搜索引擎优化 pdf(基于双向热点跟踪的搜索引擎优化模型戴冬（河南机电高等专科学校）)

　　搜索引擎优化 pdf(基于双向热点跟踪的搜索引擎优化模型戴冬（河南机电高等专科学校）)

　　第 30 卷，第 2 期计算机应用和软件 Vol.30No. 2013 年 2 月 2 日计算机应用程序和软件二月。2013 基于双向热点跟踪的搜索引擎优化模型王国代东（河南机电学院河南新乡45300３） 摘要 针对当前搜索引擎优化模型存在的外部热点滥用问题，提出基于热点的搜索引擎优化模型对内部客户需求和搜外引擎热点跟踪的优化模型，给出了模型的组织结构和运行过程，解释了内部和外部热点跟踪技术的实现细节。处理客户需求，根据结果进行匹配选择。反向搜索用于跟踪外部热点，最终实现搜索引擎优化。实验结果证明该模型可以提高网站的搜索引擎排名，提高客户满意度。关键词 搜索引擎优化热点跟踪客户需求反向搜索中文图书馆分类号TP393TP391文献识别码ADOI：10.3969/j。问题 1000-386 倍。2013.02.037BI-DIRECTIONALHOTSPOTTRACKING-BASEDSEARCHENGINEOPTIMISATIONMODELWangGuoDaiDong（河南机电学院，河南新乡453003）介绍了该模型的组织结构和运行过程，并阐述了*敏*感*词*热点跟踪技术的实施细节；该模型利用聚类算法处理客户需求，根据处理结果进行匹配选择，利用逆向搜索跟踪外部热点，最终实现搜索引擎优化。快速运行Keywords SEARCHING NETWORK OPTIMISATIONHOTSPOT TRACKCLINE QUIREMET INVERSEARCH设置不仅浪费了宝贵的存储资源，而且在计算和重新引入和重新引入和生成热点的过程中消耗了大量的热点。并最终实现搜索引擎优化。快速运行Keywords SEARCHING NETWORK OPTIMISATIONHOTSPOT TRACKCLINE QUIREMET INVERSEARCH设置不仅浪费了宝贵的存储资源，而且在计算和重新引入和重新引入和生成热点的过程中消耗了大量的热点。并最终实现搜索引擎优化。快速运行Keywords SEARCHING NETWORK OPTIMISATIONHOTSPOT TRACKCLINE QUIREMET INVERSEARCH设置不仅浪费了宝贵的存储资源，而且在计算和重新引入和重新引入和生成热点的过程中消耗了大量的热点。

　　搜索引擎优化SEO（Search Engine Optimismation）是目前比较流行的一种网站优化数据和模型结构的优化方法[1, 2]；其实现是基于对搜索引擎页面抓取规则的理解，根据页面索引以及搜索结果的排序方式，对网站中1.1优化后的数据结构的元素和结构进行相应的调整优化; 从而完善了搜索参考网站中网站的优化基础。@网站内部元素（网站或链接）在引擎中进行量化和排名，以达到提高网站访问量、网站销售能力或人气的目的。在这个模型中，优化后的网页和链接信息将被矢量化，如 [3, 4] 所述。目前，

　　以及对网站自身内已有的热点信息关注不够、利用不足，造成资源浪费；（２）手稿接收：2012-06-06。教育部人文社会科学基金项目（10YJCZH1）进行热词提取等操作，导致相关互联网热点采集不完整、不完整。< @３）;河南省教育厅科技攻关重点项目（12A52001９）.汪果，讲师，不完整易偏离网站的热点；（３）内部热点 公司主要研究领域：计算机应用。戴东，讲师。王国国等第二期：关键字前后的信息（通常分为前导词和后导词两种）；这种类型（２）根据近期热点话题和客户需求反向搜索热点，基于信息往往与网页或关键词的内涵相关，例如：提示、关键词 及其相近词作为搜索基础，百度、谷歌摘要等外部标注、扩展、扩展等。关键字前后的信息（通常分为前导词和后导词两种）；这种类型（２）根据近期热点话题和客户需求反向搜索热点，基于信息往往与网页或关键词的内涵相关，例如：提示、关键词 及其相近词作为搜索基础，百度、谷歌摘要等外部标注、扩展、扩展等。

