采集内容插入词库 曝光:手机搜狐网
　　流量站是网站的核心部分，但是对于很多SEO新手来说，却不知道如何操作。 作为新手，我们如何通过搜索引擎建立一个高流量的网站呢？
　　1、为每个品类建立完整的关键词库
　　
　　比如通过关键词“宠物”，我开发了宠物分类、宠物护理知识、宠物价格、宠物图片等几大类，我可以用这些类单独建一个词库，每一个下面可以展开很多子项。 在这里我要告诉大家的是，建词库的方法有很多种，但是没有一个核心是明确的。 为每个类别建词库的好处是可以通过词汇表分析每个类别的优化情况，从而为后续的优化做充分的规划。
　　2.购买专业书籍，扫描文章上传
　　大家都知道百度现在很重视原创内容，对采集站的打击也很严。 很多做流量站的朋友都遇到过一个问题，就是很多流量站的关键词文章在线。 太多了，每篇文章都自己原创，又费时又费力，所以很多人选择采集，结果就是网站的权威性会降低。 在成为流量站之前，我们必须准备大量的文章。 没有团队能写文章的可以告诉大家一个方法，抽空去图书馆买基本相关的书回来，然后买支汉王扫描笔扫描上传。 虽然不能保证100%原创，但确实很省事，原创也不算太差。 . 在这里需要提醒大家的是，买书之前最好先百度一下，看看有没有人已经扫过书了。 如果有人已经上传到网上，最好再买一个。
　　
　　3.坚持
　　其实无论做什么工作，坚持都是非常必要的，SEO也是。 一般来说，要想做一个比较客观的流量站，关键词词库至少要有1W以上。 我这里说的词库需要有词库的前三页，那么优化的力度可想而知。 如果没有无法持久化的持久化知识。
　　最新版本:优采云采集器V9.20版自动更新cookie功能如何使用
　　有财优采云采集器于2020年6月15日更新了V9.20版本，本次版本更新中新增了cookie自动更新功能。 功能更实用。 当IP被封，或者特定网页必须有cookie时，页面才能正常采集。 这时候可以先获取cookie，再进行页面采集。 但是经过测试，发现功能还是不够完善。 以下示例用于测试和说明过程中发现的问题。
　　1、建立的采集任务在其他设置的最后一行有一个update cookie function设置选项。 打开页面后如下图所示。 可以参考下图进行设置。 不同的网站在被屏蔽时会有不同的返回码。 需要设置它。 当然也可以根据返回数据的大小来设置。 设置完成后保存任务，在任务列表中启动任务运行。 这里没有测试。 在与官方客服沟通时，客服表示当前功能无法单独测试使用，整体运行才能生效。
　　2.运行任务后，没有采集数据，但是弹出错误信息：对象引用没有设置到对象实例，下面是一堆错误的代码，大部分用户应该看不懂。 由于这个任务是从其他任务复制过来的，所以我又复制了一次任务，运行后还是出现这个错误信息。 创建新任务后，使用任务批量编辑功能复制之前的任务设置，任务整体运行后错误信息消失，但仍然无法采集。
　　
　　3、运行后设置的自动更新采集cookie没有触发，设置的采集判断字符串和请求内容长度没有用。 此时使用了http代理，但是无法正常请求数据。
　　4、在编辑任务页面采集并测试后，发现可以正常采集数据，如下图。 最后重新构建了一个新的任务，然后除了之前在采集字段中使用的任务设置外，其他所有任务都被重写了。 测试通过，可以正常采集数据。 但是目前这个功能还存在很多问题。
　　
　　总结发现的问题：
　　一种。 如果服务器没有响应，此时设置的错误标志和内容返回大小没有作用，设置不会生效。
　　b. 最主要的问题是这个功能的请求页面在获取cookie的时候不会经过http代理。 如果需要使用代理，只能使用全局代理。 什么是全球代理，现在普遍购买的代理软件（直接安装在电脑上，有页面的代理软件，如：ET代理、芝麻代理软件、熊猫代理等）。 此外，您还可以在互联网设置和局域网设置中设置代理。 注意这里设置的代理浏览器不能使用火狐代理，可以使用谷歌内核代理。
　　C。 总体来说功能很好，但目前还不完善。 毕竟一般认为是IP被封禁后才使用cookies。 但是如何在获取cookie的时候不经过代理使用这个功能呢，希望官方以后能改进一下。 查看全部

　　最新版本:敏感词库下载 2017 最新版收集2017年最新最全敏感词
　　敏感词库收录2017年最新最全的敏感词库，收录2万余条。 它根据不同的行业进行分类。 提供txt和xlsx两种文本格式供用户直接导入使用python、php、Java、数据库。 很方便。
　　软件说明
　　
　　集成多个敏感词库，并添加java实现敏感词过滤的工具类，需要根据具体业务适当调整词库内容
　　敏感词合集，共2W+个敏感词，已通过程序算法去除重复项。
　　最新在线词库
　　
　　使用说明
　　考虑到各个行业需要的分词规则不同，这里没有合并
　　文件为txt、xlsx文本，用于敏感词过滤
　　相关搜索：敏感
　　教程:流氓SEO优质外链发布工具绿色版(SEO自动发外链推广软件)1.2最新版
　　Rogue SEO高质量外链发布工具免费下载。 大家都知道现在建网站需要外链建设。 今天为大家带来Rogue SEO优质外链发布工具。 是维维小编整理的一款绿色实用的外链SEO自动推广软件，可以免费为您的网站在线添加大量外链，本软件适用于无法建立大量外链的新站短时间内链接，可以帮助站长提高对外可以说是草根站长必备的站长工具，喜欢就用吧。
　　特征
　　
　　外链工具只是一个辅助工具。 一般适用于短时间内无法建立大量外链的新站。 新站一天做一到两次，一周左右就能看到效果。
　　有了这个工具，您可以在网站添加外链，大大提高了发布外链的效率。 是草根网站必备的网站工具。
　　超级SEO外链工具采集了上千个网站网址，包括IP查询、SEO综合信息查询、SEO外链数量查询、Alexa排名查询、PR值查询。
　　由于这些网址大部分都有查询记录，而百度、谷歌等搜索引擎会抓取这些网址，所以在使用SEO外链工具在线增加SEO外链时，SEO外链工具会自动查询这几千个URL。 以达到留下无数记录供搜索引擎抓取的目的。 =
　　
　　当搜索引擎抓取它时，它会将反向链接添加到刷链接的 URL 中。 通常，您在刷牙后的几天内就能看到明显的改善。
　　上一篇：盟都电子发票核销软件绿色版(盟多发票管理软件)1.2免费版
　　下一篇：深蓝密码本地存储绿色版(本地密码管理软件)v3.0最新版 查看全部

　　技巧:词库网关键词挖掘工具
　　关键词 挖掘工具
　　本文介绍优采云采集词库网络长尾关键词的使用方法。长尾关键词挖掘对于站长来说是一项非常重要的技能，尾巴在长尾理论中的作用不容忽视。使用长尾理论制定关键词搜索引擎营销策略非常有效。
　　虽然核心关键词或者比较流行的关键词带来的流量会超过总流量的一半，但是那些关键词（长尾关键词）的整合也能带来很多网站 的流量，但正是这些长尾 关键词 带来了更高的客户转化率。
　　采集网站：
　　本文以一组（关键词 100个B2B行业有索引）为例，对采集所有与该组关键词相关的长尾关键词。
　　采集内容包括：搜索后的长尾关键词、360索引、该长尾关键词的搜索量和搜索
　　四个有效字段是搜索量的第一个网站（页面）。
　　使用功能点：
　　●循环文字输入
　　● XPath
　　XPath 入门教程 1
　　xpath 2简介
　　相对 XPATH 教程 - 版本 7.0
　　●数字翻页
　　第 1 步：创建 采集 任务
　　1）进入主界面，选择“自定义采集”
　　2) 将采集的网址复制粘贴到网站输入框，点击“保存网址”
　　第 2 步：创建循环以输入文本
　　1）打开网页后，点击右上角的进程，然后从左边拖一个循环进入
　　
　　2）点击循环步骤，在其高级选项中选择文本列表，然后点击下面的A，将复制的关键词全部粘贴进去，注意换行，然后点击确定保存。
　　3）创建循环文字输入后，点击页面搜索框创建输入文字的步骤，
　　注意，
　　您无需输入任何文本。如果自动生成的在循环外，就把它拖进去，然后检查循环。
　　4）右键选择页面上的搜索按钮，设置点击元素。这样就设置了循环文本输入，搜索到的长尾关键词在流程的底部。
　　第 3 步：创建数字翻转
　　1）由于搜索结果页没有下一页按钮，只有页数，所以我们需要利用xpath的一些相关知识来设置特殊页数。先到火狐浏览器打开网页搜索对应的关键词，打开浏览器右上角
　　firebug工具——小瓢虫（不懂的同学可以去官网教程看对应的xpath教程）
　　2）翻到页面底部，找到数字位置的源代码。您可以看到当前页面上的数字与其他数字不同。源码中节点的属性类不一样
　　3) 收入我们首先定位到此页面的人数
　　单词位置，手写xpath：//div[@id="page"]/a[contains(@class,'current')]
　　4）复用固定函数
　　继兄弟
　　定位到本节点之后的第一个相似节点，注意这个函数后面的::是固定格式，a[1]指的是本节点之后的第一个相似节点
　　5）翻页后可以查看到下一页的数字正常定位，说明xpath没有问题
　　6）回到优采云，在左边的流程页面拖一个循环，在高级选项中选择单个元素，将xpath放入其中，点击确定保存
　　
　　7）然后从左边拖一个点击元素，在高级选项里勾选循环，就创建了特殊的数字翻页循环
　　步
　　4：创建循环列表
　　1）我们安装了常规的创建循环列表的方法，发现在搜索结果后的表格中出现了这一整行无用的信息。
　　2）因此，在优采云中无法正常创建循环列表，因为这个无用的信息导致优采云自动生成的列表定位不准确
　　3）所以我们还是要用到xpath的知识，去火狐浏览器手动创建一个循环列表的xpath。首先定位到第一行第一列的源代码位置
　　4）找到每一行的源码位置，发现都是tbody父节点下的同一个tr标签
　　5）观察每行真正的tr节点有一个共同的属性“id”，id属性有一个共同的tr值，所以我们以此为共同点，手写xpath：.//tbody/tr [收录（@id，'tr'）]
　　, 定位到所有tr节点，并过滤掉所有无用的tr，这样循环链表的xpath就创建好了
　　6）然后从左边拖出一个循环，选择不固定的元素作为循环模式，拖动
　　将xpath放入优采云，以第一个循环为例，设置对应的采集字段（因为有些字段在源码中没有，所以采集无法访问），
　　第 5 步：开始 采集
　　1）点击保存任务后，运行采集，以本地采集为例
　　2) 采集完成后，会弹出提示，选择“导出数据”。选择“适当的导出方法”导出采集好的数据。
　　心得:技巧:哪个伪原创工具最好用？最受大家喜欢？
　　简单的 采集器
　　提示：哪种 伪原创 工具最适合使用？最喜欢的？
　　哪个 伪原创 工具最好用？最喜欢的？每个 伪原创 都会问这个问题。比如今天我就详细讲解一下各个伪原创工具的优缺点，以及各个伪原创工具的使用方法。事实上，伪原创工具是最常用于排版和编辑的工具。为什么有些人说 伪原创 工具不好？因为那些垃圾伪原创工具往往是多个伪原创工具的集合，同时又起到降低原创度的作用，所以会被认为是垃圾工具。
　　
　　但是今天，我想对伪原创进行分类，然后告诉大家各个工具的优缺点。第一点：快狗伪原创：快狗伪原创是一款兼容PC端和移动端的伪原创小插件，支持27种主流伪原创工具，例如：模板、主题, platform first release, github utility, hexo utility, bootstrap utility, picture伪原创tool, boil伪原创tool, resume伪原创tool, redirect伪原创tool , Blog Auto 伪原创 工具，知乎伪原创 工具，红包 伪原创 工具，关键词 自动 伪原创 工具，自定义 伪原创 工具，伪原创bulk伪原创工具，解锁伪原创工具，sublimetextbulk伪原创工具，blogger伪原创工具，wordpress伪原创工具，powerbi伪原创工具， imageoptima伪原创工具，
　　第二点：vue伪原创这是一个网页伪原创工具，可以制作长图网页。优点是可以通过切换图片来驱动文章的内容。最能带动阅读的图片放在首页。插件方法很简单，上传你需要的图片，然后一键生成长图标。第三点：soda伪原创这是一个可以发工资的软件伪原创。适用于工资卡数据透明的excel格式的文件和表格。
　　今天，小编提醒大家注意微信中的这些取消推送功能。这个取消推送功能会直接在微信公众号里屏蔽，所以遇到这些现象一定要及时关注，千万别生了病。第四点：Fisheye Express伪原创这是一个伪原创选品工具，每天推荐不同类型的文章伪原创，但实际上推荐的是一些长尾的，不用多花时间写，大家可以点个文章，网赚党抓热点。
　　
　　第五点：500元相册本工具特别适合直接在500元相册中搜索关键词，或者通过百度指数、谷歌趋势、360趋势中的热门词搜索。的所有字都是在相册里找到编辑的。然后，我们之前说过，你一定要说你不会写！小编想说的是，不要怕，复制文章，去百度指数看看点击率。事实上，百度指数现在也有各种伪原创工具。比如我们看图中5点的百度指数，这就是百度。
　　伪原创 没有工具（电子商务 采集器 是免费的 关键词 排名相关工具）
　　优采云采集器是用户提供的网站关键词，自动在云端采集相关文章并发布给用户网站 采集器。可以自动识别各种网页的标题、正文等信息，无需用户编写任何采集规则，即可实现全网采集。采集收到内容后，会自动计算内容与集合关键词的相关性，只推送相关的文章给用户。支持标题前缀、关键词自动加粗、插入固定链接、自动提取Tag标签、自动内链、自动图片匹配、自动伪原创、内容过滤和替换、电话号码和URL清理、定时采集、百度主动提交等一系列SEO功能，用户只需设置关键词及相关需求，即可实现网站全托管零内容更新维护。网站的数量没有限制，无论是单个网站还是大批量的站群，都可以非常方便的管理。 查看全部

　　教程:采集内容插入词库，参照如何通过百度学会编程？(图)
　　采集内容插入词库，
　　词库导入是指把搜索引擎认可的网站的pv与流量单价进行合理的乘积，再从搜索引擎中提取词汇并组合成单独的词汇出现在搜索结果中，通过某种方式(网页链接,js等)使用户自主选择出现搜索结果中的词汇(通常就是我们常看到的“知乎--软文--第一位网页”),另外还有一种基于企业自身要求来选择词汇，但必须以真实有效词汇出现。
　　全站pv/uv及流量相对高的网站标定，匹配相应的标准词，然后展示给用户。
　　参照如何通过百度学会编程？这个回答
　　
　　百度词库，
　　feed流标准词库的表示方法。目前还没有人提到这个问题，不过这是seo的一部分，大家应该都一样。
　　那就是根据网站访问原始url中，词条包含词，通过抓取网站内容，并根据关键词和网站内容组合出新的一个关键词出来。
　　前端一般都是sitemap注入，使用蜘蛛抓取蜘蛛将搜索结果中url发送给前端来源。词库一般都是通过百度爬虫自身爬取的网站，一般情况下如果根据url里面不出现字的话，
　　有标定之后，利用sprite、spring等构建，直接把url发送给前端去爬，
　　
　　解析url发送词库词
　　1、搜索、解析url中的标题、描述、关键词；
　　2、根据解析结果在serp中，
　　3、通过serp相关性匹配出这些词，
　　4、完成展示； 查看全部

