解决方案:seo诊断方案以及执行方案应从哪几方面分析

　　解决方案:seo诊断方案以及执行方案应从哪几方面分析

　　

　　SEO诊断计划和实施计划应该从哪些方面来分析。首先说一下SEO诊断方案的编写。认为主要从以下几个方面进行： 对于已成立的网站，warsion我个人认为主要有以下几个方面：1、确定后在SEO之前进行分析和诊断网站目标关键词，分析关键词、百度指数、长尾覆盖率关键词的竞争程度。这一步分析有利于后期分析网站SEO有利于提高关键词优化空间2、分析网站服务器IP是否独立，速度和安全，是否被降级（site:, 收录），友好链接的质量，

　　

　　做SEO的心态很重要。要专心、细心、细心、耐心、有信心。结合这些，我相信 SEO 应该只是时间问题。二、对于已有的网站，warsion认为在进行SEO时要注意以下几点： 1、前提——根据SEO诊断方案确定网站服务器首先考虑是否需要Replace，是否重定向301域名，是否需要静态生成网站。2、第一阶段--根据SEO诊断方案，更改网站内部优化细节，注意不要一次大面积更改网站标题，小心被百度屏蔽。3、第二阶段：做适量的外部链接更新网站修改后的快照。4、第三阶段：网站更新，长尾关键词，相关关键词，网站内部链接，URL提交，网站地图提交，更新的文章页面地址的提交和外链的发布是同时进行的。5、第四阶段：友情链接交换6、第五阶段：发布优质外链，注意数量和相关性，外链的稳定性。三、四、战争的第五阶段实际上可以同时进行。另外，我们要时刻关注百度对我们网站的回复以及我们网站的内部优化和外链发帖，以及百度算法的变化等。对于尚未建立的网站，SEO实现需要考虑网站cms的选择，网站的设计@> 结构和域名除了上面的考虑。选择，简而言之，一切都是为了关键词优化。

　　行业解决方案:人工智能的两种最基本搜索算法

　　您所做的一切都始于搜索！人工智能可以解决这些日常问题。让我们了解一下 BFS、DFS 等...

　　纵观历史，人类一直在寻找事物。搜索成就了今天的我们。在古代，觅食者经常寻找生活必需品。他们创建了一些工具来简化搜索过程。人脑也在这个过程中进化。现在，它可以创建该区域的思维导图，觅食者可以将该区域映射到自己的脑海中，并更有效地进行搜索。即使在现代，我们也基本上使用与以前相同的策略。但是现在，我们有了更先进的工具，我们的思维也有了更多的发展。我们使用地图来寻找方法，而像谷歌地图这样的工具是我们如何发展自己以更有效地搜索的最好例子。

　　我们在搜索领域取得的最重大进步是由于技术的变化。在计算机科学中，我们称这个术语为算法。随着大脑的启动，我们会创建更复杂、更高效的算法。我们开发了这些解决方案来解决更复杂的问题。算法可以让我们的生活更简单，让我们更有效率。搜索算法是所有人类工作的基础，从日常任务到创造世界级的人工智能。在这篇博客中，我们将介绍两种最基本的搜索算法，它们将为我们理解更复杂的算法奠定基础。

　　不要让这个解释变得平淡无奇。我们将通过一个现实生活 (LoL) 的示例来了解搜索本身的演变。好的（？）

　　所以显然我有一个女朋友丽莎（至少在我的想象中）。她对她使用的一切都很聪明，而且非常挑剔。前几天，她的口红在某个地方掉了。这是她最喜欢的阴影。就像我说的她很挑剔，她不会选择其他色调或任何其他品牌。但问题是口红是如此罕见和吓坏了。现在，她打算买新的。我们附近的商店非常宽敞；如果他们没有，他们会把她带到其他商店。她可以通过多种方式开始搜索，让我们一一了解。

　　广度优先搜索 (BFS)

　　> 图 1. BFS 中的第 1 步

　　丽莎是一个有组织的女孩。另外，知道她家附近的一些美容店。她在纸上列出了他们的名字。假设有一些A店，B店，C店，她会在列表中输入店名，从上到下依次访问A店，从A店开始。！, A 店没有那种阴影，但他们建议她在其他商店购买。她将名称列为 Shop D 和 ShopE。她会跟着。下一站，B店。他们没有再买，但他们建议她去另一家店。她也列出了它们，在 F 商店和 G 商店。接下来，在C店。现在她去了C店。他们也没有，但他们无法向她推荐任何商店。最后，Lisa 的清单如下所示。

