关键词分类

网站优化问题涉及方方面面，其中比较重要的一点就是关键词的优化工作，虽然现在有很多优化教程或者说优化课程，但是在实际操作过程中，我们会很明显的发现，关键词优化工作会涉及到很多长尾词，一个个去优化肯定是不现实的，所以必须要采取一定的方法大量优化关键词。当网站需要大量关键词的时候，很多站长会选择在文章中插入大量的关键词，甚至很多文章看起来都是生搬硬套的，事实上这种模式对网站的优化并没有很大的作用。 在实际的操作过程中，可以将大量长尾关键词穿插在页面的不同位置上，这样的话，就可以根据每一个关键词热度的不同从而匹配更多的排名，既然决定做大量关键词，那么就不能只盯着一个关键词，可以把这些长尾出现在标题，导航，次导航，分类导航，标签，描述，底部等等一切能出现关键词的位置。 但是即便是这样，也依旧有人的SEO做得好，有人做的不好，具体原因差别在哪里呢？首先在做优化之前，要先把关键词或者是其他优化内容进行分类，分类之后可以用一些实用工具来具体操作，比如说我们可以挖掘一下关键词的内在价值，或者说看一下关键词竞价排名等等。现在网上比较流行的是很多的提供ip协议的代理协议服务商，比如说兔子IP代理软件，依靠新兴的互联网资源，根据客户需求，个性定制特色化优化方案，解决网站优化一站式需求。 SEO优化想要做好，需要格外的耐心和细心。 来源： 51CTO 作者： azsxdc886 链接： https:/

作为认真钻营互联网的人，我们怎么会在探究互联网的时候突然说起金融呢？SEO既然翻译为“搜索引擎优化”，那么“SEC”可以翻译为“未完成的搜索引擎优化”。 1、关键字锁定 关键词的选定一直是SEO工作最重要的一步，选择一个易于优化、贴合自家网站定位的关键词可以让之后的优化工作事半功倍。SEO作为一个细水流长的工作，再专业的专家也不能一蹴而就完成一个网站的优化，终归是要一步步来，优先选择容易优化的关键词也能让之后其他关键词借到一些势。 2、针对搜索引擎倾向设计规范 通过与UI、QA等部门的配合，不断分析调整网站对搜索引擎的友善度，让搜索引擎的爬虫软件可以顺利在自己的网站上爬行，轻松抓取自己网站上的关键词等想要被收录的信息。 3、站点内容优化 在完成前两步的准备工作后，也就到了上传文章的时候。现在的搜索引擎已经不是几年前那种傻瓜式的爬虫程序，想要被它“看上”不费点功夫是不可能的了。在网络信息越发繁复也越发千篇一律的现在，“原创”的价值被凸显出来，一篇文章价值几何，质量高下，第一衡量标准就是“原创”。除此之外，文章中对于关键词位置的摆放，标签关键词的选择都有详细的判别标准。 4、建立链接 在完成最基本的“高质量”后，链接作为面向搜索引擎的第一门面，就显得尤为重要了。这里的链接除了直接对接搜索引擎的之外，还有面向其他门户的外链或者两个网站之间的友情链接（搜索引擎爬虫除了会爬取对接自己的链接

我们先从标题说起，谈谈我理解的流量。 流量前并没有加互联网，也没有加线上、线下，也没有加付费、免费，说明这个是包含所有流量。当然这个不包含手机流量那一类! 为什么今天要来说说流量呢?因为很多人并没有搞懂，或者说并没有深入去研究去实践。做为老板来说，我不管你什么流量，能给我赚钱就好了。但做为从业者来说，你应该去分清。 比如：SEO手段获取的流量属于哪一类流量? 为什么有些看似流量很大为什么没有多大价值? 到底应该流量为王还是产品为王，哪个说法正确? 如果以上三个问题你并没有很准确判断，那么请跟着作者的思路往下看。 关于流量是什么，我也不百度给你了。百度上面对于普通用户理解是什么手机流量，4G流量，而这里主要指的是潜在用户或者客户。那作者先说下流量分类吧，仅代表个人理解。 流量如果按来源地方分，可分为线上流量和线下流量; 流量如何按是否花钱分，可分为付费流量和免费流量; 流量如果按平台和个人分，可分为公域流量和私域流量。 如果还要分，还可以分大流量和小流量，按性别分，男人流量和女人流量。按属性分可分为国内流量和国外流量，太多太多了。是不是看得有点晕了?别说，我写都写得有点晕了哈哈哈 这么多种分类流量，其实呢，可以分为两类流量，即关键词流量和关系链流量(以前作者把关系链流量说成社交流量，也把这两种说为一个是主动搜索流量和一个被动接受流量) 关键词流量 关键词流量

