解决方案:自媒体一键分发工具有哪些？如何操作？
　　做自媒体的时候，经常会有多个平台的账号。这时候，你就需要定期将这些内容发布到不同的平台上。有时操作会稍微麻烦一点。自媒体一键发布工具 什么？
　　自媒体一键分发工具有哪些？
　　1. 新媒体经理
　　
　　该工具只需在浏览器端安装插件即可运行，方便实用，可轻松通过网页管理多个账户。安装插件后，我们只需要将自媒体账号与其绑定即可实现一键登录。除了快速登录功能外，还自带热搜、多发、排版等诸多实用功能，操作非常简单。如果您想查看任何内容，只需单击它。
　　2.乐观
　　它本身也是一个自媒体平台。我们可以在上面发文章获取收入。它最大的功能是账户管理。我们可以直接在上面采集热门文章，编辑文章。创建完成后，可以一键分发到多个平台。目前可管理16个自媒体平台。同时，我们也可以通过它来监测竞争对手的数据，阅读量和评论量一目了然。
　　3.简化媒体
　　本工具需要下载客户端APP。下载后，我们可以通过邮箱、QQ、手机号等方式登录，这个工具具有很强的管理能力。号称3秒一键分发100个自媒体账号，支持目前大部分自媒体平台的管理。具有一键分发、素材采集
、文章编辑等功能。
　　
　　4.微微宝多功能平台助手
　　这个工具目前管理的平台比较少，只支持8个平台。注册平台较少的朋友可以使用。主要功能是一键多发。大家下载的时候一定要注意。如果成为专业版微博公众号，则只能管理微信公众号。当然，如果你只是运营公众号，可以下载这个版本使用，实用方便。
　　5.小云蜂巢
　　本工具还需要下载客户端，有Windows版和Mac版，根据电脑系统下载即可，具有一站式账号管理、素材采集、内容创作等诸多功能，并且有上面有很多正版图片可以用，它会根据你的文章关键词自动匹配合适的图片，非常适合不会配图的朋友。同时也是一个广告交易平台，但是目前可以接入的平台比较少。
　　自媒体分发工具有很多，但是大家要找到一款好用又好用的工具并不容易。你首先要了解这些工具的优缺点，同时了解相应的功能和使用方法。选择最适合您的。
　　解决方案:“生成式技术”正在颠覆人类创作！
　　整理 | 王其龙
　　近六个月来，AI写小说、绘画、剪辑视频等热点新闻风靡全球。现在只需要在键盘上敲几下关键词，AI就可以在烧录我们的显卡的同时画出美丽的图画，为未来的创业打开一个全新的应用世界。
　　人类现在拥有大量优质、廉价、快速的AI模型来生成文本、图像、视频、软件代码、音乐、声音和3D建模，而且这些AI模型不存在版权和抄袭问题。这个机会可能会引起自加密货币问世以来互联网的最大变革。
　　过去两年，硅谷明星早期投资机构NFX的创始合伙人James Currier在该领域投资了4家公司，并计划在未来一年进行更多投资。本文基于 James Currier 在 NFX 博客上发表的文章，为所有热切关注 AI 潜力的企业家和开发者介绍了这场人机协作的新革命。
　　AI的获奖作品。你喜欢AI的画吗？
　　像“生成式人工智能”（Generative AI）或“AIGC”（AI-Generated Content）这样的名字广为人知，但事实是，人工智能只占这项技术方程式的一半。AI模型只是这些栈的使能基础层，它的顶层会是几千甚至几万个应用，就是整个成熟的生态系统。本文将用一个更宏观的概念——“生成技术”（Generative Tech）来命名这场革命。
　　2021年1月11日，人工智能创业公司Jasper成立。该公司使用人工智能在博客帖子、社交媒体帖子和网页等平台上自动生成文本内容。上市 18 个月后，Jasper 的收入接近 1 亿美元，估值达到 15 亿美元。
　　如今，随着全球众多“生成式人工智能平台”的诞生，生成式技术行业的发展速度如此之快，已经得到了真实收入和高估值的验证。支持 GPT-3 和其他 AI 模型的 Open AI 也有传言称将以数十亿美元的估值筹集资金。另一家大型人工智能模型制造商 Anthropic 也筹集了超过 7 亿美元。
　　2022年9月，投资网站Signal新增“生成技术”作为新的投资类别，号召投资人或天使投资人加入这一新领域，鼓励勇敢的创始人立即创建该领域的公司，追赶技术的佼佼者采用周期的一部分。新一波浪潮已经到来，它所需要的只是一个无畏的投机者。
　　“生成技术”有哪些独到的创新点？
　　资料来源：NFX
　　生成技术是一种新的互联网拓扑结构。
　　时至今日，互联网的特点依然如故：即通过数据库查询获取旧的存储内容，然后从中心传递给信息网络边缘的个人。生成技术将改变互联网现有的拓扑结构，因为它会先在信息网络的边缘生成独特的内容，然后通过个体行为完成最终的变现。
　　这是一个重大转变，为初创企业带来了无限机遇。如果说Web1是“read-only”，Web2是“read-write”，生成技术是“read-write-generate”，那么Web3就是“read-write-generate-own”。今天，生成技术与 Web3 并行出现，并且发展非常迅速。
　　资料来源：NFX
　　人类活动被生成技术改变。
　　生成技术的存在可以使全球近20亿知识分子提高工作效率和质量。一些人因此可以从事他们以前不能从事的工作，从而创造新的工作类型。虽然在接下来的 36 个月里，肯定会有一些工作被降级、威胁和取代——并在数千万工人中引起恐惧和自我怀疑——但最终的结果肯定是利大于弊糟糕的是，从整体上看，人类在生产力和效率方面的收益将远远超过损失，最终产生数万亿美元的价值。
　　对于知识分子和创作者来说，灵感是必不可少的。作家、学生、营销人员、程序员、建筑师、平面设计师、音乐家、摄像师、销售人员、客服、剧作家……世界上有那么多类型的专业人士渴望灵感，而生成技术可以提供源源不断的灵感灵感，这个工具有助于在他们的脑海中产生“第一个想法”，实现从无到有的突破。
　　为什么生成技术能发展至今？
　　最近，Open AI 提供了一个专门针对“生成式 AI 模型”的开源替代方案，使得生成式技术在过去的六个月里逐渐开源开放。2022年2月，Eleuther.ai发布GPT-NeoX-20B，成为OpenAI的GPT-3生成文本技术的开源替代品；又过了半年，2022 年 8 月，StabilityAI 推出了 Stable Diffusion，成为 OpenAI DALL-E 2 对生成图像/视频的开源替代方案，不久前，Stable Diffusion 宣布获得 1 亿美元融资。
　　生成技术逐渐吸引了多家公司在价格、质量和便利性方面展开竞争。作为反馈，人工智能生成图像的成本在过去两个月下降了 100 倍。如今，经过训练的 Stable Diffusion 模型已经可以微调模仿宫崎骏著名的吉卜力风格，以致以假乱真。
　　StabilityAI已经按照宫崎骏的动画风格训练出成熟的模型
　　可以看到，人工智能生成的文字、图像、代码、语音等质量正在迅速达到人类水平，其中一些作品甚至可以让人误以为人工智能已经通过了图灵测试。艺术品的好坏通常很难量化比较或客观衡量，但当你看到一件艺术品时，你会立即下意识地做出反应，进而判断好坏。
　　正如 2021 年斯坦福人工智能指数所指出的那样，对于一些受限的应用程序，人工智能已经发展到“足够高的标准，以至于人类很难区分人工智能合成的作品和非人工智能合成的作品”。我们正朝着“万物皆可生成”的方向前进。
　　这是技术的寒武纪大爆发。互联网生态因生成技术的诞生而开始发生变化，信息产业的浪潮将再次来临。生成技术仍处于早期阶段，但已逐渐从科幻作品的幻想演变成现实。生成技术不同于自动驾驶汽车，因为生成技术不面临监管问题，更不用担心交通事故和生命安全。生成技术不同于虚拟现实，因为虚拟现实技术还需要找到有意义的应用方式，没有必要普及硬件设备。生成技术已经有了相当成熟的应用方式——创造灵感。
　　
　　事实上，无论成本和质量如何，几乎任何一种生成技术内容都足以让一家公司成长：Podcast.ai 是一个完全通过“生成技术”运营的播客，2022 年 10 月 12 日在由Podcast.ai，AI模拟已故乔布斯，让美国知名播客主持人乔·罗根与“AI乔布斯”对话20分钟。
　　生成技术今天所处的位置仍然只是一个需要不懈攀登以改变技术世界的斜坡。在 AI 技术停滞 14 年后，我们的大多数软件和人机界面可能会在未来 5 年内开始显着改进，为企业家打开无限的机会。
　　生成技术产品有哪些特点？
　　生成技术产品分为两层：
　　最底层自然是它的AI模型。能够吸收用户独特想法并产生新颖结果的AI模型，如OpenAI的DALL-E或GPT-3，就是典型的AI模型。AI模型的价格还在逐渐下降。早期1亿美元还高不可攀，现在已经跌到千万了。开源AI模型也如雨后春笋般涌现，未来一定触手可及。
　　顶层是它的应用程序。应用程序是产生持久业务并为公司创造价值的一切的结果。初创企业要想获得竞争优势，不仅需要独特的创意，还需要合格的包装和应用。
　　资料来源：NFX
　　生成技术降低了很多领域的技术壁垒。即使一个人不是建筑师，他也能知道什么样的房子适合自己，并利用这项技术生成房屋装修图纸；一个人即使不是插画师，也能知道什么样的画是美的，并利用这种技术生成AI画作……在此基础上，生成技术公司可以概括为三个核心特征：
　　1.从0到1——从0到10！
　　如前所述，生成技术可以解决人类数百年来苦苦挣扎的缺乏灵感的问题。AI可以帮助无数创意职业获得灵感，实现从0到1的突破；但是，只有AI能做 从0到1 提供灵感后，你会发现连剩下的工作都可以由AI来完成，AI就能提供从0到10的解决方案——换句话说，只要你有相应的AI模型，产品就能满足用户的所有需求。
　　既然 AI 可以产生想法，为什么不让 AI 来做剩下的事情呢？
　　其实这样的生成技术项目早就出现了，那就是SALT。SALT是世界上第一部人工智能创作的电影，完全由人工智能编写和配音，取材于70年代的科幻电影，结合生成技术工具快速生成最终视频（Stable Diffusion、MidJourney、DALL-E），写作脚本 (GPT-3) 和生成角色声音（Murf、Synthesia）。
　　2. 用创造代替策展。
　　所谓策展，就是策划、放映、展示。千禧年之后的二十年里，人类通过策展追求个性化；各种电子商务提供商、视频网站和音乐网站日复一日地从他们的中央数据库中为您提供最有可能被喜欢的精选产品，也称为“个性化推荐”和“大数据”推”。
　　Curation 是一种非常有限的个性化方法，它基于调用现有数据，试图将人们的偏好融入现有产品中，而不是创建最适合用户的新产品。
　　现在，生成技术正在改变这一点，它以我们以前从未体验过的方式进行个性化。生成技术以创造代替策展，不需要复杂的数据库调用，而是通过数据库进行训练，生成全新的东西。
　　这都是空话吗？事实上，生成技术目前正在影响一些领域的发展，包括音乐领域。已经有许多平台——Boomy、Amper、Aiva、Ecrett、SoundDraw——允许从未制作过音乐的人在几秒钟内创作原创歌曲，包括 Boomy，它还为创作者提供分享和货币化的工具这些作品，让歌曲可以直接在 Spotify、TikTok、YouTube 和全球 40 多个其他平台上发布。
　　人工智能正在逐渐改变我们的生活。过去，我们可能会在自驾游中选择热门歌单播放，或者盲目听“个性化推荐”和“大数据推送”的音乐；但在不远的将来，在生成技术的世界里，我们将能够根据自己的场合、当下的心情、血压、心率，随时随地生成并聆听自己真正需要的歌曲。
　　3. 无害低摩擦界面。
　　生成技术工具的最大特点是易于使用。如此繁重的工作全部由AI模型完成，最大程度地消除了创作过程中的摩擦。DALL-E 和 Stable Diffusion 等主流 AI 模型仅需简单的文本提示即可在 30 秒内生成令人惊叹的艺术作品。
　　在未来，生成技术将成为常规甚至自动化。试想在未来的某一天，两个人走进虚拟社区中的一所房子，生成技术可以根据两个用户的性格不断生成新的东西——这些东西可以是艺术品、游戏、音乐、共享物品. 话题，如果这两个用户打算交易，生成技术还可以自动生成NFT供他们选择……
　　这将是人机协作的又一次革命。人工智能已经从一种工具变成了人类的伙伴，在给人们带来无限惊喜的同时也给人们带来了启发。
　　生成技术公司做什么？
　　既然一切都掌握在人工智能手中，那么生成技术公司需要做些什么呢？这是一个很容易落入的陷阱，因为每一个使用生成技术的好主意最终都来自于操纵 AI 模型的人。想想这样一种可能性，如果一个或多个基础层AI模型组合起来会怎样？
　　资料来源：NFX
　　创新是非常困难的。每年都有数以千计的文章教创业者如何创新，如何找到自己的优势，如何抓住机会……然而，用AI创新其实很简单。因为创业者可以直接找一个还没有大规模使用AI的现有领域，直接领先于手工业时代的同行（这句话有点夸张——不过，未来的AI，人类可能真的还在手工业时代）。
　　抢占先机可以创造优势，但这种优势会随着大公司的进入、更通用的AI模型的出现以及商业竞争而迅速消散。正题来了，此时生成科技企业应该扮演怎样的角色？
　　
　　AI模型任何人都可以使用，只需轻按关键词，你我都可以用AI生成精美的图片。因此，除了技术本身，生成技术公司还应该关注社区，社区可以创造价值，创造更多的网络效应。
　　迄今为止，生成技术还仅仅停留在“入门级”的阶段，并没有多少人真正用它来创造，让它更好地帮助自己的生活。生成技术公司要发挥引导作用，让用户长期不愿离开AI模型的帮助。
　　AI 模型不会真正取代所有现有软件，浏览器和应用程序是我们每天都在生活的东西——那么为什么不将这些东西与新时代的 AI 模型结合起来呢？人们不可能靠一个AI模型“一招吃天”，也不可能让大众瞬间接受新时代的变化。因此，最好的方式就是将AI模型融入到我们日常使用的软件中，对其施加潜移默化的影响。角色。
　　创业者如何抓住这个机会？
　　技术和市场就像一条河流。这条河有的地方跑得快，有的地方跑得慢，河里有漩涡，让人不断往后倒，被吸进去。这条河上出现的趋势，是技术、细分市场、语言、分销渠道、团队和信念。
　　作为创业者，想要在这波浪潮中站稳脚跟，必须现在就行动——不是未来六个月，也不是未来三年，而是这个月，甚至本周。因为河水流速太快，人们不得不暂停手头的工作，集中精力思考它的问题。
　　过去两年，硅谷明星早期投资机构NFX的创始合伙人James Currier在该领域投资了4家公司，并计划在明年进行更多投资。接下来以Currier投资的四家公司为例，看看他是如何应用生成技术的：
　　2021年初，NFX投资了游戏公司Latitude，这是一家致力于开发人工智能生成的“人工智能地牢”（AI Dungeon）游戏的初创公司，并在立项之初宣布融资330万美元在种子资金中。
　　生成技术将带来全新的游戏体验。与我们过去玩的经典文字冒险游戏不同，以往游戏角色的对话完全由游戏设计师安排，玩家只能从几个选项中进行选择。AI Dungeon 中的角色可以响应玩家的任何命令。
　　生成技术不仅可以在老游戏中为NPC增加对话，弥补游戏作品中剧情的缺失，供粉丝创作，还可以催生出像《AI地下城》这样的新型游戏。凭借其新发布的 Voyage 游戏平台，Latitude 在人工智能游戏领域处于领先地位。这家初创公司已经在生成技术的核心领域耕耘了 3 年，并计划与研究生成写作技术的 AI21 Lab 合作，进一步将自然语言处理技术整合到他们的平台中。
　　AI Dungeon游戏界面，在下方方框内输入文字即可与游戏角色对话
　　每天，全世界有数百万人在不知不觉中成为违法行为的受害者——导致癌症的空气污染、危及敏感信息的隐私泄露、偶尔因零食或餐点缺陷零件导致的车辆事故，甚至导致不可逆转的缺陷药物损害... 曾几何时，几乎不可能在海量数据中发现这些违规行为，更不用说围绕它们立案了。然而，AI的诞生彻底改变了这个时代数据搜索的难度。
　　Darrow 扫描来自网络各个角落的公开事实数据，从社交网络和新闻媒体的官方来源到诉讼来源和财务信息等。Darrow 的 AI 然后可以连接此信息上下文中的所有相关数据点以检测违规行为。最后，Darrow 将检测到的违规行为转化为有力的案例，解决了上述隐藏的问题。
　　这个名字听起来像是一个非常难得的域名，而这个网站就像这个名字一样与众不同。它不是AI艺术创作，而是生成网站的网站。简而言之，它是一个生成平台，可以通过简单的数据库调用和轻量级提示来编码和开发数百个网站。但是，任何人都可以做开发网站这样的事情。真正的大杀器是能够整合其他网站，给自己的网站加几千个页面，扩大网站的流量。
　　目标是使网站建设现代化，同时确保网络创建者的工作得到认可。该公司现已从 NFX 获得 440 万美元的种子资金，创建了所谓的“低代码网站构建平台”，旨在摒弃已成为行业标准的基于模板的方法。简单的模块化和开源自然是我们都喜欢看到的东西。用户甚至可以在建站过程中相互协作，直接聊天，实现共同的流程。
　　世界上的每处房产都是独一无二的，因此多户家庭改造的工作往往会在管理利益相关者、预算、组织和实施之间浪费大量时间；2020年开始，人工智能和物联网热潮席卷全球，随着基础设施的快速发展，一个全新的产业也开始在美国兴起，极大地改变了美国的房地产格局. 这个行业是proptech。
　　所谓地产科技，是指那些利用创新运营和技术，在各类空间资产的销售、租赁、营销、运营管理和融资等方面创造效率和价值的企业。Tailorbird 使用深度学习为希望翻新的房主构建新的平面图。
　　这些平面图是根据网络上拍摄的照片和平面图生成的，由 AI 采集
数据并结合远程 3D 测量生成许多新的装修计划。这些人工智能生成的计划迅速为设计师和房主提供了巨大的灵感和想法，并减少了与家庭装修相关的时间和成本。
　　看，生成技术不局限于用AI画图、写小作文。该领域尚处于起步阶段，发展空间无限。创业者常常苦恼如何让自己的产品与众不同，突围市场，但在这个时代，只要在现有产品上加入生成技术，就可以让产品与众不同。
　　这篇文章对我有什么帮助？
　　回顾世界历史，重大的技术变革总是缓慢展开：直到2003年，世界上仍有许多人对互联网持怀疑态度，因此最早建立硅谷的开拓者得以避开激烈的商业竞争；从1997年到2005年，SaaS（Software as a Service）在业界获得共识用了近10年的时间；Apple 在发布 iOS 平台 18 个月后才向外部开发者开放……Web3 已经在 10 年前推出了。
　　但生成技术不同。几乎所有看到人工智能创作新闻的人都会意识到一件事：当技术成熟时，它可以直接改变现有的创意产业。无数风险投资家、创业公司、企业家和商业公司发现了一个事实，只要他们继续“喂养”人工智能模型，生成技术就可能改变明天的世界。
　　总而言之，创业者时间紧迫。如果你想在快速发展的生成技术领域分一杯羹，你必须现在就行动；企业家现在需要决定他们的目标客户是谁，他们将把他们分发到哪里，以及他们将用 AI 创造什么想法。很多领域在AI时代的浪潮中都没有涉足，选择也很多。
　　伟大的生成技术创始人是什么样的？
　　他们看起来像你。生成技术颠覆了人类创造的历史。AI时代，只要有idea，就可以创业。
　　参考文章：
　　其他很多博主也写过类似的介绍，请看： 查看全部

　　解决方案:自媒体必备账号管理工具，一键多发，轻松应对
　　很多自媒体人不只是搭建一个平台，有的甚至搭建了十几个不同的平台。就算每个平台赚的钱不多，但总的收入也是不菲的。但是，每天登录这些账号发文章是一件非常麻烦和头疼的事情。有什么简单的方法吗？下面就为大家带来几款账号管理工具，一键多发，轻松应对发帖问题。
　　1. 小宝藏
　　微微宝是一款公众号平台管理工具，支持多账号稳定登录切换，还可以实现一键创建图文素材，使用内置微信编辑器进行排版，定时群发消息形成常驻链接。无需在公众平台来回切换，微博上即可解决。而且微微宝还有数据分析功能，可以分析粉丝变化、文章质量指标等，采集素材更方便，提供公众号文章排行，轻松提供素材和热点。如果是公众号，微微宝还是很好用的。
　　
　　2.乐观
　　乐观号是一个非常强大的平台，专为自媒体人服务，全面对接今日头条、百家、大鱼、企鹅等24个平台，您可以同时登录乐观号，只需点击对应的平台即可来回切换，非常方便。它还可以一键管理和发布文章，无论您有多少个帐户。Optimistic除了账号管理功能，还有海量图库，排版素材，提供热点话题和热门文章，一键排版，自媒体人必备。
　　
　　3.简化媒体
　　简美是一款运行于浏览器的具有一键发布功能的插件，可快速排版，支持15+头部信息流平台一键发布，提高工作效率。除了可以管理账号外，它还有强大的数据分析功能，文章整体数据统计，智能数据报表生成。简体传媒涵盖的领域广泛，拥有庞大的素材库，对自媒体人来说非常有用，可以提供很多帮助。
　　如果您要管理和发布的账号较多，不妨使用以上的账号管理工具，可以为您节省大量的时间和精力。
　　解决方案:Subtitld: 一个跨平台的开源字幕编辑器
　　字幕可以使观看视频的体验更好。您不一定需要了解视频的语言，字幕可以帮助您了解您喜欢的文本中发生的事情。
　　您在流媒体平台上找到的大部分内容都有字幕，您可能需要为本地采集
中的某些视频添加字幕。
　　虽然您可以通过简单地下载 SRT 文件并使用视频播放器加载它来完成此操作，但如何编辑、删除或转录视频？Subtitld 是一款开源的字幕编辑器，可以为您提供帮助。
　　Subtitld：创建、删除、分段和转录字幕
　　Subtitld 是一个免费的开源项目，可让您充分利用字幕。
　　如果您没有字幕，请创建一个，如果您需要编辑它，请使用它。使用这个开源工具，您将有许多处理字幕的选项。
　　换句话说，它是那些字幕编辑器之一，也是一个成熟的字幕编辑器（据我所知）。
　　
　　在您决定尝试之前，让我强调一些关键功能。
　　字幕的作用
　　它提供了大量功能，虽然不是每个人都需要所有这些功能，但如果您是需要定期创建、编辑和使用字幕的人，它应该会派上用场。
　　以下是其功能列表：
　　除了这些功能之外，音频波形的视觉提示也有一些帮助。
　　总的来说，如果您是转录视频并想一次性编辑它的人，那么您可以用它做很多事情并专业地使用它。
　　在 Linux 中安装 Subtitld
　　
　　虽然它也适用于 Windows，但您可以使用 snap 包轻松地将其安装在 Linux 上。你不会找到二进制包或 Flatpak，但你应该能够在任何 Linux 发行版上使用 snap 来安装它。
　　如果你想深入挖掘，你可以在 GitLab 上找到源代码。
　　总结
　　它具有用于视频同步或添加字幕的细粒度设置，我刚刚测试了导入、导出、添加或删除字幕的一些基本功能。
　　自动转录功能仍处于测试阶段（截至发布时），但 UI 可以进行一些改进。例如，当我将鼠标悬停在编辑器内的按钮上时，它不会告诉我它的作用。
　　总的来说，它是 Linux 上的一个有用工具。你怎么看待这件事？请不要犹豫，在下面的评论中告诉我您的想法。
　　通过：
　　作者：Ankush Das 题目：lujun9972 译者：geekpi 校对：wxy
　　本文由LCTT原创编译，Linux China Honor发布 查看全部

