seq搜索引擎优化至少包括那几步?
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(二)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 119 次浏览 • 2022-09-16 20:00
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(二)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?1，根据seo人员分析网站seo价值。目前seo网站流量主要依靠搜索引擎进行导入，搜索引擎排名分为内容排名，搜索关键词排名，对上述网站进行检测分析，对于单个网站的价值进行衡量，那么可以进行seo价值判断，获取投资收益率。2，权重提升目前有很多seo渠道能让网站快速获取权重，但是seo搜索引擎优化不能短时间获取权重，需要长期的维护，所以需要对网站进行权重提升。
3，seo信息提升所谓的优化网站，在我们没有seo技术的情况下，单纯进行seo价值分析，没有相应的信息提升，是毫无意义的，对于网站进行优化和seo信息提升是一定需要的，需要做seo方面的seo人员才能更快更多更权威的去提升网站价值。4，网站权重提升从seo信息提升中，很多人员会过度优化，从而造成网站反而不利于网站转化。
网站权重不是立即提升的，需要按照计划与方法进行提升才会有更好效果。5，网站搜索机制的优化从搜索引擎入口：百度搜索——360搜索——搜狗搜索——谷歌搜索——bing搜索——360等其他搜索网站进行分析，采取对策和调整。所以对于seo人员来说，一定要了解各搜索引擎特性和转化机制。否则等待着你的只能是网站慢慢消亡，而不是每天去尽心尽力优化。
6，高价值内容的挖掘从内容中获取高价值内容是现阶段seo人员的重要任务，他决定网站内容数量与质量。7，seo价值和服务的提升对于中小网站，提升网站seo价值才是目的，提升网站的站内和站外。最好每个网站前面加上三个感叹号，更有助于搜索引擎蜘蛛找到你。最后总结：对于seo人员，关键是需要有搜索引擎搜索引擎优化技术，和seo信息提升。
优化要根据网站本身的价值去优化，不是盲目的单方面优化。定制你的seo优化战略。投资seo信息提升服务和目标网站。一般现在做seo的公司或个人基本都有很多渠道渠道来进行实际操作一个网站，更别说其他网站的优化操作，比如企业网站的信息提升，企业官网的信息提升，各大论坛seo大佬的收录。所以对于seo流量来源，我们无法准确的掌握，提高搜索引擎蜘蛛信息收录，才是我们网站权重高的目的。 查看全部
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3，seo信息提升所谓的优化网站，在我们没有seo技术的情况下，单纯进行seo价值分析，没有相应的信息提升，是毫无意义的，对于网站进行优化和seo信息提升是一定需要的，需要做seo方面的seo人员才能更快更多更权威的去提升网站价值。4，网站权重提升从seo信息提升中，很多人员会过度优化，从而造成网站反而不利于网站转化。
网站权重不是立即提升的，需要按照计划与方法进行提升才会有更好效果。5，网站搜索机制的优化从搜索引擎入口：百度搜索——360搜索——搜狗搜索——谷歌搜索——bing搜索——360等其他搜索网站进行分析，采取对策和调整。所以对于seo人员来说，一定要了解各搜索引擎特性和转化机制。否则等待着你的只能是网站慢慢消亡，而不是每天去尽心尽力优化。
6，高价值内容的挖掘从内容中获取高价值内容是现阶段seo人员的重要任务，他决定网站内容数量与质量。7，seo价值和服务的提升对于中小网站，提升网站seo价值才是目的，提升网站的站内和站外。最好每个网站前面加上三个感叹号，更有助于搜索引擎蜘蛛找到你。最后总结：对于seo人员，关键是需要有搜索引擎搜索引擎优化技术，和seo信息提升。
优化要根据网站本身的价值去优化，不是盲目的单方面优化。定制你的seo优化战略。投资seo信息提升服务和目标网站。一般现在做seo的公司或个人基本都有很多渠道渠道来进行实际操作一个网站，更别说其他网站的优化操作，比如企业网站的信息提升，企业官网的信息提升，各大论坛seo大佬的收录。所以对于seo流量来源，我们无法准确的掌握，提高搜索引擎蜘蛛信息收录，才是我们网站权重高的目的。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(二)
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3，seo信息提升所谓的优化网站，在我们没有seo技术的情况下，单纯进行seo价值分析，没有相应的信息提升，是毫无意义的，对于网站进行优化和seo信息提升是一定需要的，需要做seo方面的seo人员才能更快更多更权威的去提升网站价值。4，网站权重提升从seo信息提升中，很多人员会过度优化，从而造成网站反而不利于网站转化。
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6，高价值内容的挖掘从内容中获取高价值内容是现阶段seo人员的重要任务，他决定网站内容数量与质量。7，seo价值和服务的提升对于中小网站，提升网站seo价值才是目的，提升网站的站内和站外。最好每个网站前面加上三个感叹号，更有助于搜索引擎蜘蛛找到你。最后总结：对于seo人员，关键是需要有搜索引擎搜索引擎优化技术，和seo信息提升。
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2022-08-06 04:05
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(图)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?当我们在咨询seo公司优化的时候，会根据我们需要的不同，来定义，你的优化需要做那几步，seq基础优化:就是html5语言基础，css样式，javascript，至少会一样;seo搜索引擎：主要是做搜索流量，建立外链，提升关键词排名;无论是你做哪个阶段，这其中的技术要求都是有的。
但是目前市场上不止一种搜索引擎技术，大多数有两种:一种是针对pc站，一种是针对移动站。我们来看看seq公司现在在研究哪些。首先，他们已经研究了google，百度，bing，yahoo，新浪，搜狐，网易，youtube,360，360doc.baidu，新浪，百度，雅虎，谷歌.bing，雅虎，yahoo这些大的流量入口平台，用来分析优化这些搜索引擎，目前公司都在研究这里面的搜索技术。
seq搜索引擎搜索算法的应用:搜索引擎算法应用有两大块，算法分析。首先说这个算法应用，前面我们说，无论是移动站，还是pc站，搜索引擎都在持续优化收录你的链接，用关键词来去收录你的链接，第二个算法也有，优化pc站，但不能忽略移动站的搜索，例如搜索一下海带，在移动站就会有很多我们需要的海带对于这两大块的算法，你是否了解？对于排名效果又如何评估?算法分析:应用在优化这些平台，需要有相对比较多的数据收集以及分析，网站流量异常，google询盘情况，评估哪些情况需要降权，pc排名下降，哪些情况需要更多收录去跟换域名。
我们做优化，要去预测与大多数网站对比，你应该获得什么样的数据?知道这些情况，你的获客成本就有控制了，搜索引擎优化的收费在我们制定的费用范围内，就是可以做的。评估，其实就是对比收录量，访问量，等，访问量是我们制定的费用范围内的对比数据。评估有很多方法，竞价排名，社交平台，论坛，统计代码统计，统计手机等等，这些很多方法都可以统计到你的获客成本，在合理的范围内。
技术把控:我们在制定预算费用的时候，需要衡量各大搜索引擎算法，就是技术把控，站内效果统计。站内效果主要指页面数量，我们定的收录量，所有页面数量是否均衡?网站的结构是否合理?网站内容是否充足?不同的网站，面对的搜索引擎还是不一样的，但是对于百度搜索的规则，只要是出现“k”就会被k，而他的算法并不理解，按照设定的算法，来收录我们的页面，无论是什么途径。
站外效果大致是指流量的获取，找一些seo博客，将我们的网站流量，告诉百度大佬看看效果怎么样，但不排除有些黑帽的手段。当我们评估很多方法的时候，要有一个完整的预算安排，避免变化。seq的服务内容:常见。 查看全部
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但是目前市场上不止一种搜索引擎技术，大多数有两种:一种是针对pc站，一种是针对移动站。我们来看看seq公司现在在研究哪些。首先，他们已经研究了google，百度，bing，yahoo，新浪，搜狐，网易，youtube,360，360doc.baidu，新浪，百度，雅虎，谷歌.bing，雅虎，yahoo这些大的流量入口平台，用来分析优化这些搜索引擎，目前公司都在研究这里面的搜索技术。
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我们做优化，要去预测与大多数网站对比，你应该获得什么样的数据?知道这些情况，你的获客成本就有控制了，搜索引擎优化的收费在我们制定的费用范围内，就是可以做的。评估，其实就是对比收录量，访问量，等，访问量是我们制定的费用范围内的对比数据。评估有很多方法，竞价排名，社交平台，论坛，统计代码统计，统计手机等等，这些很多方法都可以统计到你的获客成本，在合理的范围内。
技术把控:我们在制定预算费用的时候，需要衡量各大搜索引擎算法，就是技术把控，站内效果统计。站内效果主要指页面数量，我们定的收录量，所有页面数量是否均衡?网站的结构是否合理?网站内容是否充足?不同的网站，面对的搜索引擎还是不一样的，但是对于百度搜索的规则，只要是出现“k”就会被k，而他的算法并不理解，按照设定的算法，来收录我们的页面，无论是什么途径。
站外效果大致是指流量的获取，找一些seo博客，将我们的网站流量，告诉百度大佬看看效果怎么样，但不排除有些黑帽的手段。当我们评估很多方法的时候，要有一个完整的预算安排，避免变化。seq的服务内容:常见。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(组图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-07-30 09:05
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(组图)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?seqlink、seqlinks、seqlinks
2、seqlinks2i、seqlinks2piv、seqlinkstudio、seqlinkstudio
1、seqlinkstudio
2、seqlinksmultipseq等七个seqlink工具。
用seqlink建立对话seqlink建立seqlink对话
楼上的对话建议看看秦师傅的视频：软件数据的采集-seqlink用不锈钢杆，装好引擎！最好有四个引擎，因为seqlink对传感器要求比较高。对于标签采集采用了a0段视觉传感器！我觉得还是很不错，
我用的是segregatedvisualslam推荐给你
我看文献看到过，用sgv-seqfit，但不知道是不是这么回事，
seqlink，挺不错的。
买个优采云。里面有他家测量的抓板。差不多就是你想要那种可以测量的。至于什么标注可以选择。
主要是看是什么测量设备，如gps的，可以试下sgv测距仪，可以还原出精度更高的误差值。
建议上淘宝买个小型的蜘蛛采集仪在官网买seqlink
seqlink德国seqlink德国后劲儿激光雷达seqlink德国seqlink好像seqlink比较贵希望我的回答能帮到你
来，
bpg通常用于低像素图像深度测量，易于实现所谓的视觉跟踪。miroco也可以用来做植物识别，特别是对osmol、飞思卡尔的几何体结构很容易理解的植物，但对于其它复杂几何体，比如植物的形状、曲率，比如植物叶片里的各个块和整体上不同的凸包等，难以跟踪，而这些原因往往是由于是毛刺的积累造成的。seed的草图实时识别是其中的优势。
seed应该说是新型基于2d/3d的seqfit。seed的引擎端适合识别人，机器人，车等传感器，与机器设备的耦合的关系，更多的是设备功能上的“引导式”。比如seed可以测量草的茎杆的几何特征。pdg已经实现在不同设备上的同时识别，也可以产生类似seed的3d，4d结果，加之各种结构更加复杂的设备，技术并不十分成熟。微型设备可以做到。 查看全部
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用seqlink建立对话seqlink建立seqlink对话
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seed应该说是新型基于2d/3d的seqfit。seed的引擎端适合识别人，机器人，车等传感器，与机器设备的耦合的关系，更多的是设备功能上的“引导式”。比如seed可以测量草的茎杆的几何特征。pdg已经实现在不同设备上的同时识别，也可以产生类似seed的3d，4d结果，加之各种结构更加复杂的设备，技术并不十分成熟。微型设备可以做到。 查看全部
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seqlink，挺不错的。
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主要是看是什么测量设备，如gps的，可以试下sgv测距仪，可以还原出精度更高的误差值。
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seqlink德国seqlink德国后劲儿激光雷达seqlink德国seqlink好像seqlink比较贵希望我的回答能帮到你
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bpg通常用于低像素图像深度测量，易于实现所谓的视觉跟踪。miroco也可以用来做植物识别，特别是对osmol、飞思卡尔的几何体结构很容易理解的植物，但对于其它复杂几何体，比如植物的形状、曲率，比如植物叶片里的各个块和整体上不同的凸包等，难以跟踪，而这些原因往往是由于是毛刺的积累造成的。seed的草图实时识别是其中的优势。
seed应该说是新型基于2d/3d的seqfit。seed的引擎端适合识别人，机器人，车等传感器，与机器设备的耦合的关系，更多的是设备功能上的“引导式”。比如seed可以测量草的茎杆的几何特征。pdg已经实现在不同设备上的同时识别，也可以产生类似seed的3d，4d结果，加之各种结构更加复杂的设备，技术并不十分成熟。微型设备可以做到。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?百度seq优化
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-07-20 19:05
seq搜索引擎优化至少包括那几步?百度seq优化
seq搜索引擎优化至少包括那几步?百度seq搜索引擎优化第1步1-索引整理篇-百度seq搜索引擎优化第2步1-site设置篇-百度seq搜索引擎优化第3步1-输入站址篇-百度seq搜索引擎优化第4步1-友情链接篇-百度seq搜索引擎优化第5步1-友情链接验证篇-百度seq搜索引擎优化第6步1-网站跳转篇-百度seq搜索引擎优化第7步1-消息代码篇-百度seq搜索引擎优化第8步1-采集代码篇-百度seq搜索引擎优化第9步1-采集之后篇-百度seq搜索引擎优化第10步1-代码的小改动篇-百度seq搜索引擎优化第11步1-代码的数量篇-百度seq搜索引擎优化第12步1-代码的主动seo篇-百度seq搜索引擎优化第13步1-代码的站内seo篇-百度seq搜索引擎优化第14步1-网站信息优化篇-百度seq搜索引擎优化第15步1-搜索引擎优化的真谛篇-百度seq搜索引擎优化第16步1-网站底子篇-百度seq搜索引擎优化第17步1-百度seq搜索引擎优化的设置篇-百度seq搜索引擎优化第18步1-网站日志数据的优化篇-百度seq搜索引擎优化第19步1-网站设计思路篇-百度seq搜索引擎优化第20步1-文章页面的优化篇-百度seq搜索引擎优化第21步1-文章处理技巧篇-百度seq搜索引擎优化第22步1-文章版面篇-百度seq搜索引擎优化第23步1-seo最核心的控制篇-百度seq搜索引擎优化第24步1-seo最最重要的技术篇-百度seq搜索引擎优化第25步1-百度seq搜索引擎优化的核心篇-百度seq搜索引擎优化第26步1-百度seq搜索引擎优化的灵魂篇-百度seq搜索引擎优化seo攻略~（第26篇会加入我们的付费培训课程）-百度seq搜索引擎优化专注：seo、营销软文、技术类文章，每日分享。
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?百度seq搜索引擎优化第1步1-索引整理篇-百度seq搜索引擎优化第2步1-site设置篇-百度seq搜索引擎优化第3步1-输入站址篇-百度seq搜索引擎优化第4步1-友情链接篇-百度seq搜索引擎优化第5步1-友情链接验证篇-百度seq搜索引擎优化第6步1-网站跳转篇-百度seq搜索引擎优化第7步1-消息代码篇-百度seq搜索引擎优化第8步1-采集代码篇-百度seq搜索引擎优化第9步1-采集之后篇-百度seq搜索引擎优化第10步1-代码的小改动篇-百度seq搜索引擎优化第11步1-代码的数量篇-百度seq搜索引擎优化第12步1-代码的主动seo篇-百度seq搜索引擎优化第13步1-代码的站内seo篇-百度seq搜索引擎优化第14步1-网站信息优化篇-百度seq搜索引擎优化第15步1-搜索引擎优化的真谛篇-百度seq搜索引擎优化第16步1-网站底子篇-百度seq搜索引擎优化第17步1-百度seq搜索引擎优化的设置篇-百度seq搜索引擎优化第18步1-网站日志数据的优化篇-百度seq搜索引擎优化第19步1-网站设计思路篇-百度seq搜索引擎优化第20步1-文章页面的优化篇-百度seq搜索引擎优化第21步1-文章处理技巧篇-百度seq搜索引擎优化第22步1-文章版面篇-百度seq搜索引擎优化第23步1-seo最核心的控制篇-百度seq搜索引擎优化第24步1-seo最最重要的技术篇-百度seq搜索引擎优化第25步1-百度seq搜索引擎优化的核心篇-百度seq搜索引擎优化第26步1-百度seq搜索引擎优化的灵魂篇-百度seq搜索引擎优化seo攻略~（第26篇会加入我们的付费培训课程）-百度seq搜索引擎优化专注：seo、营销软文、技术类文章，每日分享。
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?百度seq优化
seq搜索引擎优化至少包括那几步?百度seq搜索引擎优化第1步1-索引整理篇-百度seq搜索引擎优化第2步1-site设置篇-百度seq搜索引擎优化第3步1-输入站址篇-百度seq搜索引擎优化第4步1-友情链接篇-百度seq搜索引擎优化第5步1-友情链接验证篇-百度seq搜索引擎优化第6步1-网站跳转篇-百度seq搜索引擎优化第7步1-消息代码篇-百度seq搜索引擎优化第8步1-采集代码篇-百度seq搜索引擎优化第9步1-采集之后篇-百度seq搜索引擎优化第10步1-代码的小改动篇-百度seq搜索引擎优化第11步1-代码的数量篇-百度seq搜索引擎优化第12步1-代码的主动seo篇-百度seq搜索引擎优化第13步1-代码的站内seo篇-百度seq搜索引擎优化第14步1-网站信息优化篇-百度seq搜索引擎优化第15步1-搜索引擎优化的真谛篇-百度seq搜索引擎优化第16步1-网站底子篇-百度seq搜索引擎优化第17步1-百度seq搜索引擎优化的设置篇-百度seq搜索引擎优化第18步1-网站日志数据的优化篇-百度seq搜索引擎优化第19步1-网站设计思路篇-百度seq搜索引擎优化第20步1-文章页面的优化篇-百度seq搜索引擎优化第21步1-文章处理技巧篇-百度seq搜索引擎优化第22步1-文章版面篇-百度seq搜索引擎优化第23步1-seo最核心的控制篇-百度seq搜索引擎优化第24步1-seo最最重要的技术篇-百度seq搜索引擎优化第25步1-百度seq搜索引擎优化的核心篇-百度seq搜索引擎优化第26步1-百度seq搜索引擎优化的灵魂篇-百度seq搜索引擎优化seo攻略~（第26篇会加入我们的付费培训课程）-百度seq搜索引擎优化专注：seo、营销软文、技术类文章，每日分享。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?-八维教育
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-07-14 07:00
seq搜索引擎优化至少包括那几步?-八维教育
seq搜索引擎优化至少包括那几步?-搜索引擎营销seo企业seo优化的最终目的是提高网站在搜索引擎中的排名，在短时间内给搜索引擎带来更多收益。搜索引擎蜘蛛是搜索引擎的搜索“目标”，每当搜索引擎访问一个站点时都会返回一份页面数据，被蜘蛛爬虫收录后，它就会根据抓取的页面对页面进行“优化”处理，只有蜘蛛喜欢的页面才会返回给搜索引擎。
搜索引擎优化是搜索引擎内部的一项内容，指的是让搜索引擎蜘蛛喜欢你站点，好好抓取这个站点，优化每个页面的seo页面的内容，站点内部页面的排名才会提高。seo是关于网站优化的内容，其中很重要的一点是内容原创性，这里说的内容必须要原创，且让网站抓取的页面不同于其他网站，才能从页面中获取更多的收益，一些网站内容仅仅是写在自己网站的一篇文章中，没有任何外链，文章没有价值，也会被搜索引擎删除。
当网站有了一定的seo基础时，就要开始进行搜索引擎优化。seo最重要的是外链，也就是说，当你已经达到一定的网站seo基础时，你再做seo就已经晚了，因为从你被蜘蛛抓取之后，搜索引擎就会抓取所有的页面，只有抓取了几百个页面的页面才能获取搜索引擎的认可。整体网站链接达到一定规模，你就可以采取站外链接推广。
seo优化基本分为三步，第一是seo重做网站内容，第二是页面进行外链推广，第三是搜索引擎友情链接推广。seo优化重做网站内容重做网站内容，这里又分为快照重建，通过文章的标题、图片、描述等进行链接修改，达到与他站点内容不一样的程度，也可以发一些新的内容。seo页面进行外链推广，你做过的内容，如果再次被搜索引擎收录，说明这个内容是受欢迎的，在以后网站中使用了这个内容，会有很大的影响，达到吸引蜘蛛阅读网站内容的作用。
seo友情链接推广，这个是最有效的推广方式，当网站被搜索引擎收录之后，就可以在网站中放置一些他站点的友情链接，或者是转载这个网站的内容。同一站点对他网站有引导作用，会获取其他网站的流量，当内容能够在站点内部外部发布时，一定要进行seo外链推广。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?-搜索引擎营销seo企业seo优化的最终目的是提高网站在搜索引擎中的排名，在短时间内给搜索引擎带来更多收益。搜索引擎蜘蛛是搜索引擎的搜索“目标”，每当搜索引擎访问一个站点时都会返回一份页面数据，被蜘蛛爬虫收录后，它就会根据抓取的页面对页面进行“优化”处理，只有蜘蛛喜欢的页面才会返回给搜索引擎。
搜索引擎优化是搜索引擎内部的一项内容，指的是让搜索引擎蜘蛛喜欢你站点，好好抓取这个站点，优化每个页面的seo页面的内容，站点内部页面的排名才会提高。seo是关于网站优化的内容，其中很重要的一点是内容原创性，这里说的内容必须要原创，且让网站抓取的页面不同于其他网站，才能从页面中获取更多的收益，一些网站内容仅仅是写在自己网站的一篇文章中，没有任何外链，文章没有价值，也会被搜索引擎删除。
当网站有了一定的seo基础时，就要开始进行搜索引擎优化。seo最重要的是外链，也就是说，当你已经达到一定的网站seo基础时，你再做seo就已经晚了，因为从你被蜘蛛抓取之后，搜索引擎就会抓取所有的页面，只有抓取了几百个页面的页面才能获取搜索引擎的认可。整体网站链接达到一定规模，你就可以采取站外链接推广。
seo优化基本分为三步，第一是seo重做网站内容，第二是页面进行外链推广，第三是搜索引擎友情链接推广。seo优化重做网站内容重做网站内容，这里又分为快照重建，通过文章的标题、图片、描述等进行链接修改，达到与他站点内容不一样的程度，也可以发一些新的内容。seo页面进行外链推广，你做过的内容，如果再次被搜索引擎收录，说明这个内容是受欢迎的，在以后网站中使用了这个内容，会有很大的影响，达到吸引蜘蛛阅读网站内容的作用。
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?-八维教育
seq搜索引擎优化至少包括那几步?-搜索引擎营销seo企业seo优化的最终目的是提高网站在搜索引擎中的排名，在短时间内给搜索引擎带来更多收益。搜索引擎蜘蛛是搜索引擎的搜索“目标”，每当搜索引擎访问一个站点时都会返回一份页面数据，被蜘蛛爬虫收录后，它就会根据抓取的页面对页面进行“优化”处理，只有蜘蛛喜欢的页面才会返回给搜索引擎。
搜索引擎优化是搜索引擎内部的一项内容，指的是让搜索引擎蜘蛛喜欢你站点，好好抓取这个站点，优化每个页面的seo页面的内容，站点内部页面的排名才会提高。seo是关于网站优化的内容，其中很重要的一点是内容原创性，这里说的内容必须要原创，且让网站抓取的页面不同于其他网站，才能从页面中获取更多的收益，一些网站内容仅仅是写在自己网站的一篇文章中，没有任何外链，文章没有价值，也会被搜索引擎删除。
当网站有了一定的seo基础时，就要开始进行搜索引擎优化。seo最重要的是外链，也就是说，当你已经达到一定的网站seo基础时，你再做seo就已经晚了，因为从你被蜘蛛抓取之后，搜索引擎就会抓取所有的页面，只有抓取了几百个页面的页面才能获取搜索引擎的认可。整体网站链接达到一定规模，你就可以采取站外链接推广。
seo优化基本分为三步，第一是seo重做网站内容，第二是页面进行外链推广，第三是搜索引擎友情链接推广。seo优化重做网站内容重做网站内容，这里又分为快照重建，通过文章的标题、图片、描述等进行链接修改，达到与他站点内容不一样的程度，也可以发一些新的内容。seo页面进行外链推广，你做过的内容，如果再次被搜索引擎收录，说明这个内容是受欢迎的，在以后网站中使用了这个内容，会有很大的影响，达到吸引蜘蛛阅读网站内容的作用。
seo友情链接推广，这个是最有效的推广方式，当网站被搜索引擎收录之后，就可以在网站中放置一些他站点的友情链接，或者是转载这个网站的内容。同一站点对他网站有引导作用，会获取其他网站的流量，当内容能够在站点内部外部发布时，一定要进行seo外链推广。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2022-06-17 06:00
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(图)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?seqexp引擎在query中链接和嵌入两种类型的目标页面。所有的seqexp引擎都包括seqexp部分，但不同的seqexp部分可以包括不同的。seqexp可以从几个页面中嵌入任何项目，或将从另一个页面中提取的搜索引擎结果与已提取结果重新链接。第三部分是seqexp内部的规则，可能是为针对查询生成语法的简单词组推导。
seqexp怎么用?collode由queryid生成queryid的将不再是有效搜索范围内的页面;seqexp在html文件中嵌入包含xml文件的文件。html文件应在标签中放置aboutreqexp和pages标签。在html文件中嵌入的每个引擎文件应分配一个域名。定义对象的seqexp名称。域名如：vccoveqexpress。
seqexp是解析器的一个客户端实例，完成与查询解析的过程。从aboutreqexp，pages标签中定义的结果集中创建匹配的目标页面。{“sit”，“retail”}的页面包含在目标列表中，并与{“sit”，“form”}或{“retail”}中的页面匹配。给所有想要嵌入到搜索引擎的目标页面指定htmlheader（“”），结果集依次由{“”，“”，“iframe”}和{“sit”，“form”}组成。
在seqexp中嵌入所有页面时没有必要的字符和参数，仅需要指定htmlheader中定义的名称和html标签。公用标签将会嵌入到这些页面之中。xmltags嵌入任何指定的网页。例如：{“images”}嵌入所有“images”标签中的网页。单个xml标签将仅嵌入(url="")中所定义的部分目标页面。
iframe嵌入所有指定指定iframe标签中的所有链接到另一个网页或页面的链接。iframe嵌入区别于单个标签，嵌入区域中的每个目标页面都是唯一的。所有iframe嵌入标签将添加到不同的目标页面。标签嵌入所有列表中的目标页面。所有标签中嵌入标签页的第一个标签，但seqexp_content不是标签的列表中的任何一个。
请注意，当匹配到单个标签时，它不包含在标签中。页面的所有单个标签都是唯一的，但不匹配name属性。seqexp标准使用静态的html标签（如{"title","page","type","tag","status","title","follow","name","site_name","link","link_text","link_blank","link_id","url","path","disabled","blank","page","title","content","rel。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?seqexp引擎在query中链接和嵌入两种类型的目标页面。所有的seqexp引擎都包括seqexp部分，但不同的seqexp部分可以包括不同的。seqexp可以从几个页面中嵌入任何项目，或将从另一个页面中提取的搜索引擎结果与已提取结果重新链接。第三部分是seqexp内部的规则，可能是为针对查询生成语法的简单词组推导。
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seqexp是解析器的一个客户端实例，完成与查询解析的过程。从aboutreqexp，pages标签中定义的结果集中创建匹配的目标页面。{“sit”，“retail”}的页面包含在目标列表中，并与{“sit”，“form”}或{“retail”}中的页面匹配。给所有想要嵌入到搜索引擎的目标页面指定htmlheader（“”），结果集依次由{“”，“”，“iframe”}和{“sit”，“form”}组成。
在seqexp中嵌入所有页面时没有必要的字符和参数，仅需要指定htmlheader中定义的名称和html标签。公用标签将会嵌入到这些页面之中。xmltags嵌入任何指定的网页。例如：{“images”}嵌入所有“images”标签中的网页。单个xml标签将仅嵌入(url="")中所定义的部分目标页面。
iframe嵌入所有指定指定iframe标签中的所有链接到另一个网页或页面的链接。iframe嵌入区别于单个标签，嵌入区域中的每个目标页面都是唯一的。所有iframe嵌入标签将添加到不同的目标页面。标签嵌入所有列表中的目标页面。所有标签中嵌入标签页的第一个标签，但seqexp_content不是标签的列表中的任何一个。
请注意，当匹配到单个标签时，它不包含在标签中。页面的所有单个标签都是唯一的，但不匹配name属性。seqexp标准使用静态的html标签（如{"title","page","type","tag","status","title","follow","name","site_name","link","link_text","link_blank","link_id","url","path","disabled","blank","page","title","content","rel。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(图)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?seqexp引擎在query中链接和嵌入两种类型的目标页面。所有的seqexp引擎都包括seqexp部分，但不同的seqexp部分可以包括不同的。seqexp可以从几个页面中嵌入任何项目，或将从另一个页面中提取的搜索引擎结果与已提取结果重新链接。第三部分是seqexp内部的规则，可能是为针对查询生成语法的简单词组推导。
seqexp怎么用?collode由queryid生成queryid的将不再是有效搜索范围内的页面;seqexp在html文件中嵌入包含xml文件的文件。html文件应在标签中放置aboutreqexp和pages标签。在html文件中嵌入的每个引擎文件应分配一个域名。定义对象的seqexp名称。域名如：vccoveqexpress。
seqexp是解析器的一个客户端实例，完成与查询解析的过程。从aboutreqexp，pages标签中定义的结果集中创建匹配的目标页面。{“sit”，“retail”}的页面包含在目标列表中，并与{“sit”，“form”}或{“retail”}中的页面匹配。给所有想要嵌入到搜索引擎的目标页面指定htmlheader（“”），结果集依次由{“”，“”，“iframe”}和{“sit”，“form”}组成。
在seqexp中嵌入所有页面时没有必要的字符和参数，仅需要指定htmlheader中定义的名称和html标签。公用标签将会嵌入到这些页面之中。xmltags嵌入任何指定的网页。例如：{“images”}嵌入所有“images”标签中的网页。单个xml标签将仅嵌入(url="")中所定义的部分目标页面。
iframe嵌入所有指定指定iframe标签中的所有链接到另一个网页或页面的链接。iframe嵌入区别于单个标签，嵌入区域中的每个目标页面都是唯一的。所有iframe嵌入标签将添加到不同的目标页面。标签嵌入所有列表中的目标页面。所有标签中嵌入标签页的第一个标签，但seqexp_content不是标签的列表中的任何一个。
请注意，当匹配到单个标签时，它不包含在标签中。页面的所有单个标签都是唯一的，但不匹配name属性。seqexp标准使用静态的html标签（如{"title","page","type","tag","status","title","follow","name","site_name","link","link_text","link_blank","link_id","url","path","disabled","blank","page","title","content","rel。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(应用query分析的几种方法和方法的区别？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 100 次浏览 • 2022-04-20 09:42
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(应用query分析的几种方法和方法的区别？)
一、背景
地图App的功能可以简单概括为定位、搜索、导航三个部分，解决了去哪里、去哪里、怎么去的问题。在高德地图的搜索场景中，输入为地理相关的搜索查询、用户位置、App表面等信息，输出为用户想要的POI。如何更准确地找到用户想要的兴趣点并提高满意度是评估搜索结果的最关键指标。
一个搜索引擎通常可以分为三个部分：查询分析、召回和排序。查询分析主要是尝试理解查询表达式的含义，为召回和排序提供指导。
地图搜索的查询分析不仅包括通用搜索下的分词、成分分析、同义词、纠错等通用NLP技术，还包括城市分析、wherewhat分析、路径规划分析。
一些常见地图场景中的查询意图表达如下：
查询分析是搜索引擎中的策略密集型场景，通常在 NLP 领域应用各种技术。地图场景中的查询分析只需要处理地理相关的文本，多样性不如网页搜索，看起来更简单。但是，地理文本通常比较短，大多数用户的需求只是少量的结果，对准确性的要求非常高。如何在地图场景下进行文本分析，提高搜索结果的质量，充满挑战。
二、整体技术框架
搜索架构
与一般的检索架构类似，地图的检索架构包括三个主要部分：查询分析、召回和排序。先验地，用户的输入信息可以理解为各种意图的表达，同时发出请求，试图获取检索结果。后验，当得到每个意图的检索结果时，综合判断，选出效果最好的。
查询分析过程
具体的意图理解可以分为基础查询分析和应用查询分析两部分。基础查询分析主要使用一些通用的NLP技术来理解查询，包括分析、成分分析、遗漏、同义词、纠错等。查询分析的应用主要针对地图场景中的具体问题，包括分析用户的目标城市，是否表达where+what，是否表达从A到B的路径规划需求等
整体技术演进
文本处理领域的整体技术演进经历了一个以规则为基础、逐步引入机器学习、全面应用机器学习的过程。由于搜索模块是高并发在线服务，因此引入深度模型的条件相对苛刻。但随着性能问题的逐步解决，我们逐渐从各个子方向引入深度学习技术，开展新一轮的效果。推广。
NLP技术近年来取得了快速发展。诸如bert、XLNet等模型相继霸榜。我们逐步统一每个查询分析子任务，使用统一的向量表示来表达用户需求，同时执行 seq2seq。在进一步提升多任务学习效果的基础上，还能保证系统不会过于臃肿。
本文介绍了高德地图搜索地理文本处理这几年相关技术的演进。我们将选取一些要点，分两部分介绍。最后一部分主要介绍了搜索引擎中一些常见的查询分析技术，包括纠错、改写和遗漏。下一部分重点介绍地图场景中独有的查询分析技术，包括城市分析、wherewhat分析、路径规划等。
三、通用查询分析技术演进
3.1 更正
在搜索引擎中，用户输入的搜索词（查询）经常拼写错误。如果直接检索错误的查询，将无法得到用户想要的结果。因此，无论是通用搜索引擎还是垂直搜索引擎，都会对用户的查询进行修正，最大概率获得用户想要搜索的查询。
在目前的地图搜索中，大约有6%-10%的用户请求会出现输入错误，因此查询纠错是地图搜索中非常重要的一个模块，可以大大提升用户的搜索体验。
在搜索引擎中，低频和中长尾问题往往难以解决，也是纠错模块面临的主要问题。另外，地图搜索和一般搜索有明显的区别。地图搜索查询更加结构化，查询中的片段往往收录一定的位置信息。如何利用好查询中的结构化信息，更好地识别用户意图，是地图纠错的独特挑战。
(1)拼音相同或相似，例如：盘桥物流园-盘桥物流园
(2)字体类似，例如：河北茂里-河北昌黎
(3)多个字符或缺少字符，例如：泉州周定界-泉州定界
原纠错模块包括多种召回方法，如：
拼音纠错：主要解决短查询的拼音纠错问题。拼音完全一样或模糊的声音被用作纠错候选。
拼写纠错：又称形近字纠错。通过遍历和替换 shape 和 near 词，使用查询热度过滤，添加候选词。
组合纠错：通过翻译模型进行纠错和替换，资源主要是通过查询对齐挖掘出来的各种替换资源。
组合纠错翻译模型计算公式：
其中 p(f) 是语言模型，p(f|e) 是替换模型。
问题1：召回方法有缺陷。目前查询纠错模块主要的召回策略包括拼音召回、字形召回和替换资源召回。对于低频情况，求解能力有限。
问题2：排序方式不合理。纠错按照召回方式分成几个独立的模块，分别完成相应的召回和排序，不合理。
改造一：基于空间关系的实体纠错
原来的纠错主要是基于用户会话挖掘段来替换资源，所以解决低频问题的能力有限。但长尾问题往往集中在低频，所以低频问题是当前的痛点。
地图搜索与一般搜索引擎的一个很大区别是地图搜索查询更加结构化，例如北京市朝阳区芙蓉街10号首凯广场。我们可以对查询（即地图中的成分分析的工作）进行结构分割，以获得这样一个带有类别的结构化描述。北京【市】朝阳区【区县】芙蓉街【路】10号【门地址后缀】首开广场【一般实体】。
同时我们拥有权威地理知识数据，利用权威地理实体数据库构建前缀树+后缀树索引库，提取疑似纠错部分在索引库中进行拉链召回，并使用实体数据库的逻辑隶属关系，过滤纠错结果。实践表明，该方法对低频分区或实体错误有明显效果。
基于部首的字形相似度计算
在上面提到的排序策略中，字形的编辑距离作为排序的一个重要特征。这里我们开发了一种基于根的字形相似度计算策略，对于编辑距离的计算更加精细和准确。汉字信息包括汉字的根分词表和汉字的笔划数。
将一个汉字拆分成多个部首，找出两个汉字的共同部首，根据共同部首的笔画数计算相连字的相似度。
型号选择
对于这个排序问题，这里我们参考业界的做法，使用pair-wise-based gbrank进行模型训练。
示例构造
通过在线输出结合人工审核构建样本。
特征构建
(1) 语义特征。如统计语言模型。
(2)热门功能。pv、点击等
(3)基本特征。编辑距离、分词和作文特征、累积分布特征等。
这样解决了纠错模块的两个痛点，一是地图场景中的大部分低频纠错问题。二是重构模块流程，将召回与排序解耦，充分发挥各个召回环节的作用。召回方法更新后，只需要重新训练排序模型，使模块更加合理，为后续的深度模型升级打下基础。良好的基础。后来在这个框架下，我们通过深度模型对seq2seq进行纠错和召回，取得了进一步的收益。
3.2 重写
作为查询转换方式的纠错召回策略有很多局限性。对于一些非典型的查询转换表达式，策略上存在差距。例如query=永城市新农村合作办，目标POI为永城市新农村合作服务大厅。用户的低频查询往往得不到很好的搜索效果，但其实用户描述的语义与主poi的高频查询类似。
这里我们提出了查询重写的思路，可以将低频查询重写为语义相近的高频查询，更好地满足用户需求的表达。
这是一个从头开始的实现。用户表达的查询多种多样，显然用规则来表达是取之不尽的。直观的想法是通过向量进行召回，但是向量召回的方式很可能过于笼统，不适合地图场景的检索。这些都是在实践过程中需要考虑的问题。
程序
整个方案包括三个阶段：召回、排序和过滤。
我们研究了几种句子向量表示的方法，选择了SIF（Smooth Inverse Frequency），算法简单，效果和性能可与CNN和RNN媲美。向量召回可以使用开源的Faiss向量搜索引擎，这里我们使用性能更好的阿里内部的向量搜索引擎。
原创查询和高频查询候选集，计算语义相似度，选取语义相似度的TOPK，人工标注训练样本。
特征构建
1.基本文字特征
2.编辑距离
3.组合功能
型号选择
使用 xgboost 进行分数回归
过滤阶段
通过向量召回对查询的过度泛化非常严重。为了能够在地图场景中应用它，添加了对齐模型。使用了两种统计对齐模型，giza 和 fastalign。实验表明两者的效果差不多，但是fastalign在性能上比giza好，所以选择了fastalign。
召回结果通过对齐概率和未对齐概率进一步过滤，得到精度相对较高的结果。
查询重写填补了原查询分析模块中一些低频表达式无法满足的空白。与同义词或纠错的显式查询变换表达不同，句子的向量表示是相似查询的隐式表达。相应的优势。
向量表示和召回也是逐步应用深度学习模型的尝试。同义词、重写和纠错是地图中查询转换的三种主要方式。过去，他们在地图模块中相对分散，各司其职，会有重叠的部分。在后续的迭代升级中，我们引入了统一的查询转换模型进行转换。在取得收益的同时，我们也摆脱了过去很多规则和模型耦合带来的历史包袱。
3.省略2个
在地图搜索场景中，有很多查询收录无效词。如果您尝试调用所有查询，则可能无法调用有效结果。例如，厦门市搜索“仙侯brt站湖里区仙侯高科技园区新捷创运营中心11楼1101室”。这需要检索意图。在没有明显转义的情况下，核心词用于召回目标poi候选集，可以在搜索结果无果或召回率较差时补充召回。
在省略判断的过程中存在先验和后验平衡问题。省略意图是先验判断，但预期结果是能够有效召回POI，这与POI召回领域的状态密切相关。如何在策略设计的过程中保持先验的一致性，同时在后验POI中获得较好的结果，是省略模块的难点。
原来的elision模块主要是基于规则的，而规则依赖的主要特征是上游组件分析特征。由于基于规则的拟合，模型效果的优化空间很大。此外，由于对成分分析的依赖性强，模型的鲁棒性较差。
技术改造
省略模块的改造主要完成了规则到crf模型的升级，同时也离线应用深度学习模型辅助生成样本。
识别查询的哪些部分是核心，哪些部分可以省略是一个序列标注问题。在浅层模型的选择上，很明显我们使用的是crf模型。
特征构建
术语特征。使用加权特征、词性、先验字典特征等。
成分特征。仍在使用组件分析中的功能。
统计特征。统计段的左右边界熵、城市分布熵等，通过binning离散化。
示例构造
在项目的第一阶段，我们采用在线策略粗打和外包精打的方法，构建了10000级样本进行crf模型训练。
但是，省略查询的多样性非常高，使用10000个级别的样本是不够的。在在线模型不能快速应用深度模型的情况下，我们使用boostraping方法来利用深度模型的泛化能力。线下搭建 大量样本。
使用这种方法，样本可以很容易地从几万扩大到几百万，我们仍然使用crf模型进行训练和在线应用。
在省略模块的过程中，我们完成了从规则到机器学习的升级，并引入了组件以外的特性来提高模型的鲁棒性。同时，利用离线深度学习进行样本构建的循环，提高了样本的多样性，使模型更接近crf的天花板。
在深度模型的后续建模中，我们逐渐摆脱了对成分分析特征的依赖，直接将query建模到hit poi core，构建了大量样本，取得了进一步的收益。 查看全部
一、背景
地图App的功能可以简单概括为定位、搜索、导航三个部分，解决了去哪里、去哪里、怎么去的问题。在高德地图的搜索场景中，输入为地理相关的搜索查询、用户位置、App表面等信息，输出为用户想要的POI。如何更准确地找到用户想要的兴趣点并提高满意度是评估搜索结果的最关键指标。
一个搜索引擎通常可以分为三个部分：查询分析、召回和排序。查询分析主要是尝试理解查询表达式的含义，为召回和排序提供指导。
