网络关键词优化

网络关键词优化（精选8篇）

1.网络关键词优化 篇一

整合网络营销专家分析SEO优化中长尾关键词的优化技巧 当一个网站建成之后我们第一件事情当然是填充网站的内容，而内容当然是原创程...

整合网络营销专家分析SEO优化中长尾关键词的优化技巧

当一个网站建成之后我们第一件事情当然是填充网站的内容，而内容当然是原创程度越高越好，可是我们在填充内容的时候如果不注意SEO优化，那么即使你的网站的内容都是原创的作品，那也只是好像藏在深巷里面的美酒，而且被封了盖了，所以没有一个人过来品尝，而SEO就是一种打开美酒的盖子，让酒香飘到万里之处，自然就能够吸引很多人来品尝了，所以SEO就是一种让搜索引擎来的好方法，而搜索引擎就好像酒香，能够吸引很多人来到你的网站，这样你的网站的流量自然就多了起来，而且通过SEO的长尾关键词就能够准确的定位流量，这对提高网站的流量转化率是非常有帮助的，就好像来到你的酒店里面的人都是为了要喝酒，而不是来做犀利哥要饭来的!下面整合网络营销专家就来跟大家谈谈如何做好SEO优化之长尾关键词网站推广!

方法一：从心理学出发

凡是做销售的，总是要研究心理学的，在主关键词选择好了之后，通过主关键词延伸出来的长尾关键词就要从心理学的角度研究了，我们来举个例子：我们拿减肥产品这个关键词做主关键词，那么我们就要进行换位思考，假如我们本身比较肥胖需要进行减肥，那么一般来说就是想到的快速减肥，那么想到了快速减肥之后可能就会想到如何安全的进行减肥了，于是就会想到健康减肥和绿色减肥了，那么有了这些概念之后我们又会想到如何便宜点买到这样的产品了，谁不想买到价廉物美的东西呢？所以从各个减肥产品就能够联想到很多相关的长尾关键词，这都是需要从心理的层面上逐步的挖掘，这样就能够非常全面的概括围绕这个关键词的长尾关键词网络推广了!

方法二：找热度长尾

在主关键词选择好了之后可以到一些相关的行业网站查看一些长尾关键词的动向，这是为了研究行业的动向和人们关注的动向，我们依然那减肥这个关键词举例，我们如果在百度的搜索框里面输入减肥这两个字之后就会出来一个下拉列表，这些列表出来的关键词就是长尾词，我们就可以查看这些长尾词的热度，然后还可以到淘宝上面看相关的销售排名，那种减肥产品好卖，而淘宝上面显示的数据都是比较客观的，参考的价值也比较高，而我们就可以从这些行业网站再结合百度的搜索就能够找到热度长尾，于是你的网站的转化率自然就会高了!

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2.网络关键词优化 篇二

在新一代宽带无线的移动通信技术的长期演进中, LTE是整个无线通信的主流, 也是其发展的方向, 故而, 它已不断受到各国政府以及运营商的关注重视, 现今, 3G网络的建设已逐步成熟, 4G技术LTE发展正在初步使用过程中, 在整个无线移动通信之中, LTE的网络优化越来越占据主要地位。

由于通信技术的不断发展, 我国现有的三大无线网络运营商中国移动、中国联通和中国电信, 他们各自都得到了3G标准技术里面的TD-SCDMA、WCDMA与CDMA2000的运营以及建设任务。如今中国联通WCDMA的网络已经上升到了42Mbps的HSPA+, 故而希望通过这个计划能够把WCDMA的网络上升到一个新阶段, 而中国电信也期望能够把原有的CDMA2000的网络能够演进到LTE这个阶段, 但是中国移动的计划则是直接把TD-SCDMA推进到TD-LTE的高度。在3G的时代, 由于被TD-SCDMA的技术特性以及其产业链的规模能力等影响着, 故而使得TD-SCDMA不管是在覆盖成本、传输速率, 还是在无线带宽、用户体验、运营成本这些方面都不能比竞争对手更胜一筹, 自身存在着一些的劣势。但是TD-LTE在现阶段的大带宽下, 其高速率方面所占得的优势成为了中国移动发展的新契机, 这也使得LTE的网络优化备受关注。

现阶段的LTE产业链还只处于初步阶段, 仅仅只具备了一端到另一端产品的能力, 所以它的网络设备与终端的芯片等一些功能还是很需完善的、其性能也需要进一步作出的优化。但是在国内外的网络发展规律与经验这个方面看来, 如果想要再次去减短产品的成熟周期, 就必须将TD-LTE的产业链尽快向终端的产品推进, 同时一定要加速它的商用化的进展, 进而使得LTE在整个产业的发展更加快速。

目前还没有更为完善的方法对LTE的无线网络进行优化建设, 只能在LTE系统的物理层面上, 通过对TD-SCDMA无线网络的优化方法的借鉴, 从而能够在实际的网络建设之中不断地完善规划建设方法。所以, 依据LTE的系统特点, 无线网络优化上的关键技术能够为现今的试验网与未来的商用网的建设提供一些理论的分析基础, 从而使LTE无线网络的建设可以科学地实施。