　　解读:百家号爆文采集软件及输出话题的本质(组图)
　　百家号爆文采集软件及输出话题的本质“爆文采集”即爆文采集软件输出话题本质从百家号的正经公众号输出话题之一百家号的注册审核十分严格，且这些话题方法一旦被发现，官方也只会做让步，不会推荐。百家号阅读和点赞都是靠原创，如果在没有采集的情况下，直接伪原创一般都不会被推荐，编辑也审核不过。而且也会频繁审核到底能不能发布这个话题，因此用人肉机器人对大数据话题批量采集，才是大文章爆文，存在风险的话题行为。
　　
　　同样可以输出话题的情况，也有杜蕾斯、“胖瘦美女”、“搭讪”这样的刺激大家关注话题，可能只输出某几个话题，但是话题会被平台推荐。而这些话题，只要一转换换形式，就被过滤掉了。与百家号上的话题不同，“百家号爆文采集”软件输出的话题更靠近热门话题，或者是达到话题带爆文的目的。从概率上讲，爆文爆文就是平台非常想要推荐给用户的话题。
　　传统的推荐方式一般是提升账号的关注人数，或者增加话题的热度等等，这样采集的话题才有概率被用户看到，被推荐到平台上。如今爆文采集的存在，那平台想让用户看到什么样的话题，就可以给用户推荐什么样的话题，由此实现内容的增量。像人人网，包括各大聊天平台，都有推荐热门话题给好友，好友一看，发现这种话题不错，自然也会推荐给好友。
　　
　　“百家号爆文采集”软件输出的话题有爆红也有话题没有爆红话题没有爆红爆红话题，就类似一个话题炒的非常火的话题，热度会有，但只是昙花一现。话题热度是关注度、点赞、评论、转发这些话题所承受的压力。一个爆红的话题，阅读量上万点赞数十万、转发数千、评论数百。可这并不是问题，假如这个话题不好，上万阅读就会突然转红，发完以后就沉寂。
　　如果这个话题好，那阅读就可能在几千、十几万甚至几十万，就有可能产生几十万转发甚至上百万的情况。要知道这个是平台所给的推荐位，不同的人分得的话题位是不一样的。所以有些话题只能让一部分人看到，因此说这个话题话题爆红。这个话题能有话题输出，它并不代表自己能写出这个话题，就好比我在竞技类的游戏没有成绩，我就没有办法去竞技。
　　百家号爆文采集软件输出的话题可能会是一个标题标题为某个网红歌手或者网红或者某个热点话题进行爆红的话题，更不会去选择以下这些话题进行爆红。即便如此也不代表我们输出的话题会流行，依然要按以下这些话题进行流行话题的推荐。话题阅读量达到上百万的话题，可能不是标题爆红的话题，标题爆红话题一定会有阅读量上千万的话题，话题的标题不只要结合文章本身，标题的再创作也要跟上来。话题阅读量达到上千万的。 查看全部

　　给力:靠谱的百家号爆文采集软件，速度还挺快的
　　百家号爆文采集软件，我知道的他们就是一款靠谱的百家号爆文采集软件，速度还挺快的，你可以看看。
　　
　　谢邀推荐一个软件吧，达摩高手百家号批量采集软件，复制其中一段话然后发布，一键采集所有百家号文章。把微信和百家号的标题都替换成文章链接，并且提取所有文章的标题和内容。软件还可以进行微信文章批量采集，批量制作提取图片并导出。软件还可以自动过滤百家号所有封面图，多大可以进行轮矩。支持全自动多账号采集任务，支持导出批量文档，支持自动过滤文章标题等，都可以自定义改造。
　　
　　采集方式很多，从文字到图片，基本上可以说无所不用其极了。今天分享一下微信平台的标题获取方法，百度搜索的关键词。可以看到公众号名称后面有个标题获取，可以通过微信公众号自定义菜单页面，以及选择软件预览添加菜单获取标题；或者手动采集标题进行模拟器发送后台回复。再来说说抖音平台吧，目前抖音抖音是比较火的平台，每天的视频数量非常大，且大多数是关于情感，产品，技能的，但是也有很多知识类型的，比如医学，减肥或者引流方法等等，这类标题参考《剖析抖音标题的写法》具体通过抖音贴片广告获取方法很简单，只要百度搜索抖音贴片广告投放即可。
　　再就是自己制作，推荐一个小程序《卡商大师》，可以生成标题自动发送到小程序，主要是通过图片获取标题，上传到微信发送到标题采集软件即可，标题采集速度也比较快。最后说说，百家号账号权重问题，流量主标题需要达到一千阅读以上，才有机会开通，一般经过练习的账号权重都能提高到万阅读，所以各位朋友们还是用软件上传，自己用手动发，互相提高。 查看全部

　　干货:自媒体爆文素材网站有哪些？分享3个实用网站！
　　2022-01-18
　　做自媒体运营需要不断学习新知识，比如如何做热门头条，如何关注时事等等。
　　具体的内容可不是简单说说那么容易的。只有当你真正去做的时候，你才会发现知道并不代表你会去做。但无论如何，这些内容都是必须学习和掌握的。如何在自媒体运营中有熟人带路为师可以少走很多弯路。
　　日常的内容创作对于做自媒体运营的小伙伴来说是一件非常烦人的事情。创作总会有没有灵感的时候，即使看的素材太多，灵感也会枯竭。
　　这时候我们就需要适当的借鉴一些同行朋友的创意内容，那么如何采集
和搜索这些内容呢？
　　
　　今天小编就给大家分享3个自媒体爆料网站。希望这三款自媒体工具能帮助大家提供创作灵感，创作10w+甚至100w+的爆款文章。
　　1. 易于编写
　　亦传可以采集
市面上大部分自媒体平台的热门文章。
　　可以根据自己的需要筛选领域和平台，筛选结果还有排序功能。是一个非常实用的自媒体搜索网站。此外还有文章原创检测、视频批量下载、爆款助手等小功能。朋友们可以进入网站详细了解里面的功能。
　　2、自媒体咖啡
　　这个也分了很多可以采集的字段，不过只有今日头条、百家、大鱼，但不同的是它有提取标签的功能，还有一些其他好用的工具包括今日头条的热词更新。
　　
　　3.乐观
　　和上面两个相比，这个网站虽然在内容筛选方面功能不多，但是可以绑定到你的一些边缘自媒体平台。第一个头条之后，可以直接用这个同步到其他平台
　　这次分享这三款自媒体工具，只是为了让大家能够更快的找到爆文，学习爆文写作技巧，为自己提供灵感。不要将其作为自媒体运营的移动神器。比较自媒体平台不是**，不要挑战自媒体平台的规则，做很多感动。
　　分类：
　　技术要点：
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　　分享文章:英文伪原创文章生成器(文章伪原创生成器在线)
　　本文阅读提示：文章伪原创在线生成器，英文伪原创工具，英文伪原创文章生成软件
　　英文伪原创文章生成器，2019年，不知道怎么写伪原创的时候，写不出伪原创。我觉得做这个项目很简单。在百度上搜索一些关键词，查看下面的文章组织结构。
　　
　　如果你觉得哪个关键词很好，用你自己的话写，百度会自动把你排在第一位。A、从B重新整理关键词顺序，比如要优化关键词“杭州婚纱影楼”，可以在百度上搜索“杭州摄影”。这样的标题很有创意：
　　也可以修改。我举这个例子：(82,4U.)。可以看到这个网站的标题基本不是重复标题，但是很有用。这样的标题可以吸引很多用户点击，加深搜索引擎对网站的认知。
　　SEO文章写作招聘： SEO：什么是SEO？B. 更改号码。比如：高效SEO批量伪原创文章的五种方法，我们可以换成：快速实现伪原创文章的六种方法。当我写这篇文章时，我想我第一次写这篇文章时正在绞尽脑汁。因为接收新网站的速度很慢，所以当我的一位同事说他们想盗用我的文章时，我很不高兴。但是现在我们有办法保持我们的独创性，我稍后会告诉你。
　　
　　C. 替换同义词。例如，将“方法”替换为“技能”，将“方式”替换为“路径”。
　　2、模态粒子SEO文章写作招聘：网站SEO：网站SEO：教大家如何快速写一篇伪原创文章。文章标题内容可以增加SEO，例如“如何通过SEO有效批量处理伪原创文章？”修改为“我们必须知道如何批量伪造原创文章”，这样修改后title不仅可以促进采集
，还可以大大提高用户的点击率，生活中有什么疑惑可以加在文章title的内容上，比如“如何有效批量处理伪原创文章？”采集
了，大大提高了用户的点击率。有没有什么写seo文章有点怀疑人生的软件
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　　经验:百家号怎么注册、选择领域，及如何做好优质内容过新手期?
　　百家号是百度官方推出的自媒体平台。和很多自媒体平台一样，百家号也是靠发布优质内容赚取收​​入。
　　百家号发布的数据显示，百家号作者单篇收入最高为6013元，超过1000元的文章有796篇。
　　与其他同类平台相比，百家号的收入相对较高，而且在流量和资金方面也能得到百度的支持。
　　那么百家号是怎么赚钱的呢？新手如何注册账号？如何经营好账户获得收益？
　　这些内容将是本文的重点。
　　1.如何注册百家号？
　　每个新注册的百家号都会有一个比较麻烦的审核期，而且没有明确的时间限制。如果能拿到百家号内部邀请码，审核周期一般为三天。
　　即使没有邀请码，注意以下几点也能大大提高注册成功率：
　　1. 信息要垂直。
　　在注册之前，一定要考虑域名问题，也就是账号定位。后面会介绍如何选择。垂直是要求账户信息的各个方面都与所选字段相关。像账号名、个性签名、头像，设置起来不难，但一定要竖。
　　2.身份必须真实。
　　注册时，一张持身份证的照片只能注册一个百家号，每个账号只能申请五次。最好用真实的信息才能通过审核。请勿使用网站购买，并确保照片中的身份证在照片中清晰。
　　批量操作，建议找朋友代为开户，比较安全。
　　3.简介是关键。
　　容易通过审核的账号介绍最好包括以下几点：账号本身具有流量优势，能够持续提供优质的原创内容，能够为百度平台带来收益。
　　如果我有团队运营，我在全网有一定的流量粉丝；每天定时更新优质原创内容；让用户更喜欢在百家号平台上浏览和观看内容。
　　看到这么凄美的介绍，你能不能过平台审核？
　　4.选择企业资质注册。
　　如果条件允许，建议去企业注册。选择企业注册可以有比较高的权重，增加曝光度。
　　2、百家号如何选择领域？
　　百家号更强调高质量的原创，文章必须经过严格的人工审核才能发表。字段是一个账号的定位，对垂直度和以后发帖的方向很重要。
　　如何选择一个好的领域？
　　有两个要点：
　　1.本领域内容允许的同质化程度。
　　2. 场地自身承载的流量大小。
　　
　　科技、游戏、美食、汽车、育儿等领域不仅允许推文内容高度同质化，而且领域本身也有不错的流量。
　　这里特别推荐游戏、汽车、美食这三个区域：
　　1.游戏
　　游戏老少皆宜，其中的流量可想而知。所以我们只需要关注哪些内容的浏览量高。
　　比如热门比赛的动态，职业选手的新闻，比赛视频的花絮。拿到素材后，我们只需要改变写作或编辑的方式，它们就可以成为我们自己的原创内容。
　　2. 汽车
　　汽车领域充斥着精准流量。很多人买车前都会去百度了解一下汽车，而百家号在百度的权重和收录率都很高，所以这个非常适合百家号。
　　对于交通规则、驾驶技巧、汽车保养等，无论是文章还是视频都有不错的流量。
　　另外，和上面两个类似，美食也是一个不错的领域。
　　3、百家号如何度过新手期？
　　百家号指数包括五个方面：
　　内容质量、活跃表现、领域聚焦、原创性和用户偏好。
　　根据指标体系，平台将作者分为初级、初级、中级、高级。每个级别的作者权限都不同且差异很大。
　　注册成功后的账号均为新手期。只有满足以下条件，才能申请转正，获得收入资格：
　　(1). 注册期限超过七日。
　　(2). 百家好指数≥500。
　　(3). 学分100分。
　　信用评分必须达到100分，指标中5大方面的对应分值不能太低。
　　1、在内容质量上，坚持图文结合，每篇一两千字左右。
　　2、主动表现方面，每天坚持做内容输出。
　　3、在领域聚焦方面，坚持内容与所选领域垂直。
　　4、原创性方面，内容雷同的文章不多。
　　5、如果用户喜欢，尽量引导用户点赞评论。
　　特别值得一提的是“用户采集
夹”。用户在引导评论时，可以利用用户喜欢“杠”的事实，来引起用户对评论的兴趣。比如在文章中留下一些选择性的句子，在评论中表达一些爱恨情绪等等。
　　一篇文章的点赞、评论、转发次数越多，越容易引起系统算法的注意。系统会认为这篇文章已经引起了第一波人的关注，然后推送给下一波人来吸引更多的关注。这样才能更好的带动指数上涨，加速新手期。
　　4、百家号是如何产出优质内容的？
　　百家号指数的五个方面都与内容息息相关，那么如何产出优质内容呢？
　　1.素材采集
。
　　首先要形成素材库意识。
　　
　　把平时采集
的资料和灵感记录下来，放在一起以备不时之需。素材可以是从该领域的专业杂志上了解到的最新消息，也可以是业内精选的百度、微博、知乎等平台的内容关键词。
　　另外，贴吧的分类功能也很不错。
　　2. 从一个好的标题开始
　　①. 蹭热度的款式。最吸引人的是实时热点标题，能第一时间抓住读者眼球，获得阅读量，并能快速回顾。但次数多了，就会让人反感，有头条党的嫌疑。
　　②. 借用拼接。我们可以借用同领域的头条，企鹅等自媒体平台的标题，简单的编造替换。也可以在自媒体咖、乐观号、优采云
采集器
采集
一些爆款头条，简单拼接起来。
　　③. 有争议的风格。利用领域内有争议的话题，将内容向争议倾斜，很多人会自发评论回复。这种方法效果很好，但评论大多是乱七八糟的。
　　这里不多讨论标题的搭配，需要注意搭配取舍。
　　3. 图形和视频制作
　　①. 图形。
　　文章字数一两千字左右，一千字最好。段落布局得当，结构清晰，重点明确，主题新颖，都会为文章加分。
　　图片也是影响平台推荐的相关点。一张醒目的封面图，与内容相关且风格统一的高清图片，将为文章增色不少。
　　②.视频。
　　视频的收入前景实际上比图形更好。内容必须垂直于字段。一些简单的剪辑软件，比如：爱剪辑，基本可以满足视频制作的要求。
　　也可以准备好相机、灯光、胸前麦克风和剧本，自己拍摄。剧本可以是原创的，也可以是找来的，但最好是在这个平台上找，因为这个平台上的剧本会更符合时代要求和用户口味。可以简单地处理视频。
　　4.固定发布时间。
　　建议使用下午6:00、晚上8:00和清晨。关注用户活跃时间。一来可以帮助用户养成按时阅读的习惯，二来还可以帮助增加账号权重，积累粉丝。
　　五、百家号操作注意事项及雷区
　　无论你经营什么项目，都在于坚持。
　　白家壕项目的单兵作战，可能比高强度的团队作战难度更大。收入是一个从无到有的过程，没有坚持就没有收入。
　　在坚持做账的前提下，建议做一套矩阵账。
　　我们以百家号为主，在其他不同的自媒体平台上另建账号，如大鱼号、企鹅号、今日头条号等，让所有内容在百家号上线，其他号依次上线，合作相互建立流量矩阵。
　　这样一来，除了可以拓宽内容曝光的渠道，还可以积累粉丝，提升知名度。最重要的是形成多维度的收入，不会因为某个平台而影响整体收入。
　　考虑到在百家号里，很容易被扣分，降级称号。第一套账做完后，就可以准备第二套了。同理，第三套，第四套……新旧账户同时操作，保证多维度收益的稳定。
　　百家的雷区：
　　信用评分是一个大雷区。前面说了，信用分一定要100分，不要有攻击性的行为，比如：色情、头条党、谣言、政治敏感……
　　如果在新手期不慎触线，将直接导致后期无法申请转正，无法获得收益资格；如果过了新手期再摸线，账户权重会降低，限流会更严重。然后由系统推送。
　　最后，自媒体是一个长期积累的工程，百家号也是如此。前期会比较难做，因为账号权重低，内容写得不好，很难把握读者的兴趣，收入不稳定；但熟能生巧之后，粉丝和收入会有较大的增长，账号权重也会更高，平台也会更愿意推送好的内容，形成良性循环。
　　新人在奖金结束后就会被淘汰，能坚持到最后的往往就是赢家。如果您阅读后有任何问题，欢迎与我交流。
　　分享文章:百度百家号然后快速赚钱，新手怎么注册账号，怎么运营好一个账号快速获取收益
　　百度百家号是百度投资百亿推出的自媒体平台。与大多数其他自媒体平台一样，百度百家号也依靠发布优质内容和广告点击赚取收入。
　　根据百度百家公布的数据，百度百家作者单篇收入最高达到6013元，其中千元以上的文章有796篇。
　　与其他自媒体平台相比，百度百家号的收入非常高，同时在流量和资金方面也能得到百度的支持。
　　那么百度百家号是怎么赚钱的呢？新手如何注册账号？如何经营好账户获得收益？
　　让我们详细谈谈这些话题：
　　1、如何注册百度百家号？
　　每个新注册的百度百家号都会有一个审核期，没有明确的审核时间。如果能拿到百度百家的内部邀请码，审核周期一般是三天。
　　即使没有邀请码，注意以下几点也能大大提高注册成功率：
　　1. 信息要垂直。
　　在注册之前，一定要考虑域名问题，也就是账号定位。后面会介绍如何选择。垂直是要求账户信息的各个方面都与所选字段相关。像账号名、个性签名、头像，设置起来不难，但一定要竖。
　　2.身份必须真实。
　　注册时，一张持身份证的照片只能注册一个百度百家号，每个号只能申请五次。最好用真实信息通过审核，不要用网站购买，并保证照片中的身份证在手清晰。
　　批量操作，建议找朋友代为开户，比较安全。
　　3.简介是关键。
　　容易通过审核的账号介绍最好包括以下几点：账号本身具有流量优势，能够持续提供优质的原创内容，能够为百度平台带来收益。
　　如果我有团队运营，我在全网有一定的流量粉丝；每天定时更新优质原创内容；让用户更喜欢在百度百家号平台上浏览和观看内容。
　　看到这么凄美的介绍，你能不能过平台审核？
　　4.选择企业资质注册。
　　如果条件允许，建议去企业注册。选择企业注册可以有比较高的权重，增加曝光度。
　　2、百度百家号如何选择字段？
　　百度百家号更注重高质量的原创，文章必须经过严格的人工审核才能发表。字段是一个账号的定位，对垂直度和以后发帖的方向很重要。
　　如何选择一个好的领域？
　　有两个要点：
　　1.本领域内容允许的同质化程度。2. 场地自身承载的流量大小。
　　科技、游戏、美食、汽车、育儿等领域不仅允许推文内容高度同质化，而且领域本身也有不错的流量。
　　这里特别推荐游戏、汽车、美食这三个区域：
　　1.游戏
　　游戏老少皆宜，其中的流量可想而知。所以我们只需要关注哪些内容的浏览量高。
　　比如热门比赛的动态，职业选手的新闻，比赛视频的花絮。拿到素材后，我们只需要改变写作或编辑的方式，它们就可以成为我们自己的原创内容。
　　2. 汽车
　　汽车领域充斥着精准流量。很多人买车前都会去百度了解一下汽车，而百度百家号在百度的权重和收录率都很高，所以这个非常适合百度百家号。做。
　　对于交通规则、驾驶技巧、汽车保养等，无论是文章还是视频都有不错的流量。
　　另外，和上面两个类似，美食也是一个不错的领域。
　　3、百度百家如何度过新手期？
　　百度百家号指数包括五个方面：
　　内容质量、活跃表现、领域聚焦、原创性和用户偏好。
　　根据指标体系，平台将作者分为初级、初级、中级、高级。每个级别的作者权限都不同且差异很大。
　　注册成功后的账号均为新手期。只有满足以下条件，才能申请转正，获得收入资格：
　　(1). 注册期限超过七日。(2). 百度百家号指数≥500。 (3)．学分100分。
　　信用评分必须达到100分，指标中5大方面的对应分值不能太低。
　　1、在内容质量上，坚持图文结合，每篇一两千字左右。
　　2、主动表现方面，每天坚持做内容输出。
　　3、在领域聚焦方面，坚持内容与所选领域垂直。
　　4、原创性方面，内容雷同的文章不多。
　　5、如果用户喜欢，尽量引导用户点赞评论。
　　特别值得一提的是“用户采集
夹”。用户在引导评论时，可以利用用户喜欢“杠”的事实，来引起用户对评论的兴趣。比如在文章中留下一些选择性的句子，在评论中表达一些爱恨情绪等等。
　　一篇文章的点赞、评论、转发次数越多，越容易引起系统算法的注意。系统会认为这篇文章已经引起了第一波人的关注，然后推送给下一波人来吸引更多的关注。这样才能更好的带动指数上涨，加速新手期。
　　4、百度百家号如何做优质内容？
　　百度百家号指数的五个方面都与内容息息相关，那么如何产出优质内容呢？
　　1.素材采集
。
　　首先要形成素材库意识。
　　
　　把平时采集
的资料和灵感记录下来，放在一起以备不时之需。素材可以是从该领域的专业杂志上了解到的最新消息，也可以是业内精选的百度、微博、知乎等平台的内容关键词。
　　另外，贴吧的分类功能也很不错。
　　2. 从一个好的标题开始
　　①. 蹭热度的款式。最吸引人的是实时热点标题，能第一时间抓住读者眼球，获得阅读量，并能快速回顾。但次数多了，就会让人反感，有头条党的嫌疑。
　　②. 借用拼接。我们可以借用同领域的头条，企鹅等自媒体平台的标题，简单的编造替换。也可以在自媒体咖、乐观号、优采云
采集器
采集
一些爆款头条，简单拼接起来。
　　③. 有争议的风格。利用领域内有争议的话题，将内容向争议倾斜，很多人会自发评论回复。这种方法效果很好，但评论大多是乱七八糟的。
　　这里不多讨论标题的搭配，需要注意搭配取舍。
　　3. 图形和视频制作
　　①. 图形。
　　文章字数一两千字左右，一千字最好。段落布局得当，结构清晰，重点明确，主题新颖，都会为文章加分。
　　图片也是影响平台推荐的相关点。一张醒目的封面图，与内容相关且风格统一的高清图片，将为文章增色不少。
　　②.视频。
　　视频的收入前景实际上比图形更好。内容必须垂直于字段。一些简单的剪辑软件，比如：爱剪辑，基本可以满足视频制作的要求。
　　也可以准备好相机、灯光、胸前麦克风和剧本，自己拍摄。剧本可以是原创的，也可以是找来的，但最好是在这个平台上找，因为这个平台上的剧本会更符合时代要求和用户口味。可以简单地处理视频。
　　4.固定发布时间
　　建议使用下午6:00、晚上8:00和清晨。关注用户活跃时间。一来可以帮助用户养成按时阅读的习惯，二来还可以帮助增加账号权重，积累粉丝。
　　五、百度百家号操作注意事项及雷区
　　无论你经营什么项目，都在于坚持。
　　百度百家号项目的个体运营，可能比高强度的团队运营难度更大。收入是一个从无到有的过程，没有坚持就没有收入。
　　在坚持做账的前提下，建议做一套矩阵账。
　　我们主要使用百度百家号，我们在其他不同的自媒体平台上建了号，比如大鱼号、企鹅号、今日头条号等。让所有的内容都在百度百家号上发布，其他号次之。 ，相互配合，打造流量矩阵。
　　这样一来，除了可以拓宽内容曝光的渠道，还可以积累粉丝，提升知名度。最重要的是形成多维度的收入，不会因为某个平台而影响整体收入。
　　考虑到在百度百家号里，很容易被扣分，降级。第一套账做完后，就可以准备第二套了。同理，第三套，第四套……新旧账户同时操作，保证多维度收益的稳定。
　　百度百家号是百度投资百亿推出的自媒体平台。与大多数其他自媒体平台一样，百度百家号也依靠发布优质内容和广告点击赚取收入。
　　根据百度百家公布的数据，百度百家作者单篇收入最高达到6013元，其中千元以上的文章有796篇。
　　与其他自媒体平台相比，百度百家号的收入非常高，同时在流量和资金方面也能得到百度的支持。
　　那么百度百家号是怎么赚钱的呢？新手如何注册账号？如何经营好账户获得收益？
　　让我们详细谈谈这些话题：
　　1、如何注册百度百家号？
　　每个新注册的百度百家号都会有一个审核期，没有明确的审核时间。如果能拿到百度百家的内部邀请码，审核周期一般是三天。
　　即使没有邀请码，注意以下几点也能大大提高注册成功率：
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　　在注册之前，一定要考虑域名问题，也就是账号定位。后面会介绍如何选择。垂直是要求账户信息的各个方面都与所选字段相关。像账号名、个性签名、头像，设置起来不难，但一定要竖。
　　2.身份必须真实。
　　注册时，一张持身份证的照片只能注册一个百度百家号，每个号只能申请五次。最好用真实信息通过审核，不要用网站购买，并保证照片中的身份证在手清晰。
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　　容易通过审核的账号介绍最好包括以下几点：账号本身具有流量优势，能够持续提供优质的原创内容，能够为百度平台带来收益。
　　如果我有团队运营，我在全网有一定的流量粉丝；每天定时更新优质原创内容；让用户更喜欢在百度百家号平台上浏览和观看内容。
　　看到这么凄美的介绍，你能不能过平台审核？
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　　2、百度百家号如何选择字段？
　　百度百家号更注重高质量的原创，文章必须经过严格的人工审核才能发表。字段是一个账号的定位，对垂直度和以后发帖的方向很重要。
　　如何选择一个好的领域？
　　有两个要点：
　　1.本领域内容允许的同质化程度。2. 场地自身承载的流量大小。
　　科技、游戏、美食、汽车、育儿等领域不仅允许推文内容高度同质化，而且领域本身也有不错的流量。
　　这里特别推荐游戏、汽车、美食这三个区域：
　　1.游戏
　　游戏老少皆宜，其中的流量可想而知。所以我们只需要关注哪些内容的浏览量高。
　　比如热门比赛的动态，职业选手的新闻，比赛视频的花絮。拿到素材后，我们只需要改变写作或编辑的方式，它们就可以成为我们自己的原创内容。
　　2. 汽车
　　
　　汽车领域充斥着精准流量。很多人买车前都会去百度了解一下汽车，而百度百家号在百度的权重和收录率都很高，所以这个非常适合百度百家号。做。
　　对于交通规则、驾驶技巧、汽车保养等，无论是文章还是视频都有不错的流量。
　　另外，和上面两个类似，美食也是一个不错的领域。
　　3、百度百家如何度过新手期？
　　百度百家号指数包括五个方面：
　　内容质量、活跃表现、领域聚焦、原创性和用户偏好。
　　根据指标体系，平台将作者分为初级、初级、中级、高级。每个级别的作者权限都不同且差异很大。
　　注册成功后的账号均为新手期。只有满足以下条件，才能申请转正，获得收入资格：
　　(1). 注册期限超过七日。(2). 百度百家号指数≥500。 (3)．学分100分。
　　信用评分必须达到100分，指标中5大方面的对应分值不能太低。
　　1、在内容质量上，坚持图文结合，每篇一两千字左右。
　　2、主动表现方面，每天坚持做内容输出。
　　3、在领域聚焦方面，坚持内容与所选领域垂直。
　　4、原创性方面，内容雷同的文章不多。
　　5、如果用户喜欢，尽量引导用户点赞评论。
　　特别值得一提的是“用户采集
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　　4、百度百家号如何做优质内容？
　　百度百家号指数的五个方面都与内容息息相关，那么如何产出优质内容呢？
　　1.素材采集
。
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的资料和灵感记录下来，放在一起以备不时之需。素材可以是从该领域的专业杂志上了解到的最新消息，也可以是业内精选的百度、微博、知乎等平台的内容关键词。
　　另外，贴吧的分类功能也很不错。
　　2. 从一个好的标题开始
　　①. 蹭热度的款式。最吸引人的是实时热点标题，能第一时间抓住读者眼球，获得阅读量，并能快速回顾。但次数多了，就会让人反感，有头条党的嫌疑。
　　②. 借用拼接。我们可以借用同领域的头条，企鹅等自媒体平台的标题，简单的编造替换。也可以在自媒体咖、乐观号、优采云
采集器
采集
一些爆款头条，简单拼接起来。
　　③. 有争议的风格。利用领域内有争议的话题，将内容向争议倾斜，很多人会自发评论回复。这种方法效果很好，但评论大多是乱七八糟的。
　　这里不多讨论标题的搭配，需要注意搭配取舍。
　　3. 图形和视频制作
　　①. 图形。
　　文章字数一两千字左右，一千字最好。段落布局得当，结构清晰，重点明确，主题新颖，都会为文章加分。
　　图片也是影响平台推荐的相关点。一张醒目的封面图，与内容相关且风格统一的高清图片，将为文章增色不少。
　　②.视频。
　　视频的收入前景实际上比图形更好。内容必须垂直于字段。一些简单的剪辑软件，比如：爱剪辑，基本可以满足视频制作的要求。
　　也可以准备好相机、灯光、胸前麦克风和剧本，自己拍摄。剧本可以是原创的，也可以是找来的，但最好是在这个平台上找，因为这个平台上的剧本会更符合时代要求和用户口味。可以简单地处理视频。
　　4.固定发布时间
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　　五、百度百家号操作注意事项及雷区
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　　百度百家号项目的个体运营，可能比高强度的团队运营难度更大。收入是一个从无到有的过程，没有坚持就没有收入。
　　在坚持做账的前提下，建议做一套矩阵账。
　　我们主要使用百度百家号，我们在其他不同的自媒体平台上建了号，比如大鱼号、企鹅号、今日头条号等。让所有的内容都在百度百家号上发布，其他号次之。 ，相互配合，打造流量矩阵。
　　这样一来，除了可以拓宽内容曝光的渠道，还可以积累粉丝，提升知名度。最重要的是形成多维度的收入，不会因为某个平台而影响整体收入。
　　考虑到在百度百家号里，很容易被扣分，降级。第一套账做完后，就可以准备第二套了。同理，第三套，第四套……新旧账户同时操作，保证多维度收益的稳定。
　　百度百家的雷区：
　　信用评分是一个大雷区。前面说了，信用分一定要100分，不要有攻击性的行为，比如：色情、头条党、谣言、政治敏感……
　　如果在新手期不慎触线，将直接导致后期无法申请转正，无法获得收益资格；如果过了新手期再摸线，账户权重会降低，限流会更严重。然后由系统推送。
　　最后，自媒体是一个长期积累的工程，百度百家也是。前期会比较难做，因为账号权重低，内容写得不好，很难把握读者的兴趣，收入不稳定；但以后熟能生巧。之后粉丝和收入都会有很大的提升，账号权重也会高，平台也会更愿意推送好的内容，形成良性循环。
　　百度百家的雷区：
　　信用评分是一个大雷区。前面说了，信用分一定要100分，不要有攻击性的行为，比如：色情、头条党、谣言、政治敏感……
　　如果在新手期不慎触线，将直接导致后期无法申请转正，无法获得收益资格；如果过了新手期再摸线，账户权重会降低，限流会更严重。然后由系统推送。
　　最后，自媒体是一个长期积累的工程，百度百家也是。前期会比较难做，因为账号权重低，内容写得不好，很难把握读者的兴趣，收入不稳定；但以后熟能生巧。之后粉丝和收入都会有很大的提升，账号权重也会高，平台也会更愿意推送好的内容，形成良性循环。 查看全部