　　采集内容插入词库 行业解决方案:SaaS 投手，玩转 SEO 生态
　　SaaS投手，玩转SEO生态
　　通讯社
　　2022-07-13 11:41 北京
　　打开网易新闻查看精彩图片
　　文字 | 顾海松搜索营销专家
　　整理 | 易圈
　　尽管新的营销方式层出不穷，但搜索营销仍然是SaaS企业重要的营销渠道。搜索引擎掌握了巨大的流量，是用户了解信息的首选渠道。SEM（Search Engine Marketing）和SEO（Search Engine Optimization）都是SaaS公司需要努力去玩的策略。
　　本次分享整理自崔牛时代，由搜索营销专家、Martech王国经理顾海松带来的主题分享《SaaS企业如何玩转搜索生态》，主要拆解了搜索的趋势与本质，而站内优化扮演着重要角色在诊断评估方面，关键词研究、创建友好站点、发布站点链接、五个节点的效果评估，以及避免常见作弊手段的建议。牛头CMO频道整理提取主要资料，供学习参考。
　　全文核心内容：
　　1. 搜索的趋势和性质
　　2.站点优化的核心逻辑
　　三、内容生态的基本解决方案
　　4.如何避免常见的作弊手段
　　搜索的趋势和本质
　　搜索的本质是由意图触发的，其特点是用户想要查询特定的信息，而不是像原生广告那样被人群无意中浏览或大量营销。这是搜索点击与意外浏览点击触发的先决条件的根本区别。由于这种特殊性，搜索流量对营销人员来说比其他网络流量更有价值。
　　根据StatCounte提供的2022年5月全球搜索市场份额数据，谷歌市场份额占比92.48%；Bing的市场份额占3.08%；雅虎市场份额占1.30%；百度市场份额占比0.79%；YANDEX的市场份额为1.05%；其他搜索引擎的市场份额也在1%以下。
　　根据Stat Counte 2022年5月提供的大陆搜索市场数据：百度市场份额占比73.86%；搜狗市场份额占比5.88%；Bing的市场份额占11.03%；谷歌市场份额占3.88% 好搜市场份额为2.48%；神马市场份额为2.31%；其他搜索引擎的市场份额不到1%。
　　搜索引擎的价值是不言而喻的。
　　搜索引擎是一个巨大的流量入口。就目前的趋势来看，搜索引擎仍然拥有巨大的流量，无论是SEM还是SEO都是我们需要努力去玩的策略。同时，搜索引擎也是品牌的口碑阵地，是用户了解信息的首选渠道。搜索结果对品牌形象非常重要。另外，搜索引擎也是品牌的公关阵地。偶尔，企业经营中难免会出现产品质量、服务不当等问题，不良信息很可能在搜索中出现并被放大，吸引更多用户的关注，因此如何对搜索引擎进行宣传就显得尤为重要。
　　用户在搜索引擎中的行为主要包括：搜索、浏览和比较。首先，当用户选择产生需求时，就会在搜索引擎上产生一个搜索动作。在品牌选择阶段，企业应通过综合曝光、品牌引导、口碑传播、新闻曝光等方式，增加品牌被浏览的概率；在获取产品信息阶段，企业应在搜索过程中增加品牌曝光度，提升品牌知名度；在产品对比阶段，企业要挖掘产品的差异性、优势性、创新性，提炼卖点，吸引用户购买。
　　在布局搜索生态时，有哪些搜索优化组策略？
　　网站优化。通过内容重构、外链优化等策略，提升品牌官网排名，增加曝光度，完成内部转型。
　　品牌保护。降低虚假信息的权重，在品牌词搜索结果页展示正面的品牌信息。
　　信息叠加。通过内容输出策略，用户在搜索行业词、口碑词时，可以看到我们的站点，达到曝光的效果。
　　平台维护。优化特定热门平台，如百度百科、知乎、小红书等，提升平台品牌表现，限制敏感内容曝光，增加正面曝光。
　　如果我们遍历整个搜索优化组的策略，我们可能会得到 3 个有效结果。
　　增加品牌曝光度：优化宣传内容，增加品牌空间，为用户提供正面引导，更好地引导潜在消费者的购买意向，促进销售增长。
　　净化搜索环境：控制品牌词在搜索引擎中暴露的敏感信息，减少非正面口碑信息的暴露和排名概率，防御竞品恶意流量拦截，优化品牌展示形式和内容，提升品牌美誉度。
　　维护优质形象：增加优质品牌信息量，增加正面口碑信息占用，持续增加品牌曝光度，增强用户对产品的信任度，确保搜索的自然结果正确和积极的。
　　网站优化的核心逻辑
　　在AI和大数据时代，现阶段SEO最本质的工作内容就是考虑应该用什么样的技术手段来获取大量用户需要的优质内容，让掌握了这些技能的SEOer可以更快地提高他们的能力和体验。
　　SEO 一直是在搜索生态系统中推广内容的营销工具。如何让自己（公司）站点有价值的内容被搜索引擎发现？如何让它获得更好的排名？如何更快地击败你的“竞品”？既然搜索的本质是满足用户的搜索意图，那么搜索引擎的第一个核心重点就是生成满足用户搜索习惯的内容页面。无论是首页、产品介绍页、SaaS解决方案页，甚至是白皮书、视频讲解页，都能承载用户的搜索意图。
　　SEO一直是搜索引擎端推广内容的战略手段。只要搜索引擎存在，SEO 就存在。搜索引擎的每一次算法维护更新，都是为了展示更真实的内容算法结果，为用户提供更完美的体验。算法的变革推动了SEO相关技术和策略的变革。
　　SEO一直是搜索引擎端推广内容的一种技术手段。这种技术手段是指我们为了让搜索引擎更清楚地了解站点策略，在人工智能和大数据技术的支持下，快速产出海量内容的策略。
　　以下是该站工作的流程节点。通过“诊断评估、关键词研究、创建友情站点、发布站点链接、效果评估方法”五个节点的不断循环，使流量达到新的高峰。
　　一、场地诊断与评估
　　诊断评估的主要目的是了解场地和比赛情况。
　　首先，定义海拔纬度。梳理SEO渠道的效果预期，让团队、部门、个人有明确的OKR或KPI。
　　二是采集赛道品牌站点信息，评估竞争对手。
　　第三，通过内网能力在网站站点采集和定义问题，诊断存在的问题。是框架的问题还是连接的问题，还是我们自己对用户的搜索意图，即关键词研究的不够透彻。
　　四、了解网站开发框架，是cms还是JS框架？很多框架不适合搜索引擎，阻碍了搜索引擎对网站内容的理解和区分。
　　2.关键词的研究
　　在研究关键词的过程中，可以了解用户的搜索意图，感知用户的想法。能够预测需求的变化方向，并在工作中积极响应，让用户在行业相关热搜中不断发现品牌内容。
　　(1) 关键词采集技术
　　首先，关键词通过公司内部传播或GAKP/SEM推荐的行业热词确认。
　　二是竞争对手热词实时分析。找出你的竞争对手正在做什么来弥补缺失的 关键词 部分。
　　第三，搜索引擎在推荐位置推荐的搜索词。
　　第四，行业工具推荐的词包，比如5118、关键词 planner等工具。
　　(2) 关键词趋势跟踪
　　了解关键词的动向，最初的目的是确认相关的关键词是否值得我们持续跟进，是否可以分配更高优先级的资源。跟踪关键词的趋势的另一个目的是了解相对后续的价值和变化趋势。
　　有朋友在社区问我们，这个行业有成百上千的词袋，我们应该如何分配精力？如果站点体量足够大，可以通过资源分配策略将所有关键词赎回。如果页面体量有限，需要关注关键词的动向和自身价值，完成量化推广动作。
　　(3)关键词的应用技巧
　　首先，屏幕行业属性关键词可以改善UV和转换效果并建立层次词典。
　　二、规划重构各种可重复匹配关键词对应的landing page逻辑。
　　
　　第三，在内链框架及相关模块的构建中，将核心关键词作为核心位置管理层次。
　　四、推送访问、抓取、索引、获取优质展示位置。
　　3.友好的网站
　　(1)友好站点的必要元素
　　我们如何做一个友好的网站，有哪些要素？
　　有一个合理的、易于访问的开发框架，可以被搜索引擎访问和抓取。一些JS类的前端框架，虽然在前端展示时给用户展示的是文字和图片，但是当搜索引擎访问时，只是一组组的JS代码，以及被搜索引擎抓取后的相关解析模块无法理解要解析理解的真实内容内容。
　　创建连贯的双端结构，无论是自适应站点还是双端站点，都要明确定义结构。
　　只有URL合理，搜索引擎才能更有效地发布站点，而不会给搜索引擎造成障碍。比如我们在开发前端页面的时候，为了保持技术的相关性，跟上潮流，我们可能会用到一些类似JS的前端框架。一些框架涉及路由设置。通常会有哈希模式。这种模式下，“#”，搜索引擎在抓取机制上有特殊点。对于#字符下的页面，蜘蛛会将其定义为页面的子内容，一般不会抓取。这个是开发框架上的障碍。
　　关键词优化后，我们整个站点结构都可以匹配到完整版。考虑关键词匹配整体结构下的内容优化，可读性等细节。
　　Meta标签基本上涵盖了搜索标签和社交标签，比如图片描述，H1标签，这些都是我们需要注意的细微环节。
　　（二）结构化内容策划建议
　　进行结构化内容规划的建议。如果您只有少数主页或产品页面，那么需要什么策略来创建搜索引擎喜爱的 SEO 型网站？除了我们通常可以理解的首页、产品介绍页、解决方案页、基础文档页之外，还需要考虑哪些策略呢？
　　经常和我交流攻略的应该知道，我一般都会推荐大家做一些特殊的页面和聚合页面。制作此类页面与如何构建关键词 库之间存在一定的逻辑关系。我们需要为每一个关键词匹配一个对应的能够产生高效转化的页面，然后在相关页面植入关键词转化逻辑，可以包括但不限于banner位置、JS特效和客户服务弹出窗口等。
　　还有与平台机会相关的其他细节。比如百度平台推广提供了很多基于内容的优质攻略，比如小程序、专业问答，这些都是流量倾斜支持的机会。市场部无论多少人，都可以有针对性地尝试一两个人，在一定的周期内试用平台提供的潜在机会。
　　比如专业问答阿拉丁，只要进入专业问答文字群，基本上在搜索结果中排在第一位，所以也叫top 0。尽量利用大的资源搜索平台，完成阿拉丁相关模块的应用，梳理相关功能的开发流程，可以为我们带来新的流量升级。
　　4.发布附加链接
　　有几种创建链接的方法：
　　首先，在我们自己的系统中创建一个内部链结构。很多采集站点都会疯狂抓取各个平台的优质内容。我们在做日常内链管理和反作弊策略的时候，可以在优质页面上适当购买一些内链点，引导正常转发或异常转发，创造新的外部机会。
　　其次，要注意站内合理的链接结构，我们称之为“内链模块”。
　　三是梳理行业内优质内容进行自我传播。早年大家喜欢在新浪博客等平台发布自己写的优质内容，然后传播相关内容。
　　第四，与同行和优质行业站点交换链接。众所周知，搜索引擎给予的集中权重是基于整个站点的真实价值页面，即“首页”。我们可以针对行业上下游机构替换首页链接。这是我们日常运营的核心动作。
　　此外，链接管理在有序和无序呈现模式下均有效。
　　manager模块有序管理。根据我们前面分析的关键词趋势、重要性和匹配页面的重要度，可以分配管理者给的权重，让内容机制优先判断和展示权重高的内容。让我们整个站点的内部链接显示在首页或者产品页上。混乱也是一种常见的策略。
　　五、效果评价方法
　　（一）效果评价方法
　　我们如何评估我们的有效性？需要注意两点：
　　一方面，我们需要了解SEO渠道数据的表现。我们能否量化搜索渠道增益的影响，进而探究相关增益的真正来源？是通过某个词或者某个推荐页面来实现有效的改变？调查一些增益比较小的页面，有哪些细节没注意，是权重分配不够，还是用户的搜索意图没有得到满足。使用这些策略使其成为整个站点的初始循环。
　　另一方面，我们不得不考虑外部竞争分析。公司在做内审的同时，需要借助第三方工具了解公司的竞争对手在同一时期的工作中是否有新的变化。比如本季度公司通过搜索渠道达到了一个新的30字位置，公司的竞争是否发生了明显的变化。它发生了什么样的变化，变化发生在哪些页面上，哪些关键词对我们的影响与这些新页面相关联，这些都是我们需要了解和关注的点。
　　值得注意的是，我们需要通过性能评估的结果来回顾页面词和转化路径。当相关效果呈现出来后，我们就可以进行新一轮的站点结构审核和优化。由于我们在第一遍中已经植入了很多新的逻辑和新的模块，所以后面的工作会相对容易一些。这样，通过每个季度的循环，整个网站都会有一个质的提升。
　　(2)工作成就维度
　　SEO项目初期，需要考虑项目的业务发展和布局策略。提前了解并参与此计划或变更，可以快速有效地制定SEO项目计划和相关管理计划。
　　以下是需要注意的成就维度：
　　品牌知名度。提高品牌关键词/行业词的排名，增加相关词组的搜索曝光率。
　　捕获相关流量。SEO 可以在 网站 网站建设中启动，以考虑处于最原创状态的页面流量的属性。
　　渠道营销模式。甲方SEO团队的工作不仅要考虑SEO策略的制定，还要考虑这部分精准流量转化的路径。
　　6.其他提示
　　(1) 账本追踪系统
　　账本追踪系统偏向于管理经验，包括需要存储原型文件；网站迭代记录和跟踪效果的维度是否一致；维护团队中的哪个人正在执行哪个模块，等等。
　　(2) 获得内部支持
　　如何获得内部支持？
　　确定适当的漏斗阶段目标。虽然SEO是一项长期的工作，但团队需要从这个渠道的成长中获得相关的信心和支持。重要的是要有正确的目标来有效地实现并激励团队。
　　需要具有适当周期长度的获胜方法。将高频关键词和低频关键词纳入同一个执行周期，让有效呈现与长期目标形成粘性互动。
　　为团队提供可衡量的数据。定期提供渠道变化数据，如关键词排名效果、流量增长趋势、引流量、渠道转化效果等。
　　设置里程碑以引导团队的注意力。我们可以将里程碑式的渠道收益转化为一种可交流的类业务语言，以指导团队内部的支持。
　　(3) 搜索渠道意图整理
　　搜索漏斗意图的整理是对 关键词 状态的补充。
　　做个表格，注意单词的变化趋势，统计观察可以挖潜。品牌站可以通过优质行业词的跟踪筛选形式，来评估跟踪相关词组的上升趋势和流量天花板。
　　评估意图 关键词 的排名和流量。通过国际第三方工具跟踪相关排名，根据Google Trends或Google Bidding Tool中的搜索模块了解相关搜索词的单价、搜索量和检索趋势。
　　拆分潜在品牌词、商业词、竞品词，汇集到优化方案中。
　　七、新网案例解读
　　以新网为例。我的任期是2017年到2019年，我离开的时候，新网的日流量是10万多，刚加入的时候才1万多。当时我们整个站点的字量在PC加移动端不到4000。在接下来的15个月的周期里，我们制定了不下四个新的内容增量项目，其中包括早年百度比较执着推进的MIP项目。以及我们正在做的一些聚合页面。
　　我们在内容生产方面也做了很多事情，比如通过算法聚合进行迭代改写，开发行业需要的主题页面。下图中，我截取了今年6月份的数据。可以看到，目前第三方评估的新网日均流量在30万左右，PC加移动的存量为20万。
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　　内容生态的基本解决方案
　　搜索通信有三种基本策略：
　　挖掘用户关注点与内容的匹配度，输出内容。比如近两年备受关注的私域运营SOP和营销技术，可以出相关营销技术白皮书和SOP合集。
　　
　　选择优质媒体展示位置。根据搜索模式和所需空间类型，选择媒体类型，分析媒体数据，选择收录空间好、空间稳定的平台进行内容投放。
　　SEO技术支持，提升曝光率。通过关键词布局策略、外链手段、模拟数据等，提升链接权重和排名能力，延长排名周期。最起码，我们要创造满足用户搜索习惯的内容，比如满足用户搜索习惯的标题。
　　搜索传播会有什么样的差异？比如B端传播，要传播社会公益、机构认证、战略合作、事件营销等场景。对于C端，要传播平台信息、差异化标签、品牌价值。
　　此外，还推荐了一些传播方向。在国家层面，跟随政策，做公益，在海外打造品牌，标杆行业；在监管层面，是否合规，个人保护法和数据法对营销技术的影响；在行业影响层面，是否有一些可以直观对外公布的新数据；在用户层面，能否产生服务体验、品牌信任、平台差异化。
　　最后，我们整理了一些关于搜索传播范围的建议，其中有一些是可以自己实现的。如果自媒体平台有足够的人力来维护，那么搜索生态传播的工作就已经完成了一半。目前，自媒体生态中的一些平台仍然受到搜索引擎的高度关注，例如百度百家号和知乎。同时，我们可以选择一些优质的科技门户网站。如果是大型的产品推广活动，我们可以选择当地的媒体。如果是重行业属性，可以关注相对垂直的媒体。
　　如何避免常见的作弊手段
　　常规作弊手段有哪些，如何避免？这是很多朋友头疼的问题。这几年在帮朋友关注搜索质量的时候，大家对黑马的东西还是比较敏感的，所以我简单跟大家说说需要避免的坑。
　　在常见的作弊方式中，有两点是不被搜索引擎喜欢的。首先是模拟点击，它可以影响整个网站的真实统计。二是模拟发包，基于搜索引擎的定向数据接收池，通过批量IP发送定向数据包，不影响真实统计。
　　也就是说，模拟点击效果不仅会影响搜索引擎的数据，还会影响自己站点的数据。模拟合同影响了资源中心的统计数据，但真实的代表统计数据几乎没有变化。因为模拟点击创建真实访问，它会导致企业误判网站本身的质量。模拟承包影响搜索引擎自身平台的数据，但不影响策略本身。这两个特征就是判断是否遇到过相关的过去状态。
　　模拟点击是目前正在全国推广的快速排序策略之一。早在2017年，我们就在小范围内测试了真实IP。我们通过一个具体的过程，测试了纯手动点击的真实IP，在200 index关键词以下测试，短时间内效果很好，但是一个多月的老IP就不行了对重访时的搜索排名起到更好的作用。在这个策略中，真正生效有两个关键，一个是稳定正常的IP，一个是符合正常检索意图的行为。
　　2021年，百度平台连续两次升级模拟点击的黑帽相关算法“百度惊雷算法”，期间无数站点掉线。之所以下跌，是因为他们使用了海量的IP数据库和类似的模拟行为特征，让百度官方可以更清楚地了解相关流量是否为真实流量，是否为真实动作。
　　模拟合约投放技术可以简单理解为将之前模拟点击的参数和动作写入数据脚本，通过特定接口或漏洞发送给搜索引擎的分析平台。第一次真正理解这个攻略是在某搜索平台和一位大牛聊起他之前工作经历时会遇到的正常事件。
　　当然，这种开口，有可能被守着偷走，也有可能被无限分析。但也取决于具体的IP库和具体的参数特性。这些固定地址和行为特征很容易在特定范围内触发百度的识别机制。
　　常问问题
　　问：链接农场/蜘蛛池在百度或其他搜索引擎中是否仍然有效？与直接购买外链相比有哪些优势和劣势？
　　A：链接农场/蜘蛛池的核心功能是引导搜索引擎的爬行模块（蜘蛛）访问新的地址或站点。只要站点的访问IP不是负IP或者没有触发相关站点，基本没有危害。与外部链接的作用相比，外部链接的定期投放准确定义了锚文本，增加了锚文本与页面之间链接的信任度。另外，常规的外链一般都是寻找权重比较高的页面，这也是一个明显的区别。
　　Q：如何控制关键词优化的节奏，所有关键词都要冲量，但在精力有限的情况下如何安排工作节奏？
　　A：在了解了本次直播的第二部分后，其实这个问题自己回答起来还是比较容易的。首先，SEO部分的关键词优化不是短期的事情，所以我们需要在初期规划的时候，根据整个站点页面的大小和结构，尝试一次性完成布局。其次，我们为现场和非现场链接分配相对的 关键词 重要性权重。
　　Q：网站关闭站点多久会影响排名，站点迭代改版需要注意什么？
　　A：目前站点的快照周期一般维持一周左右。如果周二/周三服务器恰好宕机或下线，预计周末快照会发生变化或消失。在网站迁移/改版过程中需要注意以下细节：第一，尽量保持网站的URL结构不变，以便搜索引擎按照通常的结构进行访问和抓取；第二，尽量不要对TDK架构进行频繁的调整和变更；三是改版使用的框架需要尽可能对搜索引擎友好。
　　Q：SEO在企业中的作用，如何与企业负责人沟通网站优化的重要性？
　　A：搜索引擎一直是网站来源的核心渠道。SEO工作的价值与SEM相当，只是两种渠道的转化路径不同，流量的精准度也不同。但在有效SEO的情况下，应该是当前渠道中ROI效果最好的渠道。因为它只需要自己的一部分人工成本和资源成本，不需要外包，所以这部分投入远低于竞价广告和原生广告。
　　问：如何衡量 SEO 工作的有效性？如何评估效果？
　　A：落在甲方市场部的KPI永远是有效的线索和营业额。如果是甲方市场部，可以参考的工作效果指标可以是以下几个层次：收录数量、有效关键词数量、核心关键词排名效果（无需要强调的核心）、流量、转化率或成为的线索数量。
　　乙方服务项目组的KPI主要以流量来衡量。乙方项目组在项目需求沟通中的定期核心考核包括：有效流量增长、核心关键词优质排名等。
　　Q：我们公司的SEO优化是外包给第三方公司的。关键词 基本上在主页上。不过，与去年相比，今年的线上线索少了很多。不知道怎么提高？
　　A：1、需要判断相关关键词是否有效关键词，相关关键词是否有流量接入，以及接入的相关参数详情。
　　2、线索量要与市场行业、用户搜索习惯相关。受疫情影响，投放和购买方向的支出及相关行为明显缩水。
　　3、可以跟踪相关行业关键词近期指数走势，判断是否为相关关键词的真实访问趋势。
　　Q：如何平衡官网营销功能和网站健康指标？
　　答：网站 优化的健康指标是协助网站 营销的有力武器。两者相辅相成。如果是基于开发框架，再考虑相关的营销和运营能力，我想应该是对SEO没有全面的了解。政策和规范产生了一些认知偏差。即使我们使用有利于运营的前后端分离模式的开发框架。我们仍然有策略使网站有利于搜索引擎索引和排名。
　　Q：不懂搜索引擎规则，如何快速增加收录？简单的爬行收录高效的方式？
　　A：收录没有简单的抢法，但是有标准化的策略来提高抢的基数和效率。一个好的 收录 粉底有两个基本支撑。我们不仅要保证我们的网站有合理的开发框架和流畅的URL结构，还要保证在官网有固定的内容输出和展示频率。网站在to B营销类中的一个收录细节依据是网站内容质量，这一点在之前的群分享中被很多朋友强调过。
　　Q：在哪里可以查看比赛的变化？有什么工具吗？
　　A：我们可以重点关注三个站点的变化：Chinaz、爱站、5118。
　　问：从全球范围来看，谷歌的市场份额占90%以上。那么对于目标受众在国内市场的企业来说，在谷歌上投放是否合适呢？
　　A：从搜索生态的角度，我们可以根据用户画像或者市场比例来分配广告费用，通过前期的预算来测试真实的广告投放效果，考虑渠道是否适合产品和平台。
　　SEO是一个通用规范，在各种搜索引擎上都可以呈现，但有些搜索引擎抓取时间长，更新频率慢，能看到的效果不够直观。比如百度的更新周期可能是按周计算的，但是搜狗、360、神马，他们的快照更新，收录，他们的周期比较长，需要比较扎实的内容基础来吸引他们. 三个感兴趣的平台。Google 和 Bing 等平台对爬取相对开放。我测试过，谷歌可以维持一个站点日均50万左右的抓取量，但是360、搜狗、百度达不到这个水平。
　　从纯SEO的角度来看，我们可以采用更适用、更规范的内容策略，使网站更适合所有搜索引擎。
　　Q：您如何看待目前搜索流量的下滑？企业该如何应对？
　　A：搜索流量下降并不是一个特别准确的描述。目前整个搜索池处于稳定状态，搜索用户市场在8.5亿到8.8亿之间。有些行业确实会受到用户日常碎片化时间的影响，比如转向知乎、抖音等生态。
　　针对这种情况，我能给的建议是关注行业的关键词，这两年的趋势是什么。如果确实是下降趋势，我们可以关注用户使用不同APP的时长，找到相关的行业趋势来比较各个APP的增长情况。如果确实有增长，则考虑适当分配预算以转化营销行为。
　　然后，根据行业词的分析确定以下营销行为。可以看看关键词的研究。
　　Q：百度收录有一万多册，但几乎没有百度搜索流量。问题是什么？
　　A：核心问题出在自己创建的页面上。一是可能不满足用户的搜索习惯；另一种是这些页面可能只满足了基本的展示需求，但质量和结构都达不到要求，需要重新对页面进行重构和优化。
　　Q：如何看待短视频关键词搜索覆盖率？
　　A：确实有圈内朋友在做短视频关键词搜索覆盖。通过量产视频、覆盖特殊场景文案关键词，这是对抖音生态的有效举措。目前我能观察到的关键词覆盖范围主要是应用于消费品、化工、贸易等产品，目前SaaS公司很少。
　　问：公司的关键词是由竞争对手推出的。当我搜索我的公司名称时，另一家公司显示在我面前。如何解决这个问题呢。
　　A：根据我之前在代理机构的工作经验，我建议你先建立一个比较完善的权益机制，优先取得商标权，把公司名称变成正式的品牌商标。如果您有已获批的商标，您可以利用该商标的权益向SEM专属客服及顾问反映情况。如果没有效果，可以直接去业务投诉，或者投诉到百度法务。
　　另外判断对方的关键词是否受欢迎，如果受欢迎，可以通过网络进行投诉。如果没有飘飘红，一般情况下客服是不会有好的解决办法的。目前，这是商战中的一种非常规行为。SaaS圈内大家对这种行为还是很鄙视的，但是很多人确实是为了KPI在执行相关动作。
　　Q：网站公司权重低，无法排在前列。搜索业务关键词前十页看不到我公司的网站。请问老师，除了花钱，还有什么方法可以快速提高排名？
　　A：快速提升排名的方法在第四部分已经介绍过了，但是本身并不是白帽策略，是变态的。如果搜索引擎通过算法对比发现你确实使用了不正常的策略，你可能就完蛋了。如果你提醒三次，基本上这个网站就会被永久沙盒化，不会再出来了。
　　因此，我的建议是，您应该清楚地了解站点是否存在问题，并解决站点的问题。这是第一步。第二步是要有一个详细的内容计划，让网站更具周期性，这样搜索引擎就会清楚地识别出你网站的变化。当引擎清楚地看到网站本身的行为趋于良好时，就会给你更多的关注，这会让你的网站成为搜索引擎喜欢的网站。
　　关于作者：
　　顾海松：原博雅魔方SEO业务总监，Martech王国社区/公众号负责人，ABM成长研究院名誉顾问，直播研究院名誉顾问，第十三届虎啸奖评委会委员，鸟笔记作者柱子。
　　近11年to B服务经验，致力于搜索生态优化，专注于企业服务、教育培训、汽车租赁、电商经济、云生态、行业等领域的流量提升策略。曾为阿里巴巴、蚂蚁集团、新网科技、权大师、人人贷、长城汽车等众多品牌和平台提供服务。
　　解决方案:php74 骑士 优采云采集简历 接口及采集规则
　　
　　Knightcms人才系统是一套基于PHP+MYSQL开发的免费+开源的专业人才招聘系统。软件具有执行效率高、模板自由切换、便捷的后台管理功能等诸多优良特性。所有代码均来自Knight Network原创，拥有完整的知识产权。骑士人才系统依靠骑士网络不断创新的精神和认真的工作态度，已成为国内同类软件中最优秀的人才系统。骑士cms人才系统v5.0.1 更新内容： 新增：后台增加跳转页面 增加：短信预警提醒，方便客户及时充值 单独呈现，方便跟踪客户新增：后台统计增加列表页面。
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　　解读:案例 | R语言数据挖掘实战：电商评论情感分析
　　微信加CDA为好友（ID：joinlearn），拉你进500人数据分析师交流群。点击阅读原文查看CDA数据分析师交流群规范及收益。期待您的光临~
　　随着网络购物的普及，各大电子商务公司之间的竞争也非常激烈。为了提高客户服务质量，除了打价格战，了解客户的需求，倾听客户的声音也越来越重要。最重要的方法是对文本评论进行数据挖掘。今天通过学习《R语言数据挖掘实战》案例：电商点评与数据分析，从目标到操作内容与大家分享。
　　本文结构如下
　　1.要达到的目标
　　通过对客户评论的分析，进行一系列的方法来获取客户对某产品的态度和情感倾向，以及客户关注产品的哪些属性，产品的优点和缺点是什么，以及产品的卖点是什么，等等...
　　2.文本挖掘的主要思想。
　　由于语言数据的特殊性，我们主要提取句子中的关键词，提取评论的关键词，然后根据关键词的权重，这里我们使用空间向量模型将每个特征关键词转化为数字向量，然后计算其距离，然后聚类得到三类情绪，分别是积极的、消极的和中性的。用 来代表顾客对产品的情感倾向。
　　3、文本挖掘的主要流程：
　　请输入标题 4.案例流程简介及原理介绍及软件操作
　　4.1 数据爬取
　　首先下载优采云软件。链接是 。下载安装后，注册账号并登录，界面如上：
　　点击快速开始-新建任务，输入任务名称，点击下一步，打开京东热水器页面
　　将页面地址复制到优采云，如下图：
　　观察网页类型，由于收录美的热水器的页面不止一个，下面有一个翻页按钮，所以我们需要创建一个点击下一页的循环，然后在京东上点击下一页优采云中的页面，点击弹出的对话框列表中，点击循环，点击下一页，如图：
　　然后点击一个产品，在弹出的页面点击Add an element list处理祖先元素--点击Add to list--继续编辑列表，接下来我们点击另一个产品的名称，点击Add to在弹出的页面列表上，让软件自动识别页面上的其他产品，然后点击创建列表完成，再点击循环创建页面中的产品列表，循环抓取。
　　然后软件自动跳转到第一个产品的特定页面。我们点击评论，在弹出的页面中点击这个元素，看到有很多页的评论。这时候我们就需要创建一个循环列表。同上，点击下一页—循环点击。然后点击我们需要抓取的评论文字，点击弹出页面创建元素列表处理一组元素——点击添加到列表——继续编辑列表，然后点击第二条评论点击在弹出的页面上Add to the list—cycle，然后点击评论的文字，选择该元素的文字。好了，软件会循环抓取这个页面的文字，如图：
　　全部点击完成后，我们查看设计器，发现有4个循环，第一个是翻页，第二个是循环点击每个商品，第三个是翻评论页，然后第四是抓取循环评论文本，所以我们需要把第四个循环嵌入到第三个循环中，然后整体嵌入到第二个循环中，然后再整体嵌入到第一个循环中，也就是说，先点击下一页，然后点击产品，再点击下一个功能，然后抓取评论，这一套action loops。那么我们只需要在设计器中将第4个循环拖到第3个循环中，这样拖下去即可。就是这样：拖动结果如下： ，然后点击Next—Next—点击采集就OK了。
　　4.2 文本去重
　　本例以京东平台下美的热水器的顾客评论为分析对象。按照流程，我们先用优采云爬取了京东网站上客户对美的热水器的评论，部分数据如下！
　　通过简单的观察，我们可以发现评论的一些特征，
　　因此，我们需要对这些数据进行数据预处理，首先进行数据清洗，而编辑距离去重实际上是一种计算字符串之间相似度的方法。给定两个字符串，将字符串A变换为字符串B所需的删除、插入、替换等操作的次数称为从A到B的编辑路径。最短的编辑路径称为字符串A和B的编辑距离。对于例如，“还没用过，不知道怎么样，但是安装材料费有点高，380”和“还没用过，不知道质量如何，但是”的编辑距离安装材料费确实贵，380寸是9。
　　首先，我们需要对重复的评论进行重复，也就是删除重复的评论。
　　重复词出现在另一个句子中，会影响关键词在整个评论中出现的频率过高，影响分析结果。我们想压缩它。
　　还有一些无意义的评论，比如自动点赞的评论，我们需要识别并删除。
　　4.3 压缩语句规则：
　　1.如果读的和上面的list一样，但是下面是空的，就放下。2.如果读取的和上面的表一样，但是有底，则判断重复，清空底表。3.如果read和top list相同，bottom是，则判断不是Heavy，上下清零 4.如果read和上面list不同，字符>=2，判断为重复,上下清零 5.如果读的和上面的表不一样,底是空的,判断不重,继续放 6.如果读的和上面的表不一样,有底,判断是不重，放下 7. 看完后，判断上下，重则压紧。
　　4.4 然后我们进行中文分词。分词的一般原则是：
　　中文分词是指将一系列汉字分割成独立的词。分词结果的准确性对文本挖掘的效果非常重要。目前分词算法主要有四种：字符串匹配算法、基于理解的算法、基于统计的方法和基于机器学习的算法。
　　1、字符串匹配算法是将待分词的文本字符串与字典中的词进行精确匹配。如果字典中的字符串出现在当前待分词的文本中，则匹配成功。常用的匹配算法主要有正向最大匹配、反向最大匹配、双向最大匹配和最小分割。
　　2、基于理解的算法通过模拟人们在现实中对一句话的理解效果进行分词。这种方法需要分析句法结构，同时需要用到大量的语言知识和信息，比较复杂。
　　3、基于统计的方法就是利用统计的思想进行分词。单词由单个字符组成。在文本中，相邻字符同时出现的次数越多，它们组成单词的概率就越大；因此，可以用字符间的共现概率来反映词的概率，统计相邻字符的共现情况。出现次数并计算它们的共现概率。当共现概率高于设定的阈值时，可以认为它们可能构成该词
　　4. 最后是基于机器学习的方法：利用机器学习进行模型构建。构建大量的分割文本作为训练数据，使用机器学习算法进行模型训练，利用模型对未知文本进行分割。
　　4.5 得到分词结果后
　　我们知道这些句子中经常会有一些“了”、“啊”、“但是”，语气词、关联词、介词等，这些词对句子的特征没有贡献，我们可以去掉它们，还有一些专有名词，对于这个分析案例，“热水器”和“中国”经常出现在评论中，这是我们已经知道的，因为我们最初分析的是关于热水器的评论，所以这些都是无用的信息。我们也可以删除它们。那么这里必须删除这些词。一般通过建立的自定义词库删除。
　　4.6 分词结果处理后
　　那么我们就可以进行统计，画出词频云图，大致了解那些关键词的情况，为我们接下来的分析提供思路素材。操作如下：
　　4.7 得到分词结果后
　　我们开始建模和分析。模型选择的方法有很多，但归纳起来，只有两种，即向量空间模型和概率模型。在这里我们介绍一个具有代表性的模型
　　模型一：TF-IDF方法：
　　方法A：对每个词的出现频率进行加权后，作为其维度的坐标来确定一个特征的空间位置。
　　方法B：将所有出现的词所收录的属性作为维度，然后将词与各个属性之间的关系作为坐标，进而定位一篇文档在向量空间中的位置。
　　但实际上，如果一个词条在一类文档中频繁出现，说明该词条能够很好地代表该类文本的特征。此类词条应该被赋予更高的权重，并被选为此类文本的特征词，用于将其与其他类型的文档区分开来。这就是 IDF 的不足之处。
　　
　　模型二：.LDA模型
　　传统的判断两篇文档相似度的方法是查看两篇文档中出现的词的数量，比如TF-IDF。几乎没有，但是这两个文件很相似。
　　例如，有如下两个句子：
　　“乔布斯走了。” “苹果会降价吗？”
　　可以看出，上面两句话没有共同词，但是两句话很相似。如果按照传统的方法判断两个句子，肯定是不相似的，所以在判断文档的相关性时，需要考虑文档。语义学，语义挖掘的武器是主题模型，LDA是比较有效的模型之一。
　　LDA模型是一种无监督的主题生成模型，它假设文档集中的文档按照一定的概率共享一组隐藏主题，隐藏主题集由相关词组成。这里一共有三个集合，分别是文档集合、主题集合和单词集合。文档集到主题集服从概率分布，词集到主题集也服从概率分布。既然我们知道了文档集和词集，那么根据贝叶斯定理就可以找到主题集了。具体算法很复杂，这里就不多解释了。有兴趣的同学可以参考以下资料
　　 37616
　　4.8 项目概要
　　1、数据复杂度较高，文本挖掘面临的非结构化语言，文本非常复杂。
　　2.过程不同，文本挖掘更注重预处理阶段
　　3、整体流程如下：
　　五、应用领域：
　　一、舆情分析
　　2.搜索引擎优化
　　3、其他行业的辅助应用
　　6、分析工具：
　　ROST CM 6 是目前国内唯一由武汉大学沉阳教授开发编码，助力人文社会科学研究的大型免费社交计算平台。本软件可以实现微博分析、聊天分析、全网分析、网站分析、浏览分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本分析.,拥有超过7000名用户，覆盖国内外100多所大学，包括剑桥大学、北海道大学、北京大学、清华大学、香港城市大学、澳门大学等多所高校。下载地址：
　　RStudio是R语言的集成开发环境（IDE），其亮点在于出色的界面设计和编程辅助。它可以运行在多种平台上，包括windows、Mac、Ubuntu和网页版。另外，本软件是免费开源的，可以在官网下载：
　　7.1 Rostcm6实现：
　　打开软件ROSTCM6
　　这是处理前的文本内容。我们会从爬取的数据中只去除评论字段，然后将其保存为TXT格式。打开它如下。按照流程，我们会先去除重复和字符、英文、数字等项。
　　2、点击文本处理-一般处理-处理条件选择“retain only one for all repeated lines”和“delete all English characters contained in all lines”，去掉英文和数字等字符
　　这是处理后的文件内容，可以看到数字和英文都​​被删除了。
　　3、接下来进行分词。点击功能分析——分词（这里可以选择自定义词库，如搜狗词库等）
　　分词处理后的结果。简单观察一下，分词之后，出现了很多无意义的停用词，比如“in”、“under”、“one”等等
　　4. 接下来，我们过滤专有名词，停用词，统计词频。点函数分析——词频分析（中文）
　　在功能分析下，单击情绪分析以执行情绪分析。
　　并且可以实现云图的可视化。
　　7.2 R的实现
　　这里需要安装几个必要的包，因为几个包的安装比较复杂，这里是链接
　　可以参考这篇博客安装包。安装完成后，就可以开始R文本挖掘了。下面代码的说明文字较少，各个函数的作用初学者比较陌生。读者可以先阅读这些文章文章，了解各个函数的作用后，使用R进行文本挖掘。链接如下：
　　博客/档案/29060
　　直接
　　读完之后，进行下去就会清楚很多。
　　加载工作区库 (rJava)
　　图书馆(tmcn)
　　图书馆（Rwordseg）
　　图书馆（TM）
　　setwd("F:/数据和程序/chapter15/计算机实验")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos.txt", encoding = "UTF-8")
　　头（数据1）
　　数据
　　—————————————————————— #Rwordseg分词
　　data1_cut=segmentCN(data1, nosymbol=T, returnType="tm")
　　删除\n、英文字母、数字 data1_cut=gsub("\n", "", data1_cut)
　　data1_cut=gsub("[az]*", "", data1_cut)
　　
　　data1_cut=gsub("\d+", "", data1_cut)
　　write.table(data1_cut, 'data1_cut.txt', row.names = FALSE)
　　Data1=readLines('data1_cut.txt')
　　Data1=gsub('\"', '', data1_cut)
　　长度（数据1）
　　头（数据1）
　　———————————————————————————— #Load workspace
　　图书馆（自然语言处理）
　　图书馆（TM）
　　图书馆（大满贯）
　　图书馆（主题模型）
　　R语言环境下的文本可视化与主题分析 setwd("F:/data and program/chapter15/computer experiment")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos_cut.txt", encoding = "UTF-8")
　　头（数据1）
　　停用词
　　停用词=停用词[611：长度（停用词）]
　　去掉空格、字母 Data1=gsub("\n", "", Data1)
　　Data1=gsub("[a~z]*", "", Data1)
　　Data1=gsub("\d+", "", Data1)
　　构建语料库 corpus1 = Corpus(VectorSource(Data1))
　　corpus1 = tm_map(corpus1, FUN=removeWords, stopwordsCN(stopwords))
　　创建文档术语矩阵 sample.dtm1
　　colnames（as.matrix（sample.dtm1））
　　tm::findFreqTerms(sample.dtm1, 2)
　　unlist(tm::findAssocs(sample.dtm1, '安装', 0.2))
　　——————————————————————–
　　# 主题模型分析
　　Gibbs = LDA(sample.dtm1, k = 3, method = "Gibbs", control = list(seed = 2015, burnin = 1000, thin = 100, iter = 1000))
　　最有可能的主题文档 Topic1
　　表（主题1）
　　每个主题的前 10 个 TermTerms1
　　条款1
　　—————————————————————————— #使用vec方法分词
　　图书馆(tmcn)
　　图书馆（TM）
　　图书馆（Rwordseg）
　　图书馆（文字云）
　　setwd("F:/数据和程序/chapter15/计算机实验")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos.txt", encoding = "UTF-8")
　　d.vec1
　　wc1=getWordFreq(unlist(d.vec1), onlyCN = TRUE)
　　wordcloud（wc1$Word，wc1$Freq，col=rainbow（长度（wc1$Freq）），min.freq = 1000）
　　#
　　八、结果展示及说明
　　这是分析的部分结果。可以看到，大部分客户的评论都带有正面的情绪，说明客户对美的热水器的满意度是比较高的。哪些方面满意，哪些方面不满意，哪些方面可以保持，哪些方面需要改进，这就需要我们另一种结果展示了。
　　点击可视化工具，得到词频云图。根据云图，我们可以看到客户最关心的点，也就是评论中提到较多的点。从图中可以看到“安装”、“师傅”、“配件”、“暖气”、“快”、“便宜”、“速度”、“品牌”、“京东”、“送货”、“服务” 、“价格”、“供暖”等关键词出现频率很高，我们可以大致猜到26
　　另外，值得注意的是，云图中还有一些“好”、“大”、“满意”等字眼。我们还不知道这些词背后的语义，所以我们需要找到相应的注释。，提取这些词对应的主题点，然后对分析结果进行优化
　　文|@白加黑治疗病
　　来源 | PPV类
　　原来的：
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　　解读:文章图片提取工具（图片提取文本的工具有哪些）
　　目录：
　　1. 一个图片提取文字的工具
　　批量提取网站图片。使用图片提取工具从我们的网页中提取图片。图片批量提取工具具有图片过滤功能。通过设置图片大小范围，可以提取目标网站抓取的所有图片，而采集为文章采集，提取文章中的插图。
　　2.从图片中提取文章
　　批量提取网站图片工具，可以通过批量链接下载图片，导入我们的图片链接批量下载保存到本地，其次可以使用批量关键词采集，通过图片采集、文章采集、文章导出插图生成本地图片素材库，最后即可提取下载全站图片，输入目标链接地址即可，可以批量导出整站图片。
　　3. 文章 内容提取工具
　　4.图片提取文本文件
　　
　　在我们的 网站 上重做视觉内容，包括信息图表、视频、图像和视觉元素 我们甚至可以决定更改 网站 的设计作为内容更新的一部分，只要我们认为它是好的当决定（例如，我们的 网站 设计看起来过时了）执行 文章 图像优化时，我们需要做的第一件事实际上是分析所有内容并选择要刷新的部分。
　　5.文档图像提取
　　为了更新和重新制作我们的内容，我们可以从最好的论文中聘请专业的作家并撰写网站，或者我们可以自己完成所有工作但是，在开始选择内容时，我们应该自己完成
　　6、图文提取工具有哪些？
　　为了帮助我们选择最好的内容来刷新，我们可以使用我们在 文章 图像优化过程中使用的优先级排序的基本原则： 检查 SEO 排名 - 检查不同内容的搜索引擎排名 它们是否在第一页？如果他们曾经在第一页上但掉到第二页或第三页，请关注这些部分。
　　7.图片提取文件软件
　　我们可能只需要进行一些更改即可使这些部分再次排在第一页上
　　
　　8.图片文字提取
　　考虑我们的品牌——我们最近是否改变了我们的品牌？我们的听众与以前的听众有什么不同吗？如果是这种情况，请为我们的老观众找到内容，然后找到一种方法来更新或重新制作这些内容以与我们当前的观众相关 查看指标 - 我们可能正在跟踪很多指标，所以只需检查它们，我们就可以决定需要刷新的内容。
　　9.从文档中提取图片
　　浏览量、点赞数、评论数、分享数等都是需要更改哪些部分的良好指标。比如标题稍微改一下，就可以提高点击率
　　10、有什么工具可以从图片中提取文字
　　让自己成为领导者——如果我们想在自己周围建立某种品牌形象，让我们被视为我们领域的权威和思想领袖，那么我们绝对应该用新发现更新旧内容。自从我们发布这些文章文章 关于自以来新发现或开发的主题。
　　然后，向这些添加新信息
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　　解读:学术观点| 拿“双十一”开涮的文本挖掘：电商评论情感分析
　　随着网络购物的普及，各大电子商务公司之间的竞争也非常激烈。为了提高客户服务质量，除了打价格战，了解客户的需求，倾听客户的声音也越来越重要。最重要的方法是对文本评论进行数据挖掘。今天通过学习《R语言数据挖掘实战》案例：电商点评与数据分析，从目标到操作内容与大家分享。
　　本文结构如下
　　1.要达到的目标
　　通过对客户评论的分析，进行一系列的方法来获取客户对某产品的态度和情感倾向，以及客户关注产品的哪些属性，产品的优点和缺点是什么，以及产品的卖点是什么，等等...
　　2.文本挖掘的主要思想。
　　由于语言数据的特殊性，我们主要提取句子中的关键词，提取评论的关键词，然后根据关键词的权重，这里我们使用空间向量模型将每个特征关键词转化为数字向量，然后计算其距离，然后聚类得到三类情绪，分别是积极的、消极的和中性的。用 来代表顾客对产品的情感倾向。
　　3、文本挖掘的主要流程：
　　请输入标题 4.案例流程简介及原理介绍及软件操作
　　4.1 数据爬取
　　首先下载优采云软件。链接是 。下载安装后，注册账号并登录，界面如上：
　　点击快速开始-新建任务，输入任务名称，点击下一步，打开京东热水器页面
　　将页面地址复制到优采云，如下图：
　　观察网页类型，由于收录美的热水器的页面不止一个，下面有一个翻页按钮，所以我们需要创建一个点击下一页的循环，然后在京东上点击下一页优采云中的页面，点击弹出的对话框列表中，点击循环，点击下一页，如图：
　　然后点击一个产品，在弹出的页面点击Add an element list处理祖先元素--点击Add to list--继续编辑列表，接下来我们点击另一个产品的名称，点击Add to在弹出的页面列表上，让软件自动识别页面上的其他产品，然后点击创建列表完成，再点击循环创建页面中的产品列表，循环抓取。
　　然后软件自动跳转到第一个产品的特定页面。我们点击评论，在弹出的页面中点击这个元素，看到有很多页的评论。这时候我们就需要创建一个循环列表。同上，点击下一页—循环点击。然后点击我们需要抓取的评论文字，点击弹出页面创建元素列表处理一组元素——点击添加到列表——继续编辑列表，然后点击第二条评论点击在弹出的页面上Add to the list—cycle，然后点击评论的文字，选择该元素的文字。好了，软件会循环抓取这个页面的文字，如图：
　　全部点击完成后，我们查看设计器，发现有4个循环，第一个是翻页，第二个是循环点击每个商品，第三个是翻评论页，然后第四是抓取循环评论文本，所以我们需要把第四个循环嵌入到第三个循环中，然后整体嵌入到第二个循环中，然后再整体嵌入到第一个循环中，也就是说，先点击下一页，然后点击产品，再点击下一个功能，然后抓取评论，这一套action loops。那么我们只需要在设计器中将第4个循环拖到第3个循环中，这样拖下去即可。就是这样：拖动结果如下： ，然后点击Next—Next—点击采集就OK了。
　　4.2 文本去重
　　本例以京东平台下美的热水器的顾客评论为分析对象。按照流程，我们先用优采云爬取了京东网站上客户对美的热水器的评论，部分数据如下！
　　通过简单的观察，我们可以发现评论的一些特征，
　　因此，我们需要对这些数据进行数据预处理，首先进行数据清洗，而编辑距离去重实际上是一种计算字符串之间相似度的方法。给定两个字符串，将字符串A变换为字符串B所需的删除、插入、替换等操作的次数称为从A到B的编辑路径。最短的编辑路径称为字符串A和B的编辑距离。对于例如，“还没用过，不知道怎么样，但是安装材料费有点高，380”和“还没用过，不知道质量如何，但是”的编辑距离安装材料费确实贵，380寸是9。
　　首先，我们需要对重复的评论进行重复，也就是删除重复的评论。
　　重复词出现在另一个句子中，会影响关键词在整个评论中出现的频率过高，影响分析结果。我们想压缩它。
　　还有一些无意义的评论，比如自动点赞的评论，我们需要识别并删除。
　　4.3 压缩语句规则：
　　1.如果读的和上面的list一样，但是下面是空的，就放下。2.如果读取的和上面的表一样，但是有底，则判断重复，清空底表。3.如果read和top list相同，bottom是，则判断不是Heavy，上下清零 4.如果read和上面list不同，字符>=2，判断为重复,上下清零 5.如果读的和上面的表不一样,底是空的,判断不重,继续放 6.如果读的和上面的表不一样,有底,判断是不重，放下 7. 看完后，判断上下，重则压紧。
　　4.4 然后我们进行中文分词。分词的一般原则是：
　　中文分词是指将一系列汉字分割成独立的词。分词结果的准确性对文本挖掘的效果非常重要。目前分词算法主要有四种：字符串匹配算法、基于理解的算法、基于统计的方法和基于机器学习的算法。
　　1、字符串匹配算法是将待分词的文本字符串与字典中的词进行精确匹配。如果字典中的字符串出现在当前待分词的文本中，则匹配成功。常用的匹配算法主要有正向最大匹配、反向最大匹配、双向最大匹配和最小分割。
　　2、基于理解的算法通过模拟人们在现实中对一句话的理解效果进行分词。这种方法需要分析句法结构，同时需要用到大量的语言知识和信息，比较复杂。
　　3、基于统计的方法就是利用统计的思想进行分词。单词由单个字符组成。在文本中，相邻字符同时出现的次数越多，它们组成单词的概率就越大；因此，可以用字符间的共现概率来反映词的概率，统计相邻字符的共现情况。出现次数并计算它们的共现概率。当共现概率高于设定的阈值时，可以认为它们可能构成该词
　　4. 最后是基于机器学习的方法：利用机器学习进行模型构建。构建大量的分割文本作为训练数据，使用机器学习算法进行模型训练，利用模型对未知文本进行分割。
　　4.5 得到分词结果后
　　我们知道这些句子中经常会有一些“了”、“啊”、“但是”，语气词、关联词、介词等，这些词对句子的特征没有贡献，我们可以去掉它们，还有一些专有名词，对于这个分析案例，“热水器”和“中国”经常出现在评论中，这是我们已经知道的，因为我们最初分析的是关于热水器的评论，所以这些都是无用的信息。我们也可以删除它们。那么这里必须删除这些词。一般通过建立的自定义词库删除。
　　4.6 分词结果处理后
　　那么我们就可以进行统计，画出词频云图，大致了解那些关键词的情况，为我们接下来的分析提供思路素材。操作如下：
　　4.7 得到分词结果后
　　我们开始建模和分析。模型选择的方法有很多，但归纳起来，只有两种，即向量空间模型和概率模型。在这里我们介绍一个具有代表性的模型
　　模型一：TF-IDF方法：
　　方法A：对每个词的出现频率进行加权后，作为其维度的坐标来确定一个特征的空间位置。
　　方法B：将所有出现的词所收录的属性作为维度，然后将词与各个属性之间的关系作为坐标，进而定位一篇文档在向量空间中的位置。
　　但实际上，如果一个词条在一类文档中频繁出现，说明该词条能够很好地代表该类文本的特征。此类词条应该被赋予更高的权重，并被选为此类文本的特征词，用于将其与其他类型的文档区分开来。这就是 IDF 的不足之处。
　　模型二：.LDA模型
　　
　　传统的判断两篇文档相似度的方法是查看两篇文档中出现的词的数量，比如TF-IDF。几乎没有，但是这两个文件很相似。
　　例如，有如下两个句子：
　　“乔布斯走了。” “苹果会降价吗？”
　　可以看出，上面两句话没有共同词，但是两句话很相似。如果按照传统的方法判断两个句子，肯定是不相似的，所以在判断文档的相关性时，需要考虑文档。语义学，语义挖掘的武器是主题模型，LDA是比较有效的模型之一。
　　LDA模型是一种无监督的主题生成模型，它假设文档集中的文档按照一定的概率共享一组隐藏主题，隐藏主题集由相关词组成。这里一共有三个集合，分别是文档集合、主题集合和单词集合。文档集到主题集服从概率分布，词集到主题集也服从概率分布。既然我们知道了文档集和词集，那么根据贝叶斯定理就可以找到主题集了。具体算法很复杂，这里就不多解释了。有兴趣的同学可以参考以下资料
　　 37616
　　4.8 项目概要
　　1、数据复杂度较高，文本挖掘面临的非结构化语言，文本非常复杂。
　　2.过程不同，文本挖掘更注重预处理阶段
　　3、整体流程如下：
　　五、应用领域：
　　一、舆情分析
　　2.搜索引擎优化
　　3、其他行业的辅助应用
　　6、分析工具：
　　ROST CM 6 是目前国内唯一由武汉大学沉阳教授开发编码，助力人文社会科学研究的大型免费社交计算平台。本软件可以实现微博分析、聊天分析、全网分析、网站分析、浏览分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本分析.,拥有超过7000名用户，覆盖国内外100多所大学，包括剑桥大学、北海道大学、北京大学、清华大学、香港城市大学、澳门大学等多所高校。下载地址：
　　RStudio是R语言的集成开发环境（IDE），其亮点在于出色的界面设计和编程辅助。它可以运行在多种平台上，包括windows、Mac、Ubuntu和网页版。另外，本软件是免费开源的，可以在官网下载：
　　7.1 Rostcm6实现：
　　打开软件ROSTCM6
　　这是处理前的文本内容。我们会从爬取的数据中只去除评论字段，然后将其保存为TXT格式。打开它如下。按照流程，我们会先去除重复和字符、英文、数字等项。
　　2、点击文本处理-一般处理-处理条件选择“retain only one for all repeated lines”和“delete all English characters contained in all lines”，去掉英文和数字等字符
　　这是处理后的文件内容，可以看到数字和英文都​​被删除了。
　　3、接下来进行分词。点击功能分析——分词（这里可以选择自定义词库，如搜狗词库等）
　　分词处理后的结果。简单观察一下，分词之后，出现了很多无意义的停用词，比如“in”、“under”、“one”等等
　　4. 接下来，我们过滤专有名词，停用词，统计词频。点函数分析——词频分析（中文）
　　在功能分析下，单击情绪分析以执行情绪分析。
　　并且可以实现云图的可视化。
　　7.2 R的实现
　　这里需要安装几个必要的包，因为几个包的安装比较复杂，这里是链接
　　可以参考这篇博客安装包。安装完成后，就可以开始R文本挖掘了。下面代码的说明文字较少，各个函数的作用初学者比较陌生。读者可以先阅读这些文章文章，了解各个函数的作用后，使用R进行文本挖掘。链接如下：
　　博客/档案/29060
　　直接
　　读完之后，进行下去就会清楚很多。
　　加载工作区库 (rJava)
　　图书馆(tmcn)
　　图书馆（Rwordseg）
　　图书馆（TM）
　　setwd("F:/数据和程序/chapter15/计算机实验")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos.txt", encoding = "UTF-8")
　　头（数据1）
　　数据
　　—————————————————————— #Rwordseg分词
　　data1_cut=segmentCN(data1, nosymbol=T, returnType="tm")
　　删除\n、英文字母、数字 data1_cut=gsub("\n", "", data1_cut)
　　data1_cut=gsub("[az]*", "", data1_cut)
　　data1_cut=gsub("\d+", "", data1_cut)
　　write.table(data1_cut, 'data1_cut.txt', row.names = FALSE)
　　
　　Data1=readLines('data1_cut.txt')
　　Data1=gsub('\"', '', data1_cut)
　　长度（数据1）
　　头（数据1）
　　———————————————————————————— #Load workspace
　　图书馆（自然语言处理）
　　图书馆（TM）
　　图书馆（大满贯）
　　图书馆（主题模型）
　　R语言环境下的文本可视化与主题分析 setwd("F:/data and program/chapter15/computer experiment")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos_cut.txt", encoding = "UTF-8")
　　头（数据1）
　　停用词
　　停用词=停用词[611：长度（停用词）]
　　去掉空格、字母 Data1=gsub("\n", "", Data1)
　　Data1=gsub("[a~z]*", "", Data1)
　　Data1=gsub("\d+", "", Data1)
　　构建语料库 corpus1 = Corpus(VectorSource(Data1))
　　corpus1 = tm_map(corpus1, FUN=removeWords, stopwordsCN(stopwords))
　　创建文档术语矩阵 sample.dtm1
　　colnames（as.matrix（sample.dtm1））
　　tm::findFreqTerms(sample.dtm1, 2)
　　unlist(tm::findAssocs(sample.dtm1, '安装', 0.2))
　　——————————————————————–
　　# 主题模型分析
　　Gibbs = LDA(sample.dtm1, k = 3, method = "Gibbs", control = list(seed = 2015, burnin = 1000, thin = 100, iter = 1000))
　　最有可能的主题文档 Topic1
　　表（主题1）
　　每个主题的前 10 个 TermTerms1
　　条款1
　　—————————————————————————— #使用vec方法分词
　　图书馆(tmcn)
　　图书馆（TM）
　　图书馆（Rwordseg）
　　图书馆（文字云）
　　setwd("F:/数据和程序/chapter15/计算机实验")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos.txt", encoding = "UTF-8")
　　d.vec1
　　wc1=getWordFreq(unlist(d.vec1), onlyCN = TRUE)
　　wordcloud（wc1$Word，wc1$Freq，col=rainbow（长度（wc1$Freq）），min.freq = 1000）
　　#
　　八、结果展示及说明
　　这是分析的部分结果。可以看到，大部分客户的评论都带有正面的情绪，说明客户对美的热水器的满意度是比较高的。哪些方面满意，哪些方面不满意，哪些方面可以保持，哪些方面需要改进，这就需要我们另一种结果展示了。
　　点击可视化工具，得到词频云图。根据云图，我们可以看到客户最关心的点，也就是评论中提到较多的点。从图中可以看到“安装”、“师傅”、“配件”、“暖气”、“快”、“便宜”、“速度”、“品牌”、“京东”、“送货”、“服务” 、“价格”、“供暖”等关键词出现频率很高，我们可以大致猜到26
　　另外，值得注意的是，云图中还有一些“好”、“大”、“满意”等字眼。我们还不知道这些词背后的语义，所以我们需要找到相应的注释。，提取这些词对应的主题点，然后对分析结果进行优化
　　文|@白加黑治疗病
　　来源 | PPV类
　　原来的：
　　1个
　　出版与投稿
　　2个
　　编辑部招募新读者
　　现在我们的专栏“读书笔记”编辑部正在招募青年教师和研究生加入我们的读书写作活动。入选阅读对象包括SSCI、CSSCI优秀论文和国内外学术专着。每个成员都参与编辑小组讨论、文章写作、校对和编辑（其中许多是自愿的）。我们有一个8人的稳定团队，现在我们正在继续招募语言学、翻译学和文学领域的新人。由于读写任务压力大，围观者很快被淘汰。诚意欢迎有学术奉献精神的新人加盟。加入方式：微信添加公众号负责人：wonderdesire（请添加真实姓名，或实名入群：姓名-单位-研究方向）。对于其他业务联系人，请发送电子邮件至：
　　解读:文章图片提取工具（图片提取文本的工具有哪些）
　　目录：
　　1. 一个图片提取文字的工具
　　批量提取网站图片。使用图片提取工具从我们的网页中提取图片。图片批量提取工具具有图片过滤功能。通过设置图片大小范围，可以提取目标网站抓取的所有图片，而采集为文章采集，提取文章中的插图。
　　2.从图片中提取文章
　　批量提取网站图片工具，可以通过批量链接下载图片，导入我们的图片链接批量下载保存到本地，其次可以使用批量关键词采集，通过图片采集、文章采集、文章导出插图生成本地图片素材库，最后即可提取下载全站图片，输入目标链接地址即可，可以批量导出整站图片。
　　3. 文章 内容提取工具
　　4.图片提取文本文件
　　
　　在我们的 网站 上重做视觉内容，包括信息图表、视频、图像和视觉元素 我们甚至可以决定更改 网站 的设计作为内容更新的一部分，只要我们认为它是好的当决定（例如，我们的 网站 设计看起来过时了）执行 文章 图像优化时，我们需要做的第一件事实际上是分析所有内容并选择要刷新的部分。
　　5.文档图像提取
　　为了更新和重新制作我们的内容，我们可以从最好的论文中聘请专业的作家并撰写网站，或者我们可以自己完成所有工作但是，在开始选择内容时，我们应该自己完成
　　6、图文提取工具有哪些？
　　为了帮助我们选择最好的内容来刷新，我们可以使用我们在 文章 图像优化过程中使用的优先级排序的基本原则： 检查 SEO 排名 - 检查不同内容的搜索引擎排名 它们是否在第一页？如果他们曾经在第一页上但掉到第二页或第三页，请关注这些部分。
　　7.图片提取文件软件
　　我们可能只需要进行一些更改即可使这些部分再次排在第一页上
　　
　　8.图片文字提取
　　考虑我们的品牌——我们最近是否改变了我们的品牌？我们的听众与以前的听众有什么不同吗？如果是这种情况，请为我们的老观众找到内容，然后找到一种方法来更新或重新制作这些内容以与我们当前的观众相关 查看指标 - 我们可能正在跟踪很多指标，所以只需检查它们，我们就可以决定需要刷新的内容。
　　9.从文档中提取图片
　　浏览量、点赞数、评论数、分享数等都是需要更改哪些部分的良好指标。比如标题稍微改一下，就可以提高点击率
　　10、有什么工具可以从图片中提取文字
　　让自己成为领导者——如果我们想在自己周围建立某种品牌形象，让我们被视为我们领域的权威和思想领袖，那么我们绝对应该用新发现更新旧内容。自从我们发布这些文章文章 关于自以来新发现或开发的主题。
　　然后，向这些添加新信息
　　图片 查看全部

