搜索引擎优化毕业论文(本文优化如何获取新的话题来为搜索引擎优化提供参考这一)

　　搜索引擎优化毕业论文(本文优化如何获取新的话题来为搜索引擎优化提供参考这一)

　　【摘要】 搜索引擎作为富互联网中获取信息的重要手段网站，得到了广泛的应用。搜索引擎优化是指优化网站页面内容，提高网站关键词点击率，改善网站结构和用户体验等因素，使网站符合搜索引擎搜索规则，最终可以在搜索引擎结果中获得更好的排名，提高访问率的策略。其中，内容优化是未来的主流趋势，也是搜索引擎所提倡的。目前，搜索引擎优化团队优化内容的关键词来源都是通过第三方网络统计公司购买的。考虑到Web2.0应用的不断深入，人们参与网络的力量在不断变化，也就是过去只是参与者，现在逐渐成为呼唤者，越来越多的流行语被草根发起。，然后从基层普及这种现状。本文从如何获取新话题为搜索引擎优化提供参考的命题入手，总结前人近几年的工作经验，通过对热点话题发现现状的研究分析，结合实现基于文本分类的热门话题 Discover这样的SEO工具。之前网络上的热门话题，基本上都是根据点击量、评论量或者转载率得出的，很少考虑评论的兼容性和主题本身的内容。因此，本文认为评论是影响某个话题热度的重要因素，关注评论与话题内容的相关性，然后过滤掉相关性低的评论的噪声，计算剩余评论的热度，从而获得社交网络热点话题发现。另外，由于热点话题的数量比较多，本文在热点话题发现的基础上，结合分类算法，通过频道分类形成优化意见非常有意义。考虑分类技术中的向量空间模型、特征项加权、特征选择、分类器构建等，本文在前人研究的向量空间模型的基础上分析了现有的权重算法和分类算法，最后采用TF-IDF的改进权重算法结合Rocchio的特点来实现分类方法，最终结果为证明是有效的。本文在设计过程中考虑了更多的自动化因素，减少了人工干预，提高了效率因素，因此在搜索引擎优化中具有较高的实用价值。根据一个*敏*感*词*的实际应用，优化给出的评论周期比以往更快更及时，最后使用TF-IDF的改进权重算法结合Rocchio的特点来实现分类方法，最终结果证明是有效的。本文在设计过程中考虑了更多的自动化因素，减少了人工干预，提高了效率因素，因此在搜索引擎优化中具有较高的实用价值。根据一个*敏*感*词*的实际应用，优化给出的评论周期比以往更快更及时，最后使用TF-IDF的改进权重算法结合Rocchio的特点来实现分类方法，最终结果证明是有效的。本文在设计过程中考虑了更多的自动化因素，减少了人工干预，提高了效率因素，因此在搜索引擎优化中具有较高的实用价值。根据一个*敏*感*词*的实际应用，优化给出的评论周期比以往更快更及时，