　　部热点搜索；通过实测，我们知道百度为每组搜索词提供了760个有效页面（５）Structural Feature Record网站元素组织结构特征和内部布局权），Google提供了大约740个，属性特征每个页面的信息特征，如：基本布局分为：整页式、分页式、中轴式等；而页面结构在10K以内，信息处理能力控制在2.5GB以内（容量控制150个特征主要包括：导航型、详述型、交互型等（关键词内），现有服务器处理每天300MB的信息，对网站整体1.2模型结构的性能影响不大，详细的实验结果如下所示。该模型的结构如图1所示。（３）热点处理和匹配检索到这个网站中的外部热点和内部热点，注入热点处理模块后；它进行集群匹配操作，选择这个网站内外热点，并生成：当前综合热点​​排序表、站点热点排序表、历史“辅助”元素排序表。（４）站点热点发现全-文本搜索引擎只能搜索站点中已有的文件，如果这些文件放在数据库中，则无法搜索到；因此，该模型将根据当前网络热点搜索历史数据库并提交“主辅” 信息。（５）站内优化是在关键词集中度调整的基础上；该模型将提取的“主要”元素作为SEO优化，主要包括：主题词链接自动生成、热点自动置顶主题，自动搜索列表生成等。 另外，该模型从数据库中提取信息，生成收录“辅助”元素的页面，并在相关热门页面后添加这些页面的链接，以增加被搜索检索到的概率引擎；以及 客户关键单元具有以下特点：用户提供与站点相关的扩展和扩展信息，以降低搜索难度。该模型将提取的“主要”元素作为SEO优化，主要包括：话题词链接自动生成、热点话题自动置顶、搜索列表自动生成等。另外，该模型从数据库中提取信息，生成页面收录“辅助”元素，并在相关热点页面后添加这些页面的链接后缀，以增加被搜索引擎检索到的概率；客户关键单元具有以下特点：用户提供与站点相关的扩展和扩展信息，降低搜索难度。该模型将提取的“主要”元素作为SEO优化，主要包括：话题词链接自动生成、热点话题自动置顶、搜索列表自动生成等。另外，该模型从数据库中提取信息，生成页面收录“辅助”元素，并在相关热点页面后添加这些页面的链接后缀，以增加被搜索引擎检索到的概率；客户关键单元具有以下特点：用户提供与站点相关的扩展和扩展信息，降低搜索难度。此外，该模型从数据库中提取信息，生成收录“辅助”元素的页面，并将这些页面的链接放在相关热门页面之后，以增加被搜索引擎检索到的概率；客户关键单元具有以下特点：用户提供与站点相关的扩展和扩展信息，降低搜索难度。此外，该模型从数据库中提取信息，生成收录“辅助”元素的页面，并将这些页面的链接放在相关热门页面之后，以增加被搜索引擎检索到的概率；客户关键单元具有以下特点：用户提供与站点相关的扩展和扩展信息，降低搜索难度。

　　hotspots 2.1 聚类匹配算法挖掘相关单位和其他相关单位提供的热点信息（关键词和链接），向百度和谷歌搜索引擎发出搜索请求，搜索引擎必须确定当前热点元素才能应用当前的热点元素。 hot元素，以及从搜索引擎下载相关属性，即匹配hot元素与其他元素。如果两个搜索结果高度相似（百度快照和谷歌网页快照），则将结果聚类并设置阈值。那么两者属于同一类型；优化单元会自动分析同类型元数据，识别与网站内容相关的近期热点和关注点。要素分类并相互关联；否则，某个元素与所有其他元素的关系相似（< @３） 站点热点发现单元 该单元根据客户需求，处理单元和度数低于下限，单独划分分类。该模型利用收敛搜索单元获取的当前网络热点，在站台后端数据库中历史增量算法的具体方法如下： 历史信息的双向挖掘。