2 移动通信系统的发展

移动通信技术的发展可以简单的概括作3个“P到P”。移动通信技术在最初的电话通信时代 (Place to Place) 演变发展到了移动通信阶段 (People to People) , 继而朝着今后点到点 (Pointto Point) 这个方向发展。在这里移动通信技术成为了20世纪末不断推进人类社会高速发展的关键技术之一, 对人们的生活方式和工作方式都产生了十分巨大的影响。尽管移动通信只是历经了短短30年的发展历程, 但是其发展速度却是极为迅猛, 到现在为止它已经演进了四代的移动通信技术。如图1对四代移动通信技术的发展进行简单的阐述。

3 TD-LTE 的标准化历程

在1998年12月, 由于多个电信标准组织伙伴都签订了《第三代伙伴计划协议》, 故而产生了3GPP这个组织, 这里面包括我国的CCSA。起初之所以会出现3GPP组织的成立, 是因为3G技术必须制定出全球统一的技术规范与技术报告。因此随着移动通信技术的不断发展, 3GPP的工作范围得到了不断的扩大, 因而现今的无线工作主要就集中在了LTE技术的标准化与增强3GPP所制定的标准规范上, 同时要把Release当作版本对其进行管理, 平均也要花费1-2年的时间才能完成一个基本的版本制定, 从刚开始的R99, 到之后R4, 现在它已经出现了R12。TD-LTE的标准, 是从R7这个阶段开始进行研究的, 在R8的版本之中进行完整, 继而在R9的阶段进行了完善和增强。图2对TD-LTE标准的几个版本的发展进行阐述。

4 数据业务的关键性能指标

在数据业务的已有关键性能指标KPI中:可以分为网络KPI与基于业务的KPI两种。网络KPI的分类一般是包括了无线接入网的KPI、核心网的KPI以及信令的KPI, 所相关的无线资源应该怎样去进行分配, 网络接口要如何使用等方面的内容。鉴于该业务的KPI可以从终端用户的角度进行考察业务的性能, 其中包括了吞吐量、接入时长以及时延等。下表就对若干典型的无线网络KPI。

以上就是无线网络中的主要KPI, 它往往用于对无线网络瓶颈等问题的监测和分析。故而可知要定义恰当的无线网络的关键性能指标KPI对整个网络的评估来说是尤为必要的, 而且恰当的无线网络KPI能够表现出特有的移动网络的整体运行的现状和所存在的问题, 确保能够指导无线网络的优化。

5 LTE优化的流程、优化内容与方法

在新的站点开通之后, 首先要由系统人员进行开站指标监控并处理相关问题;其次要由测试负责人准备测试;最后由测试人员进行上站测试。当然测试过程中会出现一些问题, 针对这些问题也要遵循相应的问题处理原则。

LTE网络优化内容主要有:覆盖类优化、吞吐率优化、掉话类优化接入失败优化、切换失败优化、时延类优化等专项优化。故而有以下解决方法:

(1) 若有弱覆盖、过覆盖的状况就要排查是否有邻区漏配现象, 可调整CRS发射器、天馈系统来解决。

(2) 干扰问题则要优化邻区关系, RRU工作不正常等, 进行CPI优化, 调整ICIC参数配置等。

(3) 切换问题主要是针对邻区关系配置和相关切换参数来进行优化的。

6 结语

针对移动网络的性能评估问题主要是网络优化建设工作的前期, 但是无线网络的发展将综合业务网络的整体质量评估变得较为复杂。故而要将这些问题都解决掉。

参考文献

[1]张冰.用户预测在无线网络规划中的方法研究[J].科技创新导报, 2008:31-32.

[2]赵旭淞, 张新程, 徐德平, 张炎炎.TD-LTE无线网络规划及性能分析[J].电信工程技术与标准化, 2010年第11期:22-27.

[3]刘宝昌, 胡恒杰, 朱强.TD-LTE无线网络规划研究[J].电信工程技术与标准化, 2010年第1期:16-20.

3.关键词：网络购票 篇三

2015年各大票务网站进入新一轮洗牌阶段，在继续实施票价补贴以扩大用户规模的同时，还采用了限时抢购、提前预售、专场定制、联合发行等新手段。

2015年，票务网站与院线的合作更加密切，从前几年“亦敌亦友”的微妙关系，走向探索互利共赢的合作模式。百度糯米入股星美院线，还与星美、大地、中影、保利、博纳等11家影院进行了深度会员绑定，以期解决电商造成影院会员黏性的降低问题。微票儿推出了智慧影院系统，帮助影院打造自有电商平台，形成其自身的电商闭环，实现自主售票、自主定价和自主营销。阿里影业则全资收购了国内最大的影院售票系统提供商之一的粤科软件，发布了独立品牌凤凰佳影“电影云”，帮助影院建立线上售票渠道和会员管理体系。

各大票务网站间的竞争更加激烈，频频通过资本运作应对未来的行业竞争与洗牌。美团网与大众点评达成战略合作，共同成立“新美大”，估值150億元，助力猫眼电影坐稳头把交椅；百度宣布3年内对糯米业务追加投资200亿元；阿里巴巴集团将淘宝电影和娱乐宝两项业务注入阿里影业，交易对价5.2亿美元，进行粉丝运营、投融资、内容生产、宣传发行和院线服务等电影全产业链布局；微票儿一年内完成B轮和C轮两轮融资，分别融资1.05亿美元和15亿人民币，近100亿元；没有“富爸爸”撑腰的格瓦拉难挽市场份额下滑颓势，几经被收购传言后，终于在12月17日坐实与微票儿合并，合并后依旧各自独立运营。即此，“MBAT”四大票务平台的格局已经形成，未来竞争也将更加激烈。

