地址分詞演算法

Ⅰ 百度搜索引擎的演算法是怎樣的

衡量網頁質量的維度
網路搜索引擎在衡量網頁質量時，會從以下三個維度綜合考慮給出一個質量打分。下面會一一介紹這些影響網頁質量判斷的維度特徵：
• 內容質量
• 瀏覽體驗
• 可訪問性
一個訪問流暢，內容質量高且瀏覽體驗好的網頁具有較高的質量；反之，任何一個維度出現問題，都會影響網頁的整體質量。下面我們具體介紹下這三個維度。

衡量網頁質量的維度——內容質量

網頁主體內容是網頁的價值所在，是滿足用戶需求的前提基礎。網路搜索引擎評價網頁內容質量主要看其主體內容的好壞，以及主體內容是否可以讓用戶滿意。 不同類型網頁的主體內容不同，網路搜索引擎判斷不同網頁的內容價值時，需要關注的點也有區別，如：
• 首頁：導航鏈接和推薦內容是否清晰、有效。
• 文章頁：能否提供清晰完整的內容，圖文並茂更佳。
• 商品頁：是否提供了完整真實的商品信息和有效的購買入口。
• 問答頁：是否提供了有參考價值的答案。
• 下載頁：是否提供下載入口，是否有許可權限制，資源是否有效。
• 文檔頁：是否可供用戶閱讀，是否有許可權限制。
• 搜索結果頁：搜索出來的結果是否與標題相關。

網路搜索引擎考量網頁內容質量的維度非常多，最為重要的是：成本；內容完整；信息真實有效以及安全。下面我們通過舉例來感受一下網路搜索引擎是如何對網頁的內容質量進行分類的，請站長對比自己站點的頁面，站在搜索引擎和用戶的角度為自己打分：
1、內容質量好：
網路搜索引擎認為內容質量好的網頁，花費了較多時間和精力編輯，傾注了編者的經驗和專業知識；內容清晰、完整且豐富；資源有效且優質；信息真實有效；安全無毒；不含任何作弊行為和意圖，對用戶有較強的正收益。對這部分網頁，網路搜索引擎會提高其展現在用戶面前的機率。例如：
• 專業醫療機構發布的內容豐富的醫療專題頁面；
• 資深工程師發布的完整解決某個技術問題的專業文章；
• 專業視頻網站上，播放清晰流暢的正版電影或影視全集頁面；
• 知名B2C網站上，一個完整有效的商品購買頁；
• 權威新聞站原創或經過編輯整理的熱點新聞報道；
• 經過網友認真編輯，內容豐富的詞條；
• 問答網站內，回答的內容可以完美解決提問者的問題。

實例參考：

示例

內容質量

說明

case 3.1.1-1

好

專業醫療網站發布的豐富醫療專題頁面

case 3.1.1-2

好

資深工程師發布的完整解決某個技術問題的專業文章

case 3.1.1-3

好

專業視頻網站上，播放清晰流暢的正版影視全集頁面

case 3.1.1-4

好

京東的一個完整有效的商品購買頁

case 3.1.1-5

好

權威新聞站原創的熱點新聞的報道

case 3.1.1-6

好

經過網友認真編輯，內容豐富的網路詞條

case3.1.1-7

好

網路知道上，完美解決用戶問題的問答頁

2、內容質量中：
內容質量中等的網頁往往能滿足用戶需求，但未花費較多時間和精力進行製作編輯，不能體現出編者的經驗和專業知識；內容完整但並不豐富；資源有效但質量欠佳；信息雖真實有效但屬採集得來；安全無毒；不含作弊行為和意圖。在互聯網中，中等質量網頁其實是一個比較大的數量集合，種類面貌也繁雜多樣，網路搜索引擎在評價這類網頁時往往還要考慮其它非常多因素。在這里，我們僅部分舉例來讓各位感受一下：
• 論壇類網站里一個普通的帖子；
• 一個普通的問答網頁；
• 沒有進行任何編輯，直接轉載其它網站的新聞；
• 無版權信息的普通電影播放頁
• 採集知名小說網站的盜版小說頁。

實例參考：

示例

內容質量

說明

case 3.1.2-1

中

網易直接轉載了中國新聞網的一篇新聞。

case 3.1.2-2

中

文庫上網友上傳的「國慶放假安排」新聞

case 3.1.2-3

中

採集起點小說網的盜版小說站

case 3.1.2-4

中

網路貼吧里一個普通的帖子

3、內容質量差：
網路搜索引擎認為主體內容信息量較少，或無有效信息、信息失效過期的都屬於內容質量差網頁，對用戶沒有什麼實質性的幫助，應該減少其展現的機會。同時，如果一個網站內該類網頁的佔比過大，也會影響網路搜索引擎對站點的評級，尤其是UGC網站、電商網站、黃頁網站要尤其重視對過期、失效網頁的管理。例如：
• 已下架的商品頁，或已過期的團購頁；
• 已過有效期的招聘、交易頁面；
• 資源已失效，如視頻已刪除、軟體下載後無法使用等。