　　第一种挖掘方式是比较现场最近和当前的热点。为避免将近期热点与全站所有元素进行比较，提取增量计算元素作为“主”元素提交给热点处理单元；第二种方法是探索方法。在元素窗口（特定元素队列）中进行循环操作，以减少操作次数，将历史数据库中与当前热点相似度高的信息作为“辅助”元素进行分配。首先，根据建立的元素窗口，由聚类增量算法取出，提交给热点处理单元。处理窗口中的所有元素。然后，将窗口中的所有元素与现有的（< @４） 热点处理单元）。或时期/历史站点需求和热点，以及当前网络热点等信息，通过聚类新聚类）。然后根据当前的计算结果更新现有的聚类结果。经过处理分析和匹配比较，生成三类信息（当前热点排序表和站点整合后，重复以上两步，直到所有集群不再变化，然后继续下载热点排序表和站点历史“辅助”元素排序表），并在元素窗口中提交给站点中的元素进行处理。在热点元素的具体分类匹配操作中，局部单元。该模型使用KNN（k-Nearest Nei*敏*感*词*or）算法将窗口中的新元素和站内元素优化单元连接到热点处理单元。单元发送的所有元素进行一一匹配比较，特征向量（相当于两列）由热点属性（相当于二维的三类信息，元素的搜索引擎优化）组成在站点中，主要包括下表措施的列）。维度表行）找到两个实现：热点关键词集中处理（稀释和集中），历史信息再现（搜索报价的相似度，然后处理几个相似度最高的“邻居”元素：

　　在这个模型中，使用了特征向量和热门热点的新目录页面。对要素进行描述，计算模型为： 1.3 处理流程 xx∑iC ij ∑iC ijω′= ＋ ∈ － αω βγjc ijc (１）客户需求采集和处理跟踪客户网站 浏览过程中，对于nn-nCC，其中'是调整后的特征向量权重；而是当前参数值；i记录客户停留时间长的页面；复制、回复、客户发新帖，Ωωjcjc检索输入、主题采集等活动进行记录；并从上述活动中提取customer为现有元素的标识，C代表最近的一个热点元素，x为元素i中ij的2013年属性；n为总人数车站现有的元素，其中n是窗口的正例（基于150 TopN关键词的排名）。如图所示，总数c。模型投入使用后4个周期这个网站的排名上升比较快。在2.2后热点发现算法的后续优化中，排名出现了多次暂时的下滑，但总体上保持了稳步上升的趋势。在实际应用中，研究人员在实测中发现，大部分网络帖子的字符容量在1KB到1MB之间，字符数比较多；如果把所有的字符都作为网元的属性，会出现一系列的问题：一是由于大字符串匹配导致的计算和存储资源消耗；其次，

　　为了节省系统资源成本，该模型采用了比较成熟的计算特征词权重的方法，即：TF-IDF算法。TF-IDF算法以页面中关键词的出现频率和整个系统中收录关键词的页面数的比例作为词的特征值；算法的计算模型为：NTF(t, d)×log01i(DF(t + 0. )) W = i22 N 图2 新搜索引擎优化模型TF(t, d)×log01的排名提升效果∑( i( )+0. ))kDF(t槡系统级SEO面临的最大问题是巨大的资源成本；在模拟实验中，W代表第d页第i个关键词的权重，而TF(t, d)在关键词ti，以30分钟作为Interval，整个网站所在的服务器中每个CPU的频率 位于文档d中，N代表系统（或某个类别）中的总页数；DF（监控使用率以验证该模型具有系统资源消耗的程度。图t）显示了系统中收录t的页面数。这个公式的计算值的含义是： 从图3可以看出，由于使用了先进的模型结构和成熟的数据处理，一个特定的关键词在某些簇中出现的频率比较高的时候，并且用在其他算法中，虽然这个模型的运行需要一定的资源，但是在网站系统的整个集群中出现的频率如果较低，可以提供给具体的集群文档来区分。对系统性能影响小，并且系统资源的百分比增加很少；也从一定程度上证明，经过这样的处理，结合反向搜索，观察当前某个页面上的特定键，表明该模型具有相当的实用性和可用性。

