如何实现搜索引擎优化(基于领域离散度算法实现搜索引擎关键词优化(组图))

　　如何实现搜索引擎优化(基于领域离散度算法实现搜索引擎关键词优化(组图))

　　实现基于领域分散算法的搜索引擎关键词优化，根据企业业务确定核心关键词，搜索关键词对应的数据项，如国内月度搜索量、度数每次点击成本的竞争和估算

　　基于域分散算法的搜索引擎关键词优化

　　基于关键词的搜索引擎优化领域分散算法，根据企业确定核心关键词，搜索关键词对应的数据项，如他们的月搜索量、竞争程度和预估的每次点击成本

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　　【技术实现步骤总结】

　　基于域分散算法的搜索引擎关键词优化

　　该专利技术涉及语义网

　　，具体涉及一种基于域分散算法的搜索引擎优化。

　　技术介绍

　　搜索引擎已经成为网民获取信息的重要工具。搜索引擎优化（简称SEO）是指利用相关技术对网站进行优化，从而提高相应关键词在搜索引擎上的排名，最终达到网站的目的营销 。SEO 归结为 关键词 的优化。关键词优化策略一般包括关键词的选择、关键词的分布和密度控制等。引擎在建索引表时要使用的词。利用关键词有助于提高搜索引擎查询的排名，请注意关键词研究旨在确定最有价值的关键词。这些是有助于提高搜索引擎排名的 SEO 的基本概念。在研究网络搜索中搜索量数据与相关问题的关系关键词时，选择哪个关键词是首先要解决的关键问题，阅读文献，作者发现关键词的选择@> 大多基于经验和主观因素，没有完善的机制来管理关键词优化策略和进度。为了让关键词的选择更加科学客观，基于以上要求，专利技术提供了基于域分散算法的搜索引擎优化。大多基于经验和主观因素，没有完善的机制来管理关键词优化策略和进度。为了让关键词的选择更加科学客观，基于以上要求，专利技术提供了基于域分散算法的搜索引擎优化。大多基于经验和主观因素，没有完善的机制来管理关键词优化策略和进度。为了让关键词的选择更加科学客观，基于以上要求，专利技术提供了基于域分散算法的搜索引擎优化。

　　技术实现思路

　　针对关键词优化实现搜索引擎优化的技术问题，专利技术提供了一种基于域分散算法的搜索引擎优化。为了解决上述问题，专利技术通过以下技术方案实现： 第一步：根据企业业务确定核心关键词，利用搜索引擎采集相关关键词。这些关键词在搜索引擎中有对应的数据项。例如，该国的月搜索量、竞争程度和预估的每次点击费用（CPC）等。 Step 2：结合企业产品和市场的分析，过滤搜索到的相关关键词集进行降维；关键词集合，搜索关键词对应的页面 通过搜索引擎，这里记录首页页数和总搜索页数，即每个关键词从五维向量降为四维。Step 4：使用基于域的离散算法对上述关键词进行聚类处理，具体子步骤如下： Step4.1：使用基于域的k-means算法ε 域来初始化集群。Step4.2：初始化各个域离散函数L(S2)start，根据如下判断条件从数据对象集D中选择k个初始聚类中心。 Step4.3：重新分配每个类关键词i(i∈(1,2,…,m))，根据概率函数p(i)选择聚类中心j；步骤4.4：

　　第五步：根据企业具体情况，综合优化关键词效率优化和价值率优化，选择合适的关键词优化策略，实现网站优化目标。该专利技术的有益效果是： 1、该算法可以简化关键词分析过程，从而减少整个网站优化工作量。2.该算法运行时间复杂度低，处理速度较快。3、这个算法有更大的实用价值。4、可以帮助网站在短时间内快速提升其关键词排名。5、给企业带来一定的流量和查询网站，从而达到理想的网站优化目标。6、 该算法的分类结果准确率更符合经验值；7、该算法更简单有效。附图说明 图1 基于域分散算法的搜索引擎关键词优化结构流程图 图2 基于域分散算法的聚类分析应用流程图 描述搜索引擎优化的技术问题具体参考图1至图2。具体实现步骤如下： 第一步：根据企业业务确定核心关键词，利用搜索引擎采集相关关键词。关键词在搜索引擎中有对应的数据项，比如该国的月搜索量，竞争程度和估算的每次点击费用 (CPC)。第二步：结合企业产品和市场分析，对上述搜索中找到的相关关键词集进行过滤降维；第三步：通过搜索引擎搜索关键词对应的页面，找到经过筛选降维后的关键词集合，这里记录首页页数和总搜索页数，即每个 关键词 都从一个五维向量减少到一个四维。具体计算过程如下： 这里相关关键词的个数为m，两者都有以下m×5个矩阵：Ni、Ldi、CPCi、Nis、NiY是对应国家的月搜索量第 i 个 关键词，竞争水平，估计每次点击费用 (CPC)，

