搜索引擎优化毕业论文的研究内容是如何以搜索为基础来设计引擎性能

　　搜索引擎优化毕业论文的研究内容是如何以搜索为基础来设计引擎性能

　　搜索引擎优化毕业论文的研究内容是如何以搜索为基础来设计引擎性能。本文从什么是技术可用性，到机器学习训练与搜索可用性设计的匹配性质以及搜索引擎优化的流程等方面，为我们进行机器学习训练与搜索引擎可用性设计提供具体而实际的方法，并且还提供了一些流程与关键技术。引言本文是开篇，首先介绍一下搜索引擎的理论知识，知道什么是搜索引擎，也就知道搜索引擎为什么要训练搜索的方法了。

　　按照搜索引擎的功能划分，它是对图像进行快速检索的一种新型的搜索模式，同时其检索设备也可以给出一些对图像信息识别，词频统计等功能。图片来源：-10-17-1-1.html当前的搜索引擎模型包括基于数据挖掘的模型，基于聚类的模型等，从而建立特征/关键词的网络关系，解决海量搜索内容间的匹配与搜索内容的寻找。

　　随着现代社会的信息爆炸式增长，伴随着信息被海量聚集，已经不具备搜索一页可以搜索多种信息的能力，特别是在没有线上服务可以访问海量网页信息的情况下。一般来说搜索关键词由关键词的wiki百科及实际生活经验得出，并用户单纯表达感受时会对一些明显的关键词、而对一些非常接近的词语会不敏感。相关的搜索内容也经常容易被忽略，如：“巴塞罗那竞赛”，但是搜索“barcelonafinal”时会关注“barcelona”这个词。

　　这些问题应该是现代搜索引擎所不能容忍的。首先，一个产品的搜索可用性与搜索正确匹配的重要性比较强的，当出现误匹配时就会影响使用体验。因此搜索的可用性要求搜索引擎可以减少与其它关键词的误匹配，并且对于整个搜索的结果的正确性，有着越高越好的敏感度，在寻找符合用户需求的内容时更具有说服力。这些都是搜索可用性设计的中心主题。

　　技术可用性是一个在搜索引擎引入机器学习训练过程中决定的。基于深度学习算法的系统设计手段如何在搜索引擎可用性中去运用机器学习训练的技术，直接决定了机器学习训练系统设计的最终方案。一、搜索引擎可用性的研究方法搜索结果的错误匹配问题指输入搜索结果返回的不是按条件筛选后所有的结果。比如我想买一包薯片，以排名第二的结果为例，我想找到第二段话的包装公司名称，但是搜索系统输入”薯片公司名称“时并不能搜索到，因为它并不是按照薯片的包装所对应的公司来展示搜索结果。

　　这就是搜索结果匹配错误。另外一个可能是输入了一些技术并无法正确获取对应的结果，比如数学单词”subgold“，用户点击后但是搜索结果中搜索”subgold“这个技术出现的结果条目匹配错误，”subgold“这个词本身不包含技术词，但是搜索结果不匹配。更有一些极。