검색 엔진 순위의 토대 중 하나: 분사 기술

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많은 웹 마 스 터는 그들의 웹사이트에 대 한 서구에 의해 좋은 순위를 얻을 하 고 다양 한 기법과 웹에서 검색을 하려고 합니다. 비록 웹, SEO 기술의 다양 한 있다 하지만 이러한 기술은 다양 한 수 라고 할 수 있다, 거기에 표준, 아니에요 그리고 심지어 종종 다양 한 플레이 상대, 그리고 때로는 더 공공 합리적인 여자 말했다는 볼 합리적인, 만들는 많은 우리의 웹 마 스 터 할 하지 알아 무엇을 듣고, 그들의 역 할 실험, 마우스 가장 자주 이득을 중요 하지 않습니다! 사실, 우리가 몇 가지 기본적인 지식을 알아야 최선을 서구, 건물의 초석 같은 이들은, 유일한 고층을 참조 하지만 아무 초석, 고층은 안정적인 ~! 오늘 우리는 검색 엔진 순위 초석 중 하나에 대 한 이야기 한다: 분사 기술.

대부분 stationmaster 기술의 종류 들 었, 일부는 또한 꽤 이해를가지고 믿습니다. 사실, 단어 세분화 기술은 하지 고급 이미지의 작업의 몇몇 하지만 그는 더 나은 이해 되어야 한다. 분사 한 단어에 문자 시퀀스의 문자열을 잘라 것 이다. 단어를 세분화, 중국 분사, 영어 분사를 포함 하 고 그래서, 우리가 주로 말하는 중국 분사 (중국어 단어를 세분화)의. 중국어 단어를 세분화의 주요 목적은 텍스트에 대 한 텍스트 마이닝을 컴퓨터가 자동으로 진술의 의미를 인식 하는 검색 엔진에서 특히 널리 사용 됩니다. 그래서 우리는 왜 이해 하기 어려운 우리 바이, Google이 검색 엔진을 텍스트를 입력, 그들은 결과의 유사한 수를 저희가 선택에 참조를 제공할 수 있습니다. 사실, 이러한 엔진 "이해" "진정한 의미를." 정보를 달성 하기 위해 단어를 잃게 하는 정보에 너무 많은 단어 기술 수 있습니다. 가끔 컴퓨터 결과 하지 당신이 원하는, 그러나 이것은 피할 수 없는, 때로는 식이 잘못 이다, 때때로 그것은 검색 엔진 분사 완벽 하지 않습니다 있을 수 있습니다 있을 수 있습니다.

단어 세분화 기술에 개발자에 의해 사용 되는 일반적인 인덱스 방법 중 하나라 TF-IDF (기간 주파수-반전 문서 주파수), 정보 검색과 정보 마이닝. 어떤 TF 주파수 (용어에 대 한 일반적으로 사용 되는 가중치 기법입니다. 주파수) 수를 나타냅니다 주어진된 단어 파일과 IDF의 주요 아이디어에 반대 문서 주파수 (역 문서 빈도)는 경우로 나타납니다 번 적은 문서 포함 항목, 큰 IDF, 항목의 카테고리를 잘 구별 하는 능력. TF를 사용 하 여 * IDF, 수 기사에서 키워드의 중요성을 계산 따라서 식별이 문서의 주요 의미 그리고 문서를 읽을 컴퓨터의 기능을 실현. 이 기술은 간단 하 고 이러한 통계를 사용 하 여 검색 엔진에서 정보 입니다의 조각에 얼마나 중요 한 단어를 결정,이 통계 정보를 평가 하는 데 사용 됩니다. 우리 seoer, 차례 차례로, 배울 수 있습니다 우리는 특정 이해 단어 세분화 기술 키워드, 설명, 기사의 설정에서의 레이블, 있을 수 있는 경우 일반적인 사람들의 검색 습관, 단어 무게를 결합을 과학적으로 구성할 이러한 키워드 또는 설명 등. 이 단어의 레이아웃을 달성 하기 위해 업계의 검색 엔진 문제 정확 하 게, 대부분의 검색 키워드를 사용 하는 친구. 이 방법으로 설정을 가장 효과적인 재생 됩니다!

단어 세분화 기술은 이해 사이 구별의 통로의 일반 사람들의 습관, 사용, 단어의 숫자를 통해 일반적으로 이다. 많은 사람들이 얻을 하는 데 사용 하는 단어: 중국어, 먹고, 그리고 병원. 몇 가지 새로운 단어를 하기 전에, 본 되지 있을 수 있지만 이러한 단어는 사회의 발전, 더 많은 같은 사용 그것의 개발은 많은 수의 잘 알려진 기업 나왔다: 마이크로소프트, 시 나, 등 등이 전통적인 어휘, 단어를 하지 않습니다 하지만 이들의 개발에서 어휘의 일반적인 사용 또한 단어 세분화 시스템으로 통합 될 것 이다. 한마디로, 분사는 사람들의 생활의 분석 방법 이다. 오늘 우리는 먼저 이러한 이론 들에 대해 이야기, 가이드의 역할을 할 수 있도록 노력 하겠습니다, 그리고 내가 이러한 기술 및 기술, 원래 Www.sn999.net 웹마스터에 의해이 문서를 사용 하 여 설명, 계속 다음 번 선택 하시기 바랍니다 존중, 감사 합니다 당신을 유지!