常用的方法:网站优化的常用方法（网站优化有哪些技巧）

　　常用的方法:网站优化的常用方法（网站优化有哪些技巧）

　　网站7 种简单的优化方法

　　您可能听说过搜索引擎优化 (SEO) 可以为您的 网站 带来各种好处。事实上，利用搜索引擎（例如百度）优化网站 绝对是增加网站 流量的最有效方法之一。

　　核心概念是，当您有更多的访问者时，您就有更好的机会提高转化率——然后，您的业务可以获得更多的实际增长。但是很多人害怕设置 SEO 的复杂性。事实上，SEO 可以完全根据个人需求创建简单或复杂的版本。

　　任何 网站 用户都可以轻松设置有效的 SEO。我们在下面描述的简单步骤可以提高您在搜索引擎上的 网站 排名。在南京seo公司浪之潮，我们积累了与多个行业客户的合作经验。如果您不知道如何进行 SEO 网站 并且缺乏聘请专业 SEO 机构的预算，请阅读这 7 个简单的 SEO 技巧。它们将使您的页面更快，排名更好，并为您的 网站 带来更多自然（和免费）流量。

　　提示 1：使用目标 关键词 创建新内容或优化旧的 文章

　　从百度等搜索引擎来看，网站中的文章是影响排名最重要的因素。每个搜索查询都收录一个搜索词或关键词，如果你的网站内容收录这些关键词，可以帮助百度将你的内容识别为相关，网站可以帮助搜索者获取他们想要的信息——这是百度搜索引擎优化的一个小指标。然后，谷歌会提高你的网络搜索结果的排名。

　　尽管可能很难考虑使用哪个 关键词，但仍有许多软件可以帮助您简化流程并允许您设置一系列 关键词 来增加流量。百度的关键词规划工具 (5118) 是一个非常有用的工具，使用搜索栏可以进一步简化流程——只需在此处找到百度的建议即可。

　　提示 2：确保您的内容具有可读性并为访问者提供价值

　　百度的算法一直奖励 网站 具有可读性的内容，为访问者提供某种形式的价值。如果你的页面有很多没有标题的长段落，它可能会让人们失去兴趣，访问者也不会从中获得阅读价值。

　　我们希望以清晰的标题来细分内容，并以新颖独特的角度编写内容。为了有效地做到这一点，在你写作的时候把自己放在潜在客户的角度，想想你所针对的关键词，以及他们是否能打动潜在客户的心——他们真正想知道的——而不是你主观上的想告诉他们。

　　提示 3：设置大量内部和外部链接

　　外部链接有助于提高排名。外部链接不仅包括添加更多来自不同 网站 的内容，还包括在传递内容时链接它们，当您的 网站 指向其他高权限 网站 外部链接时，有助于构建您的 网站可信度，对 SEO 执行至关重要。

　　另一方面，内部链接也是帮助用户通过您的 网站 找到其他内容的关键。拥有易于导航且结构良好的 网站 是优化良好的 网站 流程的基石。

　　技巧 4：在其他 网站 中设置反向链接

　　希望获得反向链接的最好方法是建立一个有价值的优质网站。一旦 网站 有一个好的*敏*感*词*，人们自然会想要分享它。

　　此外，还有其他几种方式可以让其他 网站 链接到您的 网站。您当然可以购买反向链接，但我们不建议这样做，因为其他 网站 可能与您的 网站 不太相关。通常长期验证是通过访客在与您的 网站 相关的其他 网站 上发帖，当您发布内容反馈时，网站 版主将链接到您的 网站 .

　　提示 5：确保所有 网站 技术都符合要求

　　我们不一定会注意到网站平日的大量后台工作。事实上，一些 网站 后端（例如：）确实需要用户对 SEO 有更深入的了解，而另一些则非常简单。以下是您需要注意的一些事项：

　　网址结构

　　重新检查损坏的重定向

　　提示 6：注意 网站 之外的元标题和元描述

　　您编写的内容不会完全显示在您的页面上。网页的两个重要但经常被低估的元素是元标题和元描述。

　　您的元标题和元描述应该很有吸引力，并简洁地指向页面的内容。在元标题中收录您的目标 关键词 非常重要，这样当人们在百度或其他搜索引擎上搜索内容时，他们会找到您的 网站 并登陆您的页面。还要使用元描述 - 我们应该组织上下文并将您的目标收录在其中 关键词。

