搜索引擎优化毕业论文(一种简化的向量空间检索模型,基于Robot的搜索引擎系统,)
　　【摘要】 随着互联网的飞速发展和网络信息的迅速增加，人们在互联网上快速搜索准确的信息变得越来越困难。搜索引擎技术利用一定的策略来采集和发现互联网上的信息，同时对信息进行理解、提取、组织和处理，为用户提供检索服务，从而起到信息导航的作用。搜索引擎的研究已经成为计算机界和学术界争先恐后的研发对象。搜索引擎作为互联网上最重要的信息搜索工具，已被广泛应用于各个领域。然而，由于网络信息量的快速增长和网络信息组织的无序化，人们对个性化、智能化的信息服务的需求也在不断增加。针对上述问题，本文提出了一种简化的向量空间检索模型，基于Robot的搜索引擎系统，在传统信息检索技术的基础上，对检索算法进行了改进，提出了一种可以快速准确地从信息检索中挖掘的方法。提议建立数据库。提供有价值的信息并交付给客户的信息服务架构模型，解决该模型涉及的数据分析、整理等关键技术问题。该模型可以是高效和智能的。本文还对涉及的几个问题进行了阐述。主要内容有：1. Web挖掘与信息检索理论。2.信息检索和搜索引擎原理解析。3. 详细研究了谷歌的PageRank（页面级）算法，实现了PageRank值作为重要的排名算法，在基于Robot搜索引擎的排名算法中得到了应用。4.实现了基于Robot的搜索引擎的搜索策略和排名策略的设计。并且在设计中使用了PageRank算法来计算page rank的值。PageRank值作为一种重要的排名算法的实现，已经在基于Robot搜索引擎的排名算法中得到应用。4.实现了基于Robot的搜索引擎的搜索策略和排名策略的设计。并且在设计中使用了PageRank算法来计算page rank的值。PageRank值作为一种重要的排名算法的实现，已经在基于Robot搜索引擎的排名算法中得到应用。4.实现了基于Robot的搜索引擎的搜索策略和排名策略的设计。并且在设计中使用了PageRank算法来计算page rank的值。 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(本文将从几个方面简述学术搜索与鉴别的一般原则)
　　毫无疑问，一篇好的论文必须与一个优秀且有价值的研究课题相关。选择优秀且有价值的研究问题，取决于对大量优秀文献的扎实阅读。因此，您必须具有识别文章 优缺点的能力。
　　本文将从几个方面简述学术检索和鉴定的一般原则。
　　一：选择合适的搜索引擎和数据库
　　1.搜索引擎推荐。判断一个搜索引擎的优劣，有几个简单的指标：结果多、质量高、速度快、搜索结果排序合理、界面简洁。
　　我常用的搜索引擎是谷歌（包括谷歌学者）和必应，它们符合我上面列出的所有条件。详细列出所有可能的搜索引擎是没有意义的，因为人们总是相对定期地使用两到三个搜索引擎。而且，据我所知，这两个搜索引擎都可以搜索到大部分科研问题。
　　2.搜索引擎的作用。该引擎不用于深入查找文档。如果你只是有一个大致的方向，那么使用搜索引擎是合理的。不要对搜索引擎的结果期望过高。通常，搜索引擎的结果是肤浅的。但是表面的结果对我们粗略地了解一个领域很有用。
　　互联网上有各种各样的信息。要获得准确可信的信息，您需要仔细分析搜索结果。我推荐两种方法：一种是尽量使用官方网站的信息；另一个是与兴趣无关。为此，您需要了解通用 URL 标识符的含义。
　　.com 的意思就是这个网站是公司性质的，也就是说公司可能有利益。
　　.net 是一家网络服务公司。
　　.cn很常见，代表中国。
　　.org 是一个非营利组织。一般来说，许多专业组织和协会都属于这一类。
　　.edu 表示这是一个教育研究机构，可能意味着利益中立。
　　3.如何使用搜索引擎和数据库。大多数搜索引擎总是模仿谷歌或进行少量修改。因此，本文以谷歌学者为例来说明如何使用搜索引擎。
　　熟练使用高级搜索非常重要，它是有经验的搜索者的明显标志。为此，您需要学习基本的逻辑运算。本文不打算详细阐述这部分的内容，因为我假设你已经知道了。如果您仍然不清楚，不要害怕，它很容易学习。图 1 显示了如何打开 Google 的高级搜索。
　　
　　图 1. Google 高级搜索位置
　　如果你按照图1的操作，那么你会看到图2的界面。看到下面的界面你有没有被震撼到？有了这个，你再也不用在海量的信息流中挣扎了！
　　
　　图2、谷歌高级搜索界面
　　如果要详细罗列使用高级搜索的好处，那还得再写一篇文章。它不仅可以为您节省大量时间，还可以自动过滤可能干扰您判断的内容。如果您曾经苦苦搜索了一天却没有找到一些有用的信息，那么您应该习惯不惜一切代价使用高级搜索。如果每次搜索信息都被评为无效或低级，那么高级搜索就是你的救星。在设置高级搜索的过程中，您还可以明确您要搜索的内容。这时候，它本身就变成了帮助你思考的工具。使用高级搜索，它将使您终生受益。
　　对于任何文档数据库来说，习惯使用高级搜索是一项非常重要的技能。由于文献数据库的使用与Googleoscholar的使用类似，下面仅介绍Googlescholar的高级搜索功能。很多人都习惯使用CNKI。因此，本文提供了图 5 和图 6。
　　
　　图3、谷歌学者高级搜索
　　
　　图4、谷歌学者高级搜索
　　
　　图5、中国知网高级搜索
　　
　　图6、中国知网高级搜索 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(《利用全网营销思想增加站外SEO反链策略》：什么是站外SEO？)
　　《利用全网营销思路增加站外SEO反链策略》：本文为您提供撰写营销毕业论文和题目论文的相关论文参考，可免费下载。
　　摘要：研究和实施异地SEO是企业一项长期而重要的工作，主要是增加企业的反链，因为这是影响企业搜索排名的关键因素。如何让网站得到更合理、更自然的反链，是每个异地SEO人员特别关心的问题。站外SEO中链接的建立并不是越多越好，其本质主要体现在链接的质量和相关性上。本文将利用全网营销的思路研究有效增加反链的四种策略，包括选择友情链接平台、回复新闻评论/消息、关注问答平台、策划软文@ > 释放。
　　关键词：搜索引擎优化；搜索引擎优化; 全网营销；反链
　　在当今全网营销环境下，做好搜索引擎优化，必须从企业网站的角度出发，即做好站内和站外搜索引擎优化（以下简称SEO）。本文主要研究异地SEO 什么是异地SEO？所谓站外SEO就是帮助企业做站外推广，提高企业在搜索引擎中的网站排名，进而增加曝光率。那么如何做好站外SEO工作呢？其中最厉害的重点工作就是做好反链。
　　一、用全网营销的思路理解反链的内涵
　　全网营销是一种集传统网络、移动互联网、PC互联网于一体的全网整合营销。指产品策划、产品开发、网站建设、网站运营、品牌推广、产品分销一体化。整合一系列电子商务内容的全新营销模式。
　　反链是指从网上其他网站导入到自己的网站的链接，比如Geek Repair（修手机网站），腾讯上有链接手机频道页面指向极客秀网站，这是极客秀在腾讯上做的反链。大家有没有注意到我选择了其他网站做腾讯而不是其他不知名的，这里再次强调所谓的“网上其他网站”，最好见面有以下两个条件：一是有一定的人气和流量；另一种是比自己的网站有更高的页面级PR值，最好在这样的网站上做反链。所以，今天的反链需要考虑全网营销的思路。
　　二、利用全网营销的思路可以提高反链效果
　　反链是企业获得良好搜索引擎排名的关键因素。反链的效果直接影响公司的整体SEO和网站从搜索引擎获得的流量。一家公司希望从搜索引擎获得更高的流量。公司可以利用全网营销的思路提升网站反链的效果。
　　全网营销调研有很多方面，主要是企业产品和网站营销运营。要想提高反链效果，需要对企业产品和网站有充分的认识和理解，只有这样的思维才能将企业产品、企业网站、反链统一起来。链得到保障，相关反链策略的实施，将事半功倍，进而提升企业整体网站 SEO和网站搜索引擎流量。
　　三、利用全网营销的思路研究增加反链的策略
　　第一部分提到的“互联网上的其他网站”是关键，那么如何选择“互联网上的其他网站”呢？如何增加反链的重点工作？接下来，我将利用全网营销研究的思维，有效增加反链的四个策略，包括选择友情链接平台、回复新闻评论/消息、关注问答平台、策划软文@ > 释放。
　　1.选择友情链接平台
　　友情链接是很多网站都会考虑的底部导航栏。它的功能不仅可以增加自己网站和其他网站的友好度，更重要的是因为它可以帮助企业网站带来反链，并且可以适当增加自己的权重网站，从而提高网站的搜索排名。可以通过以下方式尝试高质量的友情链接。
　　方法一：通过相关性关键词在百度等搜索引擎中筛选优质网站，制作友情链接。俗话说“凡事问百度”，百度可以帮我们探寻答案。第一步，选择百度、搜狗等搜索引擎；Step 2 选择相关的关键词，可以尝试多找几个关键词搜索，比如手机维修、苹果维修、华为维修；第三步，查看之前搜索结果的前3页，选择曝光率高的网站作为友情链接，效果会更好。
　　方法二：根据工作经验，无论你的公司在哪个行业，都可以从这四个类别中选择网站。
　　第一类是专业B2B网站。选择专业的B2B网站来做。比如养护行业可以选择中国养护网，卖花的可以选择中国花卉网。
　　第二类是超市类的B2C网站，如互联网起步的天猫、京东、麦家，以及实体店的线上销售平台沃尔玛、家乐福、乐购.
　　第三类：生活服务B2C网站，如58同城、美团、赶集、百度糯米等。
　　第四类：特定相关/互补资源公司的B2C网站，极客维修是手机维修网站，可以选择卖手机的公司，比如华为官网，魅族官网，金立官网等；还可以选择网站手机配件，如文元网、爱上手机配件等。 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(搜索引擎优化优化的网站文章如何快速被收录？(图))
　　搜索引擎优化网站文章如何快速实现收录
　　如何快速采集网站文章
　　一、关键词
　　书写文章时，注意不要频繁使用相同的关键词，而是在适当的位置添加其他关键词，以实现关键词>的更改模式。如果这种方法想写出一篇高质量、高质量的毕业论文和一篇文章>，就应该改变关键词>，提高质量和原创>
　　二、内容优化
　　许多做过搜索引擎优化或正在学习搜索引擎优化的人都知道文章开头的100个单词意味着文章第一段的权重将高于其他位置的单词，在编写高质量的文章>时，关键词将插入文章第一段的顶部。在文章的开头，我们需要说并指出关键词。然后，在文章的以下段落中，您可以自然地渲染关键词2到3次，并且您可以在文章结束时再次渲染关键词，这样您就可以在本文中优化关键词以实现基本的搜索引擎优化。在操作过程中，应注意关键词的数量不应太大。如果频繁出现关键词，很容易被搜索引擎判定为过渡搜索引擎优化
　　第三，经验
　　文章应该给用户带来价值，即文章的高质量和原创@>远远不够。除了可用性和高质量之外，它们还应该为用户带来有用的价值。建议优化文章的布局，为用户带来卓越的用户体验。如果一篇文章文章的排版混乱，字体大小不一，会对用户体验产生负面影响。即使文章的质量好,也不会带来好的用户体验或吸引用户的注意力 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(SE0如何提高目标网站在搜索引擎中的排名给出十个技巧)
　　摘要：SE0是网站网络营销的核心部分。本文给出了如何提高目标网站在搜索引擎中的排名的十个技巧。
　　关键词：搜索引擎；关键词；优化
　　摘要：SEO是网站网络营销的核心部分。本文阐述了如何提高目标网站在搜索引擎排名中的十大技巧。
　　关键词：搜索引擎；关键词；优化
　　搜索引擎优化（SEO）是网站网络营销的核心部分，可以提高目标网站在搜索引擎搜索结果页面的自然排名。
　　一、基于文本的页面元素
　　许多网站充斥着大量图片和FLASH动画，但搜索引擎无法识别这些文件的含义，也无法收录进入搜索引擎。可以用文字表达的地方，尽量不要用图片代替，避免把文字放在图片中，让文字成为主角，其他的只是点缀。
　　二、网址优化
　　一个好的 URL 对 网站 有好处。那么，什么样的网址才是最完美的呢？我觉得深度是2，也就是“homepage/文章/index”权重最高，那些“homepage/column/……/ncolumn/index”太深，对搜索引擎不友好. 因为你的级别越深，你的体重就越低。你可以看看新浪。虽然有很多新闻，但都没有超过3级。关于文章的内容的URL，格式一般是“/10/0517/20/64000146BC.html”，没有意义，除了以指示它何时更新。部分优化后的网站直接使用拼音目录。
　　三、 标题优化
　　网页优化可以说是从Title开始。在搜索结果中，每条提取内容的第一行显示的文字就是页面的标题。同样，在浏览器中打开页面时，页面的标题会显示在地址栏的顶部。因此，Title 可以说是一个页面的核心。写Title时要注意以下问题：
　　（一）标题短小精悍，高度概括，收录关键字而不是一个网站名称。
　　（二）前几个词对搜索引擎来说是最重要的，所以关键字位置要尽量高。
　　（三） 将 Titles 组织成符合语法结构和阅读习惯的短句，避免列出 Titles 的无意义短语。
　　四、关键词的恰当使用
　　关键词不仅是搜索引擎优化的核心，也是整个搜索引擎营销的核心。关键字的使用应注意以下问题：
　　（一）从客户的角度考虑选择准确实用的关键词
　　（二）不要使用含义太宽泛的关键词，关键词要体现网站或宣传材料的独特性和卖点
　　（三） 以自己的品牌或地理位置为关键词，突出品牌和区位优势
　　（四） 控制关键词的数量、密度和分布
　　一个页面最好不要超过3个关键词，然后针对这些核心关键词展开所有内容，保证合理的关键词密度。
　　五、合理使用说明
　　描述部分使用简短的句子告诉搜索引擎和访问者该页面的主要内容。它的重要性在标题和关键字之后。说明中要注意以下问题：（一） 关键字出现在说明中，与正文内容相关
