田吉顺：日语学习三步走入门最好视频课程
　　搜索引擎优化论文，真题，不推荐淘宝店铺那种，不真，买商业机构出的直通车等.教程，小ck的包包实战例子.还可以看一些销售话术这些.推荐周天语嫣，
　　一般只要是日语的可以关注霓虹国的引擎。但我个人最推荐韩语教程。
　　
　　如果没有相关的技能的话，看霓虹教程可能会比较有趣，会对学日语有一定的兴趣；如果很想学日语，那就去学习别的技能，当然这个技能不一定要用日语学习。
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　　正推荐这篇日语写作，老师讲的很细致，
　　谢邀，读研之后就比较忙，加上我经常忙着查词典，看书，看剧等等也就时间较少了，但还是没有退让的心。书有成系统的《新编日语》教材，总之关键是要记住基础的发音规则，了解写作和文章大体情况。现在市面上有专门教写作的教材，市面上很多写作的辅导资料很多，现在网上也有很多写作辅导书籍，学校也有很多小组每周写作交流会，很多学校图书馆也有相关读写练习，再加上老师再讲下写作，应该不难学会。
　　具体哪本我就不推荐了，我自己没有这个方面的经验，你自己结合感兴趣的课程选择吧。另外还有题型分布规律方面的书籍。我个人觉得考研应该多动手写作，老师给你的作文批改肯定有偏差，但不会太大，自己写下来分析会清楚很多。加油！。 查看全部

　　2016年搜索引擎优化论文列表可以在论文发表网查找
　　
　　搜索引擎优化论文列表可以在论文发表网查找（学术论文不推荐找中介，费用不低。主要找他们就是国内的学术会议，学术机构等）。以下3篇论文是2013年-2016年互联网公司搜索引擎优化论文列表，与时俱进，供大家参考。【1】《如何设计一个个性化优化的搜索引擎-搜索推荐理论及在搜索中应用》【2】《重点关注数据深度挖掘：利用机器学习进行核心内容的分析和优化》【3】《基于用户的发现优化算法在搜索排序中的应用-基于机器学习的交叉检索算法研究》论文列表都有谁发表过论文？搜索引擎优化专家--本人：本人在互联网公司负责搜索引擎优化和推荐相关工作，写过论文和书，其他不推荐没有证据的是，你会乱写吗？推荐：本人现在是中国信息学会资深会员，前usenixsecurity会员，业余时间读过部分原创级的论文，他们的影响力不可小觑，持续关注吧！作者：【1】《如何设计一个个性化优化的搜索引擎-搜索推荐理论及在搜索中应用》【2】《重点关注数据深度挖掘：利用机器学习进行核心内容的分析和优化》【3】《基于用户的发现优化算法在搜索排序中的应用-基于机器学习的交叉检索算法研究》(未见本人署名.).发表期刊：中国科学技术信息研究院、中国科学报、人民邮电出版社、信息安全与网络空间安全、搜索引擎与信息检索学报、中国搜索引擎研究(杂志期刊)、电子工业与信息化索引、中国科学导刊、中国科技核心期刊、中国核心期刊、中国社会科学引文索引、中国网络文献索引英文版、中国现代搜索引擎研究、本地信息检索网站应用、输入检索论文、国家二级专业技术书籍数据库...【4】【5】【6】【7】【8】电子学报《资源检索与资源在搜索中应用》：论文列表需要的同学可以发邮件给我【】领取pdf版本。
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　　搜索引擎优化论文推荐三部曲学术搜索期刊论文和综述类
　　搜索引擎优化论文推荐三部曲google学术搜索引擎都是谷歌开发的在学术搜索引擎这方面，谷歌肯定是首屈一指的，首先你需要谷歌学术搜索来关注最新论文，一般在谷歌学术搜索中能看到很多关于谷歌学术搜索的福利：当然，谷歌对于第三方的爬虫请求抓取也会非常的频繁，需要根据自己的实际需求来设置程序，如果爬虫抓取了许多你不想看到的信息，作者并没有留意到，这样的爬虫是不建议使用的，影响到论文的质量。
　　
　　谷歌学术搜索建议使用谷歌学术搜索来搜索期刊论文和一些综述类的论文，不要过于依赖于谷歌学术搜索器来检索论文，因为每年的调查统计数据会过时，所以，经常更新当年最新的数据非常重要。关于谷歌学术搜索的使用，第一篇入门必读文章是关于谷歌搜索的两篇总结文章，第一篇有语音，第二篇没有，我建议大家先看语音的总结。第一篇文章的链接：search，其实search所支持的搜索方式并不多，不过正因为不常用，所以我准备做个盘点。
　　在分类上，search分成了以下三种，第一类搜索是谷歌所谓的三大超级综合搜索，也就是googleresearch和googlescholar，我自己总结的sciverse和pubmed是可以代替它们搜索文献的，第二类就是通过关键词搜索论文，常见的关键词为reference和request，第三类是关键词组合搜索，比如根据关键词scholar来搜索科学博士论文，这种方式对于一些普通学生来说比较实用，首先搜索一个文章，以被引频率，给出近十年的被引频率，然后就是看这些文章的作者是谁，然后根据作者来找到合适的文章。
　　
　　当然，搜索到的文章中作者名也可以按照英文拼写来代替，英文拼写是必须会的，英文拼写错误的文章以后也不建议你看了。在pubmed，我个人推荐首先到中国知网上查看文章，当然有些中国知网上没有收录，但是人家不一定不会写软文，很多外文文章很可能就是先从中国知网上找出来的，只是在国内知网上发表的文章，国内期刊也可以读到，只是对于外文期刊来说，在知网上检索也是一个不错的方式。
　　搜索前必须检查文章语法对不对，正则一般都是gbk的，经常乱码的看看底部有没有参考文献的按钮，如果没有点开看看参考文献是怎么回事，如果有参考文献，那说明该文章有参考知网就是那种常年被fanqiang本和相关文章占满的文章都可以查到，但是一般来说，这种不被收录的很容易过期，这样就只能通过scientificarticle来阅读了。
　　能搞到pdf格式的论文，比如我在公司给一个在世界第一的搜索引擎上从来没有见过的《原子弹》系列论文的scientificarticle，比如scopus,proquest,endnote.个人推荐有必要scientifica。 查看全部

　　谷歌通过机器学习来确定spotpagetitle中哪些部分更好并使用显式方法
　　搜索引擎优化论文推荐：googleadwords，indexmethods，kdnetgoogleadwords谷歌通过机器学习来确定spotpagetitle中哪些部分更好并使用显式方法来将这些部分优化为搜索结果页顶部部分。本文主要是通过对targetpagetitle中14个候选框展开优化关键字的方法。
　　实现了从默认选项更改到确定候选框的500多种方法，具体如下：特征工程使用传统的方法，与以前的方法（类似的方法包括drl）一样也需要实现slidedatasequence，这需要先从非结构化数据中获取dataflow，获取fine-tuning特征，然后计算从以kd-tree为训练层组成的训练数据的tfidf向量。
　　
　　而mlmethodstrain方法可以看作transformermodel.这些工作的主要缺点是需要对特征的embedding进行处理，然后将特征还原为标准的训练数据。2.模型训练（。
　　1）初始化使用batch和transformer架构进行初始化.transformer模型是一个有选择性的单状态神经网络，训练效率较高，因此可以应用于大量并行计算。但是由于网络是单个unit，难以对每个状态进行梯度计算，因此就产生了矩阵乘法。于是w也就是矩阵变换，可以看作是所有状态的概率转换矩阵。
　　2）预训练经过预训练的模型效果会更好。这个过程可以看作是去除所有子问题。并行计算减少对每个节点计算的消耗。例如，使用每个节点每个子问题的大数据的子问题，进行一个稍微深一点的层，并行训练，则能得到相同的输出和performance。
　　
　　3.模型精调优化目标函数的loss比较容易量化：fullfit这是一个非常标准的目标函数
　　4）.优化精调optimizer的参数通过优化传统方法中的参数和对目标函数的函数近似：很容易发现有一点不同：因为使用了随机梯度下降法，这个方法需要大量的迭代和随机性，因此效率较低。4.问题1:如何精简和近似传统的优化方法？例如通过调整softmax的bias，使得传统的方法使用某种直流电压传递方程进行训练，在精细化的cnn任务上出现很大的问题。
　　例如要得到最终的清晰的网络模型时，要对各个分支进行评估，要对最终的网络神经元进行负梯度传递。例如要将图像分类的候选框作为输入传入网络，这样在测试阶段就产生了大量的梯度消失，梯度爆炸问题。因此本文对传统的优化方法采用特征的方法，很好的解决了梯度消失，梯度爆炸问题。在网络中如何将传统的方法导入学习中可以直接采用决策树来进行优化。
　　以mnist数据集为例，提出一种可使用1-nn的fine-tuning方法进行实现。网络结构如下：采用了boundingbox的卷积来作为输入，可以直接对boundingbox进行performance的量化优化。层次问题。 查看全部