　　下面是一个主页在搜索引擎结果页面上的外观示例。紫色文字是我们的元标题，下面的文字是我们的元描述。

　　立即学习：什么是元标记？他们对 SEO 有帮助吗？

　　技巧七：压缩分辨率提高网站浏览速度

　　与低分辨率的页面相比，高分辨率的页面加载速度相对较慢。访问者可能会失去耐心并在看到他们想要的内容之前离开您的 网站，从而导致转化率降低。

　　幸运的是，当我们了解网页的工作原理后，就很容易加快它们的浏览速度——压缩图像是最快、最有效的方法之一。使用 网站 之类的东西并将分辨率降低到您想要的水平，每个图像的目标大小约为 100-300KB。

　　总结

　　通过以上技巧，您将有效提高您的页面在百度首页的排名。如果您想了解更多关于 SEO 的信息，或者想从全面的 SEO 中受益，请随时联系浪智超。

　　网站如何优化？分享七个简单实用的小技巧

　　网站优化的方法有很多，但一定要用对的方法。网站如何优化是很多公司都担心的事情。今天给大家介绍七种简单实用的优化方法。

　　1.标题，关键词优化为重点：

　　在网站优化以及关键词优化的过程中，标题占分数的比例非常高。筛选出好的关键词，长尾关键词也可以适当做，更有利于增加网站的流量。

　　2.页眉底部布局：

　　对于搜索引擎，在头部和底部添加 关键词 可能是合适的。不要太在意关键词的密度。自然不会刻意叠放，密度不要超过8%。

　　3、外部链接每日更新：

　　外部链接可以为网站吸引一些流量，外部链接的数量和质量都会增加，搜索引擎蜘蛛对网站的抓取量也会增加。一旦网站的蜘蛛爬取次数增加，网站的收录量和关键词的排名都会有一定的提升。

　　建议在高权重平台发布外链，吸引优质蜘蛛，对网站更有帮助。

　　4、内容是网站优化的核心：

　　每天定时更新网站的内容，让蜘蛛在访问网站时有内容可抓取。尽量更新原创的内容，目前的搜索引擎对原创的内容容忍度很大。不过要注意的一点是，如果内容是原创，但很多人已经告诉过它，那么搜索引擎可能不会收录。这也是很多网站优化做不到的主要原因之一。

　　5.其实最后一部分应该是服务器和域名的选择：

　　尽量选择一个容易记住的域名，最好是公司名称的简短拼写。仍然有服务器可供选择。

　　6、优化整个网站：

　　不要以为首页对排名优化有好处，忽略其他页面就好。每个内容页面都必须有你要优化的关键词，尤其是相关的关键词。内容页面尽量不要采集，尤其是文章开头的100字不能和其他网站的页面一样。

　　7.分层网站目录结构：

　　分层的 网站 目录结构允许蜘蛛快速爬取 网站 的内容。如果目录结构乱七八糟，目录名不详，蜘蛛进入网站就像进入迷宫一样。网上有很多免费的源代码和cms。很多人通过这些渠道购买网站，其实源码有很多错误，网站里面的目录结构也比较乱。这对未来的 网站 优化非常不利。

　　核心方法:无基础知识的API方法建议

　　引文：黄乔、夏心、邢振昌、罗大卫、王新宇。2018. API方法推荐不用担心Task-API知识

　　差距。在 2018 年第 33 届 ACM/IEEE 自动化软件工程国际会议 (ASE '18) 上，2018 年 9 月 3 日至 7 日，法国蒙彼利埃。ACM，纽约，纽约，美国，12 页。