在资本运作的支持下，第三方票务网站纷纷从选座售票入手，向产业链上游的内容和下游的营销和发行领域延伸。猫眼电影联合发行了《港》《捉妖记》《煎饼侠》等多部高票房影片，大众点评也参与了《匆匆那年》等大片的联合出品和发行。微票儿旗下的微影资本已募集基金超过30亿元，对原创内容、制作、营销与发行、影城管理、演出、体育等多个领域的泛娱乐内容进行项目投资。

互联网颠覆电影票零售端已是不争事实，第三方票务网站成为重要发行阵地，宣告：电影进入到线上线下联动的互联网发行时代。

4.网络关键词优化 篇四

1、谷歌考察网站比百度更宽松，收录也更快

一个新网站上线不久，就发现已经被谷歌收录诸多页面，而百度却迟迟不予收录或者只收录一个首页。经观察发现，网站中无论什么页面都有可能被谷歌收录，但是百度不会这样做，如果你的文章可读性差或者文章相似度高等原因不会收录，谷歌的收录远比百度要宽松。

2、谷歌对于网站的惩罚比百度更宽松

网站被搜索引擎惩罚，对站长来说这无疑是晴天霹雳。根据实践证明，百度K站相对比较普及，特别是一些新站就开始着手网站优化和作弊手段，

想了解被K的过程的话可以到《网站被K到恢复的全过程》看看，被百度K恢复是比较常见的。而谷歌K站则不常见。但是你的网站如果一旦被谷歌K掉，那么你的网站也就真的废了。

3、谷歌排名相当更稳定，百度更新无常

好的网站排名是很多站长所追求的一个理想状态。一个网站在谷歌的排名通常是慢慢上升或者是慢慢下降的，而百度则不然，有可能今天你的网站还在首页，一夜之间就把你排名降到100名之外，百度的算法现在变得非常敏感且难以琢磨。

4、谷歌比百度更注重外链的考察

5.优化网站关键词的技巧 篇五

我们在做网站优化的时候，都会对这个网站的关键词优化，很多人就会问这是为什么呢？ 我们在百度里面找些相关信息的时候都会输入一些关键的词语，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，假如找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度，出现的位置/频次，链接质量等——计算出各网页的相关度及排名等级，然后根据关联度高低，按顺序将这些网页链接返回给用户。

其实，网站关键词优化并没有很复杂，我们也不用去尝试那些另类的方法，做好正常的SEO优化就好，具体如何优化网站关键词，需要注意的技巧主要有：

1、选择好网站关键词

一般首先要选好自己的关键词，为了不分散权重，一般我们主要做3个关键词为好，同时要有一个主要的关键词来做。有句话叫贪多必失，关键词便是如此。

2、URL中要出现关键词

一般SEO从初步来说，首先就是URL中要出现关键词，当然这是英文的拼音或者单词。新手来说，在确定好一个网站的定位后，域名可以直接使用这个行业的关键词的双拼，这是最理想的状态。一方面可以让访问者记住你的域名，另一方面，SEO优化也有不小的好处。当然这个先天的优势，是很难让个人站长做到的，因为像这类比较有优势的双拼域名，大多已经归入某大网络公司的旗下了。

3、网页名中用关键词

其次来说，就是网页名，可以使用双拼了。这个肯定是没有限制的，因此一般大家可以直接使用某个关键词做网页名。不过，从SEO角度来说，因为大家都懂得这个道理，因此这也只是初步的准备，效果方面可能不会特别的明显，但有的时候，一些细微的差距，决定了某个排名的位置，因此也是需要特别注意的。

4、网页标题中出现关键词

而后就是网页的标题中，一定要出现你要做的关键词。关键词一般是1-3个为好，在做站前，一定要选好自己的关键词，至于如何选择关键词，就不是本文要讲的了，如果有需要，以后可能会写这些方面的内容。标题的关键词一定要选好，而网站建立之后，也尽量不要修改。一般的情况下，2-3个月，最多修改一次为好。而且每次关键词修改，都可能会影响网站的权重，因此一定要慎重。

5、关键词标签中出现关键词

关键词标签中也要出现你做的关键词，这个就不需要特别讲了。不过现在很多人喜欢在这里面写十多个关键词，这样的效果会影响网站的正常发展。在这里推荐大家选择1-3个关键词来做，同标题一样，一般情况下尽量不要对这里的关键词进行修改。

6、描述标签中出现关键词

6.seo网站关键词优化 篇六

堆砌关键词，简单的说在网页内不停的将关键词重复，英文称为Keywords Fiddles。

虽然SEO起源于美国，但堆砌关键词却最早出现在中国。中国刚兴起SEO的时候，不少人就想，既然关键词出现频次是决定网站排名的重要因素，何不将它多重复几次，甚至重复个几百上千次，这样不是即简单又有效吗?

