式更新主题地图引擎。
　　（[三) TM4J项目
　　TM4J的项目包括：
　　1) TM4J搜索引擎。用J纸模型a编写的主题地图搜索引擎，提供J纸模型aAPI，支持Tolog查询语言，并输入XTM和LTM语法。
　　2) TMN纸模板。用于主题地图浏览的J纸模板/桌面应用程序项目。通过基于图形的直观用户界面，链接支持TM4J后端主题图。导航时，使用符合触摸图形库标准的旋转GUI（图形用户界面）和动态图形GUI描述主题图，最后编译主题图浏览器，编辑器和参考执行工具箱。
　　3) Panckoucke。为主题图的描述而编译的抽象图片库，可以根据特定的语法规则将主题图中的数据“升级”为应用程序数据。除了不受限制外，各种数据还可以用J论文模型a的数据结构和XML方法表示。
　　4) TM4Web。为了将TM4J引擎与网络应用程序框图集成在一起，TMWeb提供了一组编码和参考工具，并且还是用于创建，操作和发布主题图的开源工具。通过导航栏链接到TM4J该项目可以提供连续性工具，例如核心主题图API +内存，连续存储，查询和分解。
　　5) TMBrowse。用于浏览主题地图的桌面应用程序。通过Jakarta高速样式引擎，可以提交稳定或动态的主题地图框架，并且Web前端Velocity / Struts集成了浏览主题地图的参考行为*。
　　6) Apache＆amp;急性，茧和结构。前者是围绕基于Spring框架的分离概念构建的框架，通常用作数据提取，转换和加载的工具，或用作系统之间的数据传输站。后者。它是用于开发J论文Web应用程序的开源Web应用程序框架，也是J论文a中最早的MVC（模型视图控制器）框架。通过J论文的Servlet API的使用和扩展，鼓励开发人员采用（MVC）框架。
　　二、 TH4J TIDII接口，主要部门和子系统
　　（[一) TM4J TMDM接口层结构关系图
　　TM4JTMDM接口的新处理系统包括：①兼容层：主题执行，主题执行和主题图执行； ②基本层：基本主题，基本主题和基本主题图。 ③合并主题地图视图：合并主题，合并主题地图和合并主题地图查看器。他们可以在已设计的不同主题级别内进行有效的沟通。下图显示了主题层和子系统（请参见图1）
　　
　　（[二) TM4J1兼容层（兼容层）
　　该包的这一层（org.tm4j。论文样本cmap.tm4jl）收录主题映射行为，主题行为，基本名称行为，变体行为（当前未实现），时间行为，关联行为，成员行为和作用域对象行为（抽象类别）和主题图对象行为（抽象类别）。每个主题图行为都收录一个基本主题图和合并的主题图。合并主题的读取过程应直接提交给合并层对象，同时，将写入存储的过程也提交给基本层对象。
　　（[三) TMDM Basic实现层（读写访问）
　　此包的这一层（org.tm4j。论文示例cmap.tmdm。basic）收录TMDM对象级别的描述，例如基本主题图，基本主题，基本主题标题，基本变体，基本事件，基本关联，基本协会角色，基本可控制范围（抽象级别），基本范围，基本可扩展范围（抽象级别）和基本主题图结构（抽象级别）。每个级别都可以操作相应的TMDM接口。在ModeIViewControl ler设计中，它收录。具有此模式的层意味着修改主题图的动作取决于基本层，即，它仅起到存储的作用。对于已合并的两个基本主题对象，仅将引用添加到基本主题对象。可以（直接）查询合并基本主题标题的合并集。仅当不存在此合并规则时，基本层才能有效地描述主题图。该基本主题图的合成行为可以有效地促进图层合并。
　　（[四) TMDM合并的实现层（mergedmplementation放置）（只读访问）
　　该包的这一层（org.tm4j。论文示例cmap.tmdm.merged）收录合并的主题图，合并的主题，合并的主题标题，合并的变体（当前不可执行），合并的事件，合并的关联，合并的关联角色，合并的可扩展范围（抽象级别），合并的范围，合并的可扩展范围（抽象级别），合并的专题图结构（抽象级别）以及每个级别的TMDM接口性能和其他内容的只读执行。在模式查看控制器（ModeIViewControl ler）设计中，存在一组可以忽略合并规则的主题图内部视图。每当您看到主题图发生更改时，单击一个事件，合并的主题图就会相应地更新。
　　（[五) Topic Map Event Lis-tener（Topic Map Event Lis-tener）
　　与TM4J1相比，TM4J2主要事件处理模型发生了根本变化，尤其是在重新设计的事件处理模型中。在TM4J1中，J论文模型的组件属性更改了纸模型文章，或者J论文模型论文的组件被拒绝。注册时纸模板的更改与所关注的特殊对象的性质恰好相反。通常由字符串的性质决定。因此，新事件的处理模式不适用于字符串的参数，也不适用于枚举的常量。而且，每个主题图都有一个唯一的正确的事件作文样本作文，其他主题图不收录事件作文样本作文。
　　三、组合主题图的执行
　　（[一)观看组合的主题图片