4、沒有內容質量可言：
沒有內容質量可言的網頁指那些製作成本很低，粗製濫造；從別處採集來的內容未經最起碼的編輯整理即放置線上；掛木馬等病毒；含有作弊行為或意圖；完全不能滿足用戶需求，甚至含有欺騙內容的網頁。例如：
• 內容空短，有很少量的內容，卻不能支撐頁面的主要意圖；
• 問答頁有問無答，或回答完全不能解決問題；
• 站內搜索結果頁，但沒有給出相關信息

除上述網頁外，欺騙用戶和搜索引擎的網頁在無內容質量可言集合里占很高比例。網路搜索引擎對作弊網頁的定義是：不以滿足用戶需求為目的，通過不正當手段欺騙用戶和搜索引擎從而獲利的網頁。目前互聯網上這部分網頁還屬少數，但作弊網頁的價值是負向的，對用戶的傷害非常大，對這類網頁，搜索引擎持堅決打擊態度。

衡量網頁質量的維度——瀏覽體驗
不同質量的網頁帶給用戶的瀏覽體驗會有很大差距，一個優質的網頁給用戶的瀏覽體驗應該是正向的。用戶希望看到干凈、易閱讀的網頁，排版混亂、廣告過多會影響用戶對網頁主體內容的獲取。在網路搜索引擎網頁質量體系中，用戶對網頁主體內容的獲取成本與瀏覽體驗呈反比，即獲取成本越高，瀏覽體驗越低。面對內容質量相近的網頁，瀏覽體驗佳者更容易獲得更高的排位，而對於瀏覽體驗差的網頁，網路搜索引擎會視情況降低其展現的機率甚至拒絕收錄。
影響用戶瀏覽體驗好壞的因素很多，目前網路搜索引擎主要從內容排版、廣告影響兩方面對網頁進行考量：
內容排版：用戶進入網頁第一眼看到的就是內容排版，排版決定了用戶對網頁的第一印象，也決定了用戶對內容獲取的成本。
廣告影響：網路搜索引擎理解網站的生存發展需要資金支持，對網頁上放置正當廣告持支持態度。網頁應該以滿足用戶需求為主旨，最佳狀態即「主體內容與廣告一起滿足用戶需求，內容為主，廣告為輔」，而不應讓廣告成為網頁主體。

下面我們通過舉例來感受一下網路搜索引擎是如何對網頁的瀏覽體驗進行分類的，站長可以據此對比檢驗自己站點的瀏覽體驗如何：
1、瀏覽體驗好：
頁面布局合理，用戶獲取主體內容成本低，一般具有以下特徵：
• 排版合理，版式美觀，易於閱讀和瀏覽；
• 用戶需要的內容占據網頁最重要位置；
• 能夠通過頁面標簽或頁面布局十分清楚地區分出哪些是廣告；
• 廣告不搶佔主體內容位置，不阻礙用戶對主要內容的獲取；

實例參考：

示例

瀏覽體驗

說明

case 3.2.1-1

好

招聘、房產等網站首頁也有很多廣告，但都是招聘相關的，瀏覽體驗是ok的。

case 3.2.1-2

好

文章頁，頁面布局合理，無廣告，排版好，結構合理

case 3.2.1-3

好

游戲首頁，排版美觀，布局合理，無廣告，瀏覽體驗優

2、瀏覽體驗差：
頁面布局和廣告放置影響了用戶對主體內容的獲取，提高了用戶獲取信息的成本，令用戶反感。包括但不僅限於以下情況：
• 正文內容不換行或不分段，用戶閱讀困難；
• 字體和背景顏色相近，內容辨別困難；
• 頁面布局不合理，網頁首屏看不到任何有價值的主體內容；
• 廣告遮擋主體內容；或者在通用解析度下，首屏都是廣告，看不到主體內容；
• 彈窗廣告過多；
• 影響閱讀的浮動廣告過多
• 點擊鏈接時，出現預期之外的彈窗；
• 廣告與內容混淆，不易區分；

衡量網頁質量的維度——可訪問性
用戶希望快速地從搜索引擎獲取到需要的信息，網路搜索引擎盡可能為用戶提供能一次性直接獲取所有信息的網頁結果。網路搜索引擎認為不能直接獲取到主體內容的網頁對用戶是不友好的，會視情況調整其展現機率。