地图搜索的查询分析不仅包括通用搜索下的分词、成分分析、同义词、纠错等通用NLP技术，还包括城市分析、wherewhat分析、路径规划分析。
一些常见地图场景中的查询意图表达如下：
查询分析是搜索引擎中的策略密集型场景，通常在 NLP 领域应用各种技术。地图场景中的查询分析只需要处理地理相关的文本，多样性不如网页搜索，看起来更简单。但是，地理文本通常比较短，大多数用户的需求只是少量的结果，对准确性的要求非常高。如何在地图场景下进行文本分析，提高搜索结果的质量，充满挑战。
二、整体技术框架
搜索架构
与一般的检索架构类似，地图的检索架构包括三个主要部分：查询分析、召回和排序。先验地，用户的输入信息可以理解为各种意图的表达，同时发出请求，试图获取检索结果。后验，当得到每个意图的检索结果时，综合判断，选出效果最好的。
查询分析过程
具体的意图理解可以分为基础查询分析和应用查询分析两部分。基础查询分析主要使用一些通用的NLP技术来理解查询，包括分析、成分分析、遗漏、同义词、纠错等。查询分析的应用主要针对地图场景中的具体问题，包括分析用户的目标城市，是否表达where+what，是否表达从A到B的路径规划需求等
整体技术演进
文本处理领域的整体技术演进经历了一个以规则为基础、逐步引入机器学习、全面应用机器学习的过程。由于搜索模块是高并发在线服务，因此引入深度模型的条件相对苛刻。但随着性能问题的逐步解决，我们逐渐从各个子方向引入深度学习技术，开展新一轮的效果。推广。
NLP技术近年来取得了快速发展。诸如bert、XLNet等模型相继霸榜。我们逐步统一每个查询分析子任务，使用统一的向量表示来表达用户需求，同时执行 seq2seq。在进一步提升多任务学习效果的基础上，还能保证系统不会过于臃肿。
本文介绍了高德地图搜索地理文本处理这几年相关技术的演进。我们将选取一些要点，分两部分介绍。最后一部分主要介绍了搜索引擎中一些常见的查询分析技术，包括纠错、改写和遗漏。下一部分重点介绍地图场景中独有的查询分析技术，包括城市分析、wherewhat分析、路径规划等。
三、通用查询分析技术演进
3.1 更正
在搜索引擎中，用户输入的搜索词（查询）经常拼写错误。如果直接检索错误的查询，将无法得到用户想要的结果。因此，无论是通用搜索引擎还是垂直搜索引擎，都会对用户的查询进行修正，最大概率获得用户想要搜索的查询。
在目前的地图搜索中，大约有6%-10%的用户请求会出现输入错误，因此查询纠错是地图搜索中非常重要的一个模块，可以大大提升用户的搜索体验。
在搜索引擎中，低频和中长尾问题往往难以解决，也是纠错模块面临的主要问题。另外，地图搜索和一般搜索有明显的区别。地图搜索查询更加结构化，查询中的片段往往收录一定的位置信息。如何利用好查询中的结构化信息，更好地识别用户意图，是地图纠错的独特挑战。
(1)拼音相同或相似，例如：盘桥物流园-盘桥物流园
(2)字体类似，例如：河北茂里-河北昌黎
(3)多个字符或缺少字符，例如：泉州周定界-泉州定界
原纠错模块包括多种召回方法，如：
拼音纠错：主要解决短查询的拼音纠错问题。拼音完全一样或模糊的声音被用作纠错候选。
拼写纠错：又称形近字纠错。通过遍历和替换 shape 和 near 词，使用查询热度过滤，添加候选词。
组合纠错：通过翻译模型进行纠错和替换，资源主要是通过查询对齐挖掘出来的各种替换资源。
组合纠错翻译模型计算公式：
其中 p(f) 是语言模型，p(f|e) 是替换模型。
问题1：召回方法有缺陷。目前查询纠错模块主要的召回策略包括拼音召回、字形召回和替换资源召回。对于低频情况，求解能力有限。
问题2：排序方式不合理。纠错按照召回方式分成几个独立的模块，分别完成相应的召回和排序，不合理。
改造一：基于空间关系的实体纠错
原来的纠错主要是基于用户会话挖掘段来替换资源，所以解决低频问题的能力有限。但长尾问题往往集中在低频，所以低频问题是当前的痛点。
地图搜索与一般搜索引擎的一个很大区别是地图搜索查询更加结构化，例如北京市朝阳区芙蓉街10号首凯广场。我们可以对查询（即地图中的成分分析的工作）进行结构分割，以获得这样一个带有类别的结构化描述。北京【市】朝阳区【区县】芙蓉街【路】10号【门地址后缀】首开广场【一般实体】。
同时我们拥有权威地理知识数据，利用权威地理实体数据库构建前缀树+后缀树索引库，提取疑似纠错部分在索引库中进行拉链召回，并使用实体数据库的逻辑隶属关系，过滤纠错结果。实践表明，该方法对低频分区或实体错误有明显效果。
基于部首的字形相似度计算
在上面提到的排序策略中，字形的编辑距离作为排序的一个重要特征。这里我们开发了一种基于根的字形相似度计算策略，对于编辑距离的计算更加精细和准确。汉字信息包括汉字的根分词表和汉字的笔划数。
将一个汉字拆分成多个部首，找出两个汉字的共同部首，根据共同部首的笔画数计算相连字的相似度。
型号选择
对于这个排序问题，这里我们参考业界的做法，使用pair-wise-based gbrank进行模型训练。
示例构造
通过在线输出结合人工审核构建样本。
特征构建
(1) 语义特征。如统计语言模型。
(2)热门功能。pv、点击等
(3)基本特征。编辑距离、分词和作文特征、累积分布特征等。
这样解决了纠错模块的两个痛点，一是地图场景中的大部分低频纠错问题。二是重构模块流程，将召回与排序解耦，充分发挥各个召回环节的作用。召回方法更新后，只需要重新训练排序模型，使模块更加合理，为后续的深度模型升级打下基础。良好的基础。后来在这个框架下，我们通过深度模型对seq2seq进行纠错和召回，取得了进一步的收益。
3.2 重写
作为查询转换方式的纠错召回策略有很多局限性。对于一些非典型的查询转换表达式，策略上存在差距。例如query=永城市新农村合作办，目标POI为永城市新农村合作服务大厅。用户的低频查询往往得不到很好的搜索效果，但其实用户描述的语义与主poi的高频查询类似。
这里我们提出了查询重写的思路，可以将低频查询重写为语义相近的高频查询，更好地满足用户需求的表达。
这是一个从头开始的实现。用户表达的查询多种多样，显然用规则来表达是取之不尽的。直观的想法是通过向量进行召回，但是向量召回的方式很可能过于笼统，不适合地图场景的检索。这些都是在实践过程中需要考虑的问题。
程序
整个方案包括三个阶段：召回、排序和过滤。
我们研究了几种句子向量表示的方法，选择了SIF（Smooth Inverse Frequency），算法简单，效果和性能可与CNN和RNN媲美。向量召回可以使用开源的Faiss向量搜索引擎，这里我们使用性能更好的阿里内部的向量搜索引擎。
原创查询和高频查询候选集，计算语义相似度，选取语义相似度的TOPK，人工标注训练样本。
特征构建
1.基本文字特征
2.编辑距离
3.组合功能
型号选择
使用 xgboost 进行分数回归
过滤阶段
通过向量召回对查询的过度泛化非常严重。为了能够在地图场景中应用它，添加了对齐模型。使用了两种统计对齐模型，giza 和 fastalign。实验表明两者的效果差不多，但是fastalign在性能上比giza好，所以选择了fastalign。
召回结果通过对齐概率和未对齐概率进一步过滤，得到精度相对较高的结果。
查询重写填补了原查询分析模块中一些低频表达式无法满足的空白。与同义词或纠错的显式查询变换表达不同，句子的向量表示是相似查询的隐式表达。相应的优势。
向量表示和召回也是逐步应用深度学习模型的尝试。同义词、重写和纠错是地图中查询转换的三种主要方式。过去，他们在地图模块中相对分散，各司其职，会有重叠的部分。在后续的迭代升级中，我们引入了统一的查询转换模型进行转换。在取得收益的同时，我们也摆脱了过去很多规则和模型耦合带来的历史包袱。
3.省略2个
在地图搜索场景中，有很多查询收录无效词。如果您尝试调用所有查询，则可能无法调用有效结果。例如，厦门市搜索“仙侯brt站湖里区仙侯高科技园区新捷创运营中心11楼1101室”。这需要检索意图。在没有明显转义的情况下，核心词用于召回目标poi候选集，可以在搜索结果无果或召回率较差时补充召回。
在省略判断的过程中存在先验和后验平衡问题。省略意图是先验判断，但预期结果是能够有效召回POI，这与POI召回领域的状态密切相关。如何在策略设计的过程中保持先验的一致性，同时在后验POI中获得较好的结果，是省略模块的难点。
原来的elision模块主要是基于规则的，而规则依赖的主要特征是上游组件分析特征。由于基于规则的拟合，模型效果的优化空间很大。此外，由于对成分分析的依赖性强，模型的鲁棒性较差。
技术改造
省略模块的改造主要完成了规则到crf模型的升级，同时也离线应用深度学习模型辅助生成样本。
识别查询的哪些部分是核心，哪些部分可以省略是一个序列标注问题。在浅层模型的选择上，很明显我们使用的是crf模型。
特征构建
术语特征。使用加权特征、词性、先验字典特征等。
成分特征。仍在使用组件分析中的功能。
统计特征。统计段的左右边界熵、城市分布熵等，通过binning离散化。
示例构造
在项目的第一阶段，我们采用在线策略粗打和外包精打的方法，构建了10000级样本进行crf模型训练。
但是，省略查询的多样性非常高，使用10000个级别的样本是不够的。在在线模型不能快速应用深度模型的情况下，我们使用boostraping方法来利用深度模型的泛化能力。线下搭建 大量样本。
使用这种方法，样本可以很容易地从几万扩大到几百万，我们仍然使用crf模型进行训练和在线应用。
在省略模块的过程中，我们完成了从规则到机器学习的升级，并引入了组件以外的特性来提高模型的鲁棒性。同时，利用离线深度学习进行样本构建的循环，提高了样本的多样性，使模型更接近crf的天花板。
在深度模型的后续建模中，我们逐渐摆脱了对成分分析特征的依赖，直接将query建模到hit poi core，构建了大量样本，取得了进一步的收益。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(应用query分析的几种方法和方法的区别？)
一、背景
地图App的功能可以简单概括为定位、搜索、导航三个部分，解决了去哪里、去哪里、怎么去的问题。在高德地图的搜索场景中，输入为地理相关的搜索查询、用户位置、App表面等信息，输出为用户想要的POI。如何更准确地找到用户想要的兴趣点并提高满意度是评估搜索结果的最关键指标。
一个搜索引擎通常可以分为三个部分：查询分析、召回和排序。查询分析主要是尝试理解查询表达式的含义，为召回和排序提供指导。
地图搜索的查询分析不仅包括通用搜索下的分词、成分分析、同义词、纠错等通用NLP技术，还包括城市分析、wherewhat分析、路径规划分析。
一些常见地图场景中的查询意图表达如下：
查询分析是搜索引擎中的策略密集型场景，通常在 NLP 领域应用各种技术。地图场景中的查询分析只需要处理地理相关的文本，多样性不如网页搜索，看起来更简单。但是，地理文本通常比较短，大多数用户的需求只是少量的结果，对准确性的要求非常高。如何在地图场景下进行文本分析，提高搜索结果的质量，充满挑战。
二、整体技术框架
搜索架构
与一般的检索架构类似，地图的检索架构包括三个主要部分：查询分析、召回和排序。先验地，用户的输入信息可以理解为各种意图的表达，同时发出请求，试图获取检索结果。后验，当得到每个意图的检索结果时，综合判断，选出效果最好的。
查询分析过程
具体的意图理解可以分为基础查询分析和应用查询分析两部分。基础查询分析主要使用一些通用的NLP技术来理解查询，包括分析、成分分析、遗漏、同义词、纠错等。查询分析的应用主要针对地图场景中的具体问题，包括分析用户的目标城市，是否表达where+what，是否表达从A到B的路径规划需求等
整体技术演进
文本处理领域的整体技术演进经历了一个以规则为基础、逐步引入机器学习、全面应用机器学习的过程。由于搜索模块是高并发在线服务，因此引入深度模型的条件相对苛刻。但随着性能问题的逐步解决，我们逐渐从各个子方向引入深度学习技术，开展新一轮的效果。推广。
NLP技术近年来取得了快速发展。诸如bert、XLNet等模型相继霸榜。我们逐步统一每个查询分析子任务，使用统一的向量表示来表达用户需求，同时执行 seq2seq。在进一步提升多任务学习效果的基础上，还能保证系统不会过于臃肿。
本文介绍了高德地图搜索地理文本处理这几年相关技术的演进。我们将选取一些要点，分两部分介绍。最后一部分主要介绍了搜索引擎中一些常见的查询分析技术，包括纠错、改写和遗漏。下一部分重点介绍地图场景中独有的查询分析技术，包括城市分析、wherewhat分析、路径规划等。
三、通用查询分析技术演进
3.1 更正
在搜索引擎中，用户输入的搜索词（查询）经常拼写错误。如果直接检索错误的查询，将无法得到用户想要的结果。因此，无论是通用搜索引擎还是垂直搜索引擎，都会对用户的查询进行修正，最大概率获得用户想要搜索的查询。
在目前的地图搜索中，大约有6%-10%的用户请求会出现输入错误，因此查询纠错是地图搜索中非常重要的一个模块，可以大大提升用户的搜索体验。
在搜索引擎中，低频和中长尾问题往往难以解决，也是纠错模块面临的主要问题。另外，地图搜索和一般搜索有明显的区别。地图搜索查询更加结构化，查询中的片段往往收录一定的位置信息。如何利用好查询中的结构化信息，更好地识别用户意图，是地图纠错的独特挑战。
(1)拼音相同或相似，例如：盘桥物流园-盘桥物流园
(2)字体类似，例如：河北茂里-河北昌黎
(3)多个字符或缺少字符，例如：泉州周定界-泉州定界
原纠错模块包括多种召回方法，如：
拼音纠错：主要解决短查询的拼音纠错问题。拼音完全一样或模糊的声音被用作纠错候选。
拼写纠错：又称形近字纠错。通过遍历和替换 shape 和 near 词，使用查询热度过滤，添加候选词。
组合纠错：通过翻译模型进行纠错和替换，资源主要是通过查询对齐挖掘出来的各种替换资源。
组合纠错翻译模型计算公式：
其中 p(f) 是语言模型，p(f|e) 是替换模型。
问题1：召回方法有缺陷。目前查询纠错模块主要的召回策略包括拼音召回、字形召回和替换资源召回。对于低频情况，求解能力有限。
问题2：排序方式不合理。纠错按照召回方式分成几个独立的模块，分别完成相应的召回和排序，不合理。
改造一：基于空间关系的实体纠错
原来的纠错主要是基于用户会话挖掘段来替换资源，所以解决低频问题的能力有限。但长尾问题往往集中在低频，所以低频问题是当前的痛点。
地图搜索与一般搜索引擎的一个很大区别是地图搜索查询更加结构化，例如北京市朝阳区芙蓉街10号首凯广场。我们可以对查询（即地图中的成分分析的工作）进行结构分割，以获得这样一个带有类别的结构化描述。北京【市】朝阳区【区县】芙蓉街【路】10号【门地址后缀】首开广场【一般实体】。
同时我们拥有权威地理知识数据，利用权威地理实体数据库构建前缀树+后缀树索引库，提取疑似纠错部分在索引库中进行拉链召回，并使用实体数据库的逻辑隶属关系，过滤纠错结果。实践表明，该方法对低频分区或实体错误有明显效果。
基于部首的字形相似度计算
在上面提到的排序策略中，字形的编辑距离作为排序的一个重要特征。这里我们开发了一种基于根的字形相似度计算策略，对于编辑距离的计算更加精细和准确。汉字信息包括汉字的根分词表和汉字的笔划数。
将一个汉字拆分成多个部首，找出两个汉字的共同部首，根据共同部首的笔画数计算相连字的相似度。
型号选择
对于这个排序问题，这里我们参考业界的做法，使用pair-wise-based gbrank进行模型训练。
示例构造
通过在线输出结合人工审核构建样本。
特征构建
(1) 语义特征。如统计语言模型。
(2)热门功能。pv、点击等
(3)基本特征。编辑距离、分词和作文特征、累积分布特征等。
这样解决了纠错模块的两个痛点，一是地图场景中的大部分低频纠错问题。二是重构模块流程，将召回与排序解耦，充分发挥各个召回环节的作用。召回方法更新后，只需要重新训练排序模型，使模块更加合理，为后续的深度模型升级打下基础。良好的基础。后来在这个框架下，我们通过深度模型对seq2seq进行纠错和召回，取得了进一步的收益。
3.2 重写
作为查询转换方式的纠错召回策略有很多局限性。对于一些非典型的查询转换表达式，策略上存在差距。例如query=永城市新农村合作办，目标POI为永城市新农村合作服务大厅。用户的低频查询往往得不到很好的搜索效果，但其实用户描述的语义与主poi的高频查询类似。
这里我们提出了查询重写的思路，可以将低频查询重写为语义相近的高频查询，更好地满足用户需求的表达。
这是一个从头开始的实现。用户表达的查询多种多样，显然用规则来表达是取之不尽的。直观的想法是通过向量进行召回，但是向量召回的方式很可能过于笼统，不适合地图场景的检索。这些都是在实践过程中需要考虑的问题。
程序
整个方案包括三个阶段：召回、排序和过滤。
我们研究了几种句子向量表示的方法，选择了SIF（Smooth Inverse Frequency），算法简单，效果和性能可与CNN和RNN媲美。向量召回可以使用开源的Faiss向量搜索引擎，这里我们使用性能更好的阿里内部的向量搜索引擎。
原创查询和高频查询候选集，计算语义相似度，选取语义相似度的TOPK，人工标注训练样本。
特征构建
1.基本文字特征
2.编辑距离
3.组合功能
型号选择
使用 xgboost 进行分数回归
过滤阶段
通过向量召回对查询的过度泛化非常严重。为了能够在地图场景中应用它，添加了对齐模型。使用了两种统计对齐模型，giza 和 fastalign。实验表明两者的效果差不多，但是fastalign在性能上比giza好，所以选择了fastalign。
召回结果通过对齐概率和未对齐概率进一步过滤，得到精度相对较高的结果。
查询重写填补了原查询分析模块中一些低频表达式无法满足的空白。与同义词或纠错的显式查询变换表达不同，句子的向量表示是相似查询的隐式表达。相应的优势。
向量表示和召回也是逐步应用深度学习模型的尝试。同义词、重写和纠错是地图中查询转换的三种主要方式。过去，他们在地图模块中相对分散，各司其职，会有重叠的部分。在后续的迭代升级中，我们引入了统一的查询转换模型进行转换。在取得收益的同时，我们也摆脱了过去很多规则和模型耦合带来的历史包袱。
3.省略2个
在地图搜索场景中，有很多查询收录无效词。如果您尝试调用所有查询，则可能无法调用有效结果。例如，厦门市搜索“仙侯brt站湖里区仙侯高科技园区新捷创运营中心11楼1101室”。这需要检索意图。在没有明显转义的情况下，核心词用于召回目标poi候选集，可以在搜索结果无果或召回率较差时补充召回。
在省略判断的过程中存在先验和后验平衡问题。省略意图是先验判断，但预期结果是能够有效召回POI，这与POI召回领域的状态密切相关。如何在策略设计的过程中保持先验的一致性，同时在后验POI中获得较好的结果，是省略模块的难点。
原来的elision模块主要是基于规则的，而规则依赖的主要特征是上游组件分析特征。由于基于规则的拟合，模型效果的优化空间很大。此外，由于对成分分析的依赖性强，模型的鲁棒性较差。
技术改造
省略模块的改造主要完成了规则到crf模型的升级，同时也离线应用深度学习模型辅助生成样本。
识别查询的哪些部分是核心，哪些部分可以省略是一个序列标注问题。在浅层模型的选择上，很明显我们使用的是crf模型。
特征构建
术语特征。使用加权特征、词性、先验字典特征等。
成分特征。仍在使用组件分析中的功能。
统计特征。统计段的左右边界熵、城市分布熵等，通过binning离散化。
示例构造
在项目的第一阶段，我们采用在线策略粗打和外包精打的方法，构建了10000级样本进行crf模型训练。
但是，省略查询的多样性非常高，使用10000个级别的样本是不够的。在在线模型不能快速应用深度模型的情况下，我们使用boostraping方法来利用深度模型的泛化能力。线下搭建 大量样本。
使用这种方法，样本可以很容易地从几万扩大到几百万，我们仍然使用crf模型进行训练和在线应用。
在省略模块的过程中，我们完成了从规则到机器学习的升级，并引入了组件以外的特性来提高模型的鲁棒性。同时，利用离线深度学习进行样本构建的循环，提高了样本的多样性，使模型更接近crf的天花板。
在深度模型的后续建模中，我们逐渐摆脱了对成分分析特征的依赖，直接将query建模到hit poi core，构建了大量样本，取得了进一步的收益。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(7个搜索引擎优化中过份担心的问题，你知道吗？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 81 次浏览 • 2022-04-18 12:15
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(7个搜索引擎优化中过份担心的问题，你知道吗？)
在很多关于搜索引擎优化（SEO）的文章中，都提到了搜索引擎优化必须做的事情和不能出错的事情，还有一些问题过于担心，这些因素对搜索引擎优化（SEO）。) 影响不大，但受到了太多的关注。下面将引用Stoney deGeyter文章的观点和一位新竞争的网络营销管理顾问()的经验，列出搜索引擎优化中过度关注的7个问题。
(1） 太关注第一名了！
你还在为网站能不能排第一而烦恼吗？名列前茅固然是好事，但当你排在第四或第五的时候，就和第一名差不多了。与其花精力去争取“第一”，不如想想是否还有更多需要关注和改进的问题。比如提高网站的质量和服务？网站 的转化率和易用性？
我们听说很多中小企业认为只有排名第一才能增加流量。事实上，社区网络的普及随时为中小企业提供了越来越多的其他广告方式。另外，用户的搜索行为非常分散是的，仅仅靠几个关键词很难达到好的排名。它必须以系统和全面的关键字内容思想为指导。
（2）被公关价值观所困扰
网站PR值其实只是一个参考，网上有很多文章表示不能准确反映一切。网站的PG值真的那么重要吗？把网站PR值从3提高到6是不是要花很多功夫？答案是不。
PR 显示的是效果，而不是效果的原因。将精力集中在公关上并没有太大的不同。很多大流量的网站PR值不高，但是如果你专注于打造一个有价值的网站，让别人知道这个网站值得链接，那么你的PR值网站的用户会一点一点的增加，网站用户不会因为PR值高的客户而转化，但是这个转化是基于网站的质量。
（3）被其他搜索引擎排名弄糊涂了
在国外，谷歌（Google）搜索引擎是绝对主流，而在中国则是百度。以下搜索引擎的排名是否也困扰着你？虽然不同的搜索引擎有不同的算法和算法，它们是相似的，但是关键词是一样的，也就是说，只要网站的质量好，不管用哪个搜索引擎，都会流行. 您不需要为每个搜索引擎优化每个不同的页面，SEO 也不必这样做。
我们将在下一篇文章文章“7 SEO关注（第2部分）”中继续讨论搜索引擎优化中的其余问题。
来源：作者：新竞争力加入时间：2007-11-14 查看全部
在很多关于搜索引擎优化（SEO）的文章中，都提到了搜索引擎优化必须做的事情和不能出错的事情，还有一些问题过于担心，这些因素对搜索引擎优化（SEO）。) 影响不大，但受到了太多的关注。下面将引用Stoney deGeyter文章的观点和一位新竞争的网络营销管理顾问()的经验，列出搜索引擎优化中过度关注的7个问题。
(1） 太关注第一名了！
你还在为网站能不能排第一而烦恼吗？名列前茅固然是好事，但当你排在第四或第五的时候，就和第一名差不多了。与其花精力去争取“第一”，不如想想是否还有更多需要关注和改进的问题。比如提高网站的质量和服务？网站 的转化率和易用性？
我们听说很多中小企业认为只有排名第一才能增加流量。事实上，社区网络的普及随时为中小企业提供了越来越多的其他广告方式。另外，用户的搜索行为非常分散是的，仅仅靠几个关键词很难达到好的排名。它必须以系统和全面的关键字内容思想为指导。
（2）被公关价值观所困扰
网站PR值其实只是一个参考，网上有很多文章表示不能准确反映一切。网站的PG值真的那么重要吗？把网站PR值从3提高到6是不是要花很多功夫？答案是不。
PR 显示的是效果，而不是效果的原因。将精力集中在公关上并没有太大的不同。很多大流量的网站PR值不高，但是如果你专注于打造一个有价值的网站，让别人知道这个网站值得链接，那么你的PR值网站的用户会一点一点的增加，网站用户不会因为PR值高的客户而转化，但是这个转化是基于网站的质量。
（3）被其他搜索引擎排名弄糊涂了
在国外，谷歌（Google）搜索引擎是绝对主流，而在中国则是百度。以下搜索引擎的排名是否也困扰着你？虽然不同的搜索引擎有不同的算法和算法，它们是相似的，但是关键词是一样的，也就是说，只要网站的质量好，不管用哪个搜索引擎，都会流行. 您不需要为每个搜索引擎优化每个不同的页面，SEO 也不必这样做。
我们将在下一篇文章文章“7 SEO关注（第2部分）”中继续讨论搜索引擎优化中的其余问题。
来源：作者：新竞争力加入时间：2007-11-14 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(7个搜索引擎优化中过份担心的问题，你知道吗？)
在很多关于搜索引擎优化（SEO）的文章中，都提到了搜索引擎优化必须做的事情和不能出错的事情，还有一些问题过于担心，这些因素对搜索引擎优化（SEO）。) 影响不大，但受到了太多的关注。下面将引用Stoney deGeyter文章的观点和一位新竞争的网络营销管理顾问()的经验，列出搜索引擎优化中过度关注的7个问题。
(1） 太关注第一名了！
你还在为网站能不能排第一而烦恼吗？名列前茅固然是好事，但当你排在第四或第五的时候，就和第一名差不多了。与其花精力去争取“第一”，不如想想是否还有更多需要关注和改进的问题。比如提高网站的质量和服务？网站 的转化率和易用性？
我们听说很多中小企业认为只有排名第一才能增加流量。事实上，社区网络的普及随时为中小企业提供了越来越多的其他广告方式。另外，用户的搜索行为非常分散是的，仅仅靠几个关键词很难达到好的排名。它必须以系统和全面的关键字内容思想为指导。
（2）被公关价值观所困扰
网站PR值其实只是一个参考，网上有很多文章表示不能准确反映一切。网站的PG值真的那么重要吗？把网站PR值从3提高到6是不是要花很多功夫？答案是不。
PR 显示的是效果，而不是效果的原因。将精力集中在公关上并没有太大的不同。很多大流量的网站PR值不高，但是如果你专注于打造一个有价值的网站，让别人知道这个网站值得链接，那么你的PR值网站的用户会一点一点的增加，网站用户不会因为PR值高的客户而转化，但是这个转化是基于网站的质量。
（3）被其他搜索引擎排名弄糊涂了
在国外，谷歌（Google）搜索引擎是绝对主流，而在中国则是百度。以下搜索引擎的排名是否也困扰着你？虽然不同的搜索引擎有不同的算法和算法，它们是相似的，但是关键词是一样的，也就是说，只要网站的质量好，不管用哪个搜索引擎，都会流行. 您不需要为每个搜索引擎优化每个不同的页面，SEO 也不必这样做。
我们将在下一篇文章文章“7 SEO关注（第2部分）”中继续讨论搜索引擎优化中的其余问题。
来源：作者：新竞争力加入时间：2007-11-14
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(如何自动分类搜索查询过去(1)_社会万象_光明网(图))
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 101 次浏览 • 2022-04-18 07:33
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(如何自动分类搜索查询过去(1)_社会万象_光明网(图))
利用数据点之间的接近度可以揭示它们之间的语义关系。通常，向量是为搜索查询和可以放置在彼此之间的文档创建的。另一种用法是从文档和其中的术语创建向量，以识别它们的概念或主题。向量也可以由人、品牌、公司或主题等实体组成。
为了利用向量空间分析，首先需要对文档进行索引并将其映射到构成相关主题语料库的概念或主题领域。执行此步骤的过程是潜在语义索引 (LSI)，它可以创建在精度和召回率方面提供最佳结果的向量空间。使用这种方法，还可以对与主题相关的术语进行语义分类或聚类。
如何自动分类搜索查询
过去，主要问题是缺乏可扩展性，因为搜索查询必须手动排序。以下是 Google 前副总裁 Marissa Mayer 在 2009 年接受采访时所说的：
我们更愿意专注于可以扩展的事物。如果我们能提出一个可扩展的语义搜索解决方案，我们会非常兴奋。到目前为止，我们看到的是，我们的许多方法都接近语义搜索的智能，但通过其他方法实现。
当我们谈论 Google 识别搜索、查询或文档的含义时，我们所说的语义理解大部分是建立在统计方法上的，例如向量空间分析或统计文本分析方法（例如 TF-ID）。所以，严格来说，这不是基于真正的语义。但结果确实非常接近语义理解。机器学习应用的增加——以及更详细的分析——使得搜索查询和文档的语义解释变得更加容易。
语义理解是谷歌的目标之一
Google 最重要的目标之一是实现对搜索词和索引文档的语义理解，以便显示更多相关的搜索结果。当（搜索）查询及其收录的术语可以明确理解时，就存在语义理解。明确的解释往往因怀疑而变得困难，包括具有多重含义的术语、系统不清楚的术语、措辞不清楚、个人理解等。
为了帮助理解，分析所使用的词、它们的顺序以及主题的上下文、时间和地点。机器学习和/或 RankBrain 使 Google 能够使用聚类分析来自动创建新类并将搜索查询分配给它们。这不仅创造了高水平的细节，而且创造了可扩展性和改进的性能。也可以为向量空间分析创建新的向量空间。
通过这种方式，统计数据与机器学习相结合，以提供越来越接近搜索查询和文档的语义理解的语义解释。谷歌希望借助统计方法和机器学习重新创建真正的语义搜索。此外，现代谷歌的核心要素——搜索引擎知识图谱也是基于语义结构的。
在关于 Google 语义和机器学习的本系列 文章 的第三部分中，Olaf Kopp 将探讨语义的基础：图、实体和本体。 查看全部
利用数据点之间的接近度可以揭示它们之间的语义关系。通常，向量是为搜索查询和可以放置在彼此之间的文档创建的。另一种用法是从文档和其中的术语创建向量，以识别它们的概念或主题。向量也可以由人、品牌、公司或主题等实体组成。
为了利用向量空间分析，首先需要对文档进行索引并将其映射到构成相关主题语料库的概念或主题领域。执行此步骤的过程是潜在语义索引 (LSI)，它可以创建在精度和召回率方面提供最佳结果的向量空间。使用这种方法，还可以对与主题相关的术语进行语义分类或聚类。
如何自动分类搜索查询
过去，主要问题是缺乏可扩展性，因为搜索查询必须手动排序。以下是 Google 前副总裁 Marissa Mayer 在 2009 年接受采访时所说的：
我们更愿意专注于可以扩展的事物。如果我们能提出一个可扩展的语义搜索解决方案，我们会非常兴奋。到目前为止，我们看到的是，我们的许多方法都接近语义搜索的智能，但通过其他方法实现。
当我们谈论 Google 识别搜索、查询或文档的含义时，我们所说的语义理解大部分是建立在统计方法上的，例如向量空间分析或统计文本分析方法（例如 TF-ID）。所以，严格来说，这不是基于真正的语义。但结果确实非常接近语义理解。机器学习应用的增加——以及更详细的分析——使得搜索查询和文档的语义解释变得更加容易。
语义理解是谷歌的目标之一
Google 最重要的目标之一是实现对搜索词和索引文档的语义理解，以便显示更多相关的搜索结果。当（搜索）查询及其收录的术语可以明确理解时，就存在语义理解。明确的解释往往因怀疑而变得困难，包括具有多重含义的术语、系统不清楚的术语、措辞不清楚、个人理解等。
为了帮助理解，分析所使用的词、它们的顺序以及主题的上下文、时间和地点。机器学习和/或 RankBrain 使 Google 能够使用聚类分析来自动创建新类并将搜索查询分配给它们。这不仅创造了高水平的细节，而且创造了可扩展性和改进的性能。也可以为向量空间分析创建新的向量空间。
通过这种方式，统计数据与机器学习相结合，以提供越来越接近搜索查询和文档的语义理解的语义解释。谷歌希望借助统计方法和机器学习重新创建真正的语义搜索。此外，现代谷歌的核心要素——搜索引擎知识图谱也是基于语义结构的。
在关于 Google 语义和机器学习的本系列 文章 的第三部分中，Olaf Kopp 将探讨语义的基础：图、实体和本体。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(如何自动分类搜索查询过去(1)_社会万象_光明网(图))
利用数据点之间的接近度可以揭示它们之间的语义关系。通常，向量是为搜索查询和可以放置在彼此之间的文档创建的。另一种用法是从文档和其中的术语创建向量，以识别它们的概念或主题。向量也可以由人、品牌、公司或主题等实体组成。
为了利用向量空间分析，首先需要对文档进行索引并将其映射到构成相关主题语料库的概念或主题领域。执行此步骤的过程是潜在语义索引 (LSI)，它可以创建在精度和召回率方面提供最佳结果的向量空间。使用这种方法，还可以对与主题相关的术语进行语义分类或聚类。
如何自动分类搜索查询
过去，主要问题是缺乏可扩展性，因为搜索查询必须手动排序。以下是 Google 前副总裁 Marissa Mayer 在 2009 年接受采访时所说的：
我们更愿意专注于可以扩展的事物。如果我们能提出一个可扩展的语义搜索解决方案，我们会非常兴奋。到目前为止，我们看到的是，我们的许多方法都接近语义搜索的智能，但通过其他方法实现。
当我们谈论 Google 识别搜索、查询或文档的含义时，我们所说的语义理解大部分是建立在统计方法上的，例如向量空间分析或统计文本分析方法（例如 TF-ID）。所以，严格来说，这不是基于真正的语义。但结果确实非常接近语义理解。机器学习应用的增加——以及更详细的分析——使得搜索查询和文档的语义解释变得更加容易。
语义理解是谷歌的目标之一
Google 最重要的目标之一是实现对搜索词和索引文档的语义理解，以便显示更多相关的搜索结果。当（搜索）查询及其收录的术语可以明确理解时，就存在语义理解。明确的解释往往因怀疑而变得困难，包括具有多重含义的术语、系统不清楚的术语、措辞不清楚、个人理解等。
为了帮助理解，分析所使用的词、它们的顺序以及主题的上下文、时间和地点。机器学习和/或 RankBrain 使 Google 能够使用聚类分析来自动创建新类并将搜索查询分配给它们。这不仅创造了高水平的细节，而且创造了可扩展性和改进的性能。也可以为向量空间分析创建新的向量空间。
通过这种方式，统计数据与机器学习相结合，以提供越来越接近搜索查询和文档的语义理解的语义解释。谷歌希望借助统计方法和机器学习重新创建真正的语义搜索。此外，现代谷歌的核心要素——搜索引擎知识图谱也是基于语义结构的。
在关于 Google 语义和机器学习的本系列 文章 的第三部分中，Olaf Kopp 将探讨语义的基础：图、实体和本体。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(基础不行，啥也不是！（2020-9-4）)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2022-04-15 19:25
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(基础不行，啥也不是！（2020-9-4）)
疫情期间找工作，我也吐了。我可以想象那是多么的不舒服。面试的时候可以回答所有的问题，用处不大！你不仅要回答，而且要详细、有特色地回答。如果你在面试中不知道该做什么，不要害怕做什么。这不会很正常，但你必须了解并彻底了解你应该能够做什么。很重要，学习一个框架不需要很长时间，重要的是基础，仅此而已。没有基础，什么都没有！！附件是一组选择题。如果你在全体会议上，你会和阿里相处得很好
java题库（有空就认识阿里）.rar(179.35 KB,下载次数：705)
2020-9-4 13:55 上传
点击文件名下载附件
(1) server.xml, schema.xml, rule.xml(1) 三向握手
①客户端第一次发送SYN=1，随机生成的seq=J，客户端状态变为请求连接状态
②第二次握手服务器收到SYN=1，知道客户端在请求连接，然后生成seq=k，ACK=j+1，SYN=1，然后服务器端状态变为同步接收状态.
③ 第三次握手 客户端收到ACK=j+1，seq=k，然后再次向服务器发送ACK=k+1，此时客户端和服务器状态都变为连接状态。
（2) 挥手四次
(1)可以在接口中写非抽象方法，只需在方法前面加上default，这样就可以直接在接口的实现类上调用方法。(1)like %在全表扫描之前将完成
(2)在表中创建索引，优先考虑where和group by使用的字段。
(3) 尽量避免使用select *，返回无用字段会降低查询效率
(4)尽量避免使用in和not in，这样会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(5) 尽量避免使用or，会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(6)尽量避免字段开头的模糊查询（以后就好了），会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(7)尽量避免空值判断，会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描(1)默认Eden区和两个survivor区的比例为8 :1:1)
(2) Minor GC或YGC是年轻代GC，当新对象没有被其他对象引用时，会从内存中清除。YGC发生后，会被放到survivor区。
①年轻代分为三个区域，分别是Eden区和两个survivor区（from和to）
② 在第一次 GC 之前没有任何东西。第一次GC后，存活年龄达到阈值的进入老年代，没有达到阈值的被复制到to，然后eden区和from区被清空，然后原来的to 有内容后变成 from 区域，原来的 from 区域变成 to 区域。每次 GC 发生时，将交换 from 和 to。如果 GC 后 to 区满了，那么 to 区会将所有对象移动到老年代
(3)如果YGC多次没有清空，会被放到老区。
(4) MajorGC，也称为FullGC，会在老区满的时候发生
(5) 发生FullGC时，会清理整个堆中的GC（包括年轻代和老年代）(1) @Controller @service @Repository(1) @ComponentScan 使用对于类或接口）上面主要是指定扫描路径，spring会自动将指定路径下带有指定注解的类组装到bean容器中。
(2) @EnableAutoConfiguration 用于自动配置
(3)@springBootConfiguration继承自@Configuration，两者的作用也一样，将当前类标记为配置类，并合并当前类中声明的方法的一个或多个实例，用@标记bean注解到spring容器中，实例名就是方法名（1)Mysql版本号机制
在数据表中添加版本字段，修改数据前读取版本号
比如当前版本是1，A和B得到version=1，然后更新，A和B的更新条件都是“version=1”，如果A先提交，那么表中的数据版本已经改变了。A更新为2，B重新提交。发现“version=1”不满足，所以无法更新，排他性异常。
(2) JavaCAS to implementation --- 这个我不是太懂，所以说不出来
(3) mysql使用悲观锁，需要先关闭事务的自动提交，然后再使用select..进行更新，
(4)Java中的悲观锁使用synchronized。(1)表示线程同步，意思是当程序访问线程安全的方法或语句时，其他线程必须等待该线程才能继续访问完成后访问方法。(1)线程由于某种原因无法释放锁，导致资源被占用。(2)让线程的执行按特定顺序执行当多个线程需要访问共享资源A、B、C时，保证每个线程访问的顺序相同，比如都先访问A，访问B和C时（1)Jmm有主内存、工作内存和线程，每个线程都收录自己的工作内存，工作内存是主内存中共享变量的副本。(1)什么是堆：一些基本类型的变量和对象引用变量(2)什么是栈：存储变量指向的对象的程序计数器，用于存储的字节码线程执行的下一条指令，以保证线程的连续执行。 查看全部
疫情期间找工作，我也吐了。我可以想象那是多么的不舒服。面试的时候可以回答所有的问题，用处不大！你不仅要回答，而且要详细、有特色地回答。如果你在面试中不知道该做什么，不要害怕做什么。这不会很正常，但你必须了解并彻底了解你应该能够做什么。很重要，学习一个框架不需要很长时间，重要的是基础，仅此而已。没有基础，什么都没有！！附件是一组选择题。如果你在全体会议上，你会和阿里相处得很好
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2020-9-4 13:55 上传
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(1) server.xml, schema.xml, rule.xml(1) 三向握手
①客户端第一次发送SYN=1，随机生成的seq=J，客户端状态变为请求连接状态
②第二次握手服务器收到SYN=1，知道客户端在请求连接，然后生成seq=k，ACK=j+1，SYN=1，然后服务器端状态变为同步接收状态.
③ 第三次握手 客户端收到ACK=j+1，seq=k，然后再次向服务器发送ACK=k+1，此时客户端和服务器状态都变为连接状态。
（2) 挥手四次
(1)可以在接口中写非抽象方法，只需在方法前面加上default，这样就可以直接在接口的实现类上调用方法。(1)like %在全表扫描之前将完成
(2)在表中创建索引，优先考虑where和group by使用的字段。
(3) 尽量避免使用select *，返回无用字段会降低查询效率
(4)尽量避免使用in和not in，这样会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(5) 尽量避免使用or，会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(6)尽量避免字段开头的模糊查询（以后就好了），会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(7)尽量避免空值判断，会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描(1)默认Eden区和两个survivor区的比例为8 :1:1)
(2) Minor GC或YGC是年轻代GC，当新对象没有被其他对象引用时，会从内存中清除。YGC发生后，会被放到survivor区。
①年轻代分为三个区域，分别是Eden区和两个survivor区（from和to）
② 在第一次 GC 之前没有任何东西。第一次GC后，存活年龄达到阈值的进入老年代，没有达到阈值的被复制到to，然后eden区和from区被清空，然后原来的to 有内容后变成 from 区域，原来的 from 区域变成 to 区域。每次 GC 发生时，将交换 from 和 to。如果 GC 后 to 区满了，那么 to 区会将所有对象移动到老年代
(3)如果YGC多次没有清空，会被放到老区。
(4) MajorGC，也称为FullGC，会在老区满的时候发生
(5) 发生FullGC时，会清理整个堆中的GC（包括年轻代和老年代）(1) @Controller @service @Repository(1) @ComponentScan 使用对于类或接口）上面主要是指定扫描路径，spring会自动将指定路径下带有指定注解的类组装到bean容器中。
(2) @EnableAutoConfiguration 用于自动配置
(3)@springBootConfiguration继承自@Configuration，两者的作用也一样，将当前类标记为配置类，并合并当前类中声明的方法的一个或多个实例，用@标记bean注解到spring容器中，实例名就是方法名（1)Mysql版本号机制
在数据表中添加版本字段，修改数据前读取版本号
比如当前版本是1，A和B得到version=1，然后更新，A和B的更新条件都是“version=1”，如果A先提交，那么表中的数据版本已经改变了。A更新为2，B重新提交。发现“version=1”不满足，所以无法更新，排他性异常。
(2) JavaCAS to implementation --- 这个我不是太懂，所以说不出来
(3) mysql使用悲观锁，需要先关闭事务的自动提交，然后再使用select..进行更新，
(4)Java中的悲观锁使用synchronized。(1)表示线程同步，意思是当程序访问线程安全的方法或语句时，其他线程必须等待该线程才能继续访问完成后访问方法。(1)线程由于某种原因无法释放锁，导致资源被占用。(2)让线程的执行按特定顺序执行当多个线程需要访问共享资源A、B、C时，保证每个线程访问的顺序相同，比如都先访问A，访问B和C时（1)Jmm有主内存、工作内存和线程，每个线程都收录自己的工作内存，工作内存是主内存中共享变量的副本。(1)什么是堆：一些基本类型的变量和对象引用变量(2)什么是栈：存储变量指向的对象的程序计数器，用于存储的字节码线程执行的下一条指令，以保证线程的连续执行。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(基础不行，啥也不是！（2020-9-4）)
疫情期间找工作，我也吐了。我可以想象那是多么的不舒服。面试的时候可以回答所有的问题，用处不大！你不仅要回答，而且要详细、有特色地回答。如果你在面试中不知道该做什么，不要害怕做什么。这不会很正常，但你必须了解并彻底了解你应该能够做什么。很重要，学习一个框架不需要很长时间，重要的是基础，仅此而已。没有基础，什么都没有！！附件是一组选择题。如果你在全体会议上，你会和阿里相处得很好
java题库（有空就认识阿里）.rar(179.35 KB,下载次数：705)
2020-9-4 13:55 上传
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(1) server.xml, schema.xml, rule.xml(1) 三向握手
①客户端第一次发送SYN=1，随机生成的seq=J，客户端状态变为请求连接状态
②第二次握手服务器收到SYN=1，知道客户端在请求连接，然后生成seq=k，ACK=j+1，SYN=1，然后服务器端状态变为同步接收状态.
