SEO에 대 한 일반적인 알고리즘 모델 소개 알고 있어야 합니다.

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많은 웹 마 스 터 친구 정말 아주 간단한 SEO 홍보, 코드를 변경, 링크, 라인에, 기사를 작성 하 여 1 개월 배울 초보자를 하도록 할 수 있습니다. 난이 사람들의 의견에 대해 얘기 하자이 사람들 단순히 SEO를 이해 하지 않는, 평 신도, 단지 조금 경험에 의해 순전히 모피의 약간을 알고, 깊은 아무것도 몰라요. 서재응은 무엇?--검색 엔진 최적화, 검색 엔진에 익숙하지 당신은, 당신은 또한 최적화 방 귀 아 다음 검색 엔진 순위 알고리즘을 이해 하지 않는.

해외 할 SEO 않습니다 국내, 외국 소득, 검색 엔진에 대 한 피상적인 이해 단기 혜택의 추구에 일반적으로 더 깊이, 국내 seoer 연결 일반적으로와 같은 경험에의 하면. 물론, 검색 엔진 알고리즘은 매우 복잡 한 학습, 그 세계에서 아무도 정말 통해 얻을 수 있다 알고리즘, 물론, 검색 엔진 엔지니어, 제외 하 하 말을 감히. 개인적으로 생각 하는 할로 SEO 검색 엔진 기본 알고리즘의 깊이 있는 이해로 선 모델, 내가 여기에 이러한 모델의 간단한 소개를 넣어, 모두 나와, 함께 토론 하 고 싶은 경우에 오신 내 QQ.를 추가

하나, 거꾸로 계산:

거꾸로 행 후 웹 페이지 및 문서에 대 한 키워드의 컬렉션은 거 대 한 컬렉션. 있는 페이지 또는 문서 키워드는 키워드의 가장 무게의 내용을 나타낼 수 있습니다.

물론, 검색 알고리즘의 다양 한 사용할 수 있습니다;는이에 따라

둘째, 부울 모델에 기반 하는 계산:

진짜 부울 모델은 0과 1, 높은 숫자 계산 속도 하지만 정확한 속도.

3, 벡터 모델의 계산에 따라:

벡터를 사용 하 여 각 키워드를 벡터의 상관 관계 계산 됩니다. 고객 문의의 정확성을 크게 향상 되었습니다. TF-IDF의 계산 주로 알고리즘은 상대적 단어 주파수의 정규화 된 단어 주파수를 기반으로 합니다.

확률 모델을 기반으로 계산:

기본 개념: 일련의 문자열을 기준으로 관련 된 모든 문서는 사용자의 쿼리 문자열을 주어진. 우리는 쉽게 결과 얻을 수 있는 결과 문서의 이상적인 집합으로 같은 컬렉션 보기 쿼리를 처리의 이상적인 결과 문서 설정된 특성으로 처리 될 수 있습니다.

5, 베이지안 법 계산에 따라:

P (dj | r) * p (R)

SIM (dj, q) =--

- -

P (dj | r) * p (R)

Vi. 일반화 벡터 공간 모델:

인덱스 단어 벡터는 22 교차 하는 것 보다는 선형 독립. 일반적인된 벡터 모델에서 두 개의 키워드 벡터 수 없습니다 직각, 즉 인덱스 단어 벡터 직교 기초 벡터의 벡터 공간으로 간주 될 수 없습니다 하지만 대신 소형 부품으로 구성 됩니다.

7, 신경 네트워크 모델:

인공 신경 네트워크는 추상화 및 인간 두뇌 또는 자연 신경 네트워크의 일부 특성의 시뮬레이션. 그것은 주로, 뇌의 생리 적 연구의 결과에 따라 그리고 특정 메커니즘 및 일부 기능을 달성 하기 위해 뇌의 메커니즘을 시뮬레이션 하는 것을 목표로. 인간의 신경 세 부분, 세포 체, 모 수석 및 축 삭으로 이루어져 있다.

Viii. 유추 네트워크 모델:

베이지안 신뢰 네트워크 이론에 기반 하는 새로운 검색 모델입니다.

9, 신뢰 정도 네트워크 모델:

베이지안 네트워크 이론에 기반 하는 다른 검색 모델은 신뢰 정도 네트워크 모델.