　　（二）也遵循简洁的原则，字符数不超过200个字符包括空格
　　（三） 补充标题和关键词中没有完整说明的说明
　　六、 合理匹配网页语言
　　表因其强大的数据处理能力和良好的兼容性。后来为什么大家都采用DIV+CSS。不仅是因为它更符合引擎爬行。更重要的是，DIV+CSS 的好处是体积小。Table 的致命弱点是过于复杂。导致页面音量增加。页面尺寸越小，显示速度越快。DIV虽然有这个优势，但是兼容性较差。各种浏览器有各种标准，甚至IE6和IE7也不完全兼容。我建议使用 DIV 进行整体布局，使用 Table 进行一些复杂的细节。只有这样，才能达到最完美的匹配。
　　七、重复内容优化
　　搜索引擎非常讨厌重复的东西，重复最多的地方在一些页面。例如，内容页中有第一页...N 页。文章列表中会出现很多重复的标题等等每一列。对于这些内容页面的分页，我使用第一页。原标题，然后从第二页开始，在标题中插入形式“第二页：文章title”。不是重复了吗？有些人已经使用AJAX技术来处理这个问题。我认为是不合适的，因为这样会导致页面内容无法被搜索引擎抓取。分页时，还有一个问题是Keywords/Description也可能造成重复。我的解决办法是把第二页的Keywords/Description这两个标签去掉。
　　八、增加反向链接，增加PR值
　　网站制作和发布后，你应该考虑与一些网站交换友情链接。交换友情链接可以增加网站反向链接的数量。如果对方的PR值高，效果会更好。关键是反向链接的链接按钮。不要使用图片，而是文字，并使用关键字作为链接按钮。一个页面PR值的简单计算公式：PR(A)=0.15+0.85(PR(Ti)/C(Ti)+…+PR(Tn)/C( Tn) ))。合理使用PR值高的页面，并不是所有的页面都是相互关联的。网站尽量减少交换链接的数量，控制在5~6个优质的网站交换链接。
　　九、 把握SEO的时效性
　　SEO 是一个不断变化的行业。搜索引擎每天都在调整算法，用户的爱好和热点也在变化。所以SEO是一个动态的过程，没有一劳永逸的搜索排名。但是不要优化所有可以优化的东西。让网站显得自然平衡，保证收录的耐用性。
　　十、避免使用SEO作弊方法
　　了解基本的作弊方法，目的是避免因不小心使用相关方法而受到惩罚。常见的方法包括关键字填充、虚假关键字、不可见文本/链接、重定向、复制站点或内容、桥页/门页、不可见页面、重复注册等。
　　此外，精选高速、稳定、安全的服务器，有吸引力的域名，丰富的网站内容，大量的原创文章，页面元素优化，良好的导航和框架结构也是SEO公认的重要组成部分。同时，SEO从网站结构出发，贯穿网站建设和运营的整个营销过程。只有扎实有效的前期工作才能减少优化的工作量。我们不能将 SEO 视为一个步骤。我们必须把它作为网站从建设到实现运营目标始终坚持的理念。
　　参考文献： [1]奚若微，大理着，邓少坤译。搜索引擎优化的高级编程[J]．清华大学出版社，2008,7 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(搜索引擎应用场景在全文检索、加快检索效率方面应用广泛而本小节)
　　搜索引擎设计
　　
　　一、前言
　　所谓搜索引擎是一种检索技术，它根据用户的需求和一定的算法，采用特定的策略，从互联网上检索信息并反馈给用户。搜索引擎应用场景广泛应用于全文检索，加快检索效率。本节主要介绍我们工作中使用较多的两个中间件Solr和ElasticSearch。
　　二、搜索引擎组件介绍
　　2.1 常见场景
　　在项目开发过程中，遇到全文搜索加速搜索效率业务场景时，经常会用到Solr或者ES（ElasticSearch）组件来解决问题，那么我们先简单了解一下相关设计
　　全文搜索：一般网络用户适合使用全文搜索引擎。这种搜索方式方便、简单，易于获取所有相关信息。但是，搜索到的信息过于复杂，需要用户一一浏览和识别所需信息。尤其是当用户没有明确的搜索意图时，这种搜索方式非常有效。如果是基于全文搜索业务开发，无疑可以使用更成熟的搜索引擎来快速上手并实现其功能。
　　检索效率：当开发过程中数据量比较大，使用分布式数据库、添加库索引、SQL优化等效率提升不明显时，很多开发者会选择非关系型数据存储方式（如Solr、ES） ,Mongdb) 提高​​检索效率
　　2.2 如何选择组件
　　荧光素
　　Lucene 是一种全文搜索引擎架构，提供了完整的查询引擎、索引引擎和部分文本分析引擎。Lucene 为开发者提供了相当完善的工具包，可以轻松实现强大的全文搜索功能
　　索尔：
　　Solr是Apache下的顶级开源项目，用Java开发，是一个基于Lucene的全文搜索服务器。Solr 提供了比 Lucene 更丰富的查询语言，同时实现了可配置性、可扩展性以及索引和搜索性能的优化。Solr可以独立运行，运行在Jetty、Tomcat等Servlet容器中，Solr索引实现非常简单。使用 POST 方法将描述 Field 及其内容的 XML 文档发送到 Solr 服务器。Solr根据xml文档进行增删改查。指数。Solr搜索只需要发送一个HTTP GET请求，然后解析Solr返回的Xml、json等格式的查询结果来组织页面布局。Solr 不提供构建 UI 的功能。
　　弹性搜索：
　　ElasticSearch 是一个基于 Lucene 框架的分布式搜索引擎，也是为数不多的基于 JSON 索引的搜索引擎之一。ElasticSearch 特别适合在云计算平台上使用
　　三者的概念
　　1）三者之间的联系，solr和elasticsearch都是基于Lucene的！
　　2）Lucene 是一个开源的全文搜索引擎工具包。它不是一个完整的全文搜索引擎。Lucene 提供了完整的查询引擎和索引引擎。目的是为软件开发者提供一个简单易用的Toolkit，方便​​地在目标系统中实现全文搜索功能，或者构建一个基于Lucene的全文搜索引擎。
　　solr 和 elasticsearch 都是基于这个工具包制作的一些包
　　3）Solr 是一个基于 Lucene 的查询服务器，带有 HTTP 接口，封装了很多 Lucene 的细节。您自己的应用程序可以直接使用HTTP GET/POST 请求如.../solr?q=abc 进行查询。维护和修改索引。目标是构建企业级搜索引擎系统。它是一个可以独立运行的搜索引擎服务。Solr 可以快速构建企业搜索引擎。Solr还可以高效的完成网站的搜索功能。
　　4）Elasticsearch 也是一个基于全文搜索引擎 Apache Lucene 的搜索引擎。采用的策略是分布式实时文件存储，每个字段都有索引，以便于搜索。
　　技术选型 Lucene VS Solr VS Elasticsearch(ES) Lucene使用起来比较灵活，但是需要处理搜索引擎系统架构和其他附加功能的实现。
　　Solr 为您做的更多，但它是一个高级框架。Lucene的很多新特性无法及时向上传递，所以有时候你可能会发现自己需要一个Lucene支持的功能，但是在Solr上却看不到相关的接口。
　　Solr使用zookpper进行分布式管理，elasticsearch本身具有分布式协调管理功能；solr比elasticsearch更全面，solr官方提供的功能更多，而elasticsearch本身更注重核心功能，高级功能多由第三方插件提供。假如; solr 在传统搜索应用中表现优于elasticsearch，elasticsearch 在实时搜索应用中表现优于solr！（常见面试题）
　　一般总结：
　　传统搜索：从静态数据库中过滤出符合条件的结果。这样的结果通常是不可变的和静态的。（可选的solr）
　　实时搜索：是指用户的搜索结果实时变化。（可选）
　　就个人而言，我仍然需要看一下数字。即使实时搜索量不大，solr也可以。
　　Lucene：可以实现搜索，但是需要大量的开发工作。索引库的维护优化、查询优化等问题需要我们自己解决。不建议
　　三、搜索引擎组件设计
　　日志记录在项目开发中是必不可少的。下面以日志监控为例来说明如何使用搜索引擎组件。
　　问题：如何处理系统API调用和系统操作日志？
　　3.1 我们可以分析一下这类日志的以下特点：
　　大量日志
　　需要实时统计，效率比较高
　　少量数据丢失，不影响统计
　　日志需要以图形方式显示
　　...
　　3.2 组件选择后，我们可以初步选择以下分类进行本场景的技术选择
　　数据库：mongo、Redis
　　消息队列：kafka
　　搜索引擎：ES、MQ
　　日志推送：filebeat（小）、flume（数据量大有优势，大数据技术栈，支持分布式）
　　部署方式：docker，脚本安装
　　3.3 方案选择，我们可以用普通的ELK来解决（组件略有调整）
　　ELK解决方案（可以解决微服务的分布式日志）：Elasticsearch、Logstash、Kibana
　　其中，Elasticsearch是一个基于Lucene，分布式，通过Restful交互的近实时搜索平台框架。
　　Logstash 是 ELK 的中央数据流引擎。用于从不同的目标（文件/数据存储/MQ）采集不同格式的数据，过滤后支持输出到不同的目的地（文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等）。
　　Kibana可以通过友好的页面展示elasticsearch数据，提供实时分析功能
　　
　　
　　上述架构对数据源服务器的性能影响较大，因为需要在需要采集的数据源服务器上安装运行Logsash，然后对采集到的数据进行实时过滤。过滤过程耗时且资源密集。过滤完成后转入ES。以下是优化后的架构图
　　
　　
　　架构图中加入了Kafka作为缓冲存储功能。运行在数据源上的Logstash采集器采集数据后，作为生产者直接传输给Kafka。注意这里省略了过滤动作，这样对数据源服务器的影响最小，因为Kafka大家都知道它的读写性能非常高。另一方面，我们需要独立部署一个专用的消费者Logstash。这个Logstash负责对过滤后的数据进行过滤和传输给ES。Kibana 仍会读取 ES 数据以供稍后显示。
　　这种架构不仅性能好，而且耦合度低。（另外整个部署采用docker部署，尽量解决运维学习成本，为了不影响应用效率，es-kibana等组件和应用在不同的服务器上）
　　ES为Kibana的展示和分析的效率提供了重要的保障，可以实时展示数据动态。
　　四、总结
　　本节简要介绍 Solr 和 ES 两个组件。可以根据具体业务选择搜索引擎组件。同时介绍了ELK解决方案采集日志，了解ES组件定位。搜索引擎在开发中被广泛使用。你可以了解更多。组件 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(我这儿给大伙儿了一些SEO工作人员日常应用頻率较高的一些检索命令)
　　我列出了一些 SEO 人员每天经常使用的搜索命令。这个命令对普通用户没有价值，但对于专业人士来说，它会让你准确地看到你需要的东西。信息内容。SEO常用的百度搜索引擎命令：1、site命令将搜索范围限制为特殊的网站，如site:。“站点：”后跟网站网站域名，不需要收录“”；站点：不需要后面跟着www。结果可能不一样，因为有些网站域名也收录二级域名，比如：site:和site:，百度搜索不一样；此外，site: 和 网站 之间不需要收录空格字符。检查特定 URL 的百度 收录 状态：如果有返回数据，则表示该网址已经是百度收录，如果返回数据为空，则该网址为百度收录。如果是收录之前的百度，没有数据信息的会被百度搜索引擎从数据库索引中删除，也就是大家常说的“K”。使用方法如图：2、link命令inlink是SEO常用的高级搜索命令，用于查看连接。该命令返回网页链接中收录链接查询的网页。Google 应用 inlink 命令。使用方法：例如搜索“inlink:网站name”，那么所有可以链接到“网站name”的URL都会出现在谷歌搜索引擎中。表示URL已经是百度收录，如果返回数据为空，则URL为百度收录。如果是收录之前的百度，没有数据信息的会被百度搜索引擎从数据库索引中删除，也就是大家常说的“K”。使用方法如图：2、link命令inlink是SEO常用的高级搜索命令，用于查看连接。该命令返回网页链接中收录链接查询的网页。Google 应用 inlink 命令。使用方法：例如搜索“inlink:网站name”，那么所有可以链接到“网站name”的URL都会出现在谷歌搜索引擎中。表示URL已经是百度收录，如果返回数据为空，则URL为百度收录。如果是收录之前的百度，没有数据信息的会被百度搜索引擎从数据库索引中删除，也就是大家常说的“K”。使用方法如图：2、link命令inlink是SEO常用的高级搜索命令，用于查看连接。该命令返回网页链接中收录链接查询的网页。Google 应用 inlink 命令。使用方法：例如搜索“inlink:网站name”，那么所有可以链接到“网站name”的URL都会出现在谷歌搜索引擎中。那么网址就是百度收录。如果是收录之前的百度，没有数据信息的会被百度搜索引擎从数据库索引中删除，也就是大家常说的“K”。使用方法如图：2、link命令inlink是SEO常用的高级搜索命令，用于查看连接。该命令返回网页链接中收录链接查询的网页。Google 应用 inlink 命令。使用方法：例如搜索“inlink:网站name”，那么所有可以链接到“网站name”的URL都会出现在谷歌搜索引擎中。那么网址就是百度收录。如果是收录之前的百度，没有数据信息的会被百度搜索引擎从数据库索引中删除，也就是大家常说的“K”。使用方法如图：2、link命令inlink是SEO常用的高级搜索命令，用于查看连接。该命令返回网页链接中收录链接查询的网页。Google 应用 inlink 命令。使用方法：例如搜索“inlink:网站name”，那么所有可以链接到“网站name”的URL都会出现在谷歌搜索引擎中。没有数据信息的会被百度搜索引擎从数据库索引中删除，也就是大家常说的“K”。使用方法如图：2、link命令inlink是SEO常用的高级搜索命令，用于查看连接。该命令返回网页链接中收录链接查询的网页。Google 应用 inlink 命令。使用方法：例如搜索“inlink:网站name”，那么所有可以链接到“网站name”的URL都会出现在谷歌搜索引擎中。没有数据信息的会被百度搜索引擎从数据库索引中删除，也就是大家常说的“K”。使用方法如图：2、link命令inlink是SEO常用的高级搜索命令，用于查看连接。该命令返回网页链接中收录链接查询的网页。Google 应用 inlink 命令。使用方法：例如搜索“inlink:网站name”，那么所有可以链接到“网站name”的URL都会出现在谷歌搜索引擎中。该命令返回网页链接中收录链接查询的网页。Google 应用 inlink 命令。使用方法：例如搜索“inlink:网站name”，那么所有可以链接到“网站name”的URL都会出现在谷歌搜索引擎中。该命令返回网页链接中收录链接查询的网页。Google 应用 inlink 命令。使用方法：例如搜索“inlink:网站name”，那么所有可以链接到“网站name”的URL都会出现在谷歌搜索引擎中。