　　解决方案:百分点苏海波：深度迁移学习在NLP中的应用及实践
　　深度迁移学习无疑是当前NLP领域的主流技术，在越来越多的实际应用场景中取得了骄人的成绩。那么，如何更好地应用这项技术来解决样本小、算力不足的问题呢？如何在各种技术流派的碰撞中找到最优解？
　　事实上，Percent在NLP方面拥有多年的技术和业务实践经验，服务过上百家企业和政府客户，成功采用深度迁移学习技术解决各行业客户的NLP现实业务问题。
　　11月21日，AICon全球人工智能与机器学习大会首日在北京国际会议中心开幕，百分比首席算法科学家苏海波受邀参会，与大家分享AI最佳实践国内外名人，深入剖析模型。技术原理、谷歌TPU使用经验、模型调参和数据增强等优化技巧，同时分享深度迁移学习模型在智能问答、增强分析、情感等各类NLP任务中的应用实践和价值分析。
　　以下为演讲实录：
　　突破深度学习困境
　　大家都知道Algphago在围棋上打败了人类，但它还是有明显的缺陷，不能像人类一样举一反三。它针对的是 19*19 的板子。如果换成21*21的棋盘，Alphago马上就失败了，不过人类可以举一反三。
　　以骑自行车为例。如果你学骑自行车，你会在学摩托车时借鉴骑自行车的经验，大大加快摩托车的学习速度。这种迁移学习的能力对人类学习新事物起着非常重要的作用。关键作用。
　　AI界大神吴恩达曾说过：迁移学习将是继监督学习之后未来五年内最有可能实现商业化的AI技术。那么，什么是迁移学习？迁移学习是指利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧领域学习的模型应用到新领域的学习过程。
　　之所以需要迁移学习是为了解决以下四个问题：
　　1、深度学习与标注少的矛盾：目前深度学习只能在标注数据充足的场景下发挥威力。但是在很多实际问题中，我们没有足够的标注数据，这时候就需要迁移学习；
　　2、算力强与资源弱的矛盾：某些海量数据模型训练任务需要非常大的算力，只有大公司才能负担得起，而普通人的机器资源非常有限。使他们也能够利用数据和模型；
　　3、通用模型与个体需求的矛盾：通用模型可以解决大部分公共问题，但具体的个体需求有其独特性，通用模型根本无法满足。因此，有必要对这种通用模型进行改造和适配，以更好地服务于各种个性化需求；
　　4. 对特定应用的要求：现实世界中的一些特定应用，比如个性化推荐，存在用户数据冷启动的问题，因此可以通过迁移学习来迁移相似领域的知识。
　　迁移学习方法可以分为四类，包括基于样本的迁移学习方法、基于特征的迁移学习方法、基于模型的迁移学习方法和基于关系的迁移学习方法。
　　今天给大家分享的是基于模型的迁移方法，就是构建一个源域和目标域参数共享的模型，比如图中的Chihuahua判别模型和shepherd判别模型，在模型中有没有脚有没有眼睛的部分可以分享。
　　基于模型的迁移学习方法：从图像到 NLP
　　基于模型的迁移方法特别适用于深度神经网络，因为神经网络的结构可以直接迁移，我们称之为深度迁移学习。早期，这种方法被应用于计算机视觉中的图像识别。源域中学习到的低级特征具有普适性，包括边缘特征、形状特征等，从而可以在源域中预训练整个模型，并将低级通用特征迁移到目标域可以显着提高相应模型的学习效果。
　　2018年，随着Google BERT的出现，这种预训练模型方法开始应用于NLP领域，对NLP领域产生了革命性的影响。如果学习词向量就像学习计算机视觉中的图像边缘，那么 NLP 中的预训练模型就像学习图像特征的完整层次结构，从边缘到形状再到高级语义概念。
　　上图展示了深度迁移学习在NLP中的技术思路。首先，通过源域中已有的海量语料库，以无监督的方式训练一个语言模型，即预训练模型。然后在具体目标任务中，迁移预训练模型，在其上连接一层全连接网络或深度网络（如CNN、LSTM、DenseNet、HighWayLSTM等），结合标注样本训练当前任务的模型 这种方法与深度学习模型相比，所需的样本数量可以大大减少。
　　百分比最佳实践：底层效率提升+三大场景应用
　　Percent在各种NLP任务中广泛使用BERT技术，并不断优化改进，包括使用谷歌TPU解决算力瓶颈，使用BERT与上层神经网络联合调参，使用各种扩展模型等BERT在效果提升和数据增强方面进行探索和实践。
　　Percent Cognitive Intelligence 业务技术框架图
　　Percent Cognitive Intelligence业务的技术框架。除了CPU和GPU，底层硬件资源也会租用谷歌的TPU。机器学习平台从传统的机器学习和深度学习逐渐转向目前主流的深度迁移学习；核心认知 智能技术层包括自然语言处理、知识图谱和智能交互。智能交互分为问答式问答、任务式问答、阅读理解和NL2SQL；行业内典型的认知智能应用包括公安法智能检察问答系统、快速零售智能业务态势分析系统、公安智能翻译系统、
　　接下来围绕架构图中红色标注的技术点和应用进行展开。
　　首先是谷歌TPU的做法
　　在预训练语言模型的时候，我们会采集
大量的语料（包括维基百科、百度百科、微博、微信等，大约几十G），训练一个通用的预训练模型，但是base版本的BERT 模型有 1.5 亿个参数，而大版本超过 3 亿，微调和重新预训练所需的计算能力太高。
　　另外，我们在基于预训练模型进行实际的NLP开发时，会同时有多个任务。如果我们串行执行，则需要等待很多时间；如果并行的话，会消耗太多的算力，硬件成本负担不起。. 因此，如何探索出一种高效、低成本的研发模式，将是NLP算法研究人员和工程师共同面临的问题。结合我们的实践经验，使用谷歌的TPU资源是解决方案之一。TPU的运算速度是GPU的80多倍。
　　下面以租用一个TPU V2 八核为例，系统的讲解一下如何创建虚拟机实例和TPU实例。首先进入谷歌云的首页：
　　然后需要创建一个VM实例，在options中配置显存、内存量、系统镜像等。
　　
　　接下来，创建一个 TPU。有几个选项值得注意。在TPUtype项中，会有v2-8、v3-8、v3-32等选项的说明，其中v2或v3是tpu的型号，-8或-32是核心数，最小核心数为8个核心。
　　我们使用TPU V2-8进行计算，并在计算时间和成本上与主流GPU进行对比，使用TPU和GPU对BERT模型进行500K步的训练。如图所示，使用GPU训练大约需要7天，而使用TPU训练完成只需要1.2天。同时，总成本也大大降低。可以看出，TPU在BERT预训练模型的计算时间和总成本上已经完全超越了目前主流的GPU。
　　然后我们使用 TPU 作为硬件加速方式，在 BERT 模型上进行十轮小时。这项技术极大地提高了NLP领域的fine-tune。通过与目前主流GPU Tesla V100*8对比发现，TPU完成fine-tune只需要10分钟左右，而GPU完成同样的fine-tune需要不止一个神经网络计算效率，并且从总成本来看，使用TPU的成本仅为GPU的3.5%左右。
　　因此，TPU超高的效率和低廉的价格让神经网络计算更加“亲民”。TPU可以从根本上解决对算力要求高但资金不足的中小企业的顾虑。过去几天需要几十个 GPU。BERT的预训练现在一个TPU一天就可以轻松搞定，让所有的中小企业都拥有了之前所缺乏的强大算力。尽管 TPU 在很多方面都打败了 GPU，但我们认为 TPU 仍有很大的改进空间：
　　1、TPU的代码示例和文档很少，使用门槛很高；
　　2. TPU是围绕Tensorflow框架设计的硬件。使用其他人工智能框架的项目很难高效低成本地使用TPU进行计算；
　　3、TPU在checkpoint读写上效率低下，导致在计算小模型时效率上没有明显优势。
　　情感分类实践
　　情感分类是Percent智能消费者洞察分析系统的核心功能。基于电商、微信、微博、论坛等数据，系统进行各种文本语义分析（包括情感分析、热点分析等），最终支持口碑分析、趋势分析、用户体验分析和其他申请决定。目前，该产品已服务于众多快消行业的标杆客户。
　　需要注意的是，情感分类分为短文本和长文本，因为BERT模型对输入文本有长度限制，不能超过512个词。
　　对于短文本情感分类，在BERT预训练模型出现之前，我们使用的是卷积神经网络（CNN）模型，先应用于图像，后应用于文本情感分析。CNN主要由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。卷积的计算方式是对相邻区域的元素进行加权求和，与位置无关。实现了权重参数的共享，池化层实现了空间采样，这些方法大大减少了神经网络的参数，避免了模型过拟合。
　　对于短文本的情感分类任务，BERT模型在文本前面插入了一个[CLS]符号，将该符号对应的输出向量作为该文本的语义表示进行情感分类，因为它不同于其他文字中已有的词。相比之下，这种没有语义信息的符号会更“公平”地融合文本中每个词的语义信息。
　　以上分别是BERT和CNN的实验结果。可以看出，随着训练数据的增加，两种模型的情感分类准确率都在不断提高。不过，两者的反差也很明显。当BERT模型只有1000个训练集时，预测准确率达到90%。当CNN模型有10万个训练集样本时，预测准确率仅为88.2%。这表明深度迁移学习模型所需的标记样本数量远小于以往的深度学习模型，能够取得更好的效果。
　　由于BERT模型的输入文本有512个字符的限制，短文本分类比较简单，直接输入BERT模型即可。但是对于长文本，如何使用BERT模型呢？如果直接截取前面的512个字符，会有信息丢失。我们的解决方案是对长文本进行平均截断，比如按照平均6段截断，分成几段短文本，然后输入对应的BERT模型或者各种变体，比如RoBERT、Xlnet等，然后将输出的增强语义向量进行拼接，然后连接到GRU模型。
　　我们对标记数据集执行 5 折分割，并交叉验证平均截断策略的效果。上图实验结果表明，RoBERTa+平均截断训练生成的模型F1值高于RoBERTa版本模型，说明在长文本情感分类中，平均截断策略可以有效提升效果预训练模型。
　　此外，我们还采用了post train的方式来提升模型的效果。实验结果表明，在每条数据上，RoBERTa+ Post train 组合的 F1 和 Acc 均高于 RoBERTa 版本的模型。因此，在长文本情感分类中，Post train策略可以有效提升预训练模型的效果。
　　智能问答实践
　　下面是百分位数预训练模型在智能问答中的实践。
　　我们开发了智能检察问答系统，解决了老百姓的普法难题。为广大群众日常生活中遇到的法律问题提供智能解答，改善民生体验。该系统荣获“2019年度全国政法智能建设优秀创新产品”奖。系统的核心是问题的等价语义识别，因为同一个问题可以有多种表达方式，例如“18岁以下抢劫是否犯罪”、“18岁以下抢劫是否犯罪” 18”表示相同的意思。
　　那么如何找到语义等价问题呢？传统的相似度搜索算法（包括余弦相似度、编辑距离、关键词巧合、BM25）可以发挥作用，但仍然不够，比如“什么是公益诉讼？” 和“什么是行政诉讼？” 编辑距离为2，不等价于“什么是公益诉讼？”的编辑距离 和“解释公益诉讼的定义？” 为7，但它们是等价的，所以需要增加等价模块的判断。
　　等价判断中存在两个典型问题：字面相似的句子语义不等价，字面不同的句子语义等价。我们只是举了两个例子。为了在这两个问题上取得好的效果，我们的经验是一方面优化模型，将深度学习改为深度迁移学习模型，通过人工标注+数据增强的方式增加训练。数据。
　　在具体模型方面，我们基于BERT和BIMPM开发了一种新的语义等价模型。在BIMPM模型的基础上，我们进行了两方面的改造。一方面，我们去掉了原来BIMPM模型中连接词向量层的Bi-LSTM模型。原因是LSTM没有设计机制保证梯度反向传导到深度模型。. 另一方面，将 BIMPM 顶部的 Bi-LSTM 模型替换为 Transformer 模型。主要原因是Bi-LSTM可以捕捉到数据中的序列特征。但是由于BIMPM采用了多重匹配，序列性不强，所以Transformer更适合这个模型。
　　Percent 提出的问句级匹配模型在公开的 Quora 数据集中达到了当前最先进的水平。该数据集包括超过400,000个问题组，专门用于研究两个句子在语义上是否等价的二元问题。. 由于该数据集的标注质量很高，常被用来测试语义理解的模型效果。我们按照7:2:1的比例分配训练集、验证集和测试集。在测试集上的具体实验结果如下：
　　作为对比，我们第一个结果是BERT单模型的结果，第二个和第三个分别是BERT和ABCNN、BERT和BIMPM的结果。在特征提取的深度方面，我们选择了BERT预训练模型的表面层一、表面二层和表面三层。
　　如上表结果所示，BERT和BIMPM的结合已经超越了BERT单一模型。在我们的新模型中增加 BERT 的特征层数可以提高几个点的性能。随着层数的增加，可以获得更高的F1值和准确率。当层数为3时，准确率为90.52%，F1值为89.68%，达到state-of-the-art效果。
　　为了保证实验结论的有效性，除了Quora数据集外，我们还使用了SLNI数据集中收录
句子对等的子数据集，该子数据集收录
550,000个训练集和10,000个测试集。许多论文使用这些数据来测试他们的模型包的效果。与这些模型相比，我们的准确率提高了近两个点，达到了当前最先进的水平。具体实验结果如上图所示。.
　　我们比较了基于 BERT 的新模型和传统 CNN 模型在问题等价性上的识别效果。随着训练数据集的增加，两者的效果都在逐渐提升。BERT模型在训练集为5000时，可以识别出CNN模型的准确率达到77%，而CNN模型在训练集为50000时，识别准确率约为75.5%。好结果。
　　
　　除了模型的改进，我们结合数据增强技术，进一步提高问题语义对等的识别效果。什么是数据增强？
　　数据扩充可以简单理解为从少量数据生成大量数据的过程。一般来说，一个比较成功的神经网络都有大量的参数。要使这些参数正确工作，需要大量数据进行训练，但在实际情况下，并没有那么多数据，因此需要进行数据增强，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。性别。图像识别中的数据增强方法包括翻转、旋转、缩放等。文本中的数据增强包括切分句子、增删词、构造新句子，或者用同义词替换句子，或者根据模板替换句子等等。
　　优化相当于问句的模型后，可以通过加入标注数据来提升效果。那么，需要添加什么样的标签数据才能达到好的效果呢？
　　我们把整个大问题分解成几个子问题，表中列出了一些主要的子问题。在规律不改变意义的前提下是等价的；对于库里的问题，有很多词与问的问题重叠，但语义并不等同。
　　第一种数据增强方法是无意义词和关键词的添加和修改，包括添加无意义词进行等价，将关键词替换为同义词，将关键词替换为非同义词后不等价。
　　第二种数据增强方法是改变问法后的语义对等，通过构造一个等值的问句模板，比如名词短语+有效的各种说法，动词短语+各种非法的说法等，将相同或等价的句子元素组合起来使用不同的模板，例如“请问，杀死儿童是否构成犯罪？” 和“请问，杀孩子犯法吗？” 这两个问题是模板和同义词增强生成的等价问题。
　　第三种数据增强，加修饰语后语义不等，删掉修饰语后的句子依然流畅。这里我们使用依存语法的技术来分析句子中所有单词的主从关系。
　　通过依存句法分析，分析句子的核心关系、主谓关系、谓宾关系、陈述关系、决定关系等。“court”与“made”的关系是主谓关系，“made”与“judgment”的关系是谓宾关系，“those”与“situation”的关系是决心。
　　根据依存句法的分析结果，我们可以删除句子中的修饰语，以保证删除后的句子依然顺畅，如删除“those”或“those situations”。
　　此外，在很多重叠词的情况下，我们替换依赖句法树的子树。替换后语义不等价，但依然流畅。如何处理请求”。
　　通过这些方法，我们生成了大量的增广样本并重新训练模型，效果得到了显着提升。例如，在用非同义词替换库里问题关键词的情况下，准确率从65%提高到91%；在 Curry question 添加不等语义修饰语的情况下，准确率从 63% 提高到 91% 。
　　增强分析实践
　　接下来介绍深度迁移学习在增强分析中的实践。
　　首先，什么是增强分析？增强分析是指基于机器学习的数据分析和BI功能，包括智能数据发现、增强数据准备、增强数据分析等模块。目前，增强分析在BI中得到了广泛的应用。Gartner认为，到2020年，增强分析将成为新用户购买BI产品和数据分析平台的主要驱动力。Percent开发了一套增强型分析产品——智能业务分析系统，简称Clever BI。
　　智能问答功能是Clever BI中一个非常重要的子任务。其目的是让用户通过一句自然语言自动生成相应的图表。比如你问“我知道这些省份的投诉比较多，是哪个渠道影响了客户体验？” 系统会自动显示相应的图表结果。在学术界，这个任务被称为NL2SQL，并且已经有很多关于它的研究。
　　Clever BI的系统架构包括数据管理层、算法支撑层、功能模块层和API层。核心功能是智能推荐、智能问答和智能挖掘。接下来重点介绍智能问答，这是NL2SQL的实现原理。
　　首先对输入的问句进行分词和依存句法分析，然后需要填充语义槽，通过模型分析查询字段、聚合函数、过滤条件、分组字段，最后得到对应的生成 SQL 语句。
　　将自然语言转换成 SQL 本身可以看作是一个 Seq2seq 任务。目前主流的方法是预先写好SQL的模板槽，然后用多个模型一个一个预测槽。X-SQL模型是其中的代表方法之一。，其过程是通过MT-DNN对原创
问题和字段名称进行编码。MT-DNN是微软推出的针对多任务联合学习的BERT优化方案。输出层包括6个子模型：S-COL和S-AGG。预测select字段，W-NUM用于预测where条件的个数，W-COL、W-OP、W-VAL用于预测过滤条件的具体内容。这个架构已经很完善了，但是由于数据限制，模型无法预测多选多组的内容。
　　百分点提出了一种结合X-SQL和依赖语法树的方法来解决这个问题。X-SQL从深层语义的角度抽取元素，而句法分析则从问题的语法结构抽取。举一个实际的例子，分析“每个区域的新订单总数”，第一步是分词，第二步是依存句法分析，可以得到一棵树，包括词性、实体类别、结果标签和依赖关系。第三步，通过词库和后序遍历分析依赖树，分析查询字段、聚合函数和分组字段。例如“新订单数量”通过X-SQL被识别为查询词，“地区” 通过依赖关系识别出来是一个分组字段，最后生成对应的SQL语句。另外，在具体使用过程中，经常会出现比较复杂的时间题。比如“上个月”、“将近7天”等等，这些问题比较固定，但是解析的时候需要很多知识。我们使用模板来处理它们。模板由普通字符和正则语法组成。
　　实际测试中，由于中文NL2SQL领域没有统一的数据集，通过采集
用户在Clever BI产品中的实际使用数据，选取了250条中文测试数据（题目可能包括分组、过滤条件、复杂时间等）表达式、查询内容和排序等），并在此基础上进行测试，得到的结果如上图所示。与X-SQL模型相比，改进的百分点算法有明显的效果提升。在实际测试中，准确率达到了90.45%，并且在实际使用中，已经达到了商用效果。
　　综上所述，在过去的一年里，随着谷歌BERT模型的出现，给自然语言处理带来了长足的进步。深度迁移学习已经成为未来NLP的主流技术。在现有研发成果的基础上，TPU、数据增强、BERT模型改进、上层网络设计等技术将进一步提升深度迁移学习方法的效率和有效性。
　　与深度学习给计算机视觉带来的技术突破类似，在NLP模型的效果突破之后，零售快消、公共安全、媒体出版等各行业也将出现越来越多的认知智能应用。未来是认知智能发展的黄金十年。我希望更多的人加入这个令人兴奋的行业。
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　　解决方案:篇五：数字化转型行动指南
　　优化您的组织：
　　1、建立业务与技术一体化的组织，就是在业务中建设技术能力，为业务部门配备技术人员，使其成为具体业务部门的一部分，形成长期固定的组织形式。
　　绝大多数公司采用职能部门制组织，看似分工明确，流程顺畅，但效率低，速度慢，时间成本、人力成本、沟通成本特别高，而简单的问题复杂化，表现为慢、费、难的问题
　　有些公司采用的是项目制组织，这自然是一种临时组织，只对项目目标负责，不对长期结果负责。在这个过程中，不可能将项目中获得的数字化经验积累成公司的能力。一旦项目组解散，任何组织都无法承担企业数字化转型的长期任务。解决慢、贵、难的问题，但工艺能力无法固化，容易流失
　　许多公司没有意识到人才在哪里，能力就在哪里。职能部门组织和项目型组织之所以不能在数字化转型中发挥作用，是因为他们忽略了这一点：能力是人与生俱来的。业务技术集成的组织方式是目前华为经过10多年探索形成的最好的组织方式。在这种组织模式中，能力不是封闭固化的，而是不断增长的
　　2、成立公司级数据管理部门，由各领域专家组成，发布企业数据管理总体纲要，编制数据质量管理政策和数据源头管理政策，定期审核数据结构，确定数据归属，确定数据互操作性规范等
　　数据是资产，数据是资产。如果没有这样的组织，那么资产连管理部门都没有。您是否羞于说数据是一种资产？
　　这个组织最大的职责是建立一个结构和组织数据以进行有效的沟通。未考虑之前，切不可急于各种系统。你宁愿慢一点，否则你将需要花费数倍的精力来清理数据。
　　管理数据质量：
　　1、元数据管理：元数据是用来描述数据的数据。这个非常重要。例如生产班次数据定义为B、C、A，分别代表白班、夜班、三班。这使 BCA 变得有意义。而一旦定义好，存C就是夜班，不能随便改，C班和二班都不是。这个必须要由相应的业务部门来管理，大部分公司不重视这个。同样，这非常非常重要！
　　2、“一数一源，用而不存”：标准化数据是不同业务流程之间相互沟通的业务语言。一个数据定义完成后，其他系统调用只能从这个数据的源头调用。这是非常非常重要的。事实上，在大多数公司，数据源表面上是单一部门管理，但存储时转手的部门太多，实际调用时数据的真实性和准确性根本无法保证. 比如我司产品二维码编码规则末尾两位代表产品模具号（元数据概念），开发部数据库中存有对照表，其中45代表编号. 12 产品B模具 生产部门调用时，数字45被解释为产品B的12号模具，存入生产数据库。这样45可能会被误解为12，中间dump的进程越多，丢失和更改的数据就越多，最终会导致不同业务部门对同一个对象的描述不一致。
　　3、数据类型：主要是文本、数字、日期等类型，根据业务类型设置，该选什么类型，很多公司不注重数据类型的管理，基本都是文本类型，比如date Stored作为文本类型，导致数据库中存储了大量非日期的日期（如2021-01-35），后期数据汇总分析时经常会报错。
　　4. ER模型：又称雪花模型、实体-关系模型，它提供了一种表示实体、属性和联系的方法，是一种描述现实世界概念结构模型的方法。实体对象之间的关系通常是一对一、一对多、多对多等，这些概念非常重要和基础，严格按照这种方式设计信息系统会避免很多冗余. 而且，ER模型是数据建模和分析的基础，是数据分析各个环节不可或缺的理论基础。
　　5、主数据编码：公司核心实体对象必须编码，编码规则可由公司自行设计。只有编码对象才能成为数字世界中真实对象的孪生对象。不难理解，一个人的身份证号码就是一个人的实体对象代码。在数字世界中，身份证号码代表一个人的唯一实体，参与数字世界的商业运作，而不是人的姓名。
　　很多公司努力开发了系统，却在业务中途崩盘，这一般是由于对上述对象的管理不到位造成的。这也是我在工作中经常遇到的事情，需要花很多时间去处理。其实都是脏活累活。如果在系统设计中考虑到以上问题，将为后期更多进程的不断扩展和介入提供更多的支持。方便的。
　　数据治理能力不是一个崇高的概念。企业只要数据质量好，就可以不断打磨出适合企业的数据标准。您可以开发适合您的数字系统。换句话说，数据治理是一个标准的管理问题。
　　学习数据工具：
　　以下内容主要是为了提高企业的业务效率。掌握它的人越多，对企业越有利
　　数据采集
　　
　　1、设备数据采集OPC、组态软件InTouch、组态王等（略），这些我都不会，下次找高手专门写篇文章。
　　2.网络爬虫
　　互联网是当今世界上最大的数据库。如果你学习了爬虫技术，你可以在网络中采集
你需要的数据，及时将数据保存到本地，参与到你公司的业务流程中。
　　常见的非编程爬虫软件有：优采云
collector、优采云
collector、优采云
collector、优采云
collector等，基本上就是拖拽数据采集规则就形成了，非常友好，可以满足80%的使用场景。高级用户需要学习一些HTML标签和XPath定位技术。接下来的升级是用编程语言写爬虫，推荐Python。
　　3、正则表达式：
　　Regular Expression，缩写为RE，是字符串运算的逻辑公式。就是先定义一个特定字符的组合，然后使用这个组合所代表的规则来过滤字符串的逻辑。主要用于检查文本输入的合规性，检查数据入库前，使存储的数据干净整洁，符合要求。例如，“^\d{n}$”用于限制只能输入n位的数字。
　　数据存储
　　1.主要是关系型数据库，Access一般个人用，免费MySQL一般中小企业用，大一点的企业可以用微软的SQLserver，不缺钱的用Oracle的Oracle。每个数据库都有自己的管理工具，可以借鉴贵公司使用的数据库。通用的数据库管理工具Navicat比较流行。
　　2.非关系型数据库，代表产品MongoDB，基于键值对存储，听说性能比较好，没用过。
　　3.文件存储、FTP
　　这里主要学习的是SQL语言，99%的语法是所有数据库通用的。业务人员如果掌握了简单的SQL，后面进行自助分析时就会游刃有余。
　　数据清洗
　　为了获得可供分析系统使用的优质源数据，必须进行数据清洗（ETCL，Extract-Transform-Clean-Load）。这个过程是对业务系统的数据进行抽取、转换、清洗，加载到数据仓库的过程。ETCL是数据集成的第一步，也是构建数据仓库最重要的一步。其目的是整合企业中分散、杂乱、不统一的数据，为下一步的建模和分析做准备。
　　大多数 ETCL 工具都集成到分析工具中。我理解ETCL其实是一种将不规则数据转化为规则数据的方法，而不仅仅是一个清洗工具。
　　比如数据库中的视图函数，你可以通过各种函数把表中的数据处理成可以分析的数据形式。
　　在清理过程中，如果能了解一些基本的统计数据就好了，比如均值、标准差、中位数等，这些功能都收录
在工具中。有一次成都政府在调查我们公司员工的收入时，要求他们按类别填写中位数，这让我们HR很为难。
　　ETCL工具，个人使用推荐Excel的powerquery，2016版本后直接集成到Excel中，不需要单独安装。重要性不言而喻。可以从各种数据库和文件中提取数据，可视化的操作流程让数据清洗变得非常简单
　　报表系统
　　对于个人使用，推荐使用 Excel power pivot。2013之后的Excel直接集成了这个插件，使用DAX表达式（几乎和Excel函数一样）进行简单的数据清洗，拖拽完成数据建模，最后以数据透视表的形式进行OLAP多维分析。Excel基础好的同学，学起来毫无压力。
　　团队使用，推荐Finereport，低代码编程，可定制设计一整套企业解决方案。设计界面类似Excel（功能与Excel功能基本一致）。如果你的Excel功底还不错，SQL功底很厉害的话，学这个也没什么压力。
　　
　　自助分析系统（BI）
　　又称敏捷商业智能系统，是让业务人员在数据中自由探索的系统。
　　例如，当业务人员需要分析哪些因素与报废率有关时，传统的方法是先根据经验或专业理论猜测可能的原因，比如温度、湿度等，然后采集一段时间的数据，最后做个散点图，求相关系数。BI 是如何做到的？可以打开BI软件，用SQL调取温湿度数据，然后调取报废率数据，做散点图，自动计算相关系数。听起来差不多，但是如果你好奇的话，你可以把企业里面的数据都跑一遍。数据用于与废品率相关联，例如材料的化学成分，机械性能数据，甚至员工出勤率，食堂就餐人数，拖拽看与报废率的相关性。以此寻找可能的突破点。只需几分钟，这在传统分析中是不可想象的。可能有朋友听过，我说的是探索性分析。我认为BI是为业务人员的探索性分析而生的。
　　BI常用工具
　　1. Tableau，目前世界上最好的商业智能软件，市场占有率最高，但去年它也顶着漂亮的国民名片跟着国人的脖子，让中国高校论文发表受挫2020年，爱国者果断放弃（主要是收费太高）
　　2.powerBI，微软出品，免费个人版，直接与Excel幂查询集成，不断更新各种图表插件，是探索性分析的神器，会Excel学习成本很低
　　3、永红BI国内市场占有率第一，仅次于Tableau。没用过，不做评价
　　4.FineBI，帆软出品，虽然功能不如这两个国外的，但是最懂中国人，操作起来也很方便。比如计算同比，需要在power BI中写公式，但在Fine BI中只需要点OK就可以了，而且对中文地图的支持还是比较友好的。
　　BI是未来的趋势，相信会越来越受到管理层的重视。
　　通用工具Excel
　　Excel在上述工具中多次提到，Excel是学习上述工具的基础，因为：
　　1、Excel表格可以作为数据库，每张表格都可以作为数据库源表
　　2、在Excel中获取外部数据的选项中，点击从Microsoft Query，就可以直接使用SQL来操作数据，就像一个数据库管理工具
　　3.Excel幂查询是一款专业的数据清理工具
　　4.Excel power pivot是一款专业的数据建模工具
　　5.power BI 专业的敏捷自助分析工具
　　6、VBA是Excel的加分项。如果你学会了，你可以用Excel设计一套完整的商务软件
　　学习Excel再学习其他工具，可以事半功倍。
　　最后推荐一本书《华为数据之道》，这是一本从技术、流程、管理等多个维度系统解读华为数据治理和数字化转型的书。书中浓缩了大量宝贵的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅可以即学即用，还可以了解华为数字化建设的全过程。 查看全部