[摘要] 关键词 提取是中文信息处理技术的热点和难点，基于统计信息的方法是其中一个重要分支。本文针对基于统计信息关键词提取方法准确率低的问题，提出基于高维聚类技术的中文关键词提取 算法 。算法通过依据小词典的快速分词、二次分词、高维聚类及关键词甄选四个步骤实现关键词的提取。理论分析和实验显示，基于高维聚类技术的中文关键词提取方法具备更好的稳定性、更高的效率及更准确的结果。 引言 　 　　关键词提取是通过对一篇输入文章做内容分析，按一定比例或字数要求提取出重要且语义相似性凝聚的关键词的过程。关键词自动提取是文本挖掘领域的一个重要分支，在自动摘要、文本分类、文本聚类、文本过滤、话题跟踪、信息检索、自动问答等很多领域有重要作用。 　　迄今为止，关键词自动提取吸引了不少国内外学者的关注和研究，其理论成果主要包括基于统计信息的方法、机器学习方法和浅层式语义分析方法三大类。其中应用最为广泛的是基于统计信息的关键词提取方法，具备简洁易懂、通用性强等优势。 　　本文针对基于统计信息关键词提取方法准确率不高的问题，引入高维聚类思想进行改进，提出基于高维聚类技术的中文关键词自动提取算法。经过基于小词典的快速分词、二次分词、高维聚类、关键词甄选四个步骤，算法抽取出的关键词更加准确，并且具有更好的稳定性和更高的效率。 关键词提取方法 　　关键词自动提取方法分为基于统计信息的方法

1.TF-IDF 昨天给大家演示简单的文本聚类，但要给每个聚类再提取一两个关键词用于表示该聚类。我们还是用TFIDF算法来做，因为这是比较简单的提取特征算法，不过这里的TF是指某词在本聚类内所有文章的词频，而不是本文章内出现的次数，IDF还是在所有文章里出现的倒文档频率。 原理：1、先给本聚类内的所有文档进行分词，然后用一个字典保存每个词出现的次数 2、遍历每个词，得到每个词在所有文档里的IDF值，和在本聚类内出现的次数（TF）相乘的值 3、用一个字典(key是词，value是TF*IDF权重)来保存所有的词信息，然后按value对字典排序，最后取权重排名靠前的几个词作为关键词。 2.基于语义的统计语言模型 文章关键词提取基础件能够在全面把握文章的中心思想的基础上，提取出若干个代表文章语义内容的词汇或短语，相关结果可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。 采用 基于语义的统计语言模型 ，所处理的文档不受行业领域限制，且能够识别出最新出现的新词语，所输出的词语可以配以权重。 文章关键词提取组件的主要特色在于： 1、 速度快 ：可以处理海量规模的网络文本数据，平均每小时处理至少50万篇文档； 2、 处理精准 ：Top N的分析结果往往能反映出该篇文章的主干特征； 3、 精准排序 ：关键词按照影响权重排序，可以输出权重值； 4、 开放式接口

文本关键词提取算法 转自： http://www.cnblogs.com/a198720/p/3990666.html 1.TF-IDF 2.基于语义的统计语言模型 文章关键词提取基础件能够在全面把握文章的中心思想的基础上，提取出若干个代表文章语义内容的词汇或短语，相关结果可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。 采用基于语义的统计语言模型，所处理的文档不受行业领域限制，且能够识别出最新出现的新词语，所输出的词语可以配以权重。 3.TF-IWF文档关键词自动提取算法 针对现有TF-IWF的领域文档关键词快速提取算法.该算法使用简单统计并考虑词长、位置、词性等启发性知识计算词权重,并通过文档净化、领域词典 分词等方法提高了关键词提取的速度及准确度.对523篇学生心理健康领域文档的实验结果表明,该算法提取的文档关键词质量优于TF-IDF方法,且能在 O(n)时间内完成. 4.基于分离模型的中文关键词提取算法研究 关键词提取在自动文摘、信息检索、文本分类、文本聚类等方面具有十分重要的作用。通常所说的关键词实际上有相当一部分是关键的短语和未登录词,而这部分关 键词的抽取是十分困难的问题。该文提出将关键词提取分为两个问题进行处理:关键单词提取和关键词串提取,设计了一种基于分离模型的中文关键词提取算法。该 算法并针对关键单词提取和关键词串提取这两个问题设计了不同的特征以提高抽取的准确性。实验表明

摘自清华语音和语言技术中心 KWS评价指标 1）、唤醒率： 在测试过程中被系统正确唤醒的次数除以总的测试次数。 2）、虚警率： 在测试过程中系统不被唤醒的次数除以总的测试次数。 3）、实时率： 系统的反应速度。 4）、功耗水平： 低功耗是系统性能的一个重要指标，与用户体验紧密相关。 方法流程 关键词唤醒分为两个阶段： 检测阶段、决策阶段。 第一个阶段：检测阶段。即系统手机关键词在给定的句子中的信息。第二阶段：决策阶段。即系统根据检测阶段得到的置信向量判断关键词是否出现在语音中，并给出关键词出现的位置 关键词唤醒和LVCSR LVCSR（大词汇量语音识别任务）是将一段连续语音识别成文字。该任务的HMM-GMM系统原理是为每个音素进行建模，将输入语音的没帧识别成音素的状态。LVCSR任务的DNN方法输入是每帧语音信号特征向量，输出是每帧对应的因素，本质上是一个多分类任务。 KWS任务可以被视为是LVCSR任务的子问题，不同的是KWS任务只需要在一段连续语音中提取关键字的信息。 实际上关键词唤醒问题的解决方法和LVCSR在一定程度上是相通的。 关键词唤醒的难点 最主要的问题是低功耗和高计算需求的不平衡。实际落地需要系统尽可能减小运算量和降低功耗，但同时不能降低系统的稳定性。 模型方法 1、Query-by-Example方法 最早尝试的方法之一，将关键词当做example