網路搜索引擎會從正常打開、許可權限制、有效性三方面判斷網頁的可訪問性，對於可以正常訪問的網頁，可以參與正常排序；對於有許可權限制的網頁，再通過其它維度對其進行觀察；對於失效網頁，會降權其展現機制甚至從資料庫中刪除。

1、可正常訪問的網頁
無許可權限制，能直接訪問所有主體內容的網頁。

2、有許可權限制的網頁
此類網頁分為兩種：打開許可權和資源獲取許可權
1）打開許可權：指打開網頁都需要登錄許可權，沒有許可權完全無法看到具體內容，普通用戶無法獲取或獲取成本很高，網路搜索引擎會降低其展現機率。不包括以登錄為主要功能的網頁。
2）資源獲取許可權：指獲取網頁主要內容，如文檔、軟體、視頻等，需要許可權或者需要安裝插件才能獲得完整內容。此時會分三種情況：
• 提供優質、正版內容的網站，由於內容建設成本很高，盡管查看全文或下載時需要許可權或安裝插件，但屬於用戶預期之內，網路搜索引擎也不認為許可權行為對用戶造成傷害，給予與正常可訪問頁面相同的對待。
• 對於一些非優質、非正版的資源，來自於用戶轉載甚至機器採集，本身成本較低，內容也不獨特，用戶獲取資源還有許可權限制——需要用戶注冊登錄或者付費查看，網路搜索引擎會根據具體情況決定是否調整其展現。
• 還有一些視頻、下載資源頁，也許自身資源質量並不差，但需要安裝非常冷門的插件才能正常訪問，比如要求安裝「xx大片播放器」，網路搜索引擎會懷疑其有惡意傾向。

實例參考：

示例

可訪問性

說明

case 3.2-1

好

CNKI上的一篇論文，收費才能下載，但有版權，瀏覽體驗好

case 3.2-2

好

優酷上一部新電影，需要付費才能觀看，瀏覽體驗好。

case 3.2-3

中

內容是來，但是需要登錄才能看更多

case 3.2-4

差

入黨申請書，本身就是轉載的，網上到處都是，但這個頁面仍然要求收費才能下載。

3、失效網頁
往往指死鏈和主體資源失效的網頁。網路搜索引擎認為這部分網頁無法提供有價值信息，如果站點中此類網頁過多，也會影響網路搜索引擎對其的收錄和評級。建議站長對此類網頁進行相應設置，並及時登錄網路站長平台，使用死鏈提交工具告知網路搜索引擎。
失效網頁包括但不僅限於：
• 404、403、503等網頁；
• 程序代碼報錯網頁；
• 打開後提示內容被刪除，或因內容已不存在跳轉到首頁的網頁；
• 被刪除內容的論壇帖子，被刪除的視頻頁面（多出現在UGC站點）

具體請參閱《網路搜索引擎網頁質量白皮書》，望採納！

Ⅱ 自然語言處理_一般處理流程

一、一般處理流程

語料獲取 -> 文本預處理 -> 特徵工程 -> 特徵選擇

1、語料獲取
即需要處理的數據及用於模型訓練的語料。
數據源可能來自網上爬取、資料積累、語料轉換、OCR轉換等，格式可能比較混亂。需要將url、時間、符號等無意義內容去除，留下質量相對較高的非結構化數據。

2、文本預處理
將含雜質、無序、不標準的自然語言文本轉化為規則、易處理、標準的結構化文本。
①處理標點符號
可通過正則判定、現有工具(zhon包)等方式篩選清理標點符號。
②分詞
將連續的自然語言文本，切分成具有語義合理性和完整性的詞彙序列的過程。
一般看來英文較容易可通過空格符號分詞，中文相對復雜，參考結巴分詞、盤古分詞、Ansj等工具。
常見的分詞演算法有：基於字元串匹配的分詞方法、基於理解的分詞方法、基於統計的分詞方法和基於規則的分詞方法，每種方法下面對應許多具體的演算法。
③詞性標注
為自然語言文本中的每個詞彙賦予一個詞性的過程，如名詞、動詞、副詞等。可以把每個單詞（和它周圍的一些額外的單詞用於上下文）輸入預先訓練的詞性分類模型。
常用隱馬爾科夫模型、N 元模型、決策樹
④stop word
英文中含大量 a、the、and，中文含大量 的、是、了、啊，這些語氣詞、助詞沒有明顯的實際意義，反而容易造成識別偏差，可適當進行過濾。
⑤詞形還原
偏向於英文中，單數/復數，主動/被動，現在進行時/過去時/將來時等，還原為原型。
⑥統計詞頻
因為一些頻率過高/過低的詞是無效的，對模型幫助很小，還會被當做雜訊，做個詞頻統計用於停用詞表。
⑦給單詞賦予id
給每一個單詞一個id，用於構建詞典，並將原來的句子替換成id的表現形式
⑧依存句法分析
通過分析句子中詞與詞之間的依存關系，從而捕捉到詞語的句法結構信息(如主謂、動賓、定中等結構關系)，並使用樹狀結構來表示句子的句法結構信息(如主謂賓、定狀補等)。