　　亚马逊搜索引擎科学家论文2021年10月刊 用数学方法科学验证季节性、标题在产品
　　东半球最好的亚马逊免费关键词工具：
　　摘要季节性是电子商务搜索相关性的一个重要维度。例如，查询封套在冬季与夏季具有不同的相关文档集。为了获得最佳的用户体验，电子商务搜索引擎应该在产品搜索中加入季节性因素。在本文中，我们正式引入了季节相关性的概念，对其进行了定义，并使用来自大型电子商务商店的数据进行了量化。在我们的分析中，我们发现39%的查询与搜索时间高度相关，并将受益于处理排名中的季节性。我们提出了LOGSR和VELSR特征，使用基于自我注意的最先进的神经模型来捕捉产品的季节性。在大型数据集上进行的全面的离线和在线实验显示了我们的方法对季节相关性建模的有效性。对784个MM查询的在线A/B测试显示，具有季节性相关性特征的处理导致2.20%的更高购买量和更好的总体客户体验。CCS概念关键词季节性；电子商务搜索；学习排名；自然语言处理；自我注意机制ACM参考格式：杨浩德、帕特·古普塔、罗伯托·费尔南德斯·加兰、布丹和贾冬梅。2021.电子商务搜索中的季节相关性。第30届ACM信息与知识管理国际会议（CIKM 21）会议记录，2021年11月1日至5日，虚拟活动，澳大利亚。ACM美国纽约州纽约市第9页。1 介绍电子商务中的产品发现主要归结为搜索和推荐。
　　电子商务搜索中的产品相关性进一步取决于各种维度，如查询、用户、时间和CON-文本.虽然用户、查询和上下文维度在信息检索研究中得到了很好的体现，并在电子商务搜索引擎中得到了体现，但时间方面却没有得到很好的解决，尤其是从相关性的角度来看。作为比较，时间在时间信息检索领域的网络搜索中得到了很好的研究。一些研究致力于分析查询的时间维度，例如它们对时间的敏感性。另一项研究将时间信息与网络搜索排名相结合。季节性在电子商务搜索中起着重要作用。查询封套在冬季与夏季具有不同的相关文档集。然而，由于有限的上下文和像Jacket这样的开放式查询，搜索引擎有责任显示更多与季节相关的文档，或者至少不会过度索引到前一季记录的用户行为。因此，对于搜索引擎来说，了解季节并将这些信息纳入排名是很重要的。在电子商务中，除了搜索之外，季节性也很重要。例如，物流可以利用季节性信号进行需求预测和库存管理。在本文中，我们将季节性作为电子商务搜索引擎相关性的一个维度进行了详细的研究。我们提出了在查询和产品中识别季节性的方法，并定义了捕捉季节性的功能。这些功能可以在标准的Learningto-Rank（LTR）框架中使用。最后，我们展示了围绕搜索的实验，这些实验衡量了特征的有效性。
　　全面的离线和在线实验通过改进指标揭示了电子商务搜索中处理季节性的重要性，包括增加0.62%的点击、增加1.22%的添加到购物车和增加2.20%的购买。我们分别使用查询量和产品销售额来量化查询和产品的季节性，并在此基础上定义季节相关性。根据提议的定义，39%的查询与搜索时间高度季节性相关，一年中42%的总购买是在这些查询之后进行的。从产品的角度来看，它们平均与一年中35%的时间高度季节性相关。在此期间，它们推动了高达48%的年度总销售额。我们采用预测方法对季节相关性建模，以便应用程序不受冷启动问题的限制，并减少数据中的噪声。在我们的方法中，我们将其构建为分别从查询文本和产品标题中学习季节相关性的语言建模任务。在所有类型的产品信息中，我们选择产品标题进行建模，因为它应用研究论文跟踪具有100%的覆盖率，并包含关键的产品属性，有助于描述产品的季节性属性，如袖长，颜色，面料等。通过使用捕获文本语义的预先训练的文本嵌入和使用自注意机制的神经网络架构来执行学习任务，以确定产品标题中对预测季节相关性至关重要的词语。我们的神经网络模型实现了比基线高4.5%的性能，并且不仅学会了检测在四季中经常购买的产品，还学会了检测那些用于特殊场合（如圣诞节和返校期间）的产品。
　　我们基于神经网络模型的预测得出排序特征，并用这些特征训练LTR排序器，以使搜索排序季节感知。我们评估了所提出的方法的性能，包括离线和在线。在第一种情况下，我们测量了当季节相关性被纳入时，排名指标（如NDCG）如何变化。在第二个测试中，我们对784 mm搜索进行了A/B测试，包括更改和不更改。实验结果表明，所提出的方法显著提高了购买率，这强调通过季节相关性改善客户体验。2 季节性和相关性电子商务中的产品可能是季节性的（如雨衣）或常青树（如牛仔裤）。我们对一家大型电子商务商店的时尚品类进行了研究。时尚类别的销售遵循季节性和假日模式，反映了全年客户对产品类型和时尚风格的偏好变化。例如，两种不同风格的服装具有戏剧性-
　　图1：印花T恤连衣裙和长袖紧身连衣裙的月销售额。如图所示，他们每月的销售情况各不相同。1. 电子商务搜索引擎应该在建模相关性时纳入这样的用户偏好。为此，我们定义了查询和产品的季节性相关性，并描述了从数据中估计它的细节。在部分中3,我们提出了一种从查询文本和产品标题中学习季节相关性的预测方法。2.1季节相关性的定义我们从产品的销售中推导出产品的季节相关性，直觉上，当产品进入季节时，需求和销售都会上升，这反映了客户对季节相关性的感知。我们以月为时间单位。假设是购买事件，是购买的产品，是购买的月份。对于任意一对乘积和月份，其中∈{1，..，12}，我们将季节相关性定义为
　　并且PA=1，..，12本质上是概率分布。给定一种产品，可以通过其年销售额集中在月的比例来估计。我们没有使用原始的月销售额，而是用当月的总销售额对数字进行标准化，以便将产品销售趋势与仅仅由总销售额变化引起的趋势区分开来。形式上，我们使用
　　作为估算器，其中是当月产品的销售额，是当月的总销售额。矢量QA=1，..，12被称为产品月销售集中度（MSC）。对于查询，我们遵循相同的公式。季节性的一个查询和一个月之间的相关性被定义为在给定的月份中看到该查询的概率，条件是它的出现，并且可以用查询量来估计。然后，QA变为查询月体积浓度（MVC）。3 靠近在本节中，我们提出了一种预测方法来建立季节相关性模型。我们的方法适用于产品和查询。为了避免重复，我们详细讨论了产品的季节性相关性，并且可以相应地推导出相同的查询。3.1 季节相关性建模如第节所述2, 产品在一个月内的季节相关性可以定义为。从数据估计到有两个潜在问题：（I）它仅适用于有历史销售记录的产品；（II）由于诸如可发现性和用户行为的各种原因，在计算中使用的特定月份中的产品销售可能是有噪声的。例如，如表1, 同一件羽绒服，两个尺码的MSCs有明显差异。虽然两者都在10月至2月最受欢迎，但一个偏向于年底，另一个偏向于年初。为了解决前面提到的冷启动问题并减少噪声，我们采用了一种预测方法来学习从产品标题和。电子商务商店中的产品标题通常包含每个产品的关键属性，例如袖长、颜色、面料等。这些属性有助于描述产品的季节性属性，因此应该有助于预测。假设我们观察到一组乘积A，以及Q=QA：A和产品标题X=：A。这些产品的季节性相关性未知，表示为P=PA：A。假设有一个函数：XP，它由产品标题参数化并将其映射到季节相关向量PA。我们
　　通过最小化来学习
　　其中是以下交叉熵损失，因为Qa和；可以看作是两个概率分布。
　　我们的学习任务需要将文本转换为数值，并且我们遵循最先进的实践来使用单词的密集向量表示。具体来说，我们使用快速文本嵌入因为（I）它们可以很好地处理词汇表外和低频词汇，并为电子商务中的产品名称等嘈杂文本提供良好的结果；（II）它们重量轻并且提高了系统的效率。我们使用神经网络对函数进行建模，因为它们在为下游任务对文本进行语义建模方面有着良好的记录。模型的体系结构如图所示2.
　　
　　图2：产品月销售集中度（MSC）模型的神经结构。输入是经过标记化并以FastText嵌入形式表示的产品标题。随后的前馈层和自注意层被用于提取产品标题中的词的关系，然后将它们简化为用于最终预测层的单个嵌入。我们还将该架构与其他三种选择进行了比较：直接摄取句子级嵌入的前馈网络、递归神经网络GRU和伯特。为了进行公平的比较，我们运行了超参数
　　图3：一款名为“手工复古复活节兔子女士耳环”的产品MSC模型的自我注意力重量。较大的权重用较深的颜色表示。调整并使用每个的最佳结果。在测试数据集上，前馈网络的交叉熵损失比我们的模型低0.80%，这可能是由于缺乏研究产品标题中标记之间关系的机制。另一方面，GRU可以对顺序关系进行建模。然而，它也表现不佳，只有0.55%，这可能是因为电子商务商店中的产品标题不如常规语言文本那么结构化。伯特是三家公司中表现最好的，但与我们的模型仍有0.39%的差距。虽然它在微调时可以得到最好的利用，但这种方法对我们的任务来说过于沉重，有时会导致收敛困难。当我们采取冻结其参数的替代方案时，Bert失去了生成适应任务的上下文感知嵌入的优势。伯特和我们的模型共有的一个特性是，两者都使用自我注意机制，我们发现这种机制在捕捉与复活节和情人节等节日相关的信息时特别有用。在图中3, 我们展示了我们的模型为一款名为“女士手工复古复活节兔子耳环”的产品所产生的自我注意力重量。更深的颜色意味着更高的注意力权重，因此对后续层（包括最终预测）的影响更大。正如人们所预料的那样，复活节被赋予了很大的权重，并被视为预测季节相关性的关键标志。我们的最终模型具有4.4K可训练参数，具有2个自注意层，每个自注意层具有4个头。该模型使用Adam优化器进行训练，学习率为0.001，退出率为0.1。为了构建用于训练和测试的数据集，我们采用了一个日历年的年度销售数据，并对产品和月份进行分组，以构建每个产品的MSC Vector QA。采样为然后执行，给所有产品一个相等的概率。表2：产品MSC模型在4个数据集上的性能。括号中的数字是相对于基线的增益。交叉熵损失中负增益和余弦相似性中的正增益意味着更好的性能。
　　图4：产品MSC模型的预测。我们评估了神经模型对实际MSC矢量QA预测的有效性。根据交叉熵损失和余弦相似性来衡量性能。桌子2 总结了4个数据集的结果。鉴于我们对学习任务的新定义，据我们所知，我们没有找到以前的工作来比较我们的模型。因此，我们使用均匀分布作为我们的基线，相对于此，我们在括号中报告我们模型的增益。该模型是在2019年的数据上训练的。在2020年的测试数据集上，我们看到模型性能略有下降，但仍大大优于基线。这种下降可能是由于客户行为和偏好的变化。定性地说，我们的神经模型已经学会了将季节性产品与那些销售分布平稳的产品区分开来，例如图中顶部图表中的T恤、连衣裙和牛仔裤4. 此外，它还确定了在圣诞节和返校期间等特殊季节流行的产品，无论是否在产品名称中明确提及预期的场合，例如圣诞袜以及图中底部图形中的书包4.4 实验和结果在本节中，我们首先介绍我们对查询季节性和产品季节性的观察。我们给出了关于背后的客户行为。我们的分析是基于我们的预测方法建模的季节相关性，而不是直接通过数据估计，因为后者噪声太大，无法得出可靠的结论，正如前面所讨论的。然后，我们讨论了通过将我们建模的产品季节相关性纳入搜索排名对电子商务搜索的影响。
　　我们通过离线评估和在线A/B测试来衡量影响。包括定性分析，以证明客户体验的变化。4.1 查询季节性与产品MSC相比，根据数据计算的查询MVC噪声较小，因为（I）查询文本通常比产品标题短；（II）客户购买多种产品，但发出较小的查询集。在表中3, 我们展示了从数据计算的2对查询的MVC。正如人们所预料的那样，毛衣与晚秋和整个冬季的季节性相关，而圣诞毛衣与11月和12月的季节性相关性特别大。在另一组中，虽然夏季连衣裙与春季和夏季的季节性关系最密切，但连衣裙在所有12个月中的分布较为均匀。为了理解查询季节相关性与查询量和购买量之间的关系，我们将所有查询月份对划分为低、基本和高。这三个部分分别对应于0.00-0.075、0.075-0.09和0.09-1.00的季节相关性。我们将0.075-0.09视为基线，因为平均分布的月浓度与任何给定月份的季节相关性为0.083。然后，查询-月份对在三个段上的分布告诉我们查询在一年中几乎、中等或高度季节性相关的时间的平均百分比。从表中可以注意到4 平均而言，每个查询在一年中大约有31%的时间是高度季节性相关的，在此期间，它们推动了接近39%的年度总查询量和高达42%的购买量。
　　当查询移动到与季节不太相关的月份时，这种能力就会下降。这一趋势与我们对季节相关性的定义一致。我们通过计算每次搜索的平均购买次数，进一步衡量每个细分市场在购买转换中的效率。Segment High的表现比Base高出23%。令人惊讶的是，BASE的表现也比Low高出14%。一种可能的解释是，在发出季节性相关性高或低的查询时，客户更有可能有明确的购买意向。例如，顾客通常想在夏天购买夏装，但他们可能在冬天也需要夏装，以便在海滩度假。在这两种情况下，他们都对所搜索的产品类型有强烈的需求。另一方面，需求不那么紧迫，并且在发出具有季节相关性的基线水平的查询时，他们可能倾向于浏览更多内容。4.2 产品季节性与查询季节性分析类似，我们对产品-月份对进行细分，以研究季节相关性与产品销售之间的关系。如表所示5, 平均而言，产品在一年中有35%的时间与季节高度相关，但却推动了约48%的总购买量。值得注意的是，淡季产品（细分市场低）仍然贡献了相当大的购买份额（24.5%），
　　图5：按产品细分推动销售的效率季节性相关性。Y轴已重新缩放以忽略绝对数字如果我们回顾一下表4, 当查询与季节相关性最低时，查询也会占用大量的查询量（24.2%）。这个故事可能是人们不时需要过季的东西。虽然在实体商店里很难找到这样的商品，但在电子商务商店里可以买到。接下来是数字5, 第一张图展示了产品季节相关性与驱动购买能力之间的正相关关系。有趣的是，每个订单的单位数量并不遵循相同的趋势，过季产品推动了每个订单不成比例的大量单位数量。我们认为，卖家在淡季有产品折扣，人们倾向于在一个订单中购买更多单位。
