关键词ab算法
① 百度关键词排名规则
网络排名基本算法如下。
1、点击规则：我们进入网络站长平台可以的【搜索关键词】页面，可以发现，出现关键词展现量和点击量，我可以肯定的得出一个结论，当我们搜索某一个关键词,当一个页面点击量过高的时候，是非常容易参与良好的排名。
2、链接算法：链接算法主要包括SEO外链与内链，其中SEO外链被搜索引擎列入站外对页面投票的规则中，这就是我们经常会看到交叉链接或者买卖链接的情况。
3、得分规则：能够参与排名的原因肯定不是仅仅只是一个或者两个原因就可以直接影响的，综合得分才能使得网站排名靠前且稳定。
综合得分主要包括：页面质量得分、链接得分、SEO细节得分等各方面因素，
② 百度关键词的全匹配与切词匹配规则
我们在使用网络搜索的时候会发现，当我们输入一个完整的词句时，显示在最前面的往往也是与完整的词句，而我们词句分开的关键词页面一般会排在后面，这也就是所谓的网络切词算法。我所了解的网络切词算法，和大家看到的以前所看到的切词算法在本质上有比较大的区别，我主推的网络切词算法来自于“用户搜索”，而不是简单的程序计算。网络切词第一条规则：最高级别专用词汇。如“中国”、“国务院”等，作为最高级别不允许分割。这样防止出现别人利用程序切词搞非法内容。网络切词第二条规则：完全匹配，大家可以搜索“钢木室内门”就可以看到，排前面的全是title或者描述中完全匹配，紧跟着的是切词匹配的网站。网络切词第三条规则：基于搜索查询量的“权切词”技术，根据最近一个星期或者最近一天有效搜索量的总和，来给每个关键词加权，权重高的优先切词。这应该就是网络切词技术中最厉害的一点，这样可以保证大部分请求都可以正确的返回用户想要的结果，比任何程序判断更准确，同时也符合用户体验。网络切词第四条规则：基于词典的普通词汇分词技术，实在没有什么搜索量的词，用词典分词来实现。这个大家说过很多次了我就不多讲了。
③ 关键词密度究竟怎么算关键词出现次数究竟怎么算
关键词密度(Keyword Density)与关键词频率(Keyword Frequency)所阐述的实质上是同一个概念，用来量度关键词在网页上出现的总次数与其他文字的比例，一般用百分比表示。相对于页面总字数而言，关键词出现的频率越高，关键词密度也就越大。很多SEO前辈都回答过这个问题。答案分别是:2-9%、3-8%、低于10%、5%左右，你自己选一个吧。关键词密度是一个模糊的概念而不是绝对。不要太在意关键词密度值，合理优化即可。关键词密度是一个模糊的概念，没有一个准确的公式来限定其密度。各家搜索引擎的密度值控制都不一样，甚至是同一家的搜索引擎，对不同网站的关键词密度的大小所能允许的容忍阈值也不相同，比如同样一个页面，新浪、CCTV的网站密度值达到20%可能就没有什么事情，你的估计就马上被屏蔽了。这还涉及到了搜索引擎的信任值问题。
关键词密度并不是越高越好。一般说来，在大多数的搜索引擎中，关键词密度在2%~8%是一个较为适当的范围，有利于网站在搜索引擎中排名，同时也不虞被搜索引擎视为关键词Spam。个人感觉在网络上的关键字密度对排名较为重要，5%左右的密度应该是比较理想的，Google的可以更高些。
要正确理解关键词密度，首先得理解什么是关键词?关键词就是搜索者在查找信息、产品或服务时，在搜索引擎界面中输入的词条。一般的规则是，关键词越长，从搜索引擎索引中返回的信息也就越精确。关键词密度(Keyword Density)也叫关键词频率(Keyword Frequency)，所阐述的实质上是同一个概念，它是用来量度关键词在网页上出现的总次数与其他文字的比例，一般用百分比表示。相对于页面总字数而言，关键词出现的频率越高，那么关键词密度也就越大。简单地举个例子，如果某个网页共有100个字符，而关键词本身是两个字符并在其中出现5次，则可以说关键词密度为10%。
当然，这个例子只是一种理想的简化方式，它没有有效包括HTML代码里面的诸如meta 标签中的Title、Keywords、Description，图像元素的Alt文本、注释文本等，这些在计算关键词密度时也都要考虑在内的。同样地，在计算关键词密度时，也不仅仅指网页可见部分中关键词出现的次数，也包括在上文中提到的非可见部分中的出现次数。同时，也要考虑Stop Words(停用词) ，这些词往往会在很大程度上稀释关键词密度。搜索引擎在算法上要比这复杂得多，但基本策略与此近似。
查询方法
推荐上"页面关键词密度查询"查询网页关键词的密度。
相对网络，Google搜索引擎赋予关键词密度的权重更小了，很多排名靠前的网页关键词密度可能高到20%以上，也可能完全没有关键词。独孤天骄曾经专门就这个观点做个实践，通过一个布满关键词的页面进行观察，网络更重视的是关键词密度，而Google相对而言，重视更多的则是外部链接的建立。