　　最新版:需要在前端页面开启插入url功能(图)期
　　采集内容插入词库，需要有一个可以对应的网页库。现在一般都是用百度网页搜索的方式，你要有一个可以直接采集的网页，提供源码让大家下载，这个网页就可以直接插入文本信息，而不用自己写什么网址。
　　同求！搜索“我的”“我的主页”都不能对接网页版搜索
　　我们正准备实现这一项目，
　　我的也需要这样的服务。
　　我也一直在搜索这样的问题。
　　已经有中国百度网站增强服务了。
　　
　　需要在前端页面开启插入url功能
　　我的现在这么问题也搜不到，第一次遇到这个情况，
　　我想知道没有插入自己网站首页能不能插入前端页面。
　　我的就想问下，当你要搜索“我的工作”这个词时，搜索结果怎么显示给你，但是很少搜到相关的信息。
　　已经找到方法了，百度“我的主页”就可以插入相关的数据了。
　　我的也是这样的问题，看了一下各位的解答后想到：有可能是没有出现搜索“我的工作”这样的关键词时候的话会失效。
　　
　　同求
　　我的也是这样的问题！
　　我的现在就要碰到这个问题！
　　我的现在也遇到这个问题
　　搜我名字
　　同求！！
　　我也要如何把url填进去还要可以和其他网站合作，不过像我这样搜索自己的名字搜不到哎。搜公司名字也搜不到，如果是电脑也要按理说搜索自己公司名称搜不到。可以这样？如果使用手机号搜索，搜索我的就还好，但是搜我没有关键词我就搜不到，又不可以使用其他搜索方式，这样数据怎么查找， 查看全部