　　图6：按销售速度水平划分的产品的平均季节相关性，95%置信区间由蓝色带标记。X轴上的销售速度数字已重新调整，以忽略绝对数字。4.3 将产品季节性相关性纳入搜索排名考虑到查询和产品销售中的季节性模式，以及其背后隐含的客户偏好，我们建议将产品季节性相关性纳入排名将改善搜索结果，并帮助客户找到更多相关产品。同时，人们会期望在查询的季节性相关性和产品的季节性相关性之间存在自然的相互作用，因此排序模型应该考虑两者。虽然我们的季节相关性建模框架可以应用于查询和产品，但我们决定采取分阶段的方法来理解增量增益，并将查询季节相关性的采用作为未来的工作。4.3.1 季节相关性与行为特征。许多LearningTo-Rank（LTR）模型依赖于跟踪用户与项目交互的行为特征，例如点击和购买。这些特征捕捉到了需求的上升和下降，人们会认为这与季节性有关。这些特征之一是销售速度，定义为使用指数衰减聚合的产品的历史销售。我们比较了700K产品的季节相关性及其销售速度，在一年的时间窗口内，以了解前者是否会为搜索排名增加任何不同于后者的价值。它们之间的关系用图中的非单调曲线来描述6.如曲线所示，销售速度最快的产品不一定与季节最相关，反之亦然。
　　非单调关系的根源在于销售速度的定义与季节相关性的定义之间的差异。虽然前者是一种绝对衡量标准，但后者具有对比和比较性质，这是量化季节模式所必需的。分析为我们提供了有证据表明，季节相关性可以为搜索排名提供新的信息维度，我们将在随后的章节中讨论如何将两者结合起来。4.3.2 作为排名特征的季节相关性。为了将季节相关性纳入搜索排名，我们基于产品MSC模型预测构建了新的排名特征，类似于。虽然我们还考虑了其他方法，但它们对我们的用例都有限制：（I）使用季节相关性作为过滤器。它很好地应用于推荐系统，然而，在电子商务商店购物的用户确实会搜索过季产品，因此硬过滤会产生较差的搜索结果。（II）将季节相关性视为先验，并在原始相关性分数之上添加季节相关性提升，或者在训练排序模型时在损失函数中增加季节性相关产品的权重。如果不仔细调整，这两种方法中的任何一种都可能损害搜索结果的整体质量。在我们的方法中，我们更专注于功能工程，并构建了两个不同的排名功能：(1) LogSR-季节相关性的比例对数转换(2) VELSR-将季节相关性与销售速度相结合的复合特征，其动机是考虑产品固有的季节性属性，以及不断变化且有时难以预测的动态随着季节相关性的增加，这两个特征都单调增长。
　　4.3.3 具有季节相关性的排名。我们训练了三个Lambdamart使用相同的损失函数和优化程序，对从一年时间窗口采样的6 mm查询进行LTR排序。其中，基线排序器没有使用第节中提出的任何特征4.3.2, 而另外两个分别使用LOGSR功能和VELSR功能。为简单起见，我们将后两者分别称为LOGSR排序器和VELSR排序器，并将SR排序器统称为。一个令人困惑的因素是，VELSR功能将季节相关性与销售速度相结合。为了将其作为复合功能的贡献从销售速度的贡献中分离出来，我们确保后者在所有排名中作为独立功能使用。在VELSR模型中，基于信息增益，VELSR特征排在前10位，而LogSR特征在LogSR模型中排在第15位之后，因为它对绝对销售不可知，因此与购买的相关性较弱。数字7 显示相关性分数如何随两个SR功能而变化。请注意，相关性分数是由Ranker输出的值，具有高相关性分数的产品将被推到搜索结果的顶部。图中的两个图形7 显示总体上升趋势，但X轴上0处的刻度除外，该刻度表示缺失值。在VELSR模型中，趋势是单调增加的，并且相当平滑，而在logSR模型中，趋势更加曲折，这可以用logSR特征的低特征重要性来解释。另一个观察结果是曲线中的增长率下降。当产品的季节相关性低于0.057（对应于logSR中的800）时，排名人员会积极地将其降级，并生成远低于平均值的相关性分数（由蓝线标记）。一旦季节相关性达到0.10（对应于logSR中的1400），SR特征的贡献就饱和了，并且排序器允许其他特征考虑更多因素。
　　4.3.4 线下评估。我们运行离线评估，将两个SR排序器与基线排序器进行比较，测试数据集为从一年时间窗口采样的2 mm查询。根据NDCG@10对（I）整个数据集（II）具有至少一个每日事件（头部）和其余部分（尾部）的查询，以及（III）基于其季节性相关性的查询片段进行性能测量。我们在表中报告了相对于基线排名的百分比差异6. LogSR在整个数据集上的性能与基线相当，但在尾部查询中具有优势。另一方面，在头查询和尾查询中，VELSR的NDCG@10比基线低。然而，在尾部查询上的差距较小。两个SR排序器在尾部查询上比在头部查询上表现得更好，这可能是由于现有排序特征在尾部查询上的覆盖范围有限。基于它们的季节相关性进一步分割查询集，我们没有看到一个清晰的模式，因为排序器没有被训练以针对任何特定的片段。虽然离线评估是衡量模型性能的一种便捷方法，但应该注意的是，在我们的案例中，离线评估将严重受到反事实偏差的影响。为了进行公正的评估，我们进行了在线A/B测试。4.3.5 在线评估。在线A/B测试进行了4周。我们从三个角度研究了排名的表现：（I）用户行为，（II）搜索结果的质量，（III）季节性相关产品的购买。
　　用户行为是客户体验的一面镜子，直接反映了排名的人是否推出了吸引客户的产品。我们跟踪了点击、添加到购物车和购买，以了解对整个客户旅程的影响。请注意，我们只收集搜索属性的用户活动，以防止信号被下游操作冲淡。如表所示7, LogSR增加了具有高度季节性相关性的查询中的购买量，但没有对其他客户参与和购买指标产生统计上的显著变化。而对于VELSR，我们看到用户行为的所有三个指标都全面提升。特别是，VELSR吸引了0.86%的高季节相关性查询的点击，1.69%的添加到购物车和2.07%的中等季节相关性查询的购买。搜索结果的质量。我们利用人的判断来理解排名所呈现的搜索结果的质量。重点是搜索结果与查询的相关性，而不是客户对产品的影响。在查询下显示的产品被人类法官标记为相关或不相关。然后，我们测量了加权的相关产品的平均百分比表6：测试数据离线评估。数据集被分为头部和尾部，表示每天至少发生一次的查询集和其余的查询集。根据查询的季节相关性对查询进行进一步细分。单元格报告LogSR排序器（上图）和VELSR排序器（下图）的NDCG@10中的百分比增益，而基线排序器。统计学显著性用*表示（p值
　　
　　表7：A/B测试在线结果。单元格报告LogSR排序器（左）和VELSR排序器（右）的点击、添加到购物车和购买的百分比收益，以及基线排序器。对整体查询流量以及基于季节性相关性的查询片段进行了评估。统计学显著性用*表示（p值
　　表8：在线A/B测试期间，产品季节相关性的3个细分市场的销售分布。单元格报告与基线有关的更改。
　　通过它们在搜索结果中的位置。两个SR排名都在基线上显著提高了搜索相关性，但VELSR带来的改善比LogSR显著12%。购买季节性相关产品。最后，我们分析了SR排名如何影响季节性相关产品的销售。虽然两者分别将购买产品的平均季节相关性提高了0.20%和0.24%，但只有VELSR在统计上将高度季节性相关产品的销售额提高了1.13%。结果表明，与基线相比，LOGSR将销售分布从细分市场的低点偏斜到基数和高点，而VELSR将其从低点和基数偏斜到高点，如表所示8，主要调查结果。实验结果表明，VELSR在整体上优于LOGSR，并且在推动高度季节性相关产品的销售方面表现更好。我们认为背后有两个原因。首先，如前所述，基于特征重要性，VELSR特征在VELSR排序器中的排序高于logSR特征在logSR排序器中的排序。因此，VELSR可以更有效地改变搜索结果，并显示高度季节性相关的产品。其次，VELSR利用了销售速度，这一数量是影响购买决策的许多因素（如评论）的代理。销售速度本身也在一定程度上与季节相关性相关，如图所示6. 我们注意到线下和线上的巨大差异。结果验证了我们的假设，即季节相关性信号提供了一个新的维度，该维度尚未被现有的排名特征所覆盖，也没有在历史客户行为中完全捕捉到。
　　通过在线实验证明，所提出的功能有助于展示更多与季节相关的产品，从而提高客户参与度和购买量。4.3.6 定性分析。最后，在图中8, 在在线实验中，我们将5月份呈现的搜索结果的前8个位置包括在内，并说明将季节性相关性纳入搜索排名将如何从质量上改变客户体验。对于查询连衣裙，一件白色针织长袖连衣裙在基线排名中排在第八位。它与5月的季节相关性低至0.03，因此logSR将其推至第32位。Velsr的排名也有所下降，但考虑到其过去的受欢迎程度，排在第12位。另一件蓝色长袖连衣裙被底线排在第二位。它有夏季风格的印花图案，因此与前一个五月相比，它与五月的季节性更相关。然而，与其他服装相比，它的季节性相关性仍然较低，因此两位SR排名都将其推后，但仍保持在前8名的位置。印花露肩连衣裙的情况与此类似，它在基线结果中排名第三。对于查询鞋，两个SR排名都在位置3出现了一双木屐，而在基线结果的前8个位置没有木屐。一般来说，木屐在夏天很受欢迎。平均而言，它们与5月的季节相关性为0.10。两个查询实例证明了使用季节相关性信号来提升当季产品可见性的有效性。5 相关工作我们讨论了与信息检索（IR）和推荐系统中时间方面的研究和应用相关的工作。
　　图8：在线A/B测试期间，查询服装和查询鞋子在搜索结果中的前8个位置查询和文档的时间分析。从时间的角度来看，IR中的大量工作致力于配置文件查询和文档，通过了解文档内容如何随时间变化来构建每个文档的时间配置文件。所有这三项工作都利用时间序列分析，并侧重于将感兴趣的项目分为季节性和非季节性等类别。相比之下，感兴趣的项目与时间单位相关联。这两项工作都将时间相关性表述为文档在时间点相关的概率。它们的概率设置与我们的方法相同。通过计算在不同时间点与给定查询匹配的文档数量来估计查询时间相关性。将统计文本挖掘应用于文档，并跨时间聚合以获得文档时间相关性。与我们的方法相比，在单字上执行统计建模，并且不利用自然语言的语义。时间搜索排序。时间信息与搜索排序合并在.两者都8, 12]评估查询和文档之间的时间相似性。然而，使用时间相似性作为排序特征来学习时间感知排序模型，而应用它作为查询-文档主题相似性之上的增强，以确保：（I）文档与查询主题相关；（II）查询与文件的发布日期在时间上相关。将文档级时间信息汇总到查询级，并使用分治思想来训练针对具有各种时间配置文件的查询的独立排序器。关注网络搜索中的新近性。它对查询时效性进行建模，查询时效性定义为查询对搜索结果新鲜度的要求程度。
　　它将文档新鲜度作为相关性的一个维度，并根据查询及时性对其进行加权或降级。目标空间搜索。它导出时间排序特征，因为在LTR框架中使用，该框架根据给定地点过去的时间戳签入来衡量地点与搜索时间的相关性。它的方法类似于我们提出的方法，但导出的特征是基于记忆的，而不是预测的。时间推荐系统。近年来，动态推荐系统引起了研究人员的广泛关连。如本文所述，但具有更精细的粒度，如一天中的时间和一周中的日期。类似于我们提出的语言建模任务，利用语义信息对项目的时间和类别之间的关系进行建模，以确定在给定的时间范围内最可能吸引用户的类别。考虑季节变化。特别是，通过研究每种产品的每月订购数量来确定电子商务商店中的季节性产品。它以类似于我们的方式处理季节相关性，但有两个不同之处：（I）它的方法依赖于历史销售，不适用于新产品，而我们的预测方法处理冷启动情景；（II）它以二元方式使用季节相关性，使用硬阈值来寻找产品的淡季，而我们利用季节相关性分数的全部范围，并将其转换为排名特征。6 结论和今后的工作在这项研究中，我们在电子商务搜索的标准学习排名设置中正式引入了季节相关性的概念。我们还通过实证对电子商务搜索流量实际受季节性影响的程度进行了定量分析研究主要电子商务商店的查询，并概述其范围和影响。
　　所提出的基于神经模型的特征提供了一种对季节相关性建模的原则性方法，这有助于概括和减少数据特定噪声。全面的离线和在线实验突出了电子商务搜索中处理季节性的价值。对784mm搜索的A/B测试强烈表明，所提出的方法呈现了更高的季节性相关产品，这导致了统计上更高的购买和更好的客户体验。我们提出了未来研究的三个方向，以改进本文提出的工作：（I）丰富产品信息。虽然产品标题有100%的覆盖率，但它们也可能是嘈杂的。用户参考其他类型的产品信息来做出购买决策，例如产品图像。这些可以包括在神经网络模型中，以帮助预测季节相关性。（II）位置感知的季节相关性。客户对季节相关性的感知取决于气候和文化等因素。它们表现为季节性的区域差异。因此，可以将位置信息构建到季节相关性建模中。（III）具有查询季节相关性的排序。如前所述，在查询的季节性相关性和产品的季节性相关性之间可以存在自然的交互。因此，前者可以额外纳入搜索排名，以进一步改善电子商务搜索。
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　　搜索引擎优化论文根据论文的内容和查重的经验分成三类
　　搜索引擎优化论文根据论文的内容和查重的经验分成三类，如图一：第一种是图片合成与全文拼接，这种论文属于仿写型论文；第二种是复制粘贴论文网页中的代码；第三种是图片创新（相当于第一种复制粘贴论文网页中的代码）这一类论文查重率很高。这三种方法是选择性的，如果你想论文检测率高一点，最好使用第二种和第三种方法，具体哪种方法适合你自己要根据你的需求来选择。最后祝你学业有成，成功毕业。了解更多关于毕业论文写作相关详情，欢迎关注，后期会不定期更新。
　　都想避免查重是可以的，但是，如果不查重，我们就不会一天写那么多？或者根本不知道怎么写？写出来的东西不是已经生产出来了，就是还在数字化？越是短小精悍，越容易被别人利用？所以查重太重要了。一般来说查重都可以降低，
　　查重并不会降低核心论文的重复率
　　你好，引用是不会被查重的。引用尽量不要超过全文的10%，也不要长篇大论，一二行之内就够了。
　　你是大二的孩子吧？觉得查重降重都是表面功夫。有些东西本科已经有了，为何还需要你重新再查重。我反正是看不懂。你就相当于通篇翻译，再想解决问题，把你的翻译替换过去，然后几乎全部抄一遍。明白了吗？不懂教育学的孩子不要弄明白，搞明白你自己的论文。 查看全部