　　TMDM合并执行层中的模式浏览器控制器（Mod-eIViewControl ler）收录一个主题图内部视图。每当主题图（即基本主题图（BasicTopicMap））发生变化时，合并的主题图都会相应地更新。在更新期间，合并的主题图本身可能是针对下游收件人的操作。例如，它碰到一个事件，即两个以前分离的合并主题地图结构（MergedTopicMapConstructs）现在被合并在一起。在实际应用中，您可以按照说明的方式相应地更新用户界面。通过合并层查看是唯一的方法，只要可以执行只读TMDM接口层，就不必执行读写TMDM接口层。
　　Xmind子主题合并：韩蕾《汉武大帝》开场和收尾主题曲合并版
　　（[二)描述组合的主题图
　　内部，每个合并的主题地图结构（Merged-TopicMapConstructis）被描述为一个独立的上游可读主题地图结构（ReadableTopicMapConstructs）目录，该目录被引用并与合并的主题地图查看器（MergedTopicMapView）合并。结合在一起。特殊合并主题图的大多数补充索引信息都存储在合并主题图浏览对象中，并附加到每个合并主题图的合并主题图结构上。索引之一它是用于合并主题图的结构的项目标识符或对象标识符，并且收录将图纸模板引导至合并主题结构的图。上游可读主题地图结构每次接受附加项目标识符时，都会相应地合并。主题索引结构在附加标识符下的索引中注册。对于此附加标识符，如果已经有一个条目，则将其合并。同样，目标纸张模板应以相同的方式处理。目前，还没有执行主题的合并和分类。
　　（[三)更新合并的主题图
　　在每个主题的组合叙述中，都有与答案的描述对象等效的答案的TMDM定义叙述。如果每个字段中两个对象相等，则答案对象本身相等。回答类单词。段的选择受TMDM等效规则的指导。无论创建或修改叙述如何，都必须在合并的主题图浏览对象的正确索引中输入正确的答案对象。如果索引已经在新的答案对象中，则存在答案对象，并且两个答案的叙述相同，它们将立即合并。如果合并主题，则必须更新与该主题引用相关的所有对象。因此，为了追求某种特性，每个合并主题都保留了几组指向合并主题的合并主题图结构。每一组必须针对一个特征。合并后，它必须跨越几套结构。为了依靠合并的主题地图结构（MergedTopicMapConstructs），功能标准也将相应更新。这也意味着他们的答案也将改变，以反映新的价值，而新的价值又可以带来更多的综合绩效。
　　四、结论
　　到目前为止，TM4J已经开发了合并和优化的“ TMDM”后端协议以及未合并的优化“ TMDM”后端协议。基于主题图在知识管理中的灵活性和可表达性，TM4J取得了更好的效果。主题图的组织和管理知识有效地解决了分类法在文档分类方面的不足，尤其是在数字文档的主题集成和导航方面，它是替代传统分类工具以在将来识别和检索文档的理想工具。 2015年，中国对各行业主题图和实验的研究逐渐增多，发表了大量相关论文，有力地促进了数字知识管理的研究。对TM4J的各种项目机制结构的研究，介绍和推广具有重大的现实意义和深远的历史意义。
　　参考
　　[1]卡尔·艾哈迈德（Kal Ahmed）等人。 ISO TM4J [S]。
　　[2] [0L]，[2010-01-16]。 http：// tmra。 de / 2008 / talks / pdfl207-22 6. pdf
　　[4]朱良兵。关键词：开源主题地图引擎TM4J现代图书情报技术，2006（1 0)：66-7 0。
　　[5]与[2]相同
<p>[6]本杰明·博克（Benjamin Bock）。主题地图中间件”硕士学位论文，德国莱比锡大学（200年5月8)。[01]。[2010-02-26]。信息ik。uni-leipzig.de/ bocklpublications / Bock2008TopicMapsMiddle-wa re。pdf 查看全部

　　基于WEB用户模型的搜索引擎结果推荐系统,(图)
　　随着网络技术的出现，互联网已成为人们获取信息的主要手段。但是，面对互联网提供的大量信息，人们通常陷入信息过载的困境。搜索引擎应用程序可以在某种程度上帮助用户解决此问题，但是当前的搜索引擎无法积极帮助用户提出个性化建议，也无法满足用户的信息差异化需求。提出了一种基于WEB用户模型的搜索引擎结果推荐系统。目的是帮助用户更快，更准确地获取他们感兴趣的信息。首先，对用户兴趣模型的关键技术进行了深入的研究和分析，包括数据源的获取，用户兴趣模型的表示方法，用户建模技术和模型更新技术。同时，对传统的搜索引擎系统也进行了研究和分析。在以上关键技术研究的基础上，提出了一种利用系统自动建模技术的面向单一用户的用户兴趣模型。通过自动读取用户的IE浏览历史记录来获得用户模型的数据源。系统对数据源进行预处理，中文分词等操作，构造每页的特征向量，最后对每页的特征向量进行整合，形成用户的兴趣模型。最后，构建了基于WEB用户兴趣模型的个性化搜索引擎系统。该系统结合了用户的兴趣模型，并计算了传统搜索引擎返回的查询结果集与用户的兴趣模型之间的相似度，并将其与用户的兴趣模型进行比较。具有较高兴趣相似度的结果页面将首先显示给用户。还对系统的各个步骤进行了实验，并给出了结果。实验结果表明，基于用户模型的个性化系统返回的查询结果与用户的兴趣偏好非常吻合，极大地提高了用户信息检索的效率。基于用户兴趣模型的信息推荐方法还有许多其他应用，例如：1)广告投放，在投放过程中根据用户兴趣模型判断合适的程度； 2)个人信息代理商。对于个人应用程序，基于个人兴趣模型，它可以自动确定某些页面中的个人兴趣程度，例如在浏览bbs或其他信息时，它可以快速定位。用户兴趣建模的研究与应用对于提高网络用户效率具有十分积极的意义。 查看全部