　　解决方案:有可以按照指定关键词采集新闻并自己更新数据的软件吗,网站文章采集器
　　淘宝达人喜欢用的关键词数据采集工具有哪些？
　　20万热门搜索词、同行店铺ID数据、同行热销商品数据（年卡用户开通）。可以点击关键词加入分类，软件会自动跳转过去，热门商品采集
，爱淘宝采集
，同行采集
，采集
链接第一时间搜索热门商品、数据净化、淘宝账号管理。
　　如何使用免费文章采集器让网站快速收录和关键词排名，为什么我的网站页面没有收录，明明是原创内容。那么为什么网站页面不被搜索引擎收录呢？一个网站要想有稳定的排名和源源不断的流量，就需要收录，收录的越多越好。如果网站页面不收录，不能怪文章质量差。收不收与网站的关键词、链接、robots.txt等内容都有关系。网站经过前期的优化，现在最快的收录网站页面是在发布之后，即使再慢，也会在当天收录。如何使用文章采集器实现快速采集？
　　本文章采集器实现自动采集伪原创刊物并主动推送至搜索引擎，让网站实现全自动优化。操作简单，无需学习更多专业技术，简单几步即可轻松采集内容数据。用户只需对文章采集器进行简单的设置即可。采集
文章，以便您可以确保与行业文章的一致性。采集的文章可以保存在本地，也可以伪原创后自动发布，方便快捷的内容采集和伪原创内容的快速制作。
　　这个文章采集器和其他文章采集器相比，基本没有任何规则，更不用说花很多时间学习正则表达式或者html标签了，一分钟就能上手。只需要输入关键词即可实现采集（文章 采集器也自带关键词采集功能）。全自动挂机！设置任务，自动执行采集伪原创发布并主动推送至搜索引擎。
　　
　　无论您有成百上千个不同的CMS网站，都可以实现统一管理。一个人维护成百上千篇网站文章更新不是问题。本文章采集器还搭载了很多SEO功能，可以在通过软件采集伪原创刊物的同时提高很多SEO优化。
　　1、网站主动推送（让搜索引擎更快的发现我们的网站）
　　2.自动匹配图片（如果文章内容中没有图片，会自动配置相关图片）设置为自动下载图片并保存在本地或第三方（这样内容就不再有对方的外链）派对）。
　　3、自动内链（让搜索引擎更深入地抓取你的链接）
　　4.在内容或标题前后插入段落或关键词（标题和标题可以选择插入相同的关键词）
　　5. 网站内容插入或随机作者、随机阅读等均视为“高度原创”。
　　6、定时发布（定时发布文章，让搜索引擎按时抓取你的网站内容）
　　利用这些SEO功能可以提高网站页面的原创性，提高网站的排名。通过工具上的监控管理，可以查看文章的收录发布情况并主动推送（百度/360/搜狗神马/谷歌等），无需每天登录网站后台查看。直接在工具上自动完成SEO内容优化。目前博主亲测软件免费，可直接下载使用！
　　
　　1.增加网站采集
的SEO技巧
　　1、主动推送链接
　　作为seo站长朋友，我们每天不断更新sitemap地图，然后在百度资源上验证网站，安装自动推送代码。这种优化对搜索引擎非常友好，可以加快网站页面内容的抓取和收录。（可通过文章采集
器获得）
　　2、提高网站内容的丰富度
　　内容是网站的灵魂，网站需要新的内容。站在用户的角度，我们可以提取重要的关键词，做更多他们会搜索的内容，或者回答问题或者解决实际需求。当然，图文并茂的内容更受欢迎。文章内容一般不少于500字，配图不少于3张。另外，别忘了给图片加上ALT属性。（通过采集
新闻源文章实现）
　　3.引导百度蜘蛛爬行
　　每天，每个人都喜欢和更好的人靠拢，百度蜘蛛也不例外。蜘蛛喜欢高权重的网站。网站的权重越高，蜘蛛的访问量就越大。一些优质的友情链接可以引导百度蜘蛛进行爬取，加快网站内容的爬取和收录。
　　解决方案:网站怎么优化? 全面优化网站的四个大方向分析
　　每天都有新的朋友进入这个行业做网站，这也意味着每天都会产生大量的新网站。但是很多朋友，甚至很多是SEO的朋友，不知道如何让网站快速收录，快速排名。那么，应该怎么做才能让网站快速收录和排名呢？从三个方面来分析。
　　一、建站程序
　　一、节目选择
　　建网站首先要考虑选择什么样的程序，是ASP程序、PHP程序、JSP程序还是程序。确定之后还要考虑是使用开源程序还是找建站公司完全开发新的程序。根据自己的需要，如果自己制作网站、论坛、博客、展示站等，一般可以选择开源程序。
　　2.代码简化
　　如果选择了开源程序，那么在选择开源程序之后就可以选择对应程序的模板了。网上流行的模板成千上万，但我们需要选择一个非常精简的，符合SEO的。为网站选择这样的模板，不仅一目了然，而且打开速度非常快，给访问者最好的速度体验。
　　而且精简的代码非常有利于搜索引擎的抓取。如果选择建站公司，需要选择懂SEO的网站，设计出来的网站符合SEO的要求，否则优化起来相当困难，也不利于排名。
　　三、网站结构
　　不同的网站需要根据网站的用途和网站的内容设置不同的栏目，但网站上尽量少用framework和flash。如果要使用它，必须清楚地写出它的属性。网站一定要有一目了然的导航，这样用户才不会不知道自己在网站的什么位置就进入了网站。
　　二、零基础初学者如何学习SEO技术
　　1.我一直认为，如果你从某物中学习SEO，你就会成为某物。
　　
　　古语有名师出良徒。向弱者学习，自己就会变得弱小；向强者学习，自己就会变得强大。学习和在社会上一样。向聪明的商人学习，你就会成为商业高手；向摆地摊学习，就会成为摆地摊；学习SEO也是如此。
　　现在很多朋友喜欢在网上找视频资料自学SEO，但是光看视频是不可能学好SEO技术的，没有人指导。绝大多数自学SEO的人还停留在发外链的水平。通过自学所学到的东西只是触及表面。
　　3、想学习真正的SEO干货，成为SEO技术高手，可以加入这条裙子：前面192，然后中间5 8 6，最后加795。有免费直播教学每天由SEO专家，分享SEO技术经验。并且还有很多一起学习SEO技术的小伙伴与大家交流技术，共同学习进步。你不需要付出任何代价，只要你真的想学好这门技术，就可以加入，不想学就不要加入。
　　3. 搜索引擎
　　一、文章的原创性
　　原创这个词，我觉得说多了会变成渣。之所以在这里提倡原创，只是为了方便搜索引擎收录。事实上，即使是机器伪原创，搜索引擎往往也会乐此不疲地收录。当然，搜索引擎是越来越聪明了，所以搜索引擎会逐渐识别什么是伪原创，什么是原创。所以，想要前期有好的排名，最好不要转载，最好选择纯原创或者重度修改的伪原创。
　　当然，这并不意味着将一篇文章改得面目全非就是伪原创文章。我们在修改文章的同时，也要保证这篇文章对用户还是有帮助的，即满足用户的需求，这样才是合格的伪原创文章。
　　2.文章质量
　　说到质量，如上所述，假冒原创也可以被搜索引擎收录，但这并不意味着它们可以获得良好的 关键词 排名。用户无法忍受低质量的假冒原件。所以要写伪原创，一定要是对用户有帮助的文章。这样，蜘蛛就很容易被收录，用户就会喜欢。对我们之前网站的快速排名很有帮助。当然，如果你有本事，高质量的原版肯定更合适。
　　3.外链。外部链接为王。但是现在很多朋友已经不再相信“外链为王”的传闻了。
　　为什么是这样？因为在几年前，建站和排名是非常简单的。只要有很多外部链接，排名就很容易做到。但是现在垃圾外链已经失效了，一些垃圾外链直接导致网站或者K站降级。但我认为“外链为王”贯穿于整个SEO行业从过去到未来。
　　
　　4、目前的外链不求多，只求精。一个高质量的外链可以直接把你的冷门关键词推到第一位。因此，在前期发出高质量的外链是非常有必要的。它可以轻松地将您的网站提升到最前面。能做好外链的绝对高手，比站内优化的技术还要强。光听人家胡说八道是行不通的。
　　4. 用户
　　1.直接访问用户
　　显然，看这个的时候，可以通过通讯工具等行为直接获取访问流量。这种前期的流量当然是有效果的，但是效果很小，因为你的网站没有被搜索引擎收录，直接访问必须是你自己推广的，所以这样的用户对排名是有影响的关键词 在您网站的早期阶段非常小。
　　2.从外部链接获得的用户
　　其实在前期排名的时候，通过外链获取流量是非常重要的。通过优质的外链，可以将用户引导到你的网站，从而形成访问量，你的网站就会开始参与排名。在参与排名的情况下，如果流量足够好，它会把我们的主要关键词推到一个很高的位置。
　　3、搜索引擎获取的用户
　　早期排名，很少有用户会通过搜索直接进入你的站点，除非你站外有软文强行让别人用关键词搜索，或者你的搜索结果进入前两页。此时，您的站点显示在搜索结果中。如果你的标题足够好，用户很容易选择点击你的网站，从而获得相应的关键词搜索流量，将关键词排名提升到靠前的位置。
　　4、满足用户需求（核心）。还是忘不了最最最最最重要的：满足用户需求。
　　如果我们做的网站不能满足用户的需求，那么即使用户通过一些渠道来了，也很快就会离开。如果用户来了就喜欢你的网站，并点击了其他页面，那么，恭喜你，你的网站离第一名又近了一点。所以，我们要让所有进来的访问者尽可能多地浏览你的网站，让它有效地为你的网站投票，这样你的网站才有更大的机会排在前列。 查看全部

　　汇总:采集内容插入词库程序的特点及特点分析-乐题库
　　采集内容插入词库，首先要做的就是要有内容的数据。爬虫工具我目前了解到有“全词抓取”这个工具，可以先抓取很多网站里的词语，爬虫能不能爬到，不能返回给java工程师这个可能就有问题。你可以自己配一个库，自己写一个库实现。爬虫程序应该是自己写的。
　　个人觉得搜狗的话可以用网页抓取（spider.baidu）。建议你抓网页的时候带上词库的url。
　　
　　你可以搜索一下网页的内容，有些词可能放在某些网站里，要不然你到搜狗搜索这个词，可能是其他的站收录的内容。我用的是sogou网页搜索，
　　个人感觉搜狗网页抓取比较好用。
　　搜狗搜索很方便
　　
　　有个工具很好用，将网页内容提取出来，可以上传词库，也可以分词抓取，是一种很好的方式，和插入网页词库不同，这种方式可以和java程序分享网页内容，segmentfault也有人有成功的案例。
　　搜狗搜索打开站内搜索网页才能搜索，是个很好的尝试。
　　从爬虫技术角度来说，一个好的爬虫程序应该具备如下特点：能够自动提取网页中提供给java程序爬取的词语或者短语；爬虫程序读取、提取网页的地址过程应该简单无脑；爬虫程序应该具有良好的个性化设置，要有完善的设计规范，方便以后更好地管理、使用。从java程序角度来说，一个好的java爬虫程序应该具备如下特点：能够自动提取网页中提供给java程序爬取的词语或者短语；爬虫程序读取、提取网页的地址过程应该简单无脑；爬虫程序应该具有良好的个性化设置，要有完善的设计规范，方便以后更好地管理、使用。 查看全部