③ 第三次握手 客户端收到ACK=j+1，seq=k，然后再次向服务器发送ACK=k+1，此时客户端和服务器状态都变为连接状态。
（2) 挥手四次
(1)可以在接口中写非抽象方法，只需在方法前面加上default，这样就可以直接在接口的实现类上调用方法。(1)like %在全表扫描之前将完成
(2)在表中创建索引，优先考虑where和group by使用的字段。
(3) 尽量避免使用select *，返回无用字段会降低查询效率
(4)尽量避免使用in和not in，这样会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(5) 尽量避免使用or，会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(6)尽量避免字段开头的模糊查询（以后就好了），会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(7)尽量避免空值判断，会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描(1)默认Eden区和两个survivor区的比例为8 :1:1)
(2) Minor GC或YGC是年轻代GC，当新对象没有被其他对象引用时，会从内存中清除。YGC发生后，会被放到survivor区。
①年轻代分为三个区域，分别是Eden区和两个survivor区（from和to）
② 在第一次 GC 之前没有任何东西。第一次GC后，存活年龄达到阈值的进入老年代，没有达到阈值的被复制到to，然后eden区和from区被清空，然后原来的to 有内容后变成 from 区域，原来的 from 区域变成 to 区域。每次 GC 发生时，将交换 from 和 to。如果 GC 后 to 区满了，那么 to 区会将所有对象移动到老年代
(3)如果YGC多次没有清空，会被放到老区。
(4) MajorGC，也称为FullGC，会在老区满的时候发生
(5) 发生FullGC时，会清理整个堆中的GC（包括年轻代和老年代）(1) @Controller @service @Repository(1) @ComponentScan 使用对于类或接口）上面主要是指定扫描路径，spring会自动将指定路径下带有指定注解的类组装到bean容器中。
(2) @EnableAutoConfiguration 用于自动配置
(3)@springBootConfiguration继承自@Configuration，两者的作用也一样，将当前类标记为配置类，并合并当前类中声明的方法的一个或多个实例，用@标记bean注解到spring容器中，实例名就是方法名（1)Mysql版本号机制
在数据表中添加版本字段，修改数据前读取版本号
比如当前版本是1，A和B得到version=1，然后更新，A和B的更新条件都是“version=1”，如果A先提交，那么表中的数据版本已经改变了。A更新为2，B重新提交。发现“version=1”不满足，所以无法更新，排他性异常。
(2) JavaCAS to implementation --- 这个我不是太懂，所以说不出来
(3) mysql使用悲观锁，需要先关闭事务的自动提交，然后再使用select..进行更新，
(4)Java中的悲观锁使用synchronized。(1)表示线程同步，意思是当程序访问线程安全的方法或语句时，其他线程必须等待该线程才能继续访问完成后访问方法。(1)线程由于某种原因无法释放锁，导致资源被占用。(2)让线程的执行按特定顺序执行当多个线程需要访问共享资源A、B、C时，保证每个线程访问的顺序相同，比如都先访问A，访问B和C时（1)Jmm有主内存、工作内存和线程，每个线程都收录自己的工作内存，工作内存是主内存中共享变量的副本。(1)什么是堆：一些基本类型的变量和对象引用变量(2)什么是栈：存储变量指向的对象的程序计数器，用于存储的字节码线程执行的下一条指令，以保证线程的连续执行。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(用Paddle数据拷贝到服务器上面，结果发现我们服务器的22端口没开)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-04-15 19:23
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(用Paddle数据拷贝到服务器上面，结果发现我们服务器的22端口没开)
最近除了工作，我还以业余的身份参加了 Paddle 的 AI 比赛。我在使用 Paddle 进行训练时遇到了一些问题，并找到了解决方案。我想和你分享：
PaddlePaddle 的 Anaconda 的兼容性问题
之前，我在服务器上安装了 gpu 版本的 PaddlePaddle。我想将 BROAD 数据复制到服务器。原来我们服务器的22端口没有打开，无法使用scp上传。很郁闷，只能在当地训练。本地mac的显卡是A卡，所以只能装cpu版本。安装后发现运行程序时报错：
1 import paddle.v2 as paddle
2 paddle.init(use_gpu=False,trainer_count=1)
错误：
1 Fatal Python error: PyThreadState_Get: no current thread
2 Abort trap: 6
这让我很郁闷，因为之前直接在服务器上安装没有问题，但是我的数据上传不了，所以只能在本地机器上安装一个，直接pip install paddlepaddle，初始化报错。后来发现我的机器上安装了anaconda，用anaconda的python运行paddle会有一些小问题，但是可以使用otool和install_name_tool修改_swig_paddle.so：
1.运行otool，可以看到pip安装后的_swig_paddle.so依赖于/usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python，但在实际系统路径不存在
1 otool -L /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
2 /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so:
3 /System/Library/Frameworks/CoreFoundation.framework/Versions/A/CoreFoundation (compatibility version 150.0.0, current version 1445.12.0)
4 /System/Library/Frameworks/Security.framework/Versions/A/Security (compatibility version 1.0.0, current version 58286.20.16)
5 /usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python (compatibility version 2.7.0, current version 2.7.0)
6 /usr/lib/libc++.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 400.9.0)
7 /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1252.0.0)
2.使用 install_name_tool 替换依赖
1 install_name_tool -change /usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python ~/anaconda/lib/libpython2.7.dylib ~/anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
3.替换成功后可以看到第五项已经替换成功了anaconda下的路径
1 otool -L /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
2 /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so:
3 /System/Library/Frameworks/CoreFoundation.framework/Versions/A/CoreFoundation (compatibility version 150.0.0, current version 1445.12.0)
4 /System/Library/Frameworks/Security.framework/Versions/A/Security (compatibility version 1.0.0, current version 58286.20.16)
5 /anaconda/lib/libpython2.7.dylib (compatibility version 2.7.0, current version 2.7.0)
6 /usr/lib/libc++.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 400.9.0)
7 /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1252.0.0)
现在再次运行 paddle.init 就没有问题了
不过需要注意的是，第二步anaconda的路径要写成绝对路径。不能直接到anaconda的上层目录写/anaconda/lib....这样的话还是会出现改路径再执行paddle.init的问题，因为你anaconda的路径找不到。
PaddlePaddle 数据类型和数据读取
在这篇文章《【深度学习系列】PaddlePaddle的数据预处理》中，我写了PaddlePaddle的基本数据类型以及如何用自己的数据集进行训练，但是很多同学发邮件问我这方面，据说在处理自己的数据集时遇到了很多问题。下面我总结一下被问到的几个问题：
1.不明白什么时候用序列数据
我们知道 paddle 有四种数据类型：dense_vector、sparse_binary_vector、sparse_float_vector 和 integer，但也有三种序列格式。对于dense_vector，它的序列格式是dense_vector_sequence，但是什么时候使用dense_vector_sequence呢？
如果你的数据是x = [1.0,2.0,3.0,4.0]，那么你应该使用dense_vector，维度就是输入数据的维度of (这里我们假设它是4），那么它应该设置为：
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(4))
如果您的数据是 x = [ [1.0,2.0], [2.0,3.0], [3.0,4.0]]，那么我们可以看到这个数据有3个时间步，每个时间步的向量维数都是2，应该设置为：
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector_sequence(2))
同样，interger_value和interger_value_sequence的处理方式相同，只是vector中的元素用dense_vector中float中的int替换。
2.不知道如何创建阅读器
在数据预处理文章文章中，给出了两个例子来说明如何创建自己的数据集，包括三种方法：reader、reader_creator和reader_decorator。对于本次比赛，我们解析数据并将其转换为数据和标签的形式，我们应该如何创建阅读器？其实有很多方法可以写出最简单的方法。让我们创建一个阅读器创建者：
1 def reader_creator(data,label):
2 def reader():
3 for i in xrange(len(data)):
4 yield data[i,:],int(label[i])
5 return reader
这里可以看到，使用yield generator来生成数据，分别生成同一个样本的data和label，并返回一个reader函数，方便我们后面训练时填写数据。
当然，还有其他的创作方式，大家可以自己玩。
3.我不知道如何与创建的阅读器一起训练
你可能觉得很奇怪，为什么我们在创建 reader creator 之后还要返回一个 reader 函数，其实我们是为了方便训练时调用，下面创建一个 train_reader
train_reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(
reader_creator(data,label),buf_size=200),
batch_size=16)
将上一步我们创建的reader返回的数据放入paddle.reader.shuffle进行数据shuffle，也就是对数据进行shuffle。buf_size表示我一次放入shuffle多少条数据，可以自己设置，shuffle好。将数据放入paddle.batch，按照batch_size的顺序分批倒入模型中进行训练。注意如果使用sgd，batch_size不能设置太大，会崩溃。自己测试一下= =！
同样，我们也可以创建val_reader、test_reader。
创建完成后，您可以将其放入训练器进行训练。
trainer.train(reader=train_reader,num_passes=20,event_handler=event_handler)
还有一些模型训练的参数设置技巧。你可以多尝试。如果有很多类似的问题，我会总结并发送出去。 查看全部
最近除了工作，我还以业余的身份参加了 Paddle 的 AI 比赛。我在使用 Paddle 进行训练时遇到了一些问题，并找到了解决方案。我想和你分享：
PaddlePaddle 的 Anaconda 的兼容性问题
之前，我在服务器上安装了 gpu 版本的 PaddlePaddle。我想将 BROAD 数据复制到服务器。原来我们服务器的22端口没有打开，无法使用scp上传。很郁闷，只能在当地训练。本地mac的显卡是A卡，所以只能装cpu版本。安装后发现运行程序时报错：
1 import paddle.v2 as paddle
2 paddle.init(use_gpu=False,trainer_count=1)
错误：
1 Fatal Python error: PyThreadState_Get: no current thread
2 Abort trap: 6
这让我很郁闷，因为之前直接在服务器上安装没有问题，但是我的数据上传不了，所以只能在本地机器上安装一个，直接pip install paddlepaddle，初始化报错。后来发现我的机器上安装了anaconda，用anaconda的python运行paddle会有一些小问题，但是可以使用otool和install_name_tool修改_swig_paddle.so：
1.运行otool，可以看到pip安装后的_swig_paddle.so依赖于/usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python，但在实际系统路径不存在
1 otool -L /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
2 /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so:
3 /System/Library/Frameworks/CoreFoundation.framework/Versions/A/CoreFoundation (compatibility version 150.0.0, current version 1445.12.0)
4 /System/Library/Frameworks/Security.framework/Versions/A/Security (compatibility version 1.0.0, current version 58286.20.16)
5 /usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python (compatibility version 2.7.0, current version 2.7.0)
6 /usr/lib/libc++.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 400.9.0)
7 /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1252.0.0)
2.使用 install_name_tool 替换依赖
1 install_name_tool -change /usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python ~/anaconda/lib/libpython2.7.dylib ~/anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
3.替换成功后可以看到第五项已经替换成功了anaconda下的路径
1 otool -L /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
2 /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so:
3 /System/Library/Frameworks/CoreFoundation.framework/Versions/A/CoreFoundation (compatibility version 150.0.0, current version 1445.12.0)
4 /System/Library/Frameworks/Security.framework/Versions/A/Security (compatibility version 1.0.0, current version 58286.20.16)
5 /anaconda/lib/libpython2.7.dylib (compatibility version 2.7.0, current version 2.7.0)
6 /usr/lib/libc++.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 400.9.0)
7 /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1252.0.0)
现在再次运行 paddle.init 就没有问题了
不过需要注意的是，第二步anaconda的路径要写成绝对路径。不能直接到anaconda的上层目录写/anaconda/lib....这样的话还是会出现改路径再执行paddle.init的问题，因为你anaconda的路径找不到。
PaddlePaddle 数据类型和数据读取
在这篇文章《【深度学习系列】PaddlePaddle的数据预处理》中，我写了PaddlePaddle的基本数据类型以及如何用自己的数据集进行训练，但是很多同学发邮件问我这方面，据说在处理自己的数据集时遇到了很多问题。下面我总结一下被问到的几个问题：
1.不明白什么时候用序列数据
我们知道 paddle 有四种数据类型：dense_vector、sparse_binary_vector、sparse_float_vector 和 integer，但也有三种序列格式。对于dense_vector，它的序列格式是dense_vector_sequence，但是什么时候使用dense_vector_sequence呢？
如果你的数据是x = [1.0,2.0,3.0,4.0]，那么你应该使用dense_vector，维度就是输入数据的维度of (这里我们假设它是4），那么它应该设置为：
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(4))
如果您的数据是 x = [ [1.0,2.0], [2.0,3.0], [3.0,4.0]]，那么我们可以看到这个数据有3个时间步，每个时间步的向量维数都是2，应该设置为：
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector_sequence(2))
同样，interger_value和interger_value_sequence的处理方式相同，只是vector中的元素用dense_vector中float中的int替换。
2.不知道如何创建阅读器
在数据预处理文章文章中，给出了两个例子来说明如何创建自己的数据集，包括三种方法：reader、reader_creator和reader_decorator。对于本次比赛，我们解析数据并将其转换为数据和标签的形式，我们应该如何创建阅读器？其实有很多方法可以写出最简单的方法。让我们创建一个阅读器创建者：
1 def reader_creator(data,label):
2 def reader():
3 for i in xrange(len(data)):
4 yield data[i,:],int(label[i])
5 return reader
这里可以看到，使用yield generator来生成数据，分别生成同一个样本的data和label，并返回一个reader函数，方便我们后面训练时填写数据。
当然，还有其他的创作方式，大家可以自己玩。
3.我不知道如何与创建的阅读器一起训练
你可能觉得很奇怪，为什么我们在创建 reader creator 之后还要返回一个 reader 函数，其实我们是为了方便训练时调用，下面创建一个 train_reader
train_reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(
reader_creator(data,label),buf_size=200),
batch_size=16)
将上一步我们创建的reader返回的数据放入paddle.reader.shuffle进行数据shuffle，也就是对数据进行shuffle。buf_size表示我一次放入shuffle多少条数据，可以自己设置，shuffle好。将数据放入paddle.batch，按照batch_size的顺序分批倒入模型中进行训练。注意如果使用sgd，batch_size不能设置太大，会崩溃。自己测试一下= =！
同样，我们也可以创建val_reader、test_reader。
创建完成后，您可以将其放入训练器进行训练。
trainer.train(reader=train_reader,num_passes=20,event_handler=event_handler)
还有一些模型训练的参数设置技巧。你可以多尝试。如果有很多类似的问题，我会总结并发送出去。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(用Paddle数据拷贝到服务器上面，结果发现我们服务器的22端口没开)
最近除了工作，我还以业余的身份参加了 Paddle 的 AI 比赛。我在使用 Paddle 进行训练时遇到了一些问题，并找到了解决方案。我想和你分享：
PaddlePaddle 的 Anaconda 的兼容性问题
之前，我在服务器上安装了 gpu 版本的 PaddlePaddle。我想将 BROAD 数据复制到服务器。原来我们服务器的22端口没有打开，无法使用scp上传。很郁闷，只能在当地训练。本地mac的显卡是A卡，所以只能装cpu版本。安装后发现运行程序时报错：
1 import paddle.v2 as paddle
2 paddle.init(use_gpu=False,trainer_count=1)
错误：
1 Fatal Python error: PyThreadState_Get: no current thread
2 Abort trap: 6
这让我很郁闷，因为之前直接在服务器上安装没有问题，但是我的数据上传不了，所以只能在本地机器上安装一个，直接pip install paddlepaddle，初始化报错。后来发现我的机器上安装了anaconda，用anaconda的python运行paddle会有一些小问题，但是可以使用otool和install_name_tool修改_swig_paddle.so：
1.运行otool，可以看到pip安装后的_swig_paddle.so依赖于/usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python，但在实际系统路径不存在
1 otool -L /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
2 /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so:
3 /System/Library/Frameworks/CoreFoundation.framework/Versions/A/CoreFoundation (compatibility version 150.0.0, current version 1445.12.0)
4 /System/Library/Frameworks/Security.framework/Versions/A/Security (compatibility version 1.0.0, current version 58286.20.16)
5 /usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python (compatibility version 2.7.0, current version 2.7.0)
6 /usr/lib/libc++.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 400.9.0)
7 /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1252.0.0)
2.使用 install_name_tool 替换依赖
1 install_name_tool -change /usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python ~/anaconda/lib/libpython2.7.dylib ~/anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
3.替换成功后可以看到第五项已经替换成功了anaconda下的路径
1 otool -L /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
2 /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so:
3 /System/Library/Frameworks/CoreFoundation.framework/Versions/A/CoreFoundation (compatibility version 150.0.0, current version 1445.12.0)
4 /System/Library/Frameworks/Security.framework/Versions/A/Security (compatibility version 1.0.0, current version 58286.20.16)
5 /anaconda/lib/libpython2.7.dylib (compatibility version 2.7.0, current version 2.7.0)
6 /usr/lib/libc++.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 400.9.0)
7 /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1252.0.0)
现在再次运行 paddle.init 就没有问题了
不过需要注意的是，第二步anaconda的路径要写成绝对路径。不能直接到anaconda的上层目录写/anaconda/lib....这样的话还是会出现改路径再执行paddle.init的问题，因为你anaconda的路径找不到。
PaddlePaddle 数据类型和数据读取
在这篇文章《【深度学习系列】PaddlePaddle的数据预处理》中，我写了PaddlePaddle的基本数据类型以及如何用自己的数据集进行训练，但是很多同学发邮件问我这方面，据说在处理自己的数据集时遇到了很多问题。下面我总结一下被问到的几个问题：
1.不明白什么时候用序列数据
我们知道 paddle 有四种数据类型：dense_vector、sparse_binary_vector、sparse_float_vector 和 integer，但也有三种序列格式。对于dense_vector，它的序列格式是dense_vector_sequence，但是什么时候使用dense_vector_sequence呢？
如果你的数据是x = [1.0,2.0,3.0,4.0]，那么你应该使用dense_vector，维度就是输入数据的维度of (这里我们假设它是4），那么它应该设置为：
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(4))
如果您的数据是 x = [ [1.0,2.0], [2.0,3.0], [3.0,4.0]]，那么我们可以看到这个数据有3个时间步，每个时间步的向量维数都是2，应该设置为：
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector_sequence(2))
同样，interger_value和interger_value_sequence的处理方式相同，只是vector中的元素用dense_vector中float中的int替换。
2.不知道如何创建阅读器
在数据预处理文章文章中，给出了两个例子来说明如何创建自己的数据集，包括三种方法：reader、reader_creator和reader_decorator。对于本次比赛，我们解析数据并将其转换为数据和标签的形式，我们应该如何创建阅读器？其实有很多方法可以写出最简单的方法。让我们创建一个阅读器创建者：
1 def reader_creator(data,label):
2 def reader():
3 for i in xrange(len(data)):
4 yield data[i,:],int(label[i])
5 return reader
这里可以看到，使用yield generator来生成数据，分别生成同一个样本的data和label，并返回一个reader函数，方便我们后面训练时填写数据。
当然，还有其他的创作方式，大家可以自己玩。
3.我不知道如何与创建的阅读器一起训练
你可能觉得很奇怪，为什么我们在创建 reader creator 之后还要返回一个 reader 函数，其实我们是为了方便训练时调用，下面创建一个 train_reader
train_reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(
reader_creator(data,label),buf_size=200),
batch_size=16)
将上一步我们创建的reader返回的数据放入paddle.reader.shuffle进行数据shuffle，也就是对数据进行shuffle。buf_size表示我一次放入shuffle多少条数据，可以自己设置，shuffle好。将数据放入paddle.batch，按照batch_size的顺序分批倒入模型中进行训练。注意如果使用sgd，batch_size不能设置太大，会崩溃。自己测试一下= =！
同样，我们也可以创建val_reader、test_reader。
创建完成后，您可以将其放入训练器进行训练。
trainer.train(reader=train_reader,num_passes=20,event_handler=event_handler)
还有一些模型训练的参数设置技巧。你可以多尝试。如果有很多类似的问题，我会总结并发送出去。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(讲讲对“百度品牌广告怎么投放？百度丝路投放优化策略”)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-04-14 12:37
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(讲讲对“百度品牌广告怎么投放？百度丝路投放优化策略”)
最近很多做seo优化的同行交流，发现西安很多公司越来越重视搜索seo优化，那么今天给大家介绍一下行业领先的搜索seo优化公司？主导行业SEO优化的步骤是什么？
搜索SEO优化应注意以下细节和问题：
1、网站建筑公司不会和你讨论任何SEO优化基础设施的话题。其实这是一个线上的房地产项目建设，TA不会在意你的房子是否无害，是否能快速吸引眼球，是否能比别人更受关注和关注；电子商务平台运营规划 XXXXX电子商务平台运营规划1、公司简介 XXXXXX是在信息时代、互联网深刻影响和变革的大趋势下应运而生的高端专业网络营销策划咨询公司企业的命运。XXXXXX为每一个符合企业长远利益的企事业单位精心量身定制科学、严谨、卓越的网络营销策划服务。自公司成立以来，已为数百家知名企事业单位提供优质的网络营销策划服务和支持。丰富的推广经验和渠道资源是公司的特色优势。资深网络营销策划师、具有丰富网站搭建经验的技术人员、专业SEO、资深版主、专业摄影师、知名编辑等，为企业网络推广宣传提供技术支持。公司服务范围、套餐服务：整合营销套餐、事件营销套餐。企业将网站委托第三方网站托管公司管理，合作公司对网站进行维护、更新、seo和推广。这种托管方式可以让企业获得持续、专业的网站建设和网络营销服务，企业还可以节省多名专业技术人员的工资成本，大大降低运营费用。网站托管公司的工作范围一般包括网站维护、网站建设、SEO优化、网站推广、网站运营、网站品牌推广、网络营销等系列服务。. 维护、网站建设、SEO优化、网站推广、网站运营、网站品牌推广、网络营销等系列服务。. 维护、网站建设、SEO优化、网站推广、网站运营、网站品牌推广、网络营销等系列服务。.
2、为了优化竞价账号的关键词，首先要分析用户需求和搜索习惯。在用户需求方面，可以通过分析竞价报告来推广搜索词，通过分析充分了解目标用户的搜索习惯和需求。以上就是《如何投放百度品牌广告？百度品牌丝路投放优化策略》的相关介绍，如果想通过百度带来更多客户，可以在下方免费注册百度推广了解更多。这是一个典型的例子。这是在重庆，全国最大的热处理厂。应用后，工作效率、产品合格率，特别是事故率降低了95%。传统的热处理方法，现在可以在5G的支持下，基于VR实现沉浸式观察。全炉热力装置分布、产品情况曲线等，随时监控优化，基于数字产蛋优化工艺。参数和提高质量，原来的人工检验方式现在变成了远程检验，并且是数字化检验，可以随时检验。这种专业在国内具有很大的应用和推广价值。. 参数和提高质量，原来的人工检验方式现在变成了远程检验，并且是数字化检验，可以随时检验。这种专业在国内具有很大的应用和推广价值。. 参数和提高质量，原来的人工检验方式现在变成了远程检验，并且是数字化检验，可以随时检验。这种专业在国内具有很大的应用和推广价值。.
3、搜索引擎喜欢静态页面，所以网站页面最好是纯静态的。如果是动态页面，最好把它们当成伪静态页面，方便我们优化，直接关系到SEO优化关键词的推广。通过优化企业网站，一个有效的关键词可以提高在搜索引擎上的排名位置，让用户在搜索网站时第一时间就能找到企业；网站组织的质量关系到网站内部优化的质量。合理的网站组织可以让搜狗蜘蛛更容易看到网站上的主要关键词，从而给出更快的排名。一个合理的网站组织需要做到以下几点： 1. 避免关键词 积累。内链图文字设置合理。.
4、一般来说，长尾关键词更有针对性和目的性。在网站的日常关键词优化过程中，我们需要关注这些长尾关键词，才能更好的满足用户的需求，提高网站@的业务量和转化率>。指导意见：直接到搜索引擎“关键词”的相关Compa页面？我知道，一般来说，有一个潜在客户需要真正的产品需求。这些访问更容易翻译给您的客户。作用很重要：通过网站structural Rational 计划找到引擎优化，他说？或者panic，网站的内容等等。做网站比较更多的引擎搜索规则，所以，优化网站 可以在多个搜索引擎中实现更好的分类。像百度、搜狗等大搜索引擎，是不是就相当于一分一分呢？在几个大型干流中可用于使用广告的投资金额。真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。. 真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。. 真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。.
5、示例：网站是：有一个产品展示。不过，文章发布了，可以改：网站优化的例子，不仅会展示产品，还会做菜蜘蛛的功课。这有助于避免 网站 关键字堆叠。也可以在 网站centers关键词 之间添加关系。网站 的排名非常好。文章列表页面用于选择这些关键字或文本内容页面。使用文章列表页面优化的好处是文章很多，搜索带来的页面权重比较高。缺点是很多 文章 标题需要编辑，有时过度编辑标题会变得不自然。使用 文章 的优势 内容页优化是文字内容可以随意编辑，优化关键词更方便。但是由于这个 关键词 缺少一个 文章 列表，搜索引擎给它的权重较小。在做排名优化笔记之前，我们用四种方法来判断关键词是否流行；1）小红书搜索栏2）小红书笔记或评论）火箭大数据红皮书版关键词热度查询4）千瓜数据关键词热度查询。
领先的行业搜索 seo 优化公司有哪些？领先行业搜索seo优化的几个步骤的相关问题在此提到，希望对做搜索seo优化的公司或朋友有所帮助。本文由名赞网络原创撰写，如需转载，请注明出处，谢谢合作！ 查看全部
最近很多做seo优化的同行交流，发现西安很多公司越来越重视搜索seo优化，那么今天给大家介绍一下行业领先的搜索seo优化公司？主导行业SEO优化的步骤是什么？
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4、一般来说，长尾关键词更有针对性和目的性。在网站的日常关键词优化过程中，我们需要关注这些长尾关键词，才能更好的满足用户的需求，提高网站@的业务量和转化率>。指导意见：直接到搜索引擎“关键词”的相关Compa页面？我知道，一般来说，有一个潜在客户需要真正的产品需求。这些访问更容易翻译给您的客户。作用很重要：通过网站structural Rational 计划找到引擎优化，他说？或者panic，网站的内容等等。做网站比较更多的引擎搜索规则，所以，优化网站 可以在多个搜索引擎中实现更好的分类。像百度、搜狗等大搜索引擎，是不是就相当于一分一分呢？在几个大型干流中可用于使用广告的投资金额。真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。. 真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。. 真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。.
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(讲讲对“百度品牌广告怎么投放？百度丝路投放优化策略”)
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3、搜索引擎喜欢静态页面，所以网站页面最好是纯静态的。如果是动态页面，最好把它们当成伪静态页面，方便我们优化，直接关系到SEO优化关键词的推广。通过优化企业网站，一个有效的关键词可以提高在搜索引擎上的排名位置，让用户在搜索网站时第一时间就能找到企业；网站组织的质量关系到网站内部优化的质量。合理的网站组织可以让搜狗蜘蛛更容易看到网站上的主要关键词，从而给出更快的排名。一个合理的网站组织需要做到以下几点： 1. 避免关键词 积累。内链图文字设置合理。.
4、一般来说，长尾关键词更有针对性和目的性。在网站的日常关键词优化过程中，我们需要关注这些长尾关键词，才能更好的满足用户的需求，提高网站@的业务量和转化率>。指导意见：直接到搜索引擎“关键词”的相关Compa页面？我知道，一般来说，有一个潜在客户需要真正的产品需求。这些访问更容易翻译给您的客户。作用很重要：通过网站structural Rational 计划找到引擎优化，他说？或者panic，网站的内容等等。做网站比较更多的引擎搜索规则，所以，优化网站 可以在多个搜索引擎中实现更好的分类。像百度、搜狗等大搜索引擎，是不是就相当于一分一分呢？在几个大型干流中可用于使用广告的投资金额。真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。. 真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。. 真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。.
5、示例：网站是：有一个产品展示。不过，文章发布了，可以改：网站优化的例子，不仅会展示产品，还会做菜蜘蛛的功课。这有助于避免 网站 关键字堆叠。也可以在 网站centers关键词 之间添加关系。网站 的排名非常好。文章列表页面用于选择这些关键字或文本内容页面。使用文章列表页面优化的好处是文章很多，搜索带来的页面权重比较高。缺点是很多 文章 标题需要编辑，有时过度编辑标题会变得不自然。使用 文章 的优势 内容页优化是文字内容可以随意编辑，优化关键词更方便。但是由于这个 关键词 缺少一个 文章 列表，搜索引擎给它的权重较小。在做排名优化笔记之前，我们用四种方法来判断关键词是否流行；1）小红书搜索栏2）小红书笔记或评论）火箭大数据红皮书版关键词热度查询4）千瓜数据关键词热度查询。
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(讲讲网站seo推广优化要注意以下细节和问题！！)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 97 次浏览 • 2022-04-14 12:35
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(讲讲网站seo推广优化要注意以下细节和问题！！)
上个月初，我发现西安很多公司越来越重视网站seo的推广和优化，所以今天就告诉大家网站哪个更规范@>seo在西安的推广和优化？网站seo推广优化有哪些步骤？
网站seo推广优化要注意以下细节和问题：
1、在我们开始为搜索和用户优化网站之前，我们公司需要评估当前关于 SEO 的最新技术。通过现场审核，我们可以发现我们需要改进的地方以及我们擅长的地方。虽然付费审核可以更深入地了解我们的 SEO，但也可以使用免费的 SEO 检查软件。任何知道如何询问的人都可以尽可能多地问 网站 吗？内容从何而来？在河南，一部分是你自己的招聘编辑写的原著，但大部分是采集拼凑的，公司的一部分？我带上瑶瑶的原版文章、网站和媒体的公众号。最后，优化自然搜索评级。这也是许多客户的官方访问方式。SEO的自然优化很慢，很多人都等不及了。因此，在河南的SEO自然优化实践中，做实事求是，无论是业务、产品还是服务网络的营销工作都越来越少。首先，您需要品牌包装。品牌化现在是一个大趋势。像现代消费者一样，买手机，至少买个logo，如果找不到手机品牌，线下没人听过，？什么是质量以及质量如何？消费者不会付款。传统企业网站建设只完成网站基本功能，不考虑客户体验和网站转化率，而营销网站重点突出“营销推广”，以及手机定位系统、用户体验度、网站转化率、企业营销优化推广效果网站 建设是目的和落脚点，贯彻网站建设的全过程，使每一个阶段、每一个过程都充分考虑营销推广的要求，使网站具备营销推广或推广的特点。有利于seo推广一经发布。.
2、推广方案独特的创意、细致的分析、精准的定位、优秀的策划，将为企业网络推广提供可靠的参考，然后根据推广方案的步骤不断调整优化，逐步找到感受，并获得期待已久的在线订单。在现在的互联网阶段，由于用户量大，流量大，在百度上的推广也很不错，如果要在百度上推广，建议使用搜索引擎营销，这也是一个重要的形式的网络营销。，对网站推广、线上品牌推广、产品推广、线上销售等都有明显的效果。影响企业在线SEO推广的因素很多，网站URL也是一个很重要的方法。URL 链接应该简短、简洁且易于阅读。优化您的 网站 排名关键字也更容易。二是网站的URL链接层级，一般网站上的链接层级不要太深，一般最好保持在第3层。 网站@的URL结构> 太深，对关键词排名没有帮助。同时，用户浏览访问不方便，自然网站的SEO效果也大相径庭。. 这对关键字的排名没有帮助。同时，用户浏览访问不方便，自然网站的SEO效果也大相径庭。. 这对关键字的排名没有帮助。同时，用户浏览访问不方便，自然网站的SEO效果也大相径庭。.
<p>3、页面因素很容易被利用和控制。例如，最初用作排名因素的 METATAGS，由于大量 网站excessive关键词 的泛滥，不得不被搜索引擎阻止。另外，一开始出于对真实访问者感受的顾虑，对网站的内容没有太多的操控，但后来难免受到诱惑，过度优化，甚至放了很多“页面上的隐形”内容。内容是一个常见的技巧。页面因素确实给 网站 管理员提供了太多的“恶意”控制权。在谷歌的新算法中，各个排名因素的占比如下： 第四步，根据背景数据对内容进行优化。优化点包括但不限于内容' s 关键词 内容、标题内容的长度以及用文字表达的内容的介绍或描述。通过对网站精准定位和推广营销指南的分析，关键词的选择紧紧围绕关键词，网站的内容和 查看全部
上个月初，我发现西安很多公司越来越重视网站seo的推广和优化，所以今天就告诉大家网站哪个更规范@>seo在西安的推广和优化？网站seo推广优化有哪些步骤？
网站seo推广优化要注意以下细节和问题：
1、在我们开始为搜索和用户优化网站之前，我们公司需要评估当前关于 SEO 的最新技术。通过现场审核，我们可以发现我们需要改进的地方以及我们擅长的地方。虽然付费审核可以更深入地了解我们的 SEO，但也可以使用免费的 SEO 检查软件。任何知道如何询问的人都可以尽可能多地问 网站 吗？内容从何而来？在河南，一部分是你自己的招聘编辑写的原著，但大部分是采集拼凑的，公司的一部分？我带上瑶瑶的原版文章、网站和媒体的公众号。最后，优化自然搜索评级。这也是许多客户的官方访问方式。SEO的自然优化很慢，很多人都等不及了。因此，在河南的SEO自然优化实践中，做实事求是，无论是业务、产品还是服务网络的营销工作都越来越少。首先，您需要品牌包装。品牌化现在是一个大趋势。像现代消费者一样，买手机，至少买个logo，如果找不到手机品牌，线下没人听过，？什么是质量以及质量如何？消费者不会付款。传统企业网站建设只完成网站基本功能，不考虑客户体验和网站转化率，而营销网站重点突出“营销推广”，以及手机定位系统、用户体验度、网站转化率、企业营销优化推广效果网站 建设是目的和落脚点，贯彻网站建设的全过程，使每一个阶段、每一个过程都充分考虑营销推广的要求，使网站具备营销推广或推广的特点。有利于seo推广一经发布。.
2、推广方案独特的创意、细致的分析、精准的定位、优秀的策划，将为企业网络推广提供可靠的参考，然后根据推广方案的步骤不断调整优化，逐步找到感受，并获得期待已久的在线订单。在现在的互联网阶段，由于用户量大，流量大，在百度上的推广也很不错，如果要在百度上推广，建议使用搜索引擎营销，这也是一个重要的形式的网络营销。，对网站推广、线上品牌推广、产品推广、线上销售等都有明显的效果。影响企业在线SEO推广的因素很多，网站URL也是一个很重要的方法。URL 链接应该简短、简洁且易于阅读。优化您的 网站 排名关键字也更容易。二是网站的URL链接层级，一般网站上的链接层级不要太深，一般最好保持在第3层。 网站@的URL结构> 太深，对关键词排名没有帮助。同时，用户浏览访问不方便，自然网站的SEO效果也大相径庭。. 这对关键字的排名没有帮助。同时，用户浏览访问不方便，自然网站的SEO效果也大相径庭。. 这对关键字的排名没有帮助。同时，用户浏览访问不方便，自然网站的SEO效果也大相径庭。.
<p>3、页面因素很容易被利用和控制。例如，最初用作排名因素的 METATAGS，由于大量 网站excessive关键词 的泛滥，不得不被搜索引擎阻止。另外，一开始出于对真实访问者感受的顾虑，对网站的内容没有太多的操控，但后来难免受到诱惑，过度优化，甚至放了很多“页面上的隐形”内容。内容是一个常见的技巧。页面因素确实给 网站 管理员提供了太多的“恶意”控制权。在谷歌的新算法中，各个排名因素的占比如下： 第四步，根据背景数据对内容进行优化。优化点包括但不限于内容' s 关键词 内容、标题内容的长度以及用文字表达的内容的介绍或描述。通过对网站精准定位和推广营销指南的分析，关键词的选择紧紧围绕关键词，网站的内容和 查看全部
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2、推广方案独特的创意、细致的分析、精准的定位、优秀的策划，将为企业网络推广提供可靠的参考，然后根据推广方案的步骤不断调整优化，逐步找到感受，并获得期待已久的在线订单。在现在的互联网阶段，由于用户量大，流量大，在百度上的推广也很不错，如果要在百度上推广，建议使用搜索引擎营销，这也是一个重要的形式的网络营销。，对网站推广、线上品牌推广、产品推广、线上销售等都有明显的效果。影响企业在线SEO推广的因素很多，网站URL也是一个很重要的方法。URL 链接应该简短、简洁且易于阅读。优化您的 网站 排名关键字也更容易。二是网站的URL链接层级，一般网站上的链接层级不要太深，一般最好保持在第3层。 网站@的URL结构> 太深，对关键词排名没有帮助。同时，用户浏览访问不方便，自然网站的SEO效果也大相径庭。. 这对关键字的排名没有帮助。同时，用户浏览访问不方便，自然网站的SEO效果也大相径庭。. 这对关键字的排名没有帮助。同时，用户浏览访问不方便，自然网站的SEO效果也大相径庭。.
<p>3、页面因素很容易被利用和控制。例如，最初用作排名因素的 METATAGS，由于大量 网站excessive关键词 的泛滥，不得不被搜索引擎阻止。另外，一开始出于对真实访问者感受的顾虑，对网站的内容没有太多的操控，但后来难免受到诱惑，过度优化，甚至放了很多“页面上的隐形”内容。内容是一个常见的技巧。页面因素确实给 网站 管理员提供了太多的“恶意”控制权。在谷歌的新算法中，各个排名因素的占比如下： 第四步，根据背景数据对内容进行优化。优化点包括但不限于内容' s 关键词 内容、标题内容的长度以及用文字表达的内容的介绍或描述。通过对网站精准定位和推广营销指南的分析，关键词的选择紧紧围绕关键词，网站的内容和
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网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-04-13 21:32
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(讲讲seo站内优化要注意哪些细节和问题？(组图))
尤其是这几天突然发现榆林很多公司越来越重视SEO站内优化，那么今天就跟大家说说榆林seo网站优化的步骤？新的 seo 网站排名需要多长时间？
SEO站内优化应注意以下细节和问题：
1、如果这些网站不是个人或公司所有，同行业的许多网站放在同一个服务器上是不是巧合？它对SEO没有影响。尽管我相信这种巧合发生的可能性微乎其微。看完内容，即使不了解网站SEO，基于简单的内容，大家都能得到很多帮助。技术专业的公司服务方案非常全面。即使不清楚，也不是合作。许多咨询方法也仔细解决了问题。孩子们可以通过网站快速联系在线客服。你可以理解一个没有价值的公司的价值。简介：一家主要从事企业品牌网站建设和网络营销服务的公司。公司位于连云港市潼关北路国际商务大厦是专业的连云港网站建设、连云港网络推广、连云港seo公司、连云港网站营销公司、连云港网站关键词优化排名公司连云港微信营销公司，主要从事企业品牌网站的建设和网络营销服务。. 主要从事企业品牌网站的建设和网络营销服务。. 主要从事企业品牌网站的建设和网络营销服务。.
2、要查看我们的店铺数据，请浏览我们的朋友圈。基本上，您每天可以实现数百个订单。您也可以和我们一起观看视频。不开直通车、不刷单，细化门店群运营。，无需推广，跟着立信的教程一步步优化，小店很快就上架了。在立信电商的精细化运营教学中，详细提到了这些；对 网站 进行修改的优化者每天都很谨慎，但他们不必过于紧张，始终保持清醒和理性。使用百度等搜索引擎提供的一些修改工具，再加上修改技术的应用，保证了新的网站在各方面都出类拔萃，让网站更具吸引力。然而，关键词优化的全过程不是无节制的合理布局，而是需要明确百度搜索引擎的优化算法标准。一般将整体目标关键词合理排列在首页，放置在页面内容中。长尾词，让网站的所有合理布局变成金字塔模型。.
3、只要超过上面两点，你就应该知道为什么关键词现在排名第一了，所以你不能停止优化。当我们谈论你的对手时，你的对手也在谈论你。如果你停下来，后来者和竞争对手很快就会赶上你。如果你不注意，搜索引擎结果将找不到你的排名。您需要进行特殊优化。另外，这个关键词还有一个收获的地方，就是喜欢采集销售端来访的客户，或者咨询一些客户最关心的问题来进行这类整体问题问题的关键词的传送门网站的输出，这是对比的核心，也是我们真正渗透互联网的第一步。文章 页面描述标题和关键词，合理显示文章三到五次，第一次加粗，加一张图片。合理控制关键词的频率密度。其实很多类型的网站都不需要刻意的关键词规划，今天的优化已经不能再用之前设置关键词、发链接采集文章的方式来让网站排名很好了. 只要任何类型的 网站 内容被认真发布 文章 关于该主题，它当然可以围绕该 网站 关键字进行扩展。. 而且今天的优化已经不能再用之前设置关键词、发送链接采集文章的方法来让网站排名很好了。只要任何类型的 网站 内容被认真发布 文章 关于该主题，它当然可以围绕该 网站 关键字进行扩展。. 而且今天的优化已经不能再用之前设置关键词、发送链接采集文章的方法来让网站排名很好了。只要任何类型的 网站 内容被认真发布 文章 关于该主题，它当然可以围绕该 网站 关键字进行扩展。.
4、全站优化一般不容易优化某个关键词排名，只有很多内容需要展示营销推广优化经验，那种预期效果其实可以考虑很多客户满意度监管程度，但会更强，以提高 关键词 排名。对于网站，经过seo优化的网站可以杜绝部分用户恶意点击，点击不扣费，不限于关键词，24小时在线，大大降低< @网站促销费用和其他促销费用。如果转化率低于平均水平，先采集产品下的所有关键词，进行排名查询，记录排名较差的关键词。发布新产品链接。在选择细节不变的情况下，会被排名较差的关键词覆盖，并用新的窗口进行优化。如果主关键词没有覆盖，可以继续用这个方法覆盖，按照这个逻辑。.
5、新站点收录大量更改是正常的。如果您不 收录 它，请不要更改它。尽量少修改网站的标题，不建议对页面进行大的修改。网站标题和关键词是经过研究确定的，不会做任何更改。小编看到网站频繁改关键词，以后很难优化。同时网站的修改也会对SEO产生影响，修改后的内容需要被搜索引擎重新收录。做好全网的营销和推广，才能真正落实落实，可以有效地为企业节省时间成本、人力资源等成本。在互联网时代，需要从搜索引擎中获得各个城市的消费者或经销商以建立品牌的公司必须优化其搜索引擎关键词。网站 可以与搜索引擎优化相结合。关键词优化规则。关键词哪款最实惠，聚搜签了新客户！冬至来了，聚搜网请朋友吃饺子！所以如果你有兴趣加入互联网行业，加入聚搜是最好的选择。聚搜网络专注高品质的网站定制化设计和营销策划，为您定制属于自己的网站，实现简约、优雅、直白、直爽、贴近的网站设计方案到用户体验。一站式网站优化服务，常规白帽技术，SEO网站优化，整体优化推广，关键词优化是获取目标客户的有效途径，通过SEO技术提升关键词排名，为你带来更多潜在客户。7天后看排名，赶紧安排优化工程师团队，让网站关键词在首页排名稳定快速，提升你的网站流量。. 并且您的 网站 流量将会增加。. 并且您的 网站 流量将会增加。.
榆林seo网站优化的步骤是什么？这是关于新 seo 网站多久排名的问题。希望对正在优化seo网站的公司或朋友有所帮助。本文由名赞网络原创撰写，如需转载，请注明出处，谢谢合作！
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尤其是这几天突然发现榆林很多公司越来越重视SEO站内优化，那么今天就跟大家说说榆林seo网站优化的步骤？新的 seo 网站排名需要多长时间？
SEO站内优化应注意以下细节和问题：
1、如果这些网站不是个人或公司所有，同行业的许多网站放在同一个服务器上是不是巧合？它对SEO没有影响。尽管我相信这种巧合发生的可能性微乎其微。看完内容，即使不了解网站SEO，基于简单的内容，大家都能得到很多帮助。技术专业的公司服务方案非常全面。即使不清楚，也不是合作。许多咨询方法也仔细解决了问题。孩子们可以通过网站快速联系在线客服。你可以理解一个没有价值的公司的价值。简介：一家主要从事企业品牌网站建设和网络营销服务的公司。公司位于连云港市潼关北路国际商务大厦是专业的连云港网站建设、连云港网络推广、连云港seo公司、连云港网站营销公司、连云港网站关键词优化排名公司连云港微信营销公司，主要从事企业品牌网站的建设和网络营销服务。. 主要从事企业品牌网站的建设和网络营销服务。. 主要从事企业品牌网站的建设和网络营销服务。.
2、要查看我们的店铺数据，请浏览我们的朋友圈。基本上，您每天可以实现数百个订单。您也可以和我们一起观看视频。不开直通车、不刷单，细化门店群运营。，无需推广，跟着立信的教程一步步优化，小店很快就上架了。在立信电商的精细化运营教学中，详细提到了这些；对 网站 进行修改的优化者每天都很谨慎，但他们不必过于紧张，始终保持清醒和理性。使用百度等搜索引擎提供的一些修改工具，再加上修改技术的应用，保证了新的网站在各方面都出类拔萃，让网站更具吸引力。然而，关键词优化的全过程不是无节制的合理布局，而是需要明确百度搜索引擎的优化算法标准。一般将整体目标关键词合理排列在首页，放置在页面内容中。长尾词，让网站的所有合理布局变成金字塔模型。.
3、只要超过上面两点，你就应该知道为什么关键词现在排名第一了，所以你不能停止优化。当我们谈论你的对手时，你的对手也在谈论你。如果你停下来，后来者和竞争对手很快就会赶上你。如果你不注意，搜索引擎结果将找不到你的排名。您需要进行特殊优化。另外，这个关键词还有一个收获的地方，就是喜欢采集销售端来访的客户，或者咨询一些客户最关心的问题来进行这类整体问题问题的关键词的传送门网站的输出，这是对比的核心，也是我们真正渗透互联网的第一步。文章 页面描述标题和关键词，合理显示文章三到五次，第一次加粗，加一张图片。合理控制关键词的频率密度。其实很多类型的网站都不需要刻意的关键词规划，今天的优化已经不能再用之前设置关键词、发链接采集文章的方式来让网站排名很好了. 只要任何类型的 网站 内容被认真发布 文章 关于该主题，它当然可以围绕该 网站 关键字进行扩展。. 而且今天的优化已经不能再用之前设置关键词、发送链接采集文章的方法来让网站排名很好了。只要任何类型的 网站 内容被认真发布 文章 关于该主题，它当然可以围绕该 网站 关键字进行扩展。. 而且今天的优化已经不能再用之前设置关键词、发送链接采集文章的方法来让网站排名很好了。只要任何类型的 网站 内容被认真发布 文章 关于该主题，它当然可以围绕该 网站 关键字进行扩展。.
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(讲讲seo站内优化要注意哪些细节和问题？(组图))
尤其是这几天突然发现榆林很多公司越来越重视SEO站内优化，那么今天就跟大家说说榆林seo网站优化的步骤？新的 seo 网站排名需要多长时间？
SEO站内优化应注意以下细节和问题：
1、如果这些网站不是个人或公司所有，同行业的许多网站放在同一个服务器上是不是巧合？它对SEO没有影响。尽管我相信这种巧合发生的可能性微乎其微。看完内容，即使不了解网站SEO，基于简单的内容，大家都能得到很多帮助。技术专业的公司服务方案非常全面。即使不清楚，也不是合作。许多咨询方法也仔细解决了问题。孩子们可以通过网站快速联系在线客服。你可以理解一个没有价值的公司的价值。简介：一家主要从事企业品牌网站建设和网络营销服务的公司。公司位于连云港市潼关北路国际商务大厦是专业的连云港网站建设、连云港网络推广、连云港seo公司、连云港网站营销公司、连云港网站关键词优化排名公司连云港微信营销公司，主要从事企业品牌网站的建设和网络营销服务。. 主要从事企业品牌网站的建设和网络营销服务。. 主要从事企业品牌网站的建设和网络营销服务。.
2、要查看我们的店铺数据，请浏览我们的朋友圈。基本上，您每天可以实现数百个订单。您也可以和我们一起观看视频。不开直通车、不刷单，细化门店群运营。，无需推广，跟着立信的教程一步步优化，小店很快就上架了。在立信电商的精细化运营教学中，详细提到了这些；对 网站 进行修改的优化者每天都很谨慎，但他们不必过于紧张，始终保持清醒和理性。使用百度等搜索引擎提供的一些修改工具，再加上修改技术的应用，保证了新的网站在各方面都出类拔萃，让网站更具吸引力。然而，关键词优化的全过程不是无节制的合理布局，而是需要明确百度搜索引擎的优化算法标准。一般将整体目标关键词合理排列在首页，放置在页面内容中。长尾词，让网站的所有合理布局变成金字塔模型。.
3、只要超过上面两点，你就应该知道为什么关键词现在排名第一了，所以你不能停止优化。当我们谈论你的对手时，你的对手也在谈论你。如果你停下来，后来者和竞争对手很快就会赶上你。如果你不注意，搜索引擎结果将找不到你的排名。您需要进行特殊优化。另外，这个关键词还有一个收获的地方，就是喜欢采集销售端来访的客户，或者咨询一些客户最关心的问题来进行这类整体问题问题的关键词的传送门网站的输出，这是对比的核心，也是我们真正渗透互联网的第一步。文章 页面描述标题和关键词，合理显示文章三到五次，第一次加粗，加一张图片。合理控制关键词的频率密度。其实很多类型的网站都不需要刻意的关键词规划，今天的优化已经不能再用之前设置关键词、发链接采集文章的方式来让网站排名很好了. 只要任何类型的 网站 内容被认真发布 文章 关于该主题，它当然可以围绕该 网站 关键字进行扩展。. 而且今天的优化已经不能再用之前设置关键词、发送链接采集文章的方法来让网站排名很好了。只要任何类型的 网站 内容被认真发布 文章 关于该主题，它当然可以围绕该 网站 关键字进行扩展。. 而且今天的优化已经不能再用之前设置关键词、发送链接采集文章的方法来让网站排名很好了。只要任何类型的 网站 内容被认真发布 文章 关于该主题，它当然可以围绕该 网站 关键字进行扩展。.
4、全站优化一般不容易优化某个关键词排名，只有很多内容需要展示营销推广优化经验，那种预期效果其实可以考虑很多客户满意度监管程度，但会更强，以提高 关键词 排名。对于网站，经过seo优化的网站可以杜绝部分用户恶意点击，点击不扣费，不限于关键词，24小时在线，大大降低< @网站促销费用和其他促销费用。如果转化率低于平均水平，先采集产品下的所有关键词，进行排名查询，记录排名较差的关键词。发布新产品链接。在选择细节不变的情况下，会被排名较差的关键词覆盖，并用新的窗口进行优化。如果主关键词没有覆盖，可以继续用这个方法覆盖，按照这个逻辑。.
5、新站点收录大量更改是正常的。如果您不 收录 它，请不要更改它。尽量少修改网站的标题，不建议对页面进行大的修改。网站标题和关键词是经过研究确定的，不会做任何更改。小编看到网站频繁改关键词，以后很难优化。同时网站的修改也会对SEO产生影响，修改后的内容需要被搜索引擎重新收录。做好全网的营销和推广，才能真正落实落实，可以有效地为企业节省时间成本、人力资源等成本。在互联网时代，需要从搜索引擎中获得各个城市的消费者或经销商以建立品牌的公司必须优化其搜索引擎关键词。网站 可以与搜索引擎优化相结合。关键词优化规则。关键词哪款最实惠，聚搜签了新客户！冬至来了，聚搜网请朋友吃饺子！所以如果你有兴趣加入互联网行业，加入聚搜是最好的选择。聚搜网络专注高品质的网站定制化设计和营销策划，为您定制属于自己的网站，实现简约、优雅、直白、直爽、贴近的网站设计方案到用户体验。一站式网站优化服务，常规白帽技术，SEO网站优化，整体优化推广，关键词优化是获取目标客户的有效途径，通过SEO技术提升关键词排名，为你带来更多潜在客户。7天后看排名，赶紧安排优化工程师团队，让网站关键词在首页排名稳定快速，提升你的网站流量。. 并且您的 网站 流量将会增加。. 并且您的 网站 流量将会增加。.