　　概括：

　　开发人员经常需要为他们的编程任务搜索合适的 API。尽管大多数库都有 API 参考文档，但由于编程任务的自然语言描述与 API 文档中的描述之间的词汇和知识差距，要找到合适的 API 并不容易。在这里，词汇鸿沟是指相同的语义可以用不同的词来表达，而知识鸿沟是指API文档主要描述API的功能和结构，但缺少其他类型的信息，如概念和目的等。通常是在任务描述中的关键信息。在本文中，我们提出了一种名为 BIKER（基于双信息源的知识推荐）的 API 推荐方法来解决这两个问题。为了弥合词汇鸿沟，BIKER 使用词嵌入技术来计算两个文本描述之间的相似度分数。受我们发现开发人员使用 Stack Overflow 信息和 API 文档来弥补知识差距的启发，BIKER 利用 Stack Overflow 信息为程序任务提取候选 API，并通过考虑查询与 Stack Overflow 信息和 API 的相似性来评估候选者。用于排名文档的 API。它还总结了每个 API 的附属信息（例如，API 描述、堆栈溢出信息中的代码示例），以帮助开发人员选择与其任务最相关的 API。与最先进的基线相比，我们对 413 个 API 相关问题的评估证实了 BIKER 在类级和方法级 API 推荐方面的有效性。

　　关键词

　　API 推荐、API 文档、堆栈溢出、词嵌入

　　Java SDK 等软件库中的应用程序编程接口 (API) 在现代软件开发中发挥着重要作用。在 API 的帮助下，开发人员可以更高效地完成他们的编程任务。但是，要熟悉大型库中的所有 API 并不容易。因此，开发人员通常需要查看 API 文档以了解如何使用不熟悉的 API 进行编程任务，假设他们已经知道要使用哪个 API，但只是不熟悉该 API。这种情况可以称为已知未知。然而，更实际的情况是，开发人员只需要编程任务，他们甚至不知道哪些 API 值得学习（例如，未知的未知数）。一个可能的解决方案是使用编程任务的自然语言描述作为查询，并使用信息检索（IR）方法来获取文档与查询相似的一些候选API。但是，由于查询和 API 文档之间的词汇差异，此解决方案可能无法正常工作。例如，给定查询How to initialize all values in an array to false?，描述array.fill最合适的Java API方法是“将指定的布尔值赋给指定的布尔值数组的每个元素”。它不收录任何重要的关键字，例如初始化或查询中的错误。描述 array.fill 的最合适的 Java API 方法是“将指定的布尔值分配给指定的布尔值数组的每个元素”。它不收录任何重要的关键字，例如初始化或查询中的错误。描述 array.fill 的最合适的 Java API 方法是“将指定的布尔值分配给指定的布尔值数组的每个元素”。它不收录任何重要的关键字，例如初始化或查询中的错误。

　　最近，已经提出了一种称为词嵌入的基于神经网络的方法来捕获语义上不同的词。它用一个低维向量来表示每个词，语义相似的词（例如，初始化和赋值，假和布尔）将在向量空间中接近。叶等人。利用词嵌入来弥合查询编程任务和 Java API 文档之间的词汇差距。然而，通过复制他们的研究，我们观察到以下两个主要问题。

　　第一个问题是他们只在课堂级别学习 API 建议。对于上面的查询示例，他们的方法建议只使用 Arrays 类，如果他们按照数组文档中的默认顺序逐个检查方法，开发人员仍然需要检查大约 50 个方法来定位 array.fill。尽管他们的方法可以应用于方法级推荐，但其有效性尚不清楚。