　　解决方案:百家号爆文采集4.0版本及以上：方脸生成器
　　百家号爆文采集软件视频地址可获取请回复“百家号爆文采集”4.0版本及以上：点此下载地址：下载地址：复制连接或者放入迅雷链接路径加上版本号可获取哦
　　百家号爆文采集采集大学老师的开放课程
　　作为一个过来人，其实我觉得你可以试一下一款工具，名字叫“方脸生成器”，是专门针对百家号爆文采集的，你可以试一下，还是挺不错的，我现在就在用，
　　有啊！最后一次回答软件可以百度得到！不要相信机器采集！
　　
　　谢邀，我直接问你，
　　搜索【采集爆文】
　　这种采集软件很多，自己可以去百度，去开个户，实在是不行了去有些卖电脑的店里买。
　　我可以推荐个好用的
　　简书，
　　
　　必须有个app.。第一步在那个app上搜文章关键词。第二步，上传文章，
　　可以用搜索软件找爆文的
　　三大平台从百家，头条，企鹅数据都比较全，还有很多如百科等平台，搜索爆文都有，
　　其实你可以在一些可以上传图片的平台里搜索
　　有的，你可以通过搜索标题中的关键词在百度快照里面看，百度能搜索到的你文章，
　　你可以看一下这款【方脸生成器】，采集抖音，快手，快手视频。无需安装！好用好用， 查看全部

　　完美:百家号爆文采集软件，我用的这个好用！
　　百家号爆文采集软件，
　　
　　1、动态添加：抓取该自媒体平台各大主流视频网站或者文章平台的文章与视频内容，手动添加。适合自媒体作者每天或者一段时间后抓取一次采集平台热点。
　　2、可视化动态添加：以每天的文章列表或者视频列表形式展示给用户，采集的文章或者视频内容可以进行即时的阅读时效限制，比如筛选出5篇，按照推荐给阅读人数做进一步区分。适合对文章内容有一定把握或者对视频内容有把握的自媒体作者，也是百家号近期对所有作者提供的技术加持。
　　
　　3、随机采集：如果你有一定的采集知识，你可以随机的根据编辑框指示进行采集，具体编辑方法可以阅读百家号指数一文。每个百家号都有自己的热点标签，采集视频也是一样，在搜索框里面输入关键词比如“机械工业”，或者“活塞”,然后复制他们的标题，再在各大主流视频网站下载相关视频。
　　百家号爆文采集软件很多，我用的这个好用！采集一篇文章还是需要耗费不少时间的，这样子经常有些好用的又不常用的文章没来得及下载，就错过了，那用这个倒是不会错过太多文章，而且还不占内存。推荐使用这个，更新算是最快的一个，差不多用3秒就能检索到想要的文章！而且很简单，不用下载软件，操作步骤也很简单，这种只要是对下载文章有需求的都可以尝试一下，整体感觉比较方便实用！！里面有很多应用，比如是视频、图片、单篇文章，只要是网站的东西都可以采集！！没有错就是单篇文章，每篇文章都是包含在一个主题下的，都可以进行采集！每天可以无限多次浏览观看视频文章，还可以进行站内搜索！。 查看全部

　　内容分享:skycc自媒体文章采集工具
　　Skycc自媒体文章采集工具是一款非常好的文章采集软件，可以帮助用户采集各种热门文章，支持今日头条、趣头条、小信息、东方头条等热门平台，有需要的用户千万不要错过，欢迎下载使用！
　　软件介绍
　　
　　这
　　期待已久的Skycc免费文章采集工具终于到来了。
　　一个好的文章可以让您的软文不仅在收录、排名和转化率方面大放异彩。直接提高营销效果。
　　软件功能
　　
　　爆文采集可以选择今日头条、趣头条、小信息、东方头条等各大自媒体平台的文章，操作简单方便，只需输入关键词即可开始采集文章，可以随时暂停。您也可以打开它以查看文章详细信息。
　　软文自媒体如果你有这个软件，如果你有这个软件，你可以从别人写的更好的内容中学习！您还可以将采集发布到文章，只需稍作修改标题，软文以提高营销效果。
　　预防 措施
　　如果软件无法正常打开，请安装 JAVA 环境
　　事实:网站优化中常见的错误观点有哪些-长诚网络
　　许多 SEO 初学者在构建 网站SEO 优化时总会有一些不正确的 SEO 见解。那么，这篇文章是写给大部分SEO初学者的，希望能帮助SEO初学者摆脱错误的观点，不要让这种不正确的SEO观点影响到你的搜索引擎优化。接下来，我将给大家仔细解读一下在seo优化中比较常见的网站优化中的常见误区。
　　1.如果网站网址不在首页，将被降级。
　　首先要说明的是使用站点搜索命令查询网站。如果在站点结果的主页上没有找到 网站，则可能是 网站 已被降级。但是，这里要强调的是，不代表站点网站不在结果页首页，一定是网站已经降级，或者即将降级。我刚才说的是可能的，只是一种可能，因为，当网站在进行结构调整，以及搜索引擎的更新和调整时，也会出现类似的情况。不能仅从 网站 站点不在首页上来判断。因此，如果大家的网站站点不在首页，请不要惊慌！每天静下心来优化一下。
　　2.网页快照时间回归意味着降级
　　
　　首先，网页的快照时间倒转是正常现象，也就是俗称的快照回滚。这并不意味着您的 网站 已被降级！回归的原因其实很简单，因为当搜索引擎蜘蛛爬取你的网页时，网站失败或者无法访问，或者搜索引擎本身的更新调整会导致网页快照时间倒退. 如果你的网站被降级了，会直接去K站或者主页上不再有网站站点，所以如果你发现网页快照时间倒退了，别着急，这将是一段时间。会及时恢复的。
　　3. 原创文章优于伪原创文章
　　原创文章 优于 伪原创文章 的想法是不正确的，因为尽管搜索引擎可以识别 文章原创但是，就文章的质量而言，如果你的文章文章原创评分很高，但是没有用户来浏览，另外一个文章的<相同内容的伪原创被很多用户查看，那么搜索引擎会认为这个伪原创的文章质量更好，因为搜索引擎认为这个伪原创的文章可以满足和解决用户的需求。另外，这里给大家补充说明一下，就是搜索引擎判断一个文章是否优质，还要从文章内容的丰富程度，的密度关键词, 以及它携带的锚文本的数量。，段落是否清晰等因素，所以，即使你的文章是伪原创，但如果你把这些内容做好，质量也还可以，不会比原创文章 的质量很差。
　　
　　4. 网站权重越高，网站效果越好
　　首先大家应该明白，搜索引擎本身并没有关于网站权重的正面说法。即使有重量，我们也不知道重量是如何判断的。网站 权重来源于一些站长工具。但是，网站权重好坏可以从一些具体表现中看出，比如：网页快照更新比较快，搜索引擎蜘蛛抓取网站比较频繁，文章 收录比较快，网站关键词排名比较好等等，而网站的权重不能用具体的数值来评价所以，在判断一个网站，不能只从网站的权重来判断，而应该综合网站的各种因素来判断，网站 重量只是一个参考指标。当然，网站权重越高，绝对是好事。
　　5、外链越多，排名越靠前
　　目前，搜索引擎对外部链接的质量要求很高。所以我们在发送外链的时候，一定要注意外链的质量，而不是外链的数量。外链的质量主要包括外链的内容质量、外链的相关性和权威性，需要注意的是外链的增加必须是有规律的。外链，并且不能使用一些外链群发软件发布外链，因为软件群发的外链都是低质量的垃圾外链，会影响你的网站排名，所以，外链的数量越多，网站的排名就越好，更要注意外链的质量。 查看全部

　　技巧:用好易撰爆文采集工具，新手也可以快速做出爆款文章！
　　自媒体的朋友都知道，要想每天有高回报，数据可以决定一切。就算自媒体开原创专属号码，如果不能发爆文，那么这样的账户收入也少得可怜，当然，想要寄爆文，就需要用一些爆文采集工具，这里风子推荐一个好写的爆文采集工具，非常好用。相信很多自媒体的人都担心数据整体不佳，但找不到好的素材，其实在易写的爆文采集工具中可以分析很多同行发爆文，包括企鹅后台也有热文章，可以有效分析同行发了什么材料，当然分析同行发了什么，最重要的是测试， 最后他们的帐户适合什么类型，这非常关键。
　　易于编写的爆文采集工具：#1-4
　　
　　易写的爆文系统是一个比较强大的自媒体工作资料库，可以分析不同时间段下发的各种平台爆文、各个领域、爆文。我们可以从易写的网站软件中查询最新的爆文话题和最热门的资料，以此作为我们进入文章的选题，我们可以从同行那里学习大量高质量的内容，扩大我们的知识储备。
　　正确的程序：
　　步骤1：根据自己操作的领域，选择100个浏览量超过10万的文章，10万基本可以算爆文，找到后用Excel标题统计一下，把标题和地址标注清楚。
　　第二步：分步分析，提取这100爆文的主题点。
　　
　　第 3 步：总结类似的主题，并找出这些爆文标题中更常用的关键词和短语。
　　最后，根据
　　主题和标题的总结，模仿，就可以开始创建自己的文章内容，按照这种方法，一个从未接触过的新手白也可以快速做出爆炸性文章。
　　技巧:收罗最合适新手的四个采集器，自媒体入门的不二选择！
　　采集工具目录
　　1.易于编写
　　这个网站非常适合自媒体新手，有很多视频和图文资料，可以使用的各种小工具，比如热点跟踪、爆文分析、质检、标题助手、视频批量下载、内容分析等。
　　
　　2.小火花自媒体工作助手
　　这是自媒体员工常用的操作工具，可以进行多账号管理数据监控、群组管理、官方授权海量资源排名等
　　3. 乐观
　　
　　是基于大数据的一站式交付管理平台，提供爆文素材、原创检测、一键分发、选题分析、标题掌握。
　　4. 淘金网格
　　页面整洁易懂，有些功能可用，乍一看名字以为是古董网站，乍一看是资料的集合，文章呈现的自媒体平台也很多，比每个自媒体平台多，有文章区、视频区、图集区，还有专门的销售区，还有一些小工具 查看全部

