地址分词算法

Ⅰ 百度搜索引擎的算法是怎样的

衡量网页质量的维度
网络搜索引擎在衡量网页质量时，会从以下三个维度综合考虑给出一个质量打分。下面会一一介绍这些影响网页质量判断的维度特征：
• 内容质量
• 浏览体验
• 可访问性
一个访问流畅，内容质量高且浏览体验好的网页具有较高的质量；反之，任何一个维度出现问题，都会影响网页的整体质量。下面我们具体介绍下这三个维度。

衡量网页质量的维度——内容质量

网页主体内容是网页的价值所在，是满足用户需求的前提基础。网络搜索引擎评价网页内容质量主要看其主体内容的好坏，以及主体内容是否可以让用户满意。 不同类型网页的主体内容不同，网络搜索引擎判断不同网页的内容价值时，需要关注的点也有区别，如：
• 首页：导航链接和推荐内容是否清晰、有效。
• 文章页：能否提供清晰完整的内容，图文并茂更佳。
• 商品页：是否提供了完整真实的商品信息和有效的购买入口。
• 问答页：是否提供了有参考价值的答案。
• 下载页：是否提供下载入口，是否有权限限制，资源是否有效。
• 文档页：是否可供用户阅读，是否有权限限制。
• 搜索结果页：搜索出来的结果是否与标题相关。

网络搜索引擎考量网页内容质量的维度非常多，最为重要的是：成本；内容完整；信息真实有效以及安全。下面我们通过举例来感受一下网络搜索引擎是如何对网页的内容质量进行分类的，请站长对比自己站点的页面，站在搜索引擎和用户的角度为自己打分：
1、内容质量好：
网络搜索引擎认为内容质量好的网页，花费了较多时间和精力编辑，倾注了编者的经验和专业知识；内容清晰、完整且丰富；资源有效且优质；信息真实有效；安全无毒；不含任何作弊行为和意图，对用户有较强的正收益。对这部分网页，网络搜索引擎会提高其展现在用户面前的机率。例如：
• 专业医疗机构发布的内容丰富的医疗专题页面；
• 资深工程师发布的完整解决某个技术问题的专业文章；
• 专业视频网站上，播放清晰流畅的正版电影或影视全集页面；
• 知名B2C网站上，一个完整有效的商品购买页；
• 权威新闻站原创或经过编辑整理的热点新闻报道；
• 经过网友认真编辑，内容丰富的词条；
• 问答网站内，回答的内容可以完美解决提问者的问题。

实例参考：

示例

内容质量

说明

case 3.1.1-1

好

专业医疗网站发布的丰富医疗专题页面

case 3.1.1-2

好

资深工程师发布的完整解决某个技术问题的专业文章

case 3.1.1-3

好

专业视频网站上，播放清晰流畅的正版影视全集页面

case 3.1.1-4

好

京东的一个完整有效的商品购买页

case 3.1.1-5

好

权威新闻站原创的热点新闻的报道

case 3.1.1-6

好

经过网友认真编辑，内容丰富的网络词条

case3.1.1-7

好

网络知道上，完美解决用户问题的问答页

2、内容质量中：
内容质量中等的网页往往能满足用户需求，但未花费较多时间和精力进行制作编辑，不能体现出编者的经验和专业知识；内容完整但并不丰富；资源有效但质量欠佳；信息虽真实有效但属采集得来；安全无毒；不含作弊行为和意图。在互联网中，中等质量网页其实是一个比较大的数量集合，种类面貌也繁杂多样，网络搜索引擎在评价这类网页时往往还要考虑其它非常多因素。在这里，我们仅部分举例来让各位感受一下：
• 论坛类网站里一个普通的帖子；
• 一个普通的问答网页；
• 没有进行任何编辑，直接转载其它网站的新闻；
• 无版权信息的普通电影播放页
• 采集知名小说网站的盗版小说页。