　　使用方法如图： 3、相关命令查看相关网页：该命令和上面唯一相似的区域只依赖于百度搜索引擎，适用于谷歌。他的功能是返回与百度搜索相关的网页。您可以使用 related 来查看您自己的 URL 与哪些内容相关。这是一个非常有趣的指令，但谷歌官网并没有公布它与实际区域有关。根据你搜索时发现的，一般会显示有一个和你的网址有相同外链的网址。比如搜索A的网站会返回B、C、D等一些列。网站，这类网站一般都有相同的外链。所以，这条指令的实际使用价值没有linkdomain那么高，但也可以在一定程度上分析竞争对手在与外链上其他人一样的工作中在做什么。4、iofo 命令信息命令；百度收录信息内容、近期快照更新状态、类似网页、网站链接，以及收录网站的可以在特定URL上查看该域名的网页。这是一个综合性的命令。（此命令仅适用于谷歌百度搜索引擎） 5、allintext 命令 allintext 命令：合理查看特殊网页文本文档中特殊关键字的出现。发现相关网页和潜在链接目标。（此命令仅适用于谷歌百度搜索引擎）。使用方法：allintext:关键字6、
　　但是inurl的应用一次只能检索一个词，应用一次只能检索一个词组。大家认为这个词可以分为三个英文单词，all，in，url，这样all就是all的意思，in就是里面的意思，url指的是中文的URL。之后，该命令可以应用于检索的情况。（此命令仅适用于谷歌百度搜索引擎） 7、allintitle 命令 allintitle 命令：该命令是指返回页面文章 的文档标题中收录多个关键字的页面，例如， search SEO 和百度搜索引擎推广，这个命令的应用应该是 allintitle:SEO 百度搜索引擎推广，其效果相当于 intitle:SEO intitle: 百度搜索引擎推广。它' 只是这个命令有些不好记，而且英文单词太长。通常，使用 intitle 或更多。但如果你能记住这个词，有时就可以使用它。（此命令仅适用于谷歌百度搜索引擎） 8、allinanchor/inanchir 命令可以理解锚文本链接，用于搜索特殊关键字。有些就像搜索外部链接。不同之处在于文本是键入的。（此命令仅适用于谷歌百度搜索引擎）。用法; allinanchor: url keyword 9、define 命令搜索特殊关键字非常合理。（此命令仅适用于谷歌百度搜索引擎） 8、allinanchor/inanchir 命令可以理解锚文本链接，用于搜索特殊关键字。有些就像搜索外部链接。不同之处在于文本是键入的。（此命令仅适用于谷歌百度搜索引擎）。用法; allinanchor: url keyword 9、define 命令搜索特殊关键字是很合理的。（此命令仅适用于谷歌百度搜索引擎） 8、allinanchor/inanchir 命令可以理解锚文本链接，用于搜索特殊关键字。有些就像搜索外部链接。不同之处在于文本是键入的。（此命令仅适用于谷歌百度搜索引擎）。用法; allinanchor: url keyword 9、define 命令搜索特殊关键字是很合理的。
　　谷歌的搜索结果相对来说比百度搜索准确，但是百度的搜索范围更广，在实践活动中可以根据自己的情况选择。如何使用; 定义：关键字10、filtype命令filetype特殊文档：这个命令可能很有用，比如当你要检索电子书或者doc、txt、pdf文本文档时，可以使用这种方式，关键功能是返回搜索匹配类别的文档。此命令现在适用于百度搜索和谷歌。但并非所有文件格式都适用于百度搜索。现在百度搜索适用的文件格式有pdf、doc、xls、all、ppt、rtf，其中all表示检索所有适用于百度搜索的文件，所以返回结果会很多。11、 intitle 命令 intitle 命令：用于查看特殊的毕业论文或标题中的特殊关键字。使用方法：intitle:keyword 12、domain命令 使用domain命令查看网站的某个百度相关域名，即百度搜索外部链接。该命令仅适用于百度搜索引擎上的百度搜索。Google 中的此命令与关键字相关。使用方法：域名：网站域名。为了节省时间，我对每个检索命令都写了很多介绍。因此，图中仅显示了1、2 命令，以说明该命令的操作方法。但是其他的命令操作方法都差不多，每个介绍后面都有文字说明。intitle:keyword 12、domain 命令 使用domain命令查看网站的某个百度相关域名，即百度搜索外部链接。该命令仅适用于百度搜索引擎上的百度搜索。Google 中的此命令与关键字相关。使用方法：域名：网站域名。为了节省时间，我对每个检索命令都写了很多介绍。因此，图中仅显示了1、2 命令，以说明该命令的操作方法。但是其他的命令操作方法都差不多，每个介绍后面都有文字说明。intitle:keyword 12、domain 命令 使用domain命令查看网站的某个百度相关域名，即百度搜索外部链接。该命令仅适用于百度搜索引擎上的百度搜索。Google 中的此命令与关键字相关。使用方法：域名：网站域名。为了节省时间，我对每个检索命令都写了很多介绍。因此，图中仅显示了1、2 命令，以说明该命令的操作方法。但是其他的命令操作方法都差不多，每个介绍后面都有文字说明。该命令仅适用于百度搜索引擎上的百度搜索。Google 中的此命令与关键字相关。使用方法：域名：网站域名。为了节省时间，我对每个检索命令都写了很多介绍。因此，图中仅显示了1、2 命令，以说明该命令的操作方法。但是其他的命令操作方法都差不多，每个介绍后面都有文字说明。该命令仅适用于百度搜索引擎上的百度搜索。Google 中的此命令与关键字相关。使用方法：域名：网站域名。为了节省时间，我对每个检索命令都写了很多介绍。因此，图中仅显示了1、2 命令，以说明该命令的操作方法。但是其他的命令操作方法都差不多，每个介绍后面都有文字说明。 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(
论文设计的背景和主要内容向各位老师作一汇报(组图))
　　计算机网络专业毕业论文答辩自报
　　论文答辩的过程也是学术交流的过程。学生应将其视为向国防教师和专家学习、请教、提问的好机会。以下是yjbys主编分享的计算机网络专业毕业论文答辩的自我报告。更多内容请关注毕业论文网站。
　　
　　老师们，下午好！我叫yjbys，是xx班的学生。我的论文题目是《环保署语义链网络图解系统》。论文在xxx导师的悉心指导下完成。在此，我要对参与我论文答辩的所有老师们的辛勤付出表示深深的感谢，并向所有在过去三年里有机会聆听我的教诲的老师们表示诚挚的敬意。下面我将本论文设计的背景和主要内容汇报给各位老师，恳请各位老师批评指导。
　　首先，我想谈谈这个毕业论文设计的背景和现状。
　　移动终端的快速普及和光纤/4G网络/WIFI覆盖范围的不断扩大，为上网提供了前所未有的便捷条件。随着公民对网络精神文明需求的不断加深，互联网上的资源量急剧增加。原创网络资源仅通过地址链接链接，不收录语义信息。然后就是一堆没有结构的信息。资源描述的信息不利于检索。因此，通过搜索引擎获取的信息并不能完全满足用户的需求。.
　　语义网是未来网络的一个趋势。作为Web3.0时代的特征之一，语义Web逐渐向Web3.0发展，构建不断完善的内容和应用聚合平台。语义网不仅可以理解资源，还可以理解资源之间的逻辑关系。它是一种智能网络，使通信更加高效和有价值。
　　语义网的核心是利用标准、标记语言（xml）、资源描述框架（RDF）和相关的处理工具，将计算机程序能够理解的语义“元数据”添加到互联网资源中。两者之间的语义关系有助于提高在线搜索的质量。
　　语义链接网络（SLN）是中国科学院提出的基于语义链接的语义网络模型，它通过在超链接中加入语义关系来扩展原创超链接。在SLN模型中，最小的两个单元是资源节点，资源之间的逻辑关系是语义链接。SLN 模型还收录一组逻辑规则。推断后，可以找到隐藏的语义链接并扩展 SLN。SLN 可以根据应用需求和行业标准手动或智能构建。在定义了资源节点的模式、链接的模式以及模型中收录的逻辑规则后，手动添加或智能采集组织实例数据，然后通过推理机制自动发现扩展。
　　国家重点基础研究发展计划（973)“语义网格的基础理论、模型和方法研究”项目研究内容涵盖知识网格领域的各种技术资源空间模型（RSM），该模型旨在解决互联网上多源异构分布式资源的规范、重构、存储、管理和定位问题，在实践中采用可视化三维RSM对敦煌文化内容进行管理。模型代表同一种资源的内容（书法、壁画、彩塑、音乐等）。
　　语义链网络，研究如何在语义层实现分布在世界各地的各种资源的互联，消除语义孤岛：通过语义链网络和RSM的结合，以相对简洁的方式将资源空间映射到基础语义空间两种技术形成基本语义模型，实现语义模型中各种资源的统一和互联。
　　在智能聚合方面，研究如何松散耦合地动态组织各种资源，为应用提供智能服务，实现系统在互联网环境下的自组织和优化，提出自适应知识流模型（描述不同个体之间的知识）流动过程为发现新知识和研究知识流动规律提供支持）、语义社区模型等解决方案。
　　其次，我想谈谈这篇论文的主要内容。
　　本文对语义链网络中资源和关系链的定义和结构、推理规则的定义、推理的执行、绘图语言和布局的全过程进行了仔细研究、探索和实现。绘画语言。
　　通过简单明了的系统界面与用户互动。系统接受用户自定义的资源、关系、规则模式和实例后，以XML文件的形式存储整个语义链网络。推理规则的执行基于规则引擎。本文仔细分析了规则引擎和匹配阶段算法——RETE优化算法的工作流程，调用系统中的规则引擎完成推理执行过程，扩展语义链网络。在图形呈现环节，系统将存储语义链网络的XML文件翻译成绘图语言，并使用绘图工具生成图形对象进行自动布局。
　　本文选取现实社会中环保部门的语义关系网络为原型，详细介绍了系统中涉及的各种概念和要素，有助于理解系统各流程的原理和实现方法，构建语义链环保部门网络。执行完各个流程后，最终实现了环保部门语义链网络的图形化呈现。
　　最后，我想谈谈这篇论文及其不足之处。
　　这篇论文的写作过程也是我越来越意识到自己知识和经验不足的过程。虽然我尽可能多的采集资料，用学到的东西来做论文写作和系统开发，但是论文还是有很多不足的地方。系统功能不完善，有待完善。请多多批评指正，让我在以后的学习中能学到更多。
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　　搜索引擎优化毕业论文(基于用户兴趣相关的商品垂直搜索引擎系统,优化排序算法)
　　[摘要]：“大数据”的概念自1998年由John R. Mashey提出时就广为人知。面对如此庞大的信息量，一般搜索虽然做得不错，但其结果却很大。复杂而广泛，往往需要我们多次翻页才能找到感兴趣的信息，费时费力。因此，本文通过对垂直引擎和推荐算法的深入研究，实现了一个基于用户个性化需求的垂直搜索引擎。它可以更快速的定位到我们真正感兴趣的信息集，结合排序算法和推荐算法，减少用户翻页次数，从更少的搜索和页面，更大程度上满足用户的信息需求。本文利用垂直搜索引擎深入研究，在Lucene评分的基础上优化排序算法。为了将结果排序更符合用户偏好，本文在采集用户兴趣集的基础上增加了用户兴趣冷却算法，可以更准确地定位用户的阶段性偏好；为了挖掘用户的潜在需求，提出了一种自适应用户兴趣挖掘推荐算法。推荐算法用于解决用户需要的不能排第一的问题。排名与推荐算法相辅相成，实现对用户所需信息的充分挖掘。整体个性化排名和推荐，构建个性化垂直搜索引擎系统。本文的主要工作以商品的垂直搜索为切入点，采用元素提取和分布式存储技术搜索技术的解决方案，解决海量信息存储索引的庞大问题。挖掘用户潜在需求的分排名算法和推荐算法的解决方案；分布式计算和存储的发展已经比较完善，可以解决海量信息存储的难题，尤其是扩展性和容灾性，大大提高了数据的安全性；本文通过对垂直搜索引擎原理和应用场景的深入研究和学习，结合全文搜索工具Lucene优秀的分布式框架ElasticSearch设计，实现了电子商务方向的产品垂直搜索引擎系统，研究了Lucene评分机制。改进检索排序算法，优化排序算法，在第一次综合属性排序的基础上进行二次兴趣排序；此外，增加了自适应用户兴趣挖掘推荐算法，推荐算法加入了用户位置参数的影响因素，结合Rocchio推荐算法和基于JLH显着性分数的协同过滤推荐算法，以及混合推荐算法由产品人气推荐算法制作的推荐算法，深入挖掘用户潜在需求， 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(不断进步,技术发展飞速,的需求量设计与实现的方案)