3、特徵工程
做完語料預處理之後，接下來需要考慮如何把分詞之後的字和詞語表示成計算機能夠計算的類型。
如果要計算我們至少需要把中文分詞的字元串轉換成數字，確切的說應該是數學中的向量。有兩種常用的表示模型分別是詞袋模型和詞向量。
①詞向量
詞向量是將字、詞語轉換成向量矩陣的計算模型。目前為止最常用的詞表示方法是 One-hot，這種方法把每個詞表示為一個很長的向量。
②詞袋模型
即不考慮詞語原本在句子中的順序，直接將每一個詞語或者符號統一放置在一個集合（如 list），然後按照計數的方式對出現的次數進行統計。統計詞頻這只是最基本的方式，TF-IDF 是詞袋模型的一個經典用法。

常用的表示模型有：詞袋模型（Bag of Word, BOW），比如：TF-IDF 演算法；詞向量，比如 one-hot 演算法、word2vec 演算法等。

4、特徵選擇
在文本挖掘相關問題中，特徵工程也是必不可少的。在一個實際問題中，構造好的特徵向量，是要選擇合適的、表達能力強的特徵。
舉個自然語言處理中的例子來說，我們想衡量like這個詞的極性（正向情感還是負向情感）。我們可以預先挑選一些正向情感的詞，比如good。然後我們算like跟good的PMI，用到點互信息PMI這個指標來衡量兩個事物之間的相關性。
特徵選擇是一個很有挑戰的過程，更多的依賴於經驗和專業知識，並且有很多現成的演算法來進行特徵的選擇。目前，常見的特徵選擇方法主要有 DF、 MI、 IG、 CHI、WLLR、WFO 六種。

5、模型訓練
在特徵向量選擇好了以後，接下來要做的事情是根據應用需求來訓練模型，我們使用不同的模型，傳統的有監督和無監督等機器學習模型，如 KNN、SVM、Naive Bayes、決策樹、GBDT、K-means 等模型；深度學習模型比如 CNN、RNN、LSTM、 Seq2Seq、FastText、TextCNN 等。這些模型在分類、聚類、神經序列、情感分析等應用中都會用到。
當選擇好模型後，則進行模型訓練，其中包括了模型微調等。在模型訓練的過程中要注意由於在訓練集上表現很好，但在測試集上表現很差的過擬合問題以及模型不能很好地擬合數據的欠擬合問題。同時，也要防止出現梯度消失和梯度爆炸問題。

6、模型評估
在機器學習、數據挖掘、推薦系統完成建模之後，需要對模型的效果做評價。模型的評價指標主要有：錯誤率、精準度、准確率、召回率、F1 值、ROC 曲線、AUC 曲線等。

7、投產上線
模型的投產上線方式主要有兩種：一種是線下訓練模型，然後將模型進行線上部署提供服務；另一種是在線訓練模型，在線訓練完成後將模型 pickle 持久化，提供對外服務。

三、NLP應用方向
1、命名實體識別
指識別自然語言文本中具有特定意義的實體，主要包括人名、地名、機構名、時間日期等。

傳統機器學習演算法主要有HMM和CRF，深度學習常用QRNN、LSTM，當前主流的是基於bert的NER。

2、情感分析
文本情感分析和觀點挖掘（Sentiment Analysis)，又稱意見挖掘(Opinion Mining)是自然語言處理領域的一個重要研究方向。簡單而言，是對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理的過程。
情感分析技術可以分為兩類，一類是基於機器學習的方法，通過大量有標注、無標注的主觀語料，使用統計機器學習演算法，通過提取特徵，進行文本情感分析。另一類是基於情感詞典的方法，根據情感詞典所提供的詞的情感極性（正向、負向），從而進行不同粒度的（詞語、短語、屬性、句子、篇章）下的文本情感分析。

3、文章標簽
文章標簽是利用機器學習演算法，對文章進行文字和語義的分析後，提取出若干個重要的詞或者短語(關鍵短語)。關鍵短語是NLP基礎的演算法模塊，有了關鍵短語，能為後續的搜索、推薦等更高級的應用提供有力的抓手。
適用場景：1、個性化推薦：通過對文章的標簽計算，結合用戶畫像，精準的對用戶進行個性化推薦；2、話題聚合：根據文章計算的標簽，聚合相同標簽的文章，便於用戶對同一話題的文章進行全方位的信息閱讀；3、搜索：使用中心詞可以對query進行相似度計算、聚類、改寫等，可以用於搜索相關性計算。