实例参考：

示例

内容质量

说明

case 3.1.2-1

中

网易直接转载了中国新闻网的一篇新闻。

case 3.1.2-2

中

文库上网友上传的“国庆放假安排”新闻

case 3.1.2-3

中

采集起点小说网的盗版小说站

case 3.1.2-4

中

网络贴吧里一个普通的帖子

3、内容质量差：
网络搜索引擎认为主体内容信息量较少，或无有效信息、信息失效过期的都属于内容质量差网页，对用户没有什么实质性的帮助，应该减少其展现的机会。同时，如果一个网站内该类网页的占比过大，也会影响网络搜索引擎对站点的评级，尤其是UGC网站、电商网站、黄页网站要尤其重视对过期、失效网页的管理。例如：
• 已下架的商品页，或已过期的团购页；
• 已过有效期的招聘、交易页面；
• 资源已失效，如视频已删除、软件下载后无法使用等。

4、没有内容质量可言：
没有内容质量可言的网页指那些制作成本很低，粗制滥造；从别处采集来的内容未经最起码的编辑整理即放置线上；挂木马等病毒；含有作弊行为或意图；完全不能满足用户需求，甚至含有欺骗内容的网页。例如：
• 内容空短，有很少量的内容，却不能支撑页面的主要意图；
• 问答页有问无答，或回答完全不能解决问题；
• 站内搜索结果页，但没有给出相关信息

除上述网页外，欺骗用户和搜索引擎的网页在无内容质量可言集合里占很高比例。网络搜索引擎对作弊网页的定义是：不以满足用户需求为目的，通过不正当手段欺骗用户和搜索引擎从而获利的网页。目前互联网上这部分网页还属少数，但作弊网页的价值是负向的，对用户的伤害非常大，对这类网页，搜索引擎持坚决打击态度。

衡量网页质量的维度——浏览体验
不同质量的网页带给用户的浏览体验会有很大差距，一个优质的网页给用户的浏览体验应该是正向的。用户希望看到干净、易阅读的网页，排版混乱、广告过多会影响用户对网页主体内容的获取。在网络搜索引擎网页质量体系中，用户对网页主体内容的获取成本与浏览体验呈反比，即获取成本越高，浏览体验越低。面对内容质量相近的网页，浏览体验佳者更容易获得更高的排位，而对于浏览体验差的网页，网络搜索引擎会视情况降低其展现的机率甚至拒绝收录。
影响用户浏览体验好坏的因素很多，目前网络搜索引擎主要从内容排版、广告影响两方面对网页进行考量：
内容排版：用户进入网页第一眼看到的就是内容排版，排版决定了用户对网页的第一印象，也决定了用户对内容获取的成本。
广告影响：网络搜索引擎理解网站的生存发展需要资金支持，对网页上放置正当广告持支持态度。网页应该以满足用户需求为主旨，最佳状态即“主体内容与广告一起满足用户需求，内容为主，广告为辅”，而不应让广告成为网页主体。

下面我们通过举例来感受一下网络搜索引擎是如何对网页的浏览体验进行分类的，站长可以据此对比检验自己站点的浏览体验如何：
1、浏览体验好：
页面布局合理，用户获取主体内容成本低，一般具有以下特征：
• 排版合理，版式美观，易于阅读和浏览；
• 用户需要的内容占据网页最重要位置；
• 能够通过页面标签或页面布局十分清楚地区分出哪些是广告；
• 广告不抢占主体内容位置，不阻碍用户对主要内容的获取；

实例参考：

示例

浏览体验

说明

case 3.2.1-1

好

招聘、房产等网站首页也有很多广告，但都是招聘相关的，浏览体验是ok的。

case 3.2.1-2

好

文章页，页面布局合理，无广告，排版好，结构合理

case 3.2.1-3

好

游戏首页，排版美观，布局合理，无广告，浏览体验优

2、浏览体验差：
页面布局和广告放置影响了用户对主体内容的获取，提高了用户获取信息的成本，令用户反感。包括但不仅限于以下情况：
• 正文内容不换行或不分段，用户阅读困难；
• 字体和背景颜色相近，内容辨别困难；
• 页面布局不合理，网页首屏看不到任何有价值的主体内容；
• 广告遮挡主体内容；或者在通用分辨率下，首屏都是广告，看不到主体内容；
• 弹窗广告过多；
• 影响阅读的浮动广告过多
• 点击链接时，出现预期之外的弹窗；
• 广告与内容混淆，不易区分；