④ 关键词AB和BA效果是一样的吗
和你的关键词性质有关系，是否自创是否以有？如果词库中已有，那么要看竞争程度和你网站本身的权重。1、属于自创词汇自然就很容易获得排名。2、如果属于已有词汇，并且属可切词。当你的页面中关键词都调换了位置比如“设计网页”，搜索引擎分词也会识辨出网页设计，不过因为你网页中的关键词没有完全匹配，在这一点上的权重可能稍微逊色一些。不过如果其他方面的内容权重比较高，网页综合权重很高，你的页面也一样可以超过“网页设计”PS：前提是你只是把调换位置的关键词出现在网页某个位置中（比如TITLE ，文字内容中），根据网页和设计创造相关内容，而不是所有的优化步骤都调换位置。比如 所有外链的锚文本 我想你也不会把所有网页设计些成设计网页。
⑤ 候选关键字的一般的求候选码的算法
已知关系模式R(U）属性集是A1A2...An及R的函数依赖集F，求R(U）的一个候选码。
算法：
KEY(X,F)
K=A1A2…An;
For i=1 to n
{求K-Ai相对于F的属性闭包（K-Ai)F+;
if (K-Ai)F + =U then K=K-Ai
else then K=K; }
return K;
利用此算法求R(U）的候选码时，只能求出一个，并不能保证求出所有的码。但可以用同样的方法调整属性的删除次序而把所有的候选码都求解出来。
如此题设关系R(ABCD）及R上成立的函数依赖集为F,F={AB→C,C→D,D→A},求R的所有码。
按照上面的算法具体步骤如下：
设K={ABCD},当K=BCD时，由于KF+=ABCD，所以根据算法可删除A;
K=CD，由于KF+=ACD又因KF+不等于ABCD，所以根据算法，B不可删除；
K=BD，由于KF+=ABCD且因KF+=AB-CD，所以根据算法C可删除；
K=B，由于KF+=B又因KF+不等于ABCD,
所以根据算法，D不可删除；最后可求出KEY=BD，用同样的方法调整属性的删除次序，还可以得到另外的一个候选码AB，所以最后可以得到R的码为BD和AB。
一般求解算法适用于在判断了所有的属性均是属于在函数依赖的左部和右部都出现且在后面的几种算法都不适合的情况下采用的。
简而言之：算法概述——有N个属性，从1到N循环。K初始为全部属性，每次循环时减去第N个属性，如果KF+包含全部属性，则K的值重新附值为K减去第N个属性后的值；否则K仍为上次循环后的值。（算法适于所有属性皆为LR类且其他算法不合适时，实际算时要更换删除顺序后反复计算）
⑥ AB的算法
⑦ 像百度知道通过关键词确定分类的算法是什么
常规有一个分类字典库（或叫训练学习库），把关键词（如果是长句或文章啥的，先做切词）在分类字典库里做匹配算法（硬性、模糊、支持向量机、决策树等），即可初步得到分类
⑧ “关键词”提取都有哪些方案
仅从词语角度分析，1.2句banana是重复出现的，3.4句kitten是重复出现的。但其实可以发现1.2句主要跟食物有关，3.4句主要跟动物有关，而food、animal两个词在四句话里均未出现，有没有可能判断出四句话中所包含的两个主题呢，或者当两篇文章共有的高频词很少，如一篇讲banana，一篇讲orange，是否可以判断两篇文章都包含food这个主题呢，如何生成主题、如何分析文章的主题，这就是topic-model所研究的内容。对文本进行LSA（隐形语义分析）。在直接对词频进行分析的研究中，可以认为通过词语来描述文章，即一层的传递关系。而topic-model则认为文章是由主题组成，文章中的词，是以一定概率从主题中选取的。不同的主题下，词语出现的概率分布是不同的。比如”鱼雷“一词，在”军事“主题下出现的概率远大于在”食品”主题下出现的概率。即topic-model认为文档和词语之间还有一层关系。首先假设每篇文章只有一个主题z，则对于文章中的词w，是根据在z主题下的概率分布p(w|z)生成的。则在已经选定主题的前提下，整篇文档产生的概率是而这种对每篇文章只有一个主题的假设显然是不合理的，事实上每篇文章可能有多个主题，即主题的选择也是服从某概率分布p(t)的因此根据LDA模型，所有变量的联合分布为表示topic下词的分布，表示文档下topic的分布。是第m个文档的单词总数。和表示词语和topic的概率分布先验参数。而学习LDA的过程，就是通过观察到的文档集合，学习的过程。
⑨ 你好，我在做百度推广的时候，在设置关键词中，我想命中2个词，需要如何设置关键词
你可以设置：
第一种方法：你可以设置关键词为“（A空格B）”，匹配方式为精确匹配。
第二种方法：你可以设置关键词“AB”或者“BA”，然后把关键词匹配方式调整为短语匹配。
⑩ 基于关键字比较的排序算法有哪些
1.插入排序：直接插入、希尔排序
2.选择排序：简单选择排序、堆排序
3.交换排序：冒泡排序、快速排序
4.归并排序