排名算法

早在几年前， 百度 搜索引擎界面就在搜索词界面的右侧增加了符合特定搜索条件的相关品牌，相关人物，相关企业等的推荐展示，这是百度知心算法的结果。也就是说用户在百度搜索引擎搜索某一个关键词之后，搜索引擎会分析用户的搜索意图并在右侧以“品牌标识”的形式展示“相关人物”，“相关品牌”等相关搜索。这对于网站主或者企业主都是很有帮助的，可以增加自身的曝光量，进一步为自身吸引更多流量。 知心算法的展示方式是图片+文字的形式，即上面是品牌logo，下面是公司，品牌或人物的名称，是一种以品牌展示为主的推广方式。与正常的搜索引擎关键词排名方式相比，百度知心算法的结果即是百度右侧排名相关搜索，是在搜索引擎右侧的品牌展示。 在知晓右侧排名的原理后，我们要理清百度右侧排名相关搜索的实现思路，总结如下： 一：占据百度右侧排名有什么作用? 其作用是显而易见的，在百度搜索关键词后，搜索界面就只有那么多，多占据一个位置，意味着品牌的曝光，意味着流量的增加。 1：从品牌曝光方面分析，假设用户输入关键词“右侧排名”，右侧在相关企业中出现某企业的品牌logo和名称，这会引起搜索用户的注意。并像其传达：这个品牌与“右侧排名”这个关键词有很大的关联，对于品牌的推广，曝光有极大的作用。 2：从流量增加方面分析，当用户键入某个关键词后，再右侧会出现相关图片logo即文字说明，并且他们都是带有超级链接的，当用户点击后，就可以为品牌

本文包括六章向您展示谷歌排名算法。 一、谷歌排名浏览二、排名浏览原则三、排名浏览中的关键词搜索四、如何优化页面标题和介绍以提高点击率五、如何优化内容以降低跳过率和提高停留时间六、排名浏览优化策略案例研究如果你在专心做搜索引擎优化，你需要优化排名浏览。谷歌最近发表声明称，排名下降是影响排名的第三大因素，而且变得越来越重要。 　　一、对谷歌RankBrain观点的解释 　　RankBrain是谷歌用来对搜索结果进行排序的机器学习算法。它还有助于谷歌分析和理解用户的搜索意图。 　　在RankBrain应用之前，工程师们手动调整搜索引擎算法。其处理方法与此类似，调整变量的权重，观察用户数据上线后是否有所改善。如果效果好，调整是有效的，所以新算法在线应用。如果数据没有改善甚至减少，算法调整无效，其他变量的查看效果将继续调整。 　　目前，谷歌工程师仍致力于改进算法，但兰克布雷恩将在后台进行处理。 　　简单地说，RankBrain会自动修改它的算法。根据相应的关键词，RankBrain将增加或减少测量因素的权重，包括外部链、内容是否及时更新、内容长度、域名权重等。然后它将计算用户和新搜索结果之间的交互数据。如果用户喜欢新算法处理的搜索结果，它将保持新算法，如果不喜欢，它将回滚并恢复原始算法。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4461679

类似基于投票的热门计数算法普遍应用在热门文章，热门评论等场景中， 典型的比如网易和今日头条的评论区，国外比如Hacker News和Reddit的主题排序。 一.Hacker News的排序算法 Hacker News是一个主题社区，用户可以为主题投票，根据得票数，系统自动统计出热门文章排行榜。 同时主题发表时间也会对排名产生影响，新发表的主题比旧的主题更容易得到好的排名。 Hacker News的排名算法是这样实现的： (p – 1) / (t + 2)^G 其中， 　　P表示帖子的得票数，减去1是为了忽略发帖人的投票。 　　T表示距离发帖的时间（单位为小时），加上2是为了防止最新的帖子导致分母过小（之所以选择2，可能是因为从原始文章出现在其他网站，到转贴至Hacker News，平均需要两个小时）。 　　G表示"重力因子"（gravityth power），即将帖子排名往下拉的力量，默认值为1.8。 从这个公式来看，决定帖子排名有三个因素： 第一个因素是得票数P。 在其他条件不变的情况下，得票越多，排名越高。 第二个因素是距离发帖的时间T。 在其他条件不变的情况下，越是新发表的帖子，排名越高。或者说，一个帖子的排名，会随着时间不断下降。 第三个因素是因子G。 它的数值大小决定了排名随时间下降的速度。 G值越大，排名下降得越快，意味着排行榜的更新速度越快。 二