　　摘要：随着社会的不断进步，互联网技术也取得了空前的发展，人们的生活也与之息息相关。在互联网发展的今天，向用户提供文字信息已不再简单。媒体中还收录了大量的图片、音乐和视频，使得用户获得的内容变得丰富多彩。同时，随着微博、博客、空间、朋友圈等用户发布内容的不断增加，对图片的需求也在快速增长。这对图像搜索提出了更高的要求。虽然当前的搜索引擎技术发展迅速，但在图片搜索中仍然存在一些问题，比如搜索结果排名不准确；查询效率低；没有成熟的文档评分系统；没有成熟的关键词系统；如何提高海量图像索引创建效率等，需要研究人员进行深入研究。本文主要以基于文本的图像搜索引擎为研究对象。在对其相关技术进行详细分析的基础上，提出了较为完整的图像搜索引擎的设计与实现方案。在搜索过程中，需要对文档进行评分。本文对特征加权做了深入研究，结合关键词权重、时间因子、图像层次等方面改进TF-IDF特征加权方法，优化排序算法。同时，本文还设计了分布式搜索引擎服务器，保证负载均衡，提高索引和搜索效率，使系统具有良好的可扩展性和易维护性。本文通过原型系统的设计和实现，对搜索引擎的索引效率、搜索效率和搜索结果的准确性进行了测试。结果表明，本文提出的图像搜索引擎的设计与实现是合理可行的。同时，本文的研究成果可以作为基于内容的图像搜索、音频搜索和视频搜索的参考。 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(搜索引擎是信息检索必备的工具,也是一门非常适用的技术,)
　　【摘要】：搜索引擎是信息检索必不可少的工具，也是一项非常适用的技术。虽然各大搜索引擎不断完善和发展自己的技术，但仍然不能满足用户的需求。随着用户数量的增加，随着互联网信息量的不断增加，对搜索引擎提出了更高的要求。如何从海量信息中快速准确地获取有价值的信息成为各大搜索引擎研究的课题。本文采用Lucene搜索工具包实现搜索引擎的索引和检索过程，并结合PageRank算法改进页面排名算法；针对Nutch系统中WebCrawler的不足，爬取策略，重复数据删除技术和更新技术得到了改进；分词算法采用基于最大匹配算法和概率相结合的分词算法；采用K-means聚类算法实现网页文本聚类，提高搜索结果的相关性；综合运用各种技术，实现一个完整的搜索引擎系统。本文所做的工作如下： 第一个一、实现了基于Lucene的全文索引检索过程，设计了一种最大匹配算法和概率相结合的分词算法。二、使用Nutch系统中Web Crawler的基本模型，选择PageRank算法作为网络蜘蛛的爬取策略，使用基于URL和基于内容的去重算法去除重复页面，并使用Quartz作业调度系统实现定时调用网络爬虫，完成本地页面的批量更新，进一步提高了信息的实时性。针对PageRank和Lucene排序算法的不足，第一个三、对PageRank算法和Lucene自己的排序算法进行了改进，综合使用这两种算法来实现页面排序，使得排序结果更加合理；实现网页文本聚类，采用K-均值聚类算法对检索结果进行聚类，提高检索结果的相关性。完成了本地页面的批量更新，进一步提高了信息的实时性。针对PageRank和Lucene排序算法的不足，第一个三、对PageRank算法和Lucene自己的排序算法进行了改进，综合使用这两种算法来实现页面排序，使得排序结果更加合理；实现网页文本聚类，采用K-均值聚类算法对检索结果进行聚类，提高检索结果的相关性。完成了本地页面的批量更新，进一步提高了信息的实时性。针对PageRank和Lucene排序算法的不足，第一个三、对PageRank算法和Lucene自己的排序算法进行了改进，综合使用这两种算法来实现页面排序，使得排序结果更加合理；实现网页文本聚类，采用K-均值聚类算法对检索结果进行聚类，提高检索结果的相关性。使排序结果更加合理；实现网页文本聚类，采用K-均值聚类算法对检索结果进行聚类，提高检索结果的相关性。使排序结果更加合理；实现网页文本聚类，采用K-均值聚类算法对检索结果进行聚类，提高检索结果的相关性。 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(基于网页净化的网页去重技术应用到聚类领域中,)
　　[摘要] 随着互联网的飞速发展，搜索引擎越来越受欢迎。它可以整合混乱的信息，方便快捷地为用户提供信息。搜索引擎搜索最基本的元素是网页，所以本文从网页开始，对网页进行时间信息挖掘、结构信息挖掘和指纹信息挖掘。相应地，从增量采集、网页净化、网页分析三个方面阐述了提高搜索引擎返回结果质量的方法。本文在增量采集的技术描述中，针对大型新闻门户网站更新频率快的特点，采用了网页时间挖掘的方法。通过对更新时间的检查，减少了网页的下载。数据库中的次数和搜索次数有效解决了网站增量下载的问题，更新频率快，让用户及时发现新的网页。在网页净化的技术说明中，我们将网页表示为一棵DOM树，并首次将中文标点符号的数量引入网页正文的权重中。通过对DOM树的不断修剪，大大降低了网页的噪音。在网页去重的技术描述中，我们提出了一种基于网页净化的网页去重方法，将网页净化方法与指纹特征提取方法相结合，有效提高网页去重的准确性。此外，我们还将网页去重技术应用于变体短文本的聚类。在变体短文本聚类领域，我们首次将去重技术应用到聚类领域，取得了良好的速度和准确率。影响。实验表明，本文的研究内容有效地提高了搜索引擎的性能，取得了良好的预期效果。我们首次将去重技术应用到聚类领域，取得了不错的速度和准确率。影响。实验表明，本文的研究内容有效地提高了搜索引擎的性能，取得了良好的预期效果。我们首次将去重技术应用到聚类领域，取得了不错的速度和准确率。影响。实验表明，本文的研究内容有效地提高了搜索引擎的性能，取得了良好的预期效果。 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(搜索引擎优化毕业论文选题主要看查重率低于20%以下)
　　搜索引擎优化毕业论文选题主要看查重率。一般低于20%以下选择一个好的话题都可以的。以下引擎是知网的查重率:paperfree,paperyy,知网pmlc。这三个可以说是全网最严格的查重系统了。知网的查重率这么低，当然也是有原因的。知网查重系统的话一般是检测超过350字左右就需要重复率高于一定比例才会被判定为抄袭内容。
　　所以完全可以看你的一定章节内容要完全抄袭的话，那么你的论文重复率可以高一些。来自于知网，所以还是蛮准确的，但是如果你的有图片等文字的话，你的重复率就必须降低才可以。现在一些高校的论文查重基本上也是用知网查重系统，所以查重率虽然高了，但是也还是可以接受的。希望对你有帮助。
　　医学不清楚，土木的大部分专业要求20%以下，实在达不到的，一定要重新写，甚至可以直接不写，连毕业论文的评判标准都不清楚，论文的结果就更不用谈了。除非他们的课题会有一定的争议性，好好想想其他的看法。
　　如果是国外的话，很多一流的，国内数据库很难查到。而且，有部分学校查重不按照中国人的标准去查，据我所知，小部分是这样。我说这些有什么用呢？你只能祈祷，自己课题的数据库里没有论文。
　　再降低1~2个百分点就很好了， 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(信息推荐系统的设计224.1系统体系结构及数据设计)
　　内容
　　总结2
　　摘要 3
　　第一章介绍 5
　　第二章用户行为挖掘6
　　2.1 网页特征表示 6
　　2.2 文本表示 6
　　2.3 自动分词技术 7
　　2.4专有名词的分词8
　　识别2.5关键词和关键词 8
　　2.5.1 降噪算法 9
　　2.5.2Fixed关键词词库算法9
　　2.6 分词分类 10
　　第 3 章用户兴趣模型 11
　　3.1 特征权重 11
　　3.2 特征权重的时间修正：快启动，慢降算法12
　　3.3 页聚类 13
　　3.4 用户兴趣概念知识库 13
　　3.5 生成推荐信息 14
　　3.5.1 获取推荐信息 14
　　3.5.2 搜索结果预处理 15
　　3.5.3 搜索结果排序算法 15
　　3.5.4 搜索结果去重算法 18
　　3.5 Le Chatelier 的用户兴趣变化原理 19
　　3.6 分布式处理 19
　　第4章信息推荐系统的文本分析与设计22
　　4.1 系统结构与数据设计 22
　　4.1.1 分词与分类 22
　　4.1.2 分词权重计算 23
　　4.1.3公共热点推荐24
　　4.1.4 个性化推荐 25
　　第五章实验结果的分析与比较 27
　　5.1 收敛性测试 27
　　5.1.1 系统收敛精度测试 27
　　5.1.2 分词词典的无意分词测试30
　　5.2 专有名词的分词算法 31
　　5.3 兴趣识别算法的测试 33
　　5.3.1 噪声词消除算法 33
　　5.3.2Fixed关键词词库算法34
　　结论 36
　　参考文献 37
　　谢谢 37
　　第一章介绍
　　自1991年CREN诞生以来，互联网以其丰富多彩的内容吸引了众多用户，其信息量呈指数级增长。现在它已成为人们获取信息的重要途径。由于网络信息中收录大量重复、陈旧、分散、杂乱的数据和信息，人们不得不花费大量时间搜索和浏览自己可能感兴趣的信息。搜索引擎是最常用的检索信息的工具。传统的信息检索技术满足了人们的普遍需求，但对于不同用户关注的特定领域的信息却无能为力。
　　人们不再满足于亲自依靠传统的搜索引擎和其他门户网站网站来查找自己感兴趣的信息，而是希望能够自动获取自己需要的信息。即“人找信息”的模式变成了“信息找人”的模式。系统可以分析用户的行为，然后将用户需要的信息发送给他，并不断提供信息。当用户离线时，系统在网络上捕捉他想知道的任何信息，并在用户在线时推送给他。根据用户独特的信息需求，从互联网上搜索相关信息并整合在一起，有针对性地满足各类用户的信息需求。
　　本项目使用人工智能常用的专家系统来分析和识别用户兴趣。首先分析用户的浏览记录。项目只分析用户浏览记录的标题，因为用户根据标题搜索自己感兴趣的内容。本项目将用户浏览记录标题的分词结果与用户兴趣概念知识库进行匹配，找出可能是用户兴趣概念的分词。然后访问搜索引擎，从搜索引擎获取用户兴趣概念的推荐信息。
　　全文分为三个部分。第一部分是用户行为挖掘，涉及自动分词和分词两部分。本项目采用前向最大分词算法，提出了适当名词切分和噪声词消除的改进算法。第二部分构建用户兴趣概念知识库。系统将用户浏览记录的分词结果与兴趣概念知识库进行比对，识别出用户的兴趣词。本章提出了一种VSM权重的时间修正算法，可以更好地适应用户兴趣随时间的变化。第三部分是测试和结论部分。本项目测试主要关注用户兴趣的识别和收敛以及推荐信息的准确性。
　　第二章 用户行为挖掘
　　互联网数据挖掘分为三种挖掘；一是数据内容挖掘，二是数据结构挖掘，三是用户行为挖掘。第三类用户行为挖掘也与数据内容挖掘密切相关。但它不仅关注数据的内容，因此独立成为第三类数据挖掘。网页的本质是网页中的文字内容，但是以html标签为载体呈现给用户的。本项目对网页的文字内容进行分析，通过内容中的文字分类分析，记录用户的喜好。例如，如果用户浏览了一个标题为“苹果新CEO库克”的网页，分析这个项目的标题可以得出用户对苹果在IT行业有一定的加权兴趣。当然，如果他总是阅读与“Apple”相关的内容，在这个项目中，可以将“some”一词替换为“very”——即用户对IT行业的Apple非常感兴趣。本项目可以概括为：文本文本分析处理过程就是根据已建立的领域知识库中的知识结构，分析文本文本与某一领域主题的关系。然后根据对该项分类得到的信息从网上搜索信息，对检索到的信息进行打分处理，最后将得分高的信息推荐给用户。用户对 IT 行业的苹果非常感兴趣。本项目可以概括为：文本文本分析处理过程就是根据已建立的领域知识库中的知识结构，分析文本文本与某一领域主题的关系。然后根据对该项分类得到的信息从网上搜索信息，对检索到的信息进行打分处理，最后将得分高的信息推荐给用户。用户对 IT 行业的苹果非常感兴趣。本项目可以概括为：文本文本分析处理过程就是根据已建立的领域知识库中的知识结构，分析文本文本与某一领域主题的关系。然后根据对该项分类得到的信息从网上搜索信息，对检索到的信息进行打分处理，最后将得分高的信息推荐给用户。
　　2.1 网页的特征表示
　　网页的文本信息、文本格式、文档结构、页面布局、链接结构都是网页的代表性特征。普通用户在阅读报纸时，大多是先阅读新闻标题，然后再选择是否阅读新闻的具体内容。同样，用户在使用互联网时，总是先看标题，再决定是否需要阅读具体内容。因此，本项目只需要关心网页的文本信息，即网页的特征表示，而忽略其他方面。为了加快对用户行为进行分类的处理速度，本项目只需要分析网页的标题，不考虑网页的全部内容。
　　2.2 文本表示
　　文字的内容形式非常复杂。本项目需要选择一个语言特征，并以此为基础分析子文本[2]。
　　文本的内容特征
　　用什么作为特征来描述文本内容，是文本表示的核心问题。英语常用词、词串（指出现在文本中的多个固定长度的词）、词组
　　将文本表示为特征。相关研究和实验结果表明，英语中基于词的特征表示最适合于文本分类。由于汉语的特殊性，本项目中经常使用的词组与英语相似。
　　关键词 相互关系评价
　　本项目需要评估关键词之间的关系。VectorSpaceModel（VSM）模型是描述分词关系的常用模型。在VSM模型中，一个文档被看作是一个由特征二元组组成的特征向量，其表达式如下（2.1)[5].