　　词的网络排名和客户需求可以确认文档的热度，进而深入网站中的热点。通过这种探索方式，该模型更好地挖掘了当前和近期的网络热点，在近似历史热点信息之间取得了很好的平衡。3 实验测试结果 本模型的性能测试通过网站用户兴趣测量（客户和网站经理）和搜索引擎排名（150组关键词）进行：用户统计调查兴趣测量 通过WEB-discovery网站自动测评工具，共监测了600多位客户和管理人员，共监测到有效监测数据433条，监测更新和新生网页3747条。最后，该模型与图3中现有系统资源监控结果SEO模型的应用效果对比（使用Trafic Travis和CutRank工具组合）如表1所示。 4 结束语 表1 网站自动评价将新旧模型与基于双向热点跟踪的搜索引擎优化模型进行比较。经过实验测试，新模型（%）和旧模型（%）的整体性能表现更好；能够兼顾内部客户需求和外部网站话题新奇8143搜索引擎排名需求。同时实验也发现该模型在关键词的自动处理和9233链接的主题更新及时性、网站的自组织等方面还存在不足 结构，并且缺乏足够的链接引用。7942更虚拟社区的分布式协同追踪机制；计划在后续工作中补充和加强链接引用的相关性。

　　本站信息相关度7239 本站信息使用率7731 参考文献 本站搜索效果8132 [1]张宗仁，杨天启。基于主题树的个性化元搜索引擎[J]. Computer Engineering and Design, 2011, 32 (１）: 149 143. 表1数据显示：与旧SEO处理模型相比，新优化[2]郭庆宝，贾代平.融合反馈信息和内容相关性PageRank改进后的计算模型自动化程度高，可以根据客户需求自动进行相关的网络方法[J].计算机工程与设计，2011，32（1２）：页面关键词和同时，对社区内外的热点进行了很好的跟踪，[3] 邵秀丽，刘斌，张涛。基于Nutch的垂直搜索引擎的设计和实*敏*感*词*云, 张立生. 基于用户反馈的POI搜索​​引擎优化研究[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46 (3２）: 领域相关话题在百度和谷歌）全文搜索引擎中的PageRank变为112 15.第二期王国等人：基于双向热点跟踪的搜索引擎优化模型147 [6] 王立刚，赵正文，赵欣欣。搜索引擎反SEO作弊研究[J]. 计算元素识别提供更完整的设计意图信息。

　　: 394 401. [10] 崔明, 胡松云. 图6 SearchEngineOptimizationResearchforWebdesign过程特性变化sitePromotion[C]//InformationTechnology,ComputerEngineeringandManagementSciencesConference,2011:100103.4 结论[11]张焕炯．ResearchaNewMethehodofSearchEngineOptimiza-Tion[C]//InternationalConferenceInternetTechnology当前主流的产品设计方法是基于当前产品设计方法的模型特征。

　　阳离子，2010:13。[12] 何立兴, 洪瑞臣, 陆明鸿. Applicationofsearch paper描述了HZFCS建模系统的设计和开发过程的特点，在系统中提到了engineoptimizationforinternetmarketing：Anexampleofthemotel based formodeling the features common rules on use of a new surface feature website [C] // InternationalConferenceonComputerandAutomation Modeling [5] 它提供表面特征操作界面，方便用户通过高层参与Enginering, 2010: number，直观地编辑和修改表面特征，可以满足不同用户的设计需求；和 380,383。 系统采用新的拓扑元素命名和识别机制[6]，有效维护（第 73 页） 用户隐含的设计意图。系统具有友好的用户界面，采用面向对象的系统提供拉伸、旋转、蒙皮和覆盖生成自由曲面技术进行开发，便于维护和扩展。特征。图 5 显示了自由曲面特征的参数化设计示例。