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(网站建造分红哪几步?太之云推荐网站四大部分部分)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-04-13 12:20
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(网站建造分红哪几步?太之云推荐网站四大部分部分)
简介：在搜索引擎多元化的今天，客户使用的搜索引擎可能和你想象的不一样。首先，我们需要先来看看，网站建设红利有哪些步骤？太之云推荐网站建设分为四个部分：一、沟通需要企业去沟通网站建设公司了解好的基本功能、用途、类型、优化等网站。关键词，提示网站是企业基础展示站还是功能定制类型网站，确认这些站的基本信息后，我们进入第二个环节。
内容摘要：客户将使用哪个搜索引擎进行搜索？在搜索引擎多元化的今天，客户使用的搜索引擎可能和你想象的不一样。以下是太之云小编为大家分享的以下内容：
总结了网站构建过程中排名优化的注意事项。这些细节看似简单，却常常被许多网站 建筑公司所忽视。首先，我们需要先来看看，网站建立红利有哪些步骤？
太之云推荐网站建设分为四个部分：
一、通讯需求
建站前，企业应与网站建设公司就网站的基本功能、用途、类型及优化等事宜达成一致。关键词，提示网站是企业基础展示站还是功能定制类型网站，确认这些站的基本信息后，我们进入第二个环节。
二、网站构建实现
网站实施过程中有哪些关键点？网站的构建需要注意什么？
1.网站页面规划
2.网站页面制作者
3.网站标题描绘的合理布局和布局关键词(网站标题描绘的合理布局和布局关键词往往是最简单的疏忽一般网站建设公司的）
4.网站后端开发
5.网站内部测试
6.网站域名申请与购买
购买7.网站主机/网站空间
8.网站的记录
三、网站在线
网站的上线发布流程会极大的影响百度把握新建网站的习惯，影响关键词的优化，但是正确的发布流程是只操作网站对于建立业务的公司和企业客户来说，最容易和最疏忽的，网站的正确发布流程包括以下内容：
1.按照网站标题描述关键词的规则再次承认写作是否合理
2.在网站关键词中加入一些原创相关的文章内容是企业应该做的
3.帮助网站添加1-3个强大的友谊连接
4.生成并上传百度sitemap索引图
5.在百度提交未注册的网址
6.提交“云优化”软件的URL，快速进入
7.去一些高流量的论坛，比如搜外论坛和A5论坛，发布未注册的网站域名。
四、感谢网站的基本特征
网站 的基本特征是什么？
1.网站结构
2.网站 规划风格
3.网站的技能
4.网站标题、绘图、关键词 设置
以上是太智云网站，小编为大家采集的内容，如果需要SEO优化和顾问培训，请联系我们。 查看全部
简介：在搜索引擎多元化的今天，客户使用的搜索引擎可能和你想象的不一样。首先，我们需要先来看看，网站建设红利有哪些步骤？太之云推荐网站建设分为四个部分：一、沟通需要企业去沟通网站建设公司了解好的基本功能、用途、类型、优化等网站。关键词，提示网站是企业基础展示站还是功能定制类型网站，确认这些站的基本信息后，我们进入第二个环节。
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1.网站页面规划
2.网站页面制作者
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5.网站内部测试
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8.网站的记录
三、网站在线
网站的上线发布流程会极大的影响百度把握新建网站的习惯，影响关键词的优化，但是正确的发布流程是只操作网站对于建立业务的公司和企业客户来说，最容易和最疏忽的，网站的正确发布流程包括以下内容：
1.按照网站标题描述关键词的规则再次承认写作是否合理
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4.生成并上传百度sitemap索引图
5.在百度提交未注册的网址
6.提交“云优化”软件的URL，快速进入
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四、感谢网站的基本特征
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总结了网站构建过程中排名优化的注意事项。这些细节看似简单，却常常被许多网站 建筑公司所忽视。首先，我们需要先来看看，网站建立红利有哪些步骤？
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建站前，企业应与网站建设公司就网站的基本功能、用途、类型及优化等事宜达成一致。关键词，提示网站是企业基础展示站还是功能定制类型网站，确认这些站的基本信息后，我们进入第二个环节。
二、网站构建实现
网站实施过程中有哪些关键点？网站的构建需要注意什么？
1.网站页面规划
2.网站页面制作者
3.网站标题描绘的合理布局和布局关键词(网站标题描绘的合理布局和布局关键词往往是最简单的疏忽一般网站建设公司的）
4.网站后端开发
5.网站内部测试
6.网站域名申请与购买
购买7.网站主机/网站空间
8.网站的记录
三、网站在线
网站的上线发布流程会极大的影响百度把握新建网站的习惯，影响关键词的优化，但是正确的发布流程是只操作网站对于建立业务的公司和企业客户来说，最容易和最疏忽的，网站的正确发布流程包括以下内容：
1.按照网站标题描述关键词的规则再次承认写作是否合理
2.在网站关键词中加入一些原创相关的文章内容是企业应该做的
3.帮助网站添加1-3个强大的友谊连接
4.生成并上传百度sitemap索引图
5.在百度提交未注册的网址
6.提交“云优化”软件的URL，快速进入
7.去一些高流量的论坛，比如搜外论坛和A5论坛，发布未注册的网站域名。
四、感谢网站的基本特征
网站 的基本特征是什么？
1.网站结构
2.网站 规划风格
3.网站的技能
4.网站标题、绘图、关键词 设置
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(LightSeq本次新版训练加速引擎发布，支持Transformer的完整加速LightSeq)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-04-13 10:17
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(LightSeq本次新版训练加速引擎发布，支持Transformer的完整加速LightSeq)
近年来，随着计算机硬件算力的提升，越来越多的机器学习和人工智能技术在行业落地。基于Transformer的神经网络机器翻译技术就是最经典的案例之一。
为了获得高质量的翻译结果，研究人员经常使用更大的神经网络模型，这些模型具有更长的模型训练周期和更大的在线推理（翻译）延迟。
Volcano Translation 团队一直致力于这方面的优化。早在 2019 年 12 月，我们就开源了 LightSeq 推理加速引擎，这是业界第一个快速良好的实现，解决了翻译延迟高的问题。
而最近，新版LightSeq训练加速引擎终于发布了！
这一次，我们在整个过程中优化了翻译模型训练过程。原本需要三天训练的模型，通过LightSeq可以在一天内以最快的速度完成。不仅适用于行业，也适用于 GPU 算力有限的研究团队。
LightSeq 这次增加了以下功能：
- 支持Transformer的全面加速
LightSeq是业界首个完全支持整个Transformer模型加速的训练引擎，包括词嵌入层、编码层、解码层、损失函数层等高效的自定义层。
至此，LightSeq 打通了 Transformer 模型从训练到推理部署全流程的加速，为研究人员提供了极大的便利。
- 训练速度快
LightSeq 训练非常快。比如在WMT14英德机器翻译任务上，使用NVIDIA最新的训练显卡A100，相比主流的序列生成库，LightSeq最快只需要三分之一的训练时间。
- 功能齐全，易于使用
LightSeq 提供高效的 TensorFlow 和 PyTorch 自定义层供用户灵活使用，并可自由插入 Hugging Face 等主流训练库。
此外，它还与Fairseq、NeurST等当前流行的训练库深度集成。安装LightSeq后，用户只需修改几个命令行参数即可在这些训练库上使用LightSeq。
- 提供丰富的二次开发工具
LightSeq 提供了完整的 CUDA 内核和 Transformer 自定义层的单元测试功能，可以测试自定义算子的正确性，分析运行时间和加速比，帮助开发者更快地验证函数的正确性和有效性。
LightSeq训练引擎通过算子操作融合、动态内存复用等技术，可将训练时间缩短多达三分之一，速度提升3倍以上！详细评测报告可查看↓
新版LightSeq训练加速引擎全方位提升了Transformer模型的训练速度，打通了训练和推理部署的全流程，使用灵活方便，大大降低了研究人员训练模型的成本。可以预见，未来大量的 NLP 应用场景如机器翻译、文本生成、摘要、对话生成、情感分析等都可以使用 LightSeq 进行训练和推理。
火山翻译
LightSeq 地址：
此外，我们还开源了 Volcano Translation 的训练引擎 NeurST，深度结合了 LightSeq 的训练和推理加速。欢迎您试用。
如果您在使用过程中遇到任何问题，您也可以直接通过微信公众号后台或邮件联系我们。
NeurST 地址： 查看全部
近年来，随着计算机硬件算力的提升，越来越多的机器学习和人工智能技术在行业落地。基于Transformer的神经网络机器翻译技术就是最经典的案例之一。
为了获得高质量的翻译结果，研究人员经常使用更大的神经网络模型，这些模型具有更长的模型训练周期和更大的在线推理（翻译）延迟。
Volcano Translation 团队一直致力于这方面的优化。早在 2019 年 12 月，我们就开源了 LightSeq 推理加速引擎，这是业界第一个快速良好的实现，解决了翻译延迟高的问题。
而最近，新版LightSeq训练加速引擎终于发布了！
这一次，我们在整个过程中优化了翻译模型训练过程。原本需要三天训练的模型，通过LightSeq可以在一天内以最快的速度完成。不仅适用于行业，也适用于 GPU 算力有限的研究团队。
LightSeq 这次增加了以下功能：
- 支持Transformer的全面加速
LightSeq是业界首个完全支持整个Transformer模型加速的训练引擎，包括词嵌入层、编码层、解码层、损失函数层等高效的自定义层。
至此，LightSeq 打通了 Transformer 模型从训练到推理部署全流程的加速，为研究人员提供了极大的便利。
- 训练速度快
LightSeq 训练非常快。比如在WMT14英德机器翻译任务上，使用NVIDIA最新的训练显卡A100，相比主流的序列生成库，LightSeq最快只需要三分之一的训练时间。
- 功能齐全，易于使用
LightSeq 提供高效的 TensorFlow 和 PyTorch 自定义层供用户灵活使用，并可自由插入 Hugging Face 等主流训练库。
此外，它还与Fairseq、NeurST等当前流行的训练库深度集成。安装LightSeq后，用户只需修改几个命令行参数即可在这些训练库上使用LightSeq。
- 提供丰富的二次开发工具
LightSeq 提供了完整的 CUDA 内核和 Transformer 自定义层的单元测试功能，可以测试自定义算子的正确性，分析运行时间和加速比，帮助开发者更快地验证函数的正确性和有效性。
LightSeq训练引擎通过算子操作融合、动态内存复用等技术，可将训练时间缩短多达三分之一，速度提升3倍以上！详细评测报告可查看↓
新版LightSeq训练加速引擎全方位提升了Transformer模型的训练速度，打通了训练和推理部署的全流程，使用灵活方便，大大降低了研究人员训练模型的成本。可以预见，未来大量的 NLP 应用场景如机器翻译、文本生成、摘要、对话生成、情感分析等都可以使用 LightSeq 进行训练和推理。
火山翻译
LightSeq 地址：
此外，我们还开源了 Volcano Translation 的训练引擎 NeurST，深度结合了 LightSeq 的训练和推理加速。欢迎您试用。
如果您在使用过程中遇到任何问题，您也可以直接通过微信公众号后台或邮件联系我们。
NeurST 地址： 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(LightSeq本次新版训练加速引擎发布，支持Transformer的完整加速LightSeq)
近年来，随着计算机硬件算力的提升，越来越多的机器学习和人工智能技术在行业落地。基于Transformer的神经网络机器翻译技术就是最经典的案例之一。
为了获得高质量的翻译结果，研究人员经常使用更大的神经网络模型，这些模型具有更长的模型训练周期和更大的在线推理（翻译）延迟。
Volcano Translation 团队一直致力于这方面的优化。早在 2019 年 12 月，我们就开源了 LightSeq 推理加速引擎，这是业界第一个快速良好的实现，解决了翻译延迟高的问题。
而最近，新版LightSeq训练加速引擎终于发布了！
这一次，我们在整个过程中优化了翻译模型训练过程。原本需要三天训练的模型，通过LightSeq可以在一天内以最快的速度完成。不仅适用于行业，也适用于 GPU 算力有限的研究团队。
LightSeq 这次增加了以下功能：
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LightSeq是业界首个完全支持整个Transformer模型加速的训练引擎，包括词嵌入层、编码层、解码层、损失函数层等高效的自定义层。
至此，LightSeq 打通了 Transformer 模型从训练到推理部署全流程的加速，为研究人员提供了极大的便利。
- 训练速度快
LightSeq 训练非常快。比如在WMT14英德机器翻译任务上，使用NVIDIA最新的训练显卡A100，相比主流的序列生成库，LightSeq最快只需要三分之一的训练时间。
- 功能齐全，易于使用
LightSeq 提供高效的 TensorFlow 和 PyTorch 自定义层供用户灵活使用，并可自由插入 Hugging Face 等主流训练库。
此外，它还与Fairseq、NeurST等当前流行的训练库深度集成。安装LightSeq后，用户只需修改几个命令行参数即可在这些训练库上使用LightSeq。
- 提供丰富的二次开发工具
LightSeq 提供了完整的 CUDA 内核和 Transformer 自定义层的单元测试功能，可以测试自定义算子的正确性，分析运行时间和加速比，帮助开发者更快地验证函数的正确性和有效性。
LightSeq训练引擎通过算子操作融合、动态内存复用等技术，可将训练时间缩短多达三分之一，速度提升3倍以上！详细评测报告可查看↓
新版LightSeq训练加速引擎全方位提升了Transformer模型的训练速度，打通了训练和推理部署的全流程，使用灵活方便，大大降低了研究人员训练模型的成本。可以预见，未来大量的 NLP 应用场景如机器翻译、文本生成、摘要、对话生成、情感分析等都可以使用 LightSeq 进行训练和推理。
火山翻译
LightSeq 地址：
此外，我们还开源了 Volcano Translation 的训练引擎 NeurST，深度结合了 LightSeq 的训练和推理加速。欢迎您试用。
如果您在使用过程中遇到任何问题，您也可以直接通过微信公众号后台或邮件联系我们。
NeurST 地址：
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(：MicrosoftsualBasicWindows平台下使用的生物信息学分析工具)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-04-13 10:05
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(：MicrosoftsualBasicWindows平台下使用的生物信息学分析工具)
@3. com。邮件：ddou@njau。教育。cn. SeqHunter bioinformaticstoolbox localBlast 序列分析 YEWen2wu, WANG Yuan2chao, DOU Dao2long PlantPathology, 南京农业大学, 南京210095 摘要：SeqHunter, bioinformaticstoolbox, isualBasic Windows environment。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。@3. com。邮件：ddou@njau。教育。cn. SeqHunter bioinformaticstoolbox localBlast 序列分析 YEWen2wu, WANG Yuan2chao, DOU Dao2long PlantPathology, 南京农业大学, 南京210095 摘要：SeqHunter, bioinformaticstoolbox, isualBasic Windows environment。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。isualBasic Windows 环境。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。isualBasic Windows 环境。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。
目前国内的生物软件，特别是Windows平台下的生物软件非常有限，有些商业软件功能强大但价格昂贵。因此，开发一套实用且易于操作的生物信息学分析工具具有重要意义。以基因组数据分析和挖掘的基本需求为出发点，使用了微软isualBasic Windows平台下使用的生物信息学软件包Se2 qHunter。SeqHunter采用图形界面，集成了Blast等多种常用生物信息学程序，实现序列数据库的建立和管理、Blast（Basic Local A2 ligment Search Tool）的本地化、序列提取、比对和分析功能。SeqHunter 及其最新版本可通过作者免费获得。1SeqHunter界面设计 SeqHunter的开发思路和使用流程如图1所示。首先，用户需要建立自己的本地序列数据库并进行管理；然后他们可以使用未知序列去数据库进行Blast搜索，得到同源序列的信息，并根据这些信息从数据库中提取序列；最后，还需要对序列进行进一步的分析，如序列比对、序列反向互补、核酸统计和翻译等。 1 SeqHunter的开发思路和使用流程图 图流程图 SeqHunter 为了方便用户操作，SeqHunter采用根据使用的一般流程标签表单程序界面，
叶文武等：SeqHunter：用于序列搜索和分析的生物信息学软件包 2 SeqHunter 的用户界面 图用户界面 3 Blast 的两种输出格式示例：标准、列表 Blast 函数 SeqHunter 为用户提供了全面、便携的本地 Blast 函数，包括：数据库建立与管理、Blast搜索、从数据库中提取序列，从而避免了Blast通过网络速度慢、数据不保密、数据库定义不自由等一系列麻烦。用户只需选择目标文件和序列类型即可完成数据库的格式化；本地数据库列表一目了然，同时可以添加、编辑评论和删除不需要的数据库。爆搜为用户提供常用的参数设置，可直接粘贴序列或选择序列文件提交数据，提供Blast标准格式（lignment）、XML格式、列表格式等九种输出格式，用户可根据分析需要。比如Blast标准格式可以直观的查看比对情况，列表格式的信息可以直接导入EX2 XML，供高级用户根据需要编程读取所需信息。
序列提取功能，方便用户从海量序列数据中快速获取所需序列。此外，序列数统计功能的人性化设计，避免用户打开庞大的序列文件与SeqHunter进行多序列比对的接口集成了DOS环境下两个优秀的序列比对程序，Bl2seq和Muscle。bl2seq用于实现两个序列的比对，可以输出文本和Html两种格式。该格式类似于 Figure Blast 输出的标准格式。Muscle 在多序列比对的速度和准确性方面具有出色的表现。它可以输出三种格式，即对齐后的序列和Clustal格式。同时可以选择按序列输入顺序或序列相似度排序。3 序列的批量处理和分析 SeqHunter为用户提供了专门的序列处理和分析窗口，包括去除非序列符号、核酸统计、反向互补、核酸翻译、序列搜索、便捷的序列截取提示；值得一提的是，上面前三个函数都有批量处理多个Fasta序列的功能。
<p>去除非序列符号可以批量去除序列之间的回车符号、空格和“-”；核酸翻译可以快速得到核酸序列的6个翻译蛋白，并计算出每个蛋白所含的终止子数量，方便用户选择；可批量计算多个序列的核酸统计和反向互补，分别计算序列的G+C含量和反向互补；搜索功能可以查找指定字符的个数并提供出现的位置；界面右下角标签 显示当前位置和选择长度，方便用户获取序列的位置，选择需要的序列。3 SeqHunter编译原理 1 Dos版程序界面实现 SeqHunter数据库格式化、BLAST、序列提取、Bl2seq、Muscle均调用DOS版Blast win32、Muscle 查看全部
@3. com。邮件：ddou@njau。教育。cn. SeqHunter bioinformaticstoolbox localBlast 序列分析 YEWen2wu, WANG Yuan2chao, DOU Dao2long PlantPathology, 南京农业大学, 南京210095 摘要：SeqHunter, bioinformaticstoolbox, isualBasic Windows environment。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。@3. com。邮件：ddou@njau。教育。cn. SeqHunter bioinformaticstoolbox localBlast 序列分析 YEWen2wu, WANG Yuan2chao, DOU Dao2long PlantPathology, 南京农业大学, 南京210095 摘要：SeqHunter, bioinformaticstoolbox, isualBasic Windows environment。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。isualBasic Windows 环境。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。isualBasic Windows 环境。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。
目前国内的生物软件，特别是Windows平台下的生物软件非常有限，有些商业软件功能强大但价格昂贵。因此，开发一套实用且易于操作的生物信息学分析工具具有重要意义。以基因组数据分析和挖掘的基本需求为出发点，使用了微软isualBasic Windows平台下使用的生物信息学软件包Se2 qHunter。SeqHunter采用图形界面，集成了Blast等多种常用生物信息学程序，实现序列数据库的建立和管理、Blast（Basic Local A2 ligment Search Tool）的本地化、序列提取、比对和分析功能。SeqHunter 及其最新版本可通过作者免费获得。1SeqHunter界面设计 SeqHunter的开发思路和使用流程如图1所示。首先，用户需要建立自己的本地序列数据库并进行管理；然后他们可以使用未知序列去数据库进行Blast搜索，得到同源序列的信息，并根据这些信息从数据库中提取序列；最后，还需要对序列进行进一步的分析，如序列比对、序列反向互补、核酸统计和翻译等。 1 SeqHunter的开发思路和使用流程图 图流程图 SeqHunter 为了方便用户操作，SeqHunter采用根据使用的一般流程标签表单程序界面，
叶文武等：SeqHunter：用于序列搜索和分析的生物信息学软件包 2 SeqHunter 的用户界面 图用户界面 3 Blast 的两种输出格式示例：标准、列表 Blast 函数 SeqHunter 为用户提供了全面、便携的本地 Blast 函数，包括：数据库建立与管理、Blast搜索、从数据库中提取序列，从而避免了Blast通过网络速度慢、数据不保密、数据库定义不自由等一系列麻烦。用户只需选择目标文件和序列类型即可完成数据库的格式化；本地数据库列表一目了然，同时可以添加、编辑评论和删除不需要的数据库。爆搜为用户提供常用的参数设置，可直接粘贴序列或选择序列文件提交数据，提供Blast标准格式（lignment）、XML格式、列表格式等九种输出格式，用户可根据分析需要。比如Blast标准格式可以直观的查看比对情况，列表格式的信息可以直接导入EX2 XML，供高级用户根据需要编程读取所需信息。
序列提取功能，方便用户从海量序列数据中快速获取所需序列。此外，序列数统计功能的人性化设计，避免用户打开庞大的序列文件与SeqHunter进行多序列比对的接口集成了DOS环境下两个优秀的序列比对程序，Bl2seq和Muscle。bl2seq用于实现两个序列的比对，可以输出文本和Html两种格式。该格式类似于 Figure Blast 输出的标准格式。Muscle 在多序列比对的速度和准确性方面具有出色的表现。它可以输出三种格式，即对齐后的序列和Clustal格式。同时可以选择按序列输入顺序或序列相似度排序。3 序列的批量处理和分析 SeqHunter为用户提供了专门的序列处理和分析窗口，包括去除非序列符号、核酸统计、反向互补、核酸翻译、序列搜索、便捷的序列截取提示；值得一提的是，上面前三个函数都有批量处理多个Fasta序列的功能。
<p>去除非序列符号可以批量去除序列之间的回车符号、空格和“-”；核酸翻译可以快速得到核酸序列的6个翻译蛋白，并计算出每个蛋白所含的终止子数量，方便用户选择；可批量计算多个序列的核酸统计和反向互补，分别计算序列的G+C含量和反向互补；搜索功能可以查找指定字符的个数并提供出现的位置；界面右下角标签 显示当前位置和选择长度，方便用户获取序列的位置，选择需要的序列。3 SeqHunter编译原理 1 Dos版程序界面实现 SeqHunter数据库格式化、BLAST、序列提取、Bl2seq、Muscle均调用DOS版Blast win32、Muscle 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(：MicrosoftsualBasicWindows平台下使用的生物信息学分析工具)
@3. com。邮件：ddou@njau。教育。cn. SeqHunter bioinformaticstoolbox localBlast 序列分析 YEWen2wu, WANG Yuan2chao, DOU Dao2long PlantPathology, 南京农业大学, 南京210095 摘要：SeqHunter, bioinformaticstoolbox, isualBasic Windows environment。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。@3. com。邮件：ddou@njau。教育。cn. SeqHunter bioinformaticstoolbox localBlast 序列分析 YEWen2wu, WANG Yuan2chao, DOU Dao2long PlantPathology, 南京农业大学, 南京210095 摘要：SeqHunter, bioinformaticstoolbox, isualBasic Windows environment。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。isualBasic Windows 环境。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。isualBasic Windows 环境。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。
目前国内的生物软件，特别是Windows平台下的生物软件非常有限，有些商业软件功能强大但价格昂贵。因此，开发一套实用且易于操作的生物信息学分析工具具有重要意义。以基因组数据分析和挖掘的基本需求为出发点，使用了微软isualBasic Windows平台下使用的生物信息学软件包Se2 qHunter。SeqHunter采用图形界面，集成了Blast等多种常用生物信息学程序，实现序列数据库的建立和管理、Blast（Basic Local A2 ligment Search Tool）的本地化、序列提取、比对和分析功能。SeqHunter 及其最新版本可通过作者免费获得。1SeqHunter界面设计 SeqHunter的开发思路和使用流程如图1所示。首先，用户需要建立自己的本地序列数据库并进行管理；然后他们可以使用未知序列去数据库进行Blast搜索，得到同源序列的信息，并根据这些信息从数据库中提取序列；最后，还需要对序列进行进一步的分析，如序列比对、序列反向互补、核酸统计和翻译等。 1 SeqHunter的开发思路和使用流程图 图流程图 SeqHunter 为了方便用户操作，SeqHunter采用根据使用的一般流程标签表单程序界面，
叶文武等：SeqHunter：用于序列搜索和分析的生物信息学软件包 2 SeqHunter 的用户界面 图用户界面 3 Blast 的两种输出格式示例：标准、列表 Blast 函数 SeqHunter 为用户提供了全面、便携的本地 Blast 函数，包括：数据库建立与管理、Blast搜索、从数据库中提取序列，从而避免了Blast通过网络速度慢、数据不保密、数据库定义不自由等一系列麻烦。用户只需选择目标文件和序列类型即可完成数据库的格式化；本地数据库列表一目了然，同时可以添加、编辑评论和删除不需要的数据库。爆搜为用户提供常用的参数设置，可直接粘贴序列或选择序列文件提交数据，提供Blast标准格式（lignment）、XML格式、列表格式等九种输出格式，用户可根据分析需要。比如Blast标准格式可以直观的查看比对情况，列表格式的信息可以直接导入EX2 XML，供高级用户根据需要编程读取所需信息。
序列提取功能，方便用户从海量序列数据中快速获取所需序列。此外，序列数统计功能的人性化设计，避免用户打开庞大的序列文件与SeqHunter进行多序列比对的接口集成了DOS环境下两个优秀的序列比对程序，Bl2seq和Muscle。bl2seq用于实现两个序列的比对，可以输出文本和Html两种格式。该格式类似于 Figure Blast 输出的标准格式。Muscle 在多序列比对的速度和准确性方面具有出色的表现。它可以输出三种格式，即对齐后的序列和Clustal格式。同时可以选择按序列输入顺序或序列相似度排序。3 序列的批量处理和分析 SeqHunter为用户提供了专门的序列处理和分析窗口，包括去除非序列符号、核酸统计、反向互补、核酸翻译、序列搜索、便捷的序列截取提示；值得一提的是，上面前三个函数都有批量处理多个Fasta序列的功能。
<p>去除非序列符号可以批量去除序列之间的回车符号、空格和“-”；核酸翻译可以快速得到核酸序列的6个翻译蛋白，并计算出每个蛋白所含的终止子数量，方便用户选择；可批量计算多个序列的核酸统计和反向互补，分别计算序列的G+C含量和反向互补；搜索功能可以查找指定字符的个数并提供出现的位置；界面右下角标签 显示当前位置和选择长度，方便用户获取序列的位置，选择需要的序列。3 SeqHunter编译原理 1 Dos版程序界面实现 SeqHunter数据库格式化、BLAST、序列提取、Bl2seq、Muscle均调用DOS版Blast win32、Muscle
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(搜索query理解：底层引擎大有文章的分词算法及其处理方法 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 91 次浏览 • 2022-04-09 21:27
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(搜索query理解：底层引擎大有文章的分词算法及其处理方法
)
【简介】当你在搜索框中输入一小段文字时，搜索引擎会立即返回上千条结果。整个搜索过程看似简单，其实底层引擎有很多文章。每个简短的搜索词背后都隐藏着用户最真实的查询意图。搜索引擎需要使用多种不同的策略来挖掘用户背后的需求，这涉及到“搜索查询理解”。
之前我们讲过“先理解查询理解”，然后回顾一下整体流程：
当用户输入查询时：“Pignuo的生产地点”。在上述每个模块中是如何处理的？
01文本预处理02查询分词
【基于字符匹配的分词算法】
在该方案中，首先需要构建一个分词词典，将一串文本的文本片段与构建的分词词典进行匹配。如果匹配，则将其视为分词结果。这种原创方案存在许多缺点，如无法处理歧义和泛化不足。当然，还有很多改进的方案，比如正向/反向/双向最大匹配算法。
【基于统计的分词算法】
基于大量的分词文本，利用统计概率知识，统计文本中相邻词之间的频率，计算词之间的连接概率，依靠机器学习模型学习文本分词的客观规律。它可以实现对未知文本的分割。
统计语言模型需要依赖大量的训练数据。随着互联网大数据时代的到来，也给统计语言模型带来了质的发展，这也使得统计语言模型逐渐成为主流的分词方法。我们最熟悉的是基于稀疏表示（Sparse Representation）的 N-Garm 语言模型，以及 Hidden Markov HMM 和 Conditional Random Field CRF 等模型。随着深度学习的兴起，以词嵌入为代表的语言模型也取得了较好的效果，给NLP分词算法领域带来了变革。
【基于理解的分词算法】
基于理解的分词算法的基本思想是在分词的同时进行句法和语义分析，利用句法和语义信息来处理歧义，即模拟人类对句子的理解来处理与文本中的各种歧义。随着NLP领域的不断突破，基于理解的分词算法也得到了快速发展。目前比较常用的语言技术平台有哈尔滨工业大学LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和Hanlp等，这些平台集成了基于分词算法理解效果很好。
每种分词算法都有自己的优缺点。在搜索引擎开发过程中，要根据不同的场景选择最合适的分词方式。
03 查询重写
查询重写的主要步骤是查询纠错、查询对齐和查询扩展。
【查询纠错】
查询纠错，为什么搜索引擎需要这一步？原因是在搜索过程中，我们先验知识不足或者使用输入法时输入错误。如果我们不纠正错误，最终的搜索列表将不是用户想要的结果，从而导致搜索准确率下降，用户体验下降。比如在百度搜索“胡歌”：
因此，在做搜索引擎的过程中，查询纠错是比较重要的一步。当然，不同场景使用的纠错方法是不同的。常用的查询纠错方法有数字、拼音、漏词、重复词、谐音/形近词等。在我们的例子中是“鸽子产地”。将更正为“苹果的产地”，而“苹果”本身就是用户想要搜索的。
查询纠错在技术上分为两个任务，一个是异常检测，一个是纠错。基本实现方法是基于文本相似度（比如“胡歌”和“胡歌”非常相似），基于文本编辑距离（设置阈值，比如“serach”和“search”之间的距离是1），基于拼音的修正（“pingguo”修正为“apple”）等。当然还有一些更高级的解决方案，所谓更高级，实现起来比较困难。例如，基于点击行为的queryN-docN协同过滤算法可以修正历史queryN-docN点击的点击行为矩阵，并使用协同过滤计算query和queryN之间的相似度来纠正错误。会话嵌入挖掘更多查询序列以进行纠错。
【实体对齐】
实体对齐和查询纠错很容易混淆。实体对齐更多的是一种重写操作，在输入查询中没有错误，但在表达式中与搜索引擎索引的内容不匹配。比如“星夜生于哪一年”，通过实体对齐，可以改写为“仇星驰的出生时间”，对齐规则也是一个不断丰富和积累的过程。
在技术实现上，可以使用 word Embedding 方法来训练词之间的相似度，从而确定一组对齐规则。同时，也需要加入一些外部知识或者人工干预来提高相似度的准确性。文本生成模型 seq2seq 还可用于根据历史点击行为挖掘查询-查询语义相似的短语，以确定一组对齐规则。
【查询扩展】
查询扩展主要用于搜索引擎的相关搜索。就是显示与用户输入的查询类似的扩展查询，让用户可以有更多的选择来搜索想要的内容，帮助用户挖掘潜在需求，同时也扩大了搜索范围。流量和召回在技术实现上相对简单，可以使用查询纠错和实体对齐中的方法来实现，但也需要不断的迭代优化。以下是百度输入“胡歌”的结果
04查询分析
查询分析中最重要的就是权重分析。常用的方法是tfidf算法，即“词频-反文本频”。如果某个词或词组在一篇文章文章中出现频繁（即TF高），而在其他文章中很少出现（即IDF高），则认为词或词组有很好的类别区分能力，此时权重会更高。
TF-IDF 通俗的理解是：TF 描述了词 t 对文档的重要性，IDF 描述了词 t 对整个文档集的重要性。
TF 表达式：对于文档 dj 中的单词 ti，ti 的词频可以表示为：
IDF 表达：IDF 是一个词的一般重要性的度量，即一个词对整个语料库的重要性的度量。特定词的 IDF 可以通过将文档总数除以收录该词的文档数，然后取商的对数得到： 其中 ni,j 是词 ti 在文件 dj，分母是文件 dj 中所有单词出现次数的总和。
05 意图识别
此外，权重分析也可以用分类或回归的思想来解决，通过训练svm、gbdt等传统机器学习模型进行预测。即可以使用历史点击数据。首先根据不同的查询点击相同的标题进行聚类，然后通过一系列的文本特征处理方法对多个查询的词项权重进行加权分析权重。
在一般的搜索场景中，意图识别可以分为两个任务，意图分类+命名实体识别。分类模型可以基于传统的机器学习，如svm、朴素贝叶斯和决策树算法，也可以基于近年流行的bert等深度学习模型。命名实体识别任务可以使用Bert-BiLSTM-CRF和BERT-CRF等序列标注模型来识别物品实体，然后结合一些启发式策略和后验行为进行验证。
在这个模型中，当用户进入《和平精英手游》时，这就是准确的意图识别，整个处理链如下：
当然，很多情况下，意图识别也会加入个性化元素，那么我们文章的第一个案例“苹果产地”，具体指的是水果苹果的产地吗？还是苹果手机和电脑的代工？这需要涉及个性化搜索。不仅如此，当查询词中存在一些高级关系时，即查询中的实体不是意图实体，需要添加推理来挖掘其真实实体。这时候需要添加一个知识图谱进行知识推理，结合语义搜索完成意图识别，如下图所示。：据统计，搜索符合2/8原则，80%的查询都是长尾词，很多时候用户的意图比较模糊，而当你不确定是否有一些强烈的意图时，一些统计类别更适合用户。，列表类型的结果，比如用户搜索“2020好玩的三国志策略游戏”，此时的意图比较模糊，搜索结果返回一系列三国志策略游戏，这才是真正的意图用户。
现在，您终于知道搜索引擎如何理解您的输入查询了。
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【简介】当你在搜索框中输入一小段文字时，搜索引擎会立即返回上千条结果。整个搜索过程看似简单，其实底层引擎有很多文章。每个简短的搜索词背后都隐藏着用户最真实的查询意图。搜索引擎需要使用多种不同的策略来挖掘用户背后的需求，这涉及到“搜索查询理解”。
之前我们讲过“先理解查询理解”，然后回顾一下整体流程：
当用户输入查询时：“Pignuo的生产地点”。在上述每个模块中是如何处理的？
01文本预处理02查询分词
【基于字符匹配的分词算法】
在该方案中，首先需要构建一个分词词典，将一串文本的文本片段与构建的分词词典进行匹配。如果匹配，则将其视为分词结果。这种原创方案存在许多缺点，如无法处理歧义和泛化不足。当然，还有很多改进的方案，比如正向/反向/双向最大匹配算法。
【基于统计的分词算法】
基于大量的分词文本，利用统计概率知识，统计文本中相邻词之间的频率，计算词之间的连接概率，依靠机器学习模型学习文本分词的客观规律。它可以实现对未知文本的分割。
统计语言模型需要依赖大量的训练数据。随着互联网大数据时代的到来，也给统计语言模型带来了质的发展，这也使得统计语言模型逐渐成为主流的分词方法。我们最熟悉的是基于稀疏表示（Sparse Representation）的 N-Garm 语言模型，以及 Hidden Markov HMM 和 Conditional Random Field CRF 等模型。随着深度学习的兴起，以词嵌入为代表的语言模型也取得了较好的效果，给NLP分词算法领域带来了变革。
【基于理解的分词算法】
基于理解的分词算法的基本思想是在分词的同时进行句法和语义分析，利用句法和语义信息来处理歧义，即模拟人类对句子的理解来处理与文本中的各种歧义。随着NLP领域的不断突破，基于理解的分词算法也得到了快速发展。目前比较常用的语言技术平台有哈尔滨工业大学LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和Hanlp等，这些平台集成了基于分词算法理解效果很好。
每种分词算法都有自己的优缺点。在搜索引擎开发过程中，要根据不同的场景选择最合适的分词方式。
03 查询重写
查询重写的主要步骤是查询纠错、查询对齐和查询扩展。
【查询纠错】
查询纠错，为什么搜索引擎需要这一步？原因是在搜索过程中，我们先验知识不足或者使用输入法时输入错误。如果我们不纠正错误，最终的搜索列表将不是用户想要的结果，从而导致搜索准确率下降，用户体验下降。比如在百度搜索“胡歌”：
因此，在做搜索引擎的过程中，查询纠错是比较重要的一步。当然，不同场景使用的纠错方法是不同的。常用的查询纠错方法有数字、拼音、漏词、重复词、谐音/形近词等。在我们的例子中是“鸽子产地”。将更正为“苹果的产地”，而“苹果”本身就是用户想要搜索的。
查询纠错在技术上分为两个任务，一个是异常检测，一个是纠错。基本实现方法是基于文本相似度（比如“胡歌”和“胡歌”非常相似），基于文本编辑距离（设置阈值，比如“serach”和“search”之间的距离是1），基于拼音的修正（“pingguo”修正为“apple”）等。当然还有一些更高级的解决方案，所谓更高级，实现起来比较困难。例如，基于点击行为的queryN-docN协同过滤算法可以修正历史queryN-docN点击的点击行为矩阵，并使用协同过滤计算query和queryN之间的相似度来纠正错误。会话嵌入挖掘更多查询序列以进行纠错。
【实体对齐】
实体对齐和查询纠错很容易混淆。实体对齐更多的是一种重写操作，在输入查询中没有错误，但在表达式中与搜索引擎索引的内容不匹配。比如“星夜生于哪一年”，通过实体对齐，可以改写为“仇星驰的出生时间”，对齐规则也是一个不断丰富和积累的过程。
在技术实现上，可以使用 word Embedding 方法来训练词之间的相似度，从而确定一组对齐规则。同时，也需要加入一些外部知识或者人工干预来提高相似度的准确性。文本生成模型 seq2seq 还可用于根据历史点击行为挖掘查询-查询语义相似的短语，以确定一组对齐规则。
【查询扩展】
查询扩展主要用于搜索引擎的相关搜索。就是显示与用户输入的查询类似的扩展查询，让用户可以有更多的选择来搜索想要的内容，帮助用户挖掘潜在需求，同时也扩大了搜索范围。流量和召回在技术实现上相对简单，可以使用查询纠错和实体对齐中的方法来实现，但也需要不断的迭代优化。以下是百度输入“胡歌”的结果
04查询分析
查询分析中最重要的就是权重分析。常用的方法是tfidf算法，即“词频-反文本频”。如果某个词或词组在一篇文章文章中出现频繁（即TF高），而在其他文章中很少出现（即IDF高），则认为词或词组有很好的类别区分能力，此时权重会更高。
TF-IDF 通俗的理解是：TF 描述了词 t 对文档的重要性，IDF 描述了词 t 对整个文档集的重要性。
TF 表达式：对于文档 dj 中的单词 ti，ti 的词频可以表示为：
IDF 表达：IDF 是一个词的一般重要性的度量，即一个词对整个语料库的重要性的度量。特定词的 IDF 可以通过将文档总数除以收录该词的文档数，然后取商的对数得到： 其中 ni,j 是词 ti 在文件 dj，分母是文件 dj 中所有单词出现次数的总和。
05 意图识别
此外，权重分析也可以用分类或回归的思想来解决，通过训练svm、gbdt等传统机器学习模型进行预测。即可以使用历史点击数据。首先根据不同的查询点击相同的标题进行聚类，然后通过一系列的文本特征处理方法对多个查询的词项权重进行加权分析权重。
在一般的搜索场景中，意图识别可以分为两个任务，意图分类+命名实体识别。分类模型可以基于传统的机器学习，如svm、朴素贝叶斯和决策树算法，也可以基于近年流行的bert等深度学习模型。命名实体识别任务可以使用Bert-BiLSTM-CRF和BERT-CRF等序列标注模型来识别物品实体，然后结合一些启发式策略和后验行为进行验证。
在这个模型中，当用户进入《和平精英手游》时，这就是准确的意图识别，整个处理链如下：
当然，很多情况下，意图识别也会加入个性化元素，那么我们文章的第一个案例“苹果产地”，具体指的是水果苹果的产地吗？还是苹果手机和电脑的代工？这需要涉及个性化搜索。不仅如此，当查询词中存在一些高级关系时，即查询中的实体不是意图实体，需要添加推理来挖掘其真实实体。这时候需要添加一个知识图谱进行知识推理，结合语义搜索完成意图识别，如下图所示。：据统计，搜索符合2/8原则，80%的查询都是长尾词，很多时候用户的意图比较模糊，而当你不确定是否有一些强烈的意图时，一些统计类别更适合用户。，列表类型的结果，比如用户搜索“2020好玩的三国志策略游戏”，此时的意图比较模糊，搜索结果返回一系列三国志策略游戏，这才是真正的意图用户。
现在，您终于知道搜索引擎如何理解您的输入查询了。
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(搜索query理解：底层引擎大有文章的分词算法及其处理方法
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【简介】当你在搜索框中输入一小段文字时，搜索引擎会立即返回上千条结果。整个搜索过程看似简单，其实底层引擎有很多文章。每个简短的搜索词背后都隐藏着用户最真实的查询意图。搜索引擎需要使用多种不同的策略来挖掘用户背后的需求，这涉及到“搜索查询理解”。
之前我们讲过“先理解查询理解”，然后回顾一下整体流程：
当用户输入查询时：“Pignuo的生产地点”。在上述每个模块中是如何处理的？
01文本预处理02查询分词
【基于字符匹配的分词算法】
在该方案中，首先需要构建一个分词词典，将一串文本的文本片段与构建的分词词典进行匹配。如果匹配，则将其视为分词结果。这种原创方案存在许多缺点，如无法处理歧义和泛化不足。当然，还有很多改进的方案，比如正向/反向/双向最大匹配算法。
【基于统计的分词算法】
基于大量的分词文本，利用统计概率知识，统计文本中相邻词之间的频率，计算词之间的连接概率，依靠机器学习模型学习文本分词的客观规律。它可以实现对未知文本的分割。
统计语言模型需要依赖大量的训练数据。随着互联网大数据时代的到来，也给统计语言模型带来了质的发展，这也使得统计语言模型逐渐成为主流的分词方法。我们最熟悉的是基于稀疏表示（Sparse Representation）的 N-Garm 语言模型，以及 Hidden Markov HMM 和 Conditional Random Field CRF 等模型。随着深度学习的兴起，以词嵌入为代表的语言模型也取得了较好的效果，给NLP分词算法领域带来了变革。
【基于理解的分词算法】
基于理解的分词算法的基本思想是在分词的同时进行句法和语义分析，利用句法和语义信息来处理歧义，即模拟人类对句子的理解来处理与文本中的各种歧义。随着NLP领域的不断突破，基于理解的分词算法也得到了快速发展。目前比较常用的语言技术平台有哈尔滨工业大学LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和Hanlp等，这些平台集成了基于分词算法理解效果很好。
每种分词算法都有自己的优缺点。在搜索引擎开发过程中，要根据不同的场景选择最合适的分词方式。
03 查询重写
查询重写的主要步骤是查询纠错、查询对齐和查询扩展。
【查询纠错】
查询纠错，为什么搜索引擎需要这一步？原因是在搜索过程中，我们先验知识不足或者使用输入法时输入错误。如果我们不纠正错误，最终的搜索列表将不是用户想要的结果，从而导致搜索准确率下降，用户体验下降。比如在百度搜索“胡歌”：
因此，在做搜索引擎的过程中，查询纠错是比较重要的一步。当然，不同场景使用的纠错方法是不同的。常用的查询纠错方法有数字、拼音、漏词、重复词、谐音/形近词等。在我们的例子中是“鸽子产地”。将更正为“苹果的产地”，而“苹果”本身就是用户想要搜索的。
查询纠错在技术上分为两个任务，一个是异常检测，一个是纠错。基本实现方法是基于文本相似度（比如“胡歌”和“胡歌”非常相似），基于文本编辑距离（设置阈值，比如“serach”和“search”之间的距离是1），基于拼音的修正（“pingguo”修正为“apple”）等。当然还有一些更高级的解决方案，所谓更高级，实现起来比较困难。例如，基于点击行为的queryN-docN协同过滤算法可以修正历史queryN-docN点击的点击行为矩阵，并使用协同过滤计算query和queryN之间的相似度来纠正错误。会话嵌入挖掘更多查询序列以进行纠错。
【实体对齐】
实体对齐和查询纠错很容易混淆。实体对齐更多的是一种重写操作，在输入查询中没有错误，但在表达式中与搜索引擎索引的内容不匹配。比如“星夜生于哪一年”，通过实体对齐，可以改写为“仇星驰的出生时间”，对齐规则也是一个不断丰富和积累的过程。
在技术实现上，可以使用 word Embedding 方法来训练词之间的相似度，从而确定一组对齐规则。同时，也需要加入一些外部知识或者人工干预来提高相似度的准确性。文本生成模型 seq2seq 还可用于根据历史点击行为挖掘查询-查询语义相似的短语，以确定一组对齐规则。
【查询扩展】
查询扩展主要用于搜索引擎的相关搜索。就是显示与用户输入的查询类似的扩展查询，让用户可以有更多的选择来搜索想要的内容，帮助用户挖掘潜在需求，同时也扩大了搜索范围。流量和召回在技术实现上相对简单，可以使用查询纠错和实体对齐中的方法来实现，但也需要不断的迭代优化。以下是百度输入“胡歌”的结果
04查询分析
查询分析中最重要的就是权重分析。常用的方法是tfidf算法，即“词频-反文本频”。如果某个词或词组在一篇文章文章中出现频繁（即TF高），而在其他文章中很少出现（即IDF高），则认为词或词组有很好的类别区分能力，此时权重会更高。
TF-IDF 通俗的理解是：TF 描述了词 t 对文档的重要性，IDF 描述了词 t 对整个文档集的重要性。
TF 表达式：对于文档 dj 中的单词 ti，ti 的词频可以表示为：
IDF 表达：IDF 是一个词的一般重要性的度量，即一个词对整个语料库的重要性的度量。特定词的 IDF 可以通过将文档总数除以收录该词的文档数，然后取商的对数得到： 其中 ni,j 是词 ti 在文件 dj，分母是文件 dj 中所有单词出现次数的总和。