　　(2.1)
　　其中，是特征的二元组，是文档中的权重；s 是特征集的大小。在VSM中，这个项目没有考虑特征在文本中的位置和语法信息的作用。
　　一个特征向量对应高维特征空间中的一个点，可以简化为(2.1)为式(2.2)。此时特征向量对应于权向量中。
　　(2.2)
　　在VSM中，文档被描述为向量，借助向量操作可以对文档进行各种操作，如合并、删除、比较文档等。文档之间的相似度可以是向量之间的相似度。测量。
　　2.3 自动分词技术
　　用户浏览一条新闻时，经常会看到新闻标题中收录一个或几个自己感兴趣的分词。为了准确表达用户的兴趣，本项目需要对文本进行分割，将句子拆分为几个准确的词。然后对分词进行分类。为此，本项目引入了自动分词技术。
　　自动分词技术是指将输入计算机的句子自动切割成单词序列的过程。在某些情况下，分词结果中也会收录一些短语和语素。一般来说，构建好的自动分词算法的关键是选择好的分词算法，构建好的分词词典（分词词典）。
　　常用的分词算法方法如下[13]：
　　1、 字典匹配法：最大匹配法、逐词遍历法、反向匹配法。
　　2、联想词组法：如联想回溯AB法、联想树分析法、无同义词库法。
　　3、知识与规则方法：如分词规则方法、分词与语义修正方法、规则描述分词方法。
　　4、人工智能方法：如专家系统、神经网络。
　　中文分词的难点在于：
　　1、 语法的复杂性。汉字词组的组合非常灵活，很难确定汉字在词组中的位置。例如：“被子”不适合拆分为“被”和“子”两个词；而“菜刀”则适合拆分为“菜”和“刀”两个字。[4]
　　2、 分割的歧义。例如“好好学习”这句话，可以分为“好好学习”、“好好学习”（四声）、“好好学习”三种理解方式。
　　这里本项目使用了最大匹配分词算法，也称为贪心算法。分词过程需要去除不需要的词和干扰词。例如：“姚明在瑞士公主陪同下参观瑞士残疾学校”这句话，最大匹配算法的结果是：“姚明”、“访问”、“瑞士”、“残疾”、“学校”、“瑞士”、“公主”、“陪伴”。
　　2.4专有名词的分词
　　专有名词的分词应该是2.第3节内容的一部分，但是2.第3节描述的前向最大分词算法最大的问题是专有名词容易切分不正确。4.3. 第3节的测试部分有一个多余的例子。测试中常见的调用“F”、“-22”，例如“F-22”分词。这种分词的结果是因为词的结构不符合一般语言习惯。大多数专有名词出现在科技领域，都有特定的编号约定。“F”是英文字母。在自然语言中，英文字母后面经常跟英文字母。“-22”没有多大意义，所以根据人类的语言习惯，上面的分词结果是合理的。然而，F-22实际上是一个专有名词，其分词无法通过常规的分词算法进行识别。本项目必须提供专有名词词典来解决专有名词分词问题[7]。
　　适当名词修正的分词算法伪代码如算法2-1。
　　算法 2-1
　　字符串字符串；
　　对于（inti = 0;我
　　{
　　如果（str收录专有名词）
　　{
　　专有名词部分作为一个整体加入到分词结果中；
　　继续常规分词；
　　}
　　}
　　这个算法可以解决专有名词的分词问题，但是这个算法不是很完美，也没有完美的结合语言环境进行分词。因此，这个项目必须结合常规的分词算法来规避这个问题。
　　2.5关键词 和 关键词 标识
　　上一节提到的分词算法2.4 可以将一个句子分割成多个词段，对于本项目来说还不够；用户在阅读一条新闻时可能只关注其中的一个或几个。关键词，本项目需要从分词结果中找出用户可能关注的重点。因此，本项目引入了关键词和关键词的识别问题。例如：
　　句子“姚明在瑞士公主的陪同下参观了瑞士残疾学校”，前向最大匹配算法的结果是：“姚明”、“访问”、“瑞士”、“残疾”、“学校”、“瑞士” ”、“公主”、“陪伴”。对于一个NBA球迷来说，他只关心这句话中的“姚明”二字。句子的关键词应该是“姚明”，换成其他作家“孔乙己军”，“孔乙己问瑞士”“瑞士残疾学校公主陪同”这个新闻。体育迷不会感兴趣读到这条新闻，为了能够识别文章中的关键词，本文提出了两种算法来识别文中的关键词，而4.第3节的测试部分有这两种算法的一对。测试和比较了各种算法。
　　2.5.1 降噪算法
　　该算法是发散算法。系统只剔除语义上明显不区分的分词，其余的都认为是有意义的词。然而，系统的噪声词数据库不可能是完美的。因此，一些干扰词总会被系统误认为关键词，此时系统的推荐信息就会出现错误。所以这是一个发散算法。该算法的伪代码实现如算法2-2。
　　算法2-2
　　StringGetKeyWord(stringinstring)
　　{
　　如果（噪声词库收录sinstring）
　　{
　　返回字符串；
　　}
　　别的
　　{
　　返回空；
　　}
　　}
　　当然，与第二种算法相比，该算法有其优势。该算法不会错误地缩小用户的实际兴趣范围，并且可以自动收录new关键词。
　　2.5.2Fixed关键词词库算法
　　固定关键词词库算法不代表关键词词库是固定的，固定关键词词库算法是指：关键词词库中只存在分词，可以存储为 关键词。该算法的伪代码如算法2-3。
　　算法 2-3
　　StringGetKeyWord(stringinstring)
　　{
　　if(关键词收录词库中的字符串)
　　{
　　返回字符串；
　　}
　　别的
　　{
　　返回空；
　　}
　　}
　　与算法2-3相比，算法2-2具有更好的收敛效果，但算法2-3可能会漏掉一些对关键词感兴趣的用户，需要手动维护关键词词库。这个关键词词库的关键词数量大约是一个数量级。
　　2.6 分词分类
　　本项目采用三层分类法对分词进行分类。图 2-1 是一个分类示例。
　　图2-1 三层分类图
　　顶级体育类别下有“NBA”、“CBA”和“世界杯”三个子类别。为保证系统的准确性，本项目采用手动顶层二级分类，并手动添加初始化训练样本进行子节点分类。第三级分类是特定的文本分割。这部分内容在聂荣金的论文中有详细的描述。
　　第三章用户兴趣模型
　　个性化信息推荐研究的关键是建立准确的用户兴趣模型。根据VSM模型，用户的兴趣是一个可以用表达式(2.1)来描述的向量空间。从线性代数的向量空间理论，可以抽象地理解用户的兴趣模型。本项目认为用户的兴趣和是由单个不相交的用户兴趣向量作为基向量组成的向量空间，本章介绍本项目的个性化信息推荐研究，关键是建立准确的用户兴趣模型. 传统用户兴趣模型的构建过程如图3所示。 -1．
　　图3-1 传统用户兴趣模型构建流程
　　图 3-1 所示的用户兴趣模型构建过程并未反映用户兴趣的变化。本文基于计算机网络的拥塞控制算法和路由算法，提出了一种“用户-兴趣-时间”模型，以反映用户的兴趣曲线随时间的变化。并讨论了模型曲线尽可能收敛到用户实际兴趣曲线的几种算法。
　　用户兴趣强度的计算通常有以下三种方式：
　　1、用户自行填写
　　2、基于用户行为分析用户兴趣
　　3、根据用户对推荐信息的反馈进一步更新兴趣强度
　　其中，第一种方法在系统中的直接表现就是用户设置自己感兴趣的领域。这种方法会增加用户的负担，并且不是一种用户友好的方法，因此不是本项目的主要研究方向。第二种和第三种类型是本文的主要关注点。第三种方法有一个增强效果：同时提高了兴趣曲线的收敛速度，增大了收敛曲线的误差。本文的下一部分将讨论第三种方法的增强效果。
　　3.1 个特征权重
　　特征确定后，需要计算特征在向量中的权重来描述特征在文档中的重要性。常用的权重计算方法有布尔权重、权重和熵权重。
　　鉴于布尔权重不能准确描述向量之间权重个数的关系，本项目使用权重来描述向量中特征的权重。
　　基于两个观点：文档中出现的特征越多越重要；文本中出现的特征越多，它就越不重要。（G.Salton,etal.,1975)。一般有两个权重，一个反映第一种观点，第二种观点。
　　权重的计算方法如下（3.1)：
　　(3.1)
　　其中，是特征在文档中出现的频率，是特征出现的文档数量。
　　3.2 特征权重的时间修正：快启动，慢降算法
　　The computer network is a dynamically changing network. The state of each part of the network is dynamically changing. It is very important to detect the change of the network congestion state in time to improve the network utilization. The TCP protocol is to maintain the network as much as possible. Utilization, and has a lower network delay, TCP protocol uses the "additive increase, multiplicative decrease" algorithm congestion control strategy. [JamesF.Kurose, KeithW.Ross.177] Similarly, people's interests and hobbies will change over time. In order to more quickly converge to the user's interest and reflect the changes in the user's interest over time, I use the "start fast, slow down" algorithm to express the relationship between people's interest and time. The description of the "fast start, slow reduction" algorithm is shown in Figure 3-2 Figure 3-2 Fast start, full reduction example diagram
　　本项目介绍了以下一些概念的描述：
　　时间轴：在图3-2中，横坐标为本项目中表示的时间，其含义为：“用户登录两次使用系统，与实际时间不一致。本月第一次登录, 下次重新登录，中间的时间间隔为1"。
　　权重增量：用户浏览一次收录某个分词A，对应的分词A增加权重增量。此项定义为0.125，分词的最大权重为1.，也就是说，如果用户浏览同一个分词8次，分词的权重会增加到最大值1，继续浏览，权重依然保持为1. 之所以权重增量定义为0.125，即最大权重可以增加到最大weight通过浏览八次，因为如果设置为布尔权重，即不是0也不是1。这个项目不能准确衡量一个人的兴趣爱好。如果增重太小，某个分词达到最大权重需要太多次，用户很难快速收敛到他的一个短期兴趣，即收敛太慢。例如，一个对IT不感兴趣的女人A看到乔布斯去世的消息，突然对乔布斯的生平产生了浓厚的兴趣，然后她想在接下来的一周里，由于体重增加，想了解乔布斯的情况。肖女士，她需要浏览100次职位相关网页，系统才会意识到她对职位非常感兴趣，然后主动向用户推送职位相关内容。此时，用户可能已经回到了平静的生活。. 收敛太慢了。例如，一个对IT不感兴趣的女人A看到乔布斯去世的消息，突然对乔布斯的生平产生了浓厚的兴趣，然后她想在接下来的一周里，由于体重增加，想了解乔布斯的情况。肖女士，她需要浏览100次职位相关网页，系统才会意识到她对职位非常感兴趣，然后主动向用户推送职位相关内容。此时，用户可能已经回到了平静的生活。. 收敛太慢了。例如，一个对IT不感兴趣的女人A看到乔布斯去世的消息，突然对乔布斯的生平产生了浓厚的兴趣，然后她想在接下来的一周里，由于体重增加，想了解乔布斯的情况。肖女士，她需要浏览100次职位相关网页，系统才会意识到她对职位非常感兴趣，然后主动向用户推送职位相关内容。此时，用户可能已经回到了平静的生活。. 她需要浏览职位相关网页一百次，系统才会意识到她对职位非常感兴趣，然后主动向用户推送职位相关内容。此时，用户可能已经回到了平静的生活。. 她需要浏览职位相关网页一百次，系统才会意识到她对职位非常感兴趣，然后主动向用户推送职位相关内容。此时，用户可能已经回到了平静的生活。.
　　渐减：这个世界上有什么是一成不变的？不，只有变化是不可变的。人们的兴趣爱好也在不断变化。很少关心乔布斯。乔布斯去世几天后，她突然对这个传奇人物产生了兴趣，于是浏览了很多乔布斯的介绍。此时，系统已经将用户A对“Jobs”的分词权重设置为最大权重。半个月后，她不再关心乔布斯，相应地，她对“乔布斯”的权重也相应地逐渐降低。因此，本项目提出“慢降”，即用户对每个分词的权重应该沿着时间轴递减。本项目将“慢减”的权重定义为0.05，
　　该算法需要较少的编程工作，本项目只需要在数据库服务器上建立定时作业即可。作业的伪代码描述如算法 3-1 所示。
　　算法 3-1
　　而时间是0:0:0
　　updatet_PersonalWordsetkdegree=kdegree-1wherekdegree>1;
　　最后
　　3.3 页聚类
　　本项目试图记录、描述和分析用户行为，用户行为最终由页面内容来描述——即基于内容的页面聚类。页面聚类技术基于以下假设：同一类别的文档之间的相似度较大，不同类别的文档之间的相似度较小。网页聚类根据网页的某种联系或相关性来组织网页。
　　3.4用户兴趣概念知识库
　　人工智能专家系统通常使用手动收录 特定领域的知识库和规则库来提供自动化的解决方案。为了提高用户兴趣分割的识别准确率，本项目采用构建用户兴趣概念知识库的方法来识别用户兴趣。用户兴趣概念知识库的本质是一个数据字典。它收录尽可能多的用户兴趣概念细分。
　　用户兴趣概念知识库的逻辑结构也满足图2-1描述的三层分词结构。知识库的所有知识都存储在图 2-1 中的叶节点上。本项目没有使用这种三层林存储结构，而是使用一个存储在数据库中的二维关系表来存储知识库。为了用二维关系型数据库存储图2-1的三层逻辑结构，用户兴趣概念知识库的内容应收录表3-1所示的内容。
　　表3-1 知识库存储内容
　　知识
　　父节点
　　层
　　3.5 生成推荐信息
　　用户使用搜索引擎手动检索自己想知道的内容，通过关键词检索，基于知识库的信息推荐系统使用构建的用户兴趣模型访问搜索引擎生成推荐信息。用户兴趣是以用户兴趣知识库的知识为基向量组成的向量空间。本项目使用用户兴趣向量空间的基向量作为生成推荐信息的基础，即表达式(2.1)中。此时本项目无法确定推荐信息有多重要这个项目生成的是给不同的用户。
　　3.5.1获取推荐信息
　　本项目选择用户最感兴趣的关键词，通过访问搜索引擎检索该关键词的信息，获取推荐信息。这种方法类似于元搜索引擎。这个项目不需要像谷歌那样维护互联网页面的数据库备份。其次，单个搜索引擎的搜索结果召回率并不理想。即使对于谷歌这样的搜索引擎巨头，其数据库中收录的网页备份在互联网上的网页总数中所占的比例也很小。本项目可以访问多个权威搜索引擎，可以获取更多用户感兴趣的关键词信息。之所以称为元搜索引擎，是因为本项目不是即时搜索。当本地服务器长时间访问搜索引擎时，不需要在短时间内将搜索结果返回给用户。这确保了项目有时间对搜索结果进行准确评分。
　　图3-3 服务器搜索引擎交互
　　元搜索引擎的架构：
　　接口代理（InterfaceAgent）
　　这部分管理与各种搜索引擎的交互。某个搜索引擎对应的接口代理需要将用户的查询转换成搜索引擎可以识别的格式（以谷歌新闻搜索为例：）发送出去，负责解析接收到的搜索的搜索结果引擎。搜索结果传递给调度中心。
　　重新排名结果（Re-rankingMechanism）
　　这部分整合了各个搜索引擎的搜索结果，对每个搜索结果进行评分，并根据评分对结果进行重新排序，形成统一的搜索结果列表。
　　结果存储（ResultStorage）
　　这部分将重新排序的搜索结果保存到数据库中，并在用户在线登录时将推荐结果推送给用户。
　　3.5.2 搜索结果预处理
　　通过预处理采集的海量原创网页，也必须形成良好的数据结构，成为用户提供查询服务的核心和关键。搜索结果的预处理主要包括以下几个方面：
　　（1) 和关键词 的提取 在一个收录大量HTML 标签的网页文件中，按照一定的规则，提取出能够代表网页内容的关键词。即就是，提取后，你得到一个 关键词Integrated style (3.2) 的意思。
　　(3.2)
　　使用此术语集来表示 Web 内容。
　　（2)，链接分析人们可以通过分析HTML文档中收录的指向其他文档的链接信息来判断网页与网页内容的关系。
　　（3)，网页重要性的计算。这个封面是指在预处理中判断网页的重要性，不同于后面描述的用户查询得到的网页的重要性。也就是说，它有与用户的查询无关，比如使用谷歌PageRank的核心技术就可以体现出这种重要性。
　　3.5.3搜索结果排序算法
　　传统的元搜索引擎评分排名不涉及其他用户数据，只对搜索结果进行孤立排名。重新排序通常有两种方式：
　　(1)。使用标准评分机制重新评分后，搜索结果将被排序。
　　此方法将为元搜索引擎调用的其他爬虫搜索引擎设置评论。
　　评分转换比例，然后根据评分标准重新排序。但是，这种方法所依赖的各种评分标准不一定可靠。
　　（2)，使用自己的排序算法将搜索结果合并，彻底重新排序。
　　这里的排序算法与传统搜索引擎中的排序算法相同。这种方法一般可以
　　获得更准确的排序结果。但是，这种方法需要下载并分析所有网页，因此
　　响应速度会更慢。
　　推荐结果的评分计算：
　　为方便展示，本项目假设用户为“张三”，本项目搜索为“Jobs”，二级分类为IT。这个项目需要评估张三的页面。pageA 的分数。该项目使用传统的概率统计来计算页面的分数。首先，本项目根据本项目检索到的关键词“乔布斯”的二级分类“IT”获取该类别的所有分词，同时记录分词的权重，然后计算外观网页中每个分词的次数，因此可以使用公式（3.3).