　　技巧:百家号怎么赚钱，百家号怎么提升内容质量
　　随着百家号系统的不断完善，百家号对内容的要求越来越高，平台也逐渐开始打压相对低质量的内容，提升了整个平台的文章质量。因此，很多人的百家账号被系统认为是低质量的内容，他们的权利被压制。如何避免百家账号出现这种低质量内容的现象？分享一下百家号的低质文章标准，避免低质文章的出现。
　　如果你的百家号在申请正则化时被提示为劣质内容，而百家号被系统认定为劣质内容，如何避免呢？
　　百家号低质水文含量标准2.0
　　概述：本文档收录三类低质量水文：休闲水文、信息制造和采集拼凑。
　　1. 休闲水文
　　领域：娱乐（包括体育明星）、影视
　　特点：内容单薄，网上携带大量介绍文字，个人观点少或部分个人观点琐碎不切实际，流水账，没有中心观点。
　　包括但不限于以下五类：
　　1.剧情描述（包括电视剧、电影、综艺）
　　1.1。复述影视剧剧情，个人意见不到20%，没有实际意义。
　　1.2. 未播出情节的编译和剧透。
　　2. 明星未经证实的新闻（真实负面新闻除外）
　　2.1。内容中有“暴露”、“说”等字眼。
　　2.2、多为负面、负能量新闻，
　　3.使用低俗的标题和图片来吸引阅读
　　4.简单的明星照片列表
　　定义：列出个人观点很少或一些琐碎不切实际的个人观点的照片，保持流水账，没有中心观点。
　　2. 信息捏造（没有可靠的信息来源）
　　领域：娱乐、社交较常见
　　
　　特征：
　　1. 错误的。不可信来源发布真实性存疑的事件内容，发表无事实依据的观点，在社交和娱乐类中普遍存在；
　　2. 水。不相关的网络图，图片质量差，图文相关性低；
　　包括但不限于以下四类：
　　1.编故事
　　1.1。故事情节描述，不包括事件的具体时间、地点、人物等背景描述，以故事情节描述的方式书写内容
　　1.3. 主动认定为虚构内容，文章在开头或结尾主动标识“纯属虚构”以表明文章为虚构内容；
　　2. 虚假的社会新闻
　　3. 题材低俗难听
　　3.1。使用惊险、不舒服、反直觉或粗俗的故事来吸引注意力的内容；
　　3.2. 通过热点舆论话题包装编造故事。
　　4.看图说话
　　非时尚、旅游、美食等欣赏图文，文字部分会根据图片内容简单介绍，平直直白，看图说话，常见形式【如下图】
　　三、采集拼凑
　　领域：所有领域通用
　　特点：简单采集或拼凑，没有精心组织，口语化文字注释，画质差，没有信息增益或有价值的二次创作。建议各位创作老师先爆网站，分析最新的每日爆文数据，选择性地选择合适的主题进行二次创作，让这样的作品具有阅读价值。
　　包括但不限于以下四类：
　　1.文字截图作为内容
　　定义：将评论、段落、问答等文本内容截图作为图片中的文本内容。文字部分比较薄，没有个人意见，没有实际意义。
　　二、简介
　　
　　定义：通过采集某些相关的相似信息，拼凑而成，个人观点单薄（每个介绍主题不超过200字），或者没有中心观点，流水账。
　　3.画面模糊
　　定义：简单的内容采集拼凑，图片模糊，清晰度与张数的比例
　　4.图例描述是口语化的
　　定义：内容简单，采集拼凑而成，图例描述通俗化。
　　例如：
　　想要运营成功的百家号账号，现在必须通过文章的内容质量。如果要提高质量，还是需要满足平台的一些需求，按照规则来提高文章的质量。今天我们就来说说如何提高百家号的内容质量评分！
　　1.不要成为“标题党”
　　关于百家号的内容质量，首先要关注的是头条党的问题。百家官员已提议禁止头条新闻派对。要想提高文章的质量，一定要注意头条，不要为了吸引眼球而夸大其词。标题，即使你想做一个醒目的标题，也必须和你的文章内容保持一致，不要一味的夸大而忘记结合内容。
　　2.正面内容
　　百家号的内容运营方向没有硬性规定，但是无论你在运营什么样的内容，我们都要注意，至少要保证内容是正面的，没有负面的问题。现在许多 自媒体 平台的内容并不健康。被攻击的可能直接过不了审核，所以现在百家号运营更好，提高内容质量评分，不写负面内容！
　　3.提高内容可读性
　　这意味着给用户良好的体验感和内容可读性。好的体验感是指在文章排版、分词、图片、字体上精心搭配注解，让用户不会觉得阅读起来比较容易。枯燥乏味，选题一定要在内容上具有话题性，让用户参与进来，以增强与用户的互动。
　　4.避免敏感内容
　　在内容方面，要避开敏感话题，这样才能让自己发布自己的内容，发出去给用户看，才能体现出你的文章价值，才能更好收录 改进了您自己的 文章 曝光！
　　五：572453630
　　以上四点是基于平台发布政策提升内容质量的小窍门。在百家号经营的朋友一定要注意。如果你想提高质量，那就去做吧！通常大家都可以通过阅读爆文来提高自己的写作能力，这也是提高文化素质的技巧之一。
　　自媒体2019年，个人通过自媒体赚钱更加困难。现在，自媒体 想要的是组成一个组。欢迎自媒体朋友加入我的自媒体交流圈
　　技巧:诠网科技｜SEO培训 - 从入门到精通SEO实战技术培训
　　SEO是英文Search Engine Optimization的缩写，中文翻译为“搜索引擎优化”。SEO是指站内优化如网站结构调整、网站内容构建、网站代码优化等和站外优化，如网站站外优化。网站推广、网站 > 品牌建设等，使网站能够满足搜索引擎收录的排名需求，提高关键词在搜索引擎中的排名，从而将精准的用户带到网站并获得免费流量，产生直销或品牌推广。
　　二：为什么要学SEO
　　1.我相信找工作对每个人都很有吸引力
　　随着中国互联网信息时代的到来，很多中小企业开始拥有自己的公司网站，都需要专业的SEO人员来提升自己的网站排名，导致SEO专业人员的稀缺性。
　　2.相信1980后准备创作的人有兴趣
　　比如你有一个自己的产品，想在网上销售，并且掌握了SEO优化网站排名的技术，那么你的启动成本很低，一个空间，一个域名，加上你的技术，可以实现你的创业梦想。
　　3.降低线上推广成本
　　许多公司都在进行百度竞价。如果节省一部分推广费用设立专门的SEO部门，通过百度获得自然排名后，无需投入过多的竞价费用。
　　SEO优化是一种与搜索引擎互补和进步的技术。SEO网站排名优化总能给你带来不错的收益。
　　三、SEO优化发展趋势
　　目前，我国SEO市场还处于发展阶段，缺乏相应的监管机制，市场比较混乱。为了快速提高网站的关键词的排名，很多人经常会使用一些可能被搜索引擎视为作弊的方法来快速达到排名结果。这样的做法无疑阻碍了SEO市场的健康发展。
　　未来SEO市场发展趋势：单纯的SEO技巧和搜索引擎算法跟踪变化的意义越来越小，SEO本身的技术含量越来越低，但越来越依赖相关从业者的综合能力和技术。. 从目前网上对SEO的讨论来看，基本都是之前的方法。SEO没有秘诀，原理越简单，越实用，终极才是诀窍。与国内SEO行业相比，国外SEO行业的主动权基本掌握在白帽SEO手中。无论是搜索引擎本身，还是网站设计公司或客户，都对SEO有比较正确的认识。白帽 SEO 不一定会拒绝黑帽 SEO 和私下作弊，甚至可能暗中使用黑帽战术。但基本上，在桌面上，大家还是在鼓吹白帽SEO技术，所以整个行业的氛围还是比较健康的。令人欣慰的是，目前国内SEO市场环境也在不断改善，相信在不久的将来中国的SEO市场会进一步发展壮大。
　　四：SEO优化功能：
　　1、网页中大量使用图片或Flash等富媒体（Rich Media）形式，没有可检索的文字信息，最基本的SEO就是文章SEO和图片SEO ;
　　2. 网页没有标题，或者标题中不收录有效的关键词；
　　3. 网页正文中效果较差的关键词（最好是自然和key分布，没有特殊堆叠关键词）；
　　4. 网站导航系统让搜索引擎“看不懂”；
　　5、大量动态网页影响搜索引擎检索；
　　6、搜索引擎中没有收录的网站提供的其他链接；
　　7、网站充斥着大量欺骗搜索引擎的垃圾信息，如“桥页（也叫门页、过渡页）”和与背景色同色的文字；
　　8、网站中缺少原创的内容，完全抄袭别人的内容等。
　　五、SEO优化方案：
　　1.内部优化
　　(1) META标签优化：例如：TITLE、KEYWORDS、DESCRIPTION等的优化。
　　（2）内部链接优化，包括相关链接（Tag标签）、锚文本链接、各种导航链接、图片链接
　　（3）网站内容更新：保持网站每天更新（主要是文章的更新等）
　　2.外部优化
　　（1）外部链接类：博客、论坛、B2B、新闻、分类信息、贴吧、问答、百科、社区、空间、微信、微博等相关信息网络等，尽量保持网站的多样性链接。
　　（2）外链形成：每天增加一定数量的外链，稳步提升关键词的排名。
　　（3）友情链交换：与一些与你相关度高、综合素质较好的网站交换友情链接，巩固和稳定关键词排名。
　　6.网站结构优化
　　1. 创建一个 网站 地图
　　只要有可能，最好为 网站 构建一个完整的 网站 地图站点地图。同时，把网站地图的链接放在首页，这样搜索引擎就可以很方便的找到和爬取所有的网页信息。
　　2. 每个网页最多可以从首页点击四次。
　　3、网站的导航系统最好使用文字链接。
　　4、网站导航中的链接文字要准确描述栏目内容。
　　5. PR传输和全站流量。
　　6. 网页链接。
　　7. 搜索引擎如何抓取网页
　　1. 搜索引擎如何抓取。（按什么规则，怎么爬）
　　2.物理和链接结构
　　3.网址静态
　　4.绝对路径和相对路径
　　5.内链权重分布和网站map
　　6.避免蜘蛛陷阱
　　八、链接结构
　　网络结构的第二种结构形式：链接结构也称为逻辑结构，是网站内部链接形成的链接网络图。
　　更合理的链接结构通常是树形结构。
　　9. 关键词 选择
　　1、使用百度推广助手中的关键词工具，选择适合推广的词；进行调查以选择 关键词；通过查看统计日志选择关键词；
　　2、长尾关键词：对关键词进行多次排列组合；尽量不要使用行业内的常用词；善于利用地理位置；确定 关键词 的值；选择长尾词；关键词的时效性>；
　　3、分析竞争对手；有些词来自百度的相关搜索，而不是用户搜索的关键词。
　　十：SEO技术不是简单的建议，而是一项需要足够耐心和细致的脑力劳动。一般来说，SEO优化主要分为8个小步骤：
　　1. 关键词分析（也叫关键词位置）
　　这是SEO优化中最重要的部分。关键词分析包括：关键词注意力分析、竞争对手分析、关键词和网站相关性分析、关键词排列、关键词排名预测。
　　2.网站架构分析
　　网站结构符合搜索引擎的爬虫偏好，有利于SEO优化。网站架构分析包括：消除网站糟糕的架构设计，实现树状目录结构，网站导航和链接优化。
　　3.网站目录和页面优化
　　SEO不仅仅是为了让网站首页在搜索引擎中有好的排名，更重要的是让网站的每一页都带来流量。
　　4. 内容发布和链接放置
　　搜索引擎喜欢定期的网站内容更新，所以合理安排网站的内容发布时间是SEO优化的重要技巧之一。链接排列将整个网站有机地连接起来，让搜索引擎了解每个页面和关键词的重要性，实现参考是第一点的关键词排列。友谊链接活动也在此时启动。
　　5.与搜索引擎交谈
　　向主要搜索引擎登录门户提交尚未收录 的站点。看搜索引擎的SEO效果，通过网站域名：webmasters了解网站的收录和更新状态。通过域：站长的域名或链接：站长的域名，知道网站的反向链接。为了更好地与搜索引擎沟通，建议使用 Google网站Administrator Tools。
　　6.创建网站地图SiteMap
　　根据自己的网站结构，制作<​​网站地图，让站长的网站对搜索引擎更加友好。允许搜索引擎通过 SiteMap 访问整个站点上的所有页面和部分。最好有两套siteMap，一套方便客户快速查找站点信息（html格式），另一套方便搜索引擎了解更新频率、更新时间、页面权重（xml格式） ) 的 网站。建立的站点地图要与站长网站的实际情况一致。
　　7. 优质链接
　　建立高质量的友情链接对于SEO优化来说是一个非常关键的问题，可以提高网站的PR值和网站的更新率。
　　8. 网站流量分析
　　网站流量分析从SEO结果指导下一步的SEO策略，对网站的用户体验优化也有指导意义。流量分析工具，推荐使用谷歌分析分析工具和百度统计分析工具。
　　以上8个步骤都是关于坚持的。流量多不要骄傲，流量少也不要气馁。好好努力，好好学习SEO优化，站长一定会成功的。
　　十一：SEO各种执行方式的难易程度排名：
　　1、外链建设
　　2. 内容制作
　　3.写博客
　　4. 社会融合
　　5. SEO登陆页面
　　6.网址结构
　　7. 竞争对手研究
　　8.关键词研究
　　9. XML网站映射
　　10. 内部链接
　　11. 题名
　　12.元标签
　　十二：SEO策略的几种常见现象
　　1.沙盒
　　什么是沙盒？沙盒通常意味着新的网站在早期很难在Google中排名很好，一般时间限制在6个月左右。为什么要进入沙盒？通常进入沙箱的原因是网站突然增加了大量的外部连接。
　　2.炸弹
　　什么是炸弹？炸弹是指通过建立大量外部连接，锚文本（连接文本）都是关键词，导致网站强行提升排名。为什么会有炸弹？由于搜索引擎算法问题，大量锚文本使引擎误认为某个网站是最适合搜索请求的页面。对于新网站来说，定期、定量地添加锚文本比一次性添加大量锚文本要好。添加锚文本可以增加网站的权重。
　　3.幽灵
　　什么是鬼？Ghost指的是新站排名不稳定，先高后低的现象。为什么会出现鬼？这主要是因为搜索引擎可以防止作弊。另一个因素是 网站 的权重。
　　4. 坐在一起
　　什么是联谊？联谊是古老的刑法，这里指的是被其他具有相同服务器或IP地址的网站所牵连。也是防止作弊的搜索引擎，以免链接工厂泛滥。
　　5. 金三角
　　金三角是指谷歌抓取的关键词的关键位置一般分布在页面的左上角，形成一个三角形。
　　6. 快照回滚
　　快照回滚是指百度的快照回滚到上一个日期的快照。
　　形成原因：主机空间不稳定、网站首页变动、好友链异常链接、百度算法调整、过度优化、使用seo作弊手段。
　　解决方法：稳定维护更新站内文章，以及站外的外部链接和友情链接，及时更新调整！
　　十三：关键词的优化策略
　　关键词 是搜索引擎优化的核心。关键词 的选择对于 网站 在搜索引擎中的排名至关重要。对于电商网站，要求用户能够方便的获取自己想要的信息，而用户一般通过关键词进行搜索，所以为了让搜索引擎了解电商网站 信息，站长需要对关键词进行如下设置：
　　1. 以组织名称和服务内容名称命名。
　　2. 关键词 不仅仅体现了可以提供的服务。还包括产品或服务可以解决的问题。
　　3. 考虑季节变化。
　　4. 考虑拼写错误和方言俚语。
　　5. 描述产品和服务的地理位置。对于家政、鲜花礼品、婚庆服务和网站建筑尤为重要。
　　6、考虑突发事件。如地震、雪灾等。对关键词“药”等特别敏感。
　　7.考虑突出节日等。
　　十四：网站结构和内容的优化策略
　　1、优化网站主要包括：网站结构优化、网站标签优化、网站页面优化，以方便搜索引擎搜索站长网站并注意站长想要排名靠前的关键词。
　　2、注重内外环节的优化策略。超链接将分散的网络连接成一个整体。对于搜索引擎来说，一个网页被链接的次数和被链接网页的质量是体现网页重要性的一个非常重要的因素。指数。
　　
　　十五：SEO的作用
　　一、扩大资本规模
　　2、优化企业财务结构
　　3、通过SEO进行资产重组
　　四、调整产品结构，促进产业升级
　　5.品牌保护
　　6.推广（主要作用）
　　7、为企业节省网络营销成本
　　十六：影响SEO优化的因素
　　来自国外的37位优秀SEO专家共同参与，以投票的形式对影响谷歌排名的重要因素进行点评。这个选择非常有价值。虽然200多个谷歌排名因素并未全部列出，但90%的谷歌排名算法-95%的重要成分已经收录在其中。
　　1. 关键词
　　(1) 在 网站TITLE 上使用 关键词
　　（2）关键词在网页内容上的应用
　　（3）页面内容与关键词的相关性（语义分析）
　　(4) H1标签中关键词的使用
　　(5) 网站域名中关键词的使用
　　(6) 页面URL中关键词的使用
　　(7)在H2、H3等标题标签中使用关键词
　　(8)关键词图片的优化
　　(9) 元描述中关键词的使用
　　(10) 元关键字中关键词的使用
　　2. 外部链接
　　(1) 外部链接的锚文本
　　(2) 外链页面本身的链接流行度
　　(3) 外链页面的主题
　　（4）网站相关话题社区中外链页面的链接流行度
　　(5) 链接的年龄
　　(6) 链接的周边文字
　　(7) 同域名下外链页面的链接流行度
　　(8) 外部链接的创建和更新时间
　　(9) 外链域名的特殊性网站
　　(10) 外部链接的PR值网站
　　3. 网站质量
　　（一）网站外链的流行度和广度
　　(2) 域名年龄（按搜索引擎收录计算）
　　(3)网站的外链页面内容与关键词的相关性
　　(4) 网站 在主题相关的网站 群组中的链接流行度
　　(5) 网站新的外部链接产生的速率
　　(6) 网站收录的数量
　　（7）用户查询的关键词和网站话题的相关性（防止谷歌轰炸）
　　(8) 用户行为
　　(9) 谷歌人为赋予的权重
　　（10）域名的特殊性（.等）
　　(11) 新页面的生成率
　　(12) 用户搜索网站的次数
　　(13) 网站 是否经过谷歌站长中心认证
　　4.页面质量
　　(1) 网站 内部链接结构
　　(2) 外链的质量和相关性
　　(3) 页面年龄
　　(4) 页面内容的质量
　　(5)网站的结构层次
　　(6) URL中“/”符号的出现次数
　　(7) 正确的拼写和语法
　　(8) HTML代码是否经过W3C认证
　　5.页面内容中权重标签强标题标签的使用
　　6、nofollow标签用于页面链接和元数据。
　　7. 百度SEO优化
　　8、SEO优化的负面因素
　　（1）服务器经常无法响应；
　　(2) 与谷歌已经收录的内容高度重复；
　　(3) 低质量或垃圾网站的链接；
　　(4) 网站大量页面有重复的META标签；
　　(5) 过度堆叠关键词；
　　（6）参与链接工厂或大量销售链接；
　　(7) 服务器响应时间很慢；
　　（8）网页的主要META变化频率过高；
　　(9) 流量极低，用户行为不佳；
　　(10)关键词SEO优化中的布局技巧
　　十七：关键词相关页面排名因素
　　1.使用关键词作为标题标签中的第一个单词或单词
　　2.域名中收录关键词
　　3. H1标签使用关键词
　　4. 关键词 用于页面导出的内部链接锚文本
　　5. 关键词 用于页面导出的外部链接锚文本
　　6、关键词用于页面前50-100个可见文本
　　7. 子域收录 关键词
　　8.目录名中还有关键词
　　9. 关键词 用于其他正文标题（H2，H3）
　　十八：常用术语介绍
　　链接农场
　　在 SEO 术语中，链接农场是一个充满链接的页面，这些链接实际上并没有任何用途，它们仅作为链接存在，没有任何实际上下文。那些使用黑帽 SEO 方法的人使用链接农场向页面添加大量链接，希望通过这种方式他们可以欺骗 Google 认为该页面是值得链接的。
　　互惠链接
　　也称为双向链接，它不仅是指向网页的超文本链接，而且还是指向原创网页的链接。
　　有机上市
　　有机列表是 SERP 中的免费列表。有机列表的 SEO 通常涉及改进网站的实际内容，通常是在页面或基础架构级别。
　　网页排名
　　PageRank 是 Google 痴迷者用来测试其网站在 Google 中的排名的指标。SEO 和搜索引擎营销 (SEM) 专家也使用该术语来描述页面在 SERP 中的排名以及 Google 根据其排名算法为网站分配的分数。无论您如何定义，PageRank 都是 SEO 的重要组成部分。
　　付费列表
　　顾名思义，付费列表是一种服务，只有在付费后才能在搜索引擎上列出。根据搜索引擎，付费列表可能意味着：收录在索引中，每次点击 (PPC)，赞助链接 (Sponsored Link)，或在搜索目标 关键词 和短语时将网站从 SERP 中移除以其他方式。
　　永久重定向
　　也称为 301 重定向，是对 网站 浏览器的指令，用于显示要求浏览器显示的不同 URL，当网页对其 URL 进行最后一次更改时使用。永久重定向是可以由搜索引擎蜘蛛适当处理的服务器端重定向。
　　排行
　　排名是页面在目标 关键词 的 SERP 中列出的位置。SEO的目标是提高网页的排名目标关键词。
　　排名算法
　　排名算法是搜索引擎用来评估和排名其索引中的列表的规则。排名算法确定哪些结果与特定查询相关。
　　搜索引擎营销（SEM）
　　SEM 一词可与 SEO 互换使用，但 SEM 通常指的是通过付费和广告向搜索引擎营销网站，同时应用 SEO 技术。
　　搜索引擎优化 (SEO)
　　SEO是基于其对搜索引擎的吸引力和可见性对内容进行优化，以便搜索引擎可以选择网页。SEO主要用于提高自然列表的排名。
　　搜索引擎结果页面 (SERP)
　　SERP 是为特定搜索显示的列表或结果。SERP 有时被定义为搜索引擎结果的位置。出于本系列的目的，我将其称为页面而不是安排。在 SEO 世界中，在 SERP 中获得良好的性能就是一切。
　　垃圾邮件
　　垃圾邮件是一种欺诈性 SEO 技术，它试图欺骗蜘蛛并利用排名算法中的漏洞来影响目标 关键词 的排名。垃圾邮件可以有多种形式，但“垃圾邮件”最简单的定义是网站用来伪装自己和影响排名的任何技术。
　　带有关键字填充的隐藏文本
　　这是欺骗搜索引擎的另一种方式。通常是指将关键字的颜色设置为与网页背景颜色相同，或者通过 CSS Hidden Attribute 来达到优化效果。一旦谷歌发现这种做法，该遭遇也将导致该网站从谷歌的数据库中删除。
　　蜘蛛
　　爬虫在网络上漫游，寻找要添加到搜索引擎索引的列表。爬虫有时也称为网络爬虫或机器人。优化自然列表页面就是为了引起爬虫的注意。
　　在SEO中过度使用flash和Ajax技术会给搜索引擎带来很多麻烦。搜索引擎无法很好地索引以 flash 和 ajax 为代表的网页。原因是搜索引擎只索引页面，而不是应用程序。.
　　此外，即使搜索引擎确实完全解释了 Flash 文件或 ajax 应用程序，并且可以分析和索引它们的相关内容，仍然无法使用 url 来导航应用程序，这对排名毫无帮助。搜索引擎的主要目标是向用户提交搜索结果，但是在处理这些媒体信息时，搜索引擎将无法对信息进行排名。简而言之，Flash 和 Ajax 将带来更多创意设计，以及更难检测的垃圾 网站 形式。
　　谷歌索引的Flash，给出的建议是，网站设计师只在需要Flash和Ajax的地方使用，主要使用HTML语言设计网站，并使用Flash和Ajax作为辅助技术为用户带来实实在在的好处。很多时候，HTML和JavaScript的混合，基本上可以达到使用这些技术的效果。也就是说，在使用 Flash 和 Ajax 时，它们应该被视为页面上的单元，而不是页面本身。
　　链接流行度 网站 的链接流行度。
　　它在搜索引擎排名中的作用得到了广泛的认可和重视。事实上，Google 可能会收录webmasters'网站，即使他们没有在 GOOGLE 上提交他们的网站，而是链接到其他 网站s。搜索引擎也可以仅根据链接宽度确定网站管理员的 网站 排名。
　　内部链接：此网站的内部页面之间的链接
　　External Links：到这个网站的外部链接，一般是指其他网站到这个网站的链接
　　
　　Backward Links or Incoming/Inbound Links：意思类似于“外部链接”，指的是其他网站链接到这个网站
　　出站/出站链接：从这个 网站 到其他 网站 的链接
　　搜索引擎定位
　　搜索引擎排名
　　外部文件外部文件存储
　　将 JavaScript 文件和 CSS 文件分别放在 JS 和 CSS 外部文件中。这样做的好处是将重要的页面内容放在页面顶部，同时减小文件大小。有助于搜索引擎快速准确地抓取页面的重要内容。
　　关键字密度 关键词密度
　　机器人搜索机器人
　　联属网络营销 联属网络营销（联属网络营销、网站Affiliate 等）
　　联盟营销是指网站A 为网站B 放置广告按钮，然后从网站B 的销售中获得回扣的广告系统。一些广告商使用这种方法来获取市场信息而不是现金销售。这种方法多用于营销费用紧张的新网站。
　　Cost-Per-Click（简称CPC）按点击付费
　　联属网络营销管理系统记录每位客人在联属会员网站上点击商户网站的文字或图片链接（或邮件链接）的次数，商户（Merchant）支付方式每次点击都很多。支付广告费用的方式。
　　Cost-Per-Lead（简称CPL）或Cost-Per-Acquisition（简称CPA）
　　根据潜在客户数量付费后或访问者通过会员链接进入商户网站后，填写表格提交后，管理系统将生成会员对应的潜在客户记录. 引导记录的数量支付给会员。
　　每次销售成本 (CPS) 按销售付费
　　商家只有在会员链接介绍的客户在商家网站上进行了实际购买后才向会员付款（大部分是在线支付），一般设置佣金率（销售额的10%到50%）。
　　为绩效付费
　　联盟营销 按效果付费的营销方法对于商家和联盟来说都比较容易接受。随着网站的自动化流程越来越好，在线支付系统越来越成熟，越来越多的联盟营销系统采用按次付费的方式。由于这种方式对商家来说是一种无风险的广告投放方式，商家也愿意设定比较高的佣金比例，这使得这种营销体系的方式越来越被采用。
　　开放目录项目 (ODP) 目录索引
　　全文搜索引擎
　　搜索索引/目录目录索引搜索引擎
　　META 搜索引擎 元搜索引擎
　　蜘蛛俗称“蜘蛛”
　　索引器检索程序
　　所有链接免费 (FFA) 免费链接列表
　　停用词/过滤词 停用词/过滤词
　　两者含义相同，都是指一些太常用而没有任何检索价值的词，一般在遇到这些词时都会被搜索引擎过滤掉。因此，为了节省篇幅，应尽量避免使用此类词，尤其是在字数有严格限制的地方。
　　垃圾邮件：搜索引擎垃圾邮件技术的总称
　　框架集框架结构
　　一些搜索引擎（如 FAST）不支持框架结构，它们的“蜘蛛”程序无法读取此类页面。
　　图像映射图像块
　　当一个“蜘蛛”程序遇到这种结构时，往往会感到不知所措。所以尽量不要设置Image Map链接。
　　动态页面
　　通过程序和数据库连接制作的网页，任何地址中带有“？”、“&”（及其他类似符号）的网页都会将“蜘蛛”程序挡在门外。
　　不可见/隐藏文本隐藏文本内容
　　目的是在不影响网站美观的情况下，增加收录大量关键词的页面的关键词相关性分数，从而提高搜索引擎排名。
　　不可见/隐藏链接
　　它旨在通过在不影响 网站 的美观性的情况下在其他页面上添加指向目标优化页面的不可见链接来提高链接分数，从而提高搜索引擎排名。
　　误导性词语 关键词
　　在与页面无关的页面中使用误导性的 关键词 来吸引访问者网站 访问该主题。这种做法严重影响了搜索引擎提供的结果的相关性和客观性，被搜索引擎所憎恶。
　　重复的单词 关键词
　　这种作弊技术也称为“关键词Keyword Stuffing”，
　　它利用搜索引擎对出现在网页正文和标题中的关键词 的强烈关注，不合理（过度）地重复关键词。其他类似的做法包括在 HTML 元标记中填充关键字或使用多个关键字元标记来增加 关键词 的相关性。这种技术很容易被搜索引擎检测到并受到相应的惩罚。
　　关键字填充关键词填充
　　伪装页面
　　对实际访问者或搜索引擎的任何一方隐藏真实的 网站 内容，以便向搜索引擎提供非真实的 SEO 友好内容以提高排名。
　　欺骗性重定向
　　指快速将用户访问的第一页（着陆页）重定向到内容完全不同的页面。
　　影子领域
　　这是最常见的欺骗性重定向技术，欺骗性地将用户重定向到另一个 网站 或页面。
　　元刷新刷新标志
　　门口页
　　也称为“桥接/门户/跳转/入口页面”。它是针对某些关键字的特制页面，专门为搜索引擎设计的，目的是提高特定关键词在搜索引擎中的排名。目的丰富的关键词域名被重定向到另一个域名的真实网站。搜索引擎蜘蛛倾向于忽略自动重定向到其他页面的页面。
　　镜像站点镜像站点
　　通过复制 网站 或网页的内容并分配不同的域名和服务器，他们欺骗搜索引擎多次索引同一站点或页面。大多数搜索引擎都提供能够检测镜像站点的适当过滤系统。一旦检测到镜像站点，源站点和镜像站点都会从索引数据库中删除。
　　链接垃圾邮件作弊/恶意链接
　　链接农场
　　批量链接交换程序
　　交叉链接
　　门口域
　　目标丰富的关键词 域旨在提高特定关键词 在搜索引擎中的排名，然后重定向到其他域的主页。由于搜索引擎通常会忽略自动重定向到其他页面的页面检索，因此不鼓励使用这种技术。
　　十九：SEO优化方法分类介绍
　　1. SEO白帽
　　SEO白帽是一种公平的方法，即使用符合主流搜索引擎发布指南的SEO优化方法。它一直被认为是业内最好的SEO方法。它规避了所有风险，并避免了与搜索引擎发布政策的任何冲突。也是SEOer从业者最高的职业道德标准。由于搜索引擎是以文本为中心的，许多有助于网页亲和力的相同工具也有助于 SEO。这些方法包括优化图形内容（包括 ALT 属性）和添加文本描述。甚至 Flash 动画也可以收录在具有替代内容的页面设计中，旨在帮助优化访问者无法阅读 Flash 的环境。
　　以下是一些搜索引擎认为合适的内容： 在每个页面上使用简短、独特且相关的标题。编辑具有页面主题的网页。用相关的具体术语代替模糊的词。这有助于通过在搜索引擎上进行搜索，将网站所吸引的受众正确地引导到网站。向此站点添加大量 原创 内容。使用大小合理、描述准确的联合组织，不要过度使用关键字、感叹号或不相关的标题字词。验证所有页面都可以通过正常链接访问，而不仅仅是通过 Java、JavaScript 或 Adob​​e Flash 应用程序。这可以通过使用以自然方式开发链接的专用页面（网站map）列出网站上的所有内容来实现：Google 不会为这个有点混乱的指南而烦恼。给网站 会员写邮件告诉他：你刚刚发布了一篇不错的文章 文章并请求了一个链接，很可能会被搜索引擎识别。参加其他 网站 网络组——只要其他 网站 是独立的、共享相同的主题并且具有可比性的质量。
　　2. SEO黑帽
　　一般来说，所有使用作弊或可疑的方法都可以称为黑帽SEO。比如垃圾链接、隐藏网页、刷IP流量、桥接页面、关键词堆叠等。SEO黑帽是一种不被搜索引擎支持的违规行为，因为黑帽SEO挑战行业底线道德，因此被大多数白帽SEO所鄙视。垃圾索引是指通过欺骗性技术和滥用搜索算法来推广不相关的主要是商业网页。许多搜索引擎管理员认为旨在提高 网站 的页面排名的任何形式的 SEO 都是索引垃圾邮件。然而，随着时间的推移，行业内的舆论已经形成了提高网站搜索引擎排名和流量结果的可接受和不可接受的方法。
　　由于搜索引擎以高度自动化的方式运行，网站会员经常可以使用搜索引擎不认可的方法和方法来提升排名。除非搜索引擎员工访问该网站并注意到异常活动，或者排名算法的一些小变化导致该网站失去过去获得的高排名，否则这些方法通常会被忽视。有时某些公司聘请优化顾问来评估竞争对手的网站，并向搜索引擎报告“不道德”的优化方法。
　　当发现这些不良垃圾邮件索引时，搜索引擎可能会对那些被发现使用不道德优化技术的人采取行动。2006 年 2 月，谷歌拿下了德国宝马和德国理光，因为他们使用了这些方法。
　　3. SEO灰帽子
　　SEO灰色帽子是白帽子和黑帽子之间的中间地带。对于白帽子，使用了一些技巧。这些行为是灰色地带，因为它们不违法，但也不遵守规则。它侧重于优化的整体和局部方面。SEO灰帽子是经过一定程度的节制。SEO灰帽是白帽和黑帽技术的结合，兼顾长期利益和短期利益。
　　二十：SEO排名优化公式
　　SEO=∫时钟=∫C1+L2+K3+O4
　　1. ∫是整数符号，C=content，L=link，K=keywords，O=others。SEO是一个“时间”的长期整合过程，内容是核心；
　　2、C1——丰富的内容是第一要素，根据原创、伪原创的重要性，转载内容满足用户体验；
　　3. L2——合理丰富的链接是第二要素。合理有效的内链与丰富的外链同等重要，外链中相关性高、Pr值高的页面尤为重要；
　　4、K3——关键词因素是第三个重要因素，包括：合理的Title、Description、Keywords、页面关键词以及相关关键词的密度和布局合理；
　　5. O4——其他因素，如：域名、站点年龄、服务器、网站架构、排版、布局、Url、地图等；
　　这个公式写的很好，概括了SEO的优化，把SEO优化需要注意的问题都考虑进去了。
　　根据这个公式可以找到很多有价值的概念，感兴趣的朋友可以细细品味，但前提是站长们一定要了解这个公式。
　　SEOers看似很在意爬虫体验，其实用户体验也很重要。作者用以下公式对其进行了总结：
　　SEO = 用户体验 + 蜘蛛体验。甚至可以使用SEM，SEO/SEM定理：SEO/SEM=UE+SE。
　　二十一、SEO优化思路
　　1.网页标题优化
　　2.关键词的选择
　　3. 关键词（关键词）优化
　　4. 元标签和网页描述的优化
　　5. 网站结构和URL优化
　　6. SEO中的正则表达式
　　7.让搜索引擎跟随你的意图
　　8、网页链接的优化
　　9. 标题标签优化
　　10.图片（alt）优化
　　11. 卷筒纸减肥
　　12. 建立一个对 SEO 友好的 网站。
　　二十二; SEO搜索说明
　　在 URL 前添加“site:”，将搜索限制在特定的 网站、网站 频道或域名内的网页；
　　[Sagechain site:网站]表示在网站中搜索与“Sagechain”相关的搜索；
　　[内页收录查询站点：网站inurl:网站域名/g/]或intel:+关键词搜索；
　　[site:网站 space+关键词] 表示在站点内搜索。
　　二十三：SEO优化禁忌
　　1.首先是购买空间的问题。不要和作弊网站在同一个服务器上。
　　2. 内容缺乏原创性。
　　3、内容与网站的主题不符。
　　4、网页标题不宜频繁更换。
　　5、页面全动画（FLASH或动态图片）。
　　6、关键词的选择错误。
　　7.关键词的堆叠。
　　8. 不耐烦。
　　9.渴望成功。
　　10.没有团队意识。
　　11.链接到死链接。
　　12. 链接到警告 网站。
　　13.只做核心词，忽略长尾 查看全部