05 意图识别
此外，权重分析也可以用分类或回归的思想来解决，通过训练svm、gbdt等传统机器学习模型进行预测。即可以使用历史点击数据。首先根据不同的查询点击相同的标题进行聚类，然后通过一系列的文本特征处理方法对多个查询的词项权重进行加权分析权重。
在一般的搜索场景中，意图识别可以分为两个任务，意图分类+命名实体识别。分类模型可以基于传统的机器学习，如svm、朴素贝叶斯和决策树算法，也可以基于近年流行的bert等深度学习模型。命名实体识别任务可以使用Bert-BiLSTM-CRF和BERT-CRF等序列标注模型来识别物品实体，然后结合一些启发式策略和后验行为进行验证。
在这个模型中，当用户进入《和平精英手游》时，这就是准确的意图识别，整个处理链如下：
当然，很多情况下，意图识别也会加入个性化元素，那么我们文章的第一个案例“苹果产地”，具体指的是水果苹果的产地吗？还是苹果手机和电脑的代工？这需要涉及个性化搜索。不仅如此，当查询词中存在一些高级关系时，即查询中的实体不是意图实体，需要添加推理来挖掘其真实实体。这时候需要添加一个知识图谱进行知识推理，结合语义搜索完成意图识别，如下图所示。：据统计，搜索符合2/8原则，80%的查询都是长尾词，很多时候用户的意图比较模糊，而当你不确定是否有一些强烈的意图时，一些统计类别更适合用户。，列表类型的结果，比如用户搜索“2020好玩的三国志策略游戏”，此时的意图比较模糊，搜索结果返回一系列三国志策略游戏，这才是真正的意图用户。
现在，您终于知道搜索引擎如何理解您的输入查询了。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(seq搜索引擎优化至少包括那几步?如何找出影响关键词排名)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 87 次浏览 • 2022-04-07 20:04
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(seq搜索引擎优化至少包括那几步?如何找出影响关键词排名)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?如何进行seq与对方搜索引擎对比检测，找出影响关键词排名的技术因素，这是seo新手及seo老鸟必须要解决的问题。1．确定搜索引擎关键词seo实践与seo基础学习中，我们常用的一些搜索引擎中，有几家确定关键词有排名权重?许多新手为此发愁。
2、
3、
4、5家搜索引擎中，最大的两家搜索引擎对关键词搜索权重影响较大，
0、google。百度是排名权重最大的搜索引擎，各方面功能都完善，用户群体也比较广，有许多网站都是靠搜索qq、360等搜索引擎进来的。google，搜索质量最好，google也是排名权重最大的搜索引擎。但也有所谓弊端，google排名仅仅代表着：搜索量大，谷歌搜索量最大，排名靠前。真正影响关键词排名的因素还有许多，如：展现量、点击量、点击转化率等。
搜索引擎关键词词频如何确定与考量?有同行网站在顶，搜索量很大，网站权重高，流量大，排名靠前。seo实践与seo基础学习中，我们常用的一些搜索引擎中，有几家确定关键词有排名权重?许多新手为此发愁。我们根据业务发展状况和对搜索引擎优化的理解以及自己对于seo的兴趣，可以和已经懂得优化的seo达人、相关行业专家或权威网站等做交流，争取多了解网站流量的变化情况，了解网站权重变化情况以及是否受到搜索引擎打压，对网站seo搜索质量的把握，以便确定这个关键词在搜索引擎中的权重，权重越高，影响性越大。
方法：和行业专家交流学习，搜索该关键词seo的优化方法，在该关键词权重范围之内，做出搜索量逐步递增，目前是什么相关的一个爬虫，了解该关键词在当前行业网站中的趋势以及影响网站质量的因素(如:点击率，搜索量，在qq、360等平台上的排名,可以参考对方网站在关键词推广中转化率，搜索量也可以做参考。在qq、360等平台上，判断关键词更多时候要参考当前搜索引擎优化政策，按照这些规则来设置关键词的权重)当然，网站流量趋势变化要多参考搜索引擎官方发布的上一年度的搜索引擎优化政策,并结合对方网站来确定。
2．利用搜索引擎排名打击法判断关键词排名情况seo实践与seo基础学习中，我们常用的一些搜索引擎中，有几家确定关键词有排名权重?许多新手为此发愁。我们根据业务发展状况和对搜索引擎优化的理解以及自己对于seo的兴趣，可以和已经懂得优化的seo达人、相关行业专家或权威网站等做交流，争取多了解网站流量的变化情况，了解网站权重变化情况以及是否受到搜索引擎打压，对网站seo搜索质量的把握，以便确定这个关键词在。 查看全部
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(seq搜索引擎优化至少包括那几步?如何找出影响关键词排名)
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2、
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4、5家搜索引擎中，最大的两家搜索引擎对关键词搜索权重影响较大，
0、google。百度是排名权重最大的搜索引擎，各方面功能都完善，用户群体也比较广，有许多网站都是靠搜索qq、360等搜索引擎进来的。google，搜索质量最好，google也是排名权重最大的搜索引擎。但也有所谓弊端，google排名仅仅代表着：搜索量大，谷歌搜索量最大，排名靠前。真正影响关键词排名的因素还有许多，如：展现量、点击量、点击转化率等。
搜索引擎关键词词频如何确定与考量?有同行网站在顶，搜索量很大，网站权重高，流量大，排名靠前。seo实践与seo基础学习中，我们常用的一些搜索引擎中，有几家确定关键词有排名权重?许多新手为此发愁。我们根据业务发展状况和对搜索引擎优化的理解以及自己对于seo的兴趣，可以和已经懂得优化的seo达人、相关行业专家或权威网站等做交流，争取多了解网站流量的变化情况，了解网站权重变化情况以及是否受到搜索引擎打压，对网站seo搜索质量的把握，以便确定这个关键词在搜索引擎中的权重，权重越高，影响性越大。
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(SEO优化之标签里最好的有效主题布置方法)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 92 次浏览 • 2022-04-07 11:29
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(SEO优化之标签里最好的有效主题布置方法)
最好在标签中收录我们的关键字。针对不同的网页内容，我们需要自己找出合适的标签，为你提高搜索引擎机器人的覆盖率网站，并以此区分你网站为@网站的有效主题。
3、网站架构分析：网站符合搜索引擎爬虫偏好的结构有利于SEO优化。网站架构分析包括：消除实现树状目录结构，网站导航和链接优化。
4、关键字密度控制：最好使用句子和短语来收录您的关键字，并且关键字必须出现在我们的 网站 内容页面中。包括我们的关键词，对于不同的网页内容，我们需要自己找出合适的标签来提高搜索引擎机器人对你的网站的覆盖率，通过这个Valid subject来识别你的网站。
5、网站目录和页面优化：SEO不仅仅是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带来流量。
6、简化网站的链接层次和结构：你应该非常小心你的网站URL的结构，避免使用？标志等长字符串，否则不利于搜索引擎爬取，当然也不太可能获得好的排名。
7、内容发布和链接放置：搜索引擎喜欢定期的网站内容更新，因此合理安排网站内容发布时间表是SEO优化的重要技术之一。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。
8、做好链接的导入导出：最好不要把所有的外部链接都指向我们的网站首页，这样会导致搜索引擎重复检索你的同一个网页，导致资源浪费。
9、与搜索引擎对话：将没有被收录的站点提交到各大搜索引擎的登录入口。看SEO在搜索引擎中的效果，通过site:你的域名，了解收录和站点的更新状态。通过 domain:your domain name 或 link:your domain name 了解您网站的反向链接。
10、优质链接：建立优质链接对于SEO优化非常重要，可以提高网站的PR值和网站问题的更新率。
11、构建网站Maps：根据自己的网站结构，制作<@网站maps，让你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。
12、坚定我们的信心：搜索引擎优化的过程是一个不断调整的过程，很少能一下子达到结果，而且搜索引擎也在不断的改变和强化算法，这就要求我们不要有足够的心理调节能力。
13、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。
这些可以参考，如果有什么不对或者需要补充的，大家可以自由表达！ 查看全部
最好在标签中收录我们的关键字。针对不同的网页内容，我们需要自己找出合适的标签，为你提高搜索引擎机器人的覆盖率网站，并以此区分你网站为@网站的有效主题。
3、网站架构分析：网站符合搜索引擎爬虫偏好的结构有利于SEO优化。网站架构分析包括：消除实现树状目录结构，网站导航和链接优化。
4、关键字密度控制：最好使用句子和短语来收录您的关键字，并且关键字必须出现在我们的 网站 内容页面中。包括我们的关键词，对于不同的网页内容，我们需要自己找出合适的标签来提高搜索引擎机器人对你的网站的覆盖率，通过这个Valid subject来识别你的网站。
5、网站目录和页面优化：SEO不仅仅是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带来流量。
6、简化网站的链接层次和结构：你应该非常小心你的网站URL的结构，避免使用？标志等长字符串，否则不利于搜索引擎爬取，当然也不太可能获得好的排名。
7、内容发布和链接放置：搜索引擎喜欢定期的网站内容更新，因此合理安排网站内容发布时间表是SEO优化的重要技术之一。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。
8、做好链接的导入导出：最好不要把所有的外部链接都指向我们的网站首页，这样会导致搜索引擎重复检索你的同一个网页，导致资源浪费。
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11、构建网站Maps：根据自己的网站结构，制作<@网站maps，让你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。
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(SEO优化之标签里最好的有效主题布置方法)
最好在标签中收录我们的关键字。针对不同的网页内容，我们需要自己找出合适的标签，为你提高搜索引擎机器人的覆盖率网站，并以此区分你网站为@网站的有效主题。
3、网站架构分析：网站符合搜索引擎爬虫偏好的结构有利于SEO优化。网站架构分析包括：消除实现树状目录结构，网站导航和链接优化。
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11、构建网站Maps：根据自己的网站结构，制作<@网站maps，让你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。
12、坚定我们的信心：搜索引擎优化的过程是一个不断调整的过程，很少能一下子达到结果，而且搜索引擎也在不断的改变和强化算法，这就要求我们不要有足够的心理调节能力。
13、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。
这些可以参考，如果有什么不对或者需要补充的，大家可以自由表达！
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(二)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 119 次浏览 • 2022-09-16 20:00
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(二)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?1，根据seo人员分析网站seo价值。目前seo网站流量主要依靠搜索引擎进行导入，搜索引擎排名分为内容排名，搜索关键词排名，对上述网站进行检测分析，对于单个网站的价值进行衡量，那么可以进行seo价值判断，获取投资收益率。2，权重提升目前有很多seo渠道能让网站快速获取权重，但是seo搜索引擎优化不能短时间获取权重，需要长期的维护，所以需要对网站进行权重提升。
3，seo信息提升所谓的优化网站，在我们没有seo技术的情况下，单纯进行seo价值分析，没有相应的信息提升，是毫无意义的，对于网站进行优化和seo信息提升是一定需要的，需要做seo方面的seo人员才能更快更多更权威的去提升网站价值。4，网站权重提升从seo信息提升中，很多人员会过度优化，从而造成网站反而不利于网站转化。
网站权重不是立即提升的，需要按照计划与方法进行提升才会有更好效果。5，网站搜索机制的优化从搜索引擎入口：百度搜索——360搜索——搜狗搜索——谷歌搜索——bing搜索——360等其他搜索网站进行分析，采取对策和调整。所以对于seo人员来说，一定要了解各搜索引擎特性和转化机制。否则等待着你的只能是网站慢慢消亡，而不是每天去尽心尽力优化。
6，高价值内容的挖掘从内容中获取高价值内容是现阶段seo人员的重要任务，他决定网站内容数量与质量。7，seo价值和服务的提升对于中小网站，提升网站seo价值才是目的，提升网站的站内和站外。最好每个网站前面加上三个感叹号，更有助于搜索引擎蜘蛛找到你。最后总结：对于seo人员，关键是需要有搜索引擎搜索引擎优化技术，和seo信息提升。
优化要根据网站本身的价值去优化，不是盲目的单方面优化。定制你的seo优化战略。投资seo信息提升服务和目标网站。一般现在做seo的公司或个人基本都有很多渠道渠道来进行实际操作一个网站，更别说其他网站的优化操作，比如企业网站的信息提升，企业官网的信息提升，各大论坛seo大佬的收录。所以对于seo流量来源，我们无法准确的掌握，提高搜索引擎蜘蛛信息收录，才是我们网站权重高的目的。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?1，根据seo人员分析网站seo价值。目前seo网站流量主要依靠搜索引擎进行导入，搜索引擎排名分为内容排名，搜索关键词排名，对上述网站进行检测分析，对于单个网站的价值进行衡量，那么可以进行seo价值判断，获取投资收益率。2，权重提升目前有很多seo渠道能让网站快速获取权重，但是seo搜索引擎优化不能短时间获取权重，需要长期的维护，所以需要对网站进行权重提升。
3，seo信息提升所谓的优化网站，在我们没有seo技术的情况下，单纯进行seo价值分析，没有相应的信息提升，是毫无意义的，对于网站进行优化和seo信息提升是一定需要的，需要做seo方面的seo人员才能更快更多更权威的去提升网站价值。4，网站权重提升从seo信息提升中，很多人员会过度优化，从而造成网站反而不利于网站转化。
网站权重不是立即提升的，需要按照计划与方法进行提升才会有更好效果。5，网站搜索机制的优化从搜索引擎入口：百度搜索——360搜索——搜狗搜索——谷歌搜索——bing搜索——360等其他搜索网站进行分析，采取对策和调整。所以对于seo人员来说，一定要了解各搜索引擎特性和转化机制。否则等待着你的只能是网站慢慢消亡，而不是每天去尽心尽力优化。
6，高价值内容的挖掘从内容中获取高价值内容是现阶段seo人员的重要任务，他决定网站内容数量与质量。7，seo价值和服务的提升对于中小网站，提升网站seo价值才是目的，提升网站的站内和站外。最好每个网站前面加上三个感叹号，更有助于搜索引擎蜘蛛找到你。最后总结：对于seo人员，关键是需要有搜索引擎搜索引擎优化技术，和seo信息提升。
优化要根据网站本身的价值去优化，不是盲目的单方面优化。定制你的seo优化战略。投资seo信息提升服务和目标网站。一般现在做seo的公司或个人基本都有很多渠道渠道来进行实际操作一个网站，更别说其他网站的优化操作，比如企业网站的信息提升，企业官网的信息提升，各大论坛seo大佬的收录。所以对于seo流量来源，我们无法准确的掌握，提高搜索引擎蜘蛛信息收录，才是我们网站权重高的目的。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(二)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?1，根据seo人员分析网站seo价值。目前seo网站流量主要依靠搜索引擎进行导入，搜索引擎排名分为内容排名，搜索关键词排名，对上述网站进行检测分析，对于单个网站的价值进行衡量，那么可以进行seo价值判断，获取投资收益率。2，权重提升目前有很多seo渠道能让网站快速获取权重，但是seo搜索引擎优化不能短时间获取权重，需要长期的维护，所以需要对网站进行权重提升。
3，seo信息提升所谓的优化网站，在我们没有seo技术的情况下，单纯进行seo价值分析，没有相应的信息提升，是毫无意义的，对于网站进行优化和seo信息提升是一定需要的，需要做seo方面的seo人员才能更快更多更权威的去提升网站价值。4，网站权重提升从seo信息提升中，很多人员会过度优化，从而造成网站反而不利于网站转化。
网站权重不是立即提升的，需要按照计划与方法进行提升才会有更好效果。5，网站搜索机制的优化从搜索引擎入口：百度搜索——360搜索——搜狗搜索——谷歌搜索——bing搜索——360等其他搜索网站进行分析，采取对策和调整。所以对于seo人员来说，一定要了解各搜索引擎特性和转化机制。否则等待着你的只能是网站慢慢消亡，而不是每天去尽心尽力优化。
6，高价值内容的挖掘从内容中获取高价值内容是现阶段seo人员的重要任务，他决定网站内容数量与质量。7，seo价值和服务的提升对于中小网站，提升网站seo价值才是目的，提升网站的站内和站外。最好每个网站前面加上三个感叹号，更有助于搜索引擎蜘蛛找到你。最后总结：对于seo人员，关键是需要有搜索引擎搜索引擎优化技术，和seo信息提升。
优化要根据网站本身的价值去优化，不是盲目的单方面优化。定制你的seo优化战略。投资seo信息提升服务和目标网站。一般现在做seo的公司或个人基本都有很多渠道渠道来进行实际操作一个网站，更别说其他网站的优化操作，比如企业网站的信息提升，企业官网的信息提升，各大论坛seo大佬的收录。所以对于seo流量来源，我们无法准确的掌握，提高搜索引擎蜘蛛信息收录，才是我们网站权重高的目的。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2022-08-06 04:05
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(图)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?当我们在咨询seo公司优化的时候，会根据我们需要的不同，来定义，你的优化需要做那几步，seq基础优化:就是html5语言基础，css样式，javascript，至少会一样;seo搜索引擎：主要是做搜索流量，建立外链，提升关键词排名;无论是你做哪个阶段，这其中的技术要求都是有的。
但是目前市场上不止一种搜索引擎技术，大多数有两种:一种是针对pc站，一种是针对移动站。我们来看看seq公司现在在研究哪些。首先，他们已经研究了google，百度，bing，yahoo，新浪，搜狐，网易，youtube,360，360doc.baidu，新浪，百度，雅虎，谷歌.bing，雅虎，yahoo这些大的流量入口平台，用来分析优化这些搜索引擎，目前公司都在研究这里面的搜索技术。
seq搜索引擎搜索算法的应用:搜索引擎算法应用有两大块，算法分析。首先说这个算法应用，前面我们说，无论是移动站，还是pc站，搜索引擎都在持续优化收录你的链接，用关键词来去收录你的链接，第二个算法也有，优化pc站，但不能忽略移动站的搜索，例如搜索一下海带，在移动站就会有很多我们需要的海带对于这两大块的算法，你是否了解？对于排名效果又如何评估?算法分析:应用在优化这些平台，需要有相对比较多的数据收集以及分析，网站流量异常，google询盘情况，评估哪些情况需要降权，pc排名下降，哪些情况需要更多收录去跟换域名。
我们做优化，要去预测与大多数网站对比，你应该获得什么样的数据?知道这些情况，你的获客成本就有控制了，搜索引擎优化的收费在我们制定的费用范围内，就是可以做的。评估，其实就是对比收录量，访问量，等，访问量是我们制定的费用范围内的对比数据。评估有很多方法，竞价排名，社交平台，论坛，统计代码统计，统计手机等等，这些很多方法都可以统计到你的获客成本，在合理的范围内。
技术把控:我们在制定预算费用的时候，需要衡量各大搜索引擎算法，就是技术把控，站内效果统计。站内效果主要指页面数量，我们定的收录量，所有页面数量是否均衡?网站的结构是否合理?网站内容是否充足?不同的网站，面对的搜索引擎还是不一样的，但是对于百度搜索的规则，只要是出现“k”就会被k，而他的算法并不理解，按照设定的算法，来收录我们的页面，无论是什么途径。
站外效果大致是指流量的获取，找一些seo博客，将我们的网站流量，告诉百度大佬看看效果怎么样，但不排除有些黑帽的手段。当我们评估很多方法的时候，要有一个完整的预算安排，避免变化。seq的服务内容:常见。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?当我们在咨询seo公司优化的时候，会根据我们需要的不同，来定义，你的优化需要做那几步，seq基础优化:就是html5语言基础，css样式，javascript，至少会一样;seo搜索引擎：主要是做搜索流量，建立外链，提升关键词排名;无论是你做哪个阶段，这其中的技术要求都是有的。
但是目前市场上不止一种搜索引擎技术，大多数有两种:一种是针对pc站，一种是针对移动站。我们来看看seq公司现在在研究哪些。首先，他们已经研究了google，百度，bing，yahoo，新浪，搜狐，网易，youtube,360，360doc.baidu，新浪，百度，雅虎，谷歌.bing，雅虎，yahoo这些大的流量入口平台，用来分析优化这些搜索引擎，目前公司都在研究这里面的搜索技术。
seq搜索引擎搜索算法的应用:搜索引擎算法应用有两大块，算法分析。首先说这个算法应用，前面我们说，无论是移动站，还是pc站，搜索引擎都在持续优化收录你的链接，用关键词来去收录你的链接，第二个算法也有，优化pc站，但不能忽略移动站的搜索，例如搜索一下海带，在移动站就会有很多我们需要的海带对于这两大块的算法，你是否了解？对于排名效果又如何评估?算法分析:应用在优化这些平台，需要有相对比较多的数据收集以及分析，网站流量异常，google询盘情况，评估哪些情况需要降权，pc排名下降，哪些情况需要更多收录去跟换域名。
我们做优化，要去预测与大多数网站对比，你应该获得什么样的数据?知道这些情况，你的获客成本就有控制了，搜索引擎优化的收费在我们制定的费用范围内，就是可以做的。评估，其实就是对比收录量，访问量，等，访问量是我们制定的费用范围内的对比数据。评估有很多方法，竞价排名，社交平台，论坛，统计代码统计，统计手机等等，这些很多方法都可以统计到你的获客成本，在合理的范围内。
技术把控:我们在制定预算费用的时候，需要衡量各大搜索引擎算法，就是技术把控，站内效果统计。站内效果主要指页面数量，我们定的收录量，所有页面数量是否均衡?网站的结构是否合理?网站内容是否充足?不同的网站，面对的搜索引擎还是不一样的，但是对于百度搜索的规则，只要是出现“k”就会被k，而他的算法并不理解，按照设定的算法，来收录我们的页面，无论是什么途径。
站外效果大致是指流量的获取，找一些seo博客，将我们的网站流量，告诉百度大佬看看效果怎么样，但不排除有些黑帽的手段。当我们评估很多方法的时候，要有一个完整的预算安排，避免变化。seq的服务内容:常见。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(图)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?当我们在咨询seo公司优化的时候，会根据我们需要的不同，来定义，你的优化需要做那几步，seq基础优化:就是html5语言基础，css样式，javascript，至少会一样;seo搜索引擎：主要是做搜索流量，建立外链，提升关键词排名;无论是你做哪个阶段，这其中的技术要求都是有的。
但是目前市场上不止一种搜索引擎技术，大多数有两种:一种是针对pc站，一种是针对移动站。我们来看看seq公司现在在研究哪些。首先，他们已经研究了google，百度，bing，yahoo，新浪，搜狐，网易，youtube,360，360doc.baidu，新浪，百度，雅虎，谷歌.bing，雅虎，yahoo这些大的流量入口平台，用来分析优化这些搜索引擎，目前公司都在研究这里面的搜索技术。
seq搜索引擎搜索算法的应用:搜索引擎算法应用有两大块，算法分析。首先说这个算法应用，前面我们说，无论是移动站，还是pc站，搜索引擎都在持续优化收录你的链接，用关键词来去收录你的链接，第二个算法也有，优化pc站，但不能忽略移动站的搜索，例如搜索一下海带，在移动站就会有很多我们需要的海带对于这两大块的算法，你是否了解？对于排名效果又如何评估?算法分析:应用在优化这些平台，需要有相对比较多的数据收集以及分析，网站流量异常，google询盘情况，评估哪些情况需要降权，pc排名下降，哪些情况需要更多收录去跟换域名。
我们做优化，要去预测与大多数网站对比，你应该获得什么样的数据?知道这些情况，你的获客成本就有控制了，搜索引擎优化的收费在我们制定的费用范围内，就是可以做的。评估，其实就是对比收录量，访问量，等，访问量是我们制定的费用范围内的对比数据。评估有很多方法，竞价排名，社交平台，论坛，统计代码统计，统计手机等等，这些很多方法都可以统计到你的获客成本，在合理的范围内。
技术把控:我们在制定预算费用的时候，需要衡量各大搜索引擎算法，就是技术把控，站内效果统计。站内效果主要指页面数量，我们定的收录量，所有页面数量是否均衡?网站的结构是否合理?网站内容是否充足?不同的网站，面对的搜索引擎还是不一样的，但是对于百度搜索的规则，只要是出现“k”就会被k，而他的算法并不理解，按照设定的算法，来收录我们的页面，无论是什么途径。
站外效果大致是指流量的获取，找一些seo博客，将我们的网站流量，告诉百度大佬看看效果怎么样，但不排除有些黑帽的手段。当我们评估很多方法的时候，要有一个完整的预算安排，避免变化。seq的服务内容:常见。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(组图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-07-30 09:05
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(组图)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?seqlink、seqlinks、seqlinks
2、seqlinks2i、seqlinks2piv、seqlinkstudio、seqlinkstudio
1、seqlinkstudio
2、seqlinksmultipseq等七个seqlink工具。
用seqlink建立对话seqlink建立seqlink对话
楼上的对话建议看看秦师傅的视频：软件数据的采集-seqlink用不锈钢杆，装好引擎！最好有四个引擎，因为seqlink对传感器要求比较高。对于标签采集采用了a0段视觉传感器！我觉得还是很不错，
我用的是segregatedvisualslam推荐给你
我看文献看到过，用sgv-seqfit，但不知道是不是这么回事，
seqlink，挺不错的。
买个优采云。里面有他家测量的抓板。差不多就是你想要那种可以测量的。至于什么标注可以选择。
主要是看是什么测量设备，如gps的，可以试下sgv测距仪，可以还原出精度更高的误差值。
建议上淘宝买个小型的蜘蛛采集仪在官网买seqlink
seqlink德国seqlink德国后劲儿激光雷达seqlink德国seqlink好像seqlink比较贵希望我的回答能帮到你
来，
bpg通常用于低像素图像深度测量，易于实现所谓的视觉跟踪。miroco也可以用来做植物识别，特别是对osmol、飞思卡尔的几何体结构很容易理解的植物，但对于其它复杂几何体，比如植物的形状、曲率，比如植物叶片里的各个块和整体上不同的凸包等，难以跟踪，而这些原因往往是由于是毛刺的积累造成的。seed的草图实时识别是其中的优势。
seed应该说是新型基于2d/3d的seqfit。seed的引擎端适合识别人，机器人，车等传感器，与机器设备的耦合的关系，更多的是设备功能上的“引导式”。比如seed可以测量草的茎杆的几何特征。pdg已经实现在不同设备上的同时识别，也可以产生类似seed的3d，4d结果，加之各种结构更加复杂的设备，技术并不十分成熟。微型设备可以做到。 查看全部
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seed应该说是新型基于2d/3d的seqfit。seed的引擎端适合识别人，机器人，车等传感器，与机器设备的耦合的关系，更多的是设备功能上的“引导式”。比如seed可以测量草的茎杆的几何特征。pdg已经实现在不同设备上的同时识别，也可以产生类似seed的3d，4d结果，加之各种结构更加复杂的设备，技术并不十分成熟。微型设备可以做到。 查看全部
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?百度seq优化
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-07-20 19:05
seq搜索引擎优化至少包括那几步?百度seq优化
seq搜索引擎优化至少包括那几步?百度seq搜索引擎优化第1步1-索引整理篇-百度seq搜索引擎优化第2步1-site设置篇-百度seq搜索引擎优化第3步1-输入站址篇-百度seq搜索引擎优化第4步1-友情链接篇-百度seq搜索引擎优化第5步1-友情链接验证篇-百度seq搜索引擎优化第6步1-网站跳转篇-百度seq搜索引擎优化第7步1-消息代码篇-百度seq搜索引擎优化第8步1-采集代码篇-百度seq搜索引擎优化第9步1-采集之后篇-百度seq搜索引擎优化第10步1-代码的小改动篇-百度seq搜索引擎优化第11步1-代码的数量篇-百度seq搜索引擎优化第12步1-代码的主动seo篇-百度seq搜索引擎优化第13步1-代码的站内seo篇-百度seq搜索引擎优化第14步1-网站信息优化篇-百度seq搜索引擎优化第15步1-搜索引擎优化的真谛篇-百度seq搜索引擎优化第16步1-网站底子篇-百度seq搜索引擎优化第17步1-百度seq搜索引擎优化的设置篇-百度seq搜索引擎优化第18步1-网站日志数据的优化篇-百度seq搜索引擎优化第19步1-网站设计思路篇-百度seq搜索引擎优化第20步1-文章页面的优化篇-百度seq搜索引擎优化第21步1-文章处理技巧篇-百度seq搜索引擎优化第22步1-文章版面篇-百度seq搜索引擎优化第23步1-seo最核心的控制篇-百度seq搜索引擎优化第24步1-seo最最重要的技术篇-百度seq搜索引擎优化第25步1-百度seq搜索引擎优化的核心篇-百度seq搜索引擎优化第26步1-百度seq搜索引擎优化的灵魂篇-百度seq搜索引擎优化seo攻略~（第26篇会加入我们的付费培训课程）-百度seq搜索引擎优化专注：seo、营销软文、技术类文章，每日分享。
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?百度seq优化
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?-八维教育
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-07-14 07:00
seq搜索引擎优化至少包括那几步?-八维教育
seq搜索引擎优化至少包括那几步?-搜索引擎营销seo企业seo优化的最终目的是提高网站在搜索引擎中的排名，在短时间内给搜索引擎带来更多收益。搜索引擎蜘蛛是搜索引擎的搜索“目标”，每当搜索引擎访问一个站点时都会返回一份页面数据，被蜘蛛爬虫收录后，它就会根据抓取的页面对页面进行“优化”处理，只有蜘蛛喜欢的页面才会返回给搜索引擎。
搜索引擎优化是搜索引擎内部的一项内容，指的是让搜索引擎蜘蛛喜欢你站点，好好抓取这个站点，优化每个页面的seo页面的内容，站点内部页面的排名才会提高。seo是关于网站优化的内容，其中很重要的一点是内容原创性，这里说的内容必须要原创，且让网站抓取的页面不同于其他网站，才能从页面中获取更多的收益，一些网站内容仅仅是写在自己网站的一篇文章中，没有任何外链，文章没有价值，也会被搜索引擎删除。
当网站有了一定的seo基础时，就要开始进行搜索引擎优化。seo最重要的是外链，也就是说，当你已经达到一定的网站seo基础时，你再做seo就已经晚了，因为从你被蜘蛛抓取之后，搜索引擎就会抓取所有的页面，只有抓取了几百个页面的页面才能获取搜索引擎的认可。整体网站链接达到一定规模，你就可以采取站外链接推广。
seo优化基本分为三步，第一是seo重做网站内容，第二是页面进行外链推广，第三是搜索引擎友情链接推广。seo优化重做网站内容重做网站内容，这里又分为快照重建，通过文章的标题、图片、描述等进行链接修改，达到与他站点内容不一样的程度，也可以发一些新的内容。seo页面进行外链推广，你做过的内容，如果再次被搜索引擎收录，说明这个内容是受欢迎的，在以后网站中使用了这个内容，会有很大的影响，达到吸引蜘蛛阅读网站内容的作用。
seo友情链接推广，这个是最有效的推广方式，当网站被搜索引擎收录之后，就可以在网站中放置一些他站点的友情链接，或者是转载这个网站的内容。同一站点对他网站有引导作用，会获取其他网站的流量，当内容能够在站点内部外部发布时，一定要进行seo外链推广。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?-搜索引擎营销seo企业seo优化的最终目的是提高网站在搜索引擎中的排名，在短时间内给搜索引擎带来更多收益。搜索引擎蜘蛛是搜索引擎的搜索“目标”，每当搜索引擎访问一个站点时都会返回一份页面数据，被蜘蛛爬虫收录后，它就会根据抓取的页面对页面进行“优化”处理，只有蜘蛛喜欢的页面才会返回给搜索引擎。
搜索引擎优化是搜索引擎内部的一项内容，指的是让搜索引擎蜘蛛喜欢你站点，好好抓取这个站点，优化每个页面的seo页面的内容，站点内部页面的排名才会提高。seo是关于网站优化的内容，其中很重要的一点是内容原创性，这里说的内容必须要原创，且让网站抓取的页面不同于其他网站，才能从页面中获取更多的收益，一些网站内容仅仅是写在自己网站的一篇文章中，没有任何外链，文章没有价值，也会被搜索引擎删除。
当网站有了一定的seo基础时，就要开始进行搜索引擎优化。seo最重要的是外链，也就是说，当你已经达到一定的网站seo基础时，你再做seo就已经晚了，因为从你被蜘蛛抓取之后，搜索引擎就会抓取所有的页面，只有抓取了几百个页面的页面才能获取搜索引擎的认可。整体网站链接达到一定规模，你就可以采取站外链接推广。
seo优化基本分为三步，第一是seo重做网站内容，第二是页面进行外链推广，第三是搜索引擎友情链接推广。seo优化重做网站内容重做网站内容，这里又分为快照重建，通过文章的标题、图片、描述等进行链接修改，达到与他站点内容不一样的程度，也可以发一些新的内容。seo页面进行外链推广，你做过的内容，如果再次被搜索引擎收录，说明这个内容是受欢迎的，在以后网站中使用了这个内容，会有很大的影响，达到吸引蜘蛛阅读网站内容的作用。
seo友情链接推广，这个是最有效的推广方式，当网站被搜索引擎收录之后，就可以在网站中放置一些他站点的友情链接，或者是转载这个网站的内容。同一站点对他网站有引导作用，会获取其他网站的流量，当内容能够在站点内部外部发布时，一定要进行seo外链推广。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?-八维教育
seq搜索引擎优化至少包括那几步?-搜索引擎营销seo企业seo优化的最终目的是提高网站在搜索引擎中的排名，在短时间内给搜索引擎带来更多收益。搜索引擎蜘蛛是搜索引擎的搜索“目标”，每当搜索引擎访问一个站点时都会返回一份页面数据，被蜘蛛爬虫收录后，它就会根据抓取的页面对页面进行“优化”处理，只有蜘蛛喜欢的页面才会返回给搜索引擎。
搜索引擎优化是搜索引擎内部的一项内容，指的是让搜索引擎蜘蛛喜欢你站点，好好抓取这个站点，优化每个页面的seo页面的内容，站点内部页面的排名才会提高。seo是关于网站优化的内容，其中很重要的一点是内容原创性，这里说的内容必须要原创，且让网站抓取的页面不同于其他网站，才能从页面中获取更多的收益，一些网站内容仅仅是写在自己网站的一篇文章中，没有任何外链，文章没有价值，也会被搜索引擎删除。
当网站有了一定的seo基础时，就要开始进行搜索引擎优化。seo最重要的是外链，也就是说，当你已经达到一定的网站seo基础时，你再做seo就已经晚了，因为从你被蜘蛛抓取之后，搜索引擎就会抓取所有的页面，只有抓取了几百个页面的页面才能获取搜索引擎的认可。整体网站链接达到一定规模，你就可以采取站外链接推广。
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(图)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2022-06-17 06:00
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(图)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?seqexp引擎在query中链接和嵌入两种类型的目标页面。所有的seqexp引擎都包括seqexp部分，但不同的seqexp部分可以包括不同的。seqexp可以从几个页面中嵌入任何项目，或将从另一个页面中提取的搜索引擎结果与已提取结果重新链接。第三部分是seqexp内部的规则，可能是为针对查询生成语法的简单词组推导。
seqexp怎么用?collode由queryid生成queryid的将不再是有效搜索范围内的页面;seqexp在html文件中嵌入包含xml文件的文件。html文件应在标签中放置aboutreqexp和pages标签。在html文件中嵌入的每个引擎文件应分配一个域名。定义对象的seqexp名称。域名如：vccoveqexpress。
seqexp是解析器的一个客户端实例，完成与查询解析的过程。从aboutreqexp，pages标签中定义的结果集中创建匹配的目标页面。{“sit”，“retail”}的页面包含在目标列表中，并与{“sit”，“form”}或{“retail”}中的页面匹配。给所有想要嵌入到搜索引擎的目标页面指定htmlheader（“”），结果集依次由{“”，“”，“iframe”}和{“sit”，“form”}组成。
在seqexp中嵌入所有页面时没有必要的字符和参数，仅需要指定htmlheader中定义的名称和html标签。公用标签将会嵌入到这些页面之中。xmltags嵌入任何指定的网页。例如：{“images”}嵌入所有“images”标签中的网页。单个xml标签将仅嵌入(url="")中所定义的部分目标页面。
iframe嵌入所有指定指定iframe标签中的所有链接到另一个网页或页面的链接。iframe嵌入区别于单个标签，嵌入区域中的每个目标页面都是唯一的。所有iframe嵌入标签将添加到不同的目标页面。标签嵌入所有列表中的目标页面。所有标签中嵌入标签页的第一个标签，但seqexp_content不是标签的列表中的任何一个。
请注意，当匹配到单个标签时，它不包含在标签中。页面的所有单个标签都是唯一的，但不匹配name属性。seqexp标准使用静态的html标签（如{"title","page","type","tag","status","title","follow","name","site_name","link","link_text","link_blank","link_id","url","path","disabled","blank","page","title","content","rel。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?seqexp引擎在query中链接和嵌入两种类型的目标页面。所有的seqexp引擎都包括seqexp部分，但不同的seqexp部分可以包括不同的。seqexp可以从几个页面中嵌入任何项目，或将从另一个页面中提取的搜索引擎结果与已提取结果重新链接。第三部分是seqexp内部的规则，可能是为针对查询生成语法的简单词组推导。
seqexp怎么用?collode由queryid生成queryid的将不再是有效搜索范围内的页面;seqexp在html文件中嵌入包含xml文件的文件。html文件应在标签中放置aboutreqexp和pages标签。在html文件中嵌入的每个引擎文件应分配一个域名。定义对象的seqexp名称。域名如：vccoveqexpress。
seqexp是解析器的一个客户端实例，完成与查询解析的过程。从aboutreqexp，pages标签中定义的结果集中创建匹配的目标页面。{“sit”，“retail”}的页面包含在目标列表中，并与{“sit”，“form”}或{“retail”}中的页面匹配。给所有想要嵌入到搜索引擎的目标页面指定htmlheader（“”），结果集依次由{“”，“”，“iframe”}和{“sit”，“form”}组成。
在seqexp中嵌入所有页面时没有必要的字符和参数，仅需要指定htmlheader中定义的名称和html标签。公用标签将会嵌入到这些页面之中。xmltags嵌入任何指定的网页。例如：{“images”}嵌入所有“images”标签中的网页。单个xml标签将仅嵌入(url="")中所定义的部分目标页面。
iframe嵌入所有指定指定iframe标签中的所有链接到另一个网页或页面的链接。iframe嵌入区别于单个标签，嵌入区域中的每个目标页面都是唯一的。所有iframe嵌入标签将添加到不同的目标页面。标签嵌入所有列表中的目标页面。所有标签中嵌入标签页的第一个标签，但seqexp_content不是标签的列表中的任何一个。
请注意，当匹配到单个标签时，它不包含在标签中。页面的所有单个标签都是唯一的，但不匹配name属性。seqexp标准使用静态的html标签（如{"title","page","type","tag","status","title","follow","name","site_name","link","link_text","link_blank","link_id","url","path","disabled","blank","page","title","content","rel。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(图)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?seqexp引擎在query中链接和嵌入两种类型的目标页面。所有的seqexp引擎都包括seqexp部分，但不同的seqexp部分可以包括不同的。seqexp可以从几个页面中嵌入任何项目，或将从另一个页面中提取的搜索引擎结果与已提取结果重新链接。第三部分是seqexp内部的规则，可能是为针对查询生成语法的简单词组推导。
seqexp怎么用?collode由queryid生成queryid的将不再是有效搜索范围内的页面;seqexp在html文件中嵌入包含xml文件的文件。html文件应在标签中放置aboutreqexp和pages标签。在html文件中嵌入的每个引擎文件应分配一个域名。定义对象的seqexp名称。域名如：vccoveqexpress。
seqexp是解析器的一个客户端实例，完成与查询解析的过程。从aboutreqexp，pages标签中定义的结果集中创建匹配的目标页面。{“sit”，“retail”}的页面包含在目标列表中，并与{“sit”，“form”}或{“retail”}中的页面匹配。给所有想要嵌入到搜索引擎的目标页面指定htmlheader（“”），结果集依次由{“”，“”，“iframe”}和{“sit”，“form”}组成。
在seqexp中嵌入所有页面时没有必要的字符和参数，仅需要指定htmlheader中定义的名称和html标签。公用标签将会嵌入到这些页面之中。xmltags嵌入任何指定的网页。例如：{“images”}嵌入所有“images”标签中的网页。单个xml标签将仅嵌入(url="")中所定义的部分目标页面。
iframe嵌入所有指定指定iframe标签中的所有链接到另一个网页或页面的链接。iframe嵌入区别于单个标签，嵌入区域中的每个目标页面都是唯一的。所有iframe嵌入标签将添加到不同的目标页面。标签嵌入所有列表中的目标页面。所有标签中嵌入标签页的第一个标签，但seqexp_content不是标签的列表中的任何一个。
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(应用query分析的几种方法和方法的区别？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 100 次浏览 • 2022-04-20 09:42
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(应用query分析的几种方法和方法的区别？)
一、背景
地图App的功能可以简单概括为定位、搜索、导航三个部分，解决了去哪里、去哪里、怎么去的问题。在高德地图的搜索场景中，输入为地理相关的搜索查询、用户位置、App表面等信息，输出为用户想要的POI。如何更准确地找到用户想要的兴趣点并提高满意度是评估搜索结果的最关键指标。
一个搜索引擎通常可以分为三个部分：查询分析、召回和排序。查询分析主要是尝试理解查询表达式的含义，为召回和排序提供指导。
地图搜索的查询分析不仅包括通用搜索下的分词、成分分析、同义词、纠错等通用NLP技术，还包括城市分析、wherewhat分析、路径规划分析。
一些常见地图场景中的查询意图表达如下：
查询分析是搜索引擎中的策略密集型场景，通常在 NLP 领域应用各种技术。地图场景中的查询分析只需要处理地理相关的文本，多样性不如网页搜索，看起来更简单。但是，地理文本通常比较短，大多数用户的需求只是少量的结果，对准确性的要求非常高。如何在地图场景下进行文本分析，提高搜索结果的质量，充满挑战。
二、整体技术框架
搜索架构
与一般的检索架构类似，地图的检索架构包括三个主要部分：查询分析、召回和排序。先验地，用户的输入信息可以理解为各种意图的表达，同时发出请求，试图获取检索结果。后验，当得到每个意图的检索结果时，综合判断，选出效果最好的。
查询分析过程
具体的意图理解可以分为基础查询分析和应用查询分析两部分。基础查询分析主要使用一些通用的NLP技术来理解查询，包括分析、成分分析、遗漏、同义词、纠错等。查询分析的应用主要针对地图场景中的具体问题，包括分析用户的目标城市，是否表达where+what，是否表达从A到B的路径规划需求等
整体技术演进
文本处理领域的整体技术演进经历了一个以规则为基础、逐步引入机器学习、全面应用机器学习的过程。由于搜索模块是高并发在线服务，因此引入深度模型的条件相对苛刻。但随着性能问题的逐步解决，我们逐渐从各个子方向引入深度学习技术，开展新一轮的效果。推广。
NLP技术近年来取得了快速发展。诸如bert、XLNet等模型相继霸榜。我们逐步统一每个查询分析子任务，使用统一的向量表示来表达用户需求，同时执行 seq2seq。在进一步提升多任务学习效果的基础上，还能保证系统不会过于臃肿。
本文介绍了高德地图搜索地理文本处理这几年相关技术的演进。我们将选取一些要点，分两部分介绍。最后一部分主要介绍了搜索引擎中一些常见的查询分析技术，包括纠错、改写和遗漏。下一部分重点介绍地图场景中独有的查询分析技术，包括城市分析、wherewhat分析、路径规划等。
三、通用查询分析技术演进
3.1 更正
在搜索引擎中，用户输入的搜索词（查询）经常拼写错误。如果直接检索错误的查询，将无法得到用户想要的结果。因此，无论是通用搜索引擎还是垂直搜索引擎，都会对用户的查询进行修正，最大概率获得用户想要搜索的查询。
在目前的地图搜索中，大约有6%-10%的用户请求会出现输入错误，因此查询纠错是地图搜索中非常重要的一个模块，可以大大提升用户的搜索体验。
在搜索引擎中，低频和中长尾问题往往难以解决，也是纠错模块面临的主要问题。另外，地图搜索和一般搜索有明显的区别。地图搜索查询更加结构化，查询中的片段往往收录一定的位置信息。如何利用好查询中的结构化信息，更好地识别用户意图，是地图纠错的独特挑战。
(1)拼音相同或相似，例如：盘桥物流园-盘桥物流园
(2)字体类似，例如：河北茂里-河北昌黎
(3)多个字符或缺少字符，例如：泉州周定界-泉州定界
原纠错模块包括多种召回方法，如：
拼音纠错：主要解决短查询的拼音纠错问题。拼音完全一样或模糊的声音被用作纠错候选。
拼写纠错：又称形近字纠错。通过遍历和替换 shape 和 near 词，使用查询热度过滤，添加候选词。
组合纠错：通过翻译模型进行纠错和替换，资源主要是通过查询对齐挖掘出来的各种替换资源。
组合纠错翻译模型计算公式：
其中 p(f) 是语言模型，p(f|e) 是替换模型。
问题1：召回方法有缺陷。目前查询纠错模块主要的召回策略包括拼音召回、字形召回和替换资源召回。对于低频情况，求解能力有限。
问题2：排序方式不合理。纠错按照召回方式分成几个独立的模块，分别完成相应的召回和排序，不合理。
改造一：基于空间关系的实体纠错
原来的纠错主要是基于用户会话挖掘段来替换资源，所以解决低频问题的能力有限。但长尾问题往往集中在低频，所以低频问题是当前的痛点。
地图搜索与一般搜索引擎的一个很大区别是地图搜索查询更加结构化，例如北京市朝阳区芙蓉街10号首凯广场。我们可以对查询（即地图中的成分分析的工作）进行结构分割，以获得这样一个带有类别的结构化描述。北京【市】朝阳区【区县】芙蓉街【路】10号【门地址后缀】首开广场【一般实体】。
同时我们拥有权威地理知识数据，利用权威地理实体数据库构建前缀树+后缀树索引库，提取疑似纠错部分在索引库中进行拉链召回，并使用实体数据库的逻辑隶属关系，过滤纠错结果。实践表明，该方法对低频分区或实体错误有明显效果。
基于部首的字形相似度计算
