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      品優(yōu)網(wǎng)絡(luò) 十六年(2003-2018)專注
      網(wǎng)站優(yōu)化關(guān)鍵詞的相關(guān)性
      日期:2014-12-14 作者:admin 來源: 瀏覽次數(shù):0 網(wǎng)友評論 0

      企業(yè)網(wǎng)站推廣1

      關(guān)鍵詞相關(guān)性,是搜索引擎優(yōu)化中的重點。但是對于相關(guān)性的搜索引擎工作原理,相信大部分的SEOER對于都缺乏了解。致力于搜索引擎技術(shù)中的相關(guān)性排名技術(shù)研究,以有多年的時間。作為職業(yè)SEO對于搜索引擎算法的研究是必須的,雖然說,我們不可能知道搜索引擎算法的全部。但是只需要我們主流搜索引擎技術(shù)的方向,你就可以知道搜索引擎時代的脈搏。
        相關(guān)度排序技術(shù)的產(chǎn)生主要是由搜索引擎的特點決定的。首先,現(xiàn)代搜索引擎能夠訪問的Web網(wǎng)頁數(shù)量已經(jīng)達到上十億的規(guī)模,哪怕用戶只是搜索其中很少的一部分內(nèi)容,基于全文搜索技術(shù)的搜索引擎也能返回成千上萬的頁面。即便這些結(jié)果網(wǎng)頁都是用戶所需要的,用戶也沒有可能對所有的網(wǎng)頁瀏覽一遍,所以能夠?qū)⒂脩舾信d趣的結(jié)果網(wǎng)頁放于前面,勢必可以增強搜索引擎用戶的滿意度。其次,搜索引擎用戶自身的檢索專業(yè)能力通常很有限,在更為普遍的關(guān)鍵詞檢索行為中,用戶一般只是鍵人幾個詞語。例如,Spink等曾對Excite等搜索引擎的近300位用戶做過實驗調(diào)查,發(fā)現(xiàn)人均輸入的檢索詞為3.34個。國內(nèi)部分學者也有相似的結(jié)論,發(fā)現(xiàn)90%左右的用戶輸入的中文檢索單字為2~6個,而且2字詞居多,約占58%,其次為4字詞(約占18%)和3字詞(約占14%)。過少的檢索詞事實上無法真正表達用戶的檢索需求,而且用戶通常也不去進行復(fù)雜的邏輯構(gòu)造,只有相當少的用戶進行布爾邏輯檢索、限制性檢索和**檢索等方法,**5.24%的檢索式中包含有布爾邏輯算符。國內(nèi)的部分學者的研究結(jié)果也表明,約40%的用戶不能正確運用字段檢索或二次檢索,80%左右的用戶不能正確運用**檢索功能,甚至還發(fā)現(xiàn)用戶缺乏動力去學習復(fù)雜的檢索技能,多數(shù)用戶都寄希望于搜索引擎能夠自動地為他們構(gòu)造有效的檢索式。由于缺乏過去聯(lián)機檢索中常常具備的檢索人員,因此,用戶實際的檢索行為與用戶理想的檢索行為存在事實上的差距,檢索結(jié)果的不滿意也是不奇怪的。正是由于這個特點,搜索引擎就必須設(shè)法將用戶更想要的網(wǎng)頁結(jié)果盡可能地放到網(wǎng)頁結(jié)果的前面,這就是網(wǎng)頁相關(guān)度排序算法在搜索引擎中為什么非常重要的原因。
        現(xiàn)階段的相關(guān)度排序技術(shù)主要有以下幾種:一是基于傳統(tǒng)信息檢索技術(shù)的方式,它主要利用關(guān)鍵詞本身在文檔中的重要程度來對文檔與用戶查詢要求的相關(guān)度做出測量,如利用網(wǎng)頁中關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率和位置。一般而言,檢索出的網(wǎng)頁文檔中含有的查詢關(guān)鍵詞個數(shù)越多,相關(guān)性越大,并且此關(guān)鍵詞的區(qū)分度越高;同時,查詢關(guān)鍵詞如果出現(xiàn)在諸如標題字段等重要位置上,則比出現(xiàn)在正文的相關(guān)度要大。二是超鏈分析技術(shù),使用此技術(shù)的代表性搜索引擎有Google和Baidu等。和前者相比,它以網(wǎng)頁被認可的重要程度作為檢索結(jié)果的相關(guān)度排序依據(jù)。從設(shè)計思想上看,它更注重第三方對該網(wǎng)頁的認可,如具有較大鏈入網(wǎng)頁數(shù)的網(wǎng)頁才是得到廣泛認可的重要網(wǎng)頁,而根據(jù)關(guān)鍵詞位置和頻率的傳統(tǒng)方法只是一種網(wǎng)頁自我認可的形式,缺乏客觀性。更后還有一些其他方式,如由用戶自由定義排序規(guī)則的自定義方式。北京大學的天網(wǎng)FTP搜索引擎就采用這種排序方式,它可以讓用戶選擇諸如時間、大小、穩(wěn)定性和距離等具體排序指標來對結(jié)果網(wǎng)頁進行相關(guān)度排序。再如收費排名模式,它作為搜索引擎的一種主要贏利手段,在具有網(wǎng)絡(luò)門戶特點的大型搜索引擎中廣為使用,但于擔心影響搜索結(jié)果的客觀性,這種方式不是它們的主流排序方式,而**作為一個補充顯示在付費搜索欄目中。