衡量网页质量的维度——可访问性
用户希望快速地从搜索引擎获取到需要的信息，网络搜索引擎尽可能为用户提供能一次性直接获取所有信息的网页结果。网络搜索引擎认为不能直接获取到主体内容的网页对用户是不友好的，会视情况调整其展现机率。

网络搜索引擎会从正常打开、权限限制、有效性三方面判断网页的可访问性，对于可以正常访问的网页，可以参与正常排序；对于有权限限制的网页，再通过其它维度对其进行观察；对于失效网页，会降权其展现机制甚至从数据库中删除。

1、可正常访问的网页
无权限限制，能直接访问所有主体内容的网页。

2、有权限限制的网页
此类网页分为两种：打开权限和资源获取权限
1）打开权限：指打开网页都需要登录权限，没有权限完全无法看到具体内容，普通用户无法获取或获取成本很高，网络搜索引擎会降低其展现机率。不包括以登录为主要功能的网页。
2）资源获取权限：指获取网页主要内容，如文档、软件、视频等，需要权限或者需要安装插件才能获得完整内容。此时会分三种情况：
• 提供优质、正版内容的网站，由于内容建设成本很高，尽管查看全文或下载时需要权限或安装插件，但属于用户预期之内，网络搜索引擎也不认为权限行为对用户造成伤害，给予与正常可访问页面相同的对待。
• 对于一些非优质、非正版的资源，来自于用户转载甚至机器采集，本身成本较低，内容也不独特，用户获取资源还有权限限制——需要用户注册登录或者付费查看，网络搜索引擎会根据具体情况决定是否调整其展现。
• 还有一些视频、下载资源页，也许自身资源质量并不差，但需要安装非常冷门的插件才能正常访问，比如要求安装“xx大片播放器”，网络搜索引擎会怀疑其有恶意倾向。

实例参考：

示例

可访问性

说明

case 3.2-1

好

CNKI上的一篇论文，收费才能下载，但有版权，浏览体验好

case 3.2-2

好

优酷上一部新电影，需要付费才能观看，浏览体验好。

case 3.2-3

中

内容是来，但是需要登录才能看更多

case 3.2-4

差

入党申请书，本身就是转载的，网上到处都是，但这个页面仍然要求收费才能下载。

3、失效网页
往往指死链和主体资源失效的网页。网络搜索引擎认为这部分网页无法提供有价值信息，如果站点中此类网页过多，也会影响网络搜索引擎对其的收录和评级。建议站长对此类网页进行相应设置，并及时登录网络站长平台，使用死链提交工具告知网络搜索引擎。
失效网页包括但不仅限于：
• 404、403、503等网页；
• 程序代码报错网页；
• 打开后提示内容被删除，或因内容已不存在跳转到首页的网页；
• 被删除内容的论坛帖子，被删除的视频页面（多出现在UGC站点）

具体请参阅《网络搜索引擎网页质量白皮书》，望采纳！

Ⅱ 自然语言处理_一般处理流程

一、一般处理流程

语料获取 -> 文本预处理 -> 特征工程 -> 特征选择

1、语料获取
即需要处理的数据及用于模型训练的语料。
数据源可能来自网上爬取、资料积累、语料转换、OCR转换等，格式可能比较混乱。需要将url、时间、符号等无意义内容去除，留下质量相对较高的非结构化数据。

2、文本预处理
将含杂质、无序、不标准的自然语言文本转化为规则、易处理、标准的结构化文本。
①处理标点符号
可通过正则判定、现有工具(zhon包)等方式筛选清理标点符号。
②分词
将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程。
一般看来英文较容易可通过空格符号分词，中文相对复杂，参考结巴分词、盘古分词、Ansj等工具。
常见的分词算法有：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法，每种方法下面对应许多具体的算法。
③词性标注
为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性的过程，如名词、动词、副词等。可以把每个单词（和它周围的一些额外的单词用于上下文）输入预先训练的词性分类模型。
常用隐马尔科夫模型、N 元模型、决策树
④stop word
英文中含大量 a、the、and，中文含大量 的、是、了、啊，这些语气词、助词没有明显的实际意义，反而容易造成识别偏差，可适当进行过滤。
⑤词形还原
偏向于英文中，单数/复数，主动/被动，现在进行时/过去时/将来时等，还原为原型。
⑥统计词频
因为一些频率过高/过低的词是无效的，对模型帮助很小，还会被当做噪声，做个词频统计用于停用词表。
⑦给单词赋予id
给每一个单词一个id，用于构建词典，并将原来的句子替换成id的表现形式
⑧依存句法分析
通过分析句子中词与词之间的依存关系，从而捕捉到词语的句法结构信息(如主谓、动宾、定中等结构关系)，并使用树状结构来表示句子的句法结构信息(如主谓宾、定状补等)。