在上面提到的排序策略中，字形的编辑距离作为排序的一个重要特征。这里我们开发了一种基于根的字形相似度计算策略，对于编辑距离的计算更加精细和准确。汉字信息包括汉字的根分词表和汉字的笔划数。
将一个汉字拆分成多个部首，找出两个汉字的共同部首，根据共同部首的笔画数计算相连字的相似度。
型号选择
对于这个排序问题，这里我们参考业界的做法，使用pair-wise-based gbrank进行模型训练。
示例构造
通过在线输出结合人工审核构建样本。
特征构建
(1) 语义特征。如统计语言模型。
(2)热门功能。pv、点击等
(3)基本特征。编辑距离、分词和作文特征、累积分布特征等。
这样解决了纠错模块的两个痛点，一是地图场景中的大部分低频纠错问题。二是重构模块流程，将召回与排序解耦，充分发挥各个召回环节的作用。召回方法更新后，只需要重新训练排序模型，使模块更加合理，为后续的深度模型升级打下基础。良好的基础。后来在这个框架下，我们通过深度模型对seq2seq进行纠错和召回，取得了进一步的收益。
3.2 重写
作为查询转换方式的纠错召回策略有很多局限性。对于一些非典型的查询转换表达式，策略上存在差距。例如query=永城市新农村合作办，目标POI为永城市新农村合作服务大厅。用户的低频查询往往得不到很好的搜索效果，但其实用户描述的语义与主poi的高频查询类似。
这里我们提出了查询重写的思路，可以将低频查询重写为语义相近的高频查询，更好地满足用户需求的表达。
这是一个从头开始的实现。用户表达的查询多种多样，显然用规则来表达是取之不尽的。直观的想法是通过向量进行召回，但是向量召回的方式很可能过于笼统，不适合地图场景的检索。这些都是在实践过程中需要考虑的问题。
程序
整个方案包括三个阶段：召回、排序和过滤。
我们研究了几种句子向量表示的方法，选择了SIF（Smooth Inverse Frequency），算法简单，效果和性能可与CNN和RNN媲美。向量召回可以使用开源的Faiss向量搜索引擎，这里我们使用性能更好的阿里内部的向量搜索引擎。
原创查询和高频查询候选集，计算语义相似度，选取语义相似度的TOPK，人工标注训练样本。
特征构建
1.基本文字特征
2.编辑距离
3.组合功能
型号选择
使用 xgboost 进行分数回归
过滤阶段
通过向量召回对查询的过度泛化非常严重。为了能够在地图场景中应用它，添加了对齐模型。使用了两种统计对齐模型，giza 和 fastalign。实验表明两者的效果差不多，但是fastalign在性能上比giza好，所以选择了fastalign。
召回结果通过对齐概率和未对齐概率进一步过滤，得到精度相对较高的结果。
查询重写填补了原查询分析模块中一些低频表达式无法满足的空白。与同义词或纠错的显式查询变换表达不同，句子的向量表示是相似查询的隐式表达。相应的优势。
向量表示和召回也是逐步应用深度学习模型的尝试。同义词、重写和纠错是地图中查询转换的三种主要方式。过去，他们在地图模块中相对分散，各司其职，会有重叠的部分。在后续的迭代升级中，我们引入了统一的查询转换模型进行转换。在取得收益的同时，我们也摆脱了过去很多规则和模型耦合带来的历史包袱。
3.省略2个
在地图搜索场景中，有很多查询收录无效词。如果您尝试调用所有查询，则可能无法调用有效结果。例如，厦门市搜索“仙侯brt站湖里区仙侯高科技园区新捷创运营中心11楼1101室”。这需要检索意图。在没有明显转义的情况下，核心词用于召回目标poi候选集，可以在搜索结果无果或召回率较差时补充召回。
在省略判断的过程中存在先验和后验平衡问题。省略意图是先验判断，但预期结果是能够有效召回POI，这与POI召回领域的状态密切相关。如何在策略设计的过程中保持先验的一致性，同时在后验POI中获得较好的结果，是省略模块的难点。
原来的elision模块主要是基于规则的，而规则依赖的主要特征是上游组件分析特征。由于基于规则的拟合，模型效果的优化空间很大。此外，由于对成分分析的依赖性强，模型的鲁棒性较差。
技术改造
省略模块的改造主要完成了规则到crf模型的升级，同时也离线应用深度学习模型辅助生成样本。
识别查询的哪些部分是核心，哪些部分可以省略是一个序列标注问题。在浅层模型的选择上，很明显我们使用的是crf模型。
特征构建
术语特征。使用加权特征、词性、先验字典特征等。
成分特征。仍在使用组件分析中的功能。
统计特征。统计段的左右边界熵、城市分布熵等，通过binning离散化。
示例构造
在项目的第一阶段，我们采用在线策略粗打和外包精打的方法，构建了10000级样本进行crf模型训练。
但是，省略查询的多样性非常高，使用10000个级别的样本是不够的。在在线模型不能快速应用深度模型的情况下，我们使用boostraping方法来利用深度模型的泛化能力。线下搭建 大量样本。
使用这种方法，样本可以很容易地从几万扩大到几百万，我们仍然使用crf模型进行训练和在线应用。
在省略模块的过程中，我们完成了从规则到机器学习的升级，并引入了组件以外的特性来提高模型的鲁棒性。同时，利用离线深度学习进行样本构建的循环，提高了样本的多样性，使模型更接近crf的天花板。
在深度模型的后续建模中，我们逐渐摆脱了对成分分析特征的依赖，直接将query建模到hit poi core，构建了大量样本，取得了进一步的收益。 查看全部
一、背景
地图App的功能可以简单概括为定位、搜索、导航三个部分，解决了去哪里、去哪里、怎么去的问题。在高德地图的搜索场景中，输入为地理相关的搜索查询、用户位置、App表面等信息，输出为用户想要的POI。如何更准确地找到用户想要的兴趣点并提高满意度是评估搜索结果的最关键指标。
一个搜索引擎通常可以分为三个部分：查询分析、召回和排序。查询分析主要是尝试理解查询表达式的含义，为召回和排序提供指导。
地图搜索的查询分析不仅包括通用搜索下的分词、成分分析、同义词、纠错等通用NLP技术，还包括城市分析、wherewhat分析、路径规划分析。
一些常见地图场景中的查询意图表达如下：
查询分析是搜索引擎中的策略密集型场景，通常在 NLP 领域应用各种技术。地图场景中的查询分析只需要处理地理相关的文本，多样性不如网页搜索，看起来更简单。但是，地理文本通常比较短，大多数用户的需求只是少量的结果，对准确性的要求非常高。如何在地图场景下进行文本分析，提高搜索结果的质量，充满挑战。
二、整体技术框架
搜索架构
与一般的检索架构类似，地图的检索架构包括三个主要部分：查询分析、召回和排序。先验地，用户的输入信息可以理解为各种意图的表达，同时发出请求，试图获取检索结果。后验，当得到每个意图的检索结果时，综合判断，选出效果最好的。
查询分析过程
具体的意图理解可以分为基础查询分析和应用查询分析两部分。基础查询分析主要使用一些通用的NLP技术来理解查询，包括分析、成分分析、遗漏、同义词、纠错等。查询分析的应用主要针对地图场景中的具体问题，包括分析用户的目标城市，是否表达where+what，是否表达从A到B的路径规划需求等
整体技术演进
文本处理领域的整体技术演进经历了一个以规则为基础、逐步引入机器学习、全面应用机器学习的过程。由于搜索模块是高并发在线服务，因此引入深度模型的条件相对苛刻。但随着性能问题的逐步解决，我们逐渐从各个子方向引入深度学习技术，开展新一轮的效果。推广。
NLP技术近年来取得了快速发展。诸如bert、XLNet等模型相继霸榜。我们逐步统一每个查询分析子任务，使用统一的向量表示来表达用户需求，同时执行 seq2seq。在进一步提升多任务学习效果的基础上，还能保证系统不会过于臃肿。
本文介绍了高德地图搜索地理文本处理这几年相关技术的演进。我们将选取一些要点，分两部分介绍。最后一部分主要介绍了搜索引擎中一些常见的查询分析技术，包括纠错、改写和遗漏。下一部分重点介绍地图场景中独有的查询分析技术，包括城市分析、wherewhat分析、路径规划等。
三、通用查询分析技术演进
3.1 更正
在搜索引擎中，用户输入的搜索词（查询）经常拼写错误。如果直接检索错误的查询，将无法得到用户想要的结果。因此，无论是通用搜索引擎还是垂直搜索引擎，都会对用户的查询进行修正，最大概率获得用户想要搜索的查询。
在目前的地图搜索中，大约有6%-10%的用户请求会出现输入错误，因此查询纠错是地图搜索中非常重要的一个模块，可以大大提升用户的搜索体验。
在搜索引擎中，低频和中长尾问题往往难以解决，也是纠错模块面临的主要问题。另外，地图搜索和一般搜索有明显的区别。地图搜索查询更加结构化，查询中的片段往往收录一定的位置信息。如何利用好查询中的结构化信息，更好地识别用户意图，是地图纠错的独特挑战。
(1)拼音相同或相似，例如：盘桥物流园-盘桥物流园
(2)字体类似，例如：河北茂里-河北昌黎
(3)多个字符或缺少字符，例如：泉州周定界-泉州定界
原纠错模块包括多种召回方法，如：
拼音纠错：主要解决短查询的拼音纠错问题。拼音完全一样或模糊的声音被用作纠错候选。
拼写纠错：又称形近字纠错。通过遍历和替换 shape 和 near 词，使用查询热度过滤，添加候选词。
组合纠错：通过翻译模型进行纠错和替换，资源主要是通过查询对齐挖掘出来的各种替换资源。
组合纠错翻译模型计算公式：
其中 p(f) 是语言模型，p(f|e) 是替换模型。
问题1：召回方法有缺陷。目前查询纠错模块主要的召回策略包括拼音召回、字形召回和替换资源召回。对于低频情况，求解能力有限。
问题2：排序方式不合理。纠错按照召回方式分成几个独立的模块，分别完成相应的召回和排序，不合理。
改造一：基于空间关系的实体纠错
原来的纠错主要是基于用户会话挖掘段来替换资源，所以解决低频问题的能力有限。但长尾问题往往集中在低频，所以低频问题是当前的痛点。
地图搜索与一般搜索引擎的一个很大区别是地图搜索查询更加结构化，例如北京市朝阳区芙蓉街10号首凯广场。我们可以对查询（即地图中的成分分析的工作）进行结构分割，以获得这样一个带有类别的结构化描述。北京【市】朝阳区【区县】芙蓉街【路】10号【门地址后缀】首开广场【一般实体】。
同时我们拥有权威地理知识数据，利用权威地理实体数据库构建前缀树+后缀树索引库，提取疑似纠错部分在索引库中进行拉链召回，并使用实体数据库的逻辑隶属关系，过滤纠错结果。实践表明，该方法对低频分区或实体错误有明显效果。
基于部首的字形相似度计算
在上面提到的排序策略中，字形的编辑距离作为排序的一个重要特征。这里我们开发了一种基于根的字形相似度计算策略，对于编辑距离的计算更加精细和准确。汉字信息包括汉字的根分词表和汉字的笔划数。
将一个汉字拆分成多个部首，找出两个汉字的共同部首，根据共同部首的笔画数计算相连字的相似度。
型号选择
对于这个排序问题，这里我们参考业界的做法，使用pair-wise-based gbrank进行模型训练。
示例构造
通过在线输出结合人工审核构建样本。
特征构建
(1) 语义特征。如统计语言模型。
(2)热门功能。pv、点击等
(3)基本特征。编辑距离、分词和作文特征、累积分布特征等。
这样解决了纠错模块的两个痛点，一是地图场景中的大部分低频纠错问题。二是重构模块流程，将召回与排序解耦，充分发挥各个召回环节的作用。召回方法更新后，只需要重新训练排序模型，使模块更加合理，为后续的深度模型升级打下基础。良好的基础。后来在这个框架下，我们通过深度模型对seq2seq进行纠错和召回，取得了进一步的收益。
3.2 重写
作为查询转换方式的纠错召回策略有很多局限性。对于一些非典型的查询转换表达式，策略上存在差距。例如query=永城市新农村合作办，目标POI为永城市新农村合作服务大厅。用户的低频查询往往得不到很好的搜索效果，但其实用户描述的语义与主poi的高频查询类似。
这里我们提出了查询重写的思路，可以将低频查询重写为语义相近的高频查询，更好地满足用户需求的表达。
这是一个从头开始的实现。用户表达的查询多种多样，显然用规则来表达是取之不尽的。直观的想法是通过向量进行召回，但是向量召回的方式很可能过于笼统，不适合地图场景的检索。这些都是在实践过程中需要考虑的问题。
程序
整个方案包括三个阶段：召回、排序和过滤。
我们研究了几种句子向量表示的方法，选择了SIF（Smooth Inverse Frequency），算法简单，效果和性能可与CNN和RNN媲美。向量召回可以使用开源的Faiss向量搜索引擎，这里我们使用性能更好的阿里内部的向量搜索引擎。
原创查询和高频查询候选集，计算语义相似度，选取语义相似度的TOPK，人工标注训练样本。
特征构建
1.基本文字特征
2.编辑距离
3.组合功能
型号选择
使用 xgboost 进行分数回归
过滤阶段
通过向量召回对查询的过度泛化非常严重。为了能够在地图场景中应用它，添加了对齐模型。使用了两种统计对齐模型，giza 和 fastalign。实验表明两者的效果差不多，但是fastalign在性能上比giza好，所以选择了fastalign。
召回结果通过对齐概率和未对齐概率进一步过滤，得到精度相对较高的结果。
查询重写填补了原查询分析模块中一些低频表达式无法满足的空白。与同义词或纠错的显式查询变换表达不同，句子的向量表示是相似查询的隐式表达。相应的优势。
向量表示和召回也是逐步应用深度学习模型的尝试。同义词、重写和纠错是地图中查询转换的三种主要方式。过去，他们在地图模块中相对分散，各司其职，会有重叠的部分。在后续的迭代升级中，我们引入了统一的查询转换模型进行转换。在取得收益的同时，我们也摆脱了过去很多规则和模型耦合带来的历史包袱。
3.省略2个
在地图搜索场景中，有很多查询收录无效词。如果您尝试调用所有查询，则可能无法调用有效结果。例如，厦门市搜索“仙侯brt站湖里区仙侯高科技园区新捷创运营中心11楼1101室”。这需要检索意图。在没有明显转义的情况下，核心词用于召回目标poi候选集，可以在搜索结果无果或召回率较差时补充召回。
在省略判断的过程中存在先验和后验平衡问题。省略意图是先验判断，但预期结果是能够有效召回POI，这与POI召回领域的状态密切相关。如何在策略设计的过程中保持先验的一致性，同时在后验POI中获得较好的结果，是省略模块的难点。
原来的elision模块主要是基于规则的，而规则依赖的主要特征是上游组件分析特征。由于基于规则的拟合，模型效果的优化空间很大。此外，由于对成分分析的依赖性强，模型的鲁棒性较差。
技术改造
省略模块的改造主要完成了规则到crf模型的升级，同时也离线应用深度学习模型辅助生成样本。
识别查询的哪些部分是核心，哪些部分可以省略是一个序列标注问题。在浅层模型的选择上，很明显我们使用的是crf模型。
特征构建
术语特征。使用加权特征、词性、先验字典特征等。
成分特征。仍在使用组件分析中的功能。
统计特征。统计段的左右边界熵、城市分布熵等，通过binning离散化。
示例构造
在项目的第一阶段，我们采用在线策略粗打和外包精打的方法，构建了10000级样本进行crf模型训练。
但是，省略查询的多样性非常高，使用10000个级别的样本是不够的。在在线模型不能快速应用深度模型的情况下，我们使用boostraping方法来利用深度模型的泛化能力。线下搭建 大量样本。
使用这种方法，样本可以很容易地从几万扩大到几百万，我们仍然使用crf模型进行训练和在线应用。
在省略模块的过程中，我们完成了从规则到机器学习的升级，并引入了组件以外的特性来提高模型的鲁棒性。同时，利用离线深度学习进行样本构建的循环，提高了样本的多样性，使模型更接近crf的天花板。
在深度模型的后续建模中，我们逐渐摆脱了对成分分析特征的依赖，直接将query建模到hit poi core，构建了大量样本，取得了进一步的收益。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(应用query分析的几种方法和方法的区别？)
一、背景
地图App的功能可以简单概括为定位、搜索、导航三个部分，解决了去哪里、去哪里、怎么去的问题。在高德地图的搜索场景中，输入为地理相关的搜索查询、用户位置、App表面等信息，输出为用户想要的POI。如何更准确地找到用户想要的兴趣点并提高满意度是评估搜索结果的最关键指标。
一个搜索引擎通常可以分为三个部分：查询分析、召回和排序。查询分析主要是尝试理解查询表达式的含义，为召回和排序提供指导。
地图搜索的查询分析不仅包括通用搜索下的分词、成分分析、同义词、纠错等通用NLP技术，还包括城市分析、wherewhat分析、路径规划分析。
一些常见地图场景中的查询意图表达如下：
查询分析是搜索引擎中的策略密集型场景，通常在 NLP 领域应用各种技术。地图场景中的查询分析只需要处理地理相关的文本，多样性不如网页搜索，看起来更简单。但是，地理文本通常比较短，大多数用户的需求只是少量的结果，对准确性的要求非常高。如何在地图场景下进行文本分析，提高搜索结果的质量，充满挑战。
二、整体技术框架
搜索架构
与一般的检索架构类似，地图的检索架构包括三个主要部分：查询分析、召回和排序。先验地，用户的输入信息可以理解为各种意图的表达，同时发出请求，试图获取检索结果。后验，当得到每个意图的检索结果时，综合判断，选出效果最好的。
查询分析过程
具体的意图理解可以分为基础查询分析和应用查询分析两部分。基础查询分析主要使用一些通用的NLP技术来理解查询，包括分析、成分分析、遗漏、同义词、纠错等。查询分析的应用主要针对地图场景中的具体问题，包括分析用户的目标城市，是否表达where+what，是否表达从A到B的路径规划需求等
整体技术演进
文本处理领域的整体技术演进经历了一个以规则为基础、逐步引入机器学习、全面应用机器学习的过程。由于搜索模块是高并发在线服务，因此引入深度模型的条件相对苛刻。但随着性能问题的逐步解决，我们逐渐从各个子方向引入深度学习技术，开展新一轮的效果。推广。
NLP技术近年来取得了快速发展。诸如bert、XLNet等模型相继霸榜。我们逐步统一每个查询分析子任务，使用统一的向量表示来表达用户需求，同时执行 seq2seq。在进一步提升多任务学习效果的基础上，还能保证系统不会过于臃肿。
本文介绍了高德地图搜索地理文本处理这几年相关技术的演进。我们将选取一些要点，分两部分介绍。最后一部分主要介绍了搜索引擎中一些常见的查询分析技术，包括纠错、改写和遗漏。下一部分重点介绍地图场景中独有的查询分析技术，包括城市分析、wherewhat分析、路径规划等。
三、通用查询分析技术演进
3.1 更正
在搜索引擎中，用户输入的搜索词（查询）经常拼写错误。如果直接检索错误的查询，将无法得到用户想要的结果。因此，无论是通用搜索引擎还是垂直搜索引擎，都会对用户的查询进行修正，最大概率获得用户想要搜索的查询。
在目前的地图搜索中，大约有6%-10%的用户请求会出现输入错误，因此查询纠错是地图搜索中非常重要的一个模块，可以大大提升用户的搜索体验。
在搜索引擎中，低频和中长尾问题往往难以解决，也是纠错模块面临的主要问题。另外，地图搜索和一般搜索有明显的区别。地图搜索查询更加结构化，查询中的片段往往收录一定的位置信息。如何利用好查询中的结构化信息，更好地识别用户意图，是地图纠错的独特挑战。
(1)拼音相同或相似，例如：盘桥物流园-盘桥物流园
(2)字体类似，例如：河北茂里-河北昌黎
(3)多个字符或缺少字符，例如：泉州周定界-泉州定界
原纠错模块包括多种召回方法，如：
拼音纠错：主要解决短查询的拼音纠错问题。拼音完全一样或模糊的声音被用作纠错候选。
拼写纠错：又称形近字纠错。通过遍历和替换 shape 和 near 词，使用查询热度过滤，添加候选词。
组合纠错：通过翻译模型进行纠错和替换，资源主要是通过查询对齐挖掘出来的各种替换资源。
组合纠错翻译模型计算公式：
其中 p(f) 是语言模型，p(f|e) 是替换模型。
问题1：召回方法有缺陷。目前查询纠错模块主要的召回策略包括拼音召回、字形召回和替换资源召回。对于低频情况，求解能力有限。
问题2：排序方式不合理。纠错按照召回方式分成几个独立的模块，分别完成相应的召回和排序，不合理。
改造一：基于空间关系的实体纠错
原来的纠错主要是基于用户会话挖掘段来替换资源，所以解决低频问题的能力有限。但长尾问题往往集中在低频，所以低频问题是当前的痛点。
地图搜索与一般搜索引擎的一个很大区别是地图搜索查询更加结构化，例如北京市朝阳区芙蓉街10号首凯广场。我们可以对查询（即地图中的成分分析的工作）进行结构分割，以获得这样一个带有类别的结构化描述。北京【市】朝阳区【区县】芙蓉街【路】10号【门地址后缀】首开广场【一般实体】。
同时我们拥有权威地理知识数据，利用权威地理实体数据库构建前缀树+后缀树索引库，提取疑似纠错部分在索引库中进行拉链召回，并使用实体数据库的逻辑隶属关系，过滤纠错结果。实践表明，该方法对低频分区或实体错误有明显效果。
基于部首的字形相似度计算
在上面提到的排序策略中，字形的编辑距离作为排序的一个重要特征。这里我们开发了一种基于根的字形相似度计算策略，对于编辑距离的计算更加精细和准确。汉字信息包括汉字的根分词表和汉字的笔划数。
将一个汉字拆分成多个部首，找出两个汉字的共同部首，根据共同部首的笔画数计算相连字的相似度。
型号选择
对于这个排序问题，这里我们参考业界的做法，使用pair-wise-based gbrank进行模型训练。
示例构造
通过在线输出结合人工审核构建样本。
特征构建
(1) 语义特征。如统计语言模型。
(2)热门功能。pv、点击等
(3)基本特征。编辑距离、分词和作文特征、累积分布特征等。
这样解决了纠错模块的两个痛点，一是地图场景中的大部分低频纠错问题。二是重构模块流程，将召回与排序解耦，充分发挥各个召回环节的作用。召回方法更新后，只需要重新训练排序模型，使模块更加合理，为后续的深度模型升级打下基础。良好的基础。后来在这个框架下，我们通过深度模型对seq2seq进行纠错和召回，取得了进一步的收益。
3.2 重写
作为查询转换方式的纠错召回策略有很多局限性。对于一些非典型的查询转换表达式，策略上存在差距。例如query=永城市新农村合作办，目标POI为永城市新农村合作服务大厅。用户的低频查询往往得不到很好的搜索效果，但其实用户描述的语义与主poi的高频查询类似。
这里我们提出了查询重写的思路，可以将低频查询重写为语义相近的高频查询，更好地满足用户需求的表达。
这是一个从头开始的实现。用户表达的查询多种多样，显然用规则来表达是取之不尽的。直观的想法是通过向量进行召回，但是向量召回的方式很可能过于笼统，不适合地图场景的检索。这些都是在实践过程中需要考虑的问题。
程序
整个方案包括三个阶段：召回、排序和过滤。
我们研究了几种句子向量表示的方法，选择了SIF（Smooth Inverse Frequency），算法简单，效果和性能可与CNN和RNN媲美。向量召回可以使用开源的Faiss向量搜索引擎，这里我们使用性能更好的阿里内部的向量搜索引擎。
原创查询和高频查询候选集，计算语义相似度，选取语义相似度的TOPK，人工标注训练样本。
特征构建
1.基本文字特征
2.编辑距离
3.组合功能
型号选择
使用 xgboost 进行分数回归
过滤阶段
通过向量召回对查询的过度泛化非常严重。为了能够在地图场景中应用它，添加了对齐模型。使用了两种统计对齐模型，giza 和 fastalign。实验表明两者的效果差不多，但是fastalign在性能上比giza好，所以选择了fastalign。
召回结果通过对齐概率和未对齐概率进一步过滤，得到精度相对较高的结果。
查询重写填补了原查询分析模块中一些低频表达式无法满足的空白。与同义词或纠错的显式查询变换表达不同，句子的向量表示是相似查询的隐式表达。相应的优势。
向量表示和召回也是逐步应用深度学习模型的尝试。同义词、重写和纠错是地图中查询转换的三种主要方式。过去，他们在地图模块中相对分散，各司其职，会有重叠的部分。在后续的迭代升级中，我们引入了统一的查询转换模型进行转换。在取得收益的同时，我们也摆脱了过去很多规则和模型耦合带来的历史包袱。
3.省略2个
在地图搜索场景中，有很多查询收录无效词。如果您尝试调用所有查询，则可能无法调用有效结果。例如，厦门市搜索“仙侯brt站湖里区仙侯高科技园区新捷创运营中心11楼1101室”。这需要检索意图。在没有明显转义的情况下，核心词用于召回目标poi候选集，可以在搜索结果无果或召回率较差时补充召回。
在省略判断的过程中存在先验和后验平衡问题。省略意图是先验判断，但预期结果是能够有效召回POI，这与POI召回领域的状态密切相关。如何在策略设计的过程中保持先验的一致性，同时在后验POI中获得较好的结果，是省略模块的难点。
原来的elision模块主要是基于规则的，而规则依赖的主要特征是上游组件分析特征。由于基于规则的拟合，模型效果的优化空间很大。此外，由于对成分分析的依赖性强，模型的鲁棒性较差。
技术改造
省略模块的改造主要完成了规则到crf模型的升级，同时也离线应用深度学习模型辅助生成样本。
识别查询的哪些部分是核心，哪些部分可以省略是一个序列标注问题。在浅层模型的选择上，很明显我们使用的是crf模型。
特征构建
术语特征。使用加权特征、词性、先验字典特征等。
成分特征。仍在使用组件分析中的功能。
统计特征。统计段的左右边界熵、城市分布熵等，通过binning离散化。
示例构造
在项目的第一阶段，我们采用在线策略粗打和外包精打的方法，构建了10000级样本进行crf模型训练。
但是，省略查询的多样性非常高，使用10000个级别的样本是不够的。在在线模型不能快速应用深度模型的情况下，我们使用boostraping方法来利用深度模型的泛化能力。线下搭建 大量样本。
使用这种方法，样本可以很容易地从几万扩大到几百万，我们仍然使用crf模型进行训练和在线应用。
在省略模块的过程中，我们完成了从规则到机器学习的升级，并引入了组件以外的特性来提高模型的鲁棒性。同时，利用离线深度学习进行样本构建的循环，提高了样本的多样性，使模型更接近crf的天花板。
在深度模型的后续建模中，我们逐渐摆脱了对成分分析特征的依赖，直接将query建模到hit poi core，构建了大量样本，取得了进一步的收益。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(7个搜索引擎优化中过份担心的问题，你知道吗？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 81 次浏览 • 2022-04-18 12:15
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(7个搜索引擎优化中过份担心的问题，你知道吗？)
在很多关于搜索引擎优化（SEO）的文章中，都提到了搜索引擎优化必须做的事情和不能出错的事情，还有一些问题过于担心，这些因素对搜索引擎优化（SEO）。) 影响不大，但受到了太多的关注。下面将引用Stoney deGeyter文章的观点和一位新竞争的网络营销管理顾问()的经验，列出搜索引擎优化中过度关注的7个问题。
(1） 太关注第一名了！
你还在为网站能不能排第一而烦恼吗？名列前茅固然是好事，但当你排在第四或第五的时候，就和第一名差不多了。与其花精力去争取“第一”，不如想想是否还有更多需要关注和改进的问题。比如提高网站的质量和服务？网站 的转化率和易用性？
我们听说很多中小企业认为只有排名第一才能增加流量。事实上，社区网络的普及随时为中小企业提供了越来越多的其他广告方式。另外，用户的搜索行为非常分散是的，仅仅靠几个关键词很难达到好的排名。它必须以系统和全面的关键字内容思想为指导。
（2）被公关价值观所困扰
网站PR值其实只是一个参考，网上有很多文章表示不能准确反映一切。网站的PG值真的那么重要吗？把网站PR值从3提高到6是不是要花很多功夫？答案是不。
PR 显示的是效果，而不是效果的原因。将精力集中在公关上并没有太大的不同。很多大流量的网站PR值不高，但是如果你专注于打造一个有价值的网站，让别人知道这个网站值得链接，那么你的PR值网站的用户会一点一点的增加，网站用户不会因为PR值高的客户而转化，但是这个转化是基于网站的质量。
（3）被其他搜索引擎排名弄糊涂了
在国外，谷歌（Google）搜索引擎是绝对主流，而在中国则是百度。以下搜索引擎的排名是否也困扰着你？虽然不同的搜索引擎有不同的算法和算法，它们是相似的，但是关键词是一样的，也就是说，只要网站的质量好，不管用哪个搜索引擎，都会流行. 您不需要为每个搜索引擎优化每个不同的页面，SEO 也不必这样做。
我们将在下一篇文章文章“7 SEO关注（第2部分）”中继续讨论搜索引擎优化中的其余问题。
来源：作者：新竞争力加入时间：2007-11-14 查看全部
在很多关于搜索引擎优化（SEO）的文章中，都提到了搜索引擎优化必须做的事情和不能出错的事情，还有一些问题过于担心，这些因素对搜索引擎优化（SEO）。) 影响不大，但受到了太多的关注。下面将引用Stoney deGeyter文章的观点和一位新竞争的网络营销管理顾问()的经验，列出搜索引擎优化中过度关注的7个问题。
(1） 太关注第一名了！
你还在为网站能不能排第一而烦恼吗？名列前茅固然是好事，但当你排在第四或第五的时候，就和第一名差不多了。与其花精力去争取“第一”，不如想想是否还有更多需要关注和改进的问题。比如提高网站的质量和服务？网站 的转化率和易用性？
我们听说很多中小企业认为只有排名第一才能增加流量。事实上，社区网络的普及随时为中小企业提供了越来越多的其他广告方式。另外，用户的搜索行为非常分散是的，仅仅靠几个关键词很难达到好的排名。它必须以系统和全面的关键字内容思想为指导。
（2）被公关价值观所困扰
网站PR值其实只是一个参考，网上有很多文章表示不能准确反映一切。网站的PG值真的那么重要吗？把网站PR值从3提高到6是不是要花很多功夫？答案是不。
PR 显示的是效果，而不是效果的原因。将精力集中在公关上并没有太大的不同。很多大流量的网站PR值不高，但是如果你专注于打造一个有价值的网站，让别人知道这个网站值得链接，那么你的PR值网站的用户会一点一点的增加，网站用户不会因为PR值高的客户而转化，但是这个转化是基于网站的质量。
（3）被其他搜索引擎排名弄糊涂了
在国外，谷歌（Google）搜索引擎是绝对主流，而在中国则是百度。以下搜索引擎的排名是否也困扰着你？虽然不同的搜索引擎有不同的算法和算法，它们是相似的，但是关键词是一样的，也就是说，只要网站的质量好，不管用哪个搜索引擎，都会流行. 您不需要为每个搜索引擎优化每个不同的页面，SEO 也不必这样做。
我们将在下一篇文章文章“7 SEO关注（第2部分）”中继续讨论搜索引擎优化中的其余问题。
来源：作者：新竞争力加入时间：2007-11-14 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(7个搜索引擎优化中过份担心的问题，你知道吗？)
在很多关于搜索引擎优化（SEO）的文章中，都提到了搜索引擎优化必须做的事情和不能出错的事情，还有一些问题过于担心，这些因素对搜索引擎优化（SEO）。) 影响不大，但受到了太多的关注。下面将引用Stoney deGeyter文章的观点和一位新竞争的网络营销管理顾问()的经验，列出搜索引擎优化中过度关注的7个问题。
(1） 太关注第一名了！
你还在为网站能不能排第一而烦恼吗？名列前茅固然是好事，但当你排在第四或第五的时候，就和第一名差不多了。与其花精力去争取“第一”，不如想想是否还有更多需要关注和改进的问题。比如提高网站的质量和服务？网站 的转化率和易用性？
我们听说很多中小企业认为只有排名第一才能增加流量。事实上，社区网络的普及随时为中小企业提供了越来越多的其他广告方式。另外，用户的搜索行为非常分散是的，仅仅靠几个关键词很难达到好的排名。它必须以系统和全面的关键字内容思想为指导。
（2）被公关价值观所困扰
网站PR值其实只是一个参考，网上有很多文章表示不能准确反映一切。网站的PG值真的那么重要吗？把网站PR值从3提高到6是不是要花很多功夫？答案是不。
PR 显示的是效果，而不是效果的原因。将精力集中在公关上并没有太大的不同。很多大流量的网站PR值不高，但是如果你专注于打造一个有价值的网站，让别人知道这个网站值得链接，那么你的PR值网站的用户会一点一点的增加，网站用户不会因为PR值高的客户而转化，但是这个转化是基于网站的质量。
（3）被其他搜索引擎排名弄糊涂了
在国外，谷歌（Google）搜索引擎是绝对主流，而在中国则是百度。以下搜索引擎的排名是否也困扰着你？虽然不同的搜索引擎有不同的算法和算法，它们是相似的，但是关键词是一样的，也就是说，只要网站的质量好，不管用哪个搜索引擎，都会流行. 您不需要为每个搜索引擎优化每个不同的页面，SEO 也不必这样做。
我们将在下一篇文章文章“7 SEO关注（第2部分）”中继续讨论搜索引擎优化中的其余问题。
来源：作者：新竞争力加入时间：2007-11-14
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(如何自动分类搜索查询过去(1)_社会万象_光明网(图))
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 101 次浏览 • 2022-04-18 07:33
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(如何自动分类搜索查询过去(1)_社会万象_光明网(图))
利用数据点之间的接近度可以揭示它们之间的语义关系。通常，向量是为搜索查询和可以放置在彼此之间的文档创建的。另一种用法是从文档和其中的术语创建向量，以识别它们的概念或主题。向量也可以由人、品牌、公司或主题等实体组成。
为了利用向量空间分析，首先需要对文档进行索引并将其映射到构成相关主题语料库的概念或主题领域。执行此步骤的过程是潜在语义索引 (LSI)，它可以创建在精度和召回率方面提供最佳结果的向量空间。使用这种方法，还可以对与主题相关的术语进行语义分类或聚类。
如何自动分类搜索查询
过去，主要问题是缺乏可扩展性，因为搜索查询必须手动排序。以下是 Google 前副总裁 Marissa Mayer 在 2009 年接受采访时所说的：
我们更愿意专注于可以扩展的事物。如果我们能提出一个可扩展的语义搜索解决方案，我们会非常兴奋。到目前为止，我们看到的是，我们的许多方法都接近语义搜索的智能，但通过其他方法实现。
当我们谈论 Google 识别搜索、查询或文档的含义时，我们所说的语义理解大部分是建立在统计方法上的，例如向量空间分析或统计文本分析方法（例如 TF-ID）。所以，严格来说，这不是基于真正的语义。但结果确实非常接近语义理解。机器学习应用的增加——以及更详细的分析——使得搜索查询和文档的语义解释变得更加容易。
语义理解是谷歌的目标之一
Google 最重要的目标之一是实现对搜索词和索引文档的语义理解，以便显示更多相关的搜索结果。当（搜索）查询及其收录的术语可以明确理解时，就存在语义理解。明确的解释往往因怀疑而变得困难，包括具有多重含义的术语、系统不清楚的术语、措辞不清楚、个人理解等。
为了帮助理解，分析所使用的词、它们的顺序以及主题的上下文、时间和地点。机器学习和/或 RankBrain 使 Google 能够使用聚类分析来自动创建新类并将搜索查询分配给它们。这不仅创造了高水平的细节，而且创造了可扩展性和改进的性能。也可以为向量空间分析创建新的向量空间。
通过这种方式，统计数据与机器学习相结合，以提供越来越接近搜索查询和文档的语义理解的语义解释。谷歌希望借助统计方法和机器学习重新创建真正的语义搜索。此外，现代谷歌的核心要素——搜索引擎知识图谱也是基于语义结构的。
在关于 Google 语义和机器学习的本系列 文章 的第三部分中，Olaf Kopp 将探讨语义的基础：图、实体和本体。 查看全部
利用数据点之间的接近度可以揭示它们之间的语义关系。通常，向量是为搜索查询和可以放置在彼此之间的文档创建的。另一种用法是从文档和其中的术语创建向量，以识别它们的概念或主题。向量也可以由人、品牌、公司或主题等实体组成。
为了利用向量空间分析，首先需要对文档进行索引并将其映射到构成相关主题语料库的概念或主题领域。执行此步骤的过程是潜在语义索引 (LSI)，它可以创建在精度和召回率方面提供最佳结果的向量空间。使用这种方法，还可以对与主题相关的术语进行语义分类或聚类。
如何自动分类搜索查询
过去，主要问题是缺乏可扩展性，因为搜索查询必须手动排序。以下是 Google 前副总裁 Marissa Mayer 在 2009 年接受采访时所说的：
我们更愿意专注于可以扩展的事物。如果我们能提出一个可扩展的语义搜索解决方案，我们会非常兴奋。到目前为止，我们看到的是，我们的许多方法都接近语义搜索的智能，但通过其他方法实现。
当我们谈论 Google 识别搜索、查询或文档的含义时，我们所说的语义理解大部分是建立在统计方法上的，例如向量空间分析或统计文本分析方法（例如 TF-ID）。所以，严格来说，这不是基于真正的语义。但结果确实非常接近语义理解。机器学习应用的增加——以及更详细的分析——使得搜索查询和文档的语义解释变得更加容易。
语义理解是谷歌的目标之一
Google 最重要的目标之一是实现对搜索词和索引文档的语义理解，以便显示更多相关的搜索结果。当（搜索）查询及其收录的术语可以明确理解时，就存在语义理解。明确的解释往往因怀疑而变得困难，包括具有多重含义的术语、系统不清楚的术语、措辞不清楚、个人理解等。
为了帮助理解，分析所使用的词、它们的顺序以及主题的上下文、时间和地点。机器学习和/或 RankBrain 使 Google 能够使用聚类分析来自动创建新类并将搜索查询分配给它们。这不仅创造了高水平的细节，而且创造了可扩展性和改进的性能。也可以为向量空间分析创建新的向量空间。
通过这种方式，统计数据与机器学习相结合，以提供越来越接近搜索查询和文档的语义理解的语义解释。谷歌希望借助统计方法和机器学习重新创建真正的语义搜索。此外，现代谷歌的核心要素——搜索引擎知识图谱也是基于语义结构的。
在关于 Google 语义和机器学习的本系列 文章 的第三部分中，Olaf Kopp 将探讨语义的基础：图、实体和本体。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(如何自动分类搜索查询过去(1)_社会万象_光明网(图))
利用数据点之间的接近度可以揭示它们之间的语义关系。通常，向量是为搜索查询和可以放置在彼此之间的文档创建的。另一种用法是从文档和其中的术语创建向量，以识别它们的概念或主题。向量也可以由人、品牌、公司或主题等实体组成。
为了利用向量空间分析，首先需要对文档进行索引并将其映射到构成相关主题语料库的概念或主题领域。执行此步骤的过程是潜在语义索引 (LSI)，它可以创建在精度和召回率方面提供最佳结果的向量空间。使用这种方法，还可以对与主题相关的术语进行语义分类或聚类。
如何自动分类搜索查询
过去，主要问题是缺乏可扩展性，因为搜索查询必须手动排序。以下是 Google 前副总裁 Marissa Mayer 在 2009 年接受采访时所说的：
我们更愿意专注于可以扩展的事物。如果我们能提出一个可扩展的语义搜索解决方案，我们会非常兴奋。到目前为止，我们看到的是，我们的许多方法都接近语义搜索的智能，但通过其他方法实现。
当我们谈论 Google 识别搜索、查询或文档的含义时，我们所说的语义理解大部分是建立在统计方法上的，例如向量空间分析或统计文本分析方法（例如 TF-ID）。所以，严格来说，这不是基于真正的语义。但结果确实非常接近语义理解。机器学习应用的增加——以及更详细的分析——使得搜索查询和文档的语义解释变得更加容易。
语义理解是谷歌的目标之一
Google 最重要的目标之一是实现对搜索词和索引文档的语义理解，以便显示更多相关的搜索结果。当（搜索）查询及其收录的术语可以明确理解时，就存在语义理解。明确的解释往往因怀疑而变得困难，包括具有多重含义的术语、系统不清楚的术语、措辞不清楚、个人理解等。
为了帮助理解，分析所使用的词、它们的顺序以及主题的上下文、时间和地点。机器学习和/或 RankBrain 使 Google 能够使用聚类分析来自动创建新类并将搜索查询分配给它们。这不仅创造了高水平的细节，而且创造了可扩展性和改进的性能。也可以为向量空间分析创建新的向量空间。
通过这种方式，统计数据与机器学习相结合，以提供越来越接近搜索查询和文档的语义理解的语义解释。谷歌希望借助统计方法和机器学习重新创建真正的语义搜索。此外，现代谷歌的核心要素——搜索引擎知识图谱也是基于语义结构的。
在关于 Google 语义和机器学习的本系列 文章 的第三部分中，Olaf Kopp 将探讨语义的基础：图、实体和本体。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(基础不行，啥也不是！（2020-9-4）)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2022-04-15 19:25
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(基础不行，啥也不是！（2020-9-4）)
疫情期间找工作，我也吐了。我可以想象那是多么的不舒服。面试的时候可以回答所有的问题，用处不大！你不仅要回答，而且要详细、有特色地回答。如果你在面试中不知道该做什么，不要害怕做什么。这不会很正常，但你必须了解并彻底了解你应该能够做什么。很重要，学习一个框架不需要很长时间，重要的是基础，仅此而已。没有基础，什么都没有！！附件是一组选择题。如果你在全体会议上，你会和阿里相处得很好
java题库（有空就认识阿里）.rar(179.35 KB,下载次数：705)
2020-9-4 13:55 上传
点击文件名下载附件
(1) server.xml, schema.xml, rule.xml(1) 三向握手
①客户端第一次发送SYN=1，随机生成的seq=J，客户端状态变为请求连接状态
②第二次握手服务器收到SYN=1，知道客户端在请求连接，然后生成seq=k，ACK=j+1，SYN=1，然后服务器端状态变为同步接收状态.
③ 第三次握手 客户端收到ACK=j+1，seq=k，然后再次向服务器发送ACK=k+1，此时客户端和服务器状态都变为连接状态。
（2) 挥手四次
(1)可以在接口中写非抽象方法，只需在方法前面加上default，这样就可以直接在接口的实现类上调用方法。(1)like %在全表扫描之前将完成
(2)在表中创建索引，优先考虑where和group by使用的字段。
(3) 尽量避免使用select *，返回无用字段会降低查询效率
(4)尽量避免使用in和not in，这样会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(5) 尽量避免使用or，会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(6)尽量避免字段开头的模糊查询（以后就好了），会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(7)尽量避免空值判断，会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描(1)默认Eden区和两个survivor区的比例为8 :1:1)
(2) Minor GC或YGC是年轻代GC，当新对象没有被其他对象引用时，会从内存中清除。YGC发生后，会被放到survivor区。
①年轻代分为三个区域，分别是Eden区和两个survivor区（from和to）
② 在第一次 GC 之前没有任何东西。第一次GC后，存活年龄达到阈值的进入老年代，没有达到阈值的被复制到to，然后eden区和from区被清空，然后原来的to 有内容后变成 from 区域，原来的 from 区域变成 to 区域。每次 GC 发生时，将交换 from 和 to。如果 GC 后 to 区满了，那么 to 区会将所有对象移动到老年代
(3)如果YGC多次没有清空，会被放到老区。
(4) MajorGC，也称为FullGC，会在老区满的时候发生
(5) 发生FullGC时，会清理整个堆中的GC（包括年轻代和老年代）(1) @Controller @service @Repository(1) @ComponentScan 使用对于类或接口）上面主要是指定扫描路径，spring会自动将指定路径下带有指定注解的类组装到bean容器中。
(2) @EnableAutoConfiguration 用于自动配置
(3)@springBootConfiguration继承自@Configuration，两者的作用也一样，将当前类标记为配置类，并合并当前类中声明的方法的一个或多个实例，用@标记bean注解到spring容器中，实例名就是方法名（1)Mysql版本号机制
在数据表中添加版本字段，修改数据前读取版本号
比如当前版本是1，A和B得到version=1，然后更新，A和B的更新条件都是“version=1”，如果A先提交，那么表中的数据版本已经改变了。A更新为2，B重新提交。发现“version=1”不满足，所以无法更新，排他性异常。
(2) JavaCAS to implementation --- 这个我不是太懂，所以说不出来
(3) mysql使用悲观锁，需要先关闭事务的自动提交，然后再使用select..进行更新，
(4)Java中的悲观锁使用synchronized。(1)表示线程同步，意思是当程序访问线程安全的方法或语句时，其他线程必须等待该线程才能继续访问完成后访问方法。(1)线程由于某种原因无法释放锁，导致资源被占用。(2)让线程的执行按特定顺序执行当多个线程需要访问共享资源A、B、C时，保证每个线程访问的顺序相同，比如都先访问A，访问B和C时（1)Jmm有主内存、工作内存和线程，每个线程都收录自己的工作内存，工作内存是主内存中共享变量的副本。(1)什么是堆：一些基本类型的变量和对象引用变量(2)什么是栈：存储变量指向的对象的程序计数器，用于存储的字节码线程执行的下一条指令，以保证线程的连续执行。 查看全部
疫情期间找工作，我也吐了。我可以想象那是多么的不舒服。面试的时候可以回答所有的问题，用处不大！你不仅要回答，而且要详细、有特色地回答。如果你在面试中不知道该做什么，不要害怕做什么。这不会很正常，但你必须了解并彻底了解你应该能够做什么。很重要，学习一个框架不需要很长时间，重要的是基础，仅此而已。没有基础，什么都没有！！附件是一组选择题。如果你在全体会议上，你会和阿里相处得很好
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(1) server.xml, schema.xml, rule.xml(1) 三向握手
①客户端第一次发送SYN=1，随机生成的seq=J，客户端状态变为请求连接状态
②第二次握手服务器收到SYN=1，知道客户端在请求连接，然后生成seq=k，ACK=j+1，SYN=1，然后服务器端状态变为同步接收状态.
③ 第三次握手 客户端收到ACK=j+1，seq=k，然后再次向服务器发送ACK=k+1，此时客户端和服务器状态都变为连接状态。
（2) 挥手四次
(1)可以在接口中写非抽象方法，只需在方法前面加上default，这样就可以直接在接口的实现类上调用方法。(1)like %在全表扫描之前将完成
(2)在表中创建索引，优先考虑where和group by使用的字段。
(3) 尽量避免使用select *，返回无用字段会降低查询效率
(4)尽量避免使用in和not in，这样会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(5) 尽量避免使用or，会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(6)尽量避免字段开头的模糊查询（以后就好了），会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(7)尽量避免空值判断，会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描(1)默认Eden区和两个survivor区的比例为8 :1:1)
(2) Minor GC或YGC是年轻代GC，当新对象没有被其他对象引用时，会从内存中清除。YGC发生后，会被放到survivor区。
①年轻代分为三个区域，分别是Eden区和两个survivor区（from和to）
② 在第一次 GC 之前没有任何东西。第一次GC后，存活年龄达到阈值的进入老年代，没有达到阈值的被复制到to，然后eden区和from区被清空，然后原来的to 有内容后变成 from 区域，原来的 from 区域变成 to 区域。每次 GC 发生时，将交换 from 和 to。如果 GC 后 to 区满了，那么 to 区会将所有对象移动到老年代
(3)如果YGC多次没有清空，会被放到老区。
(4) MajorGC，也称为FullGC，会在老区满的时候发生
(5) 发生FullGC时，会清理整个堆中的GC（包括年轻代和老年代）(1) @Controller @service @Repository(1) @ComponentScan 使用对于类或接口）上面主要是指定扫描路径，spring会自动将指定路径下带有指定注解的类组装到bean容器中。
(2) @EnableAutoConfiguration 用于自动配置
(3)@springBootConfiguration继承自@Configuration，两者的作用也一样，将当前类标记为配置类，并合并当前类中声明的方法的一个或多个实例，用@标记bean注解到spring容器中，实例名就是方法名（1)Mysql版本号机制
在数据表中添加版本字段，修改数据前读取版本号
比如当前版本是1，A和B得到version=1，然后更新，A和B的更新条件都是“version=1”，如果A先提交，那么表中的数据版本已经改变了。A更新为2，B重新提交。发现“version=1”不满足，所以无法更新，排他性异常。
(2) JavaCAS to implementation --- 这个我不是太懂，所以说不出来
(3) mysql使用悲观锁，需要先关闭事务的自动提交，然后再使用select..进行更新，
(4)Java中的悲观锁使用synchronized。(1)表示线程同步，意思是当程序访问线程安全的方法或语句时，其他线程必须等待该线程才能继续访问完成后访问方法。(1)线程由于某种原因无法释放锁，导致资源被占用。(2)让线程的执行按特定顺序执行当多个线程需要访问共享资源A、B、C时，保证每个线程访问的顺序相同，比如都先访问A，访问B和C时（1)Jmm有主内存、工作内存和线程，每个线程都收录自己的工作内存，工作内存是主内存中共享变量的副本。(1)什么是堆：一些基本类型的变量和对象引用变量(2)什么是栈：存储变量指向的对象的程序计数器，用于存储的字节码线程执行的下一条指令，以保证线程的连续执行。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(基础不行，啥也不是！（2020-9-4）)
疫情期间找工作，我也吐了。我可以想象那是多么的不舒服。面试的时候可以回答所有的问题，用处不大！你不仅要回答，而且要详细、有特色地回答。如果你在面试中不知道该做什么，不要害怕做什么。这不会很正常，但你必须了解并彻底了解你应该能够做什么。很重要，学习一个框架不需要很长时间，重要的是基础，仅此而已。没有基础，什么都没有！！附件是一组选择题。如果你在全体会议上，你会和阿里相处得很好
java题库（有空就认识阿里）.rar(179.35 KB,下载次数：705)
2020-9-4 13:55 上传
点击文件名下载附件
(1) server.xml, schema.xml, rule.xml(1) 三向握手
①客户端第一次发送SYN=1，随机生成的seq=J，客户端状态变为请求连接状态
②第二次握手服务器收到SYN=1，知道客户端在请求连接，然后生成seq=k，ACK=j+1，SYN=1，然后服务器端状态变为同步接收状态.
