《这就是黑帽seo搜索引擎优化：核心技术详解》

　　《这就是黑帽seo搜索引擎优化：核心技术详解》

　　《这就是黑帽seo搜索引擎优化：核心技术详解》适合所有对黑帽seo搜索引擎优化技术感兴趣的人，特别适合相关领域的同学，对黑帽seo的核心技术感兴趣hat seo搜索引擎优化技术人员，从事黑帽seo搜索引擎优化的相关人员以及中小网站站长等更有参考价值。黑帽seo搜索引擎优化作为互联网发展中至关重要的应用，已经成为互联网各个领域的制高点，其重要性不言而喻。黑帽seo搜索引擎优化领域也是互联网应用中少有的以核心技术为命脉的领域。黑帽seo搜索引擎优化的各个子系统是如何设计的？这成为广大技术人员和黑帽seo搜索引擎优化优化者关注的内容。 《这就是黑帽SEO搜索引擎优化：核心技术详解》的特点是内容新颖、全面、通俗易懂。对实际（黑帽seo）搜索引擎优化所涉及的各种核心技术进行了全面详细的介绍。除了以网络爬虫、索引系统、排名系统、链接分析和用户分析为核心的搜索系统外，还包括网页反作弊、缓存管理、网页去重技术等必须注意的技术。以实战黑帽seo搜索引擎优化，同时用相当篇幅讲解云计算和云存储的核心技术原理。此外，本书还密切关注黑帽seo搜索引擎优化的前沿技术：谷歌的*敏*感*词*系统和Megastore等新的云计算技术、百度的暗网爬虫技术阿拉丁计划、内容农场作弊、机器学习排序等。