　　信息检索中,如何从伪相关反馈中挖掘术语词进行推荐
　　搜索引擎技术的发展和应用改变了人们获取信息的方式。但是，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，但主题偏移问题将对优化效果产生负面影响，并降低检索性能。对于查询扩展，从伪相关反馈文档中获取扩展词后，通常将它们简单地拼接到原创查询中。此方法不测量查询词和扩展词之间的相关性，而是对返回的文档进行排名。产生影响。对于查询推荐，由于搜索专业化程度的提高，如何从伪相关反馈文档中挖掘术语进行推荐，以及如何获得查询词与推荐词之间的语义关系。本文从以下三个方面进行研究：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得反馈文档，并使用LDA主题模型对其进行建模；然后使用基于吉布斯采样和词嵌入的方法来推断查询语句的主题，从而确定相关主题，并根据主题模型对候选词获取方法进行改进。实验表明，词嵌入方法从语义学的角度对查询进行了多方面的描述，并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；然后进行特征计算，包括从词嵌入中获得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，执行第二次搜索以返回结果。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.提出术语推荐方法以进一步改善用户体验。首先，术语词典用于从伪相关反馈文档中提取术语文档。在对术语文档进行建模之后，使用主题推理策略来获取候选术语。然后建立关系识别算法，将监督方法与非监督方法进行合并，挖掘查询词与术语词之间的语义关系，并向用户推荐具有语义关系的词。实验表明，该方法可以更好地满足用户的搜索需求。 查看全部

　　农业信息资源,“三农”用户只能兴叹(组图)
　　[摘要]：截至2009年底，互联网上有超过30,000个与农业相关的网站，积累了丰富的信息资源，例如农业技术，市场信息，政策法规和农业消息。但是，由于缺乏互联网信息资源的统一形式表达，信息异质，异质，分散，重复现象严重，形成了“信息孤岛”，难以发挥农业信息资源的综合效应。同时，由于农民的文化水平和计算机操作能力的限制，“三农”用户难以使用传统的搜索工具直接进行交互，捕获和过滤个性化信息。面对庞大的农业信息资源，“三农”用户只能兴奋地叹息，“信息泛滥”的问题十分严重。因此，建立专业化，个性化，智能化的农业搜索模型和相应的搜索引擎系统具有重要意义。本文基于开放，分散，等级，演进和庞大等互联网的基本特征，提出了一种复杂的农业自适应搜索模型。该模型建立了农业信息资源发现，信息获取，信息处理和用户服务实体的联盟。通过实体与网络资源，网页的实体与内容，网页的表达形式，实体与用户的个人需求之间的学习和适应机制，实现了匹配机制。适应复杂而动态的Internet环境提高了农业搜索引擎的召回率和准确性，并解决了新一代搜索引擎面临的核心问题。针对农业互联网资源的动态性和高度分散的特点，提出一种自适应农业深度Web资源发现算法AADWED（自适应农业深度Web入口发现）算法。
　　此算法通过不断地从样本中学习适当的查询表达式并将其提交给一般搜索引擎，从而有效地获取了域Deep Web资源条目页面。实验表明，该算法大大提高了农业领域深层Web资源发现的收益。针对网站页面呈现多样性和动态性的特点，提出了一种自适应的Web结构化数据提取算法。该算法基于MDR算法，提出了一种基于相对熵的页面去噪算法，提高了Web结构化数据提取的准确性。针对互联网上大量农业数据描述不完整和冗余的问题，本文着重研究农产品价格，供求等信息和基于语义的数据的空间属性的自动标注。冗余处理问题，从而改善了数据。系统的质量和可用性为准确的检索和视觉分析服务提供了基础。针对不同Web用户的个性化需求，提出了一种基于FCA的用户兴趣主题自动挖掘算法。所挖掘的兴趣主题模式被描述为一组正式概念，并且兴趣概念模式之间的连接在概念格中显示和描述，这有助于用户理解。本文还提出了一种计算文档和用户感兴趣的主题之间的相关性的方法。通过对比实验证明该方法是有效的。最后，在提出的农业综合自适应搜索模型的基础上，设计并实现了农业垂直搜索引擎系统“中国搜农”。该系统已开始向外界大规模开放服务，并已在许多省市推广和应用。 查看全部