　　干货内容:seo清洗百万长尾词数据的策略
　　前言
　　要不是有CEO主动找了高薪SEO的人坐飞机过来，说实话，很多SEO人员在公司都是“弱势群体”。
　　绝大多数普通seo人员在公司和跨部门沟通中没有多少相应的话语权，有很多细节无法协调。
　　在这样的环境下，seoer要想做好，就必须充分发挥自己的主观能动性，千方百计去完成那些表面上不值一提，暗地里却又不可避免的事情。
　　问题
　　seo和sem需要在全网大量挖掘长尾词，但是大规模的长尾词注定会带来一些数据清洗工作。在大多数情况下，清理工作可以在 Excel 中完成，但也有很多情况。Excel很难处理，比如：
　　这是从第三方关键词工具下载的词根“drainage”的长尾词数据，但是遇到了一个尴尬的问题。词根“drainage”有同义词但场景不同，所以会导致挖掘出很多不相关的长尾词：
　　事实上，这种情况很常见。单个词往往不可避免地与其他场景混淆，例如：
　　水果中的“苹果”、手机中的“苹果”和电影中的“苹果”，是一个形同字义却截然不同的词。单纯的用词根挖词，自然会挖出很多非目标的长尾词。
　　类似的情况还有很多，那么问题来了：剔除非目标长尾词是必须的。这样的细枝末节在seo工作中做好是理所当然的事情。老板一来不会帮我们做，二来也不会指派我们去做。如果这是一个百万级别的长尾词数据，在Excel中全部筛选淘汰，这个项目可能已经过时了。
　　面对如此杂乱的长尾词数据，如何进行高效的过滤筛选？
　　今天的文章是一篇完全基于技术的内容，但是对于不懂技术的朋友，强烈推荐完整阅读。有两点：
　　技术是另一种思维方式。不是技术的朋友，可以看看技术人员遇到问题是怎么处理的。
　　在“网络营销”工作中，有很多工作超出了我们的能力范围，但是充分发挥我们的主观能动性，做出超出这个岗位应有的能力水平，往往会带来额外的收获。
　　开始
　　前段时间接手了一个采集
项目（只是熟人之间的合法生意）。随着收录量的增加，“敏感词过滤”的工作在所难免，比如政治、色情、暴力、广告等，这些相关的词都要被识别出来。
　　目前市面上能搜集到的敏感词库，如果只是整合几份的话，可以达到几万甚至更多，因为随着时间的推移，会产生各种新的词汇。
　　使用程序识别一篇文章是否收录
目标敏感词，以Python为例：
　　refusalWord = '敏感词'
targetText = '内容正文'
if refusalWord in target_text:print(True)
　　让程序在目标文本中搜索这个敏感词。如果找到，则说明存在敏感词。这是只有一个敏感词的情况。如果有多个敏感词，也简单。添加一个循环：
　　refusalWord = ['敏感词1','敏感词2','敏感词3']
targetText = '内容正文'
for word in refusalWord:
if word in target_text:print(True)
　　该程序在目标文本中逐一搜索敏感词。如果有几百个敏感词，一个一个重复处理，效率很低，感觉不是很优雅。正则表达式可以做得很简洁：
　　import re
refusalWord = ['敏感词1','敏感词2','敏感词3']
targetText = '内容正文'
if re.search('|'.join(refusalWord),targetText):print(True)
　　所有敏感词用“|”连接 组成一个正则表达式：“敏感词1|敏感词2|敏感词3”，用这个表达式匹配目标文本，找出所有出现的敏感词。
　　但是如果有几万个甚至更多的敏感词怎么办？了解正则表达式的朋友都知道，这样写的表达式极不合理，可能会出现各种各样的问题。
　　而且，当敏感词数以万计或更多时，效率会线性下降。加上后期更换等其他工作，时间成本会更高。
　　而且，我们之前的演示只是针对只有一个目标文本的情况。如果敏感词个数为N，目标文本为M怎么办？在简单的双循环的情况下，时间复杂度至少是N*M。
　　这时候就需要用到我们今天的主角了：“交流自动机”算法。
　　PS：不懂技术的朋友不用纠结代码，只需要明白这是一个方案优化的问题。我们在面对敏感词从1到N到N++的过程中不断优化技术方案，提高效率。
　　AC自动机算法是一种多模匹配算法。算法的高明和深奥，不是我们这种非科学的人可以去探究的，但是算法的意义和不同，我们还是可以理解的。
　　在上面的例子中，即使是非技术的朋友也会明白，随着敏感词库数量的不断增加，程序会判断一篇文章是否收录
某个词或敏感词库中的某些词，时间成本会逐渐增加。是的，因为无意义的判断越来越多，所以这是一个单一的模式。
　　AC自动机通过使用多模匹配算法来解决这个问题，也就是说：随着敏感词库的增加，时间成本保持不变（至少在一定数量级内）。
　　那么这与我们正在谈论的 关键词 清理有什么关系呢？下面我们一步一步来演示。
　　第一步：选择一个有代表性的词根
　　这是一个拥有数十万词的“引流”长尾词库。里面有两种长尾词，网络推广相关的长尾词和医疗技术相关的长尾词。我们的目的是将这两类长尾词分开。
　　在Excel中，面对这样一条数据，需要将两边分开，即过滤掉目标或者过滤掉非目标再剔除。我们先来考虑一下一般的操作方法是怎样的：
　　逐行读取，标记非目标数据，然后过滤掉全部删除，但是对象有几十万，甚至更多。这效率可想而知。能一行一行念下去，是个凶人。
　　选择一些高频的非目标词或词，然后过滤掉，反复重复这个操作。这种方法看起来很快，一次可以消除一大片区域。
　　但是如果你充分理解了关键词的长尾效应，你就会明白这个方法在后期会比较痛苦，因为很多选中的词在后期不会删除很多词，反复筛选和删除会让人崩溃。
　　另外，在Excel上似乎没有更好的方法来处理这样的问题，现在我们用另一种方法来解决这个问题。
　　和往常一样，先把所有的长尾词切分，统计词频：
　　接下来，需要根据“常识”人工选择具有代表性的“类别种子根”。“与医疗技术相关的词被选择并放在另一个文件中。
　　所谓“明明而已”，比如：“脚本”，也就是脚本工具，这样的词基本不可能和医疗技术的长尾词有任何关系，而“伤口”基本不可能与互联网推广有任何关系。什么关系。
　　所谓“常识”，比如：经常有一些与网络推广相关的平台名称，比如知乎、微信、淘宝等，这些想都没想就直接写了。
　　所以在选择的时候一定要确定这个词的归属是否明确。如果它是模糊的，我宁愿不要！
　　前者被视为“正”，后者被视为“负”。“正”是我们目标长尾词的代表词根。选择多少？同样，关键词 符合 28 原则。
　　我们可以看到，top root 词出现的频率非常高，一个词根可以牵连到很多长尾词。我只从几十万个长尾词中选出了一百八十个这样的长尾词。
　　即使长尾词的数量增加了 10 倍，也不会有更多的代表词根可供选择。
　　第 2 步：扩展代表根
　　我们选择这些种子词的目的很简单：在将“正面”种子词纳入词库时，可以从肯定是目标类别的长尾词中筛选出“正面”种子词。上面我们选择了“WeChat”作为种子词，我们认为它只可能出现在与互联网推广相关的长尾词中，所以可以通过取“WeChat”过滤掉所有收录
“WeChat”的长尾词进入词库。这些与网络推广有关：
　　长尾词一般具有以下特点：
　　微信引流脚本开发
　　对于这样的长尾词，我们通过“微信”进行提取。除了词根“drainage”，因为这个长尾词与网络推广有关，其他词根很可能与网络推广有关。比如这里的“Scripts”和“development”是绝对不可能和医疗技术相关的，反之亦然：
　　脓肿切开引流
　　我们从种子词“surgery”中得到，分词“abscess”和“incision”与网络推广的可能性不大，可以作为新的种子词加入“anti”的范畴。
　　这时候思路就清晰了。我们首先选取一些有代表性的种子词，用这些种子词过滤出所有相关的长尾词，然后将这些选取的长尾词进行分割，利用关键词的关联，得到更多我们没有得到的种子词在上一步中选择目标分类。
　　所有这些种子词都是我们后续分类的基石。
　　
　　用这个思路其实解决了关键词的长尾效应问题。我们不能一个一个地手动选择种子词，通过关联自动采集
更多我们没有手动选择的种子词。
　　这些种子词可以帮助我们覆盖更多的长尾词。
　　PS：这是一个示范思路。筛选必须由程序批量处理，不能在 Excel 上进行。
　　这一步需要对提取出来的种子词计算各自的词频，并对应保存，后面会有用。
　　比如我们用“positive”种子词来过滤所有的长尾词，所有这些长尾词在分词后得到所有的根。这段长尾词（这些被选中的）中每个词根的总词频是多少。
　　第三步：筛选代表词根
　　至此，我们其实就可以开始区分了，不过还有一些细节需要优化：
　　1：通过第二步的自动扩容，某个种子词会同时出现在“正面”和“负面”中，比如“video”。
　　这个词出现在与互联网推广相关的长尾词中并不奇怪，但实际上它也会出现在医疗技术“引流”的长尾词中：
　　对于这种情况，我们其实可以考虑一个问题，是偶然的还是正常的。比如“视频”这个词，两边经常出现，所以干脆不用，也就是完全没有代表。性别。
　　如果是偶然的，比如“艾滋病”，那也是奇迹。看到词库里的一个长尾词：
　　卖艾滋病试纸促进引流
　　除了这个，其他都是医学的，所以这是偶然的。对比我们第二步保留的词频，哪一边显得压倒性的大，保留那一边的种子词，另一边直接去掉。
　　如果数据相差不大，那么双方都会直接去掉这个无偏种子词。
　　根据我的经验，对于这些事故中的大多数，它们之间的词频比较相差很大。
　　2：词汇无偏好，数字，字符，这些都是无偏好的，不应该用作种子词。
　　其次，类似于：应该、如何、可能、可以、的、是、和？这些副词、助词、连词、语气助词、疑问句等，没有倾向性。分词时，直接按照jieba的词性进行剔除：
　　经过这一步过滤后，词频数据就可以省略了。当然，每一个“引”字，都要有主根，都要去掉！
　　第 4 步：快速分类
　　现在我们将上面计算出的种子词作为关键词。其实这个和我们上面说的集合例子是一样的。这些种子词相当于敏感词，每个待分类的长尾词相当于目标文本内容。
　　传统的Python使用方式是这样的：
　　# 正
seed_word_r = []
# 反
seed_word_e = []
# 词库
keyword = []
for word in keyword:
for r in seed_word_r:
if r in word:
pass
for e in seed_word_e:
if e in word:
pass
　　把每个长尾词拿出来，每个种子词和它比对一次，看是否收录
，然后确定分类。
　　如果有N个长尾词，则外层循环会执行N次，如果有M个词，则N中每个词收录
M次，执行成本可想而知。
　　另外，几万个甚至更多的词根与一个只有10个字左右的长尾词进行比较，势必会有太多无意义的比较。
　　这时可以使用AC自动机算法：
　　import ahocorasick
# 正
seed_word_r = ['种子词1','种子词2','种子词3','种子词4']
tree = ahocorasick.AhoCorasick(*seed_word_r)
print(tree.search('长尾词'))
　　如上面代码，我们将种子词（敏感词）传给AC自动机建立一个模型，然后这个模型可以计算出当前长尾词（目标文本内容）是否收录
模型中的一些词，以及display 所有出现的词都出来了。
　　这种计算并不是像上面的方法那样，内外循环一对一的比较。
　　因此，在做了上面的长尾词分类工作之后，你可以：
　　import ahocorasick
# 正
seed_word_r = ['种子词1','种子词2','种子词3','种子词4']
# 反
seed_word_e = ['种子词1','种子词2','种子词3','种子词4']
# 词库
keyword = []
# 构建
tree_r = ahocorasick.AhoCorasick(*seed_word_r)
tree_e = ahocorasick.AhoCorasick(*seed_word_e)
# 遍历
for word in keyword:
r = tree_r.search(word)
e = tree_e.search(word)
pass
　　每次都把长尾词传给两边，瞬间得到两边长尾词的收录
，pass部分用于针对性判断。
　　可预见的结果如下：
　　1：长尾词只属于“positive”或者只属于“negative”，那就很简单，就属于对应的类别。
　　2：如果一个长尾词不属于“positive”或“negative”，则先将这种情况归为一类保存。
　　3：某个长尾词既属于“正面”又属于“负面”，需要进一步判断。我们把这种词归为一类保存起来。
　　r和e都是集合数据结构，根据交集和并集组合的长度判断归属。
　　
　　w1不赋值，w2同时赋值，w3是“positive”类别，也就是我们要的与网络推广相关的长尾词，w4是“reverse”，与网络推广相关的长尾词到我们不想要的医疗技术。
　　3、4的内容不会有问题，如果偶尔分类不准确，找出不准确的词汇，追溯其种子词。这一定是种子词的错误选择。
　　删掉重新运行代码即可，所以在开始手动选择的时候，一定要选择明确的归属地，不能含糊其辞。
　　但是我们看到w2，也就是同时还有1.9M属于它，打开看看：
　　还有6W多的记录无法确定分类（截图没有完整展示，懒得再截了）。虽然按比例来说，我们已经分类了80%，但是超过6W还是很多的。
　　既然都是同时判断属于的，也就是两边都能匹配到，那我们就随机取一个词到原程序中，再跑一遍，看两边匹配的是什么。
　　阑尾炎引流管每日引流
　　这是一个与医疗技术相关的长尾词。程序运行后，这个长尾词的结果是：
　　正面：交通
　　逆位：阑尾，阑尾炎，引流，引流管，引流
　　这是长尾词在种子词中命中的词，所以显然程序没有问题，因为词流量出现在与互联网推广相关的长尾词中是正常的。
　　但是这个词跟医疗有关，我们还是希望它能被判“反”，怎么办呢？
　　还是要用到概率的思维，结合我们上面说的相关性，一个长尾词属于哪个领域，分词后的词属于这个领域的可能性很大。
　　所以我们从上面可以看出，这个长尾词中命中“anti”的种子词数量远远超过命中“positive”的种子词。，我们可以直接奖励人数最多的一方。
　　优化程序判断后，结果为：
　　可以看到w2从1.9M下降到300+kb，w3和w4都有明显的增加，因为更多的词被分类了。
　　可以看到w2中有10000多个词条。对于专门和Excel打交道的seo或者sem人员来说，这样的数据量，反复操作几次就可以很快整理出来。
　　但其实如果你愿意，这个还是可以优化的。w2会有这么多，很大一部分原因是准确分词的问题。有兴趣的可以自行研究优化方案。
　　对于未提及的 w1：
　　我故意把它截短了一点。为什么这些词不属于任何一方？看完之后我就明白了。事实上，这类词已经超出了长尾词的范畴。去掉“引流”，去掉不倾斜的词后，基本就没有词了。是时候做出判断了。
　　这种词结构非常简单。如果确实需要，可以在Excel中快速整理。
　　最后放上w3和w4的数据：
　　总共有15W+的长尾词，这就是我们需要的数据！
　　总共有30W+的长尾词，这是我们不需要的数据！
　　交流自动机
　　# pip install ahocorasick-python
import ahocorasick
t1 = time.time()
ac = ahocorasick.AhoCorasick(*seed_word)
t2 = time.time()
rw = []
print(t2-t1)
for word in keyword:
sw = ac.search(word)
for i in sw:
word = word.replace(i,'***')
rw.append(word)
t3 = time.time()
print(t3-t2)
rw = []
t1 = time.time()
for word in keyword:
for i in seed_word:
if i in word:
word = word.replace(i,'***')
rw.append(word)
t2 = time.time()
print(t2-t1)
　　我用的是AC Automata的第三方模块，算法效率还是不错的，一共5W词汇和50W目标文本，传统方式共耗时1450秒，使用AC Automata，构建耗时20秒，但这是一次性的 具体来说，判断加替换是100秒。
　　其实无论是种子词联想的思想还是AC自动机算法，一个不恰当的类比类似于将线性问题转化为指数问题（这个表达式可能有问题），时间成本不会机械地增加随着数据量的增加。上升。
　　敏感词过滤等问题还有其他解决方案，比如DFA，解决方案没有标准，只有适合自己的。
　　结语
　　如何大量剔除不相似的长尾词，我在之前的公众号付费文章中也给出了解决方案，但是需要网络数据做支撑判断，而且这个是完全本地化的，相对来说更经济。
　　这个工作一般不会超过半个小时，得益于“用种子词带出更多种子词”的思路，“根据概率判断归属”的逻辑，以及“AC自动机算法”的高效，会有几十万和几百万的处理时间相差不大，程序真正的计算时间不到10分钟。
　　虽然我们绞尽脑汁，用了很多策略来完成这样的工作，但当我们第一次完成它时，我们可能会感到有些自豪。
　　但实际上就价值而言，这是一个甚至不值得对外谈论的工作项目，因为它不是具体的结果指标。
　　在外人看来，这就是你立足的基础，也确实如此。
　　另外，可能有朋友觉得用AC自动机算法和普通方法相比，几十万字的时间差相差不大，不亚于程序计算的几十分钟。
　　没错，整个过程没有标准的步骤或解决方案。我只是想传达一个工作方法。遇到很多难题时，发散思路，换个角度。其实有很多思路可以解决。.
　　同时，对于懂技术的朋友来说，与传统方法相比，使用AC自动机只是写几行代码而已，但好处不仅限于这些。多学一门技术可以解决很多同类问题。
　　对于上面提到的采集项目，我可以使用AC自动机来处理敏感词和文章的不断增加。下一阶段我会在这个采集项目上做另外一个工作：筛选目标领域的内容。
　　在目标集合源中，并不是所有的内容都一定是我们目标字段的内容。可能会有很多无关紧要的内容。对于不相关的内容，当然是选择丢弃，不存储。
　　因此需要设计一个简单的判断逻辑，类似推荐算法给文章打标签，判断当前内容是否属于目标领域，如果不属于则不采集，减少人工审核的工作量。是最高的。
　　所以：我觉得默默地啃这些棘手的问题，目前看来是吃亏的，但在以后的工作中，肯定会带来更多的“复利”。
　　PS：很多做长尾词数据处理的朋友跟我说不知道怎么清洗。过段时间会写类似的工具，放到公众号上。
　　推荐文章:刷百度关键词排名 网站排名
　　平顶山新广网络科技有限公司
　　优化原则：
　　整站优化的原则是将高质量的数据反馈给百度，从而提高网站排名、字数和流量。比如增加蜘蛛的爬行量，增加外链数量，站点等级，优化蜘蛛的爬行速度等，进而提升关键词排名，首页排名字数和交通。
　　效果特点：
　　1、整体提升百度排名效果显着；
　　2、完全符合百度排名规则，没有；与常规SEO相比，提升更快，排名效果直接，大部分直接上**，一批一批排名，不是一个一个排名；
　　3、与常规SEO相比，成本非常低。
　　全站自动提取百度排名，手机端也可以同时上传单词，但不计入单词数！换句话说，手机上的排名是一个礼物！
　　收费规则：真正的按效果付费
　　以爱站网基础查询数据为基础，根据当前总字数确定首页单价和低增长数量。
　　费用达到上限后，将支付任何额外的字数。
　　1、整站优化的原则是什么？
　　答：整站优化的原则是将优质数据反馈给百度，从而提高网站排名、字数和流量。比如增加蜘蛛的爬行量，增加外链数量，站点等级，优化蜘蛛的爬行速度等，进而提升关键词排名，首页排名字数和交通。
　　2、首页添加的关键词从何而来？是长尾词吗？有索引还是没有索引？
　　A：首页添加到当前*知名页面的关键词和页面SEO布局的关键词相关性高但没有排名；批量优化，提升到首页，结算标准是参考爱站数据，这些词都是索引至少50以上的词，否则爱站词库不收录。
　　3、我可以指定关键词被提升到首页吗？
　　答：第一步是生成词，对没有排名的词进行排名；第二步，将已经排名的词推广到首页。客户可以提交一些词给我们，但需要排名，在优化范围内。正常流程是前期增加总字数，后期再增加到首页**的字数。
　　4.我可以优化字数吗？
　　答：整站优化是真正的按效果付费，你加多少字就收多少。我们在优化上是认真的，毫无保留的。我们始终为客户着想，帮助他们改善，以达到最佳效果。字数越多，效果越好，平均成本越低。
　　5、整站优化需要多长时间才能见效？
　　答：基础数据好的时候，优化10-20天后会有明显的数据增长。如果三个月没有明显效果，会全额支付（这个概率是最低的）。
　　
　　如何优化文章关键词的排名？
　　有的排在首页，有的排在栏目页，有的排在大量的文章内容。一个经过适当优化的结果，在正常情况下，应该有大量的文章内容页面排名。大量的文章页面排名意味着大量的精准点击，意味着收录页面将权重传递给栏目页面和内容页面。
　　在某些情况下，文章的排名会很低。在这种情况下，尽可能对收录的文章进行排名就显得非常重要，这几乎是优化的必经之路。针对文章关键词排名偏低，百万数系统建议从以下几个方面入手。
　　增加了主站的重量。
　　如何快速增加成品重量？理想很美好，现实却很骨气。主站权重的增加可以直接提升内容文章页或专栏页的排名。这个道理谁都懂，但是实现起来却相当困难。
　　当前文章页面优化设置。
　　这个优化点是可以实现的。具体操作包括但不限于：设置文章页面自身新闻源格式、调用相关内容、设置丰富元素、图文结合展示内容、设置面包屑导航、通过ugc增加页面价值、添加内容词、更高的关键词密度（精确匹配和分词匹配）、重要的关键词出现在重要的位置等。
　　外链方式提高了文章页的关键词排名。
　　链接可以提高所有页面的关键词排名，包括首页、专栏页、内容页。知道了这个原理之后，就可以通过锚文本等方式来推进迟发文章的排名。
　　在网上看到一篇关于文章优化技巧的文章，可以参考如下：
　　1.文章标题优化技巧
　　文章是吸引用户点击的因素。文章的点击率高不高取决于文章的标题是否吸引人。很多站长在写标题的时候很随意，没有对标题进行优化，也没有加入营销词。这样一来，再精彩的内容，也没有多少用户会看。大家可以看看新闻的头条，为什么点击率这么高，头条的吸引力有很大的作用。
　　那么如何做好文章标题优化技巧呢？
　　1、题目主题要结合企业需要，不能脱离事实；
　　2.在标题中添加用户关注的热门话题；
　　3、在标题中加入利诱等词，就像商城活跃的词一样；
　　4、使用关键词选词工具，选择长尾关键词和问题关键词作为标题；这些方法对于吸引用户点击非常实用，具体操作需要结合企业的实际情况，才能吸引到自己企业的潜在客户。
　　2.文章关键词出现的频率
　　很多新手站长为了增加关键词的密度，告诉搜索引擎优化文章中的关键词，恶意堆砌人为干预关键词的频率，导致句子不连贯而且严重影响用户阅读时，跳出率高，严重影响文章质量。这种搜索引擎也不喜欢。站长一定要注意不要把关键词堆起来，就让流量增加关键词，记住关键词应该出现在标题里，这样自然就形成了关键词的密度，会被搜索引擎识别，搜索引擎会很容易判断出需要优化的关键词。
　　3. 关键词应该出现在哪里
　　说到这一点，主要是考虑文章关键词的排版，以免形成恶意堆砌，同时也像搜索引擎一样清晰表达文章关键词的内部优化。
　　
　　1、标题收录
关键词；
　　2、关键词出现在段落的句中；
　　3、最后必须有关键词；
　　4. 中间内部出现3-5次；
　　5、关键词必须收录
在文章图片的ALT标签中；只要做好这几点，关键词的密度自然会增加，切记不要堆起来。
　　4. 关键词大胆的处理
　　关键词加粗是提醒搜索引擎这是重点关键词，没必要每次出现关键词都加粗，这个没有必要，但是会导致怀疑过度优化，记住 关键词 出现时可以加粗。
　　5.文章标签
　　TAG标签是改善内链的重要优化技术，便于引导蜘蛛深度爬取，也便于用户深度浏览，提高关键词的权重和排名。TAG关键词标签就是把内容相同的文章整合到一个页面里，怎么整合呢？对于每个优化过的关键词，设置一个TAG关键词标签，使用程序使用TAG关键词标签放在一起。
　　6. 关键词 锚文本链接
　　关键词 添加链接，这个也叫关键词锚文本，也是优化内链的方式。做一个锚文本链接，引导蜘蛛抓取内容，引导用户浏览企业要给用户浏览的内容。只需在第一次出现的 关键词 处添加一个锚文本链接。一旦出现就没有必要添加锚文本链接。这是典型的方式，不利于优化。同一个关键词可以添加一次链接，不同的关键词不能超过3个链接。
　　7.关键词的出现次数
　　一篇文章可以优化1-3个关键词，要求三个关键词都是同一类型。如果不是同一类型，那么文章就很难写了。写在一篇文章里，有点舍不得，*去中心化，搜索引擎不知道你要优化哪个关键词。
　　8.图文显示
　　文章考虑了搜索引擎，也需要考虑用户和用户的浏览环境。简单的一堆文字很容易造成视觉疲劳，降低宣传效果。有了图片，更好地排版文章，优化文章结构。直观地向用户表达文章的主题。注意图片不要超过200KB，以免影响页面加载速度。
　　文章优化技巧很重要。这是帮助企业获得更好的权重和关键词排名必须要做的工作。很多公司天天更新，有一些原创文章，但是没有考虑使用文章优化技巧。降低了文章的优化值。通过做文章优化，可以为公司带来更多的长尾关键词排名，尤其是新站**词，短时间内很难有很好的排名，所以多用文章来提升排名是非常重要的。使长尾 关键词 需要。
　　文章排名不仅与内容质量本身有关，还与页面质量和网站质量有关。文章排名偏低，按照上面的方法，基本可以做到**。注意：在很多情况下，理想与现实是有差距的。从SEO的角度来看，理论点并不复杂，但具体优化要素的实现却很复杂。
　　关键词排名优化问题，0375互联网媒体一站式解决方案，快速稳定
　　关键词优化排名，平均2-4周上传词，进入搜索引擎首页，持续稳定
　　-/gjicie/- 查看全部