③ 第三次握手 客户端收到ACK=j+1，seq=k，然后再次向服务器发送ACK=k+1，此时客户端和服务器状态都变为连接状态。
（2) 挥手四次
(1)可以在接口中写非抽象方法，只需在方法前面加上default，这样就可以直接在接口的实现类上调用方法。(1)like %在全表扫描之前将完成
(2)在表中创建索引，优先考虑where和group by使用的字段。
(3) 尽量避免使用select *，返回无用字段会降低查询效率
(4)尽量避免使用in和not in，这样会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(5) 尽量避免使用or，会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(6)尽量避免字段开头的模糊查询（以后就好了），会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描
(7)尽量避免空值判断，会导致数据库引擎放弃索引，进行全表扫描(1)默认Eden区和两个survivor区的比例为8 :1:1)
(2) Minor GC或YGC是年轻代GC，当新对象没有被其他对象引用时，会从内存中清除。YGC发生后，会被放到survivor区。
①年轻代分为三个区域，分别是Eden区和两个survivor区（from和to）
② 在第一次 GC 之前没有任何东西。第一次GC后，存活年龄达到阈值的进入老年代，没有达到阈值的被复制到to，然后eden区和from区被清空，然后原来的to 有内容后变成 from 区域，原来的 from 区域变成 to 区域。每次 GC 发生时，将交换 from 和 to。如果 GC 后 to 区满了，那么 to 区会将所有对象移动到老年代
(3)如果YGC多次没有清空，会被放到老区。
(4) MajorGC，也称为FullGC，会在老区满的时候发生
(5) 发生FullGC时，会清理整个堆中的GC（包括年轻代和老年代）(1) @Controller @service @Repository(1) @ComponentScan 使用对于类或接口）上面主要是指定扫描路径，spring会自动将指定路径下带有指定注解的类组装到bean容器中。
(2) @EnableAutoConfiguration 用于自动配置
(3)@springBootConfiguration继承自@Configuration，两者的作用也一样，将当前类标记为配置类，并合并当前类中声明的方法的一个或多个实例，用@标记bean注解到spring容器中，实例名就是方法名（1)Mysql版本号机制
在数据表中添加版本字段，修改数据前读取版本号
比如当前版本是1，A和B得到version=1，然后更新，A和B的更新条件都是“version=1”，如果A先提交，那么表中的数据版本已经改变了。A更新为2，B重新提交。发现“version=1”不满足，所以无法更新，排他性异常。
(2) JavaCAS to implementation --- 这个我不是太懂，所以说不出来
(3) mysql使用悲观锁，需要先关闭事务的自动提交，然后再使用select..进行更新，
(4)Java中的悲观锁使用synchronized。(1)表示线程同步，意思是当程序访问线程安全的方法或语句时，其他线程必须等待该线程才能继续访问完成后访问方法。(1)线程由于某种原因无法释放锁，导致资源被占用。(2)让线程的执行按特定顺序执行当多个线程需要访问共享资源A、B、C时，保证每个线程访问的顺序相同，比如都先访问A，访问B和C时（1)Jmm有主内存、工作内存和线程，每个线程都收录自己的工作内存，工作内存是主内存中共享变量的副本。(1)什么是堆：一些基本类型的变量和对象引用变量(2)什么是栈：存储变量指向的对象的程序计数器，用于存储的字节码线程执行的下一条指令，以保证线程的连续执行。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(用Paddle数据拷贝到服务器上面，结果发现我们服务器的22端口没开)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-04-15 19:23
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(用Paddle数据拷贝到服务器上面，结果发现我们服务器的22端口没开)
最近除了工作，我还以业余的身份参加了 Paddle 的 AI 比赛。我在使用 Paddle 进行训练时遇到了一些问题，并找到了解决方案。我想和你分享：
PaddlePaddle 的 Anaconda 的兼容性问题
之前，我在服务器上安装了 gpu 版本的 PaddlePaddle。我想将 BROAD 数据复制到服务器。原来我们服务器的22端口没有打开，无法使用scp上传。很郁闷，只能在当地训练。本地mac的显卡是A卡，所以只能装cpu版本。安装后发现运行程序时报错：
1 import paddle.v2 as paddle
2 paddle.init(use_gpu=False,trainer_count=1)
错误：
1 Fatal Python error: PyThreadState_Get: no current thread
2 Abort trap: 6
这让我很郁闷，因为之前直接在服务器上安装没有问题，但是我的数据上传不了，所以只能在本地机器上安装一个，直接pip install paddlepaddle，初始化报错。后来发现我的机器上安装了anaconda，用anaconda的python运行paddle会有一些小问题，但是可以使用otool和install_name_tool修改_swig_paddle.so：
1.运行otool，可以看到pip安装后的_swig_paddle.so依赖于/usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python，但在实际系统路径不存在
1 otool -L /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
2 /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so:
3 /System/Library/Frameworks/CoreFoundation.framework/Versions/A/CoreFoundation (compatibility version 150.0.0, current version 1445.12.0)
4 /System/Library/Frameworks/Security.framework/Versions/A/Security (compatibility version 1.0.0, current version 58286.20.16)
5 /usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python (compatibility version 2.7.0, current version 2.7.0)
6 /usr/lib/libc++.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 400.9.0)
7 /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1252.0.0)
2.使用 install_name_tool 替换依赖
1 install_name_tool -change /usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python ~/anaconda/lib/libpython2.7.dylib ~/anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
3.替换成功后可以看到第五项已经替换成功了anaconda下的路径
1 otool -L /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
2 /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so:
3 /System/Library/Frameworks/CoreFoundation.framework/Versions/A/CoreFoundation (compatibility version 150.0.0, current version 1445.12.0)
4 /System/Library/Frameworks/Security.framework/Versions/A/Security (compatibility version 1.0.0, current version 58286.20.16)
5 /anaconda/lib/libpython2.7.dylib (compatibility version 2.7.0, current version 2.7.0)
6 /usr/lib/libc++.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 400.9.0)
7 /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1252.0.0)
现在再次运行 paddle.init 就没有问题了
不过需要注意的是，第二步anaconda的路径要写成绝对路径。不能直接到anaconda的上层目录写/anaconda/lib....这样的话还是会出现改路径再执行paddle.init的问题，因为你anaconda的路径找不到。
PaddlePaddle 数据类型和数据读取
在这篇文章《【深度学习系列】PaddlePaddle的数据预处理》中，我写了PaddlePaddle的基本数据类型以及如何用自己的数据集进行训练，但是很多同学发邮件问我这方面，据说在处理自己的数据集时遇到了很多问题。下面我总结一下被问到的几个问题：
1.不明白什么时候用序列数据
我们知道 paddle 有四种数据类型：dense_vector、sparse_binary_vector、sparse_float_vector 和 integer，但也有三种序列格式。对于dense_vector，它的序列格式是dense_vector_sequence，但是什么时候使用dense_vector_sequence呢？
如果你的数据是x = [1.0,2.0,3.0,4.0]，那么你应该使用dense_vector，维度就是输入数据的维度of (这里我们假设它是4），那么它应该设置为：
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(4))
如果您的数据是 x = [ [1.0,2.0], [2.0,3.0], [3.0,4.0]]，那么我们可以看到这个数据有3个时间步，每个时间步的向量维数都是2，应该设置为：
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector_sequence(2))
同样，interger_value和interger_value_sequence的处理方式相同，只是vector中的元素用dense_vector中float中的int替换。
2.不知道如何创建阅读器
在数据预处理文章文章中，给出了两个例子来说明如何创建自己的数据集，包括三种方法：reader、reader_creator和reader_decorator。对于本次比赛，我们解析数据并将其转换为数据和标签的形式，我们应该如何创建阅读器？其实有很多方法可以写出最简单的方法。让我们创建一个阅读器创建者：
1 def reader_creator(data,label):
2 def reader():
3 for i in xrange(len(data)):
4 yield data[i,:],int(label[i])
5 return reader
这里可以看到，使用yield generator来生成数据，分别生成同一个样本的data和label，并返回一个reader函数，方便我们后面训练时填写数据。
当然，还有其他的创作方式，大家可以自己玩。
3.我不知道如何与创建的阅读器一起训练
你可能觉得很奇怪，为什么我们在创建 reader creator 之后还要返回一个 reader 函数，其实我们是为了方便训练时调用，下面创建一个 train_reader
train_reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(
reader_creator(data,label),buf_size=200),
batch_size=16)
将上一步我们创建的reader返回的数据放入paddle.reader.shuffle进行数据shuffle，也就是对数据进行shuffle。buf_size表示我一次放入shuffle多少条数据，可以自己设置，shuffle好。将数据放入paddle.batch，按照batch_size的顺序分批倒入模型中进行训练。注意如果使用sgd，batch_size不能设置太大，会崩溃。自己测试一下= =！
同样，我们也可以创建val_reader、test_reader。
创建完成后，您可以将其放入训练器进行训练。
trainer.train(reader=train_reader,num_passes=20,event_handler=event_handler)
还有一些模型训练的参数设置技巧。你可以多尝试。如果有很多类似的问题，我会总结并发送出去。 查看全部
最近除了工作，我还以业余的身份参加了 Paddle 的 AI 比赛。我在使用 Paddle 进行训练时遇到了一些问题，并找到了解决方案。我想和你分享：
PaddlePaddle 的 Anaconda 的兼容性问题
之前，我在服务器上安装了 gpu 版本的 PaddlePaddle。我想将 BROAD 数据复制到服务器。原来我们服务器的22端口没有打开，无法使用scp上传。很郁闷，只能在当地训练。本地mac的显卡是A卡，所以只能装cpu版本。安装后发现运行程序时报错：
1 import paddle.v2 as paddle
2 paddle.init(use_gpu=False,trainer_count=1)
错误：
1 Fatal Python error: PyThreadState_Get: no current thread
2 Abort trap: 6
这让我很郁闷，因为之前直接在服务器上安装没有问题，但是我的数据上传不了，所以只能在本地机器上安装一个，直接pip install paddlepaddle，初始化报错。后来发现我的机器上安装了anaconda，用anaconda的python运行paddle会有一些小问题，但是可以使用otool和install_name_tool修改_swig_paddle.so：
1.运行otool，可以看到pip安装后的_swig_paddle.so依赖于/usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python，但在实际系统路径不存在
1 otool -L /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
2 /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so:
3 /System/Library/Frameworks/CoreFoundation.framework/Versions/A/CoreFoundation (compatibility version 150.0.0, current version 1445.12.0)
4 /System/Library/Frameworks/Security.framework/Versions/A/Security (compatibility version 1.0.0, current version 58286.20.16)
5 /usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python (compatibility version 2.7.0, current version 2.7.0)
6 /usr/lib/libc++.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 400.9.0)
7 /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1252.0.0)
2.使用 install_name_tool 替换依赖
1 install_name_tool -change /usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python ~/anaconda/lib/libpython2.7.dylib ~/anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
3.替换成功后可以看到第五项已经替换成功了anaconda下的路径
1 otool -L /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
2 /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so:
3 /System/Library/Frameworks/CoreFoundation.framework/Versions/A/CoreFoundation (compatibility version 150.0.0, current version 1445.12.0)
4 /System/Library/Frameworks/Security.framework/Versions/A/Security (compatibility version 1.0.0, current version 58286.20.16)
5 /anaconda/lib/libpython2.7.dylib (compatibility version 2.7.0, current version 2.7.0)
6 /usr/lib/libc++.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 400.9.0)
7 /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1252.0.0)
现在再次运行 paddle.init 就没有问题了
不过需要注意的是，第二步anaconda的路径要写成绝对路径。不能直接到anaconda的上层目录写/anaconda/lib....这样的话还是会出现改路径再执行paddle.init的问题，因为你anaconda的路径找不到。
PaddlePaddle 数据类型和数据读取
在这篇文章《【深度学习系列】PaddlePaddle的数据预处理》中，我写了PaddlePaddle的基本数据类型以及如何用自己的数据集进行训练，但是很多同学发邮件问我这方面，据说在处理自己的数据集时遇到了很多问题。下面我总结一下被问到的几个问题：
1.不明白什么时候用序列数据
我们知道 paddle 有四种数据类型：dense_vector、sparse_binary_vector、sparse_float_vector 和 integer，但也有三种序列格式。对于dense_vector，它的序列格式是dense_vector_sequence，但是什么时候使用dense_vector_sequence呢？
如果你的数据是x = [1.0,2.0,3.0,4.0]，那么你应该使用dense_vector，维度就是输入数据的维度of (这里我们假设它是4），那么它应该设置为：
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(4))
如果您的数据是 x = [ [1.0,2.0], [2.0,3.0], [3.0,4.0]]，那么我们可以看到这个数据有3个时间步，每个时间步的向量维数都是2，应该设置为：
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector_sequence(2))
同样，interger_value和interger_value_sequence的处理方式相同，只是vector中的元素用dense_vector中float中的int替换。
2.不知道如何创建阅读器
在数据预处理文章文章中，给出了两个例子来说明如何创建自己的数据集，包括三种方法：reader、reader_creator和reader_decorator。对于本次比赛，我们解析数据并将其转换为数据和标签的形式，我们应该如何创建阅读器？其实有很多方法可以写出最简单的方法。让我们创建一个阅读器创建者：
1 def reader_creator(data,label):
2 def reader():
3 for i in xrange(len(data)):
4 yield data[i,:],int(label[i])
5 return reader
这里可以看到，使用yield generator来生成数据，分别生成同一个样本的data和label，并返回一个reader函数，方便我们后面训练时填写数据。
当然，还有其他的创作方式，大家可以自己玩。
3.我不知道如何与创建的阅读器一起训练
你可能觉得很奇怪，为什么我们在创建 reader creator 之后还要返回一个 reader 函数，其实我们是为了方便训练时调用，下面创建一个 train_reader
train_reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(
reader_creator(data,label),buf_size=200),
batch_size=16)
将上一步我们创建的reader返回的数据放入paddle.reader.shuffle进行数据shuffle，也就是对数据进行shuffle。buf_size表示我一次放入shuffle多少条数据，可以自己设置，shuffle好。将数据放入paddle.batch，按照batch_size的顺序分批倒入模型中进行训练。注意如果使用sgd，batch_size不能设置太大，会崩溃。自己测试一下= =！
同样，我们也可以创建val_reader、test_reader。
创建完成后，您可以将其放入训练器进行训练。
trainer.train(reader=train_reader,num_passes=20,event_handler=event_handler)
还有一些模型训练的参数设置技巧。你可以多尝试。如果有很多类似的问题，我会总结并发送出去。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(用Paddle数据拷贝到服务器上面，结果发现我们服务器的22端口没开)
最近除了工作，我还以业余的身份参加了 Paddle 的 AI 比赛。我在使用 Paddle 进行训练时遇到了一些问题，并找到了解决方案。我想和你分享：
PaddlePaddle 的 Anaconda 的兼容性问题
之前，我在服务器上安装了 gpu 版本的 PaddlePaddle。我想将 BROAD 数据复制到服务器。原来我们服务器的22端口没有打开，无法使用scp上传。很郁闷，只能在当地训练。本地mac的显卡是A卡，所以只能装cpu版本。安装后发现运行程序时报错：
1 import paddle.v2 as paddle
2 paddle.init(use_gpu=False,trainer_count=1)
错误：
1 Fatal Python error: PyThreadState_Get: no current thread
2 Abort trap: 6
这让我很郁闷，因为之前直接在服务器上安装没有问题，但是我的数据上传不了，所以只能在本地机器上安装一个，直接pip install paddlepaddle，初始化报错。后来发现我的机器上安装了anaconda，用anaconda的python运行paddle会有一些小问题，但是可以使用otool和install_name_tool修改_swig_paddle.so：
1.运行otool，可以看到pip安装后的_swig_paddle.so依赖于/usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python，但在实际系统路径不存在
1 otool -L /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
2 /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so:
3 /System/Library/Frameworks/CoreFoundation.framework/Versions/A/CoreFoundation (compatibility version 150.0.0, current version 1445.12.0)
4 /System/Library/Frameworks/Security.framework/Versions/A/Security (compatibility version 1.0.0, current version 58286.20.16)
5 /usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python (compatibility version 2.7.0, current version 2.7.0)
6 /usr/lib/libc++.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 400.9.0)
7 /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1252.0.0)
2.使用 install_name_tool 替换依赖
1 install_name_tool -change /usr/local/opt/python/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Python ~/anaconda/lib/libpython2.7.dylib ~/anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
3.替换成功后可以看到第五项已经替换成功了anaconda下的路径
1 otool -L /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so
2 /anaconda/lib/python2.7/site-packages/py_paddle/_swig_paddle.so:
3 /System/Library/Frameworks/CoreFoundation.framework/Versions/A/CoreFoundation (compatibility version 150.0.0, current version 1445.12.0)
4 /System/Library/Frameworks/Security.framework/Versions/A/Security (compatibility version 1.0.0, current version 58286.20.16)
5 /anaconda/lib/libpython2.7.dylib (compatibility version 2.7.0, current version 2.7.0)
6 /usr/lib/libc++.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 400.9.0)
7 /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1252.0.0)
现在再次运行 paddle.init 就没有问题了
不过需要注意的是，第二步anaconda的路径要写成绝对路径。不能直接到anaconda的上层目录写/anaconda/lib....这样的话还是会出现改路径再执行paddle.init的问题，因为你anaconda的路径找不到。
PaddlePaddle 数据类型和数据读取
在这篇文章《【深度学习系列】PaddlePaddle的数据预处理》中，我写了PaddlePaddle的基本数据类型以及如何用自己的数据集进行训练，但是很多同学发邮件问我这方面，据说在处理自己的数据集时遇到了很多问题。下面我总结一下被问到的几个问题：
1.不明白什么时候用序列数据
我们知道 paddle 有四种数据类型：dense_vector、sparse_binary_vector、sparse_float_vector 和 integer，但也有三种序列格式。对于dense_vector，它的序列格式是dense_vector_sequence，但是什么时候使用dense_vector_sequence呢？
如果你的数据是x = [1.0,2.0,3.0,4.0]，那么你应该使用dense_vector，维度就是输入数据的维度of (这里我们假设它是4），那么它应该设置为：
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(4))
如果您的数据是 x = [ [1.0,2.0], [2.0,3.0], [3.0,4.0]]，那么我们可以看到这个数据有3个时间步，每个时间步的向量维数都是2，应该设置为：
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector_sequence(2))
同样，interger_value和interger_value_sequence的处理方式相同，只是vector中的元素用dense_vector中float中的int替换。
2.不知道如何创建阅读器
在数据预处理文章文章中，给出了两个例子来说明如何创建自己的数据集，包括三种方法：reader、reader_creator和reader_decorator。对于本次比赛，我们解析数据并将其转换为数据和标签的形式，我们应该如何创建阅读器？其实有很多方法可以写出最简单的方法。让我们创建一个阅读器创建者：
1 def reader_creator(data,label):
2 def reader():
3 for i in xrange(len(data)):
4 yield data[i,:],int(label[i])
5 return reader
这里可以看到，使用yield generator来生成数据，分别生成同一个样本的data和label，并返回一个reader函数，方便我们后面训练时填写数据。
当然，还有其他的创作方式，大家可以自己玩。
3.我不知道如何与创建的阅读器一起训练
你可能觉得很奇怪，为什么我们在创建 reader creator 之后还要返回一个 reader 函数，其实我们是为了方便训练时调用，下面创建一个 train_reader
train_reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(
reader_creator(data,label),buf_size=200),
batch_size=16)
将上一步我们创建的reader返回的数据放入paddle.reader.shuffle进行数据shuffle，也就是对数据进行shuffle。buf_size表示我一次放入shuffle多少条数据，可以自己设置，shuffle好。将数据放入paddle.batch，按照batch_size的顺序分批倒入模型中进行训练。注意如果使用sgd，batch_size不能设置太大，会崩溃。自己测试一下= =！
同样，我们也可以创建val_reader、test_reader。
创建完成后，您可以将其放入训练器进行训练。
trainer.train(reader=train_reader,num_passes=20,event_handler=event_handler)
还有一些模型训练的参数设置技巧。你可以多尝试。如果有很多类似的问题，我会总结并发送出去。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(讲讲对“百度品牌广告怎么投放？百度丝路投放优化策略”)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-04-14 12:37
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(讲讲对“百度品牌广告怎么投放？百度丝路投放优化策略”)
最近很多做seo优化的同行交流，发现西安很多公司越来越重视搜索seo优化，那么今天给大家介绍一下行业领先的搜索seo优化公司？主导行业SEO优化的步骤是什么？
搜索SEO优化应注意以下细节和问题：
1、网站建筑公司不会和你讨论任何SEO优化基础设施的话题。其实这是一个线上的房地产项目建设，TA不会在意你的房子是否无害，是否能快速吸引眼球，是否能比别人更受关注和关注；电子商务平台运营规划 XXXXX电子商务平台运营规划1、公司简介 XXXXXX是在信息时代、互联网深刻影响和变革的大趋势下应运而生的高端专业网络营销策划咨询公司企业的命运。XXXXXX为每一个符合企业长远利益的企事业单位精心量身定制科学、严谨、卓越的网络营销策划服务。自公司成立以来，已为数百家知名企事业单位提供优质的网络营销策划服务和支持。丰富的推广经验和渠道资源是公司的特色优势。资深网络营销策划师、具有丰富网站搭建经验的技术人员、专业SEO、资深版主、专业摄影师、知名编辑等，为企业网络推广宣传提供技术支持。公司服务范围、套餐服务：整合营销套餐、事件营销套餐。企业将网站委托第三方网站托管公司管理，合作公司对网站进行维护、更新、seo和推广。这种托管方式可以让企业获得持续、专业的网站建设和网络营销服务，企业还可以节省多名专业技术人员的工资成本，大大降低运营费用。网站托管公司的工作范围一般包括网站维护、网站建设、SEO优化、网站推广、网站运营、网站品牌推广、网络营销等系列服务。. 维护、网站建设、SEO优化、网站推广、网站运营、网站品牌推广、网络营销等系列服务。. 维护、网站建设、SEO优化、网站推广、网站运营、网站品牌推广、网络营销等系列服务。.
2、为了优化竞价账号的关键词，首先要分析用户需求和搜索习惯。在用户需求方面，可以通过分析竞价报告来推广搜索词，通过分析充分了解目标用户的搜索习惯和需求。以上就是《如何投放百度品牌广告？百度品牌丝路投放优化策略》的相关介绍，如果想通过百度带来更多客户，可以在下方免费注册百度推广了解更多。这是一个典型的例子。这是在重庆，全国最大的热处理厂。应用后，工作效率、产品合格率，特别是事故率降低了95%。传统的热处理方法，现在可以在5G的支持下，基于VR实现沉浸式观察。全炉热力装置分布、产品情况曲线等，随时监控优化，基于数字产蛋优化工艺。参数和提高质量，原来的人工检验方式现在变成了远程检验，并且是数字化检验，可以随时检验。这种专业在国内具有很大的应用和推广价值。. 参数和提高质量，原来的人工检验方式现在变成了远程检验，并且是数字化检验，可以随时检验。这种专业在国内具有很大的应用和推广价值。. 参数和提高质量，原来的人工检验方式现在变成了远程检验，并且是数字化检验，可以随时检验。这种专业在国内具有很大的应用和推广价值。.
3、搜索引擎喜欢静态页面，所以网站页面最好是纯静态的。如果是动态页面，最好把它们当成伪静态页面，方便我们优化，直接关系到SEO优化关键词的推广。通过优化企业网站，一个有效的关键词可以提高在搜索引擎上的排名位置，让用户在搜索网站时第一时间就能找到企业；网站组织的质量关系到网站内部优化的质量。合理的网站组织可以让搜狗蜘蛛更容易看到网站上的主要关键词，从而给出更快的排名。一个合理的网站组织需要做到以下几点： 1. 避免关键词 积累。内链图文字设置合理。.
4、一般来说，长尾关键词更有针对性和目的性。在网站的日常关键词优化过程中，我们需要关注这些长尾关键词，才能更好的满足用户的需求，提高网站@的业务量和转化率>。指导意见：直接到搜索引擎“关键词”的相关Compa页面？我知道，一般来说，有一个潜在客户需要真正的产品需求。这些访问更容易翻译给您的客户。作用很重要：通过网站structural Rational 计划找到引擎优化，他说？或者panic，网站的内容等等。做网站比较更多的引擎搜索规则，所以，优化网站 可以在多个搜索引擎中实现更好的分类。像百度、搜狗等大搜索引擎，是不是就相当于一分一分呢？在几个大型干流中可用于使用广告的投资金额。真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。. 真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。. 真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。.
5、示例：网站是：有一个产品展示。不过，文章发布了，可以改：网站优化的例子，不仅会展示产品，还会做菜蜘蛛的功课。这有助于避免 网站 关键字堆叠。也可以在 网站centers关键词 之间添加关系。网站 的排名非常好。文章列表页面用于选择这些关键字或文本内容页面。使用文章列表页面优化的好处是文章很多，搜索带来的页面权重比较高。缺点是很多 文章 标题需要编辑，有时过度编辑标题会变得不自然。使用 文章 的优势 内容页优化是文字内容可以随意编辑，优化关键词更方便。但是由于这个 关键词 缺少一个 文章 列表，搜索引擎给它的权重较小。在做排名优化笔记之前，我们用四种方法来判断关键词是否流行；1）小红书搜索栏2）小红书笔记或评论）火箭大数据红皮书版关键词热度查询4）千瓜数据关键词热度查询。
领先的行业搜索 seo 优化公司有哪些？领先行业搜索seo优化的几个步骤的相关问题在此提到，希望对做搜索seo优化的公司或朋友有所帮助。本文由名赞网络原创撰写，如需转载，请注明出处，谢谢合作！ 查看全部
最近很多做seo优化的同行交流，发现西安很多公司越来越重视搜索seo优化，那么今天给大家介绍一下行业领先的搜索seo优化公司？主导行业SEO优化的步骤是什么？
搜索SEO优化应注意以下细节和问题：
1、网站建筑公司不会和你讨论任何SEO优化基础设施的话题。其实这是一个线上的房地产项目建设，TA不会在意你的房子是否无害，是否能快速吸引眼球，是否能比别人更受关注和关注；电子商务平台运营规划 XXXXX电子商务平台运营规划1、公司简介 XXXXXX是在信息时代、互联网深刻影响和变革的大趋势下应运而生的高端专业网络营销策划咨询公司企业的命运。XXXXXX为每一个符合企业长远利益的企事业单位精心量身定制科学、严谨、卓越的网络营销策划服务。自公司成立以来，已为数百家知名企事业单位提供优质的网络营销策划服务和支持。丰富的推广经验和渠道资源是公司的特色优势。资深网络营销策划师、具有丰富网站搭建经验的技术人员、专业SEO、资深版主、专业摄影师、知名编辑等，为企业网络推广宣传提供技术支持。公司服务范围、套餐服务：整合营销套餐、事件营销套餐。企业将网站委托第三方网站托管公司管理，合作公司对网站进行维护、更新、seo和推广。这种托管方式可以让企业获得持续、专业的网站建设和网络营销服务，企业还可以节省多名专业技术人员的工资成本，大大降低运营费用。网站托管公司的工作范围一般包括网站维护、网站建设、SEO优化、网站推广、网站运营、网站品牌推广、网络营销等系列服务。. 维护、网站建设、SEO优化、网站推广、网站运营、网站品牌推广、网络营销等系列服务。. 维护、网站建设、SEO优化、网站推广、网站运营、网站品牌推广、网络营销等系列服务。.
2、为了优化竞价账号的关键词，首先要分析用户需求和搜索习惯。在用户需求方面，可以通过分析竞价报告来推广搜索词，通过分析充分了解目标用户的搜索习惯和需求。以上就是《如何投放百度品牌广告？百度品牌丝路投放优化策略》的相关介绍，如果想通过百度带来更多客户，可以在下方免费注册百度推广了解更多。这是一个典型的例子。这是在重庆，全国最大的热处理厂。应用后，工作效率、产品合格率，特别是事故率降低了95%。传统的热处理方法，现在可以在5G的支持下，基于VR实现沉浸式观察。全炉热力装置分布、产品情况曲线等，随时监控优化，基于数字产蛋优化工艺。参数和提高质量，原来的人工检验方式现在变成了远程检验，并且是数字化检验，可以随时检验。这种专业在国内具有很大的应用和推广价值。. 参数和提高质量，原来的人工检验方式现在变成了远程检验，并且是数字化检验，可以随时检验。这种专业在国内具有很大的应用和推广价值。. 参数和提高质量，原来的人工检验方式现在变成了远程检验，并且是数字化检验，可以随时检验。这种专业在国内具有很大的应用和推广价值。.
3、搜索引擎喜欢静态页面，所以网站页面最好是纯静态的。如果是动态页面，最好把它们当成伪静态页面，方便我们优化，直接关系到SEO优化关键词的推广。通过优化企业网站，一个有效的关键词可以提高在搜索引擎上的排名位置，让用户在搜索网站时第一时间就能找到企业；网站组织的质量关系到网站内部优化的质量。合理的网站组织可以让搜狗蜘蛛更容易看到网站上的主要关键词，从而给出更快的排名。一个合理的网站组织需要做到以下几点： 1. 避免关键词 积累。内链图文字设置合理。.
4、一般来说，长尾关键词更有针对性和目的性。在网站的日常关键词优化过程中，我们需要关注这些长尾关键词，才能更好的满足用户的需求，提高网站@的业务量和转化率>。指导意见：直接到搜索引擎“关键词”的相关Compa页面？我知道，一般来说，有一个潜在客户需要真正的产品需求。这些访问更容易翻译给您的客户。作用很重要：通过网站structural Rational 计划找到引擎优化，他说？或者panic，网站的内容等等。做网站比较更多的引擎搜索规则，所以，优化网站 可以在多个搜索引擎中实现更好的分类。像百度、搜狗等大搜索引擎，是不是就相当于一分一分呢？在几个大型干流中可用于使用广告的投资金额。真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。. 真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。. 真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。.
5、示例：网站是：有一个产品展示。不过，文章发布了，可以改：网站优化的例子，不仅会展示产品，还会做菜蜘蛛的功课。这有助于避免 网站 关键字堆叠。也可以在 网站centers关键词 之间添加关系。网站 的排名非常好。文章列表页面用于选择这些关键字或文本内容页面。使用文章列表页面优化的好处是文章很多，搜索带来的页面权重比较高。缺点是很多 文章 标题需要编辑，有时过度编辑标题会变得不自然。使用 文章 的优势 内容页优化是文字内容可以随意编辑，优化关键词更方便。但是由于这个 关键词 缺少一个 文章 列表，搜索引擎给它的权重较小。在做排名优化笔记之前，我们用四种方法来判断关键词是否流行；1）小红书搜索栏2）小红书笔记或评论）火箭大数据红皮书版关键词热度查询4）千瓜数据关键词热度查询。
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最近很多做seo优化的同行交流，发现西安很多公司越来越重视搜索seo优化，那么今天给大家介绍一下行业领先的搜索seo优化公司？主导行业SEO优化的步骤是什么？
搜索SEO优化应注意以下细节和问题：
1、网站建筑公司不会和你讨论任何SEO优化基础设施的话题。其实这是一个线上的房地产项目建设，TA不会在意你的房子是否无害，是否能快速吸引眼球，是否能比别人更受关注和关注；电子商务平台运营规划 XXXXX电子商务平台运营规划1、公司简介 XXXXXX是在信息时代、互联网深刻影响和变革的大趋势下应运而生的高端专业网络营销策划咨询公司企业的命运。XXXXXX为每一个符合企业长远利益的企事业单位精心量身定制科学、严谨、卓越的网络营销策划服务。自公司成立以来，已为数百家知名企事业单位提供优质的网络营销策划服务和支持。丰富的推广经验和渠道资源是公司的特色优势。资深网络营销策划师、具有丰富网站搭建经验的技术人员、专业SEO、资深版主、专业摄影师、知名编辑等，为企业网络推广宣传提供技术支持。公司服务范围、套餐服务：整合营销套餐、事件营销套餐。企业将网站委托第三方网站托管公司管理，合作公司对网站进行维护、更新、seo和推广。这种托管方式可以让企业获得持续、专业的网站建设和网络营销服务，企业还可以节省多名专业技术人员的工资成本，大大降低运营费用。网站托管公司的工作范围一般包括网站维护、网站建设、SEO优化、网站推广、网站运营、网站品牌推广、网络营销等系列服务。. 维护、网站建设、SEO优化、网站推广、网站运营、网站品牌推广、网络营销等系列服务。. 维护、网站建设、SEO优化、网站推广、网站运营、网站品牌推广、网络营销等系列服务。.
2、为了优化竞价账号的关键词，首先要分析用户需求和搜索习惯。在用户需求方面，可以通过分析竞价报告来推广搜索词，通过分析充分了解目标用户的搜索习惯和需求。以上就是《如何投放百度品牌广告？百度品牌丝路投放优化策略》的相关介绍，如果想通过百度带来更多客户，可以在下方免费注册百度推广了解更多。这是一个典型的例子。这是在重庆，全国最大的热处理厂。应用后，工作效率、产品合格率，特别是事故率降低了95%。传统的热处理方法，现在可以在5G的支持下，基于VR实现沉浸式观察。全炉热力装置分布、产品情况曲线等，随时监控优化，基于数字产蛋优化工艺。参数和提高质量，原来的人工检验方式现在变成了远程检验，并且是数字化检验，可以随时检验。这种专业在国内具有很大的应用和推广价值。. 参数和提高质量，原来的人工检验方式现在变成了远程检验，并且是数字化检验，可以随时检验。这种专业在国内具有很大的应用和推广价值。. 参数和提高质量，原来的人工检验方式现在变成了远程检验，并且是数字化检验，可以随时检验。这种专业在国内具有很大的应用和推广价值。.
3、搜索引擎喜欢静态页面，所以网站页面最好是纯静态的。如果是动态页面，最好把它们当成伪静态页面，方便我们优化，直接关系到SEO优化关键词的推广。通过优化企业网站，一个有效的关键词可以提高在搜索引擎上的排名位置，让用户在搜索网站时第一时间就能找到企业；网站组织的质量关系到网站内部优化的质量。合理的网站组织可以让搜狗蜘蛛更容易看到网站上的主要关键词，从而给出更快的排名。一个合理的网站组织需要做到以下几点： 1. 避免关键词 积累。内链图文字设置合理。.
4、一般来说，长尾关键词更有针对性和目的性。在网站的日常关键词优化过程中，我们需要关注这些长尾关键词，才能更好的满足用户的需求，提高网站@的业务量和转化率>。指导意见：直接到搜索引擎“关键词”的相关Compa页面？我知道，一般来说，有一个潜在客户需要真正的产品需求。这些访问更容易翻译给您的客户。作用很重要：通过网站structural Rational 计划找到引擎优化，他说？或者panic，网站的内容等等。做网站比较更多的引擎搜索规则，所以，优化网站 可以在多个搜索引擎中实现更好的分类。像百度、搜狗等大搜索引擎，是不是就相当于一分一分呢？在几个大型干流中可用于使用广告的投资金额。真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。. 真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。. 真正击中了低绩效投资纸。当然，仅仅输出内容是不够的。需要细分各种关键词标签，发布的各种内容也必须收录一定数量的关键词，否则很难参与排名和收录、网站 吸引流量的主要手段是做搜索引擎优化。.
5、示例：网站是：有一个产品展示。不过，文章发布了，可以改：网站优化的例子，不仅会展示产品，还会做菜蜘蛛的功课。这有助于避免 网站 关键字堆叠。也可以在 网站centers关键词 之间添加关系。网站 的排名非常好。文章列表页面用于选择这些关键字或文本内容页面。使用文章列表页面优化的好处是文章很多，搜索带来的页面权重比较高。缺点是很多 文章 标题需要编辑，有时过度编辑标题会变得不自然。使用 文章 的优势 内容页优化是文字内容可以随意编辑，优化关键词更方便。但是由于这个 关键词 缺少一个 文章 列表，搜索引擎给它的权重较小。在做排名优化笔记之前，我们用四种方法来判断关键词是否流行；1）小红书搜索栏2）小红书笔记或评论）火箭大数据红皮书版关键词热度查询4）千瓜数据关键词热度查询。
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(讲讲网站seo推广优化要注意以下细节和问题！！)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 97 次浏览 • 2022-04-14 12:35
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网站seo推广优化要注意以下细节和问题：
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2、推广方案独特的创意、细致的分析、精准的定位、优秀的策划，将为企业网络推广提供可靠的参考，然后根据推广方案的步骤不断调整优化，逐步找到感受，并获得期待已久的在线订单。在现在的互联网阶段，由于用户量大，流量大，在百度上的推广也很不错，如果要在百度上推广，建议使用搜索引擎营销，这也是一个重要的形式的网络营销。，对网站推广、线上品牌推广、产品推广、线上销售等都有明显的效果。影响企业在线SEO推广的因素很多，网站URL也是一个很重要的方法。URL 链接应该简短、简洁且易于阅读。优化您的 网站 排名关键字也更容易。二是网站的URL链接层级，一般网站上的链接层级不要太深，一般最好保持在第3层。 网站@的URL结构> 太深，对关键词排名没有帮助。同时，用户浏览访问不方便，自然网站的SEO效果也大相径庭。. 这对关键字的排名没有帮助。同时，用户浏览访问不方便，自然网站的SEO效果也大相径庭。. 这对关键字的排名没有帮助。同时，用户浏览访问不方便，自然网站的SEO效果也大相径庭。.
<p>3、页面因素很容易被利用和控制。例如，最初用作排名因素的 METATAGS，由于大量 网站excessive关键词 的泛滥，不得不被搜索引擎阻止。另外，一开始出于对真实访问者感受的顾虑，对网站的内容没有太多的操控，但后来难免受到诱惑，过度优化，甚至放了很多“页面上的隐形”内容。内容是一个常见的技巧。页面因素确实给 网站 管理员提供了太多的“恶意”控制权。在谷歌的新算法中，各个排名因素的占比如下： 第四步，根据背景数据对内容进行优化。优化点包括但不限于内容' s 关键词 内容、标题内容的长度以及用文字表达的内容的介绍或描述。通过对网站精准定位和推广营销指南的分析，关键词的选择紧紧围绕关键词，网站的内容和 查看全部
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网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-04-13 21:32
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尤其是这几天突然发现榆林很多公司越来越重视SEO站内优化，那么今天就跟大家说说榆林seo网站优化的步骤？新的 seo 网站排名需要多长时间？
SEO站内优化应注意以下细节和问题：
1、如果这些网站不是个人或公司所有，同行业的许多网站放在同一个服务器上是不是巧合？它对SEO没有影响。尽管我相信这种巧合发生的可能性微乎其微。看完内容，即使不了解网站SEO，基于简单的内容，大家都能得到很多帮助。技术专业的公司服务方案非常全面。即使不清楚，也不是合作。许多咨询方法也仔细解决了问题。孩子们可以通过网站快速联系在线客服。你可以理解一个没有价值的公司的价值。简介：一家主要从事企业品牌网站建设和网络营销服务的公司。公司位于连云港市潼关北路国际商务大厦是专业的连云港网站建设、连云港网络推广、连云港seo公司、连云港网站营销公司、连云港网站关键词优化排名公司连云港微信营销公司，主要从事企业品牌网站的建设和网络营销服务。. 主要从事企业品牌网站的建设和网络营销服务。. 主要从事企业品牌网站的建设和网络营销服务。.
2、要查看我们的店铺数据，请浏览我们的朋友圈。基本上，您每天可以实现数百个订单。您也可以和我们一起观看视频。不开直通车、不刷单，细化门店群运营。，无需推广，跟着立信的教程一步步优化，小店很快就上架了。在立信电商的精细化运营教学中，详细提到了这些；对 网站 进行修改的优化者每天都很谨慎，但他们不必过于紧张，始终保持清醒和理性。使用百度等搜索引擎提供的一些修改工具，再加上修改技术的应用，保证了新的网站在各方面都出类拔萃，让网站更具吸引力。然而，关键词优化的全过程不是无节制的合理布局，而是需要明确百度搜索引擎的优化算法标准。一般将整体目标关键词合理排列在首页，放置在页面内容中。长尾词，让网站的所有合理布局变成金字塔模型。.
3、只要超过上面两点，你就应该知道为什么关键词现在排名第一了，所以你不能停止优化。当我们谈论你的对手时，你的对手也在谈论你。如果你停下来，后来者和竞争对手很快就会赶上你。如果你不注意，搜索引擎结果将找不到你的排名。您需要进行特殊优化。另外，这个关键词还有一个收获的地方，就是喜欢采集销售端来访的客户，或者咨询一些客户最关心的问题来进行这类整体问题问题的关键词的传送门网站的输出，这是对比的核心，也是我们真正渗透互联网的第一步。文章 页面描述标题和关键词，合理显示文章三到五次，第一次加粗，加一张图片。合理控制关键词的频率密度。其实很多类型的网站都不需要刻意的关键词规划，今天的优化已经不能再用之前设置关键词、发链接采集文章的方式来让网站排名很好了. 只要任何类型的 网站 内容被认真发布 文章 关于该主题，它当然可以围绕该 网站 关键字进行扩展。. 而且今天的优化已经不能再用之前设置关键词、发送链接采集文章的方法来让网站排名很好了。只要任何类型的 网站 内容被认真发布 文章 关于该主题，它当然可以围绕该 网站 关键字进行扩展。. 而且今天的优化已经不能再用之前设置关键词、发送链接采集文章的方法来让网站排名很好了。只要任何类型的 网站 内容被认真发布 文章 关于该主题，它当然可以围绕该 网站 关键字进行扩展。.
4、全站优化一般不容易优化某个关键词排名，只有很多内容需要展示营销推广优化经验，那种预期效果其实可以考虑很多客户满意度监管程度，但会更强，以提高 关键词 排名。对于网站，经过seo优化的网站可以杜绝部分用户恶意点击，点击不扣费，不限于关键词，24小时在线，大大降低< @网站促销费用和其他促销费用。如果转化率低于平均水平，先采集产品下的所有关键词，进行排名查询，记录排名较差的关键词。发布新产品链接。在选择细节不变的情况下，会被排名较差的关键词覆盖，并用新的窗口进行优化。如果主关键词没有覆盖，可以继续用这个方法覆盖，按照这个逻辑。.
5、新站点收录大量更改是正常的。如果您不 收录 它，请不要更改它。尽量少修改网站的标题，不建议对页面进行大的修改。网站标题和关键词是经过研究确定的，不会做任何更改。小编看到网站频繁改关键词，以后很难优化。同时网站的修改也会对SEO产生影响，修改后的内容需要被搜索引擎重新收录。做好全网的营销和推广，才能真正落实落实，可以有效地为企业节省时间成本、人力资源等成本。在互联网时代，需要从搜索引擎中获得各个城市的消费者或经销商以建立品牌的公司必须优化其搜索引擎关键词。网站 可以与搜索引擎优化相结合。关键词优化规则。关键词哪款最实惠，聚搜签了新客户！冬至来了，聚搜网请朋友吃饺子！所以如果你有兴趣加入互联网行业，加入聚搜是最好的选择。聚搜网络专注高品质的网站定制化设计和营销策划，为您定制属于自己的网站，实现简约、优雅、直白、直爽、贴近的网站设计方案到用户体验。一站式网站优化服务，常规白帽技术，SEO网站优化，整体优化推广，关键词优化是获取目标客户的有效途径，通过SEO技术提升关键词排名，为你带来更多潜在客户。7天后看排名，赶紧安排优化工程师团队，让网站关键词在首页排名稳定快速，提升你的网站流量。. 并且您的 网站 流量将会增加。. 并且您的 网站 流量将会增加。.
榆林seo网站优化的步骤是什么？这是关于新 seo 网站多久排名的问题。希望对正在优化seo网站的公司或朋友有所帮助。本文由名赞网络原创撰写，如需转载，请注明出处，谢谢合作！
榆林网站如何推广榆林网站优化效果榆林网站seo优化价格 查看全部
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(网站建造分红哪几步?太之云推荐网站四大部分部分)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-04-13 12:20
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(网站建造分红哪几步?太之云推荐网站四大部分部分)
简介：在搜索引擎多元化的今天，客户使用的搜索引擎可能和你想象的不一样。首先，我们需要先来看看，网站建设红利有哪些步骤？太之云推荐网站建设分为四个部分：一、沟通需要企业去沟通网站建设公司了解好的基本功能、用途、类型、优化等网站。关键词，提示网站是企业基础展示站还是功能定制类型网站，确认这些站的基本信息后，我们进入第二个环节。
内容摘要：客户将使用哪个搜索引擎进行搜索？在搜索引擎多元化的今天，客户使用的搜索引擎可能和你想象的不一样。以下是太之云小编为大家分享的以下内容：
总结了网站构建过程中排名优化的注意事项。这些细节看似简单，却常常被许多网站 建筑公司所忽视。首先，我们需要先来看看，网站建立红利有哪些步骤？
太之云推荐网站建设分为四个部分：
一、通讯需求
建站前，企业应与网站建设公司就网站的基本功能、用途、类型及优化等事宜达成一致。关键词，提示网站是企业基础展示站还是功能定制类型网站，确认这些站的基本信息后，我们进入第二个环节。
二、网站构建实现
网站实施过程中有哪些关键点？网站的构建需要注意什么？
1.网站页面规划
2.网站页面制作者
3.网站标题描绘的合理布局和布局关键词(网站标题描绘的合理布局和布局关键词往往是最简单的疏忽一般网站建设公司的）
4.网站后端开发
5.网站内部测试
6.网站域名申请与购买
购买7.网站主机/网站空间
8.网站的记录
三、网站在线
网站的上线发布流程会极大的影响百度把握新建网站的习惯，影响关键词的优化，但是正确的发布流程是只操作网站对于建立业务的公司和企业客户来说，最容易和最疏忽的，网站的正确发布流程包括以下内容：
1.按照网站标题描述关键词的规则再次承认写作是否合理
2.在网站关键词中加入一些原创相关的文章内容是企业应该做的
3.帮助网站添加1-3个强大的友谊连接
4.生成并上传百度sitemap索引图
5.在百度提交未注册的网址
6.提交“云优化”软件的URL，快速进入
7.去一些高流量的论坛，比如搜外论坛和A5论坛，发布未注册的网站域名。
四、感谢网站的基本特征
网站 的基本特征是什么？
1.网站结构
2.网站 规划风格
3.网站的技能
4.网站标题、绘图、关键词 设置
以上是太智云网站，小编为大家采集的内容，如果需要SEO优化和顾问培训，请联系我们。 查看全部
简介：在搜索引擎多元化的今天，客户使用的搜索引擎可能和你想象的不一样。首先，我们需要先来看看，网站建设红利有哪些步骤？太之云推荐网站建设分为四个部分：一、沟通需要企业去沟通网站建设公司了解好的基本功能、用途、类型、优化等网站。关键词，提示网站是企业基础展示站还是功能定制类型网站，确认这些站的基本信息后，我们进入第二个环节。
内容摘要：客户将使用哪个搜索引擎进行搜索？在搜索引擎多元化的今天，客户使用的搜索引擎可能和你想象的不一样。以下是太之云小编为大家分享的以下内容：
总结了网站构建过程中排名优化的注意事项。这些细节看似简单，却常常被许多网站 建筑公司所忽视。首先，我们需要先来看看，网站建立红利有哪些步骤？
太之云推荐网站建设分为四个部分：
一、通讯需求
建站前，企业应与网站建设公司就网站的基本功能、用途、类型及优化等事宜达成一致。关键词，提示网站是企业基础展示站还是功能定制类型网站，确认这些站的基本信息后，我们进入第二个环节。
二、网站构建实现
网站实施过程中有哪些关键点？网站的构建需要注意什么？
1.网站页面规划
2.网站页面制作者
3.网站标题描绘的合理布局和布局关键词(网站标题描绘的合理布局和布局关键词往往是最简单的疏忽一般网站建设公司的）
4.网站后端开发
5.网站内部测试
6.网站域名申请与购买
购买7.网站主机/网站空间
8.网站的记录
三、网站在线
网站的上线发布流程会极大的影响百度把握新建网站的习惯，影响关键词的优化，但是正确的发布流程是只操作网站对于建立业务的公司和企业客户来说，最容易和最疏忽的，网站的正确发布流程包括以下内容：
1.按照网站标题描述关键词的规则再次承认写作是否合理
2.在网站关键词中加入一些原创相关的文章内容是企业应该做的
3.帮助网站添加1-3个强大的友谊连接
4.生成并上传百度sitemap索引图
5.在百度提交未注册的网址
6.提交“云优化”软件的URL，快速进入
7.去一些高流量的论坛，比如搜外论坛和A5论坛，发布未注册的网站域名。
四、感谢网站的基本特征
网站 的基本特征是什么？
1.网站结构
2.网站 规划风格
3.网站的技能
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(网站建造分红哪几步?太之云推荐网站四大部分部分)
简介：在搜索引擎多元化的今天，客户使用的搜索引擎可能和你想象的不一样。首先，我们需要先来看看，网站建设红利有哪些步骤？太之云推荐网站建设分为四个部分：一、沟通需要企业去沟通网站建设公司了解好的基本功能、用途、类型、优化等网站。关键词，提示网站是企业基础展示站还是功能定制类型网站，确认这些站的基本信息后，我们进入第二个环节。
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总结了网站构建过程中排名优化的注意事项。这些细节看似简单，却常常被许多网站 建筑公司所忽视。首先，我们需要先来看看，网站建立红利有哪些步骤？
太之云推荐网站建设分为四个部分：
一、通讯需求
建站前，企业应与网站建设公司就网站的基本功能、用途、类型及优化等事宜达成一致。关键词，提示网站是企业基础展示站还是功能定制类型网站，确认这些站的基本信息后，我们进入第二个环节。
二、网站构建实现
网站实施过程中有哪些关键点？网站的构建需要注意什么？
1.网站页面规划
2.网站页面制作者