　　行业实践:提升百家号从业者80%能效的工具
　　百家号批次管理软件介绍
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　　更多功能正在开发中，未来会增加对爆文系统、企鹅、大鱼的支持。
　　今日20个测试资格再次开放，每月仅需98元即可享受100个百家账号管理权！
　　最佳实践:SEO主题集群：SEO的下一个演进
　　像谷歌这样有影响力的搜索引擎已经改变了他们的算法来支持基于主题的内容。因此，网站 正在探索一种以“主题集群”模式链接相关内容的新方法。本报告是负责 SEO 策略的营销人员的战术入门。
　　目录
　　1 简介
　　2. 搜索引擎迫使网站适应
　　3. 主题集群会影响 SERP 吗？
　　4. 这对我的 网站 意味着什么？
　　5. 如何创建主题集群？
　　6. 开始使用主题集群的战术技巧
　　7. 帮助正在路上
　　当您兴高采烈地（或冷漠地）浏览网页时，许多公司正在悄悄地在后台重新配置他们的网页。为什么？
　　因为在搜索引擎结果中排名的竞争非常激烈。因此，以内容为中心的 网站 采用了新的最佳实践。SEO 现在正在转向主题聚类模型。
　　在此模型中，单个“支柱”页面充当总体主题的主要内容中心。与主题相关的多个内容页面链接回支柱页面。这种链接动作向搜索引擎发出信号，表明支柱页面是该主题的权威，并且随着时间的推移，该页面可能会在其涵盖的主题中排名更高。
　　主题聚类模型的核心是一种使用更干净、更周到的网站架构来组织网站内容页面的方法。
　　搜索引擎正在迫使 网站 适应
　　营销人员和 SEO 专家不会为了领先于消费者行为而进行冗长的网站结构更改。他们被迫这样做是因为搜索引擎已经改变了他们的算法以响应消费者行为的变化。
　　多年前，人们向搜索引擎提出分散的 关键词 查询以找到问题的答案。今天，人们向搜索引擎提出更复杂的问题，他们想要准确及时的答案。
　　想要特定答案的搜索者在查询时也会使用许多不同的短语。搜索引擎现在足够聪明，可以识别这些查询之间的联系。算法已经发展到可以理解搜索意图背后的主题上下文，将其连接到过去遇到的类似搜索，并提供最能回答查询的网页。
　　与此更改相关的第一个重大更改发生在 2013 年 Google 的 Hummingbird 更新中。搜索算法不再只关注 关键词，而是开始解析短语。许多 SEO 专业人士将 Hummingbird 视为 Google 从 关键词 到主题焦点的官方转换。
　　依赖主题的下一个主要步骤是 Google 的 RankBrain 更新。RankBrain 于 2015 年推出，是谷歌的机器学习算法，旨在了解人们搜索查询的上下文。它将过去的搜索与相似的主题相关联，并提取与搜索查询相关的多个关键字和短语以找到最佳结果。
　　主题集群真的会影响 SERP 吗？
　　
　　鉴于这些算法变化，前 HubSpotters 的 Anum Hussain 和 Cambria Davies 在 2016 年开始了主题聚类实验。他们最初的主题聚类实验的广泛结果表明，他们建立的关联越多，它们在搜索引擎结果页面中的位置就越好（ SERP）。印象（或视图）也随着他们创建的链接数量而增加。
　　主 URL 承载主页并链接到子域或子目录。
　　您可以看到 HubSpot 子域中网页的分布情况。随着 HubSpot 产生更多内容，博客页面增加并且结构变得更加复杂，因为没有统一的链接。这种设置使搜索引擎难以快速浏览所有页面。
　　HubSpot 和许多类似的以内容为中心的企业发现自己拥有数十个涵盖类似主题领域的页面。所有这些页面最终将相互竞争，以被搜索引擎并最终被搜索者发现。
　　为了防止这种情况发生，需要更有序和周到的安排——告诉搜索引擎应该首先显示哪些页面的主题。然后可以将与该主题相关的所有页面组织成一个相互关联的集群。
　　主题集群重新排列了 网站 的结构，看起来更像下图。涵盖主题区域的内容集群链接到清晰概述主题的中央支柱页面。
　　如何创建主题集群？
　　我们以“内容营销”为例。查看您现有的内容页面并按主题焦点对其进行分组。如果需要，创建一个内容营销的支柱页面，在一个页面中捕获主题的所有关键方面（参见下面的示例）。
　　主题功能示例：内容营销
　　请注意，支柱页面需要广泛涵盖您关心的主题，以便您可以以合理的方式将所有相关内容页面链接到该主题。
　　您创建或优化的集群内容应深入到支柱页面上提到的区域之一。例如，如果您有一个关于 SEO 的支柱页面，集群内容页面将详细说明如何针对搜索引擎优化您的网站架构。
　　根据您希望您的业务竞争的主题而不是离散的关键字来考虑您的内容资产。关键词 仍然可以在您的整体战略中发挥作用，但主题现在是您的 关键词 战略运作的保护伞。
　　Leslie Ye 对 HubSpot 丰富的内容页面进行了分类，总结了为类别选择主题的规则：
　　“在考虑是否应该将某些内容称为支柱页面时，问问自己：这个页面会回答读者在搜索 X 关键字时遇到的所有问题吗？它是否覆盖了足够大的区域以容纳 20-30 个帖子？
　　一个很好的嗅探测试是 - 如果您希望您正在处理的页面排名为长尾 关键词，它不是支柱页面。如果您正在处理的页面涉及一个非常狭窄的主题，那么它就不是一个支柱页面。如果您正在处理一个涵盖广泛主题的许多方面的页面，它可能是一个支柱页面。"
　　在下面的示例中，如果您想要使用“入站营销”一词，您可以研究相关主题或长尾 关键词，为这些子主题创建内容，然后链接回入站营销支柱页面以创建集群。
　　一旦您有了指定的支柱页面，请更新您已确定的相关内容页面中的链接，以形成围绕支柱页面的“集群”。集群集中的每个帖子都需要使用相同的锚文本（超链接的一部分）至少链接一次，以便搜索引擎知道它是主题集群的一部分。
　　
　　随着时间的推移监控您的支柱页面的搜索引擎排名。当你的排名稳定，你在话题上的权威增加时，你可以通过链接到相关话题来进一步发展集群链。
　　“内容营销”主题的自然后续集群可能是内容营销过程的下一步，例如如何创建可转换的内容。
　　开始使用主题集群的战术提示
　　选择一个主题来创建集群内容并查看现有内容可能会很痛苦，尤其是在您的公司有大量文档的情况下。以下是一些帮助您组织和创建主题集群的建议。
　　要跟踪主题集群中的内容和链接，您的团队可以设置类似于下图的工作表。根据主题的复杂性和链接页面的数量，某些类别可能不是必需的。
　　要跟踪的类别包括以下内容。
　　帮助正在进行中
　　许多公司也在开发工具来帮助营销团队围绕主题组织内容。MarketMuse 等市场中的单点解决方案可以识别内容差距并帮助您按主题集群组织和优化内容。
　　HubSpot 还有一个内容策略工具，可以帮助您创建、执行和衡量主题中的内容。
　　机器学习可帮助营销人员识别目标角色通常搜索的集群主题（或长尾 关键词），并建议子主题。很快，将会有更多工具来帮助 SEO 专家和营销人员创建主题集群，以最大限度地提高他们的内容策略。
　　文君营销是一家基于大数据分析，专注于搜索引擎研究的互联网营销公司，拥有十余年国内外营销经验，值得信赖。
　　如果您的业务遇到品牌问题和渠道困难，请随时咨询我们。文君营销提供的服务包括： 我们提供的服务包括：
　　1、全网舆情监测和商情监测
　　2.百度搜索引擎优化和SEM
　　3.谷歌搜索引擎优化和SEM
　　4.小红书SEO
　　5. 知乎搜索引擎优化
　　6. 抖音搜索引擎优化 查看全部

　　解决方案:多功能工具多账号实时采集器！(一个百家号！)
　　百家号爆文采集软件可以采集百家号里面爆文或者其他网站上面的文章，可以采集的新闻文章每天是240篇，采集成软件后，然后可以复制下来到自己的百家号输入内容生成带源文件的电子书，还可以进行同步到多个百家号，发布就不用上传那么多，一键采集，还可以批量修改等，功能很实用，
　　自荐一个采集我们大一新生公众号的选题，发布文章的工具，
　　基于“信息数据的采集生成软件”，小狼毫采集器一键式采集、全网抓取。
　　
　　最牛的采集工具要数七牛云的云采集了，用过，
　　百度云里有srt
　　小狼毫专门采集百家号
　　动动采集器还可以，
　　
　　工具tinychart
　　采集qq空间、百度知道、新浪博客、新浪论坛、大鱼号、小红书、猫扑社区、搜狐自媒体、网易自媒体等，其他网站上的文章，采集之后可以筛选，批量修改，增减各种字数。
　　a5编辑器专门采集百家号里面的文章，也有很多开放的接口，
　　能力有限，没办法了解一款工具。不过呢。推荐一款我们团队研发的多功能工具多账号实时采集器！能多账号一起登录一个百家号！（web微信一体化，各种浏览器不限制地区，特别方便）对知乎里面的采集工具感兴趣的，可以到去了解一下。 查看全部

　　解密:百家号爆文采集软件工具，亲身体验采集的效果
　　百家号爆文采集软件工具1.百家号爆文采集百家号采集软件拥有百家号图文的实时数据2.保证采集的数据与原文一致3.只收录原创文章4.不收录二次创作5.不收录三次创作
　　火猴软件软件，支持爬取百家号、企鹅号、大鱼号等几十个平台，可以输入文章、电话号码、姓名和手机号码采集群发，也可以输入网址、邮箱、qq号、手机号采集后，采集同步到百度。
　　
　　腾讯大文件
　　ec的简单快捷版本
　　比如说百家号就可以采集：全网文章，抖音文章，快手文章等任何相关网站的文章，效果非常棒。关键有免费版，希望采集的同学可以看一下。个人推荐推荐一下上面的【文采采】【文采采en】【文采采】【文采采en】它是阿里出品，是阿里云的产品，不是那种恶意推广的软件，没有捆绑软件，没有那种垃圾的广告，它和百度的一样，没有被封，采集的数据是经过授权的，不是那种需要付费的，我很喜欢它的界面。
　　
　　截图我用【文采采】只需要输入对应的邮箱地址和手机号，接下来他就会把相应网站的文章全部采集下来，然后点击分享到我的【百度网盘】。我现在用过最好用的，哈哈！有时候还可以点个赞再走，支持一下。
　　百家号采集：百家号采集软件
　　亲身体验采集的效果
　　如果你是要写作，那么中国写作站。 查看全部

　　解决方案:百家号一键发布工具，一键发布多个平台
　　百佳一键释放工具，
　　一键发布多个平台，现在有这么多自媒体平台，想要手动一个发布30多个平台，至少需要1个多小时，那么百佳一键发布工具到底有什么好用。
　　百家也是主流自媒体平台，在现在大多数平台中，百家的单价是最高的，很多人做自媒体也以百家为核心。
　　百佳一键发布工具：
　　
　　蚂蚁小二一键发布工具可以分发30多个自媒体平台，5分钟内可以免费分发到整个平台，还可以批量导入数百个自媒体账号，在目前流行的矩阵模式情况下，一个好的一键式发布工具还可以节省大家大量的工作。
　　如何增加视频播放次数？
　　第一点：互相学习长处
　　我们作为账号的操作，在观察视频数据的时候，会发现视频内容没有问题，但是它的播放音量实在是不能一提，为什么会这样，其实问题还在于你的标题，你可以观察其他播放比较高的视频，它们的标题是怎么拍的，你可以这样试试。
　　第二点：进行数据分析
　　
　　其实有很多点要分析自媒体操作视频，可以通过视频数量来分析推荐、评论、采集夹、观看次数等数据，最快的方式就是比较，比如同一系列内容，你改变标题，会不会有什么不同播放次数等等。
　　第三点：遵守平台规则
　　每个平台都有自己的受众，
　　比如头条西瓜视频，它的受众比较大，各行各业，这个平台的社交领域的内容会更受大众的欢迎，而B站这个平台的年轻人更多，而且是动漫网站，所以游戏、动漫、科技和鬼兽视频都比较有特色。
　　解决方案:Python网络数据采集12：避开采集陷阱
　　当经典的 Python 爬虫使用 urllib 标准库时，它会发送以下请求头：
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
session = requests.Session()
headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_5) AppleWebKit 537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome",
"Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8"}
url = "http://www.whatismybrowser.com ... ot%3B
req = session.get(url, headers=headers)
bsObj = BeautifulSoup(req.text)
print(bsObj.find("table",{"class":"table-striped"}).get_text)
　　虽然 网站 可能会对 HTTP 请求标头的每个属性执行“人性化”检查，但我发现通常真正重要的参数是 User-Agent。将其设置为不易怀疑的东西，不要使用 Python-urllib/3.4 和 Accept-Language 属性，也许它是 网站 的关键，您是人类访问者。
　　处理cookies：网站会使用cookies来跟踪您的访问过程，如果发现爬虫行为异常，例如快速填写表格，或浏览大量页面，则会中断您的访问。虽然这些行为可以通过关闭并重新连接或更改您的 IP 地址来伪装，但如果 cookie 揭示了您的身份，那么任何努力都不会白费。
　　一些浏览器插件可以向您展示如何设置访问 网站 和离开 网站 cookie。EditThisCookie() 是我最喜欢的 Chrome 浏览器插件之一。
　　from selenium import webdriver
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin/phantomjs')
<p>
driver.get("http://pythonscraping.com")
driver.implicitly_wait(1)
print(driver.get_cookies())</p>
　　from selenium import webdriver
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin/phantomjs')
driver.get("http://pythonscraping.com")
driver.implicitly_wait(1)
print(driver.get_cookies())
savedCookies = driver.get_cookies()
driver2 = webdriver.PhantomJS(executable_path='phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin/phantomjs')
driver2.get("http://pythonscraping.com")
driver2.delete_all_cookies()
for cookie in savedCookies:
driver2.add_cookie(cookie)
driver2.get("http://pythonscraping.com")
driver2.implicitly_wait(1)
print(driver2.get_cookies())
　　如果条件允许，尽量为每次页面访问加一点时间间隔，time.sleep(3)12.3 常用表单安全措施
　　
　　如果机器人在您的 网站 上创建数千个帐户并开始向所有用户发送垃圾邮件，这将是一个大问题。
　　隐式输入字段值：在表单中，“隐式”字段允许字段的值对浏览器可见，但对用户不可见。主要用于防止爬虫自动提交表单。
　　第一个是字段可以由服务器生成的随机变量表示。***方法是，先采集随机变量，然后提交到表单处理页面。
　　第二个是“蜜罐”，一个具有通用名称的隐式字段，通过 CSS 设置为对用户不可见，但由机器人填充
　　避免蜜罐：你可以通过 Selenium 中的 is_displayed() 来判断一个元素在页面上是否可见。
　　from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin/phantomjs')
driver.get("http://pythonscraping.com/pages/itsatrap.html")
links = driver.find_element_by_tag_name("a")
for link in links:
if not link.is_displayed():
print("The link "+link.get_attribute("href")+" is a trap")
fields = driver.find_element_by_tag_name("input")
for field in fields:
if not field.is_displayed():
print("Do not change value of "+field.get_attribute("name"))
　　12.4 问题清单
　　如果您一直被 网站 阻止并且找不到原因，这里有一个清单可以帮助您诊断问题所在。 查看全部

