解决办法:面对网站被百度降权不要慌，这四点帮你解决问题

　　解决办法:面对网站被百度降权不要慌，这四点帮你解决问题

　　网站 降级一定是所有 SEO 优化者的噩梦。面对网站降级，我们应该如何面对和分析问题？以下是小编总结的几点，希望对大家有所帮助。

　　1.是否存在作弊

　　当然，作弊行为包括普通购买链接、黑链接、群发垃圾链接等。这些行为都是搜索引擎禁止的作弊行为。比如你购买的链接中，链接中的网站大部分都被降权了，那么这个网站很有可能已经被百度发现为链接购买行为，而links it linked 很有可能会一起受到惩罚。

　　2.收录各大搜索引擎排名

　　每个搜索引擎都会有自己的一套排名规则，但搜索引擎也会有相同的规则。比如你是面向用户的，有很好的用户体验网站，你的排名就会很好。如果你的网站在所有搜索引擎都被降级了，那你的网站肯定是有大问题了，这些问题肯定不是一两天就能解决的，有可能你已经发现了，所以你必须及时发现这些问题并加以纠正。

　　3、检查服务器是否正常

　　服务器稳定性绝对是影响排名最重要的因素之一，收录很多网站经常因为服务器不稳定而被淘汰。这种不稳定主要体现在网站经常打不开，或者只能打开部分区域，或者打开速度很慢，尤其是百度，特别注重服务器的稳定性。这是我自己从近年来网站优化的“热血”教训中得出的结论。

　　服务器不稳定的地方，是无法访问的。网站十有八九会降级，而且需要很长时间才能回到以前的状态。

　　4. 查看网站日志

　　一般网站服务器都有每天的网站日志，里面收录了用户和搜索引擎的一些行为轨迹。从这些网站日志中，我们可以看到在降电前后的几天里，搜索引擎蜘蛛抓取了哪些页面。爬取页面返回的信息是什么？有问题吗？

　　网上有很多网站日志查看工具。相信大家都知道如何查看这个网站日志。

　　网站降级并不可怕，在我看来，还是锻炼自己，提升能力的最好方式。如果一个SEO优化师没有经历过从网站降级到恢复的过程，他就不是一个合格的优化师。

　　解决方案:一种能够自动采集分析的网络舆情检测系统

　　1、本发明属于网络舆情检测技术领域，涉及一种能够自动采集分析的网络舆情检测系统。

　　背景技术：

　　2、在互联网影响力越来越大的今天，社会各界越来越关注网络舆论。互联网是开放和匿名的。与传统的交流方式相比，人们更愿意在网络上表达自己的意见。网络舆论具有传播速度快、范围广的特点。随着网民数量的增加，网络舆论的影响力也越来越大。但是，由于我国现行的网络舆情管理法规并不完善，现实社会中缺乏有效的监督和监督。限制。所以，加强网络舆情预测预警，营造良好畅通的网络平台，对缓解社会矛盾、促进社会和谐具有重要意义。在影响网络舆情预测准确性的因素中，舆情指标数据量大是主要原因。一个重要原因。因此，如何有效地降低特征空间的维数，并很好地用于网络舆情预测，是一个重要而实际需要开展的课题。提升。如何有效地降低特征空间的维数，并很好地用于网络舆情预测，是一个重要而实际需要开展的课题。提升。如何有效地降低特征空间的维数，并很好地用于网络舆情预测，是一个重要而实际需要开展的课题。提升。

　　技术实现要素：

　　3、本发明的目的在于提供一种能够自动采集分析的网络舆情检测系统，以解决上述背景技术中存在的问题。

　　4、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

　　5、一种可自动采集分析的网络舆情检测系统，用于采集和网络热点舆情检测，该网络舆情检测系统包括：

　　6、数据采集层，通过数据采集单元采集主要热门网站的资源信息，方便舆情数据的分析处理层分析;

　　7、分析处理层，对采集接收到的舆情数据进行处理分析，为应用服务层提供数据支持；

　　8、应用服务层，通过对处理层处理后的舆情数据进行分析，判断当前网络舆情，预测接下来的舆情发展。

　　9、 上述可自动采集分析的网络舆情检测系统， 所述数据采集层包括数据采集单元、参数设置单元和数据分析单元，其中，各单元的作用如下：

　　10、数据采集单元：使用数据采集单元采集网络舆情数据，设置采集端口，数据采集单元将根据设置采集端口自动爬取；

　　11、参数设置单元：设置data采集单元的爬取参数，主要内容包括两个方面，爬取目标和存储单元，设置爬取黑名单和爬取白名单，data采集单元取数据来自白名单；

　　12、数据分析单元：采集端口会记录发布的资源信息，包括浏览量、转发次数、发布信息等，其中有很多重复的内容，通过数据分析分解每个数据内容的单元，去除重复的内容，保留有价值的信息，并对采集信息进行分类。