　　相关章节详细讲解了很多新技术，同时对社交搜索、实时搜索、上下文搜索等黑帽seo搜索引擎优化的未来发展方向给出了技术展望。为了加深读者的理解，书中引入了大量生动的图片来讲解算法的原理。相信读者会发现，原来黑帽seo搜索引擎优化的核心技术，比原先想象的要容易理解得多。目录 第一章 黑帽 seo 搜索引擎优化及其技术架构1.1 黑帽 seo 为什么搜索引擎优化很重要1.1.1 互联网的发展1.1.2 商业黑的发展帽子seo1.1.3 黑帽seo搜索引擎优化的重要地位1.2 黑帽seo搜索引擎优化技术的历史1.2.1 史前时代：目录的产生1.2.2 第一代：文本检索的一代1.2.3 第二代：链接分析的一代1.2.4 第三代：用户中心的一代1.3 3 黑帽seo 搜索引擎优化目标1.4 黑帽seo 3 搜索引擎优化核心问题1.4.1 3 核心问题1.4.2 与技术发展的关系1.5 黑帽seo 搜索引擎优化技术架构第2章Web爬虫2.1通用爬虫框架@k3 0@2 优秀爬虫的特点2.3 爬虫质量的评价标准2.4 抓取策略2.4.1 宽度优先遍历策略（Breath First）2.4.2 Partial PageRank 策略（Partial PageRank)2.4.3 OCIP策略（在线页面重要性计算）2.4.4 黑帽seo视频教程/forum-2-1.html2.5 网页更新策略2.5.1 历史参考策略2.5.2 用户体验策略2.5.3 集群采样策略2.6 暗网爬取（Deep Web Crawling）2.6.1 查询组合问题2.6.2文本框填写问题2.7分布式爬虫2.7.1主从分布式爬虫（Master-Slave）2.7.2点对点本章小结​​本章参考第三章黑帽seo搜索引擎优化索引3.1索引基础3.1.1 Word-Document Matrix3.1.2 down 行索引的基本概念3.1.3 倒排的简单例子索引3.2 词典3.2.1 散列pl us链表3.2.2树结构3.3倒排列表（Posting List）3.4索引3.4.1 两遍文档遍历方法（2-Pass In-Memory Inversion）3.4.2 Sort-based Inversion 3.4.3 Merge-based Inversion 3.5 动态索引3.6 索引更新策略3.6.1 Complete Re-Build 3.6.2 重新合并策略（Re-Merge）3.6.3 In-Place 更新策略（In-Place）3.6.4 混合策略（Hybrid）3.7 查询处理3.7.1 一次一个文档（一次一个文档）3.7.2 一次一个词3.7.3 跳过指针3.8 多字段索引3.8.1 多-index 3.8.2 倒排列表3.8.3 范围列表3.9 短语查询3.9.1 位置索引3.9.2 下一个词索引3.9. 3 Phrase Index 3.9.4 Hybrid method 3.10 Parallel Indexing 3.10.​​ 1 Document Partitioning 3.10.​​2 Term Partitioning 3.10.​​3 两者的比较方案 本章小结 本章参考第 4 章 I ndex 压缩4.1字典压缩4.2 倒列表压缩算法4.2.1 评价索引压缩算法的索引4.2.2 一元编码和二进制编码4.2.3 Elias Gamma 算法和Elias Delta 算法4.2.4 Golomb 算法和Rice 算法4.2.5 变长字节算法（Variable Byte）4.2.6 SimpleX 系列算法4.2.7 PForDelta 算法4. 3 DocID 重新排序 4.4 静态索引修剪 4.4.1 以词为中心的索引裁剪 4.4.2 以文档为中心的索引裁剪 本章小结 本章参考/forum-2-1.html 第五章检索模型和搜索排序5.1 布尔模型5.2 向量空间模型5.2.1 文档说明5.2.2 相似度计算5.2.3 Feature权重计算5.3 概率检索模型5.3.1 概率排序原理5.3.2 二元独立模型（Binary Independent Model）5.3.3 BM25 模型5. 3.4 BM25F 模型 5.4 语言模型方法 5.5 机器学习排序（Learning to Rank） 5.5.1 机器学习排序的基本思想 5.5.2 PointWise Approach 5.5.3 PairWise Approach 5.5.4 ListWise Approach 5.6 检索质量评估标准5.6.1 准确率和召回率5.6.2 P@10 指标5.6.3 MAP指标(Mean Average Precision) 本章小结 本章参考文献 第六章 链接分析 6.1 网页图 6.2 两个概念模型和算法的关系6.2.1随机冲浪模型6.2.2 子集传播模型6.2.3 链接分析算法之间的关系6.3 PageRank Algorithm6.3.1 从传入链接数到PageRank 6.3.2 PageRank计算6.3.3 Link Sink and Teleporting 6.4 HITS算法（Hypertext Induced Topic Selection）6.4.1 Hub页面和Authority页面6.4.2相互增强关系@k 66@4.3 HITS算法6.4.4 HITS算法问题6.4.5 HITS算法与PageRank算法对比6.5 SALSA算法6.5.1 确定计算对象集6.5.2 链接关系传播6.5.3 权威权重计算6.6 Subject-sensitive PageRank（Topic Sensitive PageRank）6.6.1 Subject Sensitive PageRank和PageRank的区别6. 6.2 Subject Sensitive PageRank 计算过程 6.6.3 使用 Topic Sensitive PageRank 构建个性化搜索 6.7Hilltop 算法 6.7.1 Hilltop 算法的一些基本定义 6.7.2 Hilltop算法6.8 其他改进算法6.8.1 智能冲浪模型6.8.2 偏移行走模型（Biased Surfer Model）6.8.3 PHITS 算法（HITS 的概率类比）6.8.4 BFS算法（Backward Forward Step）本章总结本章参考文献第7章云存储和云计算7.1概述云存储和云计算7.1.1 基本假设7.1.2 理论基础7.1.3 数据模型7.1.4 基本问题7.1.5 Google云存储和云计算架构7.2谷歌文件系统（GFS）7.2.1 GFS设计原则7.2.2GFS整体架构7.2.3GFS主控服务器7.2. 4系统交互行为7.3Chubby Lock service7.4BigTable7.4.1BigTable数据模型7.4.2BigTable整体结构7.4.3BigTable管理数据7.4.4Master Server（Master Server)7.4.5 分表Server（平板服务器）7.5Megastore System7.5.1 实体组切分7.5.2Data model7.5.3Data读、写和backup7.6Map/Reduce 云计算模型7.6.1calculation model7.6.2 整体逻辑流程7.6.3application examples7. 7 Caffeine System--Percolator7.7.1 交易支持7.7.2 观察/通知架构7.8Pregel 图计算模型7.9Dynomo 云存储系统7.9.1 数据分区算法7.9.2 数据备份（复制）7.9.3 数据读写7.9.4 数据版本控制7.10PNUTS云存储系统7.10.​​1 PNUTS整体架构7.10.​​2存储单元7.10.3分表控制器和数据路由器7.10.​​4 雅虎消息代理7.10.​​5 数据一致性7.11HayStack 存储系统7.11.1 HayStack 整体架构7.11.2 目录服务7.11. 3 HayStack Cache7.11.4 HayStack存储系统本章小结本章参考第8章Web反作弊8.1Content Cheating8.1.1 常见的内容作弊方法8.1.2内容农场（Content Farm）8.2 链接欺骗8.3 页面隐藏欺骗8.4 网页2.0 作弊方法8.5 反作弊 技术的总体思路8.5.1 信任通信模型8.5.2 不信任通信模型8.5.3 异常l 检测模型8.6 通用链接防作弊方法8.6. 1 TrustRank 算法8.6.2 BadRank 算法8.6.3 SpamRank8.7 专用链接防作弊技术8.7.1 识别链接 farm8.7.2 识别谷歌轰炸8.8 识别内容欺骗8.9 反隐藏欺骗8.9.1 识别页面隐藏8.9. 2 识别网页重定向8.10 黑帽seo 搜索引擎优化反作弊综合框架 本章小结 本章参考资料 第九章 用户查询意图分析9.1 搜索行为及其意图9.1.1 用户搜索行为9.1.2 用户搜索意图分类9.2搜索日志挖掘9.2.1 查询会话9.2.2 点击图9.2.3 查询图9.3相关搜索9.3.1 基于查询会话的方法9.3.2 基于点击地图的方法9.4查询纠错9.4.1 编辑距离（Edit Dis tance)9.4.2 噪声通道模型(Noise Channel Model) 本章小结 本章参考资料 第十章 网页去重 10.​​1 一般去重算法框架 10.​​2Shingling 算法 10.​​3I - 匹配算法 10.​​4SimHash 算法 10.​​4.1 文档指纹计算 10.​​4.2 相似文档搜索 10.​​5 SpotSig 算法 10.​​5.1 特征提取 10.​​5.2 类似文档找本章总结本章参考第11章黑帽seo搜索引擎优化缓存机制11.1黑帽seo搜索引擎优化缓存系统架构11.2缓存对象11.3 缓存结构 11.4 缓存淘汰策略（Evict Policy） 11.4.1 动态策略 11.4.2 混合策略 11.5 缓存更新策略（Refresh Policy） 总结本章参考本章第12章黑帽seo搜索引擎优化发展趋势12.1个性化海rch 12.2 社交搜索 12.3 实时搜索 12.4 移动搜索 12. 5 位置感知搜索 12.6 跨语言搜索 12.7 多媒体搜索 1 2.8 语境搜索互联网产品种类繁多，以产品为导向，以营销为导向，以技术为导向，但技术娴熟，互联网产品占比较小。