　　但是，该系统仅用于在用于研究特征技术的原型系统选择的坐标平面上绘制椭圆草图和自由形状草图系统。系统目前仅支持规则特征和部分自由曲面特征的设计。之后，以椭圆为边界线，以自由曲线为约束线覆盖操作。在后续的开发中，需要继续完善自由曲面特征的参数化设计，形成自由曲面特征，如图5(a)所示。用户在视图中用鼠标在特征建模过程中选择表面特征的位置和过渡。在实现了表面特征更丰富的特征点后，系统自动获取表面特征长度L和宽度的特征建模功能。W和高度H等语义信息及对应的参数信息，语义信息显示在视觉参考图中，参数信息显示在对话框中。用户在对话框中修改长L、宽W、高H的参数值后，系统根据新的参数自动调用阶段[1] BradIC。Notesonageomer [R]。computerlaborate，u-对应的模块实现了表面特征的修改、重建和显示，同时保持了Cambridge的相应niversity，cadgroupdocument101，1979。[2] RequichaAG，VoelckerHB。连接立体几何，技术。语义信息保持不变。

　　分别修改L、W、H的值后，重建的表面特征为Memo[R]。25、ProductionAutomationProject，UniversalRo-如图5(b)-(d)所示。Chester, 1977. [3] 万凯，何元君．基于ACIS平台的大型3D CAD系统设计与开发[J]. 计算机仿真, 2004, 10, 21 (1０）: 178 181. [4] 王振全, 雷月明, 吴彦明, 等. 基于ACIS/HOOPS平台的CAD系统设计[J]. 计算机系统应用, 2006 (1 ０）: 1518. [5] 何坤金, 陈正明, 赵丽华. FreeformSurfaceFeature的分类与参数化新方法[J] .TheInternationalJournalofAdvancedManufacturingTechnology, 2011,11,5371>@jingzhangming, [陈争鸣，高树明，等。设计过程中设计意图的维护与拓扑元素的命名[J]. Journal of Computer Aided Design and Graphics, 2009, 21 (８）: [7] ChenXP, HofmannCM. Onditabilityofeatured-base[d] ]. Computer-Aided Design, 1995, 27 (1２）: 905 914. 图 5 自由曲面特征参数化设计 [8] KripacJ. Amichanism for the design of the system in the design process of the design of system the system of design changes. in the part model of history-basedparameters[J]. ].Computer-Aided Design，(a)是初始模型，(b)是特征修改后的模型，1997年，29(２）:113 122.在(b)中，T消失了。这个系统可以有效地捕捉到 T 的消失。这就是 face1face1 [9] 陈争鸣、高树明、张凤军等。一种拓扑元素的命名和识别方法是因为该系统采用了一种新提出的拓扑元素命名和识别机制[J]. 计算机学报, 2001, 24 (1１）: 为了维护用户的设计意图，该机制不仅使用元素的局部拓扑信息 [10] WuJJ, ZhangT, ZhangX, etal. Afacebasedmechhanismforna.参数空间信息命名拓扑元素，特征方向、特征旋转方向等重要设计信息保存在参数空间信息min中，记录和检索拓扑实体[J].计算机人工智能信息。>:687698. 将特征方向、特征旋转方向等重要设计信息保存在参数空间信息min中，记录和检索拓扑实体[J]. 计算机人工智能信息。>：687 698。将特征方向、特征旋转方向等重要设计信息保存在参数空间信息min中，记录和检索拓扑实体[J]. 计算机人工智能信息。>：687 698。