　　搜索引擎优化论文，通常以-detail/为关键词来搜索
　　搜索引擎优化论文，通常以-detail/为关键词来搜索的，建议大家使用googlescholarextensiondatabase，他的全文数据库的质量远高于维普当然同时，优化竞价依然是运营工作的重中之重，仅靠高质量的全文是远远不够的，如果有专业的人带你，让你全程参与优化，对于优化质量的把控，会有很大的帮助。
　　你想学习什么？互联网金融：门户网站，app应用？企业网站？？互联网营销推广，包括数据分析的主要是流量、关键词、定位，你要学什么？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？。 查看全部

　　搜索引擎优化论文汇总高校类推荐（附排名研究）
　　搜索引擎优化论文汇总高校类推荐一：清华大学
　　1、《搜索引擎面临的机遇与挑战》《中国搜索引擎研究现状与发展》
　　2、《seo如何优化？网站结构如何优化》
　　3、《搜索引擎优化的新价值》
　　4、《基于大规模爬虫的爬虫导航组件、seo变现机制及研究》
　　5、《用户行为数据检索》
　　6、《seo操作网站的网络优化的五个方面》
　　7、《seo需要掌握什么技能？站长如何做seo？》
　　8、《seo准备一篇优质的文章需要做哪些准备工作？》高校类推荐二：浙江大学
　　1、《搜索引擎优化中的web2.0》
　　2、《中国搜索引擎架构与技术》《seo优化的新思路》
　　3、《seo引擎优化方向研究及其策略》
　　4、《seo新思路》
　　5、《seo原理与实践》
　　6、《robots协议》
　　7、《高大上搜索引擎优化之解决搜索排名受损问题》
　　8、《高大上搜索引擎优化之站内优化》
　　9、《高大上搜索引擎优化之站外优化》1
　　0、《seo的响应式优化与响应式表单应用》1
　　1、《高大上搜索引擎优化之如何写正则表达式》1
　　2、《html5tags优化研究与应用》1
　　3、《深入浅出看搜索引擎优化》高校类推荐三：中国科学技术大学
　　1、《网站导航优化策略与策略研究》
　　2、《搜索引擎中的网站分类优化》
　　3、《蜘蛛爬行图中的用户体验优化》
　　4、《站内seo：用户体验本质和研究》
　　5、《站外seo：爬虫路径优化》
　　6、《搜索引擎优化相关资源汇总》
　　7、《搜索引擎优化关键词排名研究》
　　8、《网站用户体验策略与设计》
　　9、《高大上搜索引擎优化研究》1
　　0、《基于分析的网站优化实践》1
　　1、《html5seo实战》1
　　2、《互联网自建站的seo设计与规划》1
　　3、《搜索引擎前端优化编码与服务器配置指南》1
　　4、《网站的爬虫构造与基础知识》1
　　5、《互联网小站的seo建设和发展》1
　　6、《网站seoseo优化工具，
　　7、《用户导向的网站搜索技术的发展及其前景》高校类推荐四：北京邮电大学
　　1、《网站导航优化、seo与网站配置》
　　2、《移动端网站导航优化研究》
　　3、《seo变现途径研究》
　　4、《seo增加用户体验、网站分类、聚合页面设计策略》
　　5、《搜索引擎优化诊断案例——西瓜山网》
　　6、《搜索引擎优化关键词排名研究》
　　7、《搜索引擎优化活动策划》
　　8、《根据搜索引擎索引构建网站构建策略》
　　9、《seo三部曲：聚合页、链接创建、分析管理》1
　　0、《网站用户体验优化研究--高校论坛网站版》1
　　1、《搜索引擎权重研究与seo变现途径研究》1
　　2、《高质量外链建设》1
　　3、《网站蜘蛛抓取研究》1
　　4、《搜索引擎反作弊检测设计与实施》1
　　5、《基于网站信息类检索算法研究》1
　　6、《简析搜索引 查看全部

　　我悟出来的和论文中的“信息茧房”
　　
　　《灰猎犬号》
　　阿伦·施奈德
　　2020
　　最近在疯狂看小红书，我发现小红书的算法真的非常精准，所以最近一段时间都在感慨和人工训练小红书算法，直到昨晚我突然想到：如果随着算法不断更新和前进，算法不断变得精准，我只能接收到我喜欢的内容，但我想要在网络上接收到其他信息，我却没有办法让数据带我到其他的领域，我就被算法这样困住了。
　　于是，我把这个想法抛给其他人，得到了“信息茧房”
　　
　　提问
　　
　　
　　
　　来自菲姐的回答
　　信息茧房
　　信息茧房（Information Cocoons）这个概念来自美国哈佛教授桑斯坦，他指出，信息茧房意味着，我们只听我们选择和愉悦我们的东西。而他提出这一问题的主要背景，是数字时代的个性化信息服务的逐步兴起。虽然这不是一个很新兴的概念，但确实对我来说的一个新概念，我想，也就是说平台推荐给用户的内容贴近喜好，预测到用户的需求，那么用户接收到的信息将会变得固定在用户的喜好圈内。
　　一方面，我认为这样的算法技术是有必要的，科技发展的结果，
　　一方面，我认为算法确实将人们在网络上浏览的内容固定化，在一定程度上不利于人们的网络上的探索，而固化人们接触到的内容，也会导致人们被迫圈在自己的喜好圈，久而久之接触不了主流的声音，同时也降低了对社会的兼容，社会将会被割裂。
　　一方面，不同的平台对算法的要求不同，平台的目的是满足自己的私利，这样的目的性可能会变得偏激。
　　抱着这样矛盾的想法我读了几篇论文，对“信息茧房”的理解变得清晰了一些。
　　
　　关于我自己的想法和信息茧房
　　我自己悟出来这个“信息茧房”实质上并非实际上的信息茧房，因为桑斯坦同时在《网络共和国》中提出的“回声室效应”（echochamber effect），即人们更倾向于听到意见相同的声音，但这却也让自己更加孤立，无法听到相反的。另一位学者帕里泽提出的“过滤气泡”（filter bubble）概念，相比较信息茧房，这个概念更直接强调了信息过滤对用户的影响。他认为，以搜索引擎为代表的算法通过了解用户偏好，进而过滤异质信息，在为用户打造个性化的信息世界同时构筑“隔离墙”，使其身处在“网络泡泡”的环境中，阻碍多元化观点的交流。
　　国内学者虞鑫的《重新认识“信息茧房”——智媒时代工具理性与价值理性的共生机制研究》中写道了，这三个概念的侧重点却也有所不同。信息茧房侧重于个体的事实性信息获取行为，强调“束缚”，具有明显的个人偏向性；回声室效应侧重于群体或系统的意见“聚合”及观点强化，并与群体理论密不可分；而过滤气泡则侧重于算法技术导致的信息“过滤”，强调信息环境层面的同质性。
　　所以，15号线上的晚高峰上，我发现自己原来悟出来的道理是“过滤气泡”，这个概念是2010年提出来的，而我是2022年自己突发奇想悟出来的，看来我和国际顶级学者的距离最小可以到12年了，满意。
　　几个有意思的地方
　　简单读了几篇文章后发现，其实信息茧房的存在是必要的，我们生活在信息爆炸的世界，网络上的信息杂乱无章，数据也很繁多，现在的人工智能实际上是由“数据”喂养出来的，没有大量的数据，也无法促成人工智能的快速发展。算法推荐的原始目的实际上是帮助人们在大量的信息中快速捕捉到自己的想要的信息，从而减少寻找信息的成本。这么好的初衷现在却引发出“信息茧房”的概念。
　　主流算法推荐的几个类别：
　　1.协同过滤的算法，按照用户类别推荐，当一个用户在该平台浏览一类产品，那么根据具有相似浏览记录的其他用户的行为去为该用户推荐，这是基于行为的推荐，但弊端是必须需要在该平台上留下足够多的浏览痕迹才可以。
　　2.内容推荐，顾名思义根据用户选择的标签，以及用户浏览内容的主题进行推荐，这个类型的算法推荐对平台的算法精准度要求很高。所以需要平台想要实现最优推荐，需要精准的匹配用户需求。
　　3.语义推荐，这也是目前比较热门的推荐类型，它不强调语义的推荐，而是进行相似的语义配对，例如喜欢梅西的，大概率对足球明星很关注，所以C罗的内容也可以推荐，大概意思就是这样。
　　这样看，信息茧房是必要会形成的，算法推荐还是优势。
　　
　　如何破"茧"
　　至于如何破茧，算法再精准，但算法没办法判断用户的态度，当用户浏览英国地铁罢工的时候，计算机无法计算用户对罢工事件是否支持还是反对；或者用户在浏览一些信息可能会抱着猎奇的想法看内容（例如我），所以猎奇的内容也会被计算机纳入到用户兴趣的数据中，总之人工智能还在发展的现阶段，破茧还不是太急需的工作，但未来的算法需要向改变成为茧的方向努力。
　　算法优化：算法需要不停进步，因为人的需求总在变化，一段时间内需求会固定，但长时间内兴趣会转移。算法需要精准计算，重点在于对需求的预测，而不是对现有的数据集进行计算推荐。同时，算法应当给予用户一些“探索世界的信息”，不局限于内容上的精准，而是提供一些预测外的内容，让人们接触到更丰富的网络世界。
　　信息供给：平台需要推荐给用户感兴趣的内容来提高自己的浏览量和关注度，但在一些主流平台或社交媒体上，对于公共信息和主流思想是有必要纳入到推荐内容中的。因为信息茧房可能会导致人们兴趣圈的固化，偏好和态度都会小众化，导致对主流思想的接受度不高，社会容易造成割裂。
　　个人素养的提升：总的来说，算法推荐是人教计算机去计算人，核心还是在于人，现代人越来越依靠网络，对于信息的寻找能力也因为算法推荐而变差，人们更倾向于简单地寻找到自己需要的信息，这种惰性也促进了信息茧房产生。所以我们需要减少这样的惰性，提高个人求知欲。
　　END
　　昨天在家吃完饭悟出来的想法，其实12年前就已经有相应的理论存在了，不过我也很开心，是否意味着我和专家的距离缩小到这10多年了，继续加油。
　　其实我自己的想法更偏向过滤气泡，过段时间研究一下再细说。总的来说我个人观点是，算法推荐是必须的，信息在变成茧的时候控制好织茧的进度就好了，不要成为茧（封闭）。
　　参考论文：
　　[1]虞鑫,王金鹏.重新认识“信息茧房”——智媒时代工具理性与价值理性的共生机制研究[J].新闻与写作,2022(03):65-78.
　　[2]龚莉红.基于“信息茧房”理论的意识形态话语权研究[J].河海大学学报(哲学社会科学版),2019,21(05):35-40+106.
　　[3]孙少晶,陈昌凤,李世刚,肖仰华,徐英瑾,张涛甫,张志安,赵子忠,周笑,张岩松.“算法推荐与人工智能”的发展与挑战[J].新闻大学,2019(06):1-8+120.
　　[4]喻国明,曲慧.“信息茧房”的误读与算法推送的必要——兼论内容分发中社会伦理困境的解决之道[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2020,41(01):127-133.DOI:10.14100/ki.65-1039/g4.20190826.001.
　　[5]彭兰.导致信息茧房的多重因素及“破茧”路径[J].新闻界,2020(01):30-38+73.DOI:10.15897/51-1046/g2.20191230.001.
　　
　　再来复习一遍今天的电影：
　　《灰猎犬号》亚伦·施耐德
　　欢迎大家多多关注，以后会把自己的一些想法和故事做成文章分享到公众号里，同时分享一些喜欢的画作、电影和歌曲，争取做到一天一更。
　　WELCOME TO HULLLKNIFEWORLD 查看全部