　　黑帽seo搜索引擎优化是目前互联网产品中技术含量最高的产品，如果不是唯一的，至少也是其中之一。经过十多年的发展，黑帽seo搜索引擎优化已经成为互联网的重要门户之一。 Twitter联合创始人埃文威廉姆斯提出“域名理论”：令人难忘的域名不再重要，因为人们会通过搜索进入网站。黑帽seo搜索引擎优化排名对于中小网站流量非常重要。了解黑帽seo搜索引擎优化简单界面背后的技术原理，其实对很多人来说都是非常重要的。为什么会有这本书？写黑帽seo搜索引擎优化技术书的初衷，诞生于两年前。当时的场景是培训团队成员搜索技术，但我搜索了相关书籍，但没有发现非常合适。搜索技术入门书。当时市场上的书要么是信息检索理论的专着，理论性太强，不容易理解，真正讲黑帽seo搜索引擎优化技术的章节也不多；或者是Lucene代码分析之类的太实用的书，对于像黑帽seo搜索引擎优化这样充满算法的应用来说，直接分析开源系统代码并不是一种非常高效的学习方式。于是诞生了写一本通俗易懂，适合没有相关技术背景的人，更全面，融合最新技术的黑帽seo搜索引擎优化书籍。但一年前开始写作。 .

　　在写这本书之前，我为自己设定了一些目标。首先，内容要全面，即全面涵盖黑帽seo搜索引擎优化相关技术的主要方面。不仅要收录倒排索引、检索模型、爬虫等常见内容，还要详细讲解链接分析、网页反作弊、用户搜索意图分析、云存储和网页重复数据删除，甚至黑帽seo搜索引擎优化缓存。这些都是完整的黑帽 seo 搜索引擎优化的有机组成部分，但详细介绍其原理的书籍并不多。我希望能够尽可能全面。第二个目标很容易理解。我希望没有任何相关技术背景的人可以从阅读本书中学到一些东西，最好让不懂技术的学生粗略理解。这个目标看似简单，但实际上实现起来并不容易。我不敢说这本书达到了这个目标，但我已经尽力了。具体措施包括以下三个方面。一是尽量减少数学公式出现的次数，除非公式没有列出。尽管数学公式具有简单之美，但大多数人实际上对数学符号存在恐惧和回避。多年前我也有类似的心理，所以尽可能不要使用数学公式。一是尽量多举例，特别是在一些比较难理解的地方。需要举例来加深理解。还有更多的绘图。就我个人的经验而言，虽然算法或技术很抽象，但如果你深入理解原理，把复杂的东西化简，绝对可以把算法变成一幅生动的图画。