4、案件串並
①信息抽取
運用實體抽取、關系抽取，從案情中抽取關鍵信息，如從警情中可以抽取報警人項目、報警人電話、案發地址等信息
②實體對齊
相同的實體在不同的案情中會有不同的表述，會給串並帶來困難。可針對地址、人名、組織名進行對齊處理。
③文本聚類
對於關鍵片段類信息，無法像實體那樣對齊，需要藉助文本聚類技術進行關聯。
④構建圖譜
將信息抽取結果存入圖譜。每個警情id對應一個節點，實體、屬性、關鍵片段作為節點，對齊的實體、同一類的文本存為同一個節點。
除了來自於從警情中抽取的信息，還可以將其他警務系統中存在的結構化數據導入（如來自戶籍信息的人物關系），從而豐富圖譜。
⑤圖譜檢索
完成以上工作，即完成了案件串並的必要基礎建設，接下來通過圖譜的查詢功能自動完成案件的串並。首先需要設定串並的條件，案件串並的條件在警務實戰中已有很多的積累，如「具有相似的作案手段」，又如「相似作案手段，嫌疑人有共同聯系人」，只需要將這些條件用圖譜查詢語言表達出來。

Ⅲ 搜索引擎演算法中，什麼是正向索引什麼是倒排索引

倒排索引表中的每一項都包括一個屬性值和具有該屬性值的各記錄的地址。由於不是由記錄來確定屬性值，而是由屬性值來確定記錄的位置，因而稱為倒排索引(inverted index)。帶有倒排索引的文件我們稱為倒排索引文件，簡稱倒排文件。建立全文索引中有兩項非常重要，一個是如何對文本進行分詞，一是建立索引的數據結構。分詞的方法基本上是二元分詞法、最大匹配法和統計方法。索引的數據結構基本上採用倒排索引的結構。
分詞的好壞關繫到查詢的准確程度和生成的索引的大小。在中文分詞發展中，早期經常使用分詞方式是二元分詞法，該方法的基本原理是將包含中文的句子進行二元分割，不考慮單詞含義，只對二元單詞進行索引。因此該方法所分出的單詞數量較多，從而產生的索引數量巨大，查詢中會將無用的數據檢索出來，好處是演算法簡單不會漏掉檢索的數據。之後又發展出最大匹配分詞方法，該方法又分為正向最大分詞和逆向最大分詞。其原理和查字典類似，對常用單詞生成一個詞典，分析句子的過程中最大的匹配字典中的單詞，從而將句子拆分為有意義的單詞鏈。最大匹配法中正向分詞方法對偏正式詞語的分辨容易產生錯誤，比如「首飾和服裝」會將「和服」作為單詞分出。達夢資料庫採用的是改進的逆向最大分詞方法，該分詞方法較正向正確率有所提高。最為復雜的是通過統計方式進行分詞的方法。該方法採用隱式馬爾科夫鏈，也就是後一個單詞出現的概率依靠於前一個單詞出現的概率，最後統計所有單詞出現的概率的最大為分詞的依據。這個方法對新名詞和地名的識別要遠遠高於最大匹配法，准確度隨著取樣文本的數量的增大而提高。
二元分詞方法和統計方法是不依賴於詞典的，而最大匹配法分詞方法是依賴於詞典的，詞典的內容決定分詞結構的好壞。
全文檢索的索引被稱為倒排索引，之所以成為倒排索引，是因為將每一個單詞作為索引項，根據該索引項查找包含該單詞的文本。因此，索引都是單詞和唯一記錄文本的標示是一對多的關系。將索引單詞排序，根據排序後的單詞定位包含該單詞的文本。
步驟1）讀取一整條句子到變數str中，轉到步驟2

步驟2）從句子的尾端讀取1個字到變數word中，轉到步驟3

步驟3）在字典查找word中保存的單詞。如果存在則保存word，轉到步驟4，否則轉到步驟5）

步驟4）如果是字典中最大單詞或者超過最大單詞數（認定為新詞），從句尾去掉該單詞，返回步驟2

步驟5）讀取前一個字到word中，構成新單詞，轉到步驟3）

詞庫的內存數據結構和詞庫中單詞的匹配演算法

內存中單詞採用層次結構保存

假設字典中有如下的單詞：中國 中華民國 國家 人民 民主

在內存中按照如下方式按層排列，其中每一個方塊代表一個字，箭頭所指向為該單詞的前一個字

Ⅳ 什麼是物流業務可視化

物流業務可視化應至少包含三個層次，一是業務過程可視化監控，通過監控設備，模擬設備實現；二是業務數據可視化，通過業務數據處理形成可視化圖表，監控業務運行狀態；三是運營決策可視化，對業務過程與業務數據應用基礎上，對業務流程優化再造，通過模擬實現決策結果可視化。