呵呵，不过当时确实有效，我曾经一个个人站就是采用这种手段将翻译这个词做上过google第一位。不过，随着各大搜索引擎对这种黑帽SEO手段采取越来越强烈的抵制，这种方式早就已经被其所摒弃。

那时典型的做法是：“关键词，关键词，关键词……”。

重复次数越多，网站排位越靠前。于是登录搜索引擎变成了一场无休止的关键词重复大赛。你重复500次不算多，我来600次，而将关键词重复上千次的也不乏其人。

搜索引擎很快意识到了这种做法的危害性，忍无可忍之际终于站出来，警告那些事情做过了头的网站，如果继续执迷不悟，不仅达不到目的，还有可能被处极刑——永远将你的网站拒之门外!而且从网站自身的角度来讲，堆砌关键词也会让浏览者对网站产生恶感，所以即使做到了首页甚至第一位也无法带来什么实际的效益。

记得当时我网站的首页，包括一些内页全都是翻译这个词。不过不到半年，站就被K，不仅google，连百度也跟着倒霉。也就是那时起，我才真正意识到SEO不是简简单单的关键词+源程序+链接，更重要的是不断研究搜索引擎的收录和排名规律。

现在SEO的一个总法则是自然平衡，简单的说，要尽量不留痕迹的进行优化。因为现在的搜索引擎越来越重视搜索人群的感受，都希望尽量让客户优先找到高质量的网站。所以不要刻意过分重复某个关键词，尤其不要在同一行连续使用某个关键词2次以上。

在使用关键词时，要尽量做到自然流畅，符合基本的文法规则。

7.网络关键词优化 篇七

在科技成果培育的全过程管理中,重大的科技成果往往呈现一定的规律和特征。这些可以看作是科研活动的发展演化在时空历史信息中表现出来的一致性和连续性,并可随着时间或空间进行发展变化。研究表明大多数网络都是一个具有幂律分布的小世界网络[1],科技论文的关键词网络也具有这样的特性。

国外对科技成果评价方法的研究时间已久,既有定性研究也有定量研究,因而评价结果具有严肃性,可信赖度较高。国内虽然在该领域起步较晚,但也逐渐在政策法规制定、指标体系建立和方法研究上取得了一定的进展。另外,当前国内科技项目评价主要还是以同行专家评议为主,尚未见到涵盖成果培育全过程、成体系的、目标明确的评价方法,也没有一套完整的评价机制实现对科技成果从遴选、诊断到产出阶段的全过程综合评价。

专家项目的匹配一直是科研领域的重要问题。现阶段选择专家一般都是采用计算机简单查询辅助人工选择的方式,计算机辅助程度比较低,只是针对数据库查询,没有提供比较好的智能辅助。目前的匹配方法大多是基于关键字的方法,从数据库中查询相关的关键字进行项目与专家的匹配,但这种方法匹配的准确程度不高。文献[14]提出将项目信息文档和专家信息文档转换为两棵本体概念树,通过计算两棵树之间的相似度来判断项目和专家是否匹配。文献[15]在文献[14]的基础上,计算树型概念结构中两个概念节点以及两个树型概念结构之间的语义相似度,进行项目和专家的匹配。文献[16]利用分词工具ICTCLAS[17]和TF-IDF算法[18]对项目申请书和表示专家的文本信息进行文本挖掘和分析,从而选出与项目研究内容最相符的评审专家,解决项目与评审专家的匹配。项目专家的匹配关键在于其关系网络的建立。

项目特征是用关键词来表示的,那么项目中关键词的挖掘就成为重中之重。最早期IBM用词频来提取关键词[2],该方法存在很多弊端,后来又相继出现各种改进的方法。文献[3]用n-grams、NP-chunks、关键词模式三种方法和文档内频率等特征来进行关键词的提取;文献[4]则是基于k-means聚类算法挖掘热点关键词;文献[5]增加了信息的实效性,采用实时跟踪系统,挖掘项目或信息中的热点关键词。这些方法大多数是考虑了词频、词性、词长度等属性。科研项目中的关键词也是采用这些方式,挖掘出关键词后就可以依据其在项目中的共现关系建立关键词网络。同样专家负责的项目的关键词也可作为专家的标签,这样就可以建立项目、关键词、专家的网络关系。

项目—关键词—专家网络建立之后,利用该网络就可挖掘出热点的关键词或者热点项目,从而预测未来的科研趋势或走向。热点关键词挖掘问题在社交网络中用到很多,也有较为成熟的理论和方法。文献[10,11]根据朋友关系建立社交网络,分析评论转发关系挖掘热点关键词;文献[12]引入权重网络的聚类系数从而计算关键词权重挖掘热点关键词;文献[13]提出一种自动话题监测方法,该方法结合了聚类算法迭代特征向量,以跟踪监测挖掘热点关键词;文献[19]通过文本聚类归纳话题,对话题影响力进行计算和分析,从而挖掘出热点话题。文献[20]利用single-pass动态聚类算法对文本进行处理,然后对大的类别做挖掘,因为只有大类别才能反映一些热点事件。微博的跟帖转发蕴含着话题的关联性假设,文献[21]分别采用single-pass、K-means以及K-medoids聚类算法进行话题识别,在话题识别的基础上,综合话题的线索数、精华线索数、回复数、单位时间浏览数等信息来识别热点话题。然而在科研项目中,热点关键词及热点项目挖掘的研究少之又少。