我们在GitHub上使用最多的除了开源自己的项目之外，就是利用GitHub找到自己想要的开源项目学习了。 那么，如何快速的使用GitHub找到自己想要的开源项目就很重要了！ 快速查询的技巧如下： 第一类：直接在搜索框中输入关键词。 如：找到spring could搭建的开源项目。如下图： 第二类：利用GitHub上不同的分类查询，有的放矢。 （这才是本文章的重点！❤） ① 可以根据仓库的标题，仓库的描述，README； in:name 关键词 ② 根据查找所需要的描述搜索： in:descripton 关键词 ③ 根据README中含有关键字查询： in:readme javascript 2. 根据stars、fork数量大小查询： ① stars:> 数字 关键词【例如：stars:>3000 spring cloud】 ② fork:> 3000 spring could 3. 根据仓库大小搜索 size:> 数字 关键词【注意：5000代表5M】 4. 根据仓库是否在更新的搜索 pushed:>2019-01-03 spring cloud 5. 根据仓库的LICENSE搜索 license:apache-2.0 关键词 6. 根据某个人或组织，或者编程语言搜索 ① user:GitSuperDrew languages:java ② org:hibernate 来源：

一、搜索引擎工作原理 　　当我们在输入框中输入关键词，点击搜索或查询时，然后得到结果。深究其背后的故事，搜索引擎做了很多事情。 　　在搜索引擎网站，比如百度，在其后台有一个非常庞大的数据库，里面存储了海量的关键词，而每个关键词又对应着很多网址，这些网址是百度程序从茫茫的互联网上一点一点下载收集而来的，这些程序称之为 “搜索引擎蜘蛛 ”或 “网络爬虫 ”。这些勤劳的 “蜘蛛 ”每天在互联网上爬行，从一个链接到另一个链接，下载其中的内容，进行分析提炼，找到其中的关键词，如果 “蜘蛛 ”认为关键词在数据库中没有而对用户是有用的便存入数据库。反之，如果“蜘蛛 ”认为是垃圾信息或重复信息，就舍弃不要，继续爬行，寻找最新的、有用的信息保存起来提供用户搜索。当用户搜索时，就能检索出与关键字相关的网址显示给访客。 　　一个关键词对用多个网址，因此就出现了排序的问题，相应的当与关键词最吻合的网址就会排在前面了。在“蜘蛛”抓取网页内容，提炼关键词的这个过程中，就存在一个问题：“蜘蛛”能否看懂。如果网站内容是 flash和 js，那么它是看不懂的，会犯迷糊，即使关键字再贴切也没用。相应的，如果网站内容是它的语言，那么它便能看懂，它的语言即 SEO。 二、SEO简介 　　全称： Search English Optimization，搜索引擎优化。自从有了搜索引擎，SEO便诞生了。 　　存在的意义

一、搜索引擎工作原理 　　当我们在输入框中输入关键词，点击搜索或查询时，然后得到结果。深究其背后的故事，搜索引擎做了很多事情。 　　在搜索引擎网站，比如百度，在其后台有一个非常庞大的数据库，里面存储了海量的关键词，而每个关键词又对应着很多网址，这些网址是百度程序从茫茫的互联网上一点一点下载收集而来的，这些程序称之为 “搜索引擎蜘蛛 ”或 “网络爬虫 ”。这些勤劳的 “蜘蛛 ”每天在互联网上爬行，从一个链接到另一个链接，下载其中的内容，进行分析提炼，找到其中的关键词，如果 “蜘蛛 ”认为关键词在数据库中没有而对用户是有用的便存入数据库。反之，如果“蜘蛛 ”认为是垃圾信息或重复信息，就舍弃不要，继续爬行，寻找最新的、有用的信息保存起来提供用户搜索。当用户搜索时，就能检索出与关键字相关的网址显示给访客。 　　一个关键词对用多个网址，因此就出现了排序的问题，相应的当与关键词最吻合的网址就会排在前面了。在“蜘蛛”抓取网页内容，提炼关键词的这个过程中，就存在一个问题：“蜘蛛”能否看懂。如果网站内容是 flash和 js，那么它是看不懂的，会犯迷糊，即使关键字再贴切也没用。相应的，如果网站内容是它的语言，那么它便能看懂，它的语言即 SEO。 二、SEO简介 　　全称： Search English Optimization，搜索引擎优化。自从有了搜索引擎，SEO便诞生了。 　　存在的意义