　　如果您无法在脑海中形成算法的直观图形表示，则说明您对其原理没有透彻的了解。这是我判断自己是否对算法有深刻理解的私人标准。鉴于此，本书在讲解算法的地方，使用了大量的算法原理图。全书收录300多幅算法原理解释图。相信这对读者深入理解算法会有很大帮助。第三个目标是强调新现象和新技术，如谷歌的caffeine系统和Megastore等云存储系统、Pregel云图计算模型、暗网爬取技术、Web2.0网络作弊、机器学习排序、上下文搜索、社交搜索等在相关章节中有说明。第四个目标是强调原则，而不是停留在技术细节上。对于新手来说，一个容易解决的问题是他们喜欢挖掘细节，只见树木不见森林，懂一个公式却不懂背后的基本思想和出发点。我接触过很多技术人员，我七八就有这个特点。有一个问题“道家哪个好？” “道”是什么？什么是“*敏*感*词*”？比如《孙子兵法》就是道，《三十六计》就是战术。 “道”是宏观的、有原则的、恒久不变的基本原则，“技术”是指建立在基本原则之上、变化多端的具体方法和措施。技术也是如此。算法本身的细节就是“技巧”，算法所体现的基本思想就是“道”。知“道”、学“技”，虽然两者不能偏，但如果要选择优先级，毫无疑问我会先选择“道”再选择“术”。

　　以上四点是写书之前设定的目标。现在写完了，可能很多地方都达不到当初的期待，但是我会努力的。写书的过程很辛苦，至少比我想象的要难。因为工作忙，每天只能早起，加上周末和节假日。书中可能有这样的缺点，但我可以说我是真诚地写这本书的。这本书是给谁的？如果您是以下人士之一，那么本书适合您。 1.对黑帽seo搜索引擎优化核心算法感兴趣的技术人员黑帽seo搜索引擎优化的整体框架是什么？收录哪些核心技术？网络爬虫的基本结构是什么？常见的爬取策略有哪些？什么是暗网爬行？如何构建分布式爬虫？百度的阿拉丁计划是什么？什么是倒排索引？如何对倒排索引进行数据压缩？黑帽 seo 搜索引擎优化如何对搜索结果进行排序？什么是向量空间模型？什么是概率模型？什么是BM25型号？什么是机器学习排序？它们之间有什么相同点和不同点？ PageRank和HITS算法有什么关系？有哪些相同点和不同点？什么是 SALSA 算法？什么是山顶算法？各种链接分析算法之间的关系是什么？如何识别搜索用户的真实搜索意图？用户可以搜索多少个类别？什么是点击图表？什么是查询会话？如何进行相关搜索？为什么我们需要去重复网页？如何去重复网页？哪种算法效果更好？黑帽seo搜索引擎优化缓存有多少级？核心战略是什么？什么是上下文搜索？什么是社交搜索？什么是实时搜索？黑帽seo搜索引擎优化的发展趋势是什么？如果你对三个以上的问题感兴趣，那么这本书就是为你而写的。

　　2.对云计算和云存储感兴趣的技术人员。 CAP的原理是什么？ ACID的原理是什么？它们之间有什么相同点和不同点？谷歌整个云计算框架都收录哪些技术？ Hadoop系列和谷歌的云计算框架有什么关系？ Google 的三驾马车 GFS、BigTable 和 MapReduce 是什么意思？有什么关系？谷歌*敏*感*词*系统的基本原理是什么？ Google 的 Pregel 计算模型和 MapReduce 计算模型有什么区别？谷歌的Megastore云存储系统和BigTable是什么关系？亚马逊的Dynamo系统是什么？雅虎的PNUTS系统是什么？ Facebook 的 Haystack 存储系统适用于哪些场合？如果你对以上问题感兴趣，相信你可以在书中找到答案。 3.网络营销人员从事黑帽seo搜索引擎优化和中小网站站长黑帽seo搜索引擎优化反作弊策略？如何优化以避免被认为作弊？黑帽 seo 搜索引擎优化如何对搜索结果进行排序？链接分析和内容排名有什么关系？什么是内容农场？什么是链接农场？他们是什么关系？什么是 Web 2.0 作弊？常用的方法有哪些？什么是垃圾邮件等级？什么是信任等级？ BadRank又是什么？他们是什么关系？*敏*感*词*系统如何影响页面排名？近日，一批电商网站针对黑帽seo搜索引擎优化进行了优化。结果被谷歌认为是黑帽SEO，导致搜索排名权降低。如何避免这种情况？从事相关行业的营销人员和网站站长应该对黑帽seo搜索引擎优化反作弊的基本策略和方法，甚至是页面排名算法等黑帽seo搜索引擎优化的核心技术有透彻的了解。 SEO技术归根结底其实很简单。尽管它在不断变化，但许多原则和策略总是相似而密不可分的。深入了解黑帽SEO搜索引擎优化相关技术原理，将形成您所在行业的竞争优势。