　　采集内容插入词库 福利:【年度巨献】@开发者，你要的HarmonyOS精神大餐，来啦~（下）
　　这个春节开发者是不是过得很开心，除了大鱼大肉，是否也很想念下半场的鸿蒙精神盛宴。现在就来满足大家，HarmonyOS开发“精神食粮”——开发者最关心、最想得到答案的问题又来了~
　　开年第一周，无论是独自享受还是分享给各位开发者，依旧是那么的干货满满。新的一年，让我们在HarmonyOS的发展征途上走得更远。让我们从这场“心灵盛宴”开始吧。吃饱喝足，我们的“心灵盛宴”马上就要开始了！
　　质检&
　　安全
　　Q1：如何保证多机通话的安全？
　　A：HarmonyOS提供了分布式的安全机制来保障分布式终端场景下的安全。详情请参考官网安全说明文档↓↓↓
　　安全文档：
　　Q2：是不是只有消费者才能解密加密数据，而华为无法打开加密数据？
　　A：是的，除了消费者自己之外，任何人都无法读取加密数据。
　　Q3：如果我是安全级别最高的设备，无论我和谁连接都不能传输数据，那么我的设备就相当于一座孤岛？
　　A：不是这个逻辑。虽然是最高安全等级S5，但是能否传输还是由数据决定的。接收端的安全级别是否与数据的安全级别相匹配，不是由设备决定的。数据是分级的，安全级别高的设备可以向安全级别低的设备传输安全级别低的数据。
　　Q4：理论上，如果操作系统被破解，指纹验证可以被屏蔽吗？
　　A：操作系统和安全系统是解耦的。理论上，如果屏蔽的是指纹验证，这个功能是不可用的，这是正确的。而华为设备指纹芯片的采集和处理是在安全处理器中进行的。即使操作系统在理论上被攻破，也无法获取指纹和模板，指纹无法被伪造。
　　Q5：分布式调度的安全性能如何？
　　A：HarmonyOS的安全加密性能达到了业界最佳，远超日常需求。目前数据加密性能已经达到8Gbps，而目前WiFi和5G的通信性能远低于8Gbps，不是瓶颈。
　　原则
　　Q1：不同的HarmonyOS设备使用同一个APP进行跨设备迁移。被迁移的设备是否也需要安装相应的APP？如果对端不需要安装APP，迁移时会自动下载。如何解决延迟和等待体验问题？
　　A：所谓迁移，一定是运行状态下的FA。因此，当FA运行时，从设备A迁移到设备B有两种场景：
　　1、如果设备B上已经安装了FA，则直接拉起FA；
　　2、如果B设备上没有安装FA，需要走免安装流程；
　　至于免费安装的延迟，主要瓶颈在于网速。因此，我们现在对不安装FA需要安装的包的大小进行了限制；尽量让它尽可能小，否则延迟会很明显。
　　一次安装多台设备的能力，这个需要根据用户自己的需求来选择，不建议直接在多台设备上同时安装。目前，该功能还处于预研阶段，尚未对外发布。
　　Q2：什么是分布式配置文件？
　　A：分布式Profile主要管理分布式场景下用户设备信息的特性，描述设备之间的基本信息、能力信息、状态信息等。
　　Q3：LAN和BLE的发现是同时进行的吗？发现方法能区分吗？
　　A：根据业务需要，可以同时支持BLE发现和LAN发现。开发人员可以在 BLE 或 LAN 发现之间自由选择。
　　Q4：软总线无感自组网发展到什么程度？你现在的体验如何？
　　A：自组织网络已经初步形成。可实现设备自动上下线检测，支持局域网和P2P组网方式。增强的联网功能正在开发中。请关注华为官方信息。
　　Q5：软总线有负载限制吗？
　　A：软总线的负载取决于底层的无线承载技术。如果是WiFi连接，则负载上限为WiFi负载上限；如果是BR连接，则受BR负载上限限制。
　　
　　Q6：设备互联是否需要用户每次都触发？是否可以在后台调用其他设备？
　　A：设备的发现连接不需要用户主动触发。软总线提供了自动发现连接的能力，但是自动连接会带来额外的功耗。因此，对于业务来说，没有必要主动触发发现，但建议业务触发建立连接，按需传输数据。可以后台调用其他设备，但业务/应用需要申请权限。
　　Q7：手表和电视可以直连吗？就是不要用手机作为交通工具？
　　A：是的，现在的智能手表已经具备了直接连接电视的功能，不需要手机做中继。
　　Q8：厂商A的应用创建的KV数据能被厂商B的应用读取吗？如果不是，通过什么加密？
　　A：内部严格执行数据访问控制，不同应用的数据在物理上和逻辑上都是隔离的。通过应用程序包名称和签名来隔离不同应用程序的数据。
　　Q9：设备A和设备B有文件名称相同但内容不同怎么办？
　　A: 1.本地和远程冲突，远程文件重命名。看到的同名文件是本地同名文件，远程文件重命名；
　　2.如果多个远程设备之间存在冲突，则设备ID较小的同名文件将按访问设备ID的顺序显示，其他文件按顺序重命名；
　　3、如果联网场景下目录树下有远程文件，创建同名文件并提示文件已存在；
　　4、冲突文件显示_conflict_dev后，依次添加id；
　　5、同名目录不冲突，但文件与远程目录同名冲突，远程目录后缀加上_remote_directory。
　　Q10：如果手机微信保存的图片需要平板美图编辑，如何分享文件？
　　A：当前版本只支持同应用间的分布式共享，后续版本将支持公共文件，可以跨设备、跨应用访问。
　　Q11：是否有图片搜索和对象搜索？
　　A：融合搜索只支持普通数据类型的搜索，不支持其他二进制形式的多模式搜索。
　　Q12：Fusion Search有跨华为账号跨设备搜索的功能吗？
　　A：聚合搜索支持索引分组管理。它可以将一个设备的数据作为一个组来管理，但是它不具备在设备之间同步数据的能力。设备间同步索引数据的通道需要APP搭建。
　　1、设备1命名为group1（例子），设备2命名为group2（例子）；
　　2、改变索引时，指定groupName为对应的组名；
　　3.搜索时，可以分组搜索。group1的结果是设备1的搜索结果，group2的结果是设备2的搜索结果。
　　Q13：分布式文件系统和搜索，1+8+N可以应用在哪些设备上？
　　A：手机、平板、智慧屏、车机等富设备不支持手表、音箱等轻量级设备。
　　Q14：鸿蒙分布式数据库和文件管理需要云服务器支持吗？
　　A：分布式数据库和分布式文件系统目前都是基于局域网环境。没有云服务器的帮助，所有的内容都不会上云。
　　Q15：词库有多大？在手机上做还是在云端做？
　　A：100w词库以内，10M级别，手机端，不在云端。
　　Q16：融合索引可以索引不同应用、不同设备的数据吗？
　　A：APP开发者可以搜索自己管理的索引数据，不能搜索其他APP插入的索引数据。
　　例如：短信索引插入短信App，邮件索引插入邮件App。在邮件应用程序上可以找到邮件，但找不到短信。
　　
　　但是，如果邮件应用有短信数据，并且自己插入了短信索引，那么邮件应用就可以在自己管理的索引中搜索邮件和短信。
　　对于多设备、多应用的搜索，需要APP自己获取数据，然后调用搜索框架接口对数据进行分组管理，在对应的分组中进行搜索。
　　Q17：分布式会备份所有的设备文件吗？那会占用很多存储空间，对吧？
　　A：分布式文件系统所有文件只有一份，没有备份，所以不会占用多余的存储空间。
　　Q18：在文件同步过程中更改文件时，设备更改到一半就关机了？会发生什么样的同步？
　　A：如果文件保存在远程设备上，远程设备断电后，后续文件将无法保存；如果文件保存在本地设备，远程设备断电，不受影响，仍然可以保存成功。终端设备开机后，访问文件时，可以访问到最新的文件。
　　Q19：分布式数据库、设备与设备之间使用什么通信协议？
　　A：通信协议主要由分布式软总线封装实现，分布式数据库不感知。分布式数据库定义了自己的一套应用层协议来发送和接收数据。
　　Q20：这个技术和RPC/REST有什么区别？
　　A：分布式调度包括RPC，REST是RPC的一种形式
　　Q21：如果没有DisConnect连接，会一直留在池中消耗资源吗？
　　A：当物理网络连接断开或应用程序退出时，系统会自动断开连接。如果应用程序存活并且服务完成而没有释放连接，则会消耗资源
　　Q22：软总线的设备列表绑定了华为账号。HarmonyOS支持多账号切换吗？
　　A：软总线设备列表不绑定华为账号。软总线设备列表是用户信任的设备。同一个华为账号代表同一个用户的设备，默认为用户信任。当前问题中的账号指的是华为账号，即Huawei Mobile Services，是云服务与本地用户的绑定关系；鸿蒙系统是设备上的系统。如果说账号切换，应该是设备本地用户切换。如果是华为账号切换其实就是本地和云服务账号的解绑和重新绑定。
　　Q23：这个和现在的电视投影有什么区别吗？
　　A：目前电视投屏有两种，一种是DLNA，由应用程序控制，将应用程序的显示界面复制到另一个屏幕上显示，也就是将Surface Layer内存复制处理后传输到另一个屏幕显示。另一种是mirror Cast，即系统将发送到屏幕的叠加内存内容进行复制、处理和传输，以便在另一个屏幕上显示。分布式调度不同于这两种类型。只传输应用控制指令和应用数据，不涉及显示渲染。显示渲染在两个设备上本地执行。
　　Q24：不同设备的软总线列表是否一致？
　　A：根据权限不同，在不同的用户和设备上看到的信任设备列表是不同的。同一物理网络中的指令集是相同的。
　　Q25：一台设备可以绑定多人吗？比如一台电视绑定一家3口的手机？
　　A：只能绑定一个Owner，其他的由Owner授权。
　　Q26：HarmonyOS 以后会采用微内核，还是三个内核统一？
　　A：HarmonyOS支持多核。开发者和合作伙伴可以根据不同的产品和场景使用不同的内核。
　　Q27：设备传输可以语音控制吗？
　　A：HarmonyOS提供分布式能力，包括硬件虚拟化、数据协同、服务调用协同。业务应用可以基于这些能力实现交互设备的状态同步和切换。后续计划在HarmonyOS上逐步开放三方业务融合的语音控制，用于实现“小艺小艺，帮我继续播放智慧屏上的视频”等语音控制功能。
　　好了，以上就是我们为大家带来的鸿蒙精神盛宴的下半场，和上半场一起吃效果会更好。新的一年，如果大家对HarmonyOS的开发有什么疑问，欢迎在后台留言，我们会一一采集
开发者的问题~
　　新的一年，让我们扬帆起航，共同迈进万物互联新时代！
　　结尾
　　扫描二维码关注不迷路
　　干货教程:thinkcmf搭建教程？thinkcmf自动生成采集文章插件
　　为什么要用thinkcmf插件？如何使用thinkcmf插件对网站进行收录和关键词排名。网站优化前，网站的代码、路径、标签、服务器状态等必须处于有利于优化的状态。否则，我们在以后的网站优化过程中可能会事倍功半，很难达到预期的效果。如果我们在上线前做好站内优化，那么我们在优化过程中可能会轻松很多，也更容易出结果。
　　1.描述优化
　　1）标题标题优化。通常，标题下方的描述中会收录
一两个关键词，这是网页与关键词的相关性，而这个关键词同时出现在标题和描述中网页>，说明这个网页的内容是和这个关键词相关的，加上这个网站的内外部优化，所以搜索引擎会给这个网站一个好的排名，展示在我们面前。
　　2) 关键词部署。关键词通常我们会将其设置为用户要搜索的词。设置了这样一个词后，我们将通过优化行为来提高我们网页的排名。通常，关键词 应该收录
在标题中。如果关键词太多，就把核心的关键词放在里面。
　　3）描述。描述是对本网站最简洁的介绍。在这个介绍中，除了嵌入你的关键词之外，你还应该添加尽可能多的服务信息，以及你的网站特征信息，足够丰富的描述内容是合格的描述，而不是纯粹的积累关键词。
　　一个网站更新的越频繁，搜索引擎蜘蛛来的就越频繁。因此，我们可以利用thinkcmf采集来实现伪原创发布的自动采集，并主动推送到搜索引擎，以增加搜索引擎的抓取频率，从而提高网站收录和关键词排名。
　　1.免费的thinkcmf采集插件
　　免费的thinkcmf采集插件特点：
　　1.导入关键词即可采集相关关键词文章，同时创建几十个或上百个采集任务（一个任务可支持上传1000个关键词），支持过滤关键词。
　　2.支持多种消息源：问答和多种消息源（可设置多个采集源同时采集/后续会添加采集源）
　　3.过滤其他促销信息
　　
　　4. 图片本地化/图片水印/图片第三方存储
　　5.文章转换+翻译（简繁体转换+百度翻译+有道翻译+谷歌翻译+翻译）
　　6、自动批量挂机收款，与各大CMS发布商无缝对接，收款后自动发布——实现挂机自动收放。
　　2. 发布全平台插件
　　全平台 CMS 发布者功能：
　　1、CMS发布：目前市场唯一同时支持帝王CMS、易游、ZBLOG、dedeCMS、WordPress、PBoot、Apple CMS、迅锐CMS、PHPCMS、Apple CMS、人人CMS、米拓CMS、云游CMS 、小旋风站群、THINKCMF、建站ABC、凡客CMS、易奇CMS、海洋CMS、飞飞CMS、本地发布、外搜等各大CMS，以及可以同时管理和批量发布的工具
　　2、全网推送（百度/360/搜狗/神马）
　　3.伪原创（标题+内容）
　　4.更换图片，防止侵权
　　5、强大的SEO功能（自动配图/插入内外链/插入前后标题和文章内容/标题关键词与内容一致关键词/随机插入图片/随机属性增加页面原创性)
　　6.对应栏目：对应文章可发布在对应栏目/支持多栏目发布
　　7、定时发布：可控发布间隔/每天发布总次数
　　8、监控数据：软件直接监控已发布、待发布、是否为假原创、发布状态、URL、程序、发布时间等。
　　
　　2.代码优化
　　在建站非常方便的今天，任何人都可以通过建站程序快速搭建一个属于自己的网站。建好自己的网站后，我们需要对网站中的代码进行优化。在建站的时候，我们应该尽量使用HTML+DIV格式来建网页。写代码的时候，尽量简化代码的格式，避免使用多个应用，这样会导致路径层级过深，对搜索引擎抓取网页很不友好。
　　其实不懂代码的企业朋友可以直接使用H5自助建站系统建站。无需编写编程和编码，操作会更简单。
　　3.路径优化
　　搜索引擎抓取网站的最佳层数是3层路径，即首页-级别2栏目页面-内容页，这是对优化最友好的路径层，因为如果你的内容页路径超过3层，达到4、5层甚至更深，搜索引擎的爬行机器人在爬取你的网站时会非常吃力，爬取的效果也会很不理想。
　　4.站点地图制作
　　制作站点地图可以让搜索引擎每抓取一个页面就对整个站点进行一次深度爬取，从而增加文章内容产出的概率，但是不能过分依赖站点地图。想要内容被收录，质量是第一位的。另外记得在网站底部加上site map标签，记得把site map文件放在robots.
　　我们可以认为站内优化是一种刻意迎合搜索引擎的行为，但这种刻意迎合搜索引擎的行为实际上是在迎合真实用户。它很友好。在搜索引擎强调用户体验的今天，我们优化从业者必须明白，迎合搜索引擎就是迎合用户。
　　1.一些标签的使用不能忽视。keywords标签不要想太多，加3-4个关键词就可以了，堆那么多反而适得其反。description标签是描述标签，不是让你罗列XX，XXX关键词，组织合理流畅的句子来介绍你的网站。随意添加一些 关键词 到它。标签保证出现一次，可多次使用，但请打分强调重要内容。粗体和斜体都有强调的意思。强调主要的 关键词，避免滥用。所有粗体或斜体都没有意义。
　　2、页面标题一直被认为是最重要的优化重点。事实也证明，写对标题确实有很大的好处。一个合理的标题应该注意以下问题： 从网站的整体来看，网站的标题是否相似，很多CMS模板都是采用层次化的标题标签来组合标题，如果一个标题标签所占的比例比较大比例，容易造成标题混淆相似。
　　3、页面布局 页面的位置很重要，上比下重要，右比右重要。目的是一个，把最重要的内容放在重要的位置，吸引用户和搜索引擎。
　　4. 在内容中分发关键词。也许你没有注意到这个问题。例如，合理的内容排版可以让人一目了然，使用分级字体、加粗加强调关键词、标题（粗体）、副标题（粗体或斜体）、正文。这样，利用用户来了解和查看重要的内容，也是用户体验的问题。
　　5.网站导航 导航应该放在重要的位置。必须注意的是，如果分类很多，不要把网站的所有分类都放在首页导航位置。应该是重点。
　　6、内链建设 网站内链循环：首页-分类-小分类-内容-小分类-分类-首页。这样就形成了一个循环，目的是让用户在网站的某个页面上找到去其他页面的路。当然，这个“距离”不能太长，三击以内为佳。 查看全部

　　采集内容插入词库 解决方案:网站优化想省心，得让“站群优化系统”来做！
　　做好的网站以后肯定要优化，但是很多人对网站优化不是很在行，不知道怎么优化网站。其实网站优化有两种方式，一种是请专业的SEO优化专家对其网站进行优化，另一种是利用站群优化系统对其网站进行智能优化。其实后一种站群优化系统更适合不懂网站优化的人。把网站优化的工作交给站群优化系统，它也能为我们做更好的网站优化！
　　站群优化系统“汇营销”优化您的网站！
　　站群优化系统一直是很多企业选择的网站优化方案，因为不需要聘请专业的优化人员来优化自己的网站，站群优化系统就可以优化自己的网站，完全可以做到智能优化和自动优化。日常人工优化网站的工作，站群优化系统“慧营销”可以智能帮我们完成，省心省时。
　　
　　站群优化系统“慧营销”的功能！
　　1.智能采集+更新
　　站群优化系统“汇营销”可以自动采集
内容，然后通过自带的词库对内容进行智能清洗和添加虚假原创，然后自动为您更新网站。
　　2.裂变变电站
　　
　　“慧营销”可以在短时间内为我们生成成百上千个城市分站。全程智能生成，无需任何人工设置，可为您获取更多排名和流量入口。
　　3. 智能快速排名
　　站群优化系统“慧营销”采用智能造词、智能替换，系统智能生成大量行业相关“关键词”，从而达到霸屏搜索的效果，帮助您展开 关键词 并获得更多 关键词 第一页排名。
　　解决方案:易佰淘宝买家采集工具 V2.0
　　淘宝平台作为一个开放的购物平台，流量大，用户和会员数量多，每一位消费者都是潜在用户。对于营销人员来说，是一个非常好的信息采集平台；易白淘宝买家采集
工具是一款简单小巧的信息数据采集
工具，解压帮助用户快速采集
买家信息。
　　特征
　　1）按照关键词、地区、店铺类型、销量、宝贝数量等批量采集淘宝店铺数据，并将店铺数据导出为ex​​cel文件。
　　2）根据关键词、地区、付款人数、评价数等过滤条件，批量采集淘宝/天猫宝贝数据，导出为ex​​cel文件。
　　3) 支持批量采集多个店铺买家的旺旺、ID、信用、VIP等级。
　　4）支持批量采集多个宝的买家数据，同上。
　　
　　5）支持指定一个或多个店铺链接，直接根据链接批量采集买家数据。
　　6）支持指定一个或多个淘宝或天猫宝贝链接，直接根据链接批量采集买家数据。
　　7) 支持导出买家数据到excel文件
　　8）支持在采集买家数据的同时采集店铺或宝贝数据。
　　9) 支持数据库格式导出，导出的文件可以再次导入软件，方便二次采集。
　　10) 支持指定买家旺旺名，并采集
相关ID、信用、VIP等级。
　　
　　软件使用方法：
　　1、使用店铺采集
方式：输入店铺名称关键词等筛选条件，点击开始采集
，再点击采集
买家按钮。
　　2.使用宝贝采集
方式：输入宝贝名称关键词等筛选条件，点击开始采集
，点击按钮采集
买家。
　　3. 店铺链接使用方法：输入一个或多个店铺链接（每行一个链接），点击采集
买家按钮。
　　4. 宝贝链接使用方法： 输入一个或多个宝贝链接（每行一个链接），点击采集
买家按钮。
　　5、使用买家旺旺导入方式：输入一个或多个买家旺旺（每行一个），点击采集
买家按钮。 查看全部

　　解决方案:数智“新引擎” | 一站式社交媒体管理与统一运营平台
　　随着各种社交媒体的增多，新媒体的内容发布渠道不断增加。为了让媒体内容获得更好的流量曝光，社交媒体运营矩阵逐渐从单一平台转向多平台。微信公众号、今日头条号、抖音等头部平台已经成为当下媒体机构或自媒体创作者必选的入驻平台。同时，随着不同平台托管账号的增多，多平台内容发布的时效性成为媒体创作者面临的一大挑战。
　　方正电子推出的“一站式社交媒体管理及统一运营平台”，集高效智能一体化编辑、全渠道一体化发布于一体，为内容创作者提供高效便捷的一站式服务平台——利用整合方正电子的优势流程，统一策划、编辑、编辑和审阅，优化工作流程，打通协同工作，用数据驱动科学高效的决策，提供从账号管理到内容分发、数据采集的高效解决方案。
　　01 多账号同步管理
　　多主流平台账号管理，一站式添加账号授权、解绑、设置审核流程，避免多平台多次重复登录。可按账户分配权限，不同运营商可对不同账户授权不同的管理操作，满足不同运营场景的需求。
　　02 一键分发到多平台
　　文章内容、视频内容、图集内容、动态内容一键发布到多个平台，秒级发布减少耗时。同时，可以在这个平台上留下操作记录。您可以查看各平台内容的发布结果。
　　并且可以为每个平台配置专属的标题、标签等独特信息，不同的平台展示不同的信息，灵活实现内容的多样化。
　　03 融合编辑器
　　融合编辑器主要具备图文音视频混合功能，满足从写作到出版多渠道融合的需求，可以实现稿件的基本编排，图片、音视频资源的调用，以及智能校对。
　　核心亮点
　　丰富的模板样式应用
　　
　　在融合编辑器中，无需跳转到其他网页即可享受海量样式模板，模板样式每日更新，及时更新。可以根据需要灵活自由地选择样式模板，提高排版效率，同时给终端用户带来良好的阅读体验。
　　灵活的自定义签名
　　提供丰富的稿件信息，根据不同的客户场景，可以定制独一无二的稿件属性。例如，基于业务场景的独特性，用户希望增加“监管”字段。平台可后台配置，无需升级，编辑器会出现“监督”栏目，供稿件信息填写和流转。
　　大数据辅助创作
　　提供本地及全网热点新闻，为编辑开拓创意思路；支持全网文章、重点媒体、重点人物的信息浏览和检索服务，一键选择编辑，提高编辑效率。
　　智能场景应用
　　智能摘要：提供自动摘要，实现文章的快速缩写。
　　智能 关键词：提供自动 关键词 快速提取文章 关键词。
　　图片OCR识别：识别图片中所有文字并自动插入到编辑器中，免去编辑器再次手动输入文字的麻烦。
　　人脸识别：提供人脸识别和搜索服务，在创作稿件过程中，根据某个角色的图片资源推荐相同角色的图片，扩大可用图片范围。
　　智能标题：用户输入文章内容，系统分析文章内容和AI生成的标题模型，一键生成多个文章标题，供作者参考或选择，助力提质增效文章标题的效率。
　　智能改写：基于深度学习和自然语言处理技术，结合真实语料训练，生成内容改写模型。用户只需输入文章内容，即可智能一键改写，高效智能。
　　内容创建安全
　　智能校对：检查稿件内容中的错字、错别字、敏感词等内容，同时提供修改建议，支持快速定位修改；同时，提供专业的词库管理服务，可以自定义词库，有效避免内容错误。
　　稿件标注：针对审稿、流程管理等需要标注稿件内容的场景，编辑可以实时对权限范围内的稿件进行文内标注操作。
　　版本痕迹：平台支持记录任意编辑对某稿件的所有修改记录。在修改轨迹查询中，可以一键详细浏览每个编辑修改的所有轨迹，为审核过程记录和职责定位做准备。
　　04 综合统计
　　支持一键查看多平台账号的内容阅读、评论、转发、点赞等运营数据，无需登录各个平台浏览，方便快捷。可对统计数据进行内容、部门、平台账号等多维度筛选，以数据驱动多视角辅助运营。
　　05 视频资料采集
　　
　　涵盖抖音、快手、秒拍、西瓜视频、哔哩哔哩等国内中央、省级主流新闻媒体内容数据采集、账号数据采集、互动数据采集。
　　核心亮点
　　接口能力
　　支持模板采集、接口授权等抓取方式，有效保障数据质量。支持数据接口对接，数据接口遵循统一的数据标准协议，支持与第三方稿件提供商和用户的数据对接。
　　账户资料采集
　　支持短视频账号数据的采集与分析，主要包括作品发表数、点赞数、关注数、粉丝数等；同时支持账户数据定时更新。
　　短视频作品集
　　支持对短视频账号发布的视频作品进行采集分析，主要包括对应的视频文字、发布时间、视频链接、封面图链接等。
　　交互式数据采集
　　支持对短视频号发布的视频的互动数据进行采集
和分析，主要包括评论数、点赞数、转发数、阅读数等；同时支持交互数据的定时更新。
　　方正电子依托多年媒体业务经验、数据积累、技术积累，针对性满足泛媒体用户的业务场景需求，助力内容生产与媒体融合，打造数字智能新引擎，进入数字智能新引擎。媒体融合新时代！
　　下一期通知
　　数字智能“新引擎” | 数据赋能科学决策，围绕“四力”构建新型考核评价体系
　　沙龙预览
　　12月8日，
　　我们会再见的~
　　最新消息:今日头条自媒体运营助手 v1.5免费版
　　本软件站网页辅助分类下的今日头条自媒体运营助手v1.5免费版文件大小为12.4M，适用系统为WinAll。以下是介绍或使用方法。
　　本内容分为功能介绍和注意事项两部分。
　　
　　目录
　　今日头条自媒体运营助手是一款高效的自媒体内容运营工具。用于管理您的今日头条号和发布文章。支持批量操作，方便实用！
　　
　　特征
　　目前支持以下功能
　　一键采集
一点号文章转发今日头条，支持账号批量操作 查看全部