　　正式推出:百家号爆文采集软件+网站+易撰多个渠道一键批量发布
　　
　　百家号爆文采集软件+网站+易撰多个渠道一键批量发布百家号文章，基于自媒体大数据，采集所有网站和自媒体渠道的优质文章，通过小工具一键发布到百家号平台。打造内容之王：百家号爆文批量转化分成。百家号文章作者通过图文创作，往往有自己的百家号定位，在百家号想要达到精准化的目的，必须要求作者拥有固定的百家号定位。
　　
　　后期将作为百家号主，依靠内容、机器和人工，一步步的将自己向内容平台输送。百家号流量主作者因内容创作获得自然流量。自媒体平台（公众号、头条号、企鹅号、百家号等）因作者因领域、活跃度等因素获得收益。百家号是最大的自媒体平台，流量以及收益肯定是比不过其他平台的。而且流量仅仅是相对于其他几个平台流量的一个优势，如果内容创作者的内容不够好，很快就会被各大平台吞噬掉，从而导致百家号流量归零。
　　据我所知目前百家号达到500万粉丝的前10大自媒体号每天广告收入就在5000元以上，达到1000万粉丝，月入一万的很正常。包括要达到500万粉丝，就已经被其他自媒体平台吞噬了一半的广告收入。百家号作为腾讯旗下的一个自媒体平台，发展比较晚，第一批内容创作者赚到钱的挺少，而且目前已经基本上实现了收益全自营了，只要百家号作者坚持持续输出优质原创内容，很快会有创作者变现机会。本文使用的百家号可以正常上百家号官网。点我获取百家号小工具及目前在各大平台宣传的易撰地址。 查看全部

　　分享:账号智能过稿，百家号爆文采集软件教程介绍
　　百家号爆文采集软件教程介绍百家号爆文采集软件采集的文章可以来源自网站，也可以来源于广告公司，也可以来源于全网站点，用百家号爆文采集软件将最新的爆文来源网站批量采集，自己用于文章的过稿等。百家号爆文采集软件应用场景解决标题，标签统计，查找文章的关键词，如果发现标题的相关性是错误的，不论是标题还是题目可以复制重新修改，原有文章的标题可以用来填充标题的空缺。
　　
　　做好广告排版，过稿比原先的标题好文章更能获得高推荐量。账号智能过稿，百家号爆文采集软件可以采集发布在百家号作者账号中，百家号爆文的原创和转载，不管你是在任何平台发布都可以采集，百家号爆文采集软件一键过稿。文章数据数据分析，可以比较好的了解自己账号的数据，从而对文章结构做调整，好好利用此款软件可以很好的提高帐号的推荐量，推荐量是如何提高的，百家号爆文采集软件会为你一一解答。
　　
　　账号过稿率，在百家号爆文采集软件数据库中，每个作者，每一篇文章都会收集到数据库，自己在采集后看下自己的过稿率，百家号爆文采集软件可以帮助你检测出过稿率。通过采集软件可以看到文章的字数，以及分值，从而根据数据去做文章的结构调整。一键上传，采集完成后，不仅可以查看自己所需要的文章，还可以输入文章的标题，这样就不用在去翻阅所有的内容。
　　文章过稿率，或者在百家号爆文采集软件读一篇文章，一般需要20-30个字数，我们可以直接读取文章的数据库，只要经过读取软件，可以知道该篇文章的字数大概在多少，那么就可以根据自己的文章文章的字数，给自己作出分配比例，定制出自己合适的字数，这样就可以避免了在写文章时写不下去的现象。爆文采集软件采集过的内容可以导出到本地，方便自己后期对这些文章进行二次修改，避免写到一半发现此前写的都是重复的内容。 查看全部

　　经验:有专自媒体助手，主打一键内容分发，助力自媒体从业者高效运营
　　最近，
　　特自媒体助手发布新版本，新增团队管理功能，新增支持主流短视频自媒体平台，自媒体平台账号管理，各垂直领域一键内容同步。
　　据介绍，有自媒体助手围绕核心需求自媒体操作人员，构建了一套完整的自媒体操作工具。通过网页发布分析，分析内容发布逻辑，实现自媒体多平台内容的一键发布;基于人工智能模拟练习，自动智能地重写文章内容;结合百度、360、搜狗等众多搜索引擎，内容原创评分，修改建议。
　　
　　有专门的助手作为自媒体自媒体操作工具，集成了目前几乎所有主流的图形、视频自媒体平台。自媒体个人或企业经营者通过专属助手登录来绑定自媒体拥有自媒体平台账号，如微信公众号、头条号、企鹅号、百家号、抖音号、快手号、小红书号、知乎号等。创建新图片或上传视频后，您可以在发布帐户后选择一键发布。
　　同时，自媒体助手还支持智能重写、爆文采集、数据收益汇总报表、团队管理等主要功能。专属自媒体助手的推出，大大节省了在自媒体人的各个平台上复制粘贴重复上传内容的操作时间，在更自媒体平台上分发内容，在内容创作和粉丝运营上花费时间，获得更多收益。
　　有一个专用的自媒体
　　
　　助理研发团队拥有多年的客户工具开发经验，也是自媒体行业从业者，在发布专门的自媒体助理时，创始人表示，该工具将成为自媒体必不可少的工具，同时有助于各个公司的运营，达到企业和产品宣传的效果。
　　目前，拥有自媒体助手的用户大多是自媒体创建和运营个人，后续将继续努力，专注于自媒体工作室和企业，还将提供定制的企业服务，不断扩大自媒体助手的品牌影响力和专业赞誉。
　　此外，还有自媒体助手支持全网主流平台，但也在加大对车家号、沃斯买机、、新浪博客等自媒体垂直平台的支持力度，充分发挥自媒体平台的优势，为自媒体打造更高效的内容操作工具。
　　专业知识:外贸优化google优化如何做？ 【数聚梨谷歌seo优化企业培训手册】
　　我们在上传产品的时候，标题其实是一个特别重要的因素，一个需要注意的地方，因为谷歌在抓取网页的时候，会先抓取标题，标题的第一个，第二个位置。关键词 的权重百分比最高。第二个是我们文章的一些内容，文章的内容中出现的关键词的相关词是相关的关键词，我们的内容应该是原创 . 不懂原创的可以使用翻译软件来辅助，或者购买书聚力的seo伪原创文章发布包。还有字数。谷歌对网页上的字数有要求。我们的每个 文章 或产品描述最好有 800 字以上。就像我们自己的官方网站一样，
　　3、
　　现在国外一些知名的网站，你可以发现他们的URL链接是自定义可读的。事实证明，链接可以自定义。如果有自定义URL链接功能，我们可以在URL链接中插入关键词，因为Google会抓取URL中相关的关键词。
　　例如，当你看到这个链接时说这个链接说胡歌，演员，然后是中国大陆。然后你就有了新电影，这四个词都是用单杠连接的。然后把这个单杠隔开，这个关键词是Google认为比较标准的一种形式，也就是这个链接中的关键词对提高我们网页的相关性非常非常有用和内容。
　　
　　4、
　　另一点是，这被称为社交互动。这种社交，在数聚里网站上，除了分享和社交专业链接外，还有一个标配的功能，就是我们的Facebooklike功能。集成在书居里的网站上，Facebook有类似的API接口。这样，facebook用户可以在我们的官方网站上一键采集和喜欢我们的产品信息页面。Google 还喜欢我们的 网站 具有社交互动性。
　　5.所谓社交就是我们正常的谷歌友好的&lt;​​网站，一共有三个地方，其中一个应该在他每个页面的底部，或者在首页的底部，也就是只有我。截图中的这个地方，那些社交图标。点击后，我们可以连接到我们的页面，例如Facebook页面，LinkedIn页面等。在社交专业页面上也可以链接到我们的官方网站。
　　6.
　　
　　URL关键词等之间不要使用下划线，对于这个URL，最好使用-单杠，-单杠以外的符号不要加空格，四到五个关键词就够了，这个 关键词 也不应该太长。
　　7、谷歌可以识别url链接中的小语言关键词吗？
　　现在谷歌浏览器在国外广泛使用，可以支持小语种。各种语言可以直接添加到URL。您提到的其他浏览器不支持它，但谷歌已经支持它。所以英文、中文、韩文、日文和法文都可以放在 URL 中。
　　8、谷歌seo优化要求高质量原创文章，内容要定期更新。不要指望找我们做很多外链，你的排名就会稳定。现在谷歌的算法越来越严格了，如果你没有时间写专业的伪原创文章，建议你把这部分工作外包出去。 查看全部