　　> 图 2. BFS 中的第 2 步

　　接下来，她会去A店老板建议的D店，如果他们不去，他们也会建议她去其他店。她将这些商店添加到列表中，并继续按顺序逐店访问，直到找到那该死的口红。她成功了。她是在G店老板推荐的店里找到的。那是J的店。让我们画一张她去过的所有这些商店的地图。两家商店之间的联系表明该特定商店是由另一家商店推荐的。在形式上，我们称这张地图为“图”，在本例中为“树”。

　　

　　> fig 3. BFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）

　　这并不容易，但她得到了她最喜欢的口红。可以观察到，Lisa 依次去了同一个店主推荐的店铺。我们将这种方法称为广度优先搜索 (BFS) 算法，因为我们首先搜索以前已知的所有可用选项并添加新选项以供以后使用。但这种方法的问题在于它会产生冗余。查看商店 K，可以同时从商店 F 和商店 G 到达商店。还有她两次去商店的时间（考虑是一个哑巴）。BFS 有这个规则，通过访问来访问所有节点。您是否已经访问过它们并不重要。

　　深度优先搜索 (DFS)

　　在我们之前的方法中，Lisa 必须走进 10 家商店才能拿到口红。让我们看看我们是否可以让 Lisa 的搜索更有效率。让我们尝试另一种方法。这一次，Lisa 将以不同于以往的方式列出建议的商店。这一次，当她从商店收到建议时，她会将其添加到列表的顶部。初始列表将有 3 家商店，与 BFS 相同。逛完A店，她的清单是这样的。

　　> 图 4. DFS 中的第 1 步

　　她将标记已访问过的商店。她将遵循相同的自上而下的方法。所以她的下一站将是D店。她将在顶部添加 D 商店和 E 商店。D店的老板让她去我的店。她去了那里，但找不到润唇膏，我老板的商店没有告诉她任何其他商店。Lisa 访问了商店 E 上方的所有商店。现在她的列表如下所示。

　　> 图 5. DFS 中的第 2 步

　　回到商店 A 的建议的过程正式称为回溯。商店 E 的老板会告诉她去商店 J（添加在列表顶部）和宾果游戏！她找到了她最喜欢的口红。

　　让我们再次放置图表。

　　

　　> fig 6. DFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）

　　丽莎没有去同层的商店，而是深入搜索树。我们称这种方法为深度优先搜索算法。从图中可以看出，Lisa 只需要访问 5 家商店，这比我们的 BFS 方法要少得多。因此，可以说我们的 DFS 方法优于 BFS。此外，如果她打算通过商店 F 访问商店 K，她将不会通过商店 G 访问它。因为她已经标记了它。因此，使用这种方法，她不会多次访问同一家商店。

　　堆栈和队列

　　让我们关注丽莎的名单。仅仅通过改变输入新条目的方式，她就大大提高了她的搜索范围。我们称这个列表为数据结构。数据结构是一种将数据存储在计算机内存中某处的方法。在 Lisa 的案例中，她将其存储在纸上。但是，这种数据存储对于 BFS 和 DFS 是不同的。

　　在 BFS 中，她在列表末尾添加新元素，并以自上而下的方式跟随列表。她的列表中新添加的存储将在前一个列表之后被访问（即先进先出（FIFO））。我们称这种数据结构为队列。它的工作方式与我们在机场排队的方式相同。第一个客户首先得到服务。在队列中，从后面添加新元素，从前面移除旧元素，这正是 Lisa 在 BFS 中所做的。

　　在 DFS 中，Lisa 在列表顶部添加了一个新元素。她没有改变自上而下的顺序。在这种方法中，较新的元素首先访问较旧的元素，这是后进先出 (LIFO)。我们称这种数据结构为栈。在堆栈中，元素从一端开始添加，然后从同一端移除，在 Lisa 的情况下，这是她列表的顶部，她添加新商店并按顺序访问它们。

　　综上所述

　　DFS 是比 BFS 更好的算法，原因有两个。

　　· 它不会在数据结构中创建冗余，因此不会访问已访问过的同一节点。

　　它在计算上比 BFS 更容易和更有效。

　　虽然，这两种算法都有一些问题。如果我们有一个收录数千个节点（存储）的更大地图，这些算法无法有效地找到目标节点。看 DFS 图，如果我们以车间 L 为目标节点，DFS 的性能不会比 BFS 好多少。虽然 BFS 在搜索所有节点方面存在问题，但 DFS 可能会在错误的方向上浪费时间搜索。

　　为了解决这些问题，我们有更好的算法，比如 AI 系统中实际使用的启发式算法。但那是另一天的博客。