3、特征工程
做完语料预处理之后，接下来需要考虑如何把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。
如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是数学中的向量。有两种常用的表示模型分别是词袋模型和词向量。
①词向量
词向量是将字、词语转换成向量矩阵的计算模型。目前为止最常用的词表示方法是 One-hot，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。
②词袋模型
即不考虑词语原本在句子中的顺序，直接将每一个词语或者符号统一放置在一个集合（如 list），然后按照计数的方式对出现的次数进行统计。统计词频这只是最基本的方式，TF-IDF 是词袋模型的一个经典用法。

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

4、特征选择
在文本挖掘相关问题中，特征工程也是必不可少的。在一个实际问题中，构造好的特征向量，是要选择合适的、表达能力强的特征。
举个自然语言处理中的例子来说，我们想衡量like这个词的极性（正向情感还是负向情感）。我们可以预先挑选一些正向情感的词，比如good。然后我们算like跟good的PMI，用到点互信息PMI这个指标来衡量两个事物之间的相关性。
特征选择是一个很有挑战的过程，更多的依赖于经验和专业知识，并且有很多现成的算法来进行特征的选择。目前，常见的特征选择方法主要有 DF、 MI、 IG、 CHI、WLLR、WFO 六种。

5、模型训练
在特征向量选择好了以后，接下来要做的事情是根据应用需求来训练模型，我们使用不同的模型，传统的有监督和无监督等机器学习模型，如 KNN、SVM、Naive Bayes、决策树、GBDT、K-means 等模型；深度学习模型比如 CNN、RNN、LSTM、 Seq2Seq、FastText、TextCNN 等。这些模型在分类、聚类、神经序列、情感分析等应用中都会用到。
当选择好模型后，则进行模型训练，其中包括了模型微调等。在模型训练的过程中要注意由于在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差的过拟合问题以及模型不能很好地拟合数据的欠拟合问题。同时，也要防止出现梯度消失和梯度爆炸问题。

6、模型评估
在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。模型的评价指标主要有：错误率、精准度、准确率、召回率、F1 值、ROC 曲线、AUC 曲线等。

7、投产上线
模型的投产上线方式主要有两种：一种是线下训练模型，然后将模型进行线上部署提供服务；另一种是在线训练模型，在线训练完成后将模型 pickle 持久化，提供对外服务。

三、NLP应用方向
1、命名实体识别
指识别自然语言文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、时间日期等。

传统机器学习算法主要有HMM和CRF，深度学习常用QRNN、LSTM，当前主流的是基于bert的NER。

2、情感分析
文本情感分析和观点挖掘（Sentiment Analysis)，又称意见挖掘(Opinion Mining)是自然语言处理领域的一个重要研究方向。简单而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。
情感分析技术可以分为两类，一类是基于机器学习的方法，通过大量有标注、无标注的主观语料，使用统计机器学习算法，通过提取特征，进行文本情感分析。另一类是基于情感词典的方法，根据情感词典所提供的词的情感极性（正向、负向），从而进行不同粒度的（词语、短语、属性、句子、篇章）下的文本情感分析。

3、文章标签
文章标签是利用机器学习算法，对文章进行文字和语义的分析后，提取出若干个重要的词或者短语(关键短语)。关键短语是NLP基础的算法模块，有了关键短语，能为后续的搜索、推荐等更高级的应用提供有力的抓手。
适用场景：1、个性化推荐：通过对文章的标签计算，结合用户画像，精准的对用户进行个性化推荐；2、话题聚合：根据文章计算的标签，聚合相同标签的文章，便于用户对同一话题的文章进行全方位的信息阅读；3、搜索：使用中心词可以对query进行相似度计算、聚类、改写等，可以用于搜索相关性计算。