　　搜索引擎优化论文(谷歌工程师文件分享：下载工具elasticsearch并修改生成数据)
　　搜索引擎优化论文分享：谷歌工程师文件分享网址：：1.谷歌工程师技术博客：）工程师一级tekla（使用工具与其它工具类似，在自己的工具中模拟并修改生成数据，这个更加全面），其它任何来源都是可视化或隐藏的（即当你从任何地方得到的学术文献，只有看到清晰的数据图，才能真正掌握，我选择下载工具elasticsearch并在自己的工具中模拟了该过程，实现也很便捷）。
　　2.google数据分析博客：)3.谷歌工程师毕业论文分享，其它任何来源都是可视化或隐藏的（即当你从任何地方得到的学术文献，只有看到清晰的数据图，才能真正掌握，我选择下载工具elasticsearch并在自己的工具中模拟了该过程，实现也很便捷）4.谷歌工程师数据分析博客：)semanticworld:）包含数据，以及k-means，聚类，包含多种聚类算法和离散维度聚类，联合聚类，关联聚类，稠密聚类，级联聚类，全向聚类，径向聚类，依赖聚类，边缘分类，参数化离散化离散化聚类，层次聚类，有限差分法，下面的链接仍然包含有关谷歌工程师的文章）“7”基本算法“5”深度学习“10”dnn-“11”lstm“12”gru“14”lda“18”半监督聚类算法“27”svm“32”降维“35”采样问题“36”论文阅读笔记“37”两种全连接神经网络（f全连接与n连接）“40”学习策略，有关卷积层，池化层，平移层和全连接层的算法的详细说明，为什么采用这些层，是否可以使用循环层，“40”前向传播算法和梯度下降算法，“41”链接，路径与连接，论文中对这些层的详细说明，“41”梯度下降方法，论文中对这些层的详细说明，“52”特征函数求导和非线性优化，非线性优化，微分方程，网络数学，论文中对这些层的详细说明，“52”lda算法，论文中对这些层的详细说明，“52”深度学习，“53”分类，对于一般的深度学习，语义分割任务，“53”小时图，论文中对这些层的详细说明。
　　（53）深度前馈神经网络，介绍前馈神经网络，应用于人脸检测，“52”深度无监督学习，论文中对这些层的详细说明，“52”lda局部连接和全连接，论文中对这些层的详细说明，“52”支持向量机，论文中对这些层的详细说明，“52”lda算法，论文中对这些层的详细说明，“52”基于smoothfilter的图像特征“57”基于smoothfilter的图像特征“59”x和y的单值线性分类“60”去噪“61”论文分享网址）文档列表：）google工程师论文文档库搜索引擎相关资料：）工程师技术博客：）谷歌工程师论文/数据/机器学习/deeplearning/nlptutorials相关资料：）核心竞争力：）google重点介绍，地址：）谷歌。 查看全部

　　搜索引擎优化论文(SEO毕业论文毕业论文仪表电子学校学生姓名学号专业(设计))
　　毕业论文（设计） SEO 毕业论文 毕业论文（设计） 论文（设计） Title网站优化SEO试点单位 武汉仪器电子学院 学生姓名 学号 专业论文（设计） Title网站优化SEO SEO毕业毕业论文 毕业论文（设计） 毕业论文（设计） 题目网站优化SEO试点单位 武汉仪器电子学校 学生姓名 学号 专业试点单位 武汉仪器电子学校 SEO毕业论文 毕业论文（设计） 毕业论文（设计） 题目网站优化SEO试点单位 武汉仪器电子学院 学生姓名 学号 专业学生号 SEO 毕业论文 毕业论文（设计） 论文（设计） 题目网站优化SEO试点单位武汉仪器电子学校学生姓名及学号专业2010年大专水平（本学院）SEO毕业论文毕业论文（设计）毕业论文（设计）标题网站优化SEO试点单位武汉市仪器电子学校学生姓名及学号 专业 湖北广播电视大学印刷 SEO毕业论文 毕业论文（设计） 论文（设计） 标题网站SEO优化试点单位 武汉仪器电子学校 学生姓名 学号 专业 前言 SEO毕业论文 毕业论文（设计）论文（设计）题目网站优化SEO试点单位武汉市仪表电子学校学生姓名和学号专业众所周知，百度支持中国80%的中小网站。因此，在中小网站，其流量大部分是由搜索引擎带来的。
　　SEO最重要的作用是提高网站在搜索引擎中的排名。百度当然有PPC，但我想说的是PPC是要花钱的！而SEO是从技术层面考虑的，所以成本并不高。SEO毕业论文 毕业论文（设计） 论文（设计） 题目网站优化SEO试点单位 武汉仪器电子学院学生姓名学号 专业和我们的应届毕业生，从一开始就做大网站是极不可能。所以做一个中小站对我们来说是个不错的选择。但中小站生存最重要的条件是交通！有人说网站最重要的应该是UE，也就是用户体验。是的，网站用户体验很重要，而好的体验可以留住用户。但作为一个默默无闻的中小网站，要想活下去，就必须先有人拜访。如果根本没有人访问，如何留住用户。SEO毕业论文毕业论文（设计）毕业论文（设计）标题网站SEO优化试点单位武汉仪器电子学院学生姓名和学号专业SEO技术在国外非常成熟，已经建立了非常完整的体系结构，但是意识到搜索引擎排名算法变化很快，所以 SEO 技术一直在向前发展。SEO毕业论文毕业论文（设计）毕业论文（设计）标题网站SEO优化试点单位武汉仪器电子学校学生姓名和学号专业在中国，SEO技术始于2003年，上升于2008年，
　　但也有一些核心团队为中国SEO技术的发展做出了贡献。而且因为国内SEO在发展，我们有更多的机会展示自己。SEO毕业论文 毕业论文（设计） 论文（设计） 题目网站SEO优化试点单位武汉仪器电子学院学生姓名学号专业关键词：检索引文优化；企业网站; 网站排名SEO毕业论文毕业论文（设计）论文题目网站优化SEO试点单位武汉仪器电子学校学生姓名学号专业第一章SEO概述SEO毕业论文毕业论文（设计）论文（设计）title网站SEO优化试点单位武汉仪器电子学校学生姓名学号专业1.
　　它分为两种类型：站外搜索引擎优化和站内搜索引擎优化。站外SEO也可以说是一种站外搜索引擎技术，因外部站点对网站在搜索引擎中排名的影响而得名。这些外部因素超出了网站 的控制范围。最有用和最强大的外部站点因素是反向链接，或者我们所说的外部链接。站内SEO是对网站内部规划、建设和维护的优化，比如优化域名、网站结构、主题、内容、关键词、内部链接等，让搜索引擎更容易收录，提高搜索引擎排名。SEO毕业论文毕业论文（设计）论文（设计）标题网站 SEO优化试点单位武汉仪器电子学校学生姓名学生IDSEO的主要工作是了解各种搜索引擎如何抓取互联网页面，如何建立索引以及如何确定特定关键词的搜索结果排名，等，优化网页以提高搜索引擎排名，从而增加网站流量，最终提高网站Sales Energy SEO毕业论文毕业论文（设计）论文（设计）标题网站优化SEO试点单位武汉市仪表电子学校学生姓名、学号、专业能力或宣传能力的技术。SEO毕业论文毕业论文（设计）论文（设计）标题网站
　　SEO毕业论文 毕业论文（设计） 毕业论文（设计） 题目网站优化SEO试点单位 武汉仪器电子学校 学生姓名 学号 专业 了解什么是SEO，如何引导初学者正确使用SEO很重要并适当网站服务SEO毕业论文毕业论文（设计）论文（设计）标题网站优化SEO试点单位武汉市仪表电子学校学名学号专业化业务非常重要。很多人误以为做SEO就是做流量和排名。真正的SEO是优化SEO试点单位武汉市仪表电子学校通过选择SEO毕业论文毕业论文（设计）论文（设计）标题网站 一种易于被搜索引擎收录的合理方法，让网站对用户和搜索引擎更加友好（SearchSEO Graduation Thesis Graduation Thesis (Design) Thesis (Design) Title 网站优化SEO Pilot Unit武汉仪器电子学校学生姓名学号专业引擎友好），以便更容易被搜索引擎收录搜索和优先排序。搜索引擎优化 SEO毕业论文 毕业论文（设计） 毕业论文（设计） 题目网站优化SEO试点单武汉仪器电子学院学生姓名学号专业是搜索引擎营销的指导思想，不只是百度和google排名。搜索SEO毕业论文毕业论文（设计）论文（设计）标题网站
　　SEO毕业论文毕业论文（设计）毕业论文（设计）标题网站SEO优化试点单位武汉仪器电子学院学生姓名学号专业SEO的含义一般概括如下： SEO毕业论文毕业论文（设计） ) 论文（设计）主题网站优化SEO试点单位武汉仪器电子学院学生姓名和学号专业，让更多用户更快找到自己要找的东西。SEO毕业论文毕业论文（设计）毕业论文（设计）题目网站SEO优化试点单位武汉仪器电子学校学生姓名学号专业2.可以使相关关键词排名高并满足用户需求。SEO毕业论文毕业论文（设计）论文（设计）标题网站 优化SEO试点单位武汉仪器电子学校学生姓名学号专业3.让有需要的人先找到你。SEO毕业论文 毕业论文（设计） 毕业论文（设计） 题目网站优化SEO试点单位武汉仪器电子学院学生姓名学号专业4.。提供搜索结果的自然排名并增加可信度。SEO毕业论文 毕业论文（设计） 论文（设计） 题目网站SEO优化试点单位武汉仪器电子学院学生姓名学号专业1.1.2SEO特色SEO毕业论文毕业论文（设计）论文（设计）题目网站优化SEO试点单位武汉仪器电子学院学生姓名学号专业优化结果长期有效。
　　网站优化可以帮助您提高网页的综合索引。如果你的链接得到了改进，并且你继续增加高质量反向链接的数量并保持你的内容，你的左排名将继续保持或提高。除非后期应用作弊方法，否则会受到惩罚或停止后期维护。而如果停止竞价广告，网站链接会立即消失。SEO毕业论文 毕业论文（设计） 论文（设计） 题目网站优化SEO试点单位武汉仪器电子学院学生姓名学号专业符合用户浏览习惯，搜索量更大，效果更好。95%以上的搜索引擎用户会优先考虑搜索引擎给出的常规结果，而他们中的大多数人只会在左侧无法获得满意的结果时才会浏览右侧的广告。据调查，87%的网民会使用搜索引擎服务寻找自己需要的信息，近70%的搜索者会直接在搜索结果的首页找到自己需要的信息。拍卖广告的展示位置有限，由于拍卖导致大量客户因价格无法上首页，使得这些客户很难通过拍卖广告获得好的效果。SEO毕业论文 毕业论文（设计） 毕业论文（设计） 题目网站SEO优化试点单位武汉仪器电子学校同名学号专业学生关键词 投入成本更低，预算更可控。SEO定价标准：竞价按关键词的访问量计费，SEO产品使用年费，关键词的定价以首页竞价结果的最低价格线为准，是根据技术难度制定的。可以设置较低的价格来设置每日广告预算。如果超出预算，广告将不会显示；规则似乎可以帮助企业节省成本，但这是基于牺牲潜在的合作机会。并根据技术难度制定。可以设置较低的价格来设置每日广告预算。如果超出预算，广告将不会显示；规则似乎可以帮助企业节省成本，但这是基于牺牲潜在的合作机会。并根据技术难度制定。可以设置较低的价格来设置每日广告预算。如果超出预算，广告将不会显示；规则似乎可以帮助企业节省成本，但这是基于牺牲潜在的合作机会。
<p>优化不受此规则限制，网站链接始终显示在上方。行业内的竞争可以让你在很短的时间内迅速增加成本。而网站优化没有这个因素。例子：如果你做过拍卖广告排名，你一定有过这样的经历：“上个月，右边第一个广告的出价只需要0.8元，现在已经提高到0.8元。@4.5表示4.5元每点击一个广告” SEO毕业论文（设计）论文（设计）标题网站优化SEO试点单位武汉仪器电子学院 学生姓名和学号涵盖专业更广，一次性投资，综合收益。网站 优化是针对大部分专业搜索引擎的，你的网站不仅会提高你在谷歌的排名，还会提高你的 查看全部

　　搜索引擎优化论文(精选天津冶金职业技术学院毕业课题（设计、论文）)
　　天津冶金职业技术学院安徽新经典美容美发学校毕业设计（设计、论文）网站优化项目部____经济与管理系____专业____电子商务____班级____电子商务班08-1_学生姓名____苏静秋__导师____孙燕___ December 14, 2010 Editable Selected Abstract网站优化（seo），或搜索引擎优化，是近年来兴起的专业网络技术。@网站 在搜索引擎中排名（本文以百度为例）达到宣传效果，为企业带来效益，是一种现代营销方式。相比网站优化，还有一种推广方式就是PPC和点击付费。网站 优化是网站设计的后期维护部分，但是网站的设计直接影响网站的优化效果。在网站的优化中，我们优化器最重要的两个任务是更新文章和发布外部链接（包括友好链接），这些对网站的重要性可以为如下来描述：更新是优化的基础，外链是优化的关键，友情链接是优化的升华。新经典公司的关键词《合肥彩妆学堂》的竞争力还是很强的，所以下面将从对比中更加形象地描述网站优化的相关知识。在这里，我将列出两个学校网站 与新经典公司网站、中宇的网站、新观派竞争，再通过具体数据对比研究。如何提高网站的排名。
　　优化方案实施背景1.1 时代需要 新经典始于1992年 建校至今已有19年。一开始，由于资金匮乏，互联网普及不足，还没有意识到互联网推广的重要性。
　　但随着公司的不断发展，公司规模也不断扩大，加上市场竞争激烈，公司开始投资建设网站。1.2网站的维护网站建立后，需要开始网站的维护。目前通过网站进行推广有两种方式，一种是做百度推广，按点击量收费；二是优化网站，通过定期维护提高网站的排名。前者因为一些无意义的点击和高昂的成本，并不是长久之计，所以公司最终选择了网站优化。Editor's Choice 1.3网站的初始状态 网站刚建立时，公司的关键词在搜索引擎中没有排名，只是在不断的优化过程中逐渐完善。网站 的排名。优化过程大致可以分为三点：更新文章、发布外链、添加好友链接（这三点下面会详细介绍）。2 新经典美容美发学派网站优化方案2.1 网站静态结构分析2.1.1 空间域名 俗称“空间”是一个专业术语“虚拟主机”。就是将运行在互联网上的一台服务器划分为多个“虚拟”服务器，每个虚拟主机都有一个独立的域名和一个完整的互联网服务器（支持WWW、FTP、E-mail等）职能。同一台服务器上的不同虚拟主机是独立的，由用户自己管理。但是一台服务器主机只能支持一定数量的虚拟主机，当超过这个数量时，用户的性能会急剧下降。
　　虚拟主机技术是互联网服务器用来节省服务器硬件成本的一种技术。虚拟主机技术主要用于 HTTP 服务。它在逻辑上将一个服务器的某个或全部服务内容划分为多个服务单元，对外表现为多个服务器。，从而充分利用服务器硬件资源。如果划分在系统级别，则称为虚拟服务器。域名是 Internet 上的计算机或计算机组的名称，由一串以点分隔的名称组成，用于在数据传输过程中标识计算机的电子位置（有时是地理位置）。中宇、新视点、新经典三个站都是培训教育学校网站，还经营美容美发、化妆、摄影培训。 查看全部