目前电力领域网络建立以及热点关键词挖掘大多只考虑关键词词频,没有形成一个成熟完整的体系。本文针对这种现状,对电网领域科研项目数据库研究,提出一种双层结构的专家—项目网络。利用该结构挖掘出热点关键词及热点项目的方法,并将该方法部署到实际的电力数据中,验证了该方法对于挖掘热点关键词及热点项目的正确性。对比与社交网络中建立关联网络,并采用分类聚类等方法来挖掘热点关键词,本文综合考虑关键词出现的频数、负责项目的专家的专业影响力来计算关键词的热点程度,从而挖掘热点关键词。最大的不同在于文中提出的双层网络结构模型是从上下两层网络关系来计算热点关键词。

本文的主要贡献如下:

1)改进了原有的只考虑词频的方法,综合词频及专家专业影响力计算关键词的热度值。

2)建立专家—项目—关键词双层结构网络,挖掘热点关键词。

3)根据与热点关键词存在共现关系,建立关键词拓扑图,查找拓扑图中的强连通分量,从而挖掘热点项目。

1 相关工作

1.1 TF-IDF函数

TF-IDF算法[6]是由Mc Gill和Gerald Saltom针对向量空间信息检索样例提出的一种用来表示文本特征的方法。在该算法中出现在文档中的词语被称为术语,每个术语有自己相应的特征权重,这个权重代表了在文档识别时该术语所具有的重要程度。术语的权重与其在文档中出现的频率成正比,而与其在所有文档中出现的频率成反比。其中TF(Term Frequency)被称为词频,代表术语在文本中出现的次数,IDF(Inverse Document Frequency)被称为逆向文件频率,反映某个术语在一个文档集中按文本统计出现的频繁程度指标。传统TF-IDF函数可以用如下公式描述:

式中,wj代表某篇文本中第j个术语的特征权重,TFj代表术语词j在本篇文本中出现的次数,TFmax代表在一批文档集合中某个术语j在单篇文本中出现的最大次数,IDF代表倒文档频率,用式(2)表示:

其中N代表某批集合中包含的文本总数,DFj则代表了在这批文本集合中出现过术语j的文本总数。

传统的TF-IDF函数所要传达的思想是:如果某个特征词出现在测试文档集合的某篇文档中的频率TF越高,而该特征词在背景语料文档集合中出现的次数越少,则越认为这个特征词能够代表此类文本的特征。

1.2 关键词网络

关键词的提取[6]是根据关键词在项目中的共现次数以及相关度来提取的。首先确定基类关键词。基类关键词包括领域的专业术语、常用词语或者是文章、项目中的关键词。然后对项目中的摘要、主要内容做分词划分,对于划分好的关键词跟基类关键词计算其相关度。如果相关度在一定阈值内,那么将其加入关键词库中;如果超出阈值范围内,就丢弃它。这样迭代的提取就可以不断完善关键词库。本文假定关键词库已有。

2 关键词—项目—专家双层结构网络

2.1 关键词向量

电力领域关键词网络已有,且每个项目中包含相应的关键词,而项目又属于不同的领域。假设项目领域集为TW,关键词集合为K,对于一个给定的关键词,它在项目中的权重可以表示为向量,用式(3)表示。向量中的每一个分量表示关键词在项目领域中的相关权重。这种方式不仅保留了所有的关键词,利用词频来衡量关键词的权重,而且使用增强的归一化词频来计算向量中的每个分量wj,x。按照式(4)计算词的权重。

其中,TFj,x表示关键词j在领域x的频数,TFxmax表示领域x中关键词的最大频数。v是项目的集合个数,v=|TW|。

2.2 关键词—项目网络

根据关键词的共现关系(两个关键词在同一个项目中出现)就可以将关键词关联起来,形成一个关键词共现关系网络。由于关键词有多重属性,一个关键词可能属于不同的项目,一个项目包含多个关键词,每个项目都有相应的领域。为分析关键词和其他属性关系,可以将该属性与共现关系结合形成一个多维异质网络。该网络不仅保留了关键词的共现关系,而且加入了新的节点属性,即关键词所属的项目领域。图1是一个部分项目—关键词网络。矩形圈住的节点表示项目领域,其他节点表示关键词。关键词之间的连线表示其出现在同一个项目中,关键词与领域之间的连线表示关键词所在项目属于该领域,领域节点之间没有边相连。对于每一个关键词,用式(3)计算权重。图1是一个权重网络图,关键词的权重大小表示其在网络中的重要程度。

2.3 专家社交网络

专家往往通过论文参考、科研合作、项目评审等多种方式建立合作网络。分析这种社交网络,发现紧密合作的专家圈子,进行项目和专家匹配分析(例如专家回避)的基础。

专家专业影响力是通过分析科研文献、项目立项库、成果库、科技文献库等多种数据得出的。专家的专业影响力用一个变量H-Factor来表示,由于专家之间会有项目合作、论文参考,那么可以将专家之间的关系网络抽象成一个有向图。该有向图表示为G(U,F),其中U表示专家集合,F是有向图的边集。<ui,uj>表示专家ui的文章或者项目中引用了uj的文章或项目中的理论。通过分析图G的连通性,度量每个用户在领域的影响力或者重要性。变量H-Factor依赖于专家的引用者个数以及引用者自身的H-Factor,因此对于一个给定的用户ui,设定其H-Factor值计算公式为:

其中s∈(0,1),s是一个倾销因素,s值在这里代表图G中一个点到另一个点的随机游走概率。函数following(uj)返回的是专家uj引用的文章或者项目的作者集合,follower(uk)函数是指专家ui的引用者集合。H-Factor值的计算可以通过迭代算法来完成,初始化设置为:

其中,|U|是所有专家集合。接下来的每一步中,按照式(5)重复计算H-Factor值,当满足收敛条件时,该过程停止。专家社交网络的建立是为关键词最终的热度值做准备,因为影响力大的专家负责的项目成为热点项目的可能性就大,因而热点项目中包含的关键词成为热点关键词的可能性就大。图2为部分专家网络图。

专家社交图如图2所示,图中圈的大小表示用户H-Factor值的大小。从图中可以看出,文章或项目被引用次数多的专家的H-Factor值相对比较大;同样,他的引用者H-Factor值大的专家的H-Factor值也相应的会比较大。因为一个专家的H-Factor值受两个因素的影响,即引用者个数和引用者的H-Factor值的大小。

2.4 关键词—项目—专家双层网络

项目和关键词、专家和专家之间的关系网络已经建好,那么关键词—项目—专家之间的关系可以用一个双层立体结构图表示。该结构图分两个平面,上层平面表示关键词—项目领域关系图,下层平面表示专家社交关系图。上层领域节点与下层专家节点之间的连线表示专家负责的项目属于该领域,上层关键词节点与专家的连线表示专家负责的项目包含该关键词。所以专家跟领域、关键词之间都存在关系。

图3是部分关键词—专家网络双层结构图。由于关系网络比较复杂,因而图3中上层结构和下层结构之间的线条没有完全画出。上层结构是2.2节中描述的项目—专家网络,下层结构是2.3节中的专家社交网络,两层结构通过项目、关键词、领域之间的关系连接。因而关键词的权重不仅表现在它出现的次数,同样表现在项目是由哪个专家负责,这个专家的专业影响力有多大,即H-Factor值的大小。

3 热点关键词挖掘

3.1 热点关键词挖掘

上面提到关键词的热点程度不仅跟它在项目集中出现的次数相关,还跟其所在项目的负责人相关,换言之关键词根据其权重和项目负责人的H-Factor值来决定其是否是热点。这里引入一个热度值的概念。定义关键词的热度为:

其中,wj,k表示关键词k在向量中的权重,计算方法如式(4)。函数user(twj)返回项目负责人,H(u)返回专家u的影响因子,即2.3节中提到的专家的H-Factor。因为考虑到关键词k,这个计算公式能考虑到关键词在项目中出现的频数和负责该项目的用户的权威性来估量关键词的热度。用该方法能定量且定性地反映出关键词的热点程度。

选择热点关键词的方法依赖于用户自定义的一个参数,用该参数计算一个临界阈值:

其中,δ≥1,这里考虑了平均nutr值来设置临界阈值,因此定义热点关键词集合为:

由此可以选择出热点关键词集合HK,关键词集合个数大小跟δ的值成反比关系。

3.2 关键词拓扑网络

项目是由若干关键词表示的,热点关键词可能只是一个独立的个体。那么从热点关键词延伸到热点项目,我们需要分析那些和热点关键词共同出现的语义相关的关键词对,从而挖掘出热点项目或者在未来一段时间会成为热点的项目。

定义关键词k的共现权重向量,表示关键词和项目中其它关键词之间的关系。换句话说,计算关键词k和关键词z的相关度是看其在项目领域的共现关系来决定的。关键词k的相关向量用式(10)表示,该向量代表项目集中关键词和其他关键词的相关度,向量中的每个分量用式(11)计算得到。

其中,rk,z是项目领域同时包含关键词k和z的个数,nz是包含关键词z的个数,nk包含关键词k的项目个数,N是整个项目集总个数。

检测热点项目关键是先建立关键词的拓扑图。该拓扑图是一个节点标注的带权重有向图TG(K,E,ρ),K为顶点集合,每一个关键词代表一个顶点,E为边集。对于k∈K、z∈K且,那么存在边<k,z>∈E,用式(12)代表关键词k在相应项目集中的相对权重:

有向图TG(K,E,ρ)通过一个局部自适应边集细化算法来处理。采用自适应折中法这个过程确保了只有强连通的边集才会被保留,也就是只有高度相关的关键词才会出现在同一个项目领域的可能性会大。图4为部分关键词拓扑图,圈代表关键词,各个圈之间的箭头表示关键词之间的关系。

