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「2019北京sSEO算法eo」TF-IDF算法、HITS、中文分词技术、单链资源

admin SEO案例 2020年02月11日

  前段时间一个SEO学员核心关键词上了百度首页。要想深刻理解网站结果排序,必先深刻理解搜索引擎相关的算法,那么你才有机会得到一个好的名次。

  很多人做SEO除了站内就是站外,其实在搜索引擎结果排序算法里面,时间轴是一个非常重要的因子,恩佐娱乐登录哪怕你一个新域名,不做过多的SEO规范。甚至不需要去更新内容,也不需要去 发外链,仅此是页面架构好,过了数月,排名一样会非常好,学会掌控搜索引擎的排名规律,那么你对排名理解就会更加深刻!

  TF-IDF 是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术,比较容易理解的一个应用场景是当黑帽SEO零零七有一些文章时,我们希望计算机能够自动地进行关键词提取。而TF-IDF就是可以帮我们完成这项任务的一种统计方法。它能偶用于评估一个词语对于一个文集或一个语料库中的其中一份文档的重要程度。这个方法又称为词频-逆文本频率。

  逆向文件频率 ( IDF) 是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF,可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目,再将得到的商取对数得到。

  综上TF-IDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。TF-IDF实际上是:TF * IDF,TF为词频,IDF反文档频率。

  你会发现为什么TF-IDF值越高的排在后面,值低的排在前面,这是因为主页权重高,再加了高质量的外链,而内页什么都没有加也没有点击,所以说TF-IDF值低也能有好的排名,只是加了些辅助内容,才取得好的排名。

  可以说TF-IDF是非常常用的文本挖掘的预处理的步骤,使用TF-IDF并进行标准化后,就可以使用各个文本的词特征向量作文文本的特征,进行分类或者聚类分析。

  搜索引擎需要在全球所抓取的网页文档集合当中找到与用户搜索请求查询词匹配度与之相关最高的页面进行符合匹配,而这里的匹配度相关最高的则是一些高质量的“Authority”页面和“Hub”页面,而不是大家常常理解的站内文章优质原创等因素。尤其是一些权威页面,搜索引擎更加亲耐,因为这类站点页面的内容会更加满足用户查询的内容。

  总结:HITS算法本身包括两个页面,我们如果做不了”Authority”页面,我们可以选择作为“Hub”页面去链接向本行业首页排名比较好的一些网站,这么做的好处:

  分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询关键词进行的查询处理后根据用户的关键词用何种匹配方法进行的一种技术。简单来说就是,如果字符串包含小于等于三个中文字符的话,那就保留不动,当字符串长度大于四个中文字符的时候,百度的分词程序会出现把这个字符串来切割成为不同的词。

  一般完全匹配的网站要比非完全匹配的网站排名要好,首页靠前的网站可以看到大部分都是完全匹配的网站,排名靠后的几乎都是是非完全匹配的网站

  但是完全匹配也不是绝对的,网站中可以出现一定次数,但是要避免一直出现,否则会出现关键词堆积,造成不好的影响。我们也可以利用上面说的双向最大匹配去做布局。

  以双向最大化的匹配不单单可以做目前的布局还可以关乎到以后网站布局,我们可以将一个词拆分成两个,在网站中多次同时出现两个词,要比多次出现单一的一个词的时候要好很多,双向最大化匹配要比单一的正向和逆向匹配要存在更大优势。

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标签: seo算法