解决方案:SEO优化——如何实现网站快速排名？

　　解决方案:SEO优化——如何实现网站快速排名？

　　如何实现网站快速排名？

　　很多网站运营商都在为网站的排名失灵绞尽脑汁。今天，小编为大家奉上网站快速排行的干货。事实上，搜索引擎给网站一个高权重和一个好的排名，依赖于两个非常重要的关键点：网站的可信度和页面的评分。如何为网站积累学分？我如何获得 网站 页面的高分？是网站运营商值得深思的课题。

　　第一，差异化优化网站。

　　差异化优化网站基于学习分析peer竞争，满足peer网站没有满足的用户需求，peer满足用户需求，相比peer网站体验度更好。也就是说，满足用户大众化的需求是非常重要的。传统的优化渠道是网站三大标签的优化，而眼下起到决定性作用的标签是网站title（标题）。当然，还有一个效果更好的时效性热门渠道。有两种操作形式。一是创建一个特殊的页面，涵盖所有用户的热门需求，可以使用百度指数-需求图来实现；二是通过核心优势的生产，满足用户的大众化需求，

　　二是利用聚合标签进行引导。

　　搜索引擎以用户来到网站后在某些页面停留的时间长短作为判断网站页面得分的标准。产品页面和信息页面都可以设置聚合标签。如果用户来到网站，打开的第一个页面的内容反映了用户的显性需求，聚合标签推荐的页面一般可以设置为用户的隐性需求。因此，也需要借助一些方法、策略和工具来挖掘用户的隐性需求。这就是聚合标签的作用。毫无疑问，提高网站页面的评分需要聚合标签的优化和引导，让您的用户更好地满足用户体验，让您的网站页面更符合搜索引擎的规则。

　　第三，正确布局关键词。

　　小编所说的网站快速排名是基于一些基本的网站优化操作符合搜索引擎规则。网站快速排名的本质是关键词的排名，小编遇到的一些企业网站最多有两个问题：第一个是网站的定位偏差导致其在关键词的选择上无法控制用户的需求；其次是关键词的布局，这是很多企业运营网站关键词的核心，用户需求关键词在网站中只有屈指可数的页面布局>，总而言之，是因为关键词的密度不够导致排名失败。其实可以使用“站长工具”中的关键词密度查询工具 检查每个 网站关键词 的密度。关键词布局合理，密度低，作为目标词的锚文本内链，可以提升关键词的排名。

　　简而言之：网站SEO 是一个长期的操作。积累网站信用和页面分数需要一个过程和策略来快速提高网站的排名。不是不适合SEO新手，只要原地做网站其他基本的优化操作，再研究一下快速排序，就最好了，本末倒置。另外，在研究快速排名的时候，你需要经常问自己这样一个问题：为什么别人的网站排名可以排在你前面？带着这样的问题打造高价值的页面，才是一个研究快速排名的运营者应该做的。

　　解决方案:图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度！

　　前言

　　最近在做一个海量的图片检索项目，可以简单理解为“以图搜图”。该功能最先由搜索引擎普及，后来在电子商务领域变得非常实用。在做这个图片检索项目之前，笔者搜索了一些资料。既然项目接近尾声，我就在这里做一些简单的分享。本文首先介绍图像检索最基础的部分——使用Python检测图像相似度。

　　说到检测“某某”的相似度，相信很多人的第一个想法就是把要比较的东西构造成两个向量，然后用余弦相似度来比较两者的距离载体。这种方法被广泛使用。比如比较两个用户兴趣的相似度，比较两个文本之间的相似度。但是这种方法在比较图片的相似度时用的不多。原因我稍后再说。这里我再介绍另外两个概念——图像指纹和汉明距离。

　　图像指纹

　　图像指纹与人的指纹一样，都是身份的象征。简单来说，图像指纹就是一幅图像按照一定的哈希算法计算得到的一组二进制数。如下所示：

　　Python资源共享群：626017123

　　给定一张输入图像，我们可以使用哈希函数并根据图像的视觉外观计算其“图像哈希”值，相似的头像应该具有相似的哈希值。构建图像指纹的算法称为感知哈希算法。

　　汉明距离

　　通过上面对图像指纹的描述，我们知道可以利用感知哈希算法将图片转换成某种字符串，还有一种表示方法叫做汉明距离来比较字符串。以下定义摘自维基百科：

　　在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置不同字符的个数。换句话说，它是将一个字符串转换为另一个字符串需要替换的字符数。

　　汉明距离通常用来衡量两张图片之间的差异，汉明距离越小，相似度越高。汉明距离为0，说明两张图片完全一样。

　　感知哈希算法

　　常用的感知哈希算法有3种，即平均哈希算法（aHash）、感知哈希算法（pHash）和差值哈希算法（dHash）。关于这三种哈希算法的介绍和比较，很多博客都有写，很多库都支持直接计算哈希值，调用相关函数即可。这里不多说，推荐一篇文章文章:point_right：《图像相似度中的哈希算法》

　　代码可在微信公众号“01二进制”后台回复“图片相似度检测”获取

　　三种哈希算法的实现代码如下：

　　哈希表

　　破折号

　　phash

　　当然你也可以选择安装ImageHash库，然后调用相应的哈希函数来实现计算。

　　比较两张图片的相似度

　　所以看到这里，我们对于比较两张图片的相似度有了一个简单的想法，只要通过感知哈希算法得到图像的图像指纹，然后比较两个哈希值之间的汉明距离即可。.

　　详细步骤，阮一峰介绍了一个简单的图片搜索原理，可以分为以下几个步骤：

　　减小尺寸。将图像缩小到 8x8 大小，总共 64 个像素。这一步的作用是去掉图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，丢弃因大小比例不同而造成的图片差异。简化颜色。将缩小后的图像转换为 64 级灰度。也就是说，所有像素总共只有64种颜色。计算平均值。计算所有 64 个像素的灰度平均值。比较像素的灰度。将每个像素的灰度级与平均值进行比较。如果大于等于平均值​​，记为1；如果小于平均值，则记为0。计算哈希值。结合上一步的比对结果，组成一个64位的整数，就是这张图片的指纹。

　　这种方法对于查找完全相同的图片是有效的，但是搜索“相似图片”的效果很差，而且无法在本地搜索到，所以通常应用于“检测图片是否侵权”。现在像谷歌地图、百度地图，几乎都是用深度学习来进行相似度检索，下一篇文章会介绍。

　　为什么余弦相似度不适合检测图像相似度

　　最后讨论一下为什么不用余弦相似度来检测图片的相似度。我们一开始就说过，如果需要用余弦相似度来衡量相似度，首先需要构造两个向量。通常，我们会将图片转化为像素向量（根据像素点灰度值出现的频率）来计算两张图片的相似度。这个方法其实就是计算两张图片的直方图的相似度。然而，这只是保留了像素点的频率信息，丢失了像素点的位置信息。信息损失太大，只适用于部分场景。使用余弦相似度表示图片相似度的代码也可以通过回复“检测图片相似度”获取

　　总结

　　本文介绍的方法都是非深度学习方法来检测图像的相似度。虽然很容易理解，但每种方法都有局限性。虽然制作图像检索系统的第一步是比较图像的相似度，但现在大多采用深度学习的方法提取图像特征，然后进行比较，大大提高了准确率。后面会介绍如何通过深度学习提取图像特征来比较图片的相似度。