3.3 热点项目挖掘

所谓的热点项目是指包含热点关键词的项目。本文中的项目热度值是根据其包含的关键词的热点值来计算的。3.1节中挖掘出的热点关键词集合EK,要找与热点关键词相关的项目,就要寻找根在3.2节中TG中的强连通分量。因此给定一个关键词代表图中一个节点,找到节点集合S(从k通过一条路径到达的),找这些节点可以用深度优先遍历算法(DFS)。然后在相同的拓扑图中用反向边重复该过程找节点集合T(从这些节点出发,通过一条路径可以到达k)。强连通分量就是EK_k,它由T和S之间的点集构成。该过程是线性的。热点关键词z属于Ek,定义热点项目为子图ET(Kz,Ez,ρz),代表与关键词z语义相关的关键词集合。考虑整个热点关键词集合EK,我们计算相应的强连通分量,热点项目ET={ET1,ET2,…,Etn,}(n≤|EK|),热点项目个数少于关键词个数,因为可能两个关键词同属于一个项目。最后关键词集合K-z是否属于项目集合ET-z通过计算关键词z为TG起点,并且包含与z语义相关的。用该方法不仅能检测直接出现的热点关键词,而且能检测与热点关键词间接相关的关键词。建立一个序列告诉用户哪个话题更有热点。例如从图4中可看出{智能变电站、智能电网、电动汽车}构成了一个强连通分量,因而他们可以表示一个热点项目集。用以上方法可以挖掘出热点项目,我们需要给挖掘出的热点项目建立一个热点值顺序,以供用户来判断哪个项目更具热度,因而引入一个顺序值的概念,如式(13)所示:

其中nutrk是式(7)中计算的关键词k的热度值,|ET|表示热点项目中关键词个数。

4 实验仿真分析

本文对热点关键词的挖掘考虑到项目中关键词出现的次数以及关键词对应的项目负责人的专业影响力,从不同的方面考虑关键词的重要程度。为了进一步说明该方法的有效性,我们用C++语言实现了该过程。我们选取的数据集是电力行业的项目数据库来做实验验证。在基于该数据源的基础上,建立关键词—项目—专家的双层网络,从而进行热点关键词挖掘以及热点项目挖掘。对于热点关键词的挖掘,用3.1节中提到方法在原有关键词频数的基础上,考虑专家的影响力,从而挖掘出热点关键词。根据式(7)计算关键词的值,当其值大于某个临界阈值(阈值计算用式(8))时,认为它是热点关键词。由于该临界阈值是用户自己设定的,那么不同的临界阈值,挖掘出的热点关键词也会相应的不同。由式(7)-式(9)可知,阈值设置的不同会影响挖掘出的热点关键词的个数.图5是针对不同δ值挖掘出的热点关键词的个数,由图中曲线可知,δ值越大,热点关键词的个数相应越小,他们二者之间成反向变化趋势。

然而要想找到一个确切的δ值来更正确地挖掘出热点关键词需要不同的实验来实现。衡量不同阈值的准确性,我们先采用人工标注方法识别出热点关键词,然后用本文提到的方法挖掘出热点关键词,计算该方法挖掘热点关键词的正确率,从而确定一个合适的δ阈值。图6是按照3.1节中提到的方法挖掘出的正确热点关键词的正确率,这里正确率的计算按照式(12)。从图中可以看出,当δ值为3时,得到热点关键词的正确率是最高的,因此确定该δ为3。

式(14)中N是人工标记的热点关键词的个数,n1是挖掘出的正确热点关键词个数,n2是挖掘出的错误热点关键词。之所以给一个系数0.2,是因为错误热点关键词比正确热点关键词的重要程度低。

词频方法挖掘热点关键词通常是通过关键词在整个数据库中出现的次数来衡量。网络方法挖掘热点关键词是根据关键词之间的关联共现关系,采用聚类方法,找出网络中的中心关键词,将其作为热点关键词;而本文中提出的方法改进了传统词频的方法,充分考虑了关键词出现的次数以及该关键词所属项目领域专家的影响力各方面的因素,建立双层网络模型从而挖掘热点关键词。表1中所列的是部分领域(由于数据量比较大,就挑选了几个代表性的领域数据来分析)的项目个数、人工标注的热点词个数,并按照3.2节中提到的方法挖掘出的热点关键词个数的正确率和词频方法以及网络方法挖掘出的热点关键词的正确率数据比对。从表中数据可以看出,本文方法挖掘出热点关键词的正确率明显高于词频方法和网络方法,因此热点关键词由词频和关键词所在项目的负责人的影响因子来共同决定更有说服力。

挖掘出热点关键词后,根据3.2节方法建立关键词拓扑网络,用DFS找出拓扑图的强连通分量,那么强连通分量组合就代表热点项目,或者在未来一段时间内可能会多次出现在项目中的。这里用rank值表示强连通分量的相对顺序值。根据该值的计算方式,我们知道rank值越大表示该组合热点程度越高,因而越能代表科研的热点趋势。表2为rank值排序靠前的热点关键词拓扑中的强连通分量集合。这些关键词的组合可能成为热点项目或潜在热点项目用到的关键词组合。

5 结语

8.长尾关键字的优化 篇八

【关键词】目标关键字 长尾关键字 权重

在了解长尾关键字前,我们要知道什么是目标关键字,所谓目标关键字是指经过关键字分析确定下来的网站“主打”关键字,通俗地讲指网站产品和服务的目标客户可能用来搜索的关键字,目标关键字通常是一个词或一个词组,一般2-4个字。而所谓长尾关键字网站上非目标关键字但也可以带来搜索流量的关键字。 长尾关键字的特征是比较长,往往是2-3个词组成,甚至是短语。比如一个网站做减肥药品,它的目标关键字选择减肥、减肥药等,长尾关键字可以选择如何减肥、什么减肥药最好等等。