　　第二个问题是，即使他们的方法可以弥合词汇鸿沟，仍然很难找到相关的 API 来描述语义上与查询不同的单词。例如，给定一个查询，如何检查一个类是否存在？Ye 等人推荐的最相关的 Java API 方法。是 org.omg.CORBA.Object，其描述是检查该对象是否是实现给定接口的类的实例。，描述和查询之间的相似度得分为 0.669，因为两个句子具有语义相似的词（例如类和对象）或相同的词。但是，与查询真正相关的 API 是 java.lang.Class.forName ，其描述是返回与具有给定字符串名称的类关联的类对象。; 它与查询的相似度分数仅为 0。377，因为它的描述中没有收录类似check的词，不管它是否存在。但是，您可以使用 forName 检查该类是否存在。我们将任务描述和 API 文档之间的这种不匹配称为任务-API 知识差距，我们的观察也与之前的研究一致，即 API 文档主要描述 API 的功能和结构，但缺乏其他类型的信息（例如、概念或目的）。为了弥合这一任务-API 知识差距，我们对来自两家 IT 公司的开发人员进行了一项调查，以了解开发人员如何搜索 API 来解决编程任务，以及开发人员对自动化 API 推荐技术的期望。从 47 条回复中，我们发现开发者搜索 API 时，一个典型的信息搜索过程是浏览大量 Stack Overflow 问题，并根据讨论挑选出似乎有用的 API。因此，Stack Overflow 经常被用作编程任务和所需 API 之间的桥梁。这是有效的，因为讨论以任务为中心，并且可以用缺少的概念和用途来补充 API 文档。但是，关于使用哪个 API 的决定通常不仅仅基于 Stack Overflow 讨论，开发人员可以进一步检查 API 文档以确认 API 的相关性。此外，在已知的未知设置中，API 描述和代码示例等信息对于确定使用哪些 API 至关重要。Stack Overflow 通常用作编程任务和所需 API 之间的桥梁。这是有效的，因为讨论以任务为中心，并且可以用缺少的概念和用途来补充 API 文档。但是，关于使用哪个 API 的决定通常不仅仅基于 Stack Overflow 讨论，开发人员可以进一步检查 API 文档以确认 API 的相关性。此外，在已知的未知设置中，API 描述和代码示例等信息对于确定使用哪些 API 至关重要。Stack Overflow 通常用作编程任务和所需 API 之间的桥梁。这是有效的，因为讨论以任务为中心，并且可以用缺少的概念和用途来补充 API 文档。但是，关于使用哪个 API 的决定通常不仅仅基于 Stack Overflow 讨论，开发人员可以进一步检查 API 文档以确认 API 的相关性。此外，在已知的未知设置中，API 描述和代码示例等信息对于确定使用哪些 API 至关重要。开发人员可以进一步检查 API 文档以确认 API 的相关性。此外，在已知的未知设置中，API 描述和代码示例等信息对于确定使用哪些 API 至关重要。开发人员可以进一步检查 API 文档以确认 API 的相关性。此外，在已知的未知设置中，API 描述和代码示例等信息对于确定使用哪些 API 至关重要。

　　受此信息搜索过程的启发，我们提出了一种名为 BIKER（Bi-Information Source-Based Knowledge Recommendation）的自动方法，它利用 Stack Overflow 信息和 API 文档为编程任务推荐 API。为了弥合知识鸿沟，BIKER 检索前 k 个问题，以便它们在语义上与查询相似。由于这些问题和查询具有相似的目的，因此问题中提到的 API 也可能解决查询中的编程任务。这样，我们可以大大缩小候选 API 的搜索空间。为了将候选 API 在查询中的相关性排序，我们考虑了查询与提到候选 API 和候选 API 的官方描述的两个堆栈溢出信息的相似性。这样，我们可以从 API 设计者和用户的角度平衡 API 信息。为了弥合不同单词表达的语义相似文本之间的词汇差距，我们遵循 Ye 等人的技术。使用词嵌入计算相似度分数。除了推荐的 API，BIKER 还总结了 Stack Overflow 文章 中提供的官方 API 描述和代码片段等附属信息，以帮助开发人员更好地理解为什么推荐这些 API，他们可以更轻松地选择合适的 API。

　　图1 BIKER整体框架

　　BIKER的整体框架如图1所示，主要由三部分组成： 1. 构建特定领域语言模型进行相似度计算，根据堆栈溢出信息和API文档搜索相关API，汇总API附属信息。

　　为了衡量查询与堆栈溢出信息或 API 描述的相似性，我们需要构建特定领域的语言模型。我们首先通过提取 HTML 页面中 Stack Overflow 文章 的文本内容来构建文本语料库。我们删除 HTML 标记中收录的长代码片段，但保留自然语言语句中的短代码片段。我们使用 NLTK 包来标记句子。请注意，如果某人对特定语言或库的 API 感兴趣，他可能会使用带有该库（例如 Java）标记的堆栈溢出信息的子集。使用 Stack Overflow 语料库使用 word2vec 训练词嵌入模型。词嵌入模型是衡量词相似度的基本模型。然后我们构建单词IDF（逆文档频率）词汇表。一个词 IDF 表示收录该词的堆栈溢出消息数量的倒数。我们将语料库中的每个单词简化为其根形式（aka）。使用 NLTK 包 [10]。因此，具有相同词根形式的词具有相同的 IDF 值。一个词出现的帖子越多，它携带重要语义信息的可能性就越小，因此它的 IDF 就越低。我们使用 IDF 作为嵌入相似度的权重。最后，API 文档中的词将直接使用这个词嵌入模型和 IDF 词汇表，因为堆栈溢出信息的文本量比 API 文档大得多。一个词出现的帖子越多，它携带重要语义信息的可能性就越小，因此它的 IDF 就越低。我们使用 IDF 作为嵌入相似度的权重。最后，API 文档中的词将直接使用这个词嵌入模型和 IDF 词汇表，因为堆栈溢出信息的文本量比 API 文档大得多。一个词出现的帖子越多，它携带重要语义信息的可能性就越小，因此它的 IDF 就越低。我们使用 IDF 作为嵌入相似度的权重。最后，API 文档中的词将直接使用这个词嵌入模型和 IDF 词汇表，因为堆栈溢出信息的文本量比 API 文档大得多。