　　总结:分析一个10天上权6黑帽SEO优化案例
　　10天top 6黑帽seo优化案例分析观察。
　　外链很重要，足够的外链是支撑关键词排名的基础
　　词库很重要，大量使用低难度的长尾词提高权重
　　页面模板很重要，丰富的内容和功能骗过搜索引擎算法
　　一、场地概况分析
　　6月10日开始排行，12天后6月22日到达爱站PC和WEB双电6，总关键词量3W+，预估流量43335~67997IP .
　　本站有很多稳定的建站历史，良好的外链资源，橙色外链评分14000，谷歌PR4，已有10年历史。从2011年建站至今，拥有长期稳定的建站记录。公司网站有公司备案，并且喜欢这个有 20 多个反链接的网站。被黑后植入大量影视关键词，内容均为搜集新闻内容。
　　2. 黑帽运营分析
　　1、互联互通
　　被黑站点不止一两个，内容页面会相互连接，如下图
　　互联可以帮助所有站点被搜索引擎抓取，链接都指向内链，更自然。
　　2. 词库建设
　　想要获得力量，就需要知道爱站、站长工具、5118等平台监控了哪些词库，并对这些关键词进行操作。毕竟高流量关键词竞争激烈，选品平台会被监控，但是难度低的长尾关键词很关键。
　　5118词库下载后，可以提取一些有流量，排名不难的关键词。你可以选择一些不违反规则的关键词在你自己的网站上操作。
　　3、采集内容和分析内容的原创率不高
　　本站所有内容均采集
新闻、小说资料整理而成，原创率和可读性极低。关键词出现的位置主要在其他页面模块，内容中没有关键词植入。页面总关键词密度不高，页面内容会在头部、中部、底部各一次；在TDK的位置，出现了1~2个字。
　　从内容和关键词密度来看，关键词的难度确实很低。如果你的网站有一定的基础，通过这个词库来构建自己的内容，对于提高网站的权威性效果肯定会起到很好的作用。
　　
　　（内容截图）
　　（内容原创分析）
　　4.页面布局URL结构布局
　　虽然内容很水，但是黑帽seo必须关心每个内容模块的布局和页面的URL结构。
　　整体 URL 也使用了多种 URL 结构。虽然模板是一样的，但是要用不同的URL结构来欺骗算法，让算法认为是不同栏目、不同功能的URL。
　　/news/playo/244995-1.html（新闻）
　　/应用程序/46822096（应用程序）
　　/playo/94922-1.html（新闻）
　　/tv/222927（视频）
　　页面布局充分考虑了影视页面的各个模块
　　在下图的案例中：电影信息，详情 | 选集、简介、主演名单、评论、猜你喜欢、热度等影视常用模块一应俱全。
　　5、深入研究后可以发现的一些现象
　　相同的词库和相同的内容相当于控制变量。让我们看看词库内容之外的SEO重点应该放在哪里！
　　首先根据链接找了10个站点，选了几个进行分析（下），发现了一些现象，简单说一下。
　　1、站点本身的外链量很重要，外链多的站点可以通过这一套操作获得更高的权限。
　　2、即使外链不足，原有流量为0，也能得到一定的提升（应该是其他站点带来的链接起到了作用）。
　　3、建站历史好像影响不大，至少加分不明显。
　　4、有些域名确实不能动。
　　很多收站的网站对域名要求不高，不到1类权限的网站卖不出去。但是如果购买一批低权限的域名，然后安装类似的seo系统，得到的收益是相当可观的。不幸的是我不明白。
　　1.站点信息出现在站点上。网站刚建立时，网站不会显示个人网站信息。这是网站信息出来时最基本的标准。
　　2.申请百度站点LOGO申请即可通过。
　　
　　3、百度收录量正常增长，当天站点收录率达到40%左右。
　　4.外部链接不断增长
　　三、维修站
　　计划先养30个站点3个月，30个站点都需要使用旧域名，因为旧域名在维护站点时更有优势。其实不需要30个站点，一个站点就够了，但是黑帽技术或多或少都有风险，所以第一个挂第二个，第二个挂第三个。嗯，30个站点基本上是备用的。前提是手头必须有30个好地盘！
　　为什么要养3个月？事实上，在一半的情况下，2 个月就足够了。但是由于站多，很多站都顾不上了。时间可能会慢一些。如果老板有人手，可以多招几个人来做。另一个是站点标准的问题。这绝对不是以站长工具查对类型为标准的。如果您扫描索引，您将拥有正确的类型。自然，正确的类型不能代表什么。我是这样评价网站的标准的！
　　其实不维护网站也可以，除非你能黑别人的网站，但是目前来说，黑别人的网站基本没用，2天之内别人就会发现，删掉你的内容，黑也没用！
　　如果你想自己创建30个这样的基本站点，你必须一步一步来。选择织梦程序即可。使用纯静态页面，做一个普通的企业站点。首页主要是文章列表，首页最好展示30-40篇文章。不行的话我的dede博客模板也可以，但是我的博客模板没有那么多的文章列表可以显示，只能显示10篇。相对来说没有什么优势，所以选单是主要的选择。企业网站比较好，如下图的列表最好。
　　三个月内更新的内容绝对不允许设计成非法灰色产业，可以抄袭文章，因为抄袭的文章更容易被收录。这里解释了为什么剽窃的文章更容易被收录。
　　当一篇文章同时被多个地方转载时，搜索引擎会认为该内容是当前的热点信息。自然，热点信息比普通内容更有优势。如果一条新闻内容不能在同一天被收录，那么第二天就没有热点信息。对站长和百度自然没有任何好处，抄袭的内容更容易被收录！
　　另外，要看你主页的列表数量，更新多少。通常更新的数量是你主页列表数量的10%。每栏更新，依次更新即可！至于网站的内容，就看你自己建站了。比如你的网站是装修网站，那就更新装修行业的知识。
　　废弃博客：另外，适当交换一些友情链接。当然，前提是你可以手动管理它们。如果你不能管理这么多站点的友情链接，那么不交换的影响并不大。前期的交流是为了促进包容！
　　4.戴黑帽子
　　网站维护了3个月，达到我定义的标准后，基本就可以黑帽上线了，也就是你要做的行业页面上线。在站点根目录新建一个文件夹，在Black hat files文件夹下新建一个html文件。
　　文件也主要是一个列表，列表调用的文章和你的关键词相关，不能和行业相关，但是标题可以，但是文章列表的标题不可以，并且内容不能针对行业进行设计。
　　比如你想做“**”这个词，那么你就不能在这个文章页面设计**什么的。最好有这样的文章等，文章一定要有原创内容。
　　文章更新的数量仍然是根据你的页面调用的文章数量。比如一个页面调用了30篇文章，那么一天可以更新10篇文章。将您的 关键词 插入到文章中，粗体和超链接。
　　网站顶部调用一个JS，JS中的内容使用框架接口调用第三方广告，也就是我们一打开网站就出现的广告内容。之所以使用JS调用而不是直接使用框架调用，一是因为百度不喜欢框架结构，二来使用它是一个灰色行业，百度无法识别JS内容，所以调用目前是安全的，你就知道了未来！
　　5.做优化
　　上传后，还需要进行优化。它只需要两步，即内容和外部链接。内容按照上述方法不断更新。这里的内容每天都需要更新，等到排名上去了才会更新。至于外链，买就好了。
　　因为你的专栏没有被首页推荐，所以很难收录。诱导蜘蛛收录它的唯一方法是导入外部链接。最好的外部链接是新闻源外部链接。你不能买它们。您还可以购买门户外部链接。是的，都是基于锚文本的，淘宝上有很多这样的外链！
　　6.排名稳定
　　重点是黑帽基本上没有办法稳定排名。稳定排名的最好方法就是上面说的。第一个站上线后，准备第二个站，然后循环养第二批新站，以此类推。第二批新站出来后，继续排名。建议不要将所有站点都放在一个 IP 上。
　　技巧:「黑帽SEO」如何从零开始学习黑帽SEO？「第三篇」
　　1.文章内容采集
　　说到内容采集，相信大家都是再熟悉不过了。基本上所有的SEOer都“采集
”了一些内容。内容采集
可以利用CMS程序或软件的采集
功能，填充大量低质量的网站内容和垃圾信息。当然，我想所有的SEOer都应该知道在网上采集
大量重复内容的最终结果。
　　《黑帽SEO》如何从零开始学习黑帽SEO？“第三部分”
　　网络文章内容合集
　　常见的应用方法有：使用采集
器软件和伪原创工具制造垃圾。
　　1.采集器
　　一些采集器的内容采集和数据导入功能可以将您采集的任何网页数据发布到远程服务器上。业界鄙视内容采集，虽然大部分站长抵制用采集的方式来更新网站内容，但还是有不少站长时刻使用各种手段采集内容。
　　通过采集程序获取别人网站的内容，然后放到自己的网站上，是一种非常不公平的方式，因为这种方式的便利性已经成为很多网站更新内容的手段和渠道，可见一斑做是行业内不正当竞争的一种方式。
　　《黑帽SEO》如何从零开始学习黑帽SEO？“第三部分”
　　此外，人工采集内容的质量难以控制，也是抵制采集的另一个重要原因。现在很多站长都是通过程序来采集
内容，现有的技术无法安全过滤文章中不利于网站发展的内容，比如不良内容。屏幕语句。即使您从权威网站采集
内容，其他网站的内容也未必适合更新您的网站内容，网站本身的发展也有不同的特点。现在搜索引擎的人性化水平在逐渐提高，作弊的手段很容易对搜索引擎不友好，小到不被收录，大到K站，而采集
对网站发展造成的后果完全是得不偿失的。无论从哪个角度来说，采集
内容都不能让网站长久生存，也不利于网站的长期运营，所以Lighthouse SEO不建议大家使用这种方式。
　　《黑帽SEO》如何从零开始学习黑帽SEO？“第三部分”
　　
　　2.伪原创工具
　　所谓伪原创，就是对一篇文章进行再加工，使其被搜索引擎认为是原创文章，从而增加网站的权重。随着SEO的发展，出现了“伪原创”的产物，为众多SEOer所痴迷。到现在，还有很多站长在运营站群，少则几百，多则上千。这么庞大的网站阵容如果用原创来更新兼职是个无底洞，采集
是最简洁方便的方法。
　　《黑帽SEO》如何从零开始学习黑帽SEO？“第三部分”
　　可能有人会问：为什么要采集
呢？这很简单。当然是获取大量的内容信息，然后整合优质的伪原创。对于不擅长写作的人来说，这种方法比想一万遍要好上千倍。坚持原创固然好，但如果因为各种原因做不到，也不要乱填垃圾内容。
　　我们知道搜索引擎喜欢原创内容，对于重复的内容，它会认为没有收录的价值。如果网站上的大量内容被转载，搜索引擎会觉得整个网站没有什么价值，从而降低网站的权重。网站的排名自然不会很高。因为伪原创工具是机械的、死板的，这些工具无非就是替换单词，比如同义词，甚至用反义词替换，与原文的意思完全相反。没有观点或错误的观点。对发展没有好处。
　　《黑帽SEO》如何从零开始学习黑帽SEO？“第三部分”
　　同时，这些伪原创工具还有一种“能力”，可以打乱文章的段落和句型，让文章看起来语无伦次。说白了，这类文章是胡说八道，只供搜索引擎阅读。网站的最终目的是供用户阅读。一个网站上大量的文章看不懂，句子也说不通。如果你看到别人的网站是这样的，你肯定会立刻点击屏幕右上角的红叉。相信大家可以看出今年搜索引擎对内容的重视程度，所以Lighthouse SEO建议大家不要再使用这种方式了。
　　2.买卖链接
　　网站外部优质单向链接的推荐效果不用Lighthouse SEO说，做SEO的都知道。这也是大家总是找各种平台发布外链的原因之一。一个不错的首页单向链接，比那些平台里的链接好太多了。很多人通过链接交易平台买卖链接，即购买高pr的外链或友情链接。这种作弊方式现在也很流行。
　　《黑帽SEO》如何从零开始学习黑帽SEO？“第三部分”
　　购买链接，虽然在其他网站购买广告很正常，但有时如果购买的广告链接纯粹是为了操纵搜索引擎排名，一次性大量购买，也会被用作作弊手段。
　　
　　虽然这种连接搜索引擎很少被搜索到，但是做这行的人心里很清楚。如果你的网站被认为是购买链接作弊，那是没有办法和搜索引擎争辩的。因为搜索引擎的决定就是最终的决定。但是搜索引擎很难判断哪些链接是正常的，哪些链接是购买的，这就是为什么你知道你的对手在购买链接，但他的排名总是比你高。可以说现在很多排名靠前的网站都买链接了。只要我们从“正规”的地方购买，合理使用，就根本不用担心什么。唯一需要注意的是那些交易链接的，因为搜索引擎可以找到它们。
　　《黑帽SEO》如何从零开始学习黑帽SEO？“第三部分”
　　十四：连杆厂（站组、链轮）
　　链接工厂，也称为大量链接机制、链接农场、链接农场；指由大量网页交叉链接组成的网络系统。这些页面可能来自同一个域，也可能来自多个不同的域，甚至可能来自不同的服务器。
　　站群结构图
　　链接工厂简单理解可以是一组相互链接的网站。不管主题的相关性如何，每个人都联系在一起。每个新添加的网站不仅可以链接到以前的网站，还可以链接到其他网站。而你之前加入的网站可以多一个链接。由于大量网页相互交叉链接，形成了链接的网络系统。例如，有 100 个网站。这些网站的内容可能不相关，但它们相互链接，形成一个网络结构。
　　《黑帽SEO》如何从零开始学习黑帽SEO？“第三部分”
　　站点加入这样的“链接工厂”后，一方面可以从系统中的所有网页中获取链接，同时需要“奉献”自己的链接作为交换，从而提高链接分数，从而达到干预链接分数。其目的是通过搜索引擎获得大量流量，或指向同一网站的链接，以提高搜索排名。一个站群通常由几个到上百个网站组成，个人站长几乎不可能手动更新一个站群。所以一般都是通过网站群软件来完成。
　　其中最突出的是博客 sprocket，也称为 BLOG-LinkWheeler，通常用于 SEO 以提高搜索引擎中的 关键词 排名。当然，在庞大的外部导入链接的支持下，我们可以利用站内锚文本的合理分布来进行适当的优化。
　　《黑帽SEO》如何从零开始学习黑帽SEO？“第三部分”
　　最后，灯塔seo博客要提醒各位站长，加入链接工厂是非常有害的。这是一种对搜索引擎非常不友好的方法。加入链接工厂很有可能会让你的网站陷入泥潭，被搜索引擎降级或K掉。而谷歌的算法也明确提到，链接作弊的网站本身就是作弊。 查看全部

　　采集内容插入词库 事实:中小企业几十人以内的话更不要！(图)
　　采集内容插入词库因为很多用户采集的都是一些公共资源，或者不定向采集，只要涉及到资源都会插入。做个小栗子，网易大话采集内容可能是华南师范大学，出版社，华南师范大学图书馆，华南师范大学读者会，以及一些公共资源（在线文档），
　　你这个是不对的。要明确需求与业务之间的关系。
　　这个叫做持续性采集，两个人分别负责一个需求端与一个业务端，工作量如何肯定要分配好。
　　
　　post采集之后compress成json进行csv编码再采集，
　　对，
　　千万不要采集！非常危险！中小企业几十人以内的话更不要！本人安全意识薄弱，
　　
　　appstore的app名称一般都会有后缀，比如京东，看一下京东的app名称就知道了。你的app采集后，就会变成一个json数据，然后进行去重。
　　基本都是持续性的。否则这个互联网产品只是广告平台而已。
　　相当于批量采集一样，
　　这个怎么说呢，涉及到采集这块主要是看业务模式。如果只是自己的推广渠道只针对内部人员推广，那么这个几乎就是你原生的采集方式， 查看全部

　　事实:网站收录不稳、收录周期变长，这是什么原因导致？
　　网站采集不稳定，采集周期变长。这是什么原因？具体站点具体分析，站点内外SEO分析，搜索引擎算法有没有更新，是自身问题还是整体搜索调整。
　　最近很多网站的收录速度都变慢了，部分索引量有所下降。这是什么原因？网站排名快与哪些因素有关？为什么有些网站速度变慢或不包括在内？到底是怎么回事？
　　
　　1、一个网站要想被搜索引擎收录，就需要搜索引擎蜘蛛对其进行抓取和抓取。搜索引擎蜘蛛抓取网页后，会建立索引，站点页面的内容会发布页面进行收录。
　　2、网站页面集合分为有效索引和无效索引。对于有效收录的网页，搜索页的完整标题在首页的第一个。对于无效收录的页面，搜索全称无法检索到网页的显示，因此无法参与词库排名。
　　3、以前网站秒收或者当天收，收的速度非常快。最近，该网站不包括在内。对于站点的情况，我们可以通过分析站点内外的优化操作以及搜索引擎是否有算法更新或者搜索本身的波动来判断具体的站点是否存在自身的问题或者搜索引擎的问题。
　　
　　4、完整收录不稳定、未收录或收录慢的原因是网站服务器空间稳定性不好，页面内容无法被蜘蛛抓取；网站是采集
的低质量内容，被搜索引擎认可并被降权惩罚，不被收录。; 重复和低质量的网站内容将不被收录；网站不收录是因为网站是别人采集
或镜像的，页面不友好。
　　SEOSEM 顾问总结：网站索引不稳定。建议针对具体网站进行站内站外SEO优化诊断分析。通过分析可以判断网站索引不稳定的原因是SEO的错误操作还是搜索引擎的调整。
　　事实:最被低估的十个恶意软件分析资源
　　对于恶意软件分析和事件响应等安全分析人员来说，好的恶意软件分析资源和工具可以大大提高恶意软件分析的效率，缩短事件响应周期，有助于：
　　下面，我们将介绍十个被忽视和低估的恶意软件分析资源，包括一些高质量的数据库、工具、列表和搜索引擎。
　　1.解除保护
　　Unprotect Project 于 2015 年启动，作为恶意软件规避检测技术的查询数据库。
　　地址：unprotect.it
　　2. 乐乐巴斯
　　LolBas 项目（Living off the land）指的是使用“两用工具”，这些工具要么已经安装在受害者的环境中，要么是可以被恶意使用的管理、取证或系统工具。
　　地址：lolbas-project.github.io
　　3. HijackLibs 动态链接库
　　劫持是恶意软件常用的一种技术。该项目提供了 DLL 劫持候选列表。可以通过该网站搜索 DLL 和易受攻击的可执行文件之间的映射。
　　地址：
　　
　　4. 马拉皮
　　恶意软件依赖 Windows API 在受感染的系统中执行操作。MalAPI 保留恶意软件使用的 API 列表。
　　地址：malapi.io
　　5.地段
　　受信任的站点是提高网络钓鱼成功率的关键，攻击者在进行网络钓鱼、C&C、渗透和下载工具时经常使用流行的合法域来逃避检测。Lots 项目整理了攻击者常用的流行域名和设计风格。
　　地址：
　　6. 卡内阿德
　　该恶意软件使用持久性机制来避免设备重启。此列表跟踪与恶意软件持久性技术相关的资源。
　　地址：
　　7. 恶意软件提权
　　恶意软件通常使用权限升级来获得对受感染机器的更多访问权限。此列表跟踪权限升级资源。
　　
　　地址：
　　8. 恶意软件事件 ID
　　在执行期间，恶意软件会在系统上留下痕迹，可以在 Windows 事件中检索这些痕迹。此列表跟踪与事件 ID 分析相关的资源。
　　地址：
　　9. 奥克兰
　　ORKL 这是一个专门采集
威胁情报报告的搜索引擎。您可以使用它来浏览有关攻击者、工具和策略的知识。
　　地址：orkl.eu
　　10. Vx-Underground 恶意软件技术论文
　　按技术分类的恶意软件白皮书集。
　　地址：
　　/windows.html 查看全部

　　技巧:采集内容插入词库，基本上可以先从百度搜索着手了
　　采集内容插入词库，基本上可以先从百度搜索着手了。至于会不会消词，这种问题几乎不可能出现，因为它们对权重有影响，原因很简单，很多站点权重不稳定，类似的新站权重爆发更快。内容生产几个月就要求你变更？这个不大可能。想降权，明确一点：百度是不希望内容靠内容去决定排名的。而百度喜欢一些可以影响排名的其他因素。
　　
　　1,生产内容肯定消词2,哪些消词可以一定程度降权，你所针对词才消，这就没那么简单了。
　　生产内容的人和读内容的人之间建立关系，比如谁天天读你的内容，就持续积累谁的权重，权重多高，就有多少机会消权重。我见过一个牛逼的网站可以在一周内搞定15次回车，绝大多数网站都不能，你这才生产5天就消权重太慢了。
　　
　　肯定会，
　　百度权重跟你生产内容有什么关系？内容权重很大程度上只是百度提供的一个服务而已。如果你要想为百度贡献更多的权重就需要有更优质的内容创作，当然了，这里所说的优质的内容不是指那些娱乐八卦；真正的好内容又要从标题，话题，网页设计中体现出来。那么从标题开始，为什么要从标题开始？最简单的例子：自己打个广告，放在三十个框子里你肯定是一眼就能找到的，同理，放在七十个框子里面谁会去关注？抓住用户大学习空间就这么明显！。 查看全部

　　事实:内容采集机器人好,但没有价值啊！！
　　采集内容插入词库，只能更新信息，就算每个词都已经上传了，也要打包下载一下，再循环往复推送。对推送来说，谁已经完成和什么时候完成意义不大。
　　推荐个靠谱的网站。直接搜索“相互推”或者“相互推助手”之类的名字。那里就是专门帮忙做信息采集，和计划推送的。名字是叫相互推助手的。
　　
　　下载微信运营助手这个软件，
　　本人一直做的做自媒体公司，目前有2万的粉丝，一个月有3000~4000收入，对于新手来说还是很不错的。
　　其实能不能赚钱都不重要，重要的是坚持，我有qq群78884055，欢迎加我交流q。
　　
　　内容统计：“内容采集机器人”好,但没有价值啊。该看数据的文章采集机器人会推送给你。
　　现在各大公司都在引流，都渴望获得粉丝，但是都忽略了粉丝数量不够多，收入也不够高，建议选择重点方向，某一样或者多方面做，而不要求聚焦，市场容量很大，
　　现在做任何营销活动推广，都离不开你所采集的信息，还有你采集到的信息中的文章，视频，还有音频等，这些不仅对你宣传产品和品牌有帮助，还对你企业发展有帮助。做网站运营，卖产品或服务，有些客户一上网就搜索产品相关信息，都是通过网络渠道去获取。 查看全部