　　13、上述可自动采集分析的网络舆情检测系统，在参数采集单元中，设置爬取目标时，需要设置爬取过程、爬取效果等., 并根据实际需要设计爬取列表，只对白名单上的内容进行工作，可以减少不必要的链接，从而保证工作质量和效率。

　　14、上述可自动采集分析的网络舆情检测系统，其存储单元为一个主存储区和多个子存储区，多个白名单与子存储区一一对应, 子存储区中的数据经过处理后聚合到主存储区中。

　　15、上述可自动采集分析的网络舆情检测系统，其中，分析处理层包括舆情判断单元、舆情跟踪单元、舆情评价单元和舆情处理单元。报告单位，其中，

　　16、舆情判定单元，数据分析单元分析完成后，将分析后的舆情数据存储在主存储区，舆情判定单元从各个子存储区中提取数据，存储到相似或相近的舆论话题需要合并。并利用文本处理技术将每个主题中的句子、单词等组成一个计算域；

　　17、舆情追踪单元，随着时间的变化，每个舆情话题的矢量文本都在变化，舆情追踪单元用于追踪舆情导向，分析文本与话题的关系。话题不变时，将文中讨论的内容归类，有助于话题观点的分析和统计；

　　18. 舆情评价单元对向量文本中的话题倾向和观点进行判断，从句子、词、段等方面对观点内容进行分析。同时可以给文本内容赋予情感色彩，从而把握话题的舆论定位和贬义；

　　19.舆情报告单位通过前期数据采集和处理，可以获得更准确的分析结果。用户可以根据实际需要制作报表，针对每个话题的舆情情况设计预警值。当超过此值时，您可以自动发出警报。

　　20、应用服务层包括热点问题预测单元，应用服务层包括舆情预测单元，舆情预测单元的预测方法包括以下步骤：

　　21. 第一步：对聚合后得到的网络舆情数据进行标准化处理；

　　22、第2步：计算相关系数矩阵s，找到s对应的i个特征根，以及对应的特征向量；

　　23. 第三步：计算方差贡献率。当累计方差贡献率达到85%以上时，选取n个主成分t；

　　24. 第三步：将n个主成分数据输入马尔可夫模型，输出预测数据。

　　25、上述可自动采集分析的网络舆情检测系统中，数据分析单元的具体分析方法如下：将各白名单上的采集原创网页进行转换进入格式转换后的文本存储在子存储区，然后对网页信息的采集进行去重和去噪，然后从网页中提取文本信息，以及使用中文分词技术将文本中的采集字符串切分并转化为单独的词条，称为文本的特征项，最后利用概率模型等数学模型对特征项文档进行特征提取，形成文本向量集，为后期舆情分析过程中的排序、比较、计算等操作提供数据支持。

　　26、与现有技术相比，本发明的可自动采集分析的网络舆情检测系统的优点在于：

　　27. 通过分析主成分分析的映射原理和降维优势，在上述工作和现有网络舆情预测方法的基础上，通过主成分分析的网络舆情快速预测方法，利用主成分分析对降低网络舆情指数维度处理，在保留其大部分信息的基础上，降低预测的复杂度，从而缩短预测过程所需的时间。同时，该技术还可以将主成分分析方法与各种预测模型相结合，减少数据之间的相关性和冗余性，从而减少预测过程的时间消耗，提高预测速度，实现快速准确预测

　　舆情信息。

　　图纸说明

　　28、图1为本发明可自动采集分析的网络舆情检测系统结构*敏*感*词*。

　　29、图2为本发明可自动采集分析的网络舆情检测系统的流程结构*敏*感*词*。

　　详细方法

　　30、以下为本发明的具体实施例，并结合附图对本发明的技术方案作进一步说明，但本发明不限于这些实施例。

　　31、一种可自动采集分析的网络舆情检测系统，用于采集网络热点舆情检测，所述网络舆情检测系统包括：

　　32、数据采集层，通过数据采集单元采集主要流行网站的资源信息，方便分析处理层分析舆情数据;