一、选择长尾关键字的意义

首先网站为何做长尾关键字,是由网站长尾关键字的价值表决的。网站长尾关键字固然搜索量低,但转化率却不低。其次网站长尾关键字相对容易做。竞争性大的中心网站目标关键字,搜索量大,但优化上去的困难程度也很大,往往消耗时间和精神力也不一定能上去,纵然最终优化上去了,也不可以保障永久牢稳在首页前排,由于这类词,众多人都在优化,竞争性大,稍不经意,便会被竞争对手逾越。第三网站长尾关键字总体搜索量大。许多网站,主网站关键字名次并不好,但流量却很令人吃惊,原因就在于网站长尾关键字开发、优化得好,众多大型的网站,十分重视做网站长尾关键字,带来的流量十分令人吃惊,可谓,网站长尾关键字是大中型网站的流量主力。

二、长尾关键字的选择

首先需要对长尾关键字整理分析,可以利用一些SEO工具或Google网站管理员工具等去了解各关键字的热度等,了解了这些之后,我们就可以开始整理分析,哪样一些长尾关键字很容易做到排名,那么我可以利用文章页面就能很快达成目标;针对难度较大的长尾关键字,可以利用栏目或者是清单页面去做排名;当然在长尾关键字整理分析的过程中我们还应注意,长尾关键字带来的流量对我们本身是否有意义,如果没有任何的意义,那么我们还做它干什么呢?长尾关键字的分析可能要花点时间去分析去整理,但是这却是不可以缺少的一个重要环节,因为我们后续的工作都是围绕长尾关键字而展开的,所以我们在整理长尾关键字的过程中一定要慎重!第二,选词要准确。选词决定优化的方向,长尾关键字在选取过程中如果你打算用内容页面去做长尾词流量,那么你在选词的时候一定不要选取竞争过于激烈的长尾关键字,关键字竞争越强,难度越大,要想取得好排名我们需要花费的时间越长。第三,不要为了优化而优化。长尾关键字优化痕迹不要太过于明显,不要堆砌关键字,文章内容要有可读性,有价值。

三、长尾关键字优化技巧

长尾关键字站优化中四处一词的概念由夫唯老师提出,在seo行业中从事过网站优化的朋友对四处一词的含义都已耳闻,首先,这个“一词”主要就是指网站的长尾关键字,“四处”是指网页的title标签、keywords和description标签、网页内容、其他页面的锚文本链接,即在这四个地方必须出现长尾关键字,这也是网站优化中提升关键字排名的核心方法。

title标签:不管是对用户还是对搜索引擎,网页的title标签的重要性都不言而喻,在title标签中出现本页面要阐述的长尾关键字。

keywords、description标签:我们一般在写一篇文章的时候,都会明确我们为什么去写这篇文章,所以我们一般在写文章之前都需要确定好我们需要做什么长尾关键字,这样好组织我们的语言。我们在写文章的关键字和描述标签的时候切记不要进行关键字堆积,否则只会有害而无利。描述里只需要出现一次到两次即可。

网页内容里:在页面的内容中出现长尾关键字,并将长尾词出现的密度控制在3%-8%之间,这个密度主要是为了给搜索引擎看利于网站优化,但是seoer在做的过程也需注意用户体验度,长尾关键字的出现需合理。一般建议在首段靠前合适位置出现二次左右,尾段中也别忽略出现。

其他页面的锚文本链接:锚文本链接是蜘蛛在抓取此页面的时候,如果其他页面有呈现需要优化的关键字的锚文本鏈接,搜索引擎会增加这个关键字对应的网址的权重,如果这个权重足够大的话,那么这个关键字的排名就会很好。

四、做好长尾关键字的注意事项

第一心态非常重要,利用长尾关键字提升网站权重需要长时间的努力,不能过于着急在操作过程中出现过度使用长尾关键字行为,或者存在侥幸心理,认为自己做的搜索引擎应该会检测不出来。第二做长尾关键字要学会坚持:很多时候我们做的都是对的,但是效果却并不是那样,这和整个网站的权重关系很大,只要慢慢坚持,效果是肯定的,如果你现在问:“坚持多久时间?”,那么,只能说你不能坚持。第三做好文章内容:这一点可能是非常重要的,内容的质量、内容的多少都比较关键,关于内容的质量,原创的文字被收录的机会更大,给网站带来的权重会更快。蜘蛛在爬行的过程中也容易访问经常更新原创内容的网站。在做网站优化的过程中不要试图通过过度的优化来实现网站权重的提升,这样的结果可能往往适得其反,所以要在优化过程中注意网站内容的质量。

最后,我们要知道真正的搜索引擎优化重视的是网站建设基本要素的专业性设计,让其适合用户获取信息,同时也适合搜索引擎检索信息——网站优化的出发点和最终目的对用户以及搜索引擎都是一样的,都是为了给用户获取网站的信息提供方便,所以从根本上说,网站优化既是对用户的优化,也是对搜索引擎的优化。

【参考文献】

[1]高阿云.浅议搜索引擎优化技术[J]. 信息科学,2008,