3.网站标题描绘的合理布局和布局关键词(网站标题描绘的合理布局和布局关键词往往是最简单的疏忽一般网站建设公司的）
4.网站后端开发
5.网站内部测试
6.网站域名申请与购买
购买7.网站主机/网站空间
8.网站的记录
三、网站在线
网站的上线发布流程会极大的影响百度把握新建网站的习惯，影响关键词的优化，但是正确的发布流程是只操作网站对于建立业务的公司和企业客户来说，最容易和最疏忽的，网站的正确发布流程包括以下内容：
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4.生成并上传百度sitemap索引图
5.在百度提交未注册的网址
6.提交“云优化”软件的URL，快速进入
7.去一些高流量的论坛，比如搜外论坛和A5论坛，发布未注册的网站域名。
四、感谢网站的基本特征
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2.网站 规划风格
3.网站的技能
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(LightSeq本次新版训练加速引擎发布，支持Transformer的完整加速LightSeq)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-04-13 10:17
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(LightSeq本次新版训练加速引擎发布，支持Transformer的完整加速LightSeq)
近年来，随着计算机硬件算力的提升，越来越多的机器学习和人工智能技术在行业落地。基于Transformer的神经网络机器翻译技术就是最经典的案例之一。
为了获得高质量的翻译结果，研究人员经常使用更大的神经网络模型，这些模型具有更长的模型训练周期和更大的在线推理（翻译）延迟。
Volcano Translation 团队一直致力于这方面的优化。早在 2019 年 12 月，我们就开源了 LightSeq 推理加速引擎，这是业界第一个快速良好的实现，解决了翻译延迟高的问题。
而最近，新版LightSeq训练加速引擎终于发布了！
这一次，我们在整个过程中优化了翻译模型训练过程。原本需要三天训练的模型，通过LightSeq可以在一天内以最快的速度完成。不仅适用于行业，也适用于 GPU 算力有限的研究团队。
LightSeq 这次增加了以下功能：
- 支持Transformer的全面加速
LightSeq是业界首个完全支持整个Transformer模型加速的训练引擎，包括词嵌入层、编码层、解码层、损失函数层等高效的自定义层。
至此，LightSeq 打通了 Transformer 模型从训练到推理部署全流程的加速，为研究人员提供了极大的便利。
- 训练速度快
LightSeq 训练非常快。比如在WMT14英德机器翻译任务上，使用NVIDIA最新的训练显卡A100，相比主流的序列生成库，LightSeq最快只需要三分之一的训练时间。
- 功能齐全，易于使用
LightSeq 提供高效的 TensorFlow 和 PyTorch 自定义层供用户灵活使用，并可自由插入 Hugging Face 等主流训练库。
此外，它还与Fairseq、NeurST等当前流行的训练库深度集成。安装LightSeq后，用户只需修改几个命令行参数即可在这些训练库上使用LightSeq。
- 提供丰富的二次开发工具
LightSeq 提供了完整的 CUDA 内核和 Transformer 自定义层的单元测试功能，可以测试自定义算子的正确性，分析运行时间和加速比，帮助开发者更快地验证函数的正确性和有效性。
LightSeq训练引擎通过算子操作融合、动态内存复用等技术，可将训练时间缩短多达三分之一，速度提升3倍以上！详细评测报告可查看↓
新版LightSeq训练加速引擎全方位提升了Transformer模型的训练速度，打通了训练和推理部署的全流程，使用灵活方便，大大降低了研究人员训练模型的成本。可以预见，未来大量的 NLP 应用场景如机器翻译、文本生成、摘要、对话生成、情感分析等都可以使用 LightSeq 进行训练和推理。
火山翻译
LightSeq 地址：
此外，我们还开源了 Volcano Translation 的训练引擎 NeurST，深度结合了 LightSeq 的训练和推理加速。欢迎您试用。
如果您在使用过程中遇到任何问题，您也可以直接通过微信公众号后台或邮件联系我们。
NeurST 地址： 查看全部
近年来，随着计算机硬件算力的提升，越来越多的机器学习和人工智能技术在行业落地。基于Transformer的神经网络机器翻译技术就是最经典的案例之一。
为了获得高质量的翻译结果，研究人员经常使用更大的神经网络模型，这些模型具有更长的模型训练周期和更大的在线推理（翻译）延迟。
Volcano Translation 团队一直致力于这方面的优化。早在 2019 年 12 月，我们就开源了 LightSeq 推理加速引擎，这是业界第一个快速良好的实现，解决了翻译延迟高的问题。
而最近，新版LightSeq训练加速引擎终于发布了！
这一次，我们在整个过程中优化了翻译模型训练过程。原本需要三天训练的模型，通过LightSeq可以在一天内以最快的速度完成。不仅适用于行业，也适用于 GPU 算力有限的研究团队。
LightSeq 这次增加了以下功能：
- 支持Transformer的全面加速
LightSeq是业界首个完全支持整个Transformer模型加速的训练引擎，包括词嵌入层、编码层、解码层、损失函数层等高效的自定义层。
至此，LightSeq 打通了 Transformer 模型从训练到推理部署全流程的加速，为研究人员提供了极大的便利。
- 训练速度快
LightSeq 训练非常快。比如在WMT14英德机器翻译任务上，使用NVIDIA最新的训练显卡A100，相比主流的序列生成库，LightSeq最快只需要三分之一的训练时间。
- 功能齐全，易于使用
LightSeq 提供高效的 TensorFlow 和 PyTorch 自定义层供用户灵活使用，并可自由插入 Hugging Face 等主流训练库。
此外，它还与Fairseq、NeurST等当前流行的训练库深度集成。安装LightSeq后，用户只需修改几个命令行参数即可在这些训练库上使用LightSeq。
- 提供丰富的二次开发工具
LightSeq 提供了完整的 CUDA 内核和 Transformer 自定义层的单元测试功能，可以测试自定义算子的正确性，分析运行时间和加速比，帮助开发者更快地验证函数的正确性和有效性。
LightSeq训练引擎通过算子操作融合、动态内存复用等技术，可将训练时间缩短多达三分之一，速度提升3倍以上！详细评测报告可查看↓
新版LightSeq训练加速引擎全方位提升了Transformer模型的训练速度，打通了训练和推理部署的全流程，使用灵活方便，大大降低了研究人员训练模型的成本。可以预见，未来大量的 NLP 应用场景如机器翻译、文本生成、摘要、对话生成、情感分析等都可以使用 LightSeq 进行训练和推理。
火山翻译
LightSeq 地址：
此外，我们还开源了 Volcano Translation 的训练引擎 NeurST，深度结合了 LightSeq 的训练和推理加速。欢迎您试用。
如果您在使用过程中遇到任何问题，您也可以直接通过微信公众号后台或邮件联系我们。
NeurST 地址： 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(LightSeq本次新版训练加速引擎发布，支持Transformer的完整加速LightSeq)
近年来，随着计算机硬件算力的提升，越来越多的机器学习和人工智能技术在行业落地。基于Transformer的神经网络机器翻译技术就是最经典的案例之一。
为了获得高质量的翻译结果，研究人员经常使用更大的神经网络模型，这些模型具有更长的模型训练周期和更大的在线推理（翻译）延迟。
Volcano Translation 团队一直致力于这方面的优化。早在 2019 年 12 月，我们就开源了 LightSeq 推理加速引擎，这是业界第一个快速良好的实现，解决了翻译延迟高的问题。
而最近，新版LightSeq训练加速引擎终于发布了！
这一次，我们在整个过程中优化了翻译模型训练过程。原本需要三天训练的模型，通过LightSeq可以在一天内以最快的速度完成。不仅适用于行业，也适用于 GPU 算力有限的研究团队。
LightSeq 这次增加了以下功能：
- 支持Transformer的全面加速
LightSeq是业界首个完全支持整个Transformer模型加速的训练引擎，包括词嵌入层、编码层、解码层、损失函数层等高效的自定义层。
至此，LightSeq 打通了 Transformer 模型从训练到推理部署全流程的加速，为研究人员提供了极大的便利。
- 训练速度快
LightSeq 训练非常快。比如在WMT14英德机器翻译任务上，使用NVIDIA最新的训练显卡A100，相比主流的序列生成库，LightSeq最快只需要三分之一的训练时间。
- 功能齐全，易于使用
LightSeq 提供高效的 TensorFlow 和 PyTorch 自定义层供用户灵活使用，并可自由插入 Hugging Face 等主流训练库。
此外，它还与Fairseq、NeurST等当前流行的训练库深度集成。安装LightSeq后，用户只需修改几个命令行参数即可在这些训练库上使用LightSeq。
- 提供丰富的二次开发工具
LightSeq 提供了完整的 CUDA 内核和 Transformer 自定义层的单元测试功能，可以测试自定义算子的正确性，分析运行时间和加速比，帮助开发者更快地验证函数的正确性和有效性。
LightSeq训练引擎通过算子操作融合、动态内存复用等技术，可将训练时间缩短多达三分之一，速度提升3倍以上！详细评测报告可查看↓
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如果您在使用过程中遇到任何问题，您也可以直接通过微信公众号后台或邮件联系我们。
NeurST 地址：
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(：MicrosoftsualBasicWindows平台下使用的生物信息学分析工具)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-04-13 10:05
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(：MicrosoftsualBasicWindows平台下使用的生物信息学分析工具)
@3. com。邮件：ddou@njau。教育。cn. SeqHunter bioinformaticstoolbox localBlast 序列分析 YEWen2wu, WANG Yuan2chao, DOU Dao2long PlantPathology, 南京农业大学, 南京210095 摘要：SeqHunter, bioinformaticstoolbox, isualBasic Windows environment。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。@3. com。邮件：ddou@njau。教育。cn. SeqHunter bioinformaticstoolbox localBlast 序列分析 YEWen2wu, WANG Yuan2chao, DOU Dao2long PlantPathology, 南京农业大学, 南京210095 摘要：SeqHunter, bioinformaticstoolbox, isualBasic Windows environment。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。isualBasic Windows 环境。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。isualBasic Windows 环境。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。
目前国内的生物软件，特别是Windows平台下的生物软件非常有限，有些商业软件功能强大但价格昂贵。因此，开发一套实用且易于操作的生物信息学分析工具具有重要意义。以基因组数据分析和挖掘的基本需求为出发点，使用了微软isualBasic Windows平台下使用的生物信息学软件包Se2 qHunter。SeqHunter采用图形界面，集成了Blast等多种常用生物信息学程序，实现序列数据库的建立和管理、Blast（Basic Local A2 ligment Search Tool）的本地化、序列提取、比对和分析功能。SeqHunter 及其最新版本可通过作者免费获得。1SeqHunter界面设计 SeqHunter的开发思路和使用流程如图1所示。首先，用户需要建立自己的本地序列数据库并进行管理；然后他们可以使用未知序列去数据库进行Blast搜索，得到同源序列的信息，并根据这些信息从数据库中提取序列；最后，还需要对序列进行进一步的分析，如序列比对、序列反向互补、核酸统计和翻译等。 1 SeqHunter的开发思路和使用流程图 图流程图 SeqHunter 为了方便用户操作，SeqHunter采用根据使用的一般流程标签表单程序界面，
叶文武等：SeqHunter：用于序列搜索和分析的生物信息学软件包 2 SeqHunter 的用户界面 图用户界面 3 Blast 的两种输出格式示例：标准、列表 Blast 函数 SeqHunter 为用户提供了全面、便携的本地 Blast 函数，包括：数据库建立与管理、Blast搜索、从数据库中提取序列，从而避免了Blast通过网络速度慢、数据不保密、数据库定义不自由等一系列麻烦。用户只需选择目标文件和序列类型即可完成数据库的格式化；本地数据库列表一目了然，同时可以添加、编辑评论和删除不需要的数据库。爆搜为用户提供常用的参数设置，可直接粘贴序列或选择序列文件提交数据，提供Blast标准格式（lignment）、XML格式、列表格式等九种输出格式，用户可根据分析需要。比如Blast标准格式可以直观的查看比对情况，列表格式的信息可以直接导入EX2 XML，供高级用户根据需要编程读取所需信息。
序列提取功能，方便用户从海量序列数据中快速获取所需序列。此外，序列数统计功能的人性化设计，避免用户打开庞大的序列文件与SeqHunter进行多序列比对的接口集成了DOS环境下两个优秀的序列比对程序，Bl2seq和Muscle。bl2seq用于实现两个序列的比对，可以输出文本和Html两种格式。该格式类似于 Figure Blast 输出的标准格式。Muscle 在多序列比对的速度和准确性方面具有出色的表现。它可以输出三种格式，即对齐后的序列和Clustal格式。同时可以选择按序列输入顺序或序列相似度排序。3 序列的批量处理和分析 SeqHunter为用户提供了专门的序列处理和分析窗口，包括去除非序列符号、核酸统计、反向互补、核酸翻译、序列搜索、便捷的序列截取提示；值得一提的是，上面前三个函数都有批量处理多个Fasta序列的功能。
<p>去除非序列符号可以批量去除序列之间的回车符号、空格和“-”；核酸翻译可以快速得到核酸序列的6个翻译蛋白，并计算出每个蛋白所含的终止子数量，方便用户选择；可批量计算多个序列的核酸统计和反向互补，分别计算序列的G+C含量和反向互补；搜索功能可以查找指定字符的个数并提供出现的位置；界面右下角标签 显示当前位置和选择长度，方便用户获取序列的位置，选择需要的序列。3 SeqHunter编译原理 1 Dos版程序界面实现 SeqHunter数据库格式化、BLAST、序列提取、Bl2seq、Muscle均调用DOS版Blast win32、Muscle 查看全部
@3. com。邮件：ddou@njau。教育。cn. SeqHunter bioinformaticstoolbox localBlast 序列分析 YEWen2wu, WANG Yuan2chao, DOU Dao2long PlantPathology, 南京农业大学, 南京210095 摘要：SeqHunter, bioinformaticstoolbox, isualBasic Windows environment。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。@3. com。邮件：ddou@njau。教育。cn. SeqHunter bioinformaticstoolbox localBlast 序列分析 YEWen2wu, WANG Yuan2chao, DOU Dao2long PlantPathology, 南京农业大学, 南京210095 摘要：SeqHunter, bioinformaticstoolbox, isualBasic Windows environment。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。isualBasic Windows 环境。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。isualBasic Windows 环境。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。
目前国内的生物软件，特别是Windows平台下的生物软件非常有限，有些商业软件功能强大但价格昂贵。因此，开发一套实用且易于操作的生物信息学分析工具具有重要意义。以基因组数据分析和挖掘的基本需求为出发点，使用了微软isualBasic Windows平台下使用的生物信息学软件包Se2 qHunter。SeqHunter采用图形界面，集成了Blast等多种常用生物信息学程序，实现序列数据库的建立和管理、Blast（Basic Local A2 ligment Search Tool）的本地化、序列提取、比对和分析功能。SeqHunter 及其最新版本可通过作者免费获得。1SeqHunter界面设计 SeqHunter的开发思路和使用流程如图1所示。首先，用户需要建立自己的本地序列数据库并进行管理；然后他们可以使用未知序列去数据库进行Blast搜索，得到同源序列的信息，并根据这些信息从数据库中提取序列；最后，还需要对序列进行进一步的分析，如序列比对、序列反向互补、核酸统计和翻译等。 1 SeqHunter的开发思路和使用流程图 图流程图 SeqHunter 为了方便用户操作，SeqHunter采用根据使用的一般流程标签表单程序界面，
叶文武等：SeqHunter：用于序列搜索和分析的生物信息学软件包 2 SeqHunter 的用户界面 图用户界面 3 Blast 的两种输出格式示例：标准、列表 Blast 函数 SeqHunter 为用户提供了全面、便携的本地 Blast 函数，包括：数据库建立与管理、Blast搜索、从数据库中提取序列，从而避免了Blast通过网络速度慢、数据不保密、数据库定义不自由等一系列麻烦。用户只需选择目标文件和序列类型即可完成数据库的格式化；本地数据库列表一目了然，同时可以添加、编辑评论和删除不需要的数据库。爆搜为用户提供常用的参数设置，可直接粘贴序列或选择序列文件提交数据，提供Blast标准格式（lignment）、XML格式、列表格式等九种输出格式，用户可根据分析需要。比如Blast标准格式可以直观的查看比对情况，列表格式的信息可以直接导入EX2 XML，供高级用户根据需要编程读取所需信息。
序列提取功能，方便用户从海量序列数据中快速获取所需序列。此外，序列数统计功能的人性化设计，避免用户打开庞大的序列文件与SeqHunter进行多序列比对的接口集成了DOS环境下两个优秀的序列比对程序，Bl2seq和Muscle。bl2seq用于实现两个序列的比对，可以输出文本和Html两种格式。该格式类似于 Figure Blast 输出的标准格式。Muscle 在多序列比对的速度和准确性方面具有出色的表现。它可以输出三种格式，即对齐后的序列和Clustal格式。同时可以选择按序列输入顺序或序列相似度排序。3 序列的批量处理和分析 SeqHunter为用户提供了专门的序列处理和分析窗口，包括去除非序列符号、核酸统计、反向互补、核酸翻译、序列搜索、便捷的序列截取提示；值得一提的是，上面前三个函数都有批量处理多个Fasta序列的功能。
<p>去除非序列符号可以批量去除序列之间的回车符号、空格和“-”；核酸翻译可以快速得到核酸序列的6个翻译蛋白，并计算出每个蛋白所含的终止子数量，方便用户选择；可批量计算多个序列的核酸统计和反向互补，分别计算序列的G+C含量和反向互补；搜索功能可以查找指定字符的个数并提供出现的位置；界面右下角标签 显示当前位置和选择长度，方便用户获取序列的位置，选择需要的序列。3 SeqHunter编译原理 1 Dos版程序界面实现 SeqHunter数据库格式化、BLAST、序列提取、Bl2seq、Muscle均调用DOS版Blast win32、Muscle 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(：MicrosoftsualBasicWindows平台下使用的生物信息学分析工具)
@3. com。邮件：ddou@njau。教育。cn. SeqHunter bioinformaticstoolbox localBlast 序列分析 YEWen2wu, WANG Yuan2chao, DOU Dao2long PlantPathology, 南京农业大学, 南京210095 摘要：SeqHunter, bioinformaticstoolbox, isualBasic Windows environment。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。@3. com。邮件：ddou@njau。教育。cn. SeqHunter bioinformaticstoolbox localBlast 序列分析 YEWen2wu, WANG Yuan2chao, DOU Dao2long PlantPathology, 南京农业大学, 南京210095 摘要：SeqHunter, bioinformaticstoolbox, isualBasic Windows environment。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。isualBasic Windows 环境。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。isualBasic Windows 环境。工具箱可以使用localBlast，提取序列，构建序列数据库。强大的工具功能基因组学研究。关键词：SeqHunter；生物信息学；序列搜索软件包 然而，研究人员需要更多更快的生物信息学工具来分析和挖掘这些数据中的信息。
目前国内的生物软件，特别是Windows平台下的生物软件非常有限，有些商业软件功能强大但价格昂贵。因此，开发一套实用且易于操作的生物信息学分析工具具有重要意义。以基因组数据分析和挖掘的基本需求为出发点，使用了微软isualBasic Windows平台下使用的生物信息学软件包Se2 qHunter。SeqHunter采用图形界面，集成了Blast等多种常用生物信息学程序，实现序列数据库的建立和管理、Blast（Basic Local A2 ligment Search Tool）的本地化、序列提取、比对和分析功能。SeqHunter 及其最新版本可通过作者免费获得。1SeqHunter界面设计 SeqHunter的开发思路和使用流程如图1所示。首先，用户需要建立自己的本地序列数据库并进行管理；然后他们可以使用未知序列去数据库进行Blast搜索，得到同源序列的信息，并根据这些信息从数据库中提取序列；最后，还需要对序列进行进一步的分析，如序列比对、序列反向互补、核酸统计和翻译等。 1 SeqHunter的开发思路和使用流程图 图流程图 SeqHunter 为了方便用户操作，SeqHunter采用根据使用的一般流程标签表单程序界面，
叶文武等：SeqHunter：用于序列搜索和分析的生物信息学软件包 2 SeqHunter 的用户界面 图用户界面 3 Blast 的两种输出格式示例：标准、列表 Blast 函数 SeqHunter 为用户提供了全面、便携的本地 Blast 函数，包括：数据库建立与管理、Blast搜索、从数据库中提取序列，从而避免了Blast通过网络速度慢、数据不保密、数据库定义不自由等一系列麻烦。用户只需选择目标文件和序列类型即可完成数据库的格式化；本地数据库列表一目了然，同时可以添加、编辑评论和删除不需要的数据库。爆搜为用户提供常用的参数设置，可直接粘贴序列或选择序列文件提交数据，提供Blast标准格式（lignment）、XML格式、列表格式等九种输出格式，用户可根据分析需要。比如Blast标准格式可以直观的查看比对情况，列表格式的信息可以直接导入EX2 XML，供高级用户根据需要编程读取所需信息。
序列提取功能，方便用户从海量序列数据中快速获取所需序列。此外，序列数统计功能的人性化设计，避免用户打开庞大的序列文件与SeqHunter进行多序列比对的接口集成了DOS环境下两个优秀的序列比对程序，Bl2seq和Muscle。bl2seq用于实现两个序列的比对，可以输出文本和Html两种格式。该格式类似于 Figure Blast 输出的标准格式。Muscle 在多序列比对的速度和准确性方面具有出色的表现。它可以输出三种格式，即对齐后的序列和Clustal格式。同时可以选择按序列输入顺序或序列相似度排序。3 序列的批量处理和分析 SeqHunter为用户提供了专门的序列处理和分析窗口，包括去除非序列符号、核酸统计、反向互补、核酸翻译、序列搜索、便捷的序列截取提示；值得一提的是，上面前三个函数都有批量处理多个Fasta序列的功能。
<p>去除非序列符号可以批量去除序列之间的回车符号、空格和“-”；核酸翻译可以快速得到核酸序列的6个翻译蛋白，并计算出每个蛋白所含的终止子数量，方便用户选择；可批量计算多个序列的核酸统计和反向互补，分别计算序列的G+C含量和反向互补；搜索功能可以查找指定字符的个数并提供出现的位置；界面右下角标签 显示当前位置和选择长度，方便用户获取序列的位置，选择需要的序列。3 SeqHunter编译原理 1 Dos版程序界面实现 SeqHunter数据库格式化、BLAST、序列提取、Bl2seq、Muscle均调用DOS版Blast win32、Muscle
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(搜索query理解：底层引擎大有文章的分词算法及其处理方法 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 91 次浏览 • 2022-04-09 21:27
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(搜索query理解：底层引擎大有文章的分词算法及其处理方法
)
【简介】当你在搜索框中输入一小段文字时，搜索引擎会立即返回上千条结果。整个搜索过程看似简单，其实底层引擎有很多文章。每个简短的搜索词背后都隐藏着用户最真实的查询意图。搜索引擎需要使用多种不同的策略来挖掘用户背后的需求，这涉及到“搜索查询理解”。
之前我们讲过“先理解查询理解”，然后回顾一下整体流程：
当用户输入查询时：“Pignuo的生产地点”。在上述每个模块中是如何处理的？
01文本预处理02查询分词
【基于字符匹配的分词算法】
在该方案中，首先需要构建一个分词词典，将一串文本的文本片段与构建的分词词典进行匹配。如果匹配，则将其视为分词结果。这种原创方案存在许多缺点，如无法处理歧义和泛化不足。当然，还有很多改进的方案，比如正向/反向/双向最大匹配算法。
【基于统计的分词算法】
基于大量的分词文本，利用统计概率知识，统计文本中相邻词之间的频率，计算词之间的连接概率，依靠机器学习模型学习文本分词的客观规律。它可以实现对未知文本的分割。
统计语言模型需要依赖大量的训练数据。随着互联网大数据时代的到来，也给统计语言模型带来了质的发展，这也使得统计语言模型逐渐成为主流的分词方法。我们最熟悉的是基于稀疏表示（Sparse Representation）的 N-Garm 语言模型，以及 Hidden Markov HMM 和 Conditional Random Field CRF 等模型。随着深度学习的兴起，以词嵌入为代表的语言模型也取得了较好的效果，给NLP分词算法领域带来了变革。
【基于理解的分词算法】
基于理解的分词算法的基本思想是在分词的同时进行句法和语义分析，利用句法和语义信息来处理歧义，即模拟人类对句子的理解来处理与文本中的各种歧义。随着NLP领域的不断突破，基于理解的分词算法也得到了快速发展。目前比较常用的语言技术平台有哈尔滨工业大学LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和Hanlp等，这些平台集成了基于分词算法理解效果很好。
每种分词算法都有自己的优缺点。在搜索引擎开发过程中，要根据不同的场景选择最合适的分词方式。
03 查询重写
查询重写的主要步骤是查询纠错、查询对齐和查询扩展。
【查询纠错】
查询纠错，为什么搜索引擎需要这一步？原因是在搜索过程中，我们先验知识不足或者使用输入法时输入错误。如果我们不纠正错误，最终的搜索列表将不是用户想要的结果，从而导致搜索准确率下降，用户体验下降。比如在百度搜索“胡歌”：
因此，在做搜索引擎的过程中，查询纠错是比较重要的一步。当然，不同场景使用的纠错方法是不同的。常用的查询纠错方法有数字、拼音、漏词、重复词、谐音/形近词等。在我们的例子中是“鸽子产地”。将更正为“苹果的产地”，而“苹果”本身就是用户想要搜索的。
查询纠错在技术上分为两个任务，一个是异常检测，一个是纠错。基本实现方法是基于文本相似度（比如“胡歌”和“胡歌”非常相似），基于文本编辑距离（设置阈值，比如“serach”和“search”之间的距离是1），基于拼音的修正（“pingguo”修正为“apple”）等。当然还有一些更高级的解决方案，所谓更高级，实现起来比较困难。例如，基于点击行为的queryN-docN协同过滤算法可以修正历史queryN-docN点击的点击行为矩阵，并使用协同过滤计算query和queryN之间的相似度来纠正错误。会话嵌入挖掘更多查询序列以进行纠错。
【实体对齐】
实体对齐和查询纠错很容易混淆。实体对齐更多的是一种重写操作，在输入查询中没有错误，但在表达式中与搜索引擎索引的内容不匹配。比如“星夜生于哪一年”，通过实体对齐，可以改写为“仇星驰的出生时间”，对齐规则也是一个不断丰富和积累的过程。
在技术实现上，可以使用 word Embedding 方法来训练词之间的相似度，从而确定一组对齐规则。同时，也需要加入一些外部知识或者人工干预来提高相似度的准确性。文本生成模型 seq2seq 还可用于根据历史点击行为挖掘查询-查询语义相似的短语，以确定一组对齐规则。
【查询扩展】
查询扩展主要用于搜索引擎的相关搜索。就是显示与用户输入的查询类似的扩展查询，让用户可以有更多的选择来搜索想要的内容，帮助用户挖掘潜在需求，同时也扩大了搜索范围。流量和召回在技术实现上相对简单，可以使用查询纠错和实体对齐中的方法来实现，但也需要不断的迭代优化。以下是百度输入“胡歌”的结果
04查询分析
查询分析中最重要的就是权重分析。常用的方法是tfidf算法，即“词频-反文本频”。如果某个词或词组在一篇文章文章中出现频繁（即TF高），而在其他文章中很少出现（即IDF高），则认为词或词组有很好的类别区分能力，此时权重会更高。
TF-IDF 通俗的理解是：TF 描述了词 t 对文档的重要性，IDF 描述了词 t 对整个文档集的重要性。
TF 表达式：对于文档 dj 中的单词 ti，ti 的词频可以表示为：
IDF 表达：IDF 是一个词的一般重要性的度量，即一个词对整个语料库的重要性的度量。特定词的 IDF 可以通过将文档总数除以收录该词的文档数，然后取商的对数得到： 其中 ni,j 是词 ti 在文件 dj，分母是文件 dj 中所有单词出现次数的总和。
05 意图识别
此外，权重分析也可以用分类或回归的思想来解决，通过训练svm、gbdt等传统机器学习模型进行预测。即可以使用历史点击数据。首先根据不同的查询点击相同的标题进行聚类，然后通过一系列的文本特征处理方法对多个查询的词项权重进行加权分析权重。
在一般的搜索场景中，意图识别可以分为两个任务，意图分类+命名实体识别。分类模型可以基于传统的机器学习，如svm、朴素贝叶斯和决策树算法，也可以基于近年流行的bert等深度学习模型。命名实体识别任务可以使用Bert-BiLSTM-CRF和BERT-CRF等序列标注模型来识别物品实体，然后结合一些启发式策略和后验行为进行验证。
在这个模型中，当用户进入《和平精英手游》时，这就是准确的意图识别，整个处理链如下：
当然，很多情况下，意图识别也会加入个性化元素，那么我们文章的第一个案例“苹果产地”，具体指的是水果苹果的产地吗？还是苹果手机和电脑的代工？这需要涉及个性化搜索。不仅如此，当查询词中存在一些高级关系时，即查询中的实体不是意图实体，需要添加推理来挖掘其真实实体。这时候需要添加一个知识图谱进行知识推理，结合语义搜索完成意图识别，如下图所示。：据统计，搜索符合2/8原则，80%的查询都是长尾词，很多时候用户的意图比较模糊，而当你不确定是否有一些强烈的意图时，一些统计类别更适合用户。，列表类型的结果，比如用户搜索“2020好玩的三国志策略游戏”，此时的意图比较模糊，搜索结果返回一系列三国志策略游戏，这才是真正的意图用户。
现在，您终于知道搜索引擎如何理解您的输入查询了。
查看全部
)
【简介】当你在搜索框中输入一小段文字时，搜索引擎会立即返回上千条结果。整个搜索过程看似简单，其实底层引擎有很多文章。每个简短的搜索词背后都隐藏着用户最真实的查询意图。搜索引擎需要使用多种不同的策略来挖掘用户背后的需求，这涉及到“搜索查询理解”。
之前我们讲过“先理解查询理解”，然后回顾一下整体流程：
当用户输入查询时：“Pignuo的生产地点”。在上述每个模块中是如何处理的？
01文本预处理02查询分词
【基于字符匹配的分词算法】
在该方案中，首先需要构建一个分词词典，将一串文本的文本片段与构建的分词词典进行匹配。如果匹配，则将其视为分词结果。这种原创方案存在许多缺点，如无法处理歧义和泛化不足。当然，还有很多改进的方案，比如正向/反向/双向最大匹配算法。
【基于统计的分词算法】
基于大量的分词文本，利用统计概率知识，统计文本中相邻词之间的频率，计算词之间的连接概率，依靠机器学习模型学习文本分词的客观规律。它可以实现对未知文本的分割。
统计语言模型需要依赖大量的训练数据。随着互联网大数据时代的到来，也给统计语言模型带来了质的发展，这也使得统计语言模型逐渐成为主流的分词方法。我们最熟悉的是基于稀疏表示（Sparse Representation）的 N-Garm 语言模型，以及 Hidden Markov HMM 和 Conditional Random Field CRF 等模型。随着深度学习的兴起，以词嵌入为代表的语言模型也取得了较好的效果，给NLP分词算法领域带来了变革。
【基于理解的分词算法】
基于理解的分词算法的基本思想是在分词的同时进行句法和语义分析，利用句法和语义信息来处理歧义，即模拟人类对句子的理解来处理与文本中的各种歧义。随着NLP领域的不断突破，基于理解的分词算法也得到了快速发展。目前比较常用的语言技术平台有哈尔滨工业大学LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和Hanlp等，这些平台集成了基于分词算法理解效果很好。
每种分词算法都有自己的优缺点。在搜索引擎开发过程中，要根据不同的场景选择最合适的分词方式。
03 查询重写
查询重写的主要步骤是查询纠错、查询对齐和查询扩展。
【查询纠错】
查询纠错，为什么搜索引擎需要这一步？原因是在搜索过程中，我们先验知识不足或者使用输入法时输入错误。如果我们不纠正错误，最终的搜索列表将不是用户想要的结果，从而导致搜索准确率下降，用户体验下降。比如在百度搜索“胡歌”：
因此，在做搜索引擎的过程中，查询纠错是比较重要的一步。当然，不同场景使用的纠错方法是不同的。常用的查询纠错方法有数字、拼音、漏词、重复词、谐音/形近词等。在我们的例子中是“鸽子产地”。将更正为“苹果的产地”，而“苹果”本身就是用户想要搜索的。
查询纠错在技术上分为两个任务，一个是异常检测，一个是纠错。基本实现方法是基于文本相似度（比如“胡歌”和“胡歌”非常相似），基于文本编辑距离（设置阈值，比如“serach”和“search”之间的距离是1），基于拼音的修正（“pingguo”修正为“apple”）等。当然还有一些更高级的解决方案，所谓更高级，实现起来比较困难。例如，基于点击行为的queryN-docN协同过滤算法可以修正历史queryN-docN点击的点击行为矩阵，并使用协同过滤计算query和queryN之间的相似度来纠正错误。会话嵌入挖掘更多查询序列以进行纠错。
【实体对齐】
实体对齐和查询纠错很容易混淆。实体对齐更多的是一种重写操作，在输入查询中没有错误，但在表达式中与搜索引擎索引的内容不匹配。比如“星夜生于哪一年”，通过实体对齐，可以改写为“仇星驰的出生时间”，对齐规则也是一个不断丰富和积累的过程。
在技术实现上，可以使用 word Embedding 方法来训练词之间的相似度，从而确定一组对齐规则。同时，也需要加入一些外部知识或者人工干预来提高相似度的准确性。文本生成模型 seq2seq 还可用于根据历史点击行为挖掘查询-查询语义相似的短语，以确定一组对齐规则。
【查询扩展】
查询扩展主要用于搜索引擎的相关搜索。就是显示与用户输入的查询类似的扩展查询，让用户可以有更多的选择来搜索想要的内容，帮助用户挖掘潜在需求，同时也扩大了搜索范围。流量和召回在技术实现上相对简单，可以使用查询纠错和实体对齐中的方法来实现，但也需要不断的迭代优化。以下是百度输入“胡歌”的结果
04查询分析
查询分析中最重要的就是权重分析。常用的方法是tfidf算法，即“词频-反文本频”。如果某个词或词组在一篇文章文章中出现频繁（即TF高），而在其他文章中很少出现（即IDF高），则认为词或词组有很好的类别区分能力，此时权重会更高。
TF-IDF 通俗的理解是：TF 描述了词 t 对文档的重要性，IDF 描述了词 t 对整个文档集的重要性。
TF 表达式：对于文档 dj 中的单词 ti，ti 的词频可以表示为：
IDF 表达：IDF 是一个词的一般重要性的度量，即一个词对整个语料库的重要性的度量。特定词的 IDF 可以通过将文档总数除以收录该词的文档数，然后取商的对数得到： 其中 ni,j 是词 ti 在文件 dj，分母是文件 dj 中所有单词出现次数的总和。
05 意图识别
此外，权重分析也可以用分类或回归的思想来解决，通过训练svm、gbdt等传统机器学习模型进行预测。即可以使用历史点击数据。首先根据不同的查询点击相同的标题进行聚类，然后通过一系列的文本特征处理方法对多个查询的词项权重进行加权分析权重。
在一般的搜索场景中，意图识别可以分为两个任务，意图分类+命名实体识别。分类模型可以基于传统的机器学习，如svm、朴素贝叶斯和决策树算法，也可以基于近年流行的bert等深度学习模型。命名实体识别任务可以使用Bert-BiLSTM-CRF和BERT-CRF等序列标注模型来识别物品实体，然后结合一些启发式策略和后验行为进行验证。
在这个模型中，当用户进入《和平精英手游》时，这就是准确的意图识别，整个处理链如下：
当然，很多情况下，意图识别也会加入个性化元素，那么我们文章的第一个案例“苹果产地”，具体指的是水果苹果的产地吗？还是苹果手机和电脑的代工？这需要涉及个性化搜索。不仅如此，当查询词中存在一些高级关系时，即查询中的实体不是意图实体，需要添加推理来挖掘其真实实体。这时候需要添加一个知识图谱进行知识推理，结合语义搜索完成意图识别，如下图所示。：据统计，搜索符合2/8原则，80%的查询都是长尾词，很多时候用户的意图比较模糊，而当你不确定是否有一些强烈的意图时，一些统计类别更适合用户。，列表类型的结果，比如用户搜索“2020好玩的三国志策略游戏”，此时的意图比较模糊，搜索结果返回一系列三国志策略游戏，这才是真正的意图用户。
现在，您终于知道搜索引擎如何理解您的输入查询了。
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seq搜索引擎优化至少包括那几步?(搜索query理解：底层引擎大有文章的分词算法及其处理方法
)
【简介】当你在搜索框中输入一小段文字时，搜索引擎会立即返回上千条结果。整个搜索过程看似简单，其实底层引擎有很多文章。每个简短的搜索词背后都隐藏着用户最真实的查询意图。搜索引擎需要使用多种不同的策略来挖掘用户背后的需求，这涉及到“搜索查询理解”。
之前我们讲过“先理解查询理解”，然后回顾一下整体流程：
当用户输入查询时：“Pignuo的生产地点”。在上述每个模块中是如何处理的？
01文本预处理02查询分词
【基于字符匹配的分词算法】
在该方案中，首先需要构建一个分词词典，将一串文本的文本片段与构建的分词词典进行匹配。如果匹配，则将其视为分词结果。这种原创方案存在许多缺点，如无法处理歧义和泛化不足。当然，还有很多改进的方案，比如正向/反向/双向最大匹配算法。
【基于统计的分词算法】
基于大量的分词文本，利用统计概率知识，统计文本中相邻词之间的频率，计算词之间的连接概率，依靠机器学习模型学习文本分词的客观规律。它可以实现对未知文本的分割。
统计语言模型需要依赖大量的训练数据。随着互联网大数据时代的到来，也给统计语言模型带来了质的发展，这也使得统计语言模型逐渐成为主流的分词方法。我们最熟悉的是基于稀疏表示（Sparse Representation）的 N-Garm 语言模型，以及 Hidden Markov HMM 和 Conditional Random Field CRF 等模型。随着深度学习的兴起，以词嵌入为代表的语言模型也取得了较好的效果，给NLP分词算法领域带来了变革。
【基于理解的分词算法】
基于理解的分词算法的基本思想是在分词的同时进行句法和语义分析，利用句法和语义信息来处理歧义，即模拟人类对句子的理解来处理与文本中的各种歧义。随着NLP领域的不断突破，基于理解的分词算法也得到了快速发展。目前比较常用的语言技术平台有哈尔滨工业大学LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和Hanlp等，这些平台集成了基于分词算法理解效果很好。
每种分词算法都有自己的优缺点。在搜索引擎开发过程中，要根据不同的场景选择最合适的分词方式。
03 查询重写
查询重写的主要步骤是查询纠错、查询对齐和查询扩展。
【查询纠错】
查询纠错，为什么搜索引擎需要这一步？原因是在搜索过程中，我们先验知识不足或者使用输入法时输入错误。如果我们不纠正错误，最终的搜索列表将不是用户想要的结果，从而导致搜索准确率下降，用户体验下降。比如在百度搜索“胡歌”：
因此，在做搜索引擎的过程中，查询纠错是比较重要的一步。当然，不同场景使用的纠错方法是不同的。常用的查询纠错方法有数字、拼音、漏词、重复词、谐音/形近词等。在我们的例子中是“鸽子产地”。将更正为“苹果的产地”，而“苹果”本身就是用户想要搜索的。
查询纠错在技术上分为两个任务，一个是异常检测，一个是纠错。基本实现方法是基于文本相似度（比如“胡歌”和“胡歌”非常相似），基于文本编辑距离（设置阈值，比如“serach”和“search”之间的距离是1），基于拼音的修正（“pingguo”修正为“apple”）等。当然还有一些更高级的解决方案，所谓更高级，实现起来比较困难。例如，基于点击行为的queryN-docN协同过滤算法可以修正历史queryN-docN点击的点击行为矩阵，并使用协同过滤计算query和queryN之间的相似度来纠正错误。会话嵌入挖掘更多查询序列以进行纠错。
【实体对齐】
实体对齐和查询纠错很容易混淆。实体对齐更多的是一种重写操作，在输入查询中没有错误，但在表达式中与搜索引擎索引的内容不匹配。比如“星夜生于哪一年”，通过实体对齐，可以改写为“仇星驰的出生时间”，对齐规则也是一个不断丰富和积累的过程。
在技术实现上，可以使用 word Embedding 方法来训练词之间的相似度，从而确定一组对齐规则。同时，也需要加入一些外部知识或者人工干预来提高相似度的准确性。文本生成模型 seq2seq 还可用于根据历史点击行为挖掘查询-查询语义相似的短语，以确定一组对齐规则。
【查询扩展】
查询扩展主要用于搜索引擎的相关搜索。就是显示与用户输入的查询类似的扩展查询，让用户可以有更多的选择来搜索想要的内容，帮助用户挖掘潜在需求，同时也扩大了搜索范围。流量和召回在技术实现上相对简单，可以使用查询纠错和实体对齐中的方法来实现，但也需要不断的迭代优化。以下是百度输入“胡歌”的结果
04查询分析
查询分析中最重要的就是权重分析。常用的方法是tfidf算法，即“词频-反文本频”。如果某个词或词组在一篇文章文章中出现频繁（即TF高），而在其他文章中很少出现（即IDF高），则认为词或词组有很好的类别区分能力，此时权重会更高。
TF-IDF 通俗的理解是：TF 描述了词 t 对文档的重要性，IDF 描述了词 t 对整个文档集的重要性。
TF 表达式：对于文档 dj 中的单词 ti，ti 的词频可以表示为：
IDF 表达：IDF 是一个词的一般重要性的度量，即一个词对整个语料库的重要性的度量。特定词的 IDF 可以通过将文档总数除以收录该词的文档数，然后取商的对数得到： 其中 ni,j 是词 ti 在文件 dj，分母是文件 dj 中所有单词出现次数的总和。
05 意图识别
此外，权重分析也可以用分类或回归的思想来解决，通过训练svm、gbdt等传统机器学习模型进行预测。即可以使用历史点击数据。首先根据不同的查询点击相同的标题进行聚类，然后通过一系列的文本特征处理方法对多个查询的词项权重进行加权分析权重。
在一般的搜索场景中，意图识别可以分为两个任务，意图分类+命名实体识别。分类模型可以基于传统的机器学习，如svm、朴素贝叶斯和决策树算法，也可以基于近年流行的bert等深度学习模型。命名实体识别任务可以使用Bert-BiLSTM-CRF和BERT-CRF等序列标注模型来识别物品实体，然后结合一些启发式策略和后验行为进行验证。
在这个模型中，当用户进入《和平精英手游》时，这就是准确的意图识别，整个处理链如下：
当然，很多情况下，意图识别也会加入个性化元素，那么我们文章的第一个案例“苹果产地”，具体指的是水果苹果的产地吗？还是苹果手机和电脑的代工？这需要涉及个性化搜索。不仅如此，当查询词中存在一些高级关系时，即查询中的实体不是意图实体，需要添加推理来挖掘其真实实体。这时候需要添加一个知识图谱进行知识推理，结合语义搜索完成意图识别，如下图所示。：据统计，搜索符合2/8原则，80%的查询都是长尾词，很多时候用户的意图比较模糊，而当你不确定是否有一些强烈的意图时，一些统计类别更适合用户。，列表类型的结果，比如用户搜索“2020好玩的三国志策略游戏”，此时的意图比较模糊，搜索结果返回一系列三国志策略游戏，这才是真正的意图用户。
现在，您终于知道搜索引擎如何理解您的输入查询了。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(seq搜索引擎优化至少包括那几步?如何找出影响关键词排名)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 87 次浏览 • 2022-04-07 20:04
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(seq搜索引擎优化至少包括那几步?如何找出影响关键词排名)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?如何进行seq与对方搜索引擎对比检测，找出影响关键词排名的技术因素，这是seo新手及seo老鸟必须要解决的问题。1．确定搜索引擎关键词seo实践与seo基础学习中，我们常用的一些搜索引擎中，有几家确定关键词有排名权重?许多新手为此发愁。
2、
3、
4、5家搜索引擎中，最大的两家搜索引擎对关键词搜索权重影响较大，
0、google。百度是排名权重最大的搜索引擎，各方面功能都完善，用户群体也比较广，有许多网站都是靠搜索qq、360等搜索引擎进来的。google，搜索质量最好，google也是排名权重最大的搜索引擎。但也有所谓弊端，google排名仅仅代表着：搜索量大，谷歌搜索量最大，排名靠前。真正影响关键词排名的因素还有许多，如：展现量、点击量、点击转化率等。
搜索引擎关键词词频如何确定与考量?有同行网站在顶，搜索量很大，网站权重高，流量大，排名靠前。seo实践与seo基础学习中，我们常用的一些搜索引擎中，有几家确定关键词有排名权重?许多新手为此发愁。我们根据业务发展状况和对搜索引擎优化的理解以及自己对于seo的兴趣，可以和已经懂得优化的seo达人、相关行业专家或权威网站等做交流，争取多了解网站流量的变化情况，了解网站权重变化情况以及是否受到搜索引擎打压，对网站seo搜索质量的把握，以便确定这个关键词在搜索引擎中的权重，权重越高，影响性越大。
方法：和行业专家交流学习，搜索该关键词seo的优化方法，在该关键词权重范围之内，做出搜索量逐步递增，目前是什么相关的一个爬虫，了解该关键词在当前行业网站中的趋势以及影响网站质量的因素(如:点击率，搜索量，在qq、360等平台上的排名,可以参考对方网站在关键词推广中转化率，搜索量也可以做参考。在qq、360等平台上，判断关键词更多时候要参考当前搜索引擎优化政策，按照这些规则来设置关键词的权重)当然，网站流量趋势变化要多参考搜索引擎官方发布的上一年度的搜索引擎优化政策,并结合对方网站来确定。
2．利用搜索引擎排名打击法判断关键词排名情况seo实践与seo基础学习中，我们常用的一些搜索引擎中，有几家确定关键词有排名权重?许多新手为此发愁。我们根据业务发展状况和对搜索引擎优化的理解以及自己对于seo的兴趣，可以和已经懂得优化的seo达人、相关行业专家或权威网站等做交流，争取多了解网站流量的变化情况，了解网站权重变化情况以及是否受到搜索引擎打压，对网站seo搜索质量的把握，以便确定这个关键词在。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?如何进行seq与对方搜索引擎对比检测，找出影响关键词排名的技术因素，这是seo新手及seo老鸟必须要解决的问题。1．确定搜索引擎关键词seo实践与seo基础学习中，我们常用的一些搜索引擎中，有几家确定关键词有排名权重?许多新手为此发愁。
2、
3、
4、5家搜索引擎中，最大的两家搜索引擎对关键词搜索权重影响较大，
0、google。百度是排名权重最大的搜索引擎，各方面功能都完善，用户群体也比较广，有许多网站都是靠搜索qq、360等搜索引擎进来的。google，搜索质量最好，google也是排名权重最大的搜索引擎。但也有所谓弊端，google排名仅仅代表着：搜索量大，谷歌搜索量最大，排名靠前。真正影响关键词排名的因素还有许多，如：展现量、点击量、点击转化率等。
搜索引擎关键词词频如何确定与考量?有同行网站在顶，搜索量很大，网站权重高，流量大，排名靠前。seo实践与seo基础学习中，我们常用的一些搜索引擎中，有几家确定关键词有排名权重?许多新手为此发愁。我们根据业务发展状况和对搜索引擎优化的理解以及自己对于seo的兴趣，可以和已经懂得优化的seo达人、相关行业专家或权威网站等做交流，争取多了解网站流量的变化情况，了解网站权重变化情况以及是否受到搜索引擎打压，对网站seo搜索质量的把握，以便确定这个关键词在搜索引擎中的权重，权重越高，影响性越大。
方法：和行业专家交流学习，搜索该关键词seo的优化方法，在该关键词权重范围之内，做出搜索量逐步递增，目前是什么相关的一个爬虫，了解该关键词在当前行业网站中的趋势以及影响网站质量的因素(如:点击率，搜索量，在qq、360等平台上的排名,可以参考对方网站在关键词推广中转化率，搜索量也可以做参考。在qq、360等平台上，判断关键词更多时候要参考当前搜索引擎优化政策，按照这些规则来设置关键词的权重)当然，网站流量趋势变化要多参考搜索引擎官方发布的上一年度的搜索引擎优化政策,并结合对方网站来确定。
2．利用搜索引擎排名打击法判断关键词排名情况seo实践与seo基础学习中，我们常用的一些搜索引擎中，有几家确定关键词有排名权重?许多新手为此发愁。我们根据业务发展状况和对搜索引擎优化的理解以及自己对于seo的兴趣，可以和已经懂得优化的seo达人、相关行业专家或权威网站等做交流，争取多了解网站流量的变化情况，了解网站权重变化情况以及是否受到搜索引擎打压，对网站seo搜索质量的把握，以便确定这个关键词在。 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(seq搜索引擎优化至少包括那几步?如何找出影响关键词排名)
seq搜索引擎优化至少包括那几步?如何进行seq与对方搜索引擎对比检测，找出影响关键词排名的技术因素，这是seo新手及seo老鸟必须要解决的问题。1．确定搜索引擎关键词seo实践与seo基础学习中，我们常用的一些搜索引擎中，有几家确定关键词有排名权重?许多新手为此发愁。
2、
3、
4、5家搜索引擎中，最大的两家搜索引擎对关键词搜索权重影响较大，
0、google。百度是排名权重最大的搜索引擎，各方面功能都完善，用户群体也比较广，有许多网站都是靠搜索qq、360等搜索引擎进来的。google，搜索质量最好，google也是排名权重最大的搜索引擎。但也有所谓弊端，google排名仅仅代表着：搜索量大，谷歌搜索量最大，排名靠前。真正影响关键词排名的因素还有许多，如：展现量、点击量、点击转化率等。
搜索引擎关键词词频如何确定与考量?有同行网站在顶，搜索量很大，网站权重高，流量大，排名靠前。seo实践与seo基础学习中，我们常用的一些搜索引擎中，有几家确定关键词有排名权重?许多新手为此发愁。我们根据业务发展状况和对搜索引擎优化的理解以及自己对于seo的兴趣，可以和已经懂得优化的seo达人、相关行业专家或权威网站等做交流，争取多了解网站流量的变化情况，了解网站权重变化情况以及是否受到搜索引擎打压，对网站seo搜索质量的把握，以便确定这个关键词在搜索引擎中的权重，权重越高，影响性越大。
方法：和行业专家交流学习，搜索该关键词seo的优化方法，在该关键词权重范围之内，做出搜索量逐步递增，目前是什么相关的一个爬虫，了解该关键词在当前行业网站中的趋势以及影响网站质量的因素(如:点击率，搜索量，在qq、360等平台上的排名,可以参考对方网站在关键词推广中转化率，搜索量也可以做参考。在qq、360等平台上，判断关键词更多时候要参考当前搜索引擎优化政策，按照这些规则来设置关键词的权重)当然，网站流量趋势变化要多参考搜索引擎官方发布的上一年度的搜索引擎优化政策,并结合对方网站来确定。
2．利用搜索引擎排名打击法判断关键词排名情况seo实践与seo基础学习中，我们常用的一些搜索引擎中，有几家确定关键词有排名权重?许多新手为此发愁。我们根据业务发展状况和对搜索引擎优化的理解以及自己对于seo的兴趣，可以和已经懂得优化的seo达人、相关行业专家或权威网站等做交流，争取多了解网站流量的变化情况，了解网站权重变化情况以及是否受到搜索引擎打压，对网站seo搜索质量的把握，以便确定这个关键词在。
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(SEO优化之标签里最好的有效主题布置方法)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 92 次浏览 • 2022-04-07 11:29
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(SEO优化之标签里最好的有效主题布置方法)
最好在标签中收录我们的关键字。针对不同的网页内容，我们需要自己找出合适的标签，为你提高搜索引擎机器人的覆盖率网站，并以此区分你网站为@网站的有效主题。
3、网站架构分析：网站符合搜索引擎爬虫偏好的结构有利于SEO优化。网站架构分析包括：消除实现树状目录结构，网站导航和链接优化。
4、关键字密度控制：最好使用句子和短语来收录您的关键字，并且关键字必须出现在我们的 网站 内容页面中。包括我们的关键词，对于不同的网页内容，我们需要自己找出合适的标签来提高搜索引擎机器人对你的网站的覆盖率，通过这个Valid subject来识别你的网站。
5、网站目录和页面优化：SEO不仅仅是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带来流量。
6、简化网站的链接层次和结构：你应该非常小心你的网站URL的结构，避免使用？标志等长字符串，否则不利于搜索引擎爬取，当然也不太可能获得好的排名。
7、内容发布和链接放置：搜索引擎喜欢定期的网站内容更新，因此合理安排网站内容发布时间表是SEO优化的重要技术之一。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。
8、做好链接的导入导出：最好不要把所有的外部链接都指向我们的网站首页，这样会导致搜索引擎重复检索你的同一个网页，导致资源浪费。
9、与搜索引擎对话：将没有被收录的站点提交到各大搜索引擎的登录入口。看SEO在搜索引擎中的效果，通过site:你的域名，了解收录和站点的更新状态。通过 domain:your domain name 或 link:your domain name 了解您网站的反向链接。
10、优质链接：建立优质链接对于SEO优化非常重要，可以提高网站的PR值和网站问题的更新率。
11、构建网站Maps：根据自己的网站结构，制作<@网站maps，让你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。
12、坚定我们的信心：搜索引擎优化的过程是一个不断调整的过程，很少能一下子达到结果，而且搜索引擎也在不断的改变和强化算法，这就要求我们不要有足够的心理调节能力。
13、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。
这些可以参考，如果有什么不对或者需要补充的，大家可以自由表达！ 查看全部
最好在标签中收录我们的关键字。针对不同的网页内容，我们需要自己找出合适的标签，为你提高搜索引擎机器人的覆盖率网站，并以此区分你网站为@网站的有效主题。
3、网站架构分析：网站符合搜索引擎爬虫偏好的结构有利于SEO优化。网站架构分析包括：消除实现树状目录结构，网站导航和链接优化。
4、关键字密度控制：最好使用句子和短语来收录您的关键字，并且关键字必须出现在我们的 网站 内容页面中。包括我们的关键词，对于不同的网页内容，我们需要自己找出合适的标签来提高搜索引擎机器人对你的网站的覆盖率，通过这个Valid subject来识别你的网站。
5、网站目录和页面优化：SEO不仅仅是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带来流量。
6、简化网站的链接层次和结构：你应该非常小心你的网站URL的结构，避免使用？标志等长字符串，否则不利于搜索引擎爬取，当然也不太可能获得好的排名。
7、内容发布和链接放置：搜索引擎喜欢定期的网站内容更新，因此合理安排网站内容发布时间表是SEO优化的重要技术之一。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。
8、做好链接的导入导出：最好不要把所有的外部链接都指向我们的网站首页，这样会导致搜索引擎重复检索你的同一个网页，导致资源浪费。
9、与搜索引擎对话：将没有被收录的站点提交到各大搜索引擎的登录入口。看SEO在搜索引擎中的效果，通过site:你的域名，了解收录和站点的更新状态。通过 domain:your domain name 或 link:your domain name 了解您网站的反向链接。
10、优质链接：建立优质链接对于SEO优化非常重要，可以提高网站的PR值和网站问题的更新率。
11、构建网站Maps：根据自己的网站结构，制作<@网站maps，让你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。
12、坚定我们的信心：搜索引擎优化的过程是一个不断调整的过程，很少能一下子达到结果，而且搜索引擎也在不断的改变和强化算法，这就要求我们不要有足够的心理调节能力。
13、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。
这些可以参考，如果有什么不对或者需要补充的，大家可以自由表达！ 查看全部
seq搜索引擎优化至少包括那几步?(SEO优化之标签里最好的有效主题布置方法)
最好在标签中收录我们的关键字。针对不同的网页内容，我们需要自己找出合适的标签，为你提高搜索引擎机器人的覆盖率网站，并以此区分你网站为@网站的有效主题。
3、网站架构分析：网站符合搜索引擎爬虫偏好的结构有利于SEO优化。网站架构分析包括：消除实现树状目录结构，网站导航和链接优化。
4、关键字密度控制：最好使用句子和短语来收录您的关键字，并且关键字必须出现在我们的 网站 内容页面中。包括我们的关键词，对于不同的网页内容，我们需要自己找出合适的标签来提高搜索引擎机器人对你的网站的覆盖率，通过这个Valid subject来识别你的网站。
5、网站目录和页面优化：SEO不仅仅是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带来流量。
6、简化网站的链接层次和结构：你应该非常小心你的网站URL的结构，避免使用？标志等长字符串，否则不利于搜索引擎爬取，当然也不太可能获得好的排名。
7、内容发布和链接放置：搜索引擎喜欢定期的网站内容更新，因此合理安排网站内容发布时间表是SEO优化的重要技术之一。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。
8、做好链接的导入导出：最好不要把所有的外部链接都指向我们的网站首页，这样会导致搜索引擎重复检索你的同一个网页，导致资源浪费。
9、与搜索引擎对话：将没有被收录的站点提交到各大搜索引擎的登录入口。看SEO在搜索引擎中的效果，通过site:你的域名，了解收录和站点的更新状态。通过 domain:your domain name 或 link:your domain name 了解您网站的反向链接。
10、优质链接：建立优质链接对于SEO优化非常重要，可以提高网站的PR值和网站问题的更新率。
11、构建网站Maps：根据自己的网站结构，制作<@网站maps，让你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。
12、坚定我们的信心：搜索引擎优化的过程是一个不断调整的过程，很少能一下子达到结果，而且搜索引擎也在不断的改变和强化算法，这就要求我们不要有足够的心理调节能力。
13、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。
这些可以参考，如果有什么不对或者需要补充的，大家可以自由表达！