4、案件串并
①信息抽取
运用实体抽取、关系抽取，从案情中抽取关键信息，如从警情中可以抽取报警人项目、报警人电话、案发地址等信息
②实体对齐
相同的实体在不同的案情中会有不同的表述，会给串并带来困难。可针对地址、人名、组织名进行对齐处理。
③文本聚类
对于关键片段类信息，无法像实体那样对齐，需要借助文本聚类技术进行关联。
④构建图谱
将信息抽取结果存入图谱。每个警情id对应一个节点，实体、属性、关键片段作为节点，对齐的实体、同一类的文本存为同一个节点。
除了来自于从警情中抽取的信息，还可以将其他警务系统中存在的结构化数据导入（如来自户籍信息的人物关系），从而丰富图谱。
⑤图谱检索
完成以上工作，即完成了案件串并的必要基础建设，接下来通过图谱的查询功能自动完成案件的串并。首先需要设定串并的条件，案件串并的条件在警务实战中已有很多的积累，如“具有相似的作案手段”，又如“相似作案手段，嫌疑人有共同联系人”，只需要将这些条件用图谱查询语言表达出来。

Ⅲ 搜索引擎算法中，什么是正向索引什么是倒排索引

倒排索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件。建立全文索引中有两项非常重要，一个是如何对文本进行分词，一是建立索引的数据结构。分词的方法基本上是二元分词法、最大匹配法和统计方法。索引的数据结构基本上采用倒排索引的结构。
分词的好坏关系到查询的准确程度和生成的索引的大小。在中文分词发展中，早期经常使用分词方式是二元分词法，该方法的基本原理是将包含中文的句子进行二元分割，不考虑单词含义，只对二元单词进行索引。因此该方法所分出的单词数量较多，从而产生的索引数量巨大，查询中会将无用的数据检索出来，好处是算法简单不会漏掉检索的数据。之后又发展出最大匹配分词方法，该方法又分为正向最大分词和逆向最大分词。其原理和查字典类似，对常用单词生成一个词典，分析句子的过程中最大的匹配字典中的单词，从而将句子拆分为有意义的单词链。最大匹配法中正向分词方法对偏正式词语的分辨容易产生错误，比如“首饰和服装”会将“和服”作为单词分出。达梦数据库采用的是改进的逆向最大分词方法，该分词方法较正向正确率有所提高。最为复杂的是通过统计方式进行分词的方法。该方法采用隐式马尔科夫链，也就是后一个单词出现的概率依靠于前一个单词出现的概率，最后统计所有单词出现的概率的最大为分词的依据。这个方法对新名词和地名的识别要远远高于最大匹配法，准确度随着取样文本的数量的增大而提高。
二元分词方法和统计方法是不依赖于词典的，而最大匹配法分词方法是依赖于词典的，词典的内容决定分词结构的好坏。
全文检索的索引被称为倒排索引，之所以成为倒排索引，是因为将每一个单词作为索引项，根据该索引项查找包含该单词的文本。因此，索引都是单词和唯一记录文本的标示是一对多的关系。将索引单词排序，根据排序后的单词定位包含该单词的文本。
步骤1）读取一整条句子到变量str中，转到步骤2

步骤2）从句子的尾端读取1个字到变量word中，转到步骤3

步骤3）在字典查找word中保存的单词。如果存在则保存word，转到步骤4，否则转到步骤5）

步骤4）如果是字典中最大单词或者超过最大单词数（认定为新词），从句尾去掉该单词，返回步骤2

步骤5）读取前一个字到word中，构成新单词，转到步骤3）

词库的内存数据结构和词库中单词的匹配算法

内存中单词采用层次结构保存

假设字典中有如下的单词：中国 中华民国 国家 人民 民主

在内存中按照如下方式按层排列，其中每一个方块代表一个字，箭头所指向为该单词的前一个字

Ⅳ 什么是物流业务可视化

物流业务可视化应至少包含三个层次，一是业务过程可视化监控，通过监控设备，仿真设备实现；二是业务数据可视化，通过业务数据处理形成可视化图表，监控业务运行状态；三是运营决策可视化，对业务过程与业务数据应用基础上，对业务流程优化再造，通过仿真实现决策结果可视化。