　　搜索引擎优化论文(seo原创之路：如何为用户提供有价值的信息？)
　　百度最近频繁的算法更新都围绕着原创这个话题展开。但是，百度推广原创的最终目的是为用户提供有价值的信息。那么，seo之路原创：如何为用户提供有价值的信息？跟大家分享一下seo原创文章的价值是如何体现的一点感悟：
　　一.有价值的信息：
　　新闻及时，新颖，标题是“百度搜索seo；对日本面貌的一点反思网站”这个文章是小发先生一直关注的一些seo关键词排名总结想法和分享。它的时效性在于它捕捉到了很多人在这个时候正在关注、在谈论、但没有想到分享的内容；它的新颖之处在于它不再只是围绕 seo 基础知识展开讨论，而是来自实际知识；而整个文章也只围绕标题发表意见，让用户觉得阅读文章就是对标题最好的诠释。
　　​​​
　　
　　二.有价值的信息：
　　百度原创起源算法开始慢慢发展（如下图），一定要关注百度算法的朋友，20小时前就已经知道了；2小时前; 在图片中，所以我不会在这里做。讨论。不过，也正是因为如此，小发先生才暗暗好笑。标有 文章 的两个复制带有版权声明，但删除链接的那个没有带有标记。小发先生觉得百度最近的原创起源算法一定在逐步完善，我们很期待。它还告诉我们如何创建有价值的用户信息：
　　（1)转载的内容删除链接和保留链接哪个更有意义？互联网是一个需要相互交流和分享关注的平台。因此，我认为转载的信息不是为了开发网站。好处是只要你转载了和你的网站相关的东西，并且能给用户提供有价值的信息，我觉得搜索引擎一定有算法保证你的兴趣。信息的链接来源，你可以告诉搜索引擎你的信息是从网上分享的，个人觉得转载的内容可能会比原创的内容评分略低。但我认为删除链接可能会直接导致后果，在搜索引擎算法中，信息只是简单的复制，这没有意义，只会产生负面影响。
　　(2)伪原创对于现在的搜索引擎技术，很容易识别，建议你及时停止。看！你是假的！你伪原创！百度认为你是前后一样 信息基本一样，伪原创的内容在某种程度上是互联网制造垃圾邮件的绝对主力，你觉得搜索引擎不会打吗？搜索技术越来越多了而且更高级，就算再造假嘛，相信总有一天会产生很大的负面影响，而且信息质量跟减重和信息质量有很大关系。
　　以上就是关于seo原创文章的价值如何体现的相关介绍，作为互联网从业者，我认为我们不应该成为互联网垃圾邮件的始作俑者。不要觉得你在击球，这很好。真正能够为互联网提供内容丰富、有价值的信息给用户，才是我们互联网从业者应该努力的方向。 查看全部

　　搜索引擎优化论文(
本文关于网站及计算机及高质量方面的免费优秀学术论文范文)
　　网站相关论文下载，如何系统优化相关论文
　　本文是关于网站和计算机和高质量免费优秀学术论文样本，网站相关论文样本，以及如何系统地网站优化相关毕业论文参考格式样本。会写网站大学硕士、本科毕业论文开题报告、文献综述、职称作文范文作为参考资料下载。
　　摘要：这篇文章是关于如何优化网站，使网站在搜索引擎结果列表文章中排名更好。笔者从网站诊断和优化站点网站的优化工作从四个方面进行了系统的讲解：外链优化和流量监控。通过阅读本文，读者可以了解网站的优化工作是如何进行的，掌握网站的优化工作注意事项。
　　关键词：网站诊断；网站优化；SEO；网站操作
　　CLC 编号：TN929.532
　　网站优化，又称搜索引擎优化，翻译成英文为SearchEngineOptimization，所以也可以简称为SEO，可以利用搜索引擎的规则来提高网站的排名。本文从网站诊断入手，现场优化、外链优化和流量监控将系统详细描述网站的优化工作。通过阅读本文，读者可以了解网站的优化工作是如何进行的，掌握网站网站优化工作的注意事项。
　　本文来自：
　　1网站诊断
　　无论是新的网站还是旧的网站，如果要优化网站，都需要进行网站诊断。网站从以下几个方面进行诊断：
　　1.1 域名和URL诊断
　　网站的域名相当于网站的首页号，例如在浏览器地址输入http
　　/image.asp?http://upload.chinaz.com/2014/ ... %250A
　　网站相关论文样本65306;//.baidu. 可以打开百度官网。而URL是一个统一的资源定位器，也称为网页地址，它既包括首页域名，也包括内页****。
　　从优化的角度来看，网站的域名最好简单易记。最好配合网站的主题。比如京东商城的****应该由改。到，很明显，jd是京东的拼音首字母，简单好记。
　　另外，网站的URL要短，短的URL容易被搜索引擎蜘蛛抓取，而收录，URL的目录层次不要超过三层。
　　1.2KTD 诊断
　　这里的KTD代表网站的关键字、标题和描述。
　　(1）关键字
　　网站的关键词一般选择代表用户搜索意图、搜索量大的词。以“启正网”为例，用户搜索量较大的词可以确定为：长春职业技术学院、长春职业技术学院学院论坛。内页关键词的设置要与首页不同，不同内页的关键词要不同。需要注意的是3-5个关键词为宜，单词之间用英文逗号隔开。
　　(2）标题优化
　　网站 的标题一般与关键字网站 相同，只是关键字之间用下划线或竖线隔开，表示平行关系。
　　(3）说明
　　网站的描述一般在七十六左右，是对网站的整体总结和介绍。它通常是围绕关键词写的连贯且语义流畅的句子。这句话可以吸引和打动用户，使他们做出Inbound和Outbound或购买决定。同时，最好留在描述等处。
　　1.3图片诊断
　　网站的图片在上传到互联网前需要经过压缩、美化和水印处理。压缩图片可以加快网页的打开速度。
　　1.4 内部链接诊断
　　网站的内链尤为重要，它是搜索引擎蜘蛛爬取的路径，流畅的内链可以引导蜘蛛进入网站的各个页面，让搜索引擎收录尽可能多的@>网站内容。一般来说，网站的内部链接如下：导航、面包屑导航、标签、文章中的锚文本链接、长文章的分页链接、图片链接、网站 地图。
　　1.5robots.txt 文件诊断
　　robots协议（也称为爬虫协议、机器人协议）是robots.txt文件。robots.txt 文件是一个文本文件，可以使用记事本创建和编辑。robots.txt 可以在搜索引擎中访问 网站 第一个要查看的文件，它告诉蜘蛛可以查看服务器上的哪些文件以及禁止访问哪些页面。
　　一般来说，我们需要为网站创建一个robots.txt文件来告诉搜索引擎蜘蛛它的访问权限。如果没有这样的文件，默认是允许蜘蛛访问整个站点。
　　1.6404 页面诊断
　　404页面是客户端在浏览网页时服务器返回的错误页面，服务器无法正常提供信息。404页面的目的是“告诉浏览器请求的页面不存在或者链接错误，同时引导用户进入网站其他页面，而不是关闭窗口离开”。
　　网上有很多404页面的模板，我们只需要用Dreamweaver软件打开就可以进行修改和编辑。一般来说，我们可以替换导航栏的Logo和文字内容。
　　1.7网站更新诊断
　　如果一个网站的内容从不更新，肯定不会吸引用户反复来网站，这样的网站不是一个好的网站。并且符合用户和搜索引擎的如果你喜欢网站，你将能够定期、定期、定量地更新网站的内容。
　　中小网站，要求每天至少更新两篇文章，每篇文章500字左右，文章要求是 原创 或 伪原创文章。
　　以“启正网-长春职业技术学院校园论坛”为例，启正网运营期间，每天晚上7:00左右定时更新文章，给蜘蛛一个信号：先来每天7:00网站，你一定可以看到收录最新发布的文章，经过这个操作后，网站的收录效果很好好。
　　如果是大型信息站或行业网站，每天需要更新十篇左右文章。这样的工作量需要网站拥有专业的运营团队，团队成员具备修改伪原创的能力。所谓伪原创就是对一个文章进行修改再处理，让搜索引擎认为它是一个原创文章，从而提高网站的权重收录 和 网站。伪原创文章的写法有很多种，可以百度搜索或者个人资源确定。
　　
　　网站如何写学术论文 查看全部

　　搜索引擎优化论文(
网站内容的有规律更新就是十分重要的一条方法)
　　如何编辑搜索引擎优化文章？
　　如何编辑搜索引擎优化文章？虽然我们过分强调我们的网站没有效果和成功，但我们似乎也忽略了自己在优化和推广方面存在的问题。网站 内容的定期更新非常重要。搜索引擎有自己的更新规则，所以如果你每天在相对固定的时间更新，你会更好收录。
　　如何编辑搜索引擎优化文章？虽然我们过分强调我们的网站没有效果和成功，但我们似乎也忽略了自己在优化和推广方面存在的问题。网站 内容的定期更新非常重要。搜索引擎有自己的更新规则，所以如果你每天在相对固定的时间更新，你会更好收录。
　　如何编辑搜索引擎优化文章？做 SEO 的网站管理员知道 关键词 对于 网站 的重要性。网站页面布局的合理性关键词是搜索引擎优化达到效果的最基本要求。通常站长们都知道网站关键词关键词的布局合理性在文章中重复3-5次，加粗并连在一起。
　　如何编辑搜索引擎优化文章？关键词，作为网页编辑器中最常用的术语，也分为主关键词和长尾关键词，主关键词也称为核心关键词 ，例如：北京哪个搜索引擎优化最好？“搜索引擎优化”是主要的关键词。掌握不同的关键词 设置是一种非常有效的网站 优化方法。
　　如何编辑搜索引擎优化文章？许多网络编辑的初始工作一般是复制粘贴，也称为“网络搬运工”。但是，“外链为王，内容为王”的说辞，得到了所有站长的充分重视和肯定。根据搜索引擎的工作原理，不难看出原创和优质内容更受搜索引擎青睐。
　　如何编辑搜索引擎优化文章？站长每天提供原创色情内容，并在站内外更新发布，让我们的网站获得更好的权重。而原创标题和内容的角度是站长们工作的核心。原创文章在贴近观众需求的同时，也能充分吸引观众的注意力。对你的网站很有价值，用户粘性会大大提高。
　　如何编辑搜索引擎优化文章？文章在网上，不仅要写好，更重要的是标题一定要写好。面对如今海量的信息，标题已经成为第一时间放到观众眼中的东西。所以，什么样的标题才能满足观众的需求，吸引观众，应该由我们每个站长去优化和推广。必须学习的东西。因为在网上看东西，首先看到的是标题，而不是内容，所以标题的好坏关系到文章能否引起网友的关注。 查看全部