　　汇总:如何利用自媒体爆文采集网站做数据分析，创作出10+爆文！
　　在自媒体运营行业，我睡得比狗晚，起得比鸡早。每天都是选题，写文案，拍视频，写标题等等，这些都是为了创作爆文。
　　创建 爆文 难吗？
　　灾难！不太难！
　　在微信公众号时代，对于一个没有粉丝的自媒体人来说，10w+永远是一个梦想。
　　现在，随着今日头条、百家号等自媒体平台的开通，即使是没有粉丝基础的自媒体人也能创作出10w+甚至100w+的爆文。
　　那么，如何快速掌握10w+爆文的秘密呢？
　　爆文影响因素很多，一个很重要的部分就是标题。
　　每个人都知道标题很重要，但并不是每个人都能写出好的标题。
　　为什么？
　　其实就是少看少总结。
　　
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　　解决方案:「Python从零到壹」 十四.机器学习之分类算法五万字总结全网首发
　　分类属于监督学习的范畴，是数据挖掘、机器学习、数据科学等重要的研究领域。分类模型类似于人类学习，从历史数据或训练集中学习以获得目标函数，然后使用该目标函数来预测新数据集的未知属性。本章主要介绍分类算法的基本概念，并分析各种数据集与决策树、KNN、SVM分类算法案例，让读者学会使用Python分类算法分析自己的数据集，研究自己的领域知识，创造价值。
　　一。分类
　　1. 分类模型
　　与前面描述的聚类分析模型类似，分类算法的模型如图 1 所示。它主要包括两个步骤：
　　通常，为了测试学习模型的性能，使用校验集。数据集分为不相交训练集和测试集，用于构造分类模型和测试集，以验证正确分类的类标签数量。
　　下面是一个分类示例。假设有一个垃圾分类系统将邮件分为“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”，现在有一个训练集，其中收录垃圾邮件类目标，即它是否是垃圾邮件，然后训练一个分类模型以对测试集进行预测，如下所示：
　　经过上述步骤后，当我们收到新的电子邮件时，我们可以根据电子邮件的内容或特征来判断它是否是垃圾邮件，这为我们提供了极大的便利，可以防止垃圾邮件信息的骚扰。
　　2. 常用分类算法
　　监督学习包括分类和回归。常见的分类算法包括朴素贝叶斯分类器、决策树、K-最近邻分类算法、支持向量机、神经网络和基于规则的分类算法，以及用于组合单类方法的集成学习算法，例如 Bagging 和 Boosting。
　　（1） 朴素贝叶斯分类器
　　朴素贝叶斯分类器（NBC）起源于经典数学理论，具有坚实的数学基础和稳定的分类效率。该算法使用贝叶斯定理来预测未知类的样本属于每个类别的可能性，并选择最可能的类别作为样本的最终类别。其中，朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件的独立假设，是一类利用概率和统计知识进行分类的算法，该算法被广泛使用的模型称为朴素贝叶斯模型（NBM）。
　　根据贝叶斯定理，对于分类问题，给定样本特征 x，样本属于类别 y 的概率为：
　　其中 p（x） 表示 x 事件发生的概率，p（y） 表示发生
　　y 事件，p（x|y） 表示事件发生 y 后事件 x 发生的概率。由于贝叶斯定理的建立需要一个强有力的条件独立性假设，这在实践中通常是不正确的，它的分类准确性会降低，并且对缺失的数据不那么敏感。本书没有详细介绍朴素贝叶斯分类的例子，我希望读者能够自己下来研究它。
　　（2） 决策树算法
　　决策树是一种基于实例的归纳学习算法，它为一组未排序和不规则的实例建立决策判断树，并推导树形结果的分类规则。作为分类和预测的主要技术之一，构建决策树以找出属性和类别之间的关系，并使用它来预测未知数据的类别。该算法采用自上而下的递归来比较决策树内部节点的属性，根据不同属性的值判断节点向下的分支，并在决策树的叶节点上得到反馈结果。
　　诊断树
　　算法使用树状结构根据数据的属性建立决策模型，通常用于解决分类和回归问题。常见的算法包括：分类和回归树、ID3、C4.5、随机森林等。
　　（3） K最近邻分类算法
　　K-最近邻 （KNN） 分类算法是一种基于实例的分类方法，是数据挖掘分类技术中最简单和最常用的方法之一。所谓K最近邻就是找K个最近邻，每个样本都可以用其最近的K个邻居来表示。该方法需要找出最接近未知样本X的K训练样本，看出这些K样本中的哪一类属于大数，然后将未知样本X分类到哪个类别中。
　　K-Near方法是一种惰性学习方法，用于存储样本直到需要分类，如果样本集很复杂，则可能导致较大的计算开销，因此无法应用于实时情况。
　　（4） 支持向量机
　　支持向量机（SVM）是数学家Vapnik等人基于统计学习理论提出的一种新的学习方法，其基本模型被定义为特征空间上间距最大的线性分类器，其学习策略是最大化间距并最终转化为凸二次规划问题的解。
　　SVM算法的最大特点是，根据结构风险最小化准则，构建最优分类超平面，最大化分类区间，提高学习机的泛化能力，较好地解决了非线性、高维、局部最小等问题，而当样本数量大于样本数量时，维度仍然有效， 并支持不同的核函数（线性、多项式、s 型等）。
　　（5） 神经网络
　　神经网络（也称为人工神经网络）算法在1980年代的机器学习中非常流行，但在1990年代中期有所下降。现在随着“深度学习”的趋势，它已经成为最强大的机器学习算法之一。图2是神经网络的一个示例，包括输入层、隐藏层和输出层。
　　人工神经网络（ANN）是一种数学或计算模型，模仿生物神经网络的结构和功能。在该模型中，大量节点或“神经元”相互连接以形成网络，即“神经网络”，以达到处理信息的目的。神经网络通常需要被训练，训练过程就是网络学习的过程，训练改变网络节点的连接权重值，使其具有分类功能，并且训练后的网络可以用于对象识别。
　　常见的人工神经网络有BP（反向传播）神经网络、径向基RBF神经网络、霍普菲尔德神经网络、随机神经网络（玻尔兹曼机）、深度神经网络DNN、卷积神经网络CNN等。
　　（6）综合学习
　　集成学习是一种机器学习方法，它使用一系列学习者进行学习，并使用一些规则来整合学习结果，以实现比单个学习者更好的学习结果。由于实际应用的复杂性和数据的多样性往往使单一的分类方法失效，学者们对多种分类方法的整合，即集成学习进行了广泛的研究，这已成为国际机器学习界的研究热点。
　　集成学习试图通过不断调用单个学习算法来获得不同的基础学习者，然后根据规则组合这些学习者来解决同一个问题，这可以显着提高学习系统的泛化能力。组合多个基础学习者主要使用投票（加权）方法，常见的算法是装袋，提升等。
　　3. 回归、聚类和分类之间的区别
　　在第12部分中，文章我们将详细解释回归分析，13详细解释聚类分析，本章重点介绍分类分析，但是它们之间的区别和关系是什么？
　　总之，分类学习知道训练过程中对应班级目标的结果，即训练集具有相应的班级目标;在训练过程中，聚类学习并不知道数据的相应结果，根据数据集的特征，按照“聚类事物”的方法，将具有相似属性的数据采集在一起。
　　4. 绩效评估
　　分类算法有很多种，不同的分类算法都有
　　许多不同的变体，不同的分类算法具有不同的特征，并且性能对不同数据集的影响也不同，我们需要根据具体任务选择相应的算法。选择分类算法后，如何评价分类算法的质量？
　　本书主要使用精度、召回率和 F 度量或 F 得分来评估分类算法。
　　（1） 准确率（精度）和召回率（召回率）
　　）。准确率定义为文档数量的比率
　　检索到检索到的文档总数，它衡量检索系统的准确率;召回率定义为检索到的相关文档数与文档库中所有相关文档数的比率，由检索系统测量。公式如下：
　　其中，参数N表示实验结果中正确识别的聚类数，S表示
　　在实验结果中实际识别的聚类，T表示数据集中实际存在的聚类相关聚类的数量。
　　（2） F 测量值或 F 分数
　　准确率和召回率这两个评价指标在某些情况下是相互限制的，使得很难用单一的评价指标来衡量实验的有效性。F值是精度和召回率的一致性平均值，可用作实验结果的最终评估指标，并且F值更接近两个数字中的较小者。F 值引用如下计算公式：
　　（3）其他指标
　　其他常用的分类算法包括评估指标
　　二。决策树
　　1. 算法实例说明
　　以下是招聘案例研究，用于解释决策树的基本原则和过程。假设程序员和面试官之间的简单对话进行初始面试，我们使用决策树分类的概念来构建树形结构。对话如下：
　　记者：你多大了？
　　程序员：25岁。
　　采访者：你本科毕业了吗？
　　程序员：是的。
　　采访者：编程技术强吗？
　　程序员：不太好，中等水平。
　　采访者：熟悉蟒蛇语言吗？
　　程序员：熟悉，做过数据挖掘相关的应用。
　　采访者：是的，你通过了。
　　这次面试的决策过程是一个典型的分类树决策。它相当于将程序员的初步考试分为两类，按年龄，教育程度，编程技能和对Python语言的熟悉程度：通过和失败。假设面试官的程序员要求是30岁以下，本科以上学历，编程能力强或熟悉Phoeon语言及以上编程技能的程序员，则该面试官的决策逻辑过程如图3所示。
　　第二个例子是
　　判断苹果的决策树的典型例子，假设有4个样本和2个属性来确定它是否是一个好苹果，其中第二列1表示苹果非常红，0表示苹果不红;1的第三列表示苹果大，0表示苹果小;第4列结果1表示苹果好吃，0表示苹果不好吃。
　　示例中有 2 个属性，即苹果红色属性和苹果大小属性。这里，红苹果用 A0 表示，大苹果用 A1 表示，构建的决策树如图 19.4 所示。图的顶部有四个苹果（1，2，3，4），然后把红苹果放在一边（A0=红色），另一边不是红色的苹果，结果是1，2是红苹果，3，4不是红苹果;然后根据苹果的大小进行划分，判断大苹果好吃（A1=大），最终输出如图三层所示，其中1和3是好吃的苹果，2和4是坏苹果，示例表明苹果越大，味道越好。
　　决策树算法基于数据的属性构建决策模型，并采用树状结构，通常用于解决分类和回归问题。常见的决策树算法包括
　　：
　　决策树构建的基本步骤包括4个步骤，具体步骤如下：
　　决策数量有两个优点：
　　2. 数字信号处理器算法
　　在 Sklearn 机器学习包中，实现决策树分类器 （DTC） 的类包括：
　　sklearn.tree.DecisionTree分类器
　　它解决了数据集的多类分类问题，输入参数为两个数组X[n_samples，n_features]和y[n_samples]，X是训练数据，y是训练数据标记值。决策树分类器构造函数是：
　　sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=&#39;gini&#39;
, splitter=&#39;best&#39;
, max_depth=None
, min_samples_split=2
, min_samples_leaf=1
, max_features=None
, random_state=None
, min_density=None
, compute_importances=None
, max_leaf_nodes=None)
　　类由两个主要方法组成：
　　train_target train_data）
　　用于加载（train_data、train_target）训练数据和训练分类模型。
　　pre = clf.predict（test_data）
　　使用经过训练的决策树模型对test_data测试集执行预测分析。
　　3. 虹膜的决策树分析
　　之前的12文章介绍了虹膜的逻辑回归分析的例子，这里又讲解了虹膜实例的决策树分析，从而加深了读者的印象。
　　（1）数据集回顾
　　在Sklearn机器学习包中，集成了各种各样的数据集，包括糖尿病数据集，虹膜数据集，新闻数据集等。这里使用的是Iris的Iris数据集，这是一个非常常用的数据集，共有150行数据，包括四个特征变量：
　　还包括一个分类变量，将虹膜分为三类，即：
　　表2为虹膜数据集，详情如下表所示。
　　鸢尾是一种鸢尾植物，这里存储着其萼片和花瓣的长度和宽度，共有4种属性，鸢尾花植物分为三类。虹膜数据集包括两个属性：虹膜数据和虹膜目标。其中，数据数据为矩阵，每列表示萼片或花瓣的长度和宽度，共4列，每行数据表示一株实测鸢尾花，共抽样150条记录。加载 Iris 数据集的代码如下所示：
　　from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
print(iris.data)
print(iris.target)
　　（2）虹膜的决策树简单分析
　　以下代码在 Sklearn 机器学习包中实现用于分类分析的决策树分类器决策树算法，并绘制预测的散点图。
　　# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount CSDN 2021-07-06
#导入数据集iris
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
print(iris.data) #输出数据集
print(iris.target) #输出真实标签
print(len(iris.target))
print(iris.data.shape) #150个样本 每个样本4个特征
#导入决策树DTC包
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(iris.data, iris.target) #训练
print(clf)
predicted = clf.predict(iris.data) #预测
#获取花卉两列数据集
X = iris.data
L1 = [x[0] for x in X]
L2 = [x[1] for x in X]
#绘图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(L1, L2, c=predicted, marker=&#39;x&#39;) #cmap=plt.cm.Paired
plt.title("DTC")
plt.show()
　　输出结果如图5所示，您可以看到决策树算法将数据集预测为三类，每类代表数据集对应的三个虹膜，但数据集中有少量交叉结果。预测结果如下：
　　[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2]
150
(150, 4)
DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion=&#39;gini&#39;, max_depth=None,
max_features=None, max_leaf_nodes=None,
min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,
random_state=None, splitter=&#39;best&#39;)
　　以下是上述核心代码的简要说明。
　　这部分代码是导入
　　sklearn机器学习包附带的虹膜数据集，调用load_iris（）函数导入数据，数据分为数据和目标两部分。
　　这部分代码导入决策树模型，并调用 fit（） 函数进行训练，调用 predict（） 函数进行预测。
　　这部分代码是导入 matplotlib 绘制扩展包并调用 scatter（） 函数来绘制散点图。
　　但是上面的代码中有两个问题：
　　4. 数据集划分与分类评估
　　这部分主要用于代码优化，将数据集划分为80%训练集-20%预测集，并评估决策树分类算法。由于所提供数据集的类标签是常规的，因此前 50 个类标记为 0（山鸢尾花），中间 50 个类标记为 1（变色虹膜），最后 50 个类标记为 2（弗吉尼亚虹膜）。即
　　：
　　[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2]
　　调用NumPy库中的contanate（）函数来选择和集成数据集，选择0-40、50-90和100-140行作为训练集，并将相应的类规模作为训练样本类标准;然后选择行 40-50、90-100 和 140-150 作为测试集，并将相应的样本类标签用作预测类标准。
　　代码如下，“axis=0”表示所选值之间的间隔为 0，即紧挨着获取的值。
　　#训练集
train_data = np.concatenate((iris.data[0:40, :], iris.data[50:90, :], iris.data[100:140, :]), axis = 0)
#训练集样本类别
train_target = np.concatenate((iris.target[0:40], iris.target[50:90], iris.target[100:140]), axis = 0)
#测试集
test_data = np.concatenate((iris.data[40:50, :], iris.data[90:100, :], iris.data[140:150, :]), axis = 0)
#测试集样本类别
test_target = np.concatenate((iris.target[40:50], iris.target[90:100], iris.target[140:150]), axis = 0)
　　同时，调用sklearn机器学习包中的指标类来评估决策树分类算法，该算法将输出准确性（优先级），召回率（召回率），F得分（F得分），支持（支持）等。
　　#输出准确率 召回率 F值
from sklearn import metrics
print(metrics.classification_report(test_target, predict_target))
print(metrics.confusion_matrix(test_target, predict_target))
　　分类报告的核心功能是：
　　sklearn.metrics.classification_report(y_true,
y_pred,
labels=None,
target_names=None,
sample_weight=None,
digits=2)
　　其中y_true参数表示正确的分类类标签，y_pred表示类标签
　　由分类预测，标签表示分类报告中显示的类标签的索引列表，target_names参数显示与标签对应的名称，数字是指定输出格式的准确性。评估公式如下：
　　调用metrics.classification_report（）方法评估决策树算法后，所有指标的加权平均值将在最后一行执行，如下面的完整代码中所述。
　　# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount CSDN 2021-07-06
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import metrics
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#导入数据集iris
&#39;&#39;&#39;
重点：分割数据集 构造训练集/测试集，80/20
70%训练 0-40 50-90 100-140
30%预测 40-50 90-100 140-150
&#39;&#39;&#39;
iris = load_iris()
train_data = np.concatenate((iris.data[0:40, :], iris.data[50:90, :], iris.data[100:140, :]), axis = 0) #训练集
train_target = np.concatenate((iris.target[0:40], iris.target[50:90], iris.target[100:140]), axis = 0) #训练集样本类别
test_data = np.concatenate((iris.data[40:50, :], iris.data[90:100, :], iris.data[140:150, :]), axis = 0) #测试集
test_target = np.concatenate((iris.target[40:50], iris.target[90:100], iris.target[140:150]), axis = 0) #测试集样本类别
#导入决策树DTC包
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(train_data, train_target) #注意均使用训练数据集和样本类标
print(clf)
predict_target = clf.predict(test_data) #测试集
print(predict_target)
#预测结果与真实结果比对
print(sum(predict_target == test_target))
#输出准确率 召回率 F值
print(metrics.classification_report(test_target, predict_target))
print(metrics.confusion_matrix(test_target, predict_target))
#获取花卉测试数据集两列数据
X = test_data
L1 = [n[0] for n in X]
L2 = [n[1] for n in X]
#绘图
plt.scatter(L1, L2, c=predict_target, marker=&#39;x&#39;) #cmap=plt.cm.Paired
plt.title("DecisionTreeClassifier")
plt.show()
　　输出结果如下，包括
　　数据集 40-50、90-100、140-150 和下一个输出“30”表示整个 30 组类尺度的预测结果与实际结果一致，最终输出评估结果进行评估。
　　[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]
30
precision recall f1-score support
0 1.00 1.00 1.00 10
1 1.00 1.00 1.00 10
2 1.00 1.00 1.00 10
avg / total 1.00 1.00 1.00 30
[[10 0 0]
[ 0 10 0]
[ 0 0 10]]
　　同步输出图如图6所示。
　　读者可以更深入地挖掘并调用sklearn.tree.export_graphviz类来实现导出决策树以绘制树结构的过程，例如图7所示的虹膜数据集输出树结构。
　　5. 区域划分的比较
　　下面介绍一下区域划分比较实验（前面已经出现过），它指的是根据数据集的实际类比例将其划分为不同的颜色区域，其中虹膜数据集分为三个区域，最后比较散点图。每个区域对应一种散点类型，表示预测结果与真实结果一致，如果一个区域与其他类型的散射混合，则表示该点的预测结果与真实结果不一致。
　　完整的代码如下，代码首先调用“iris.data[：：2]”代码获取两列数据（两个特征），然后进行决策树分类分析。
　　# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount CSDN 2021-07-06
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
#载入鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = X = iris.data[:, :2] #获取花卉前两列数据
Y = iris.target
lr = DecisionTreeClassifier()
lr.fit(X,Y)
#meshgrid函数生成两个网格矩阵
h = .02
x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
#pcolormesh函数将xx,yy两个网格矩阵和对应的预测结果Z绘制在图片上
Z = lr.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.figure(1, figsize=(8,6))
plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)
#绘制散点图
plt.scatter(X[:50,0], X[:50,1], color=&#39;red&#39;,marker=&#39;o&#39;, label=&#39;setosa&#39;)
plt.scatter(X[50:100,0], X[50:100,1], color=&#39;blue&#39;, marker=&#39;x&#39;, label=&#39;versicolor&#39;)
plt.scatter(X[100:,0], X[100:,1], color=&#39;green&#39;, marker=&#39;s&#39;, label=&#39;Virginica&#39;)
plt.xlabel(&#39;Sepal length&#39;)
plt.ylabel(&#39;Sepal width&#39;)
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.legend(loc=2)
plt.show()
　　以下作者详细解释了区域划分比较代码。
　　在虹膜上获得的两列数据对应于萼片的长度和萼片的宽度，每个点的坐标为（x，y）。首先取X二维数组第一列（长度）的最小值、最大值和步长h（设置为0.02）生成数组，然后取X二维数组第二列（宽度）的最小值、最大值和步长h生成数组，最后使用meshgrid（）函数生成两个网格矩阵xx和yy， 如下：
　　[[ 3.8 3.82 3.84 ..., 8.36 8.38 8.4 ]
[ 3.8 3.82 3.84 ..., 8.36 8.38 8.4 ]
...,
[ 3.8 3.82 3.84 ..., 8.36 8.38 8.4 ]
[ 3.8 3.82 3.84 ..., 8.36 8.38 8.4 ]]
[[ 1.5 1.5 1.5 ..., 1.5 1.5 1.5 ]
[ 1.52 1.52 1.52 ..., 1.52 1.52 1.52]
...,
[ 4.88 4.88 4.88 ..., 4.88 4.88 4.88]
[ 4.9 4.9 4.9 ..., 4.9 4.9 4.9 ]]
　　Z = lr.predict（np.c_
　　调用 ravel（） 函数将 xx 和 yy 两个矩阵转换为一维数组，然后执行预测分析。由于两个矩阵的大小相等，因此两个一维数组的大小也相等。np.c_[xx.拉威尔（）， yy.拉威尔（）] 是一个生成矩阵，即：
　　xx.ravel()
[ 3.8 3.82 3.84 ..., 8.36 8.38 8.4 ]
yy.ravel()
[ 1.5 1.5 1.5 ..., 4.9 4.9 4.9]
np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]
[[ 3.8 1.5 ]
[ 3.82 1.5 ]
[ 3.84 1.5 ]
...,
[ 8.36 4.9 ]
[ 8.38 4.9 ]
[ 8.4 4.9 ]]
　　简而言之，上述操作是将萼片长度数据的第一列作为h的等分法作为行，并复制多行以获得xx网格矩阵;然后将第二列萼片宽度数据作为h的等分，作为一列，并复制多列以获得yy网格矩阵;最后，将 xx 和 yy 矩阵转换为两个一维数组，并调用 np.c_[] 函数将它们组合成二维数组进行预测。
　　调用 predict（） 函数进行预测，并将预测结果分配给 Z.
　　：
　　Z = logreg.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
[1 1 1 ..., 2 2 2]
size: 39501
　　Z = Z 形重塑（xx.
　　调用reshape（）函数修改形状，将其Z转换为两个特征（长度和宽度），然后将39501数据转换为171 * 231的矩阵。Z = Z 形（xx 形状）输出，如下所示：
　　[[1 1 1 ..., 2 2 2]
[1 1 1 ..., 2 2 2]
[0 1 1 ..., 2 2 2]
...,
[0 0 0 ..., 2 2 2]
[0 0 0 ..., 2 2 2]
[0 0 0 ..., 2 2 2]]
　　plt.pcolormesh（xx， yy， Z， cmap=plt.cm.配对）
　　调用 pcolormesh（） 函数在图片上绘制 xx 和 yy 两个网格矩阵以及相应的预测结果 Z，您可以发现输出的是三个色块，表示三种类型的区域。输出区域如下图所示：
　　普特散射（X[：50，0]， X[：50，1]， 颜色=“红色”，标记=“o”，标签=“塞托萨”）
　　调用 scatter（） 绘制散点图，第一个参数是第一列数据（长度），第二个参数是
　　第二列数据（宽度），第三和第四个参数是设定点的颜色是红色的，样式是一个圆圈，最后一个参数被标记为setosa。
　　最终输出如图9所示，在决策树分析后分为三个区域，左上角是对应于setosa虹膜的红点;右侧部分是对应于处女虹膜的绿色正方形;中下部是一颗蓝色的星星，对应于杂色虹膜。散点图是每个数据点的真实花朵类型，划分的三个区域是数据点预测的花朵类型，预测的分类结果与训练数据的真实结果基本一致，部分鸢尾花相交。
　　三、KNN分类算法
　　1. 算法实例说明
　　KNN分类算法是最近邻算法，字面意思是查找最近邻，由Cover和Hart于1968年提出，它简单直观，易于实现。下面是一个经典示例，用于说明如何查找邻居以及要选择多少个邻居。图10需要确定右边的动物是鸭子、鸡还是鹅。这涉及KNN算法的核心思想，判断类似于此示例点的类别，然后预测它们所属的类别。由于它像鸭子一样走路和吠叫，右边的动物很可能是鸭子。
　　KNN 分类算法的核心思想是从训练样本 X 中找到所有训练样本 X 中最接近测试样本（通常为欧氏距离）的前 K 个样本（作为相似性），然后选择与样本距离最小的 K 样本进行分类为最接近 X 的 K 个样本， 并检测这些K样本中的大多数属于哪种类型的样本，然后测试样本类别属于这种类型的样本。
　　KNN 分类的算法步骤如下：
　　假设现在有必要确定图 11 中的圆形形态是属于三角形还是正方形类别，则使用 KNN 算法的分析步骤如下：
　　
　　最后，简要讨论了KNN算法的优缺点。KNN 分类算法的优点包括：
　　缺点主要表现为分类速度慢，因为每个待分类的新样本都必须计算出与所有训练集的相似性进行比较，才能取出前K个分类样本，因此时间复杂度较高。整个算法的时间复杂度可以表示为 O（m*n），其中 m 是所选特征项的数量，n 是训练集样本的数量。同时，如果K值确定不好，也会影响整个实验的结果，这是KNN算法的另一个缺点。
　　2.奈格伯斯分类器
　　在 Sklearn 机器学习包中，实现 KNN 分类算法的类是邻居。KNeighborsClassifier.构造函数如下所示：
　　KNeighborsClassifier(algorithm=&#39;ball_tree&#39;,
leaf_size=30,
metric=&#39;minkowski&#39;,
metric_params=None,
n_jobs=1,
n_neighbors=3,
p=2,
weights=&#39;uniform&#39;)
　　最重要的参数之一是 n_neighbors=3，它设置最近的邻居 K 值。同时，KNeighbors分类器可以设置3种算法：暴力破解，kd_tree ball_tree。具体调用方法如下：
　　from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, algorithm="ball_tree")
　　KNN算法还包括分析时的训练和预测两种方法。
　　下面的代码是对 KNN 分类算法进行预测的简单调用的示例，代码如下所示。
　　# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount CSDN 2021-07-06
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
X = np.array([[-1,-1],[-2,-2],[1,2], [1,1],[-3,-4],[3,2]])
Y = [0,0,1,1,0,1]
x = [[4,5],[-4,-3],[2,6]]
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, algorithm="ball_tree")
knn.fit(X,Y)
pre = knn.predict(x)
print(pre)
　　定义二维数组以存储 6 个点，其中具有负 x 和 y 坐标的类标签定义为 0，将 x 和 y 坐标为正数的类标签定义为 1。调用 knn.fit（X，Y） 函数来训练模型后，再调用 predict（） 函数来预测 [4，5]、 [-4，-3]、 [2，6] 三个点的坐标，输出结果为：[1， 0， 1]，其中 x 和 y 坐标被划分为一个正数类和一个类用于负数。
　　也可以计算K个最近点的下标和距离，代码和结果如下，其中索引表示点的下标，距离表示距离。
　　distances, indices = knn.kneighbors(X)
print(indices)
print(distances)
>>>
[1 0 1]
[[0 1 3]
[1 0 4]
[2 3 5]
[3 2 5]
[4 1 0]
[5 2 3]]
[[ 0. 1.41421356 2.82842712]
[ 0. 1.41421356 2.23606798]
[ 0. 1. 2. ]
[ 0. 1. 2.23606798]
[ 0. 2.23606798 3.60555128]
[ 0. 2. 2.23606798]]
>>>
　　以下是结合可视化技术以加深读者印象的完整示例。
　　3. KNN分析葡萄酒的种类
　　（1） 数据集
　　实验数据集是
　　由UCI机器学习存储库开源网站提供的最受欢迎的数据集（自2007年以来点击）红酒数据集，这是对意大利同一地区生产的三种不同葡萄酒进行大量分析的结果。这些数据包括三类葡萄酒，共有13种不同的葡萄酒成分特征，共有178条线数据，如图13所示。
　　该数据集包括三种葡萄酒中13种不同成分的数量：酒精，马利卡西，灰分，灰分的酒精度，镁，总酚，黄烷类，诺弗拉瓦诺酚，原花青素，颜色强度，色调，稀释葡萄酒的OD280 / OD 315和脯氨酸，每种成分都可以看作是一个特征，对应于一个数据。这三种类型的葡萄酒被标记为“1”，“2”和“3”。数据集的特征如表3所示。
　　数据存储在葡萄酒.txt文件中，如图 14 所示。每行数据表示178行数据的样本，每行数据收录14列，即第一列是类标签属性，后跟13列要素。其中，第1类有59个样本，2类有71个样本，3类有48个样本。
　　注意：前面描述了如何读取CSV文件数据集或Sklearn扩展包提供的数据集，但在现实分析中，许多数据集将存储在TXT或DATA文件中，它们被某些符号分隔，例如在图表中使用逗号分隔，如何获取此类文件中的数据， 也是非常重要的知识。因此，让我们教您阅读此类文件的数据。
　　（2） 读取数据集
　　从图 14 中，
　　你可以看到整个数据集都是用逗号分隔的，而读取这类数据集的常用方法是调用open（）函数来读取文件，依次读取TXT文件的所有内容，然后按照逗号分割器获取存储在数组或矩阵中的每行数据中的14列数据， 以便进行数据分析。下面是另一种调用 loadtxt（） 函数以使用代码读取逗号分隔数据的方法，如下所示：
　　# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import numpy as np
path = "wine/wine.txt"
data = np.loadtxt(path,dtype=float,delimiter=",")
print(data)
　　输出如下：
　　loadtxt（） 读入文件函数原型如下：
　　loadtxt（fname， dtype， 分隔符， converters， usecols）
　　其中，参数 fname 表示文件路径，dtype 表示数据类型，分隔符表示分隔符，转换器使用 {1：fun} 等字段映射数据列，usecols 表示选取数据的列。
　　（3） 数据集拆分训练集和预测集
　　由于 Wine 数据集的前 59 个样本均为 1 类，中间 71 个样本为 2 类，最后 48 个样本为 3 类，因此需要将数据集拆分为训练集和预测集。步骤如下：
　　代码如下：
　　# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import numpy as np
path = "wine/wine.txt"
data = np.loadtxt(path,dtype=float,delimiter=",")
print(data)
yy, x = np.split(data, (1,), axis=1)
print(yy.shape, x.shape)
y = []
for n in yy:
y.append(int(n))
train_data = np.concatenate((x[0:40,:], x[60:100,:], x[140:160,:]), axis = 0) #训练集
train_target = np.concatenate((y[0:40], y[60:100], y[140:160]), axis = 0) #样本类别
test_data = np.concatenate((x[40:60, :], x[100:140, :], x[160:,:]), axis = 0) #测试集
test_target = np.concatenate((y[40:60], y[100:140], y[160:]), axis = 0) #样本类别
print(train_data.shape, train_target.shape)
print(test_data.shape, test_target.shape)
　　输出如下：
　　(178L, 1L)
(178L, 13L)
(100L, 1L) (100L, 13L)
(78L, 1L) (78L, 13L)
　　下面是一个随机拆分方法，调用sklearn.model_selection.train_test_split 类来随机划分训练集和测试集。代码如下：
　　from sklearn.model_selection import train_test_split
x, y = np.split(data, (1,), axis=1)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.7)
#Python2调用方法
#from sklearn.cross_validation import train_test_split
　　参数 x 表示要划分的样本特征集;y 是要划分的样本的结果;train_size表示训练样本的比例，0.7 表示数据集分为 70% 的训练集和 30% 的测试集 random_state。此函数导入到model_selection类的 sklearn 库的某些版本中，建议读者尝试一下。
　　（4） KNN分类算法分析
　　将上述178个样本分为100个训练样本和78个测试样本，使用KNN分类算法对模型进行训练，然后预测测试集，确定测试样本所属的酒种，并输出测试样本计算的正确率和错误率。KNN 核心代码如下：
　　from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3,algorithm=&#39;kd_tree&#39;)
clf.fit(train_data,train_target)
result = clf.predict(test_data)
print(result)
　　预测输出如下所示：
　　[1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 3 2 2 2 2
2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 3 3 3 3 2 1 2 3 3 2 2 3 2 3 2 2 2 1 2 2 2 3 1
1 1 1 3]
　　（5） 完整代码
　　以下代码在 Sklearn 机器学习包中实现 KNeighbors 分类器算法进行分类分析，并绘制预测的散点图和背景图，完整代码如下。
　　# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount CSDN 2021-07-06
import os
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn import metrics
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
#----------------------------------------------------------------------------
#第一步 加载数据集
path = "wine/wine.txt"
data = np.loadtxt(path,dtype=float,delimiter=",")
print(data)
#----------------------------------------------------------------------------
#第二步 划分数据集
yy, x = np.split(data, (1,), axis=1) #第一列为类标yy,后面13列特征为x
print(yy.shape, x.shape)
y = []
for n in yy: #将类标浮点型转化为整数
y.append(int(n))
x = x[:, :2] #获取x前两列数据,方便绘图 对应x、y轴
train_data = np.concatenate((x[0:40,:], x[60:100,:], x[140:160,:]), axis = 0) #训练集
train_target = np.concatenate((y[0:40], y[60:100], y[140:160]), axis = 0) #样本类别
test_data = np.concatenate((x[40:60, :], x[100:140, :], x[160:,:]), axis = 0) #测试集
test_target = np.concatenate((y[40:60], y[100:140], y[160:]), axis = 0) #样本类别