Ⅳ 怎么查看百度搜索引擎的算法

目前已知的网络搜索引擎的算法

到目前为止，根据各方面数据整理的网络搜索引擎算法有两百项左右，今天总结公开其中的130项，希望对大伙儿在操作SEO过程中有所帮助！
1、网站服务器的稳定性
2、网站服务器的安全性
网站服务器的安全是十分重要的，尤其对金融、旅游、移民等高利润行业站点。
3、同IP下的网站越少越好
4、同IP下的网站无大量被K
5、同IP下的网站无大量被降权
6、转移服务器会影响网站排名
网站搬家、网站转移服务器会网站排名的，这里推荐采用网站流量点击保护可以很大程度避免排名的下滑。
7、域名包含关键词（拼音、英文）
就比如某地区SEO排名，推荐域名中包含有seo等关键词。
8、域名年龄越老越有排名优势
9、域名主题的转换直接影响排名
10、备案对网站排名稳定性的重要
11、最好采用DIV+CSS布局
12、表格布局避免过多嵌套
13、网页编码对网站的影响
14、整站生成静态HTML
静态化肯定是特别利于优化的，但是很多站长的空间没有那么大，这里推荐可以采用伪静态的优化手法。
15、动态URL的优化劣势
16、目录的层次不要太深
17、目录名称的优化
18、网页URL不要太长
19、网站内容的原创性
20、避免大量内容重复
21、避免大量采集内容填充
22、避免大量页面内容相似度太高
23、网站内容不要出现违法字眼
24、内容越丰富越有利于排名
25、内容被收录的数量越多越好
26、页面大小(建议小于100K)
页面内容在满足用户需求的同时，尽量体积小些，比如网络的首页大小才4K。
27、页面避免出现太多图片
28、网站sitemap时时更新与提交
29、新页面产生的速率
30、网站Meta的优化设计
31、Deion的优化设计
32、Keywords的优化设计
33、避免太多无关的关键词
34、网页PR值对排名的影响
35、核心关键词的选取
对网站核心关键词一定要定位准确，太原网站推广和太原网站建设虽然是很相近，但是优化的时候一定要有个针对性。比如：某某装修公司，既包含某某装修公司，又能给用户最为顺畅方便记忆的标题。
36、扩展关键词的选取
37、长尾关键词的选择
38、关键词在网站TITLE上的使用
最好的关键词在title显示是一句通顺的语句，既适合搜索引擎的匹配抓取，又适合用户的浏览点击。
39、保持网页Title的唯一性
40、标题设计不要过长
这里主要是针对快照索引字节，对手机站的标题就需要更少点，毕竟现在移动端站优化也是主流方向，对移动站标题的设计就需要更少字节。
41、标题不要堆砌关键词
42、标题的分词描写规则
43、标题描写结合长尾关键词
44、每个标题最好突出1-2个关键词
45、关键词在Meta Deion中的使用
可参考赵一鸣随笔博客的deion写法
46、关键词在Meta Keywords中的使用
47、关键词在H1、H2、H3标签中的使用
48、一个页面尽量只使用一个H1
很多人都在好奇为什么有的网站一直排名那么好，其实大家可以仔细点开每一个内页，每一个内页的标题都是在 H1中包裹的。
49、关键词在页面URL中的使用
50、在url中使用"-"连接关键词
51、关键词与页面内容的相关性
52、关键词的加粗优化
53、关键词的斜体优化
54、关键词的下划线优化
55、关键词的跑马灯优化
56、关键词字体大小
57、图片的关键词优化 alt标签
58、关键词是否突出
59、关键词的密度7%左右
其实网站关键词密度这个事在网站优化过程中并没有那么重要，我优化站的时候是不会特意控制关键词密度的，除非碰到一些竞争超级大的行业（比如贷款、旅游等行业站点）。
60、关键词的集中+分散布局
61、关键词的均匀分散布局
62、网站内部链接结构（星状、树状）
63、网站内部链接结构（扁平）
64、内部链接的数量
65、内部链接相关性质量
当两个网站不分伯仲时，这个时候对网站内链的控制就显得尤为重要了，网站内链相关性有多大，太原雅辉装修网每个装修效果图栏目下面的相关推荐都是最相关的。客厅的就推荐客厅，厨房的就推荐厨房。
65、内部链接的锚文字
网站内链设置得当的话，不仅仅能提升网站主关键词整体的排名，还能提升网站长尾关键词的排名。
66、内部链接周围的文字
67、内部链接锚点避免单一
68、内部链接的多样化
69、内部链接相关文章交叉
70、内部链接创建和更新时间
71、内部链接的加粗优化
72、内部链接的斜体优化
73、内部链接的下划线优化
74、内部链接页面的PR值
75、内部链接产生的速率
76、内部链接主题、页面内容与关键词的相关性
77、内部链接存在的时间
78、确保站内链接有效
79、网站外部链接的稳定性
80、网站外部链接的创建和更新时间
都知道，网站外部链接是有生命周期的，友情链接时间越长越好，对为网站SEO优化主动发的论坛等链接时间越近越好。
81、网站外部链接网站的PR值
82、网站外部链接的主题、页面内容与关键词的相关性
83、网站外部链接产生的速率
虽然很多站长声称外链是没有效果了，但是经过我的实验，主动发的外链还是有效果的。
84、网站外部链接存在的时长
85、网站外部链接指向的页面有具体内容
这里的外部链接通常指一些别人转发我们网站内容的链接，要确保转发到的平台是和我们网站内容相关的，这样才能保证高质量外链。
86、网站外部链接的价值高于互惠链接
87、外部连接(反向连接与友情连接)的数量
88、网站外部链接的锚文字
89、网站外部链接锚点的多样化
90、网站外部链接页面本身的链接权重、质量
91、网站外部链接页面在相关主题的网站中的链接权重
92、网站外部链接的周围文字
外部链接周围文字，这也是为什么我们最后找一些同行站的其中原因之一。
93、网站外部链接最好来自不同IP
94、网站外部链接的加粗优化
95、网站外部链接网站域名的特殊性
96、网站外部链接的斜体优化
97、网站外部链接的下划线优化
98、确保站外链接有效
有个别不道德的站长，采用nofollow链接手法骗取新手站长的首页链接，这里大家一定要慎重。
99、导入链接增加速度 （导入链接的增加是有周期性的，每天增加可以循环上升）
100、导入链接文字不能经常改变
101、导入链接的流行程度
102、导入链接页面中关键词密度
103、导入链接页面标题
116、避免频繁修改网站标题、描述
避免频繁修改网站的title ，如果修改太频繁的话，容易使网站进入沙盒期。
117、避免太快修改链接
118、避免太快修改页面
119、避免过多的java
120、避免使用Flash
121、避免使用框架
122、避免使用一个像素的链接
123、避免使用隐藏链接
124、避免使用看不见的文字
125、避免存在不良的友情网站链接
126、避免细节点使用恶劣低级的语言
127、避免导航结构避免使用图片
128、推荐文章链接被大网站引用
129、推荐文章被大量转载
130、推荐：搜索引擎快照更新快