Ⅳ 怎麼查看百度搜索引擎的演算法

目前已知的網路搜索引擎的演算法

到目前為止，根據各方面數據整理的網路搜索引擎演算法有兩百項左右，今天總結公開其中的130項，希望對大夥兒在操作SEO過程中有所幫助！
1、網站伺服器的穩定性
2、網站伺服器的安全性
網站伺服器的安全是十分重要的，尤其對金融、旅遊、移民等高利潤行業站點。
3、同IP下的網站越少越好
4、同IP下的網站無大量被K
5、同IP下的網站無大量被降權
6、轉移伺服器會影響網站排名
網站搬家、網站轉移伺服器會網站排名的，這里推薦採用網站流量點擊保護可以很大程度避免排名的下滑。
7、域名包含關鍵詞（拼音、英文）
就比如某地區SEO排名，推薦域名中包含有seo等關鍵詞。
8、域名年齡越老越有排名優勢
9、域名主題的轉換直接影響排名
10、備案對網站排名穩定性的重要
11、最好採用DIV+CSS布局
12、表格布局避免過多嵌套
13、網頁編碼對網站的影響
14、整站生成靜態HTML
靜態化肯定是特別利於優化的，但是很多站長的空間沒有那麼大，這里推薦可以採用偽靜態的優化手法。
15、動態URL的優化劣勢
16、目錄的層次不要太深
17、目錄名稱的優化
18、網頁URL不要太長
19、網站內容的原創性
20、避免大量內容重復
21、避免大量採集內容填充
22、避免大量頁面內容相似度太高
23、網站內容不要出現違法字眼
24、內容越豐富越有利於排名
25、內容被收錄的數量越多越好
26、頁面大小(建議小於100K)
頁面內容在滿足用戶需求的同時，盡量體積小些，比如網路的首頁大小才4K。
27、頁面避免出現太多圖片
28、網站sitemap時時更新與提交
29、新頁面產生的速率
30、網站Meta的優化設計
31、Deion的優化設計
32、Keywords的優化設計
33、避免太多無關的關鍵詞
34、網頁PR值對排名的影響
35、核心關鍵詞的選取
對網站核心關鍵詞一定要定位準確，太原網站推廣和太原網站建設雖然是很相近，但是優化的時候一定要有個針對性。比如：某某裝修公司，既包含某某裝修公司，又能給用戶最為順暢方便記憶的標題。
36、擴展關鍵詞的選取
37、長尾關鍵詞的選擇
38、關鍵詞在網站TITLE上的使用
最好的關鍵詞在title顯示是一句通順的語句，既適合搜索引擎的匹配抓取，又適合用戶的瀏覽點擊。
39、保持網頁Title的唯一性
40、標題設計不要過長
這里主要是針對快照索引位元組，對手機站的標題就需要更少點，畢竟現在移動端站優化也是主流方向，對移動站標題的設計就需要更少位元組。
41、標題不要堆砌關鍵詞
42、標題的分詞描寫規則
43、標題描寫結合長尾關鍵詞
44、每個標題最好突出1-2個關鍵詞
45、關鍵詞在Meta Deion中的使用
可參考趙一鳴隨筆博客的deion寫法
46、關鍵詞在Meta Keywords中的使用
47、關鍵詞在H1、H2、H3標簽中的使用
48、一個頁面盡量只使用一個H1
很多人都在好奇為什麼有的網站一直排名那麼好，其實大家可以仔細點開每一個內頁，每一個內頁的標題都是在 H1中包裹的。
49、關鍵詞在頁面URL中的使用
50、在url中使用"-"連接關鍵詞
51、關鍵詞與頁面內容的相關性
52、關鍵詞的加粗優化
53、關鍵詞的斜體優化
54、關鍵詞的下劃線優化
55、關鍵詞的跑馬燈優化
56、關鍵詞字體大小
57、圖片的關鍵詞優化 alt標簽
58、關鍵詞是否突出
59、關鍵詞的密度7%左右