　　搜索引擎优化论文(
SEO网站优化：SEO文章关键词的分布及注意事项！)
　　
　　对于 SEO 人员来说，写 文章 是唯一的出路。大家都知道文章很容易写，但是如果你想写出高质量、对SEO友好的文章，就没有那么简单了。以下是关于SEO文章关键词应该如何通过SEO网站优化分配的几点。
　　SEO 文章 优化与SEO 标题优化相同。这是将关键词整合到关键词在正文中的位置的基础。同时，还应考虑语义分析和用户体验等因素。
　　一、词频和密度
　　文中的关键词涉及几个概念。一是词频，即关键词出现的次数。一是关键词的密度，即关键词的出现次数除以页面上可见文本中的总字数。
　　在判断一个页面与关键词的相关性时，最简单的方法是关键词出现的次数越多，词频越高，该页面与这个关键词的相关性就越高。但是术语频率概念没有考虑内容长度。
　　二、前50-100字的重要性
　　作为一个SEO人，相信大家都知道这一点。关键词 出现在文本的前 50-100 个单词中具有相对较高的权重。通常建议关键词出现在正文第一段的第一句。@>，这也是自然书写的必然结果。在文章的开头，需要说明论据，必须包括关键词。参数的下一部分出现两三次关键词，结束点出现关键词，一个SEO文章页面可见文本的优化就完成了。
　　三、关键词变化
　　关键词 的变体可以在编写页面内容时适当地结合，包括同义词、同义词、同一事物的不同名称等。例如，计算机和计算机是同义词，可以在页面上交叉出现。
　　四、关键词群组接近度
　　在编写标题标签和正文时，要注意目标关键词组的接近度，即当关键词可以被分词时，关键词组应该在页面上完整有序，特别重要的位置，比如目标关键词是“SEO方法”，“SEO方法”应该完全出现在页面上，而不是“SEO”和“方法”分开，单独出现在页面上。百度对关键词完全匹配的要求似乎高于谷歌。
　　五、出现短语的分裂
　　当一个搜索词可以被切分时，不仅搜索词必须完全匹配并出现在页面上最重要的位置，而且被分割的词也可以在文本中单独出现多次。
　　假设目标关键词是“SEO优化论坛”，以百度为例，这个词会分为“SEO优化”和“论坛”两个词。页面的重要位置不仅要与“SEO优化论坛”六个字相匹配，还要提示“SEO优化”和“论坛”也可以分别出现多次（不连在一起）。
　　六、语义分析
　　算法和人的区别在于，人可以直接理解单词和文章的意思，而算法却不能。当人们看到“苹果”这个词时，就知道它指的是圆润、​​多汁、美味的水果，但搜索引擎在情感上却无法理解苹果是什么。
　　七、类别页面描述文本
　　大部分网站首页和最终产品进文章页面优化并不难，有足够的内部人员安排关键词，但是分类成频道页面往往被忽略，分类和频道页面是最常见的方式是产品或文章listing，而产品名称或文章标题实际上是产品或特定信息页面的重复，导致分类页面缺乏自己的独特性内容。
　　另一方面，类别或频道页面的目标 关键词 通常是二级搜索词。要充分优化这种类型的关键词，需要手动编写类别或频道页面的描述文字，最好至少两三段描述文字。
　　八、排版和用户体验
　　除了提供优质的原创内容、吸引阅读的写作技巧、突出卖点、增强信任、引导进入行为等内容考虑之外，排版和布局还应考虑如何提升用户体验，包括：
　　1、版面合理、清晰、美观，字体和背景易于阅读。
　　2、实质性内容是页面最重要的部分，用户一眼就能看出来。
　　3、大量内容与广告明显区分开来。
　　4、第一屏有实质性内容，不需要拉下页面才能看到。
　　5、广告数量不宜过多，放置不妨碍用户阅读。
　　6、如果图片和视频对用户理解页面内容有帮助，尝试制作图片和视频。
　　7、避免弹出太多。
　　从SEO的角度来看，文章优化，最重要的是自然写。一些单页网站，站长可以精心制作关键词的分布和措辞，但是大部分网站的制作，无论是编辑还是专业的SEO人员，都不能总想着太低效了处理诸如关键词 密度、同义词、语义相关词和短语拆分等细节。事实上，在自然写作中，上面讨论的这些方面自然是分不开的。 查看全部

　　搜索引擎优化论文(新加坡南洋理工大学：深度强化学习数据处理与分析的研究方向)
　　【新智慧介绍】数据分析是现在必备的技能之一。传统上，他们大多使用静态算法或规则进行数据分析，但在经常面临复杂交互环境的实际场景中，如何学习更好的策略是一个非常现实的问题。幸运的是，强化学习可以成为解决此类问题的有效方法。新加坡南洋理工大学的学者在 TKDE 发表了一篇关于“深度强化学习的数据处理和分析”的评论论文，对最近的工作进行了全面回顾，重点是使用 DRL 改进数据处理和分析。
　　数据处理和分析是基本的和普遍的。算法在数据处理和分析中起着至关重要的作用，许多算法设计结合了人类知识和经验的启发式和一般规则，以提高其有效性。
　　近年来，强化学习，尤其是深度强化学习（DRL），由于与静态设计的算法相比，它可以在复杂的交互环境中学习到更好的策略，因此在许多领域得到了越来越多的探索和利用。在这一趋势的推动下，我们对最近专注于利用 DRL 改进数据处理和分析的工作进行了全面回顾。
　　首先，我们介绍 DRL 中的关键概念、理论和方法。接下来，我们将讨论 DRL 在数据库系统上的部署，以促进数据组织、调度、调优和索引等各个方面的数据处理和分析。
　　然后，我们研究 DRL 在数据处理和分析中的应用，从数据准备和自然语言处理到医疗保健、金融科技等。
　　最后，我们讨论了在数据处理和分析中使用 DRL 的重要挑战和未来研究方向。
　　
　　论文链接：
　　在大数据时代，数据处理和分析对于许多正在进行数字化旅程以改善和转变其业务和运营的组织来说是基础、无处不在和至关重要的。数据分析往往需要其他关键操作，如数据采集、数据清洗、数据集成、建模等，才能提取洞察。
　　大数据可以在医疗保健和零售等许多行业释放巨大的价值创造。然而，数据的复杂性（例如，大容量、高速度和高多样性）给数据分析带来了许多挑战，使得难以获得有意义的见解。为迎接这一挑战并促进高效、有效的数据处理和分析，研究人员和从业者设计了大量的算法和技术，也开发了大量的学习系统，例如 Spark MLlib 和 Rafiki。
　　为了支持快速的数据处理和准确的数据分析，大量算法依赖于基于人类知识和经验开发的规则。例如，最短作业优先是一种调度算法，它选择执行时间最短的作业进行下一次执行。但与没有充分利用工作负载特征的基于学习的调度算法相比，它的性能很差。另一个例子是计算机网络中的数据包分类，它将数据包与一组规则中的一个进行匹配。一种解决方案是使用手动调整的启发式分类来构建决策树。具体来说，启发式是为一组特定的规则设计的，因此可能不适用于具有不同特征的其他工作负载。
　　我们观察到现有算法的三个局限性：
　　首先，算法是次优的。规则可能会忽略或未充分利用诸如数据分布之类的有用信息。其次，算法缺乏适应能力。为特定工作负载设计的算法在不同的工作负载中表现不佳。第三，算法设计是一个耗时的过程。开发人员必须花费大量时间尝试许多规则才能找到一个凭经验起作用的规则。
　　基于学习的算法也用于数据处理和分析。有两种经常使用的学习方法：监督学习和强化学习。它们通过直接优化性能目标来实现更好的性能。监督学习通常需要一组丰富的高质量带注释的训练数据，这些数据很难获取且具有挑战性。例如，配置调整对于优化数据库管理系统 (DBMS) 的整体性能很重要。在离散和连续的空间中，可能有数百个相互关联的调音旋钮。此外，不同的数据库实例、查询工作负载和硬件特性使数据采集不可用，尤其是在云环境中。
　　与监督学习相比，强化学习具有更好的性能，因为它采用试错搜索，并且需要更少的训练样本来找到良好的云数据库配置。
　　另一个具体的例子是查询处理中的查询优化。数据库系统优化器的任务是为查询找到最佳执行计划以降低查询成本。传统的优化器通常会列举许多候选计划并使用成本模型来寻找成本最低的计划。优化过程可能缓慢且不准确。
　　在不依赖不准确的成本模型的情况下，深度强化学习 (DRL) 方法通过与数据库交互来改进执行计划（例如，更改表连接顺序）。
　　当查询被发送到代理（即 DRL 优化器）时，代理通过描述基本信息（例如所访问的关系和表）来生成状态向量。代理将状态作为输入，并使用神经网络生成动作集的概率分布。动作集可以收录所有可能的连接操作作为潜在动作。
　　每个操作代表一对表上的部分连接计划，一旦执行操作，状态将被更新。采取可能的行动后，会生成一个完整的计划，然后由 DBMS 执行以获得奖励。
　　在这个查询优化问题中，可以根据实际延迟计算奖励。在使用奖励信号进行训练期间，代理可以改进策略，从而更好地排序具有更高奖励（即更少延迟）的连接。
　　
　　查询优化的 DRL 工作流程
　　强化学习 (RL) 侧重于学习在环境中智能地行动。RL 算法通过基于探索和开发的环境反馈来改进自己。在过去的几十年里，RL 在理论和技术上都取得了巨大的进步。
　　值得注意的是，DRL 结合了深度学习 (DL) 技术来处理复杂的非结构化数据，旨在从历史数据中学习和自我探索，以解决众所周知的困难和大规模问题（例如 AlphaGo）。
　　近年来，来自不同社区的研究人员提出了 DRL 解决方案来解决数据处理和分析中的问题。我们从系统和应用程序的角度使用 DRL 对现有作品进行分类。
　　从系统的角度来看，我们专注于基础研究主题，从一般的（例如调度）到特定于系统的（例如数据库的查询优化）。我们还应该强调它是如何被表述为马尔可夫决策过程的，并讨论与传统方法相比如何更有效地解决 DRL 问题。由于实际系统中的工作负载执行和数据采集时间都比较长，因此采用采样、模拟等技术来提高DRL训练的效率。
　　从应用的角度，我们将涵盖数据处理和数据分析中的各种关键应用，以全面了解 DRL 的可用性和适应性。许多领域都通过采用 DRL 进行了转换，这有助于学习有关应用程序的特定领域知识。
　　在这篇综述中，我们旨在对使用 DRL 解决数据系统、数据处理和分析问题的最新进展进行广泛和系统的回顾。
　　
　　RL 技术分类
　　参考：
　　[1] J. Manyika、M. Chui、B. Brown、J. Bughin、R. Dobbs、C. Roxburgh、A. Hung Byers 等人，大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿。麦肯锡全球研究院，2011.
　　[2] X. Meng, J. Bradley, B. Yavuz, E. Sparks, S. Venkataraman, D. Liu, J. Freeman, D. Tsai, M. Amde, S. Owen 等人，“Mllib：机器在 apache spark 中学习，”机器学习研究杂志，第一卷。17，没有。1, pp. 1235–1241, 2016.
　　[3] W. Wang、J. Gao、M. Zhang、S. Wang、G. Chen、TK Ng、BC Ooi、J. Shao 和 M. Reyad，“Rafiki：作为分析服务系统的机器学习”， VLDB，卷。12，没有。2，第 128-140、201 页8. 查看全部