　　33、分析处理层，对采集接收到的舆情数据进行处理分析，为应用服务层提供数据支持；

　　34、应用服务层，通过对处理层处理后的舆情数据进行分析，判断当前网络舆情，预测接下来的舆情发展。

　　35、如图1和图2所示，本发明是一种能够自动采集分析的网络舆情检测系统，数据采集层包括数据采集单元和参数设置单元和数据解析单元，其中各单元的功能如下：

　　36、数据采集单元：使用数据采集单元采集网络舆情数据，设置采集端口，数据采集单元将根据设置采集端口自动爬取；

　　37、参数设置单元：设置data采集单元的爬取参数，主要内容包括两个方面，爬取目标和存储单元，设置爬取黑名单和爬取白名单，data采集单元取数据来自白名单；

　　38、数据分析单元：采集端口会记录发布的资源信息，包括浏览量、转发次数、发布信息等，其中有很多重复的内容。通过数据分析单元，对每个数据内容进行分解，去除重复的内容，保留有价值的信息，并对采集信息进行分类。

　　39、如图1和图2所示，本发明是一种能够自动采集分析的网络舆情检测系统。在参数采集单元中，设置爬取目标时，需要设置爬取过程、爬取效果等，并根据实际需要设计爬取列表。只对白名单上的内容进行操作，可以减少不必要的环节，从而保证工作质量和效率。

　　40、如图1和图2所示，本发明是一种可自动采集分析的网络舆情检测系统，存储单元为主存储区和多个子存储区，多个白名单并且子存储区之间存在一一对应关系，子存储区内的数据被处理并聚合到主存储区中。

　　41、如图1和图2所示，本发明是一种可自动采集分析的网络舆情检测系统，分析处理层包括舆情判断单元、舆情跟踪单元、民意评价单位和民意报告单位，在，

　　42、舆情判定单元在数据分析单元分析完成后，将分析后的舆情数据存储在主存储区，舆情判定单元从各子存储区中提取数据，存储至需要合并相似或相近的舆情话题，并利用文本处理技术将每个话题中的句子、词等组成一个计算域；

　　43. 舆情追踪单元，随着时间的变化，每个舆情话题的向量文本都在变化，通过

　　舆情跟踪单元跟踪舆情走向，分析文本与话题的关系，在话题没有变化的情况下，将文本中讨论的内容分类，有助于分析和统计话题浏览量；

　　44、舆情评价单元对向量文本中的话题倾向和观点进行判断，从句子、词、段等方面对观点内容进行分析，同时可以给出给文字内容增添情感色彩，从而把握话题的舆论位置和贬义；

　　45.舆情报告单位通过前期的数据采集和处理，可以获得更加准确的分析结果。用户可以根据实际需要制作报表，针对每个话题的舆情情况设计预警值。当超过此值时，您可以自动发出警报。

　　46.如图1和图2所示，本发明是一种能够自动采集分析的网络舆情检测系统，应用服务层包括热点预测单元，应用服务层包括舆情预测单元，舆情预测单元的预测方法有以下步骤：

　　47、第一步：对聚合后得到的网络舆情数据进行标准化处理；

　　48、第二步：计算相关系数矩阵s，找到s对应的i个特征根，以及对应的特征向量；

　　49. 第三步：计算方差贡献率。当累计方差贡献率达到85%以上时，选取n个主成分t；

　　50. 第三步：将n个主成分数据输入马尔可夫模型，输出预测数据。

　　51、如图1和图2所示，本发明是一种能够自动采集分析的网络舆情检测系统，数据分析单元的具体分析方法如下：采集来自每个白名单>将原创网页转成格式化文本存入子存储区，然后对网页信息进行采集去重去噪，提取文本信息从网页中，将 采集 的文本字符串切割并转换成单独的条目，这些条目称为文本的特征项，最后使用概率模型和其他数学模型特征项文档来执行特征提取形成文本向量集，在后期的舆情分析、排序、比较、计算运算提供数据支持。

　　52、本说明书中未详述的内容，属于本领域技术人员公知的现有技术。此处描述的具体实施例仅用于说明本发明的精神。本发明所属领域的技术人员可以对所描述的具体实施例进行各种修改、补充或采用类似的方法代替，但不脱离本发明的精神或超出所附权利要求的定义理赔范围。