其實網站關鍵詞密度這個事在網站優化過程中並沒有那麼重要，我優化站的時候是不會特意控制關鍵詞密度的，除非碰到一些競爭超級大的行業（比如貸款、旅遊等行業站點）。
60、關鍵詞的集中+分散布局
61、關鍵詞的均勻分散布局
62、網站內部鏈接結構（星狀、樹狀）
63、網站內部鏈接結構（扁平）
64、內部鏈接的數量
65、內部鏈接相關性質量
當兩個網站不分伯仲時，這個時候對網站內鏈的控制就顯得尤為重要了，網站內鏈相關性有多大，太原雅輝裝修網每個裝修效果圖欄目下面的相關推薦都是最相關的。客廳的就推薦客廳，廚房的就推薦廚房。
65、內部鏈接的錨文字
網站內鏈設置得當的話，不僅僅能提升網站主關鍵詞整體的排名，還能提升網站長尾關鍵詞的排名。
66、內部鏈接周圍的文字
67、內部鏈接錨點避免單一
68、內部鏈接的多樣化
69、內部鏈接相關文章交叉
70、內部鏈接創建和更新時間
71、內部鏈接的加粗優化
72、內部鏈接的斜體優化
73、內部鏈接的下劃線優化
74、內部鏈接頁面的PR值
75、內部鏈接產生的速率
76、內部鏈接主題、頁面內容與關鍵詞的相關性
77、內部鏈接存在的時間
78、確保站內鏈接有效
79、網站外部鏈接的穩定性
80、網站外部鏈接的創建和更新時間
都知道，網站外部鏈接是有生命周期的，友情鏈接時間越長越好，對為網站SEO優化主動發的論壇等鏈接時間越近越好。
81、網站外部鏈接網站的PR值
82、網站外部鏈接的主題、頁面內容與關鍵詞的相關性
83、網站外部鏈接產生的速率
雖然很多站長聲稱外鏈是沒有效果了，但是經過我的實驗，主動發的外鏈還是有效果的。
84、網站外部鏈接存在的時長
85、網站外部鏈接指向的頁面有具體內容
這里的外部鏈接通常指一些別人轉發我們網站內容的鏈接，要確保轉發到的平台是和我們網站內容相關的，這樣才能保證高質量外鏈。
86、網站外部鏈接的價值高於互惠鏈接
87、外部連接(反向連接與友情連接)的數量
88、網站外部鏈接的錨文字
89、網站外部鏈接錨點的多樣化
90、網站外部鏈接頁面本身的鏈接權重、質量
91、網站外部鏈接頁面在相關主題的網站中的鏈接權重
92、網站外部鏈接的周圍文字
外部鏈接周圍文字，這也是為什麼我們最後找一些同行站的其中原因之一。
93、網站外部鏈接最好來自不同IP
94、網站外部鏈接的加粗優化
95、網站外部鏈接網站域名的特殊性
96、網站外部鏈接的斜體優化
97、網站外部鏈接的下劃線優化
98、確保站外鏈接有效
有個別不道德的站長，採用nofollow鏈接手法騙取新手站長的首頁鏈接，這里大家一定要慎重。
99、導入鏈接增加速度 （導入鏈接的增加是有周期性的，每天增加可以循環上升）
100、導入鏈接文字不能經常改變
101、導入鏈接的流行程度
102、導入鏈接頁面中關鍵詞密度
103、導入鏈接頁面標題
116、避免頻繁修改網站標題、描述
避免頻繁修改網站的title ，如果修改太頻繁的話，容易使網站進入沙盒期。
117、避免太快修改鏈接
118、避免太快修改頁面
119、避免過多的java
120、避免使用Flash
121、避免使用框架
122、避免使用一個像素的鏈接
123、避免使用隱藏鏈接
124、避免使用看不見的文字
125、避免存在不良的友情網站鏈接
126、避免細節點使用惡劣低級的語言
127、避免導航結構避免使用圖片
128、推薦文章鏈接被大網站引用
129、推薦文章被大量轉載
130、推薦：搜索引擎快照更新快