Ⅵ 现在菜鸟裹裹那个物流跟踪 车辆到哪里是真实的吗

正常情况下菜鸟裹裹那个物流跟踪，车辆到哪里属于真实的。

菜鸟向消费者提供的一项购物后的快递物流状态查询服务；打造及时、准确、便捷的物流状态跟踪服务体验。在包裹“已揽收”、“到达用户所在城市”、“派送中”等用户关心的几个关键节点给出系统提示。

使用DT技术编码文本地址，形成详细的结构化地址，并进行空间分析计算，得到地址的精确坐标位置和空间信息。并提供和开放各种地址处理和计算的服务。

(6)地址分词算法扩展阅读：

菜鸟裹裹介绍如下：

如地址分词、地址编码、地址清洗服务等，给行业用户和社会用户，减少重复投资，提升行业效率。在多平台同时展示物流信息。

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Ⅶ 加分求搜索引擎的工作机制

搜索引擎是一种依靠技术取胜的产品，搜索引擎的各个组成部分，包括页面搜集器、索引器、检索器等，都是搜索引擎产品提供商进行比拼的着力点。

近几年，搜索引擎的商业化取得了巨大的成功，如着名搜索引擎公司Google、Yahoo（本文中提到Yahoo时，特指英文Yahoo）、网络等纷纷成功上市，引发了众多公司涉足于该领域，带动了人力、资本的大量投入，连软件巨人Microsoft公司也禁不住诱惑积极打造自己的搜索引擎。但是，从性能上来说，目前的搜索引擎还不尽如人意，搜索返回的结果往往与用户的检索要求相去甚远，有效性还不是很高。本文将对搜索引擎的工作原理及其实现技术进行分析，从中可以了解限制搜索引擎用户体验改善的因素到底有哪些。