　　(3.3)
　　并非所有推荐结果都符合推荐要求。为了过滤掉那些用户不感兴趣的搜索结果，本项目引入了搜索结果去噪算法。
　　对搜索引擎返回的结果进行评分后，本项目需要对结果进行过滤，去除噪声数据。此项设置了更合理的阈值。当评分结果大于定义的阈值时，为正常数据，否则为噪声数据，需要剔除。
　　搜索结果去噪算法的伪代码如算法3-2。
　　算法 3-2 搜索结果去噪
　　#defineVALUE5
　　如果（分数>5)
　　{
　　结果存储在数据库中；
　　}
　　别的
　　{
　　这时候是噪声数据，去掉；
　　}
　　The definition of the threshold needs to be very careful. When the threshold is defined too large, it will seriously affect the speed of system convergence. Especially for the convergence of users' short-term interests.
　　当阈值设置过大时，虽然系统可以发现用户新的兴趣趋势，但是在用户兴趣的早期，这种兴趣会被认为是噪声并被过滤掉，所以系统不会推荐这个兴趣相关的信息给用户浏览；这使得增加与此兴趣相关的 关键词 的权重变得困难。如此一来，就会出现推荐信息权重迅速增加的现象，新的爱好很难增加。基于这些考虑，在评估系统的准确性时，需要仔细修改本项目中定义的阈值。
　　本项目以必应搜索“Kobe”为例来描述元搜索引擎的算法。
　　(1), 获取关键字。关键字是系统自动对页面进行分词聚类得到的分词。
　　（2)，调用搜索引擎搜索关键词相关信息。本项目以必应搜索为例
　　图3-4 Bing搜索关键词“Kobe”
　　但搜索结果是正常的HTML代码，如下所示。本项目需要提取HTML中每个搜索结果的超链接。
　　.htm"target="_blank"onmousedown="returnsi_T('&ID=news,5034.2')">科比公开质疑工会关于保罗接替老玉成担任下一任主席的举动？ 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(文书技巧篇的研究如何利用word方便的处理文档)
　　搜索引擎优化毕业论文，是对计算机网络基础及服务器系统进行分析、研究及实践，建立数据挖掘、智能交通、服务器系统运维、高效信息化建设、数据挖掘、国际并购、金融智能投顾等建设规划与方案的学术论文。百度文库中搜索学校专业关键词来看看有哪些可以写的。文书技巧篇的研究如何利用word方便的处理文档的内容并迅速排版比较完美？应用于网页设计的设计规范，简化word运行流程的设计方案如何规划企业宣传媒体报道的整体质量提升方案设计如何提高专业网站的工作效率？word排版新方法：如何做一个「炫酷的word大作」？word调整字体大小的方法有哪些？如何快速提高word工作效率？如何让文字流畅简短？屏幕处理篇的研究如何在不同时进行格式转换？word2vec如何通过ocr将文字识别成图片？怎样在word打印时尽量少地打印一句话？如何制作一个可以切成拼音大小的快捷键说明书?如何快速提高word打字速度？一个最简单的提高word单词识别的方法怎样将文档转换成音频文件，而不是单纯的图片文件？好用的pdf转换工具推荐除了图片，文档也不能少的功能是什么？一个不用全屏的电脑最好都有哪些软件？小黄人手持扫地机器人的实现原理是什么？国外word模板网站汇总word中如何最有效的完成对格式的设置？word中的doc、docx表格格式分别是什么，是如何转换的？微软office如何让文档的txt文件字体支持中文？word排版中删除文字后还可以正常显示文章标题吗？你公司的英文邮件是用什么格式来传送的？我们办公室用的超美android系统是基于什么windows系统平台？有哪些黑科技可以帮你制作word封面？一款简单的word拼写检查工具怎么用？我们都学过office办公软件吧，但是我们是怎么样对word文档进行文字和图片间拼接的？word怎么显示大文件？有什么办法可以让word的文字很快的在一行内，而不会发生超过四格之后文字的丢失？word中如何用手机拍摄文档，然后然手机裁剪，再发送？我的计算机比较差，分不清楚一个软件的大小不够或者删除文字。
　　下面这个情况都出现过：word文档整理的很乱乱，有的好好的画了草图或者office是破解版，看见里面每个格子有一个警告但是删除不了。试了几次也删除不了。偶然间看见网上有些方法，就试试了。 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(论文写作指导：请加一、搜索引擎营销的现状分析)
　　论文写作指导：请添加
　　电子商务模式下的企业搜索营销研究
　　一、搜索引擎营销现状分析
　　（一）搜索引擎的工作原理与发展
　　搜索引擎是一种全文搜索模式，通过建立索引数据库在网页中搜索关键词。当用户想要过滤信息时，所有与关键词相关的页面都会显示在搜索结果中，然后反馈给用户。经过一系列背景计算后，检索到的页面将按照d排列与关键词的关联度@
　　搜索引擎的基本原理包括三个方面：一是通过互联网获取相关网页，二是建立索引数据库，三是在数据库中搜索后进行排序
　　（二）国内外搜索引擎营销现状分析
　　1.国外搜索引擎营销现状
　　国外搜索引擎主要分为以下四个发展阶段，第一阶段网站免费提交给主搜索引擎，这一阶段的典型代表是免费目录登录，网站通过搜索引擎优化登录到搜索引擎中，让企业可以在搜索结果。这是这一阶段搜索引擎的主要内容。在第二阶段，基于技术的搜索引擎出现了搜索引擎，这导致了优化搜索引擎的战略。以谷歌为代表的搜索引擎公司在这一阶段大量使用其高端技术。这一技术导致了将搜索引擎优化方式从原来的标签优化转变为网站内容优化策略。第三阶段，搜索引擎从免费模式转变为付费模式。在这一阶段，付费模式引擎的搜索索引取代了免费搜索引擎，占据了市场。因为它可以登录到免费搜索引擎，企业网站推广最重要的地方在于搜索引擎注册和优化关键词.第四阶段，搜索引擎模式从定位关键词转变为定位web内容，这一阶段企业主要通过优化内部网站和f来吸引大企业框架结构和网页内容的访问量，从而提高企业排名
　　2.国内搜索引擎营销现状
　　搜索引擎作为一个新兴事物在我国如雨后春笋般兴起，网络市场的发展形势和改革促使搜索引擎进入调整阶段，此后，各种搜索引擎蓬勃发展，广告作为搜索引擎营销模式的主要方式，逐渐成为搜索引擎营销模式中最有效、最具竞争力的一种企业认可的产品和服务覆盖率最高国内网络市场已成为各大企业竞争的焦点。搜索引擎营销已成为国内企业宣传产品和服务不可或缺的方式之一。互联网用户和企业应使用搜索引擎来实现这一目标搜索引擎已经成为人们生活的重要组成部分，大、中、小型企业是搜索引擎营销的主要用户，如何优化搜索引擎越来越受到重视
　　二、企业搜索引擎营销模式分析
　　（一）搜索引擎营销的基本原则
　　搜索引擎营销的基本原理与工作原理没有太大区别，但在后者的基础上进行了调整和完善，但定位更准确，企业应该先建立自己的网站并将相关产品放在网站上，然后链接到搜索程序中，然后对数据进行索引数据库至收录.当用户进入关键词进行搜索时，spider程序将关键词链接到索引库，按照信息匹配的原则与关键词对匹配信息进行分析、汇总、整理，并提供给用户，用户从企业提供的数据中搜索、过滤出自己需要的内容，从而实现用户的信息共享ich是搜索引擎营销的工作内容和基本原则
　　（二）搜索引擎营销功能
　　1.enterprises网站密切相关。企业在网站上发布产品，用户输入关键词以检索所需内容。因此，网站是企业搜索引擎营销的基础。网站的建立是企业搜索引擎营销的进步。网站的建立直接影响到e搜索引擎的销售结果。enterprise网站建设的目标是结合实用性和美感点击的特点，对网页进行优化和改进，以吸引大多数目标客户，增加enterprise网站的浏览量
　　2.索引功能。索引在搜索引擎营销过程中非常重要。用户通过关键词输入搜索与企业相关的信息，但搜索到的信息只是用户所需信息的摘要或索引的一部分，不能搜索与企业相关的所有信息。用户ca输入企业的网站并仅通过单击链接@和产品浏览企业网站
　　3.用户选择是前提，搜索引擎营销与其他营销方式最大的区别在于用户可以自主选择页面点击搜索结果，搜索引擎营销允许用户主动选择搜索引擎，自主选择和查询所需信息，这样做，搜索引擎的营销方式可以大大减少用户被动和干扰的过程，使用户有更多的自主选择空间，最符合用户个性化消费和购物需求的心理特征，最能体现营销的主题
　　4.精准定位：用户可以根据自己的需要主动选择搜索引擎营销的关键词广告，更准确地定位自己需要的信息内容，选择并点击符合自己需要的页面，从而达到营销目的
　　5.间接效应。使用搜索引擎营销的企业可以提高收入，但不是100%，因为搜索引擎的作用是直接增加企业网站的访问量，而不是直接增加企业产品的销量和提高收入。搜索引擎营销只提供用户企业拥有消费渠道和营销手段，也就是说，企业为用户提供了消费平台和渠道，但用户是否选择企业主要取决于企业能否满足和满足用户的需求
　　（三）enterprise的搜索引擎营销模式
　　1.免费登录分类目录
　　在自由登录类别目录中，用户根据搜索引擎显示的页面设置要求，将相关数据添加到类别目录中，以达到用户浏览的目的。网站姓名、简介、地址链接、关键词和联系方式是搜索引擎页面设置的主要内容。由于自由登录类别目录具有智能性低、周期慢的特点，因此在初始阶段主要用于网站推广，在中后期，自由类型被替换，搜索引擎从自由模式逐渐转变为计费模式
　　。
　　2.paid登录目录
　　在搜索引擎营销的后期，付费登录类别目录出现并被广泛使用。付费搜索引擎营销模式的工作过程与免费搜索引擎营销模式类似。本文通过毕业论文网络采集整理，但比免费搜索引擎营销模式更为高效。这种类型的搜索引擎营销模式不需要技术性强，但只需根据页面设置要求支付一定金额，程序将根据企业支付的金额进行排名，供用户选择点击，请注明转载来源，原地址： 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(浙江大学学报（自然科学版）115-2016年中文优秀论文集)
　　搜索引擎优化毕业论文翻译你可以下载我手头上有的一篇2018年第八期学术论文（浙江大学），给你个下载链接。浙江大学学报（自然科学版）115-2016年中文优秀论文集1下载如果需要翻译你的论文可以联系我或者发邮件给我如果需要电子版我可以给你下载版数目，10-20篇差不多。
　　上找下看看不用加群了前几天我看买了几个国外专著的售价三千多
　　还可以参考吴淼教授的优秀毕业论文翻译项目：教育部优秀本科学位论文提交中心-吴淼.1999-2000基础教育课程改革和课程内容改革中国自主研究.pdf下载更多毕业论文，欢迎访问我们的优秀论文交流社：部分优秀论文，点击进入。
　　毕业论文翻译网站有的，推荐一个专业的毕业论文翻译网站，比对很多家，整理出来的很实用，第一时间提交最新毕业论文、行业新闻、学术会议等方面的毕业论文资料，很方便。
　　中国学术期刊网自然科学版社科类硕博士研究生论文中国知网硕博士论文学报杂志本科学位论文硕博论文学术会议及专业技术交流委员会论文海外博士学位论文
　　这种毕业论文网站，我感觉有必要写一下，现在你在知乎看到别人写的毕业论文真的很不真实，这个不要脸有这种心态就行，不是你做的。1，硕博毕业论文网，是否提交可以查询（这个设置有点问题）2，下载报名时查询，但是要网站认证。3，某宝可以搜到硕博毕业论文的然后看看是不是真的。4，清华大学学位论文提交系统，好像有的时候不一定开，提交系统只能本校学生的，而且这个网站现在重心在扩展自主学术交流平台，成立研究院，而非评论啊或者知网啊。
　　5，你可以看看能不能提交，提交到认证资格比较严格的院，但是如果你在学校，不是实验室类的大四毕业，这个一般不一定开。6，有些大的期刊网站不直接提交，也有很多，你可以搜搜看。7，好多人写毕业论文的，找不到提交地址，论文又不想自己动手写，还没有答辩委员会委托的稿件我会告诉你我大学毕业前也不知道去哪里提交吗！当时的处境多尴尬呀！然后我就直接上图了。
　　题主说的提交问题不如加我微信公众号，某些期刊有的要求提交申请表和报名表（有的期刊要提交申请表），有的是说了论文提交的流程，但是没有提到指定提交网站。私聊我你要提交哪些请问哪个网站在哪里提交？某些人提交了论文但是还没有接到答辩委员会通知（全程的回答还是需要自己动手丰衣足食，但是真没有办法提交。）总之每次我在这里特别提醒各位，最好自己不懂就问别人，帮不了你人生很短暂，请不要不要自我麻痹了。 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(亿玛客网络营销学院给学员免费提供的域名和150MASP空间)