        相關(guān)度排序技術(shù)主要依賴于超鏈分析技術(shù)實現(xiàn)。超鏈分析技術(shù)可以提供多種功能,其中的主要功能就是解決結(jié)果網(wǎng)頁的相關(guān)度排序問題。它主要是利用網(wǎng)頁間存在的各種超鏈指向,對網(wǎng)頁之間的引用關(guān)系進行分析,依據(jù)網(wǎng)頁鏈人數(shù)的多少計算該網(wǎng)頁的重要度權(quán)值。一般認為,如果A網(wǎng)頁有超鏈指向B網(wǎng)頁,相當于A網(wǎng)頁投了B網(wǎng)頁一票,即A認可了B網(wǎng)頁的重要性。深入理解超鏈分析算法,可以根據(jù)鏈接結(jié)構(gòu)把整個Web網(wǎng)頁文檔集看成一個有向的拓撲圖,其中每個網(wǎng)頁都構(gòu)成圖中的一個結(jié)點,網(wǎng)頁之間的鏈接就構(gòu)成了結(jié)點間的有向邊,按照這個思想,可以根據(jù)每個結(jié)點的出度和入度來評價網(wǎng)頁的重要性。
        對于超鏈分析技術(shù),有代表性的算法主要是Page等設(shè)計的PageRank算法和Kleinberg創(chuàng)造的HITS算法。其中,PageRank算法在實際使用中的效果要好于HITS算法,這主要是由于以下原因:首先,PageRank算法可以一次性、脫機且前幾立于查詢的對網(wǎng)頁進行預(yù)計算以得到網(wǎng)頁重要度的估計值,然后在具體的用戶查詢中,結(jié)合其他查詢指標值,一起對查詢結(jié)果進行相關(guān)性排序,從而節(jié)省了系統(tǒng)查詢時的運算開銷;其次,PageRank算法是利用整個網(wǎng)頁集合進行計算的,不像HITS算法易受到局部鏈接陷阱的影響而產(chǎn)生“主題漂移”現(xiàn)象,所以現(xiàn)在這種技術(shù)廣泛地應(yīng)用在許多搜索引擎系統(tǒng)中,Google搜索引擎的廣獲成功也表明了以超鏈分析為特征的網(wǎng)頁相關(guān)度排序算法日益成熟。
        PageRank技術(shù)基于一種假設(shè),即對于Web中的一個網(wǎng)頁A,如果存在指向網(wǎng)頁A的鏈接,則可以將A看成是一個重要的網(wǎng)頁。PageRank認為網(wǎng)頁的鏈入鏈接數(shù)可以反映網(wǎng)頁的重要程度,但是由于現(xiàn)實中的人們在設(shè)計網(wǎng)頁的各種超鏈時往往并不嚴格,有很多網(wǎng)頁的超鏈純粹是為了諸如網(wǎng)站導航、商業(yè)廣告等目的而制作,顯然這類網(wǎng)頁對于它所指向網(wǎng)頁的重要程度貢獻程度并不高。但是,由于算法的復(fù)雜性,PageRank沒有過多考慮網(wǎng)頁超鏈內(nèi)容對網(wǎng)頁重要度的影響,只是使用了兩個相對簡單的方法:其一,如果一個網(wǎng)頁的鏈出網(wǎng)頁數(shù)太多,則它對每個鏈出網(wǎng)頁重要度的認可能力降低;其二,如果一個網(wǎng)頁由于本身鏈入網(wǎng)頁數(shù)很低造成它的重要程度降低,則它對鏈出網(wǎng)頁重要度的影響也相應(yīng)降低。所以,在實際計算中,網(wǎng)頁A的重要性權(quán)值正比于鏈入網(wǎng)頁A的重要性權(quán)值,并且和鏈入網(wǎng)頁A的鏈出網(wǎng)頁數(shù)量呈反比。由于無法知道網(wǎng)頁A自身的重要性權(quán)值,所以決定每個網(wǎng)頁的重要權(quán)值需要反復(fù)迭代地進行運算才能得到。也就是說,一個網(wǎng)頁的重要性決定著同時也依賴于其他網(wǎng)頁的重要性。

      網(wǎng)站優(yōu)化關(guān)鍵詞的相關(guān)性,希望能與大家多多交流,謝謝!

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