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搜索引擎的技术流派

搜索引擎的技术流派可以分为三类：第一类是利用计算机程序自动进行信息处理的自动化派，其典型代表是Google以及Ghunt等；第二类是以人工进行信息分类处理为主的人力加工派，这方面的典型代表是早期的Yahoo，正在兴起的Web2.0、网摘等社区化搜索是这一流派的新发展；第三类是强调智能化人机交互、协同的融合派，目前英文Yahoo的搜索引擎在发展这方面的技术，MSNLive也显示出其更加重视融合性的技术，联索IFACE专业搜索融入了用户知识和机器学习方法，可以看做是融合派在中文搜索引擎方面的典型代表。

如果按照网页库的容量、相关度计算技术、用户搜索体验以及商业模式等方面来划分，到目前为止，搜索引擎的发展大约经历了两代。第一代搜索引擎(1994年～1997年)的索引网页量一般都在数百万量级左右，采用全文检索技术和分布式并行运算技术，但极少重新搜集网页并去刷新索引，而且其检索速度较慢，一般都要等待10秒甚至更长的时间，同时承受的检索请求也受到很大限制，商业模式处于探索期并且尚未成型。

第二代搜索引擎(1998年至今)大多采用分布式协同处理方案，其网页索引库一般都在数千万个网页量级甚至更多，采用可伸缩的索引库架构，每天能够响应数千万次甚至数以亿计的用户检索请求。1997年11月，当时最先进的几个搜索引擎宣称能建立1亿数量级的网页索引。以Google为代表的第二代搜索引擎通过链接分析和点击分析（网页流行度）方法来计算（网页权威性）相关度取得了巨大的成功。另外，以自然语言进行问题解答的搜索引擎在某种程度上改善了用户体验，更重要的是第二代搜索引擎奠定了目前搜索引擎普遍采用的成熟商业模式，如Google、Overture、网络等收费搜索服务均受益于此商业模式。

相关名词解释

全文搜索引擎是由一个称为蜘蛛(Spider)的机器人程序以某种策略自动地在互联网中搜集和发现信息，由索引器为搜集到的信息建立网页索引数据库，由检索器根据用户输入的查询条件检索索引库，并将查询结果返回给用户。服务方式是面向网页的全文检索服务。

目录索引搜索引擎主要以人工方式搜集信息，由编辑人员查看信息之后，人工形成信息摘要，并将信息置于事先确定的分类框架中。信息大多面向网站，提供目录浏览服务和直接检索服务。用户完全可以不用关键词（Keywords）进行查询，仅靠分类目录也可找到需要的信息。

元搜索引擎是指在统一的用户查询界面与信息反馈的形式下，共享多个搜索引擎的资源库为用户提供信息服务的系统。元搜索引擎是借助于其他搜索引擎进行工作，没有自己的索引库，它是将用户的查询请求同时向多个搜索引擎递交，将返回的结果进行重复排除、重新排序等处理后，作为自己的结果返回给用户。

自动分类技术是计算机根据分类标准自动将文档归类到已经存在的类别体系（或者主题）下的某一个具体类别中。目前自动分类并不能完全代替人工所做的相关工作，只是提供了一个花费较少的可选择方法。

文本聚类技术是利用计算机将已经存在的大量文本（很多文档）进行分组的全自动处理过程。聚类可以提供对一个大的文本集内容的概况了解，可以识别隐藏的共同点，可以便捷地浏览相近或相关的文本。

网文摘录又称网摘，它具有对内容页的收藏、分类、摘录、加注标签、保存到信息库、信息库共享等功能，主要是为了满足用户阅读网络内容和信息知识积累的需要。