　　搜索相关 API 我们的 API 搜索组件分为三个步骤：检索与查询相似的 Stack Overflow 问题、检测堆栈溢出信息中的 API 实体、计算查询与堆栈溢出信息和 API 描述之间的相似度，以便进行比较带有查询的候选 API。按相关性排序。

　　BIKER在获得API推荐排行榜后，汇总列表中各个API的关联信息。这是因为我们的调查结果和对开发人员的采访表明，开发人员通常需要更多地检查 API 描述和 API 使用示例，以决定应该为他们的任务选择哪个 API。因此，BIKER总结的辅助信息考虑了三个方面：官方API描述、同类issue的标题、代码片段。

　　为了评估 BIKER，我们从那些正在寻找 API 来解决编程任务的问题中手动选择了 413 个问题，并根据他们接受的答案标记了这些问题的基本 API。对于类级推荐，我们使用 RACK [34] 发布的数据集丰富了我们的数据集，其中收录 150 个问题和相应的类级 API。请注意，RACK 仅支持类级别的推荐。对于类级推荐，BIKER 的平均倒数秩 (MRR) 和平均平均精度 (MAP) 分别为 0.692 和 0.659，这在 MRR 中至少高于 Ye 等人的方法和两个 state-of-最先进的 API 推荐方法 RACK 和 DeepAPI 比 MAP 高出 42% 和 57%。对于方法级推荐，BIKER 的 MRR 和 MAP 分别为 0.573 和 0.521，比 Ye 等人高 205% 和 241%。s 方法和 DeepAPI [21] 分别在 MRR 和 MAP 中。我们的评估还证实了 Stack Overflow 信息在 API 建议中的重要性，以及将 Stack Overflow 信息与 API 文档相结合的实用性。最后，我们进行了一项用户研究，将 28 名 Java 开发人员分成 4 组，使用不同的工具回答从 413 个问题中随机选择的 10 个与 API 方法相关的问题。平均而言，与其他三组（即使用完整版BIKER）相比，至少可以提高11%的正确回答率，并节省至少28%的回答时间。我们进行了一项用户研究，将 28 名 Java 开发人员分为 4 组，使用不同的工具回答从 413 个问题中随机选择的 10 个与 API 方法相关的问题。平均而言，与其他三组（即使用完整版BIKER）相比，至少可以提高11%的正确回答率，并节省至少28%的回答时间。我们进行了一项用户研究，将 28 名 Java 开发人员分为 4 组，使用不同的工具回答从 413 个问题中随机选择的 10 个与 API 方法相关的问题。平均而言，与其他三组（即使用完整版BIKER）相比，至少可以提高11%的正确回答率，并节省至少28%的回答时间。

　　本文的主要贡献是： 我们调查了开发人员的 API 搜索行为和期望，说明需要结合 Stack Overflow 信息和 API 文档来进行有效的 API 搜索。受调查结果的启发，我们建议 BIKER 推荐 API 方法，利用 Stack Overflow 信息来弥合任务-API 知识差距，并将 Stack Overflow 信息与 API 文档中的信息相结合，以衡量 API 相关性并帮助开发人员选择推荐的 API。我们的定量评估和用户研究都表明，与最先进的基线相比，BIKER 可以帮助开发人员更有效、更准确地为 Java 编程任务找到合适的 API。我们发布 BIKER' 我们的评估和用户研究中的源代码和数据集，以帮助其他研究人员复制和扩展我们的研究。谢谢

　　本文由2017级博士杨一林翻译转载。来自南京大学软件学院。