作者： 阮一峰 日期： 2012年2月24日 互联网的出现，意味着"信息大爆炸"。 用户担心的，不再是信息太少，而是信息太多。如何从大量信息之中，快速有效地找出最重要的内容，成了互联网的一大核心问题。 各种各样的排名算法，是目前过滤信息的主要手段之一。对信息进行排名，意味着将信息按照重要性依次排列，并且及时进行更新。排列的依据，可以基于信息本身的特征，也可以基于用户的投票，即让用户决定，什么样的信息可以排在第一位。 下面，我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法，打算分成四个部分连载，今天是第一篇。 一、Delicious 最直觉、最简单的算法，莫过于按照单位时间内用户的投票数进行排名。得票最多的项目，自然就排在第一位。 旧版的 Delicious ，有一个"热门书签排行榜"，就是这样统计出来的。 它按照 "过去60分钟内被收藏的次数" 进行排名。每过60分钟，就统计一次。 这个算法的优点是比较简单、容易部署、内容更新相当快；缺点是排名变化不够平滑，前一个小时还排在前列的内容，往往第二个小时就一落千丈。 二、Hacker News Hacker News 是一个网络社区，可以张贴链接，或者讨论某个主题。 每个帖子前面有一个向上的三角形，如果你觉得这个内容很好，就点击一下，投上一票。根据得票数，系统自动统计出热门文章排行榜。但是，并非得票最多的文章排在第一位，还要考虑时间因素

互联网的出现，意味着"信息大爆炸"。 用户担心的，不再是信息太少，而是信息太多。如何从大量信息之中，快速有效地找出最重要的内容，成了互联网的一大核心问题。 各种各样的排名算法，是目前过滤信息的主要手段之一。对信息进行排名，意味着将信息按照重要性依次排列，并且及时进行更新。排列的依据，可以基于信息本身的特征，也可以基于用户的投票，即让用户决定，什么样的信息可以排在第一位。 下面，我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法，打算分成六个部分连载，今天是第一篇。 一、Delicious 最直觉、最简单的算法，莫过于按照单位时间内用户的投票数进行排名。得票最多的项目，自然就排在第一位。 旧版的 Delicious ，有一个"热门书签排行榜"，就是这样统计出来的。 它按照 "过去60分钟内被收藏的次数" 进行排名。每过60分钟，就统计一次。 这个算法的优点是比较简单、容易部署、内容更新相当快；缺点是，一方面，排名变化不够平滑，前一个小时还排名靠前的内容，往往第二个小时就一落千丈，另一方面，缺乏自动淘汰旧项目的机制，某些热门内容可能会长期占据排行榜前列。 二、Hacker News Hacker News 是一个网络社区，可以张贴链接，或者讨论某个主题。 每个帖子前面有一个向上的三角形，如果你觉得这个内容很好，就点击一下，投上一票。根据得票数，系统自动统计出热门文章排行榜。但是