　　网站的推广方式有很多种，搜索引擎优化（seo）是最便宜的推广方式之一。进入Emark网络营销学院已经1个月20多天了。最近两周开始专注于seo的知识，把自己固定在seo上，希望以后能在这方面有所发展。
　　最近在网上文章看了很多相关的seo技术、教程和经验，也写了很多seo经验总结。我还建立了一个博客来测试我在博客上学到的东西。这是网络营销学院提供给学生的免费域名和150M ASP空间。经过这么长时间的学习，得到以下经验，分享给大家指导，同行可以互相学习。
　　首先，我这里所说的seo是指通过非作弊的方式，让我们的网页更加符合搜索引擎判断优质网页的标准，以获得更好的排名，但是效果可能不是很明显，需要时间去证明。那种在短时间内获得更好排名的作弊，最终被封杀的方法，得不偿失。搜索引擎的最终目的是为大家提供高质量的搜索结果，所以要想考前对内容进行排名和比较，一定要获得更好的排名。
　　下面列举一些可能影响seo的关键点，然后再一一分析每个关键点如何设置：域名80分，文件名20分，页面标题100分，关键词10分，描述10分，标题10分，文章第一段60分，加粗5分，图片10分，站内相关链接10分，优质导出链接10分，高分10分- 质量导入链接。
　　一、域名
　　占据了80分，影响比较大。比如，当人们搜索关键词“网络营销学院”时，我们学校的网站排名第一，足以见证我们学校老师的SEO功力。域名与公司英文名称一致，方便人们在网上搜索时找到您的公司。直接搜索公司英文名称是非常有可能的。它的域名和公司的英文名称是一样的，自然会排在第一位。当然，作为一般个人网站、行业网站、门户网站，这个影响不大，因为这些网站追求关键词各方面的排名比较好，一个网站只能有一个域名字，就算这一点再重要，也没有什么可以做的，所以其他关键点我只好文章了。
　　二、文件名
　　它没有太多的分数，但高手之间的较量总是在细节上决定成败。举个例子：在我的博客里，有一系列的网页是文章列表，里面的文件应该是这样编织的：路径中的emarketing、beipiao、web-ads分别表示网络营销、北票，以及网络广告，而这些网页的内容恰好是相关内容。不要说文件名与搜索引擎无关，你可以说：细节决定成败；拼音总是比001、002、003对搜索引擎更友好，最好用英文单词。由于本人英语水平有限，所以尽量选择使用英文单词。
　　三、页面标题
　　中间的内容也是搜索引擎最重要的区域。你必须小心地命名它。
　　说说页面标题的常见误区：最严重的是整个网站页面标题都是一样的。相信很多初学者就是这样做的。当我第一次建立博客时，我也是这样做的。我做了一个网络营销理论，seo，网站来自北票花絮，写了一些相关的文章，我把每个页面的标题设置为每个人都可以想象“网络营销学习，北票谈”的效果。另一种与上述类似。每个频道的页面标题设置为相同。虽然没有上一个那么严重，但是对搜索引擎非常不友好。
　　稍微好一点的方式：文章title+频道标题+网站title
　　我认为文章title 很好。搜索引擎使用页面标题来确定此网页的主要关键字。一般的主要关键字出现在页面标题中，还有一些出现在文本中。这个排名不错，但是如果你的页面标题有频道标题和网站title，我认为出现在文章的概率不高，所以影响它的主要关键字不会变好。排行。还要注意你的页面标题要尽量吸引人，尽量吸引人，因为这个页面标题最终是搜索结果中带有链接的第一行文字，比较显眼，吸引人的内容对观众。哟，假设你的结果排名第四，一、二、三的页面标题没有你的那么吸引人。每个人都可以订购你的，但不能订购他们的。例如：原来的文章标题我以为是“我的seo经验”，现在改成了“影响seo的12个关键因素”。这种变化是不是很吸引人？
　　四、关键字
　　其实就是里面的内容。分数比较小，但是不能随意设置，也不能和关键词堆在一起。它只需要与标题相关。如上设置，不用太费劲。
　　五、Description
　　其实就是里面设置的内容，分数比较少。可以是对页面标题的进一步描述，如上设置即可。和页面标题差不多，没关系，就是这样。
　　六、title
　　这里的title指的是文章title，最好用h1等标签来装饰。我在这里不关注它，但不要做标题党。如果没有实质性内容要补充，就没有别的了。
　　七、文章首段
　　最好在文章的最前面，并且可以在标题中提及关键字。这称为点题。你可以把它指向任何地方，但段落开头的点是最好的。如果能从头到尾呼应，那就更完美了。
　　八、加粗
　　粗体是指使用或标签装饰，分数不高，最好的设计在哪里？段落标题实际上是不必要和麻烦的。一般来说，让每个段落标题加粗就足够了。
　　九、picture
　　图片的优化，几乎所有文章都提到了alt属性的设置。其实还有一个很重要的点。现在不是提倡DIV+CSS吗？很多人把控制图片大小的属性写成css，所以代码很简单，但是这样的图片不会被搜索引擎收录搜索到，为什么？搜索图片的时候，有没有所有的图片，大图，中图，小图。如果html标签中没有设置height或width属性，搜索引擎无法判断其大小，所以不是收录。注意这点，这是网上说的，独家内幕！网络营销学院的教科书中没有提到。
　　十、网站链接
　　这意味着当前页面必须具有指向站点中具有相同或相似关键字的其他页面的链接。不相关就不要链接，内容一定要具体。顶层页面必须相互交织，链接到二级页面和底层页面；二级页面必须同时指向底层和顶层，底层页面必须指向二级页面。还必须有到顶层的链接，所有链接都带有文本链接。
　　十一、优质导出链接
　　肯定有指向知名网站的页面，PR值比较高的网站，同主题。如果你付出，你就会得到回报。如果你像大展的链接那么大方，搜索引擎会认为你和大展是亲戚，自然会看重你。
　　十个二、优质导入链接
　　这并不容易。这是一个大网站，相关内容页面也指向你的网站。 网站的PR值越高越好。这必须打开你的沟通技巧并通过水平。这个概率比较小，我们可以从三个方面努力：
　　1：多和站长交朋友，让大家觉得你是个好人。为了帮助大家，大家多给你们一些链接；
　　2：与相关网站交换友情链接。关系不需要铁定，但不要找一些作弊网站，到时候会牵扯到你。最好使用条件比你更好的相关网站。定期看看那些网站还在不在，他有没有删你的链接，记得维护；
　　3：去大站的相关版块发表评论，看看能不能发个链接，看看有没有那些论坛的评论。概率比较小。
　　如果你能做到以上12点并持之以恒，我不敢说你的每一个文章都会第一，至少你的网站会出现在搜索结果的第一页！目前在不断完善自己的博客，网络营销学院第一批同学齐聚一堂！ 查看全部

　　搜索引擎优化毕业论文(营销SEO本科论文开题报告跟搜索营销相关毕业)
　　Marketing SEO 本科毕业论文 Opening Report and Correspondence to Search Marketing SEO-related Marketing Graduation Correspondence Graduation Thesis.
　　[摘要] 互联网的飞速发展，促使搜索引擎营销成为各类企业推广业务和产品的重要手段。本文介绍了搜索营销中的几种形式手段，然后明确指出搜索引擎优化是这个网站策略中的一个关键要素。
　　[关键词]搜索营销搜索引擎优化SEO
　　一种搜索营销理念和体现
　　搜索引擎营销正试图从搜索引擎中吸引新的访问者。广义上讲，所有依靠搜索引擎实施营销方案的网站推广方式都是SEM。搜索的驱动因素越来越基于互联网，这应该促使广告主思考如何将搜索与其他网络营销相结合。搜索引擎营销的三种主要方式：
　　1.搜索引擎竞价广告
　　这是一种比较常见的搜索营销方式，英文称为Pay-Per-Click，简称PPC。这种广告方式最早是由 Coogle 设计的。搜索者输入某个关键词后，在搜索结果的右侧和上方发布了一个文字广告。访问者点击收录此关键词的广告到达广告主的网站后，广告主支付点击费用。这种点击式广告，没有点击不付费，不提前付费，让普通小企业也可以做网络广告，大大提升了中小企业和大企业的拼搏能力。竞价广告的出现，给了小企业在互联网上发火的机会，并逐渐成为众多小企业获取客户的主要渠道。
　　搜索营销SEO毕业论文模板征文相关参考属性论文模板征文主题相关研究：
　　关于营销 SEO 论文样本论文材料
　　对于大学生：
　　10,000 字毕业论文
　　相关参考下载次数：
　　26
　　写作解决问题：
　　如何写学术论文
　　毕业论文开题报告：
　　标准论文格式、论文选题
　　适用于标题论文：
　　职称评定、中级职称评定
　　大学生专业类别：
　　市场营销毕业设计
　　论文题目推荐：
　　高质量的营销 SEO 主题
　　2.搜索引擎优化技术
　　搜索引擎优化技术基于网站收录和搜索引擎的评价规则，对网站的结构进行合理调整，对标题、描述等内容和页面因素进行科学调整等处理，让每一个网页都能最有效地反映网页需要表达的信息，一般情况下网站反映一个主题。这样的网站充分利用搜索引擎作为媒介，从大量搜索者中获取所需客户。这种根据搜索引擎的喜好形成或转化网站的过程，称为“搜索引擎优化”。
　　3.竞价电话广告
　　根据搜索引擎从事广告的方式，还有Pay-Per-Call广告方式，在美国一些小型搜索引擎上出现。当搜索者在文字广告底部看到一个特殊的电话号码时，他会直接拨打广告上张贴的免费电话号码来询问产品信​​息。搜索引擎会根据通话时长向广告商收取费用。这个广告的好处是销售人员可以在电话中驱逐客户问题，更好地说明自己产品的优势，更有可能留住客户，并在电话上将客户转化为客户。最坏的结果也可能是保留客户信息。
　　二、搜索引擎优化 (SEO) 在网络营销中的应用
　　中小企业的产品和服务应该采用什么样的网络营销方式，才能更好地获得长期潜在客户？搜索引擎营销为中小企业提供了一个平台。 SEO是指采用合理的方法，便于搜索引擎索引。使网站的所有基本元素符合搜索引擎的搜索原则，更加人性化，更容易被搜索引擎收录进行排名和优先排序。在SEO的实施中，可以从以下几个方面来实施：
　　1.设计合理网站structure
　　网站结构是SEO中比较重要的一点，它的好坏会直接影响网站的PR值传递、页面排名的提升、搜索引擎收录等原因。有相当多的网站结构不合理的设计和编程语言让搜索引擎无法理解它们组装的信息，或者使用像Flash这样的图像文件让搜索引擎无法读取它们。目前主要有三种合理的网站结构。无论您选择哪种搜索营销和 SEO，它都是由大量免费论文样本的汇编提供的。我希望它会对你有所帮助。亲切，只要导入足够多的内链，网页就可以很方便 搜索引擎收录。还需要注意保证任何一个网页都应该有首页的链接，并且最终的内容页可以链接到上一级的栏目页。
　　2.合理设计关键词layout
　　好的关键词布局是SEO的关键点，好的关键词密度和布局是快速提升排名的关键。在关键词的研究中有一个现象叫做“搜索尾”现象，说明它与聚集的十到二十个热门关键词和网站有关，关键词的范围包括和网站一样，@content 里有成百上千个字。这些词往往来源于最热的关键词，仿佛最热的关键词就是头部，这些衍生词形成了一条长长的尾巴。 “Search Tail”给了我们一个重要的启发——我们追求的是真正能带来销量的流量，而不是蜂拥而至的关键词。
　　3.链接建设
　　链接是通过超文本实现的。一般来说，网站很难做到全面。所以链接其他网站，嫁接其他网站可以补充信息是一种自然需要。链接对网站访问者非常有益，因为它节省了访问者搜索相关信息的工作。如果你的网站PageRank为零，当有一个网站给你的PageRank为6个链接时，那么你的PageRank很有可能上升到3或4。这就是PageRank的传递。
　　4.网站Map
　　网站map，又称站点地图，是专门为搜索引擎设计的地图，可以方便搜索引擎在站点上收录。 网站Map 链接到网站 的所有页面。当大多数浏览者在网站上找不到自己需要的信息时，他们会使用网站map作为补救措施。有利于提升用户体验，为网站访问者指明方向，帮助流失的访问者找到他们想看的页面。
　　参考文献：
　　[1]朱仲平.分析搜索引擎营销的原理和模式[J]．中国市场，2009(45):95-96.
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　　[4] 施若，宗立勇.消费者搜索引擎使用行为特征及营销启示[J].商业时报,2010(18):49-51.
　　[5] 白哲，孙柯。网站的技术优化策略研究。沉阳师范大学学报：自然科学版，2010(3):394-397.