　　搜索引擎优化论文(网站SEO优化中表现出色已成为一项必须学习的示例文章)
　　对于网站管理员朋友来说，在网站SEO优化中表现出色已经成为必学的技能。小编刚刚整理了这方面的一些例子文章供参考
　　SEO优化方案一
　　一：搜索引擎原理初探
　　很多网站admin朋友可能会觉得搜索引擎的原理一定是玄妙深奥的。其实他们只需要找一些相关的SEO优化教程。比如a5网站Admin网站上有很多搜索引擎原理相关的教程。内容比较容易理解。它只不过是对互联网上的内容进行机器人爬行，将内容编入索引并将其收录在自己的数据库中。搜索结果按内容质量排序，并按类别和分组聚合人，以便用户搜索 关键词 以找到更符合他们需求的内容。这是一个普遍的基本原则。网站的SEO优化从这些方面了解这些原则就足够了！
　　二：开始分析你的网站和竞争对手
　　做网站SEO优化，你必须同时分析自己的优势和竞争对手的优势，因为SEO优化坦率地说是一种竞争方式。SEO优化水平高的人会有竞争的能力，所以我们可以通过网站技术竞赛、内容更新竞赛、网站外链建设等全方位分析自己和竞争对手比赛等等，为了快速超越比赛，让我们自己的网站排名更高！
　　但是，在这项研究中，我们必须注意不要误入歧途，因为互联网上的诱饵太多了，例如黑链诱饵（例如黑帽诱饵），尽管这些方法适用于某些类型。网站 很合适，但是如果你是正式的网站，选择这样的黑帽优化方法通常会让你后悔，因为现在百度的黑帽优化方法比较反感，这是因为黑帽优化的方法阻止了百度向用户提供更好的内容，影响了它的权威性，所以会被严重破解，所以如果你要认真网站，最好的方法是使用白帽优化方法！
　　三：要不断总结观察
　　分析完，自然就可以操作了。手术效果只能通过观察和监测来体现。比如我们可以知道百度快照时间、百度内容收录、网站的外链数量等，我们来看看使用这些数据的工作结果。现在有很多这样的工具网站可以直接上网。比如管理员常用的网站a5 网站，就有各种SEO优化检测工具。使用这些工具来检测优化过程中的错误并及时进行调整。只有这样，您的优化技巧才能不断提升，您的网站排名才能逐步提升！
　　之后，当你的网站排名上升时，不要掉以轻心，因为在SEO优化中，竞争非常激烈。如果你不保持战斗精神，很容易让自己陷入网站被别人超越的境地。当然，你也可以在 Wai Wai 6359 学习 SEO 系统课程，系统地学习如何比别人更有优势。只有你的网站排名长期在百度第一或第一，两页才算成功。如果首页只有内容，可以点微，然后就只能用Java了。这样的SEO优化能力并不讨人喜欢
　　SEO优化方案二
　　职责：
　　1、熟悉各大搜索引擎的排名原理和技术特点，能开发出先进的优化方案。根据公司战略，输出整体运营工作计划，实施优化SEO方案改进，对SEO效果负责；
　　2、精通用户需求分析、关键词分析、网站优化、外链建设、网站分析、排名异常分析等SEO。负责网站流量数据分析，包括：IP、PV、跳出率、地域分布等，整理优化报告，根据数据调整优化方案；
　　3、评估、分析和管理网站关键词库，分析竞品优化，确定关键词难度，确定完成关键词所需时间@> 排名，并负责优化；
　　4、了解SEO优化和布局网站，包括：URL、关键词密度、内部页面布局、内部链接等，跟踪运营数据，定期分析运营结果和提供后续行动计划；
　　5、 负责关键的 SEO 指标，例如 网站 的 SEO 流量和 关键词 的自然排名。
　　工作要求
　　1、精通SEO原理和策略，多年搜索引擎研究经验和实践经验，了解主流搜索引擎的算法规则；
　　2、有多站优化经验，对整个SEO网站内部结构优化有丰富经验；
　　3、熟悉SEO的一般优化技巧，如标题撰写、关键词密度、页面结构、内外链接建设等，有较强的网站内外优化能力。可以为网站内部用户体验提供合理的建议；
　　4、可以监控和研究竞争对手及其他网站相关做法，并进行合理的网站调整以进行优化；
　　5、掌握通用文章等推广方式，如软件文章推广、SMO推广、博客推广、论坛推广等，并掌握一定的资源；
　　6、可以轻松使用html、css、js语言；
　　7、强大的主动学习能力，能够掌握搜索引擎算法的更新动态并提出应急策略；
　　8、工作认真，有团队合作精神，思维活跃，有韧性和创新能力，责任心强，在工作中遇到挫折积极主动；
　　SEO优化方案3
　　1、熟悉百度、搜狗、360等搜索引擎的原理和特点，熟悉PC和Mobile排名规则，制定优化策略
　　2、具有网站内外优化功能（包括外链、网站内容优化、关键词优化、内链优化、代码优化、图片优化）；
　　3、可以选择一个有效的关键词，控制页面内关键词的分布和密度；
　　
　　4、 网站目录资源，为SEO设计网站，然后将网站登录到各大免费搜索引擎和网站目录；
　　5、能够原创网站部分稿件，按需在线编辑文章；
　　6、汇门户网站网站，行业网站优化推广；
　　7、为公司品牌和网站制定在线推广策略和SEO执行；
　　8、优化了网站的内部代码结构
　　关键词3@>负责品牌分析，网站搜索结果页面内容质量，总结搜索引擎逻辑优化建议；
　　1关键词4@>监测研究竞争对手等网站相关策略，提出合理的线上推广调整建议进行优化；
　　1 1、可以快速优化提升关键词在主要搜索端口的排名；
　　SEO优化方案4
　　1、制定网站优化策略、选词、目录结构调整、链接页面优化等。
　　2、注意搜索引擎抓取并建立有针对性的外部和内部链接
　　3、在核心关键词的基础上扩展长尾关键词，安排人员定时定量更新网站内容
　　4、关注网站的流量，分析来源调整
　　5、使用第三方工具和平台辅助优化提升月度表现
　　资格：
　　1、大专及以上学历，市场营销等相关专业；
　　2、2年以上网络运营经验，首选网络销售渠道；
　　SEO优化方案5
　　1、能够根据公司战略发展的要求制定全面的搜索引擎优化策略，并对SEO的效果负责；
　　2、参与制定公司产品SEO规范，制定长期和短期计划，并带领团队实施这些计划；
　　3、搜索引擎品牌词的口碑结构，保证前三页的良好口碑；
　　4、分析网站的后台统计数据，制定公司网站搜索引擎优化的整体方案；
　　5、利用各种互联网资源，增加网站的流量和传播效果，提高网站的流量和转化率；
　　6、评估分析网站的关键词，提升网站关键词的搜索排名，获取精准流量。
　　工作要求：
　　1、大专以上学历，无性别限制，网站晋升或相关工作经验2年以上，SEO案例要求成功；
　　2、精通百度、搜狗、36关键词4@>Google的搜索排名原理和SEO优化技术，具有丰富的外链建设和资源挖掘执行经验；
　　3、熟悉SEO搜索引擎、关键词、价格排名、推广联盟、论坛推广等推广技巧；
　　4、熟悉运营流量分析软件，具有较强的数据分析能力、市场洞察力、分析研究能力；
　　5、成功的网站有推广经验和丰富的互联网资源（如网站网站管理员、附属公司、媒体资源等）者优先；
　　6、精通外链，保证PR值，掌握搜索引擎优化、交换链接、批量发布等相关技术推广，善于运用各种技术形式快速提升网站@的知名度&gt;。 查看全部

　　搜索引擎优化论文(怎样做才能进一步提高网站的排名？条目名称是什么？)
　　**是我们seo的基本规范。有时人们认为某个关键词很难为同一个URL排名一个位置，而有些关键词很容易被忽略，虽然危险因素很多，但从这种情况开始，我们可以分析出，网址在百度搜索引擎中的排名是不一样的，所以大家认为需要提升网站的排名，有时候需要小心一点，小调整还是可以有效提升排名的整个网站的排名，那么可以做些什么来进一步提高网站的排名呢？
　　项目名称。论文的标题在网站的排名中起着非常重要的作用。百度搜索引擎在对页面进行排名时会先加载文章的标题，所以我们可以调整文章的标题来提高排名：
　　更改网站文章的标题一般情况下首页和频道页都是用***写的，而文章内容页一般都是用标题启用的，大家需要了解频道页面的权限非常有限。所以频道页排名比内容页好，所以，如果你发现频道页排名很差，能不能想想是不是以下问题造成的：比如文章的标题重复了。文章标题长度。文章标题关键词关注度不够等问题必须立即纠正。而且内容页比较小，还得做上面的验证。最好有一个简化的、简单的标题和 网站 名称，以及 关键词 应尽量在左侧做出合理的布局。搜索引擎优化的步骤：搜索引擎优化在流量增长和用户增长中发挥作用。如何进行搜索引擎优化
　　
　　徽标经常被忽略。
　　我们在 SEO 优化程序中经常使用三个标志，但是在编写 SEO 以改进文本文档时，这经常被忽略。①Nofollow logo：对于企业网站，必须用来有效标记哪些网页不需要爬取爬取，如：公司介绍。②身份：假设你的网站构成了大量的网页，你可能需要依赖它来标记目录页面，假设规范保证了准确性。③识别：随着移动终端的快速发展，尤其是百家号ID发布后，百度搜索不断强化手机用户的个人行为指标，比如点击量，这些指标在早期往往被忽视，显得微不足道。叙事标志看起来非常关键。
　　
　　SEO与流量的关系
　　我们说从SEO到流量和用户增长，首先要搞清楚SEO和流量的关系。流量是什么，这里的流量不是水流，也不是我们手机使用的4G或WIFI网络流量。这里的流量是指用户来访问该网页所产生的流量，例如UV、PV等。其实流量的分类方法有很多种。比如线上和线下可以分为线上流量和线上流量。根据是否花费，可以分为**流量和付费流量。什么是搜索引擎优化？SEO是搜索引擎优化，一种通过关键词排名获得自然搜索流量的方法。简单来说，SEO是获取流量的最佳方式。这样SEO和流量的关系就可以理解了。所以，看看为什么在那些做流量增长和用户增长的团队中几乎都有 SEO 职位。这也表明，SEO从业者也可以转向流量增长或用户增长。如果是，其实也可以进行流量增长和用户增长业务。
　　网络营销的优势
　　网络营销之所以成为互联网上不可或缺的热门行业之一，是因为营销的本质决定了大多数公司或团队离不开它。同时，网络营销具有诸多优势。
　　1.可以直接在线销售，减少库存压力。
　　2.营销范围广，可在任何国家开展营销业务
　　3.市场信息更加透明。
　　4.能够开展各种营销活动以吸引潜在客户
　　5.布局长尾，让每一个潜在客户无处可逃
　　网络营销的弊端 当然，由于网络体系还有待完善，目前网络营销行业也存在很多不正当竞争手段，比如非法营销、产品质量不可控等。
　　1.你无法亲眼看到实物，也无法通过图文信息获得100%的信任。
　　2.付款问题存在风险。
　　3.市场价格区间比较大，经常有价格战。SEO的缺点：无法亲眼看到实物，无法通过图文信息获得100%的信任。
　　
　　搜索方法主要有以下三种类型：
　　元搜索引擎：元搜索引擎是指将用户的搜索请求同时提交给多个高级搜索引擎，然后集中处理搜索结果，并按照一定的规则将结果反馈给用户的系统。通过搜索引擎营销，企业可以增加企业网站的曝光率，让更多人了解和关注企业及与企业相关的产品，为企业带来更多商机，树立企业形象，并提升品牌。准确性。如果打开网页速度很慢，会影响用户体验。页面爬取是搜索引擎的基础工作。搜索引擎抓取页面的能力直接决定了搜索引擎可以提供的信息量，以及互联网的范围，从而影响用户的查询结果。页面被爬取后，搜索引擎需要对页面进行分析，然后才能为用户提供搜索服务。企业网站如何快速优化排名：品种。如何进行搜索引擎优化
　　商业网站优化排名的快速方法：质量。如何进行搜索引擎优化
　　关键词 的排名在 网站 优化中起着重要作用。所以，优化关键词在首页的排名是大家优化网站的最终目的。同时网站关键词的优化工具很多，有好有坏，有些可能不适合优化。所以我们在使用工具的时候，也要注意这些工具给我们带来的利弊网站。
　　关键字查询工具。关键词查询工具的作用是我们不知道什么时候某个行业关键词。当这个行业的人需要它时，他们会搜索什么关键词？关键是查询工具，它可以统计人们在历史上搜索过的单词。这些词被导入行业词库，但这些词不一定都是有价值的词。有些词，虽然指数很高，但属于某些品牌。如果是品牌，可能是某个品牌的字，运营商故意刷的。所以，这样的词没有实际作用，所以我们在导出行业词库的时候，需要过滤一个关键词。如何进行搜索引擎优化 查看全部

　　搜索引擎优化论文(搜索引擎优化(SEO)搜索引擎通过扫描全文的方式找出关键词和短语)
　　搜索引擎优化 (SEO)
　　搜索引擎通过扫描全文来查找 关键词 和短语。它将专注于扫描以下内容：
　　Elsevier 的期刊确保在线 文章 元数据的准确性，ScienceDirect 是一个可靠的研究成果平台。但是您知道您可以优化您的 文章 以使其更容易被搜索引擎检索吗？这个过程被称为“搜索引擎优化”。原因很简单。越优化，文章出现在搜索结果中的概率就越高，这意味着别人更容易发现你的文章，你也会获得更多的读者。
　　谨慎选择关键词
　　你的目标受众是谁？再想一想，如果你是他，你会搜索 关键词 什么？尝试编写一个 关键词 列表并用谷歌搜索每个列表，看看结果如何。模拟搜索步骤，调整 关键词 直到搜索结果与您的 文章 最匹配。
　　缩短标题并使用 关键词
　　标题是做SEO的最佳场所。无论搜索引擎如何运作，简洁、有力且高度相关的标题总能引起读者的注意。你的 文章 是关于什么的？你想让读者知道什么？最引人注目的结果是什么？最重要的 关键词 是什么？不要故作神秘不说话，直接说要点，用标题来说明！
　　在摘要和正文中重复引用 关键词
　　搜索引擎不会被您的词汇量所淹没，它需要的是整个文本的一致性。将关键词悄悄放在全文中，让搜索引擎意识到这个话题是文章的焦点，可以增加文章被检索到的概率。需要注意的是，植入关键词的方法要自然，不能太刻意也不能太死板。
　　标题所有图表
　　那些漂亮的插图、漂亮的数据和信息丰富的图表在搭配适当的标题时变得更加有价值。搜索引擎分别抓取图表标题和元数据。借此机会为您的图表和多媒体文件起个好名字！
　　使用字幕
　　如果使用得当，副标题可以引导读者阅读更复杂的内容，并增加 文章 被检索到的机会。和主标题一样，副标题应该简洁、连贯、恰当地引入关键词。 查看全部