所有这些都改变了算法评估网站及其排名的方式。但是，其中三个是所谓的“ 核心算法更新 ”，这意味着它们对大多数索引网站的排名影响很大。Google于2019年3月，6月和9月宣布了这些信息，这不是他们通常要做的事情。这应该使你了解它们在与SEO相关的所有事物的宏伟计划中的重要性。 网站受到的影响有所不同，有些网站的排名和访问量有所增加，而另一些网站则跌至Google的第3页。许多经历了大幅下降的网站都位于利基市场中。 Paul Teitelman SEO Agency的Paul Teitelman说：“这些类型的网站上信息的敏感性质可能会对人们的生活产生深远的影响。” “谷歌长期以来一直在为此而烦恼，这些核心算法更新中的至少一个 旨在将可信赖的YMYL内容推到顶部，同时降低那些包含可疑和不可信赖信息的网站。” Google发出了这些更新的信号。如果你还不了解详情，请参考以下主要内容： （1）Google表示有意继续奖励原创、创新、完整和独特的内容。专注于彻底，准确地回答搜索者的问题。 （2）专业、权威和可信赖准则比以往任何时候都重要。诸如来自知名网站的反向链接，加密以及撰写你的帖子的人之类的东西都可以影响你的自然排名。 （3）Google希望看到你涵盖更广泛的细分市场中的广泛主题。通过将内容确立为利基市场必不可少的内容的方式来提高你的相关性。 SEO远非一门精确的科学

互联网的出现，意味着"信息大爆炸"。 用户担心的，不再是信息太少，而是信息太多。如何从大量信息之中，快速有效地找出最重要的内容，成了互联网的一大核心问题。 各种各样的排名算法，是目前过滤信息的主要手段之一。对信息进行排名，意味着将信息按照重要性依次排列，并且及时进行更新。排列的依据，可以基于信息本身的特征，也可以基于用户的投票，即让用户决定，什么样的信息可以排在第一位。 下面，我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法，打算分成六个部分连载，今天是第一篇。 一、Delicious 最直觉、最简单的算法，莫过于按照单位时间内用户的投票数进行排名。得票最多的项目，自然就排在第一位。 旧版的 Delicious ，有一个"热门书签排行榜"，就是这样统计出来的。 它按照 "过去60分钟内被收藏的次数" 进行排名。每过60分钟，就统计一次。 这个算法的优点是比较简单、容易部署、内容更新相当快；缺点是，一方面，排名变化不够平滑，前一个小时还排名靠前的内容，往往第二个小时就一落千丈，另一方面，缺乏自动淘汰旧项目的机制，某些热门内容可能会长期占据排行榜前列。 二、Hacker News Hacker News 是一个网络社区，可以张贴链接，或者讨论某个主题。 每个帖子前面有一个向上的三角形，如果你觉得这个内容很好，就点击一下，投上一票。根据得票数，系统自动统计出热门文章排行榜。但是

　　众所周知，后缀数组是解决字符串类问题的强力工具，一切与字符串公共子串相关联的都可能与它有关。 　　方便起见，我们令 　　a为需要处理的子串（长度为len）(从a[1]开始到a[len]) 　　rank[i]数组表示以i位置开始的后缀子串在所有后缀子串的字典序排名（以i位置开始的后缀子串即a[i]~a[len]) 　　sa[i]数组表示排名为i的后缀子串的开始位置 　　根据定义很显然有 sa[rank[i]]=i，rank[sa[i]]=i 　　要先牢牢把握好这些数组的含义。 （来自网络的一张图） 　　后缀数组指的就是 sa[i] 数组啦，我们现在要想办法如何求 sa[i] 数组。 　　思考了下感觉直接求 sa[i] 数组非常复杂，因为排名什么的是要建立在求出所有后缀子串的前提下才求得出来。 　　注意到 sa[rank[i]]=i ，我们可以先求 rank[i] 数组，然后就可以知道 sa[i] 数组了。 　　很显然有一个 O(len 2 log len) 的算法，就是直接把 len 个长度为 O(len) 的字符串排序，但要是我们采用这个算法的话就没有下文了。 　　 计算机芯片有一个特性，通用的芯片处理能力不高，但它可以处理很多信息，而专用的芯片处理能力就很强，但它只能处理单一方面的信息。 　　而上述算法正因为是通用，所以效率才不高。我们要提高效率，就要去研究所处理的数据的性质