　　然后将维度降为四个维度，即Xi∈(1, 2,...,m)为搜索效率，Zi∈(1, 2,...,m)为取值率，即公式如下： Step 4：使用基于域的弥散算法，对上述关键词进行聚类，具体子步骤如下： Step4.1：使用k初始化聚类-means 基于 ε 场的算法。步骤4.2：初始化各个场离散函数L(S2)start，根据如下判断条件从数据对象集D中选择k个初始聚类中心，具体计算过程如下：式中Nε为ε域中数据对象的个数，xih为ε域中数据对象对应的向量，yih为ε域中对应的聚类中心数据对象向量。

　　只有满足上式的判断条件，即聚类中心发生变化。步骤4.5：如果聚类中心发生变化，则进行步骤(2)，否则迭代结束，输出聚类结果。基于域分散的算法的具体结构流程如图所示图2. 步骤5：根据企业具体情况，综合关键词效率优化和价值率优化，选择合适的关键词优化策略，实现网站优化目标。关于域分散算法实现搜索引擎关键词优化，其伪代码过程输入：网站提取核心关键词，基于ε域初始化簇，初始化域分散函数L(S< @2)

　　关键词0@>

　　【技术保护点】

　　实现基于域分散算法的搜索引擎关键词优化，本专利技术涉及语义网络技术领域，具体涉及一种基于域分散算法的搜索引擎关键词优化，其特征在于即包括以下步骤： 第一步：根据企业业务确定核心关键词，利用搜索引擎采集相关关键词。这些关键词在搜索引擎中都有对应的数据项，比如国内的月搜索量、竞争程度和预估的每次点击费用（CPC）等。 Step 2：结合企业产品和市场分析，过滤上面搜索降维的相关关键词集；第 3 步：对于 关键词 筛选降维后设置，通过搜索引擎搜索关键词对应的页面，这里记录首页页数和总搜索页数，即每一个关键词从一个五维向量到四维。具体计算过程如下： 这里相关的个数 关键词 为 m，有以下几种

　　【技术特点总结】

　　关键词1@>基于域分散算法的搜索引擎关键词优化的实现，本发明涉及语义网络技术领域，具体涉及一种基于域分散算法的搜索引擎关键词优化，其特点是： ，包括以下步骤： 第一步：根据企业的业务确定核心关键词，利用搜索引擎采集相关关键词。这些关键词在搜索引擎中都有对应的数据项，比如该国的月搜索量、竞争程度和预估CPC等。 Step 2：结合企业产品和市场分析，筛选出相关的搜索降维的关键字集；第 3 步：在搜索引擎中搜索 关键词 筛选降维后设置关键词对应的页面，这里记录首页页数和总搜索页数，即每个关键词从五维向量降为四维。@>的个数为m，有如下矩阵： , , , 后面依次是第i个关键词对应的国家的月搜索量、竞争程度、估计的每次点击费用( CPC），首页页数，然后将搜索页总数缩减为四个维度，即搜索效率和价值率，即如下公式： Step 4：使用基于域的分散算法进行聚类上述关键词，及其具体子步骤如下： Step4.1：使用基于域的k-means算法初始化聚类 Step4.2：初始化各个域离散函数，根据以下判断条件从数据对象集D中选择k Initial cluster center step4.3 ：重新分配每个类关键词，根据概率函数p(i)选择聚类中心j；step4.4：根据判断函数的结果，重新计算每个簇的中心；step 4.5：如果簇的中心发生变化，则进行step(关键词7@>，否则迭代... 根据概率函数p(i)选择聚类中心j；step4.4：根据判断函数的结果，重新计算每个簇的中心；step 4.5：如果簇的中心发生变化，则进行step(关键词7@>，否则迭代... 根据概率函数p(i)选择聚类中心j；step4.4：根据判断函数的结果，重新计算每个簇的中心；step 4.5：如果簇的中心发生变化，则进行step(关键词7@>，否则迭代...

　　【专利技术性质】

　　技术研发人员：金平岩，

　　申请人（专利权）持有人：，

　　类型：发明

　　国家、省、市：四川，51

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