　　市场营销毕业论文参考资料摘要：
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　　搜索引擎优化毕业论文(小编搜集整理：计算机应用技术的快速发展与壮大(组图))
　　随着科学技术的逐步发展，我国的计算机应用技术迅速兴起。计算机应用技术的快速发展和壮大，反映了我国经济的不断增长。以下是小编采集整理的两篇计算机专业的范文。欢迎大家阅读参考！
　　第一部分
　　摘要：改革开放后，在我国国民经济快速发展的背景下，我国在现代计算机应用技术领域取得了举世瞩目的成就。尤其是进入新世纪后，我国计算机应用技术如雨后春笋般迅速崛起。计算机应用技术的快速发展和壮大，反映了我国经济的不断增长，也反映了我国人民物质文化生活水平的提高。 那么，什么是计算机应用技术？计算机应用技术是研究社会各行各业的技术、理论、方法和计算机应用的学科。主要包括数值计算领域和非数值应用领域两部分。
　　关键词：电脑；应用;技术;纪律;建造;实践;发展;讨论
　　前言：
　　通过以上总结，我们初步了解了改革开放以来计算机应用技术及其学科建设飞速发展的背景。经过几十年的发展和建设，计算机应用技术已广泛应用于当前社会发展的各个领域，堪称人类社会发展史上的一项重大发明和一项重大社会进步。进入新世纪以来，计算机应用技术的不断发展和完善，给我们人类社会的发展和经济政治的发展带来了积极的影响。随着计算机应用技术的飞跃，也带动了我国国民经济的快速发展壮大，逐步缩小了与西方发达国家的差距。因此，从现代化的角度来看，计算机应用技术的发明、推广和使用是衡量一个国家综合国力发展水平的标准之一，是一个国家现代化信息化建设的基础，也是一个国家科学发展的基础。和技术发展。权力的来源。我国高等教育是培养我国经济社会发展所需人才的重要基地。因此，在高等教育中开展计算机应用技术学科建设的实践与发展十分重要。
　　1.计算机应用技术概述
　　1.1 计算机应用技术的概念。计算机应用技术是研究社会各行业的技术、理论、方法和计算机应用的学科。主要包括数值计算领域和非数值应用领域两部分。如今，计算机应用技术不仅丰富了人们的生活，而且对计算机的发展起到了引领作用。
　　1.2 计算机应用技术的发展。自1940年代中期以来，我国的计算机发展进入了初级阶段。研究人员一直专注于数值计算领域，大部分理论已应用于国防武器的研究和生产。从50年代末到1960年代末，我国计算机应用技术的重心从数值计算领域转向非数值应用领域，并应用于企业信息管理、数据处理等社会经济发展。 ，以及工商交易处理。 1970年代以来，计算机应用开始流行，并已应用于文化教育、工农业、服务业等领域。在这个阶段，计算机应用技术正充斥着我们的生活。由于与网络技术的相互融合，拓宽了计算机应用技术的发展道路，加快了信息社会的建设。
　　2.计算机应用技术学科建设发展现状
　　2.1 数据处理。计算机应用使数据处理变得简单而快速。通过使用计算机，可以快速有效地处理数据，完成管理和处理。现阶段，许多高等院校或部门开始实施档案信息管理，实现了信息管理系统2.2数值计算的建立。随着科学技术的不断发展，计算机开始具有计算速度快、计算准确的特点，这使得数据计算变得简单而准确。因此，这一阶段出现了大量新的学科，如计算力学、计算物理学等强调数据计算的学科。
　　2.3 过程检测和控制。通过对某个信号的检测，可以控制企业的生产过程。因此，计算机应用可以广泛应用于企业生产中。同时，仪器仪表的引进，构建了检测和控制系统，加速了企业自动化的发展。
　　2.4 人工智能。目前，中国科研人员已经开发出人工智能应用系统，可以模拟人类的判断甚至思维活动，在一定程度上降低工作人员的用脑水平，对计算机未来的发展具有里程碑式的影响。
　　3.计算机应用技术发展中的问题及解决方法。
　　3.1 计算机应用水平低。就目前的情况而言，我国处于发展中国家的行列。我国互联网公司或互联网家庭的比例在整体比例中只占很小的一部分。这让很多企业的信息化应用的发展不尽如人意，尤其是信息化的普及和普及。与发达国家的应用已经存在一定差距。
　　3.2 计算机应用的发展不平衡。计算机在我国沿海城市的应用比较普遍，与大陆特别是西部地区相比，已经非常发达。但是，也正是因为这种不平衡的发展，严重影响了我国经济发展的一体化和统一。
　　3.3.计算机应用研发还不够。我国重要领域乃至大型项目所使用的系统、软硬件，大部分依赖国外进口。这种依赖注定了忽视了国内信息化的发展，导致我国科研的速度跟不上信息的更新，无法用于重要的领域和工作。这种长期形成的恶性循环，使得与发达国家的距离越来越远。
　　4.计算机应用技术发展趋势
　　4.1 小型化。笔记本电脑和平板电脑的出现，见证了电脑应用的小型化。在工业发展中，庞大的控制系统导致反应笨拙复杂。将计算机应用到管理的核心部分，使大型设备小型化，既减少了投资资金，又提高了计算精度。
　　4.2 智能。随着科学技术的发展，“智能”一词已经深入人心。据报道，新一代计算机将能够有效模拟人类的思维和逻辑过程以及简单的感官行为。这意味着它可以与人互动，具有听、说、读、写等交互行为。这种趋势大大降低了人们的工作难度和繁琐的操作步骤。
　　4.3 网络。网络化是当今社会的大势所趋，尤其是计算机联网在社会中更是不可或缺。例如，在交通、银行系统，甚至网络交易等领域，计算机网络正发挥着越来越重要的作用。
　　4.4 是巨大的。这里的巨人化不是指体积的增加，而是存储空间和操作空间的增加。我国研究的庞大的计算机应用系统具有超快的计算速度，几乎可以达到每秒数百亿次。
　　参考文献：
　　[1]郎海燕。浅谈计算机应用现状及发展趋势[J].中国科技概况，2012.
　　[2]侯晓璐.计算机应用现状及趋势分析[J].科技创新与应用，2012.
　　[3]张华。论计算机应用技术的发展与应用[J].现代农业，2012.
　　[4]马忠峰.计算机应用现状及计算机发展趋势[J].黑龙江科技信息，2011.
　　第二部分
　　摘要：SQL语句优化就是将性能低下的SQL语句转换为目的相同、性能优良的SQL语句。人工智能自动SQL优化是利用人工智能技术自动重写SQL语句，寻找性能最佳的等效SQL语句。
　　关键词：人工智能；自动优化； SQL语句优化
　　数据库系统的生命周期可以分为三个阶段：设计、开发和成品。设计阶段的数据库性能优化成本最低，收益最大。成品阶段的数据库性能优化成本最高，收益最小。数据库的优化通常可以通过优化网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序来进行。最常见的优化方法是升级硬件。据统计，通过优化网络、硬件、操作系统、数据库参数所获得的性能提升，加起来仅占数据库系统性能提升的40%左右，其余60%的系统性能提升来自于应用程序的优化。许多优化专家认为，应用程序的优化可以使系统性能获得80%的提升。应用优化通常可以分为两个方面：源代码和SQL语句。由于涉及到程序逻辑的变化，源代码的优化在时间成本和风险方面代价高昂，但对数据库系统性能的提升效果有限。
　　1.1 为什么要优化 SQL 语句
　　一、SQL 语句是操作数据库的唯一途径，它对数据库系统的性能起着决定性的作用。
　　二、SQL 语句消耗了 70% 到 90% 的数据库资源。
　　三、SQL 语句独立于编程逻辑，优化 SQL 语句不会影响程序逻辑。
　　四、SQL 语句写法不同，性能差异很大。
　　五、SQL 语句易学，难精。
　　优化SQL语句的传统方法是通过手动重写来优化SQL语句。 DBA或高级程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验尝试重写SQL语句，然后比较结果和性能，试图找到性能更好的SQL语句。这种传统的方法无法找出所有可能的SQL语句编写方法，而且依赖于人的经验，非常耗时。
　　1.2 SQL优化技术的发展历程
　　第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。此类工具为输入的SQL语句从数据库中提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。
　　二代SQL优化工具只能提供添加索引的建议。通过分析输入的SQL语句的执行计划，生成是否​​添加索引的建议。
　　第三代SQL优化工具不仅会分析输入SQL语句的执行计划，还会对输入SQL语句本身进行语法分析，分析后在写作中提出改进建议。
　　1.3 人工智能自动SQL优化
　　人工智能自动 SQL 优化出现在 1990 年代后期。目前在商业数据库领域，LECCO Technology Limited（）拥有该技术，并提供LECCO SQL Expert，一款使用该技术的自动优化产品，支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。本产品在数据库应用开发维护阶段提供的模块包括：SQL语法优化器、PL/SQL集成开发调试环境（IDE）、扫描器、数据库监控器等。 其核心模块SQL语法优化器的工作原理是：①输入源SQL语句； ②“人工智能反馈搜索引擎”重写输入的SQL语句，结合检测到的数据库结构和索引，生成N等有效的SQL语句输出； ③将生成的N条等价SQL语句发送到“人工智能反馈搜索引擎”进行改写，直到无法生成新的输出或搜索限制已满； ④过滤输出的SQL语句，选择Produce SQL statements with different execution plan； ⑤对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能最好的SQL语句。
　　2 LECCO SQL Expert 自动优化示例
　　2.1 假设我们从源代码中提取出这条SQL语句（该SQL语句也可以通过内置的扫描器或监视器获取）：
　　SELECT COUNT(*) 篇论文下载
　　来自员工
　　swheresEXISTS (SELECT ‘X’
　　来自部门
　　swheresEMP_DEPT=DPT_ID
　　AND DPT_NAME LIKE ‘AC%’)
　　AND EMP_ID IN (SELECT SAL_EMP_ID
　　来自 EMP_SAL_HIST B
　　swheresSAL_SALARY> 70000)
　　按下“优化”按钮后，10秒后，SQL Expert完成了优化过程，在这10秒内，重写了2267条等效的SQL语句，其中136条SQL语句。语句有不同的执行计划。接下来，我们可以对自动重写生成的136条SQL语句进行批量测试，选出性能最好的等效SQL语句。按“批量运行”按钮，在“终止条件”页面选择“最佳运行时SQL语句”，点击“确定”。
　　经过几分钟的测试，我们可以发现SQL124的运行时间和响应时间最短。运行速度提升约22.75倍（源SQL语句运行时间2.73秒，SQL124运行时间0.12秒）。现在我们可以将SQL124放入源代码中，完成一条SQL语句的优化。
　　2.2“边做边学”提升SQL开发水平
　　LECCO SQL Expert 不仅能够找到最好的 SQL 语句，而且它提供的“边学边干”可以教会开发人员和数据库管理员如何编写性能最佳的 SQL 语句。 LECCO SQL Expert 的“SQL 比较器”可以指示源 SQL 和要选择的 SQL 之间的差异。
　　以上述优化的结果为例，为了查看源SQL语句与SQL124的写法有何不同，我们可以按下“比较器”按钮，将SQL124与源SQL语句进行比较。 “SQL 比较器”以蓝色显示 SQL124 和源 SQL 语句之间的差异。如果选中“双向比较”复选框，“SQL 比较器”可以用蓝色表示两条 SQL 语句之间的差异。当然，我们也可以从源语句和重写后的SQL语句中选择两个进行比较。
　　从对比结果可以看出，改写的SQL124将第一个Exists改写为In；对字段DPT_ID进行空字符串合并操作，诱导数据库先执行子查询。
　　(SELECT DPT_ID||‘‘
　　来自部门
　　WHERE DPT_NAME LIKE ‘AC%’)
　　子查询完成后，与 EMPLOYEE 表执行嵌套循环联接（Nested Loop Join）。
　　如果你觉得书面上的变化很难理解，也可以点击“执行计划”复选框，通过比较两条SQL语句的执行计划来了解区别。在查看执行计划的过程中，如果有不明白的地方，可以点击“SQL信息按钮”，然后在执行计划中不明白的地方点一下。 LECCO SQL Expert 的上下文相关帮助系统将提供执行计划的解释。 .
　　在“SQL Comparator”中，选中“Statistics”复选框后，可以得到两条SQL语句在运行时的统计信息的详细比较，这对于学习不同的SQL编写方法和对数据库资源的消耗有帮助。
　　2.3 LECCO SQL Expert 优化模块特性
　　LECCO SQL Expert优化模块的主要特点如下：自动优化SQL语句；使用独家人工智能知识库“反馈搜索引擎”重写SQL语句，性能卓越；找到所有等效的 SQL 语句和可能的执行计划；保证产生相同的结果；高级SQL解析器可以处理最复杂的SQL语句；可以重写 SELECT、SELECT INTO、UPDATE、INSERT 和 DELETE 语句；通过测试，自动为应用程序和数据库找到性能最好的SQL语句；提供微秒计时，可优化web应用中短时间运行的SQL语句，以及大量用户的在线事务处理；为开发者提供“边做边学”培训，快速提高开发者SQL编程技能；提供上下文相关的执行计划帮助系统和SQL运行状态帮助；不是猜测或暗示，而是独特的 SQL 重写解决方案。
　　2.4 编写专家级 SQL 语句
　　LECCO SQL Expert的出现，让SQL优化变得异常简单。只要你会写SQL语句，就可以帮助用户找到最好的性能。 LECCO SQL Expert不仅可以在短时间内找到所有可能的优化方案，还可以通过实际测试确定最有效的优化方案。与以往的数据库优化方法相比，LECCO SQL Expert将数据库优化技术提升到一个新的技术水平。依赖人类经验、耗费大量时间、受人类思维约束的数据库优化方法一直高效、省时、准确。更换了自动优化软件。借助内置的“LECCO 助手”，即使是 SQL 开发新手也能快速轻松地编写专家级 SQL 语句。
　　参考资料
　　1 张孔毅。关于人工智能技术在信息检索中的应用。山西大学学报, 2007 (3)
　　2涂旭妍。人工智能及其应用。北京：清华大学出版社，2006
　　3 刘宁。信息检索专家系统。现代图书馆与信息技术，2005 (1)
　　4 李明，沉红军。情报检索情报。信息理论与实践，2005 (6) 查看全部