SEO Google演算法解析系列之潛在語義索引(LSI)

　　作為一個SEOer，我們必須對搜尋引擎排名演算法有一定的理解，才能真正談最佳化，接下來將針對Google一系列演算法就我的一點理解和心得與大家共用，希望大家多多指教，相互學習。這裡我們先從關鍵詞的相關性演算法TF/IDF開始。

　　搜尋引擎作弊最快的方法當屬關鍵詞堆砌，這源於資訊檢索中相關性演算法本身的缺陷，為了對抗這種作弊方法，搜尋引擎通過潛在語義索引 (Latent Semantic Indexing,LSI)演算法來發現這些作弊頁面，LSI演算法也是資訊檢索領域一種古老的演算法，1988年由S.T. Dumais等 人提出，主要用於自然語言理解，通過統計的方法對文檔的進行語義分析，發掘同義字，相關片語等等。舉個簡單的例子：比方“汽車消費”這個詞，通過分析大量 頁面發現這個詞頻繁的出現在“汽車消費貸款”，“中國汽車消費網”等等這些片語中，那麼機器可以認為人們的語言習慣是將“汽車消費”和“汽車消費貸款”、 “中國汽車消費網”等等聯絡在一起來描述一些事情。通過這樣的分析發現一些由機器產生的關鍵詞堆砌頁面，因為搜尋引擎認為機器產生的頁面不會出現這些相關聯的片語。

　　LSI演算法被用於 Google的很多應用，如Adwords,Google Suggest，以及上面提到的反作弊等等。

　　LSI演算法提醒我們在搜尋引擎最佳化的時候要注意頁面的關鍵詞密度，以及相關片語的使用，盡量使用比較自然的語言方式來提高頁面的相關性。