print(train_data.shape, train_target.shape)
print(test_data.shape, test_target.shape)
#----------------------------------------------------------------------------
#第三步 KNN训练
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3,algorithm=&#39;kd_tree&#39;) #K=3
clf.fit(train_data,train_target)
result = clf.predict(test_data)
print(result)
#----------------------------------------------------------------------------
#第四步 评价算法
print(sum(result==test_target)) #预测结果与真实结果比对
print(metrics.classification_report(test_target, result)) #准确率 召回率 F值
#----------------------------------------------------------------------------
#第五步 创建网格
x1_min, x1_max = test_data[:,0].min()-0.1, test_data[:,0].max()+0.1 #第一列
x2_min, x2_max = test_data[:,1].min()-0.1, test_data[:,1].max()+0.1 #第二列
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, 0.1),
np.arange(x2_min, x2_max, 0.1)) #生成网格型数据
print(xx.shape, yy.shape) #(53L, 36L) (53L, 36L)
z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) #ravel()拉直函数
print(xx.ravel().shape, yy.ravel().shape) #(1908L,) (1908L,)
print(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()].shape) #合并 (1908L,2)
#----------------------------------------------------------------------------
#第六步 绘图可视化
cmap_light = ListedColormap([&#39;#FFAAAA&#39;, &#39;#AAFFAA&#39;, &#39;#AAAAFF&#39;]) #颜色Map
cmap_bold = ListedColormap([&#39;#FF0000&#39;, &#39;#00FF00&#39;, &#39;#0000FF&#39;])
plt.figure()
z = z.reshape(xx.shape)
print(xx.shape, yy.shape, z.shape, test_target.shape)
#(53L, 36L) (53L, 36L) (53L, 36L) (78L,)
plt.pcolormesh(xx, yy, z, cmap=cmap_light)
plt.scatter(test_data[:,0], test_data[:,1], c=test_target,
cmap=cmap_bold, s=50)
plt.show()
　　输出如下，包括 78 行预测的类标记、总共 58 行正确预测的数据，准确度为 0.76，召回率为 0.74，f 特征为 0.74。结果不理想，需要进一步优化算法。
　　[1 3 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 3 2 2 3 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2
2 1 2 2 2 3 3 3 2 2 2 2 3 2 3 1 1 2 3 3 3 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3 1 3 2 1 1 3
3 3 1 3]
58
precision recall f1-score support
1 0.68 0.89 0.77 19
2 0.88 0.74 0.81 31
3 0.67 0.64 0.65 28
avg / total 0.76 0.74 0.74 78
　　输出图如图15所示，可以看到整个区域分为三种颜色，左下角是绿色区域，右下角是红色区域，右上部分是蓝色区域。它还包括 78 个点的分布，对应于 78 行数据的类标签，包括绿色、蓝色和红色点。可以发现，同色点主要集中在这个颜色区域，一些蓝点被分成红色区域或绿点分成蓝色区域，说明预测结果与实际结果不一致。
　　最后，简单总结一下，整个分析过程由六个步骤组成，大致如下：
　　1） 加载数据集
　　loadtxt（） 函数用于加载葡萄酒数据集，该数据集由逗号 （，） 拆分。
　　2） 划分数据集
　　由于 Wine 数据集的第一列被列为类标签，
　　接下来的13列被列为13个酒特征，得到其中的两个特征，将其划分为一个特征数组和一个类标签，并调用contanate（）函数实现。
　　3） 知识库学校培训
　　调用 Sklearn 机器学习包中的 KNehbors 分类器（） 函数训练，将 K 值设置为类 3，并调用 clf.fit（train_data，train_target） 来训练模型，并调用 clf.predict（test_data） 来预测分类结果。
　　4） 评估算法
　　此分类的预测结果的准确性、召回率和 F 值由 classification_report（） 函数计算。
　　5） 创建网格
　　由于在剧情中，
　　预测的类尺度分为三个颜色区域，而真实的分类结果以散点图的形式呈现，因此需要获得数据集中两列特征的最大值和最小值，并创建相应的矩阵网格，调用 meshgrid（） 函数实现 numpy 扩展包， 并预测其颜色。
　　6） 绘图可视化
　　设置不同类刻度的颜色，调用 pcolormesh（） 函数来绘制
　　背景区域颜色，并调用dist（）函数绘制实际结果的散点图，形成如图15所示的效果。
　　四、SVM分类算法
　　支持向量机 （SVM） 是一种常见的判别方法。在机器学习领域，它是一种监督学习模型，通常用于模式识别、分类和回归分析。该算法的最大特点是，根据结构风险最小化准则，构建最优分类超平面，使分类区间最大化，提高学习机的泛化能力，更好地解决非线性、高维、局部最小等问题。
　　1. 软件知识安全模块基础知识
　　（1） 基本概念
　　由于笔者的数学估计能力不是很好，而且SVM原理也比较复杂，所以SVM算法的基础知识建议大家阅读CSDN博客著名算法神“JULY”文章《支持向量机通俗介绍（了解SVM领域的三层）》，本文文章从浅浅而深入的解释来解释SVM算法， 本节的作者主要讲解了SVM的用法。
　　SVM分类算法的核心思想是通过建立某种核函数，找到一个满足高维数据分类要求的超平面，使训练集中的点尽可能远离分类平面，即找到一个分类面，使其两侧的空白区域最大化。如图 19.16 所示，最接近分类表面并平行于最佳分类表面的两种样本的超平面上的训练样本称为支持向量。
　　（2） SVM 导入方法
　　SVM 分类算法在 Sklearn 机器学习包中实现，实现的类是 svm。SVC 或 C 支持向量分类是基于库实现的。构造函数如下所示：
　　SVC(C=1.0,
cache_size=200,
class_weight=None,
coef0=0.0,
decision_function_shape=None,
degree=3,
gamma=&#39;auto&#39;,
kernel=&#39;rbf&#39;,
max_iter=-1,
probability=False,
random_state=None,
shrinking=True,
tol=0.001,
verbose=False)
　　其中参数的含义如下：
　　SVC 算法主要包括两个步骤：
　　下面的代码是一个简单的调用 SVC 分类算法进行预测的示例，数据集中具有负 x 和 y 坐标的类标记为 1，将 x 和 y 坐标为正数的类标记为 2，将预测点的类标记为 1， 并且点 [2，1] 的类被标记为 2。
　　import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
X = np.array([[-1, -1], [-2, -2], [1, 3], [4, 6]])
y = np.array([1, 1, 2, 2])
clf = SVC()
clf.fit(X, y)
print(clf)
print(clf.predict([[-0.8,-1], [2,1]]))
#输出结果：[1, 2]
　　支持向量机分类器还有其他方法，如NuSVC核支持向量分类、线性SVC线性向量支持分类等，这里不做介绍。同时，支持向量机也被推广到解决回归问题，称为支持向量回归，如SVR做线性回归。
　　2. SVM 分析葡萄酒数据
　　然后，使用 SVM 分类算法
　　用于对葡萄酒数据集进行分析，通过比较上一节19.3中的示例代码，验证了SVM分类算法和KNN分类算法的分析结果和可视化分析。其分析步骤基本一致，主要包括以下六个步骤：
　　完整的代码如下所示：
　　# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount CSDN 2021-07-06
import os
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
#----------------------------------------------------------------------------
#第一步 加载数据集
path = "wine/wine.txt"
data = np.loadtxt(path,dtype=float,delimiter=",")
print(data)
#----------------------------------------------------------------------------
#第二步 划分数据集
yy, x = np.split(data, (1,), axis=1) #第一列为类标yy,后面13列特征为x
print(yy.shape, x.shape)
y = []
for n in yy: #将类标浮点型转化为整数
y.append(int(n))
x = x[:, :2] #获取x前两列数据,方便绘图 对应x、y轴
train_data = np.concatenate((x[0:40,:], x[60:100,:], x[140:160,:]), axis = 0) #训练集
train_target = np.concatenate((y[0:40], y[60:100], y[140:160]), axis = 0) #样本类别
test_data = np.concatenate((x[40:60, :], x[100:140, :], x[160:,:]), axis = 0) #测试集
test_target = np.concatenate((y[40:60], y[100:140], y[160:]), axis = 0) #样本类别
print(train_data.shape, train_target.shape)
print(test_data.shape, test_target.shape)
#----------------------------------------------------------------------------
#第三步 SVC训练
clf = SVC()
clf.fit(train_data,train_target)
result = clf.predict(test_data)
print(result)
#----------------------------------------------------------------------------
#第四步 评价算法
print(sum(result==test_target)) #预测结果与真实结果比对
print(metrics.classification_report(test_target, result)) #准确率 召回率 F值
#----------------------------------------------------------------------------
#第五步 创建网格
x1_min, x1_max = test_data[:,0].min()-0.1, test_data[:,0].max()+0.1 #第一列
x2_min, x2_max = test_data[:,1].min()-0.1, test_data[:,1].max()+0.1 #第二列
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, 0.1),
np.arange(x2_min, x2_max, 0.1)) #生成网格型数据
z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
#----------------------------------------------------------------------------
#第六步 绘图可视化
cmap_light = ListedColormap([&#39;#FFAAAA&#39;, &#39;#AAFFAA&#39;, &#39;#AAAAFF&#39;]) #颜色Map
cmap_bold = ListedColormap([&#39;#000000&#39;, &#39;#00FF00&#39;, &#39;#FFFFFF&#39;])
plt.figure()
z = z.reshape(xx.shape)
print(xx.shape, yy.shape, z.shape, test_target.shape)
plt.pcolormesh(xx, yy, z, cmap=cmap_light)
plt.scatter(test_data[:,0], test_data[:,1], c=test_target,
cmap=cmap_bold, s=50)
plt.show()
　　该代码将 178 行数据的第一列提取为类标签，将其余 13 列数据提取为 13 个特征的数据集，并将它们划分为训练集（100 行）和测试集（78 行）。输出如下，包括78行SVM分类预测类等级结果，其中61行数据类等级与真实结果一致，准确度为0.78，召回率为0.78，F1特征为0.78。
　　最后可视化绘图输出的结果，如下图所示。
　　3. 优化葡萄酒SVM分析数据集
　　之前对红酒数据集进行SVM分析的代码有两个缺点，一个是数据集除以固定组合，即调用np.concatenate（）函数将0-40、60-100、140-160行数据拆分成一个训练集，其余为预测集;二是数据集中只提取两列特征进行SVM分析和可视化，即调用“x = x[：：2]”来获得前两列特征，而红酒数据集共有13列特征。
　　在实际数据分析中，
　　数据集通常是随机分割的，分析过程也是训练和预测所有特征，然后在降维过程之后可视化图。以下是针对葡萄酒数据集SVM分析的简单代码优化示例，主要包括：
　　完整的代码如下，希望读者也能仔细研究这部分知识，以更好的优化自己的研究或课题。
　　# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount CSDN 2021-07-06
import os
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.decomposition import PCA
#第一步 加载数据集
path = "wine/wine.txt"
data = np.loadtxt(path,dtype=float,delimiter=",")
print(data)
#第二步 划分数据集
yy, x = np.split(data, (1,), axis=1) #第一列类标yy,后面13列特征为x
print(yy.shape, x.shape)
y = []
for n in yy:
y.append(int(n))
y = np.array(y, dtype = int) #list转换数组
#划分数据集 测试集40%
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(x, y, test_size=0.4, random_state=42)
print(train_data.shape, train_target.shape)
print(test_data.shape, test_target.shape)
<p>
#第三步 SVC训练
clf = SVC()
clf.fit(train_data, train_target)
result = clf.predict(test_data)
print(result)
print(test_target)
#第四步 评价算法
print(sum(result==test_target)) #预测结果与真实结果比对
print(metrics.classification_report(test_target, result)) #准确率 召回率 F值
#第五步 降维操作
pca = PCA(n_components=2)
newData = pca.fit_transform(test_data)
#第六步 绘图可视化
plt.figure()
cmap_bold = ListedColormap([&#39;#000000&#39;, &#39;#00FF00&#39;, &#39;#FFFFFF&#39;])
plt.scatter(newData[:,0], newData[:,1], c=test_target, cmap=cmap_bold, s=50)
plt.show()</p>
　　输出如下所示，精度低，召回率低，F值为50%，39%和23%。
　　(106L, 13L) (106L,)
(72L, 13L) (72L,)
[2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]
[1 1 3 1 2 1 2 3 2 3 1 3 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 3 3 3 2 2 2 1 1 2 3 1 1 1 3
3 2 3 1 2 2 2 3 1 2 2 3 1 2 1 1 3 3 2 2 1 2 1 3 2 2 3 1 1 1 3 1 1 2 3]
28
precision recall f1-score support
1 1.00 0.04 0.07 26
2 0.38 1.00 0.55 27
3 0.00 0.00 0.00 19
avg / total 0.50 0.39 0.23 72
　　使用下面的决策树对上述代码进行分析，其准确性、召回率和 F 值都很高，结果如下。因此，并不是每个分析算法都适应所有的数据集，不同的数据集有不同的特点，计算出最好的分析也会有所不同，我们通常在分析数据时比较多种分析算法，然后优化自己的实验和模型。
　　from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier()
print(metrics.classification_report(test_target, result))
# precision recall f1-score support
#
# 1 0.96 0.88 0.92 26
# 2 0.90 1.00 0.95 27
# 3 1.00 0.95 0.97 19
#
#avg / total 0.95 0.94 0.94 72
　　SVM 算法分析后的图形输出如下所示。
　　五。每个模型的分类比较实验
　　算法评估和
　　比较实验是深度学习的一个重要知识点，笔者在这里比较了各种机器学习分类算法，以虹膜数据集为例，分别比较了分类边界效应和实验评价指标（精度、召回率、F1-socre）。
　　1. 决策树
　　原创代码如下：
　　# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount CSDN 2021-07-06
# 该部分参考知乎萌弟老师：https://zhuanlan.zhihu.com/p/173945775
import numpy as np
from sklearn import metrics
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
#------------------------------------------------------------------------
#第一步 导入数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:,[2,3]]
y = iris.target
print("Class labels:",np.unique(y)) #打印分类类别的种类 [0 1 2]
#30%测试数据 70%训练数据 stratify=y表示训练数据和测试数据具有相同的类别比例
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=1,stratify=y)
#------------------------------------------------------------------------
#第二步 数据标准化
sc = StandardScaler() #估算训练数据中的mu和sigma
sc.fit(X_train) #使用训练数据中的mu和sigma对数据进行标准化
X_train_std = sc.transform(X_train)
X_test_std = sc.transform(X_test)
print(X_train_std)
print(X_test_std)
#------------------------------------------------------------------------
#第三步 可视化函数 画出决策边界
def plot_decision_region(X,y,classifier,resolution=0.02):
markers = (&#39;s&#39;,&#39;x&#39;,&#39;o&#39;,&#39;^&#39;,&#39;v&#39;)
colors = (&#39;red&#39;,&#39;blue&#39;,&#39;lightgreen&#39;,&#39;gray&#39;,&#39;cyan&#39;)
cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])
# plot the decision surface
x1_min,x1_max = X[:,0].min()-1,X[:,0].max()+1
x2_min,x2_max = X[:,1].min()-1,X[:,1].max()+1
xx1,xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min,x1_max,resolution),
np.arange(x2_min,x2_max,resolution))
Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(),xx2.ravel()]).T)
Z = Z.reshape(xx1.shape)
plt.contourf(xx1,xx2,Z,alpha=0.3,cmap=cmap)
plt.xlim(xx1.min(),xx1.max())
plt.ylim(xx2.min(),xx2.max())
# plot class samples
for idx,cl in enumerate(np.unique(y)):
plt.scatter(x=X[y==cl,0],
y = X[y==cl,1],
alpha=0.8,
c=colors[idx],
marker = markers[idx],
label=cl,
edgecolors=&#39;black&#39;)
#------------------------------------------------------------------------
#第四步 决策树分类
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
tree = DecisionTreeClassifier(criterion=&#39;gini&#39;,max_depth=4,random_state=1)
tree.fit(X_train_std,y_train)
print(X_train_std.shape, X_test_std.shape, len(y_train), len(y_test)) #(105, 2) (45, 2) 105 45
res1 = tree.predict(X_test_std)
print(res1)
print(metrics.classification_report(y_test, res1, digits=4)) #四位小数
plot_decision_region(X_train_std,y_train,classifier=tree,resolution=0.02)
plt.xlabel(&#39;petal length [standardized]&#39;)
plt.ylabel(&#39;petal width [standardized]&#39;)
plt.title(&#39;DecisionTreeClassifier&#39;)
plt.legend(loc=&#39;upper left&#39;)
plt.show()
　　实验的准确率、召回率和F1值输出如下：
　　宏平均： 0.9792 0.9778 0.9778
　　precision recall f1-score support
0 1.0000 1.0000 1.0000 15
1 0.9375 1.0000 0.9677 15
2 1.0000 0.9333 0.9655 15
accuracy 0.9778 45
macro avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
weighted avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
　　分类效果
　　绘制的训练数据如下图所示，可以看出分类效果明显。
　　2.克尼恩
　　核心代码如下：
　　宏平均： 0.98 0.98 0.98
　　#第五步 KNN分类
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2,p=2,metric="minkowski")
knn.fit(X_train_std,y_train)
res2 = knn.predict(X_test_std)
print(res2)
print(metrics.classification_report(y_test, res2, digits=4)) #四位小数
plot_decision_region(X_train_std,y_train,classifier=knn,resolution=0.02)
plt.xlabel(&#39;petal length [standardized]&#39;)
plt.ylabel(&#39;petal width [standardized]&#39;)
plt.title(&#39;KNeighborsClassifier&#39;)
plt.legend(loc=&#39;upper left&#39;)
plt.show()
　　输出如下：
　　宏平均： 0.9792 0.9778 0.9778
　　precision recall f1-score support
0 1.0000 1.0000 1.0000 15
1 0.9375 1.0000 0.9677 15
2 1.0000 0.9333 0.9655 15
accuracy 0.9778 45
macro avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
weighted avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
　　绘制的训练数据的分类效果如下图所示：
　　3.高级管理
　　核心代码如下：
　　#第六步 SVM分类 核函数对非线性分类问题建模(gamma=0.20)
from sklearn.svm import SVC
svm = SVC(kernel=&#39;rbf&#39;,random_state=1,gamma=0.20,C=1.0) #较小的gamma有较松的决策边界
svm.fit(X_train_std,y_train)
res3 = svm.predict(X_test_std)
print(res3)
print(metrics.classification_report(y_test, res3, digits=4))
plot_decision_region(X_train_std,y_train,classifier=svm,resolution=0.02)
plt.xlabel(&#39;petal length [standardized]&#39;)
plt.ylabel(&#39;petal width [standardized]&#39;)
plt.title(&#39;SVM&#39;)
plt.legend(loc=&#39;upper left&#39;)
plt.show()
　　输出如下：
　　宏平均： 0.9361 0.9333 0.9340
　　precision recall f1-score support
0 1.0000 0.9333 0.9655 15
1 0.9333 0.9333 0.9333 15
2 0.8750 0.9333 0.9032 15
accuracy 0.9333 45
macro avg 0.9361 0.9333 0.9340 45
weighted avg 0.9361 0.9333 0.9340 45
　　绘制的训练数据的分类效果如下图所示：
　　如果使用核函数 gamma 为 100，然后实现非线性分类，则结果绘制如下图所示：
　　svm = SVC（内核='rbf'，random_state=1，伽玛=100.0，C=1.0，详细=1）
　　来自不同伽马的图像
　　值：对于高斯核函数，增加伽马值将增加训练样本的影响范围，导致决策边界的收紧和波动;较小的伽马应该进入相对宽松的决策边界。虽然较大的伽玛值在训练样本中具有较小的训练误差，但泛化能力可能较差，并且容易过度拟合。
　　4. 逻辑回归
　　核心代码如下：
　　#第七步 逻辑回归分类
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr = LogisticRegression(C=100.0,random_state=1)
lr.fit(X_train_std,y_train)
res4 = lr.predict(X_test_std)
print(res4)
print(metrics.classification_report(y_test, res4, digits=4))
plot_decision_region(X_train_std,y_train,classifier=lr,resolution=0.02)
plt.xlabel(&#39;petal length [standardized]&#39;)
plt.ylabel(&#39;petal width [standardized]&#39;)
plt.title(&#39;LogisticRegression&#39;)
plt.legend(loc=&#39;upper left&#39;)
plt.show()
　　输出如下：
　　宏平均： 0.9792 0.9778 0.9778
　　precision recall f1-score support
0 1.0000 1.0000 1.0000 15
1 0.9375 1.0000 0.9677 15
2 1.0000 0.9333 0.9655 15
accuracy 0.9778 45
macro avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
weighted avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
　　绘制的训练数据的分类效果如下图所示：
　　5. 朴素贝叶斯
　　核心代码如下：
　　#第八步 朴素贝叶斯分类
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X_train_std,y_train)
res5 = gnb.predict(X_test_std)
print(res5)
print(metrics.classification_report(y_test, res5, digits=4))
plot_decision_region(X_train_std,y_train,classifier=gnb,resolution=0.02)
plt.xlabel(&#39;petal length [standardized]&#39;)
plt.ylabel(&#39;petal width [standardized]&#39;)
plt.title(&#39;GaussianNB&#39;)
plt.legend(loc=&#39;upper left&#39;)
plt.show()
　　输出如下：
　　宏平均： 0.9792 0.9778 0.9778
　　precision recall f1-score support
0 1.0000 1.0000 1.0000 15
1 0.9375 1.0000 0.9677 15
2 1.0000 0.9333 0.9655 15
accuracy 0.9778 45
macro avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
weighted avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
　　绘制的训练数据的分类效果如下图所示，相当不错，边界呈曲线分布。
　　6. 随机森林
　　核心代码如下：
　　#第九步 随机森林分类
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
forest = RandomForestClassifier(criterion=&#39;gini&#39;,
n_estimators=25,
random_state=1,
n_jobs=2,
verbose=1)
forest.fit(X_train_std,y_train)
res6 = gnb.predict(X_test_std)
print(res6)
print(metrics.classification_report(y_test, res6, digits=4))
plot_decision_region(X_train_std,y_train,classifier=forest,resolution=0.02)
plt.xlabel(&#39;petal length [standardized]&#39;)
plt.ylabel(&#39;petal width [standardized]&#39;)
plt.title(&#39;GaussianNB&#39;)
plt.legend(loc=&#39;upper left&#39;)
plt.show()
　　输出如下：
　　宏平均： 0.9792 0.9778 0.9778
　　precision recall f1-score support
0 1.0000 1.0000 1.0000 15
1 0.9375 1.0000 0.9677 15
2 1.0000 0.9333 0.9655 15
accuracy 0.9778 45
macro avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
weighted avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
　　绘制的训练数据的分类效果如下图所示：
　　7.阿达助推器
　　核心代码如下：
　　#第十步 集成学习分类
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
ada = AdaBoostClassifier()
ada.fit(X_train_std,y_train)
res7 = ada.predict(X_test_std)
print(res7)
print(metrics.classification_report(y_test, res7, digits=4))
plot_decision_region(X_train_std,y_train,classifier=forest,resolution=0.02)
plt.xlabel(&#39;petal length [standardized]&#39;)
plt.ylabel(&#39;petal width [standardized]&#39;)
plt.title(&#39;AdaBoostClassifier&#39;)
plt.legend(loc=&#39;upper left&#39;)
plt.show()
　　输出如下：
　　宏平均： 0.9792 0.9778 0.9778
　　
precision recall f1-score support
0 1.0000 1.0000 1.0000 15
1 0.9375 1.0000 0.9677 15
2 1.0000 0.9333 0.9655 15
accuracy 0.9778 45
macro avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
weighted avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
　　绘制的训练数据的分类效果如下图所示：
　　8.梯度增压
　　核心代码如下：
　　#第11步 GradientBoosting分类
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
gb = GradientBoostingClassifier()
ada.fit(X_train_std,y_train)
res8 = ada.predict(X_test_std)
print(res8)
print(metrics.classification_report(y_test, res8, digits=4))
plot_decision_region(X_train_std,y_train,classifier=forest,resolution=0.02)
plt.xlabel(&#39;petal length [standardized]&#39;)
plt.ylabel(&#39;petal width [standardized]&#39;)
plt.title(&#39;GradientBoostingClassifier&#39;)
plt.legend(loc=&#39;upper left&#39;)
plt.show()
　　输出如下：
　　宏平均： 0.9792 0.9778 0.9778
　　precision recall f1-score support
0 1.0000 1.0000 1.0000 15
1 0.9375 1.0000 0.9677 15
2 1.0000 0.9333 0.9655 15
accuracy 0.9778 45
macro avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
weighted avg 0.9792 0.9778 0.9778 45
　　绘制的训练数据的分类效果如下图所示：
　　9. 实验结果比较
　　最后，通常需要比较实验结果，因为数据集相对较小，所有结果都比较好，在这里比较实验并不容易。简单地给出比较结果的两个图，但方法相似。随着作者的深入，将分享更多相关的文章。
　　六。本章摘要
　　到此，这文章结束了，你对分类有更好的了解吗？
　　聚类分析是一种无监督学习算法，它不需要通过定义一个距离测量方法来标记结果，该方法指示两个事物的相似程度，然后将具有高类内相似性和低类间相似性的数据放在一个类中。相比之下，分类需要标记类目标，这属于监督学习，这意味着采集某类数据的共同特征，找出差异性大的特征，利用这些特征对要分类的数据进行分类，并且由于它是标记结果，因此可以通过重复训练来改进分类算法。
　　常见的分类算法包括朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、支持向量机等。常见应用，如分析市民历史公交卡交易数据，对乘客出行习惯和偏好进行分类和预测;京东从海量产品图片中提取图片特征，通过分类向用户推荐产品和广告，如“查找相同”应 查看全部