Ⅵ 現在菜鳥裹裹那個物流跟蹤 車輛到哪裡是真實的嗎

正常情況下菜鳥裹裹那個物流跟蹤，車輛到哪裡屬於真實的。

菜鳥向消費者提供的一項購物後的快遞物流狀態查詢服務；打造及時、准確、便捷的物流狀態跟蹤服務體驗。在包裹「已攬收」、「到達用戶所在城市」、「派送中」等用戶關心的幾個關鍵節點給出系統提示。

使用DT技術編碼文本地址，形成詳細的結構化地址，並進行空間分析計算，得到地址的精確坐標位置和空間信息。並提供和開放各種地址處理和計算的服務。

(6)地址分詞演算法擴展閱讀：

菜鳥裹裹介紹如下：

如地址分詞、地址編碼、地址清洗服務等，給行業用戶和社會用戶，減少重復投資，提升行業效率。在多平台同時展示物流信息。

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Ⅶ 加分求搜索引擎的工作機制

搜索引擎是一種依靠技術取勝的產品，搜索引擎的各個組成部分，包括頁面搜集器、索引器、檢索器等，都是搜索引擎產品提供商進行比拼的著力點。

近幾年，搜索引擎的商業化取得了巨大的成功，如著名搜索引擎公司Google、Yahoo（本文中提到Yahoo時，特指英文Yahoo）、網路等紛紛成功上市，引發了眾多公司涉足於該領域，帶動了人力、資本的大量投入，連軟體巨人Microsoft公司也禁不住誘惑積極打造自己的搜索引擎。但是，從性能上來說，目前的搜索引擎還不盡如人意，搜索返回的結果往往與用戶的檢索要求相去甚遠，有效性還不是很高。本文將對搜索引擎的工作原理及其實現技術進行分析，從中可以了解限制搜索引擎用戶體驗改善的因素到底有哪些。

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[相關鏈接]

搜索引擎的技術流派

搜索引擎的技術流派可以分為三類：第一類是利用計算機程序自動進行信息處理的自動化派，其典型代表是Google以及Ghunt等；第二類是以人工進行信息分類處理為主的人力加工派，這方面的典型代表是早期的Yahoo，正在興起的Web2.0、網摘等社區化搜索是這一流派的新發展；第三類是強調智能化人機交互、協同的融合派，目前英文Yahoo的搜索引擎在發展這方面的技術，MSNLive也顯示出其更加重視融合性的技術，聯索IFACE專業搜索融入了用戶知識和機器學習方法，可以看做是融合派在中文搜索引擎方面的典型代表。

如果按照網頁庫的容量、相關度計算技術、用戶搜索體驗以及商業模式等方面來劃分，到目前為止，搜索引擎的發展大約經歷了兩代。第一代搜索引擎(1994年～1997年)的索引網頁量一般都在數百萬量級左右，採用全文檢索技術和分布式並行運算技術，但極少重新搜集網頁並去刷新索引，而且其檢索速度較慢，一般都要等待10秒甚至更長的時間，同時承受的檢索請求也受到很大限制，商業模式處於探索期並且尚未成型。

第二代搜索引擎(1998年至今)大多採用分布式協同處理方案，其網頁索引庫一般都在數千萬個網頁量級甚至更多，採用可伸縮的索引庫架構，每天能夠響應數千萬次甚至數以億計的用戶檢索請求。1997年11月，當時最先進的幾個搜索引擎宣稱能建立1億數量級的網頁索引。以Google為代表的第二代搜索引擎通過鏈接分析和點擊分析（網頁流行度）方法來計算（網頁權威性）相關度取得了巨大的成功。另外，以自然語言進行問題解答的搜索引擎在某種程度上改善了用戶體驗，更重要的是第二代搜索引擎奠定了目前搜索引擎普遍採用的成熟商業模式，如Google、Overture、網路等收費搜索服務均受益於此商業模式。

相關名詞解釋

全文搜索引擎是由一個稱為蜘蛛(Spider)的機器人程序以某種策略自動地在互聯網中搜集和發現信息，由索引器為搜集到的信息建立網頁索引資料庫，由檢索器根據用戶輸入的查詢條件檢索索引庫，並將查詢結果返回給用戶。服務方式是面向網頁的全文檢索服務。

目錄索引搜索引擎主要以人工方式搜集信息，由編輯人員查看信息之後，人工形成信息摘要，並將信息置於事先確定的分類框架中。信息大多面向網站，提供目錄瀏覽服務和直接檢索服務。用戶完全可以不用關鍵詞（Keywords）進行查詢，僅靠分類目錄也可找到需要的信息。

元搜索引擎是指在統一的用戶查詢界面與信息反饋的形式下，共享多個搜索引擎的資源庫為用戶提供信息服務的系統。元搜索引擎是藉助於其他搜索引擎進行工作，沒有自己的索引庫，它是將用戶的查詢請求同時向多個搜索引擎遞交，將返回的結果進行重復排除、重新排序等處理後，作為自己的結果返回給用戶。

自動分類技術是計算機根據分類標准自動將文檔歸類到已經存在的類別體系（或者主題）下的某一個具體類別中。目前自動分類並不能完全代替人工所做的相關工作，只是提供了一個花費較少的可選擇方法。

文本聚類技術是利用計算機將已經存在的大量文本（很多文檔）進行分組的全自動處理過程。聚類可以提供對一個大的文本集內容的概況了解，可以識別隱藏的共同點，可以便捷地瀏覽相近或相關的文本。

網文摘錄又稱網摘，它具有對內容頁的收藏、分類、摘錄、加註標簽、保存到信息庫、信息庫共享等功能，主要是為了滿足用戶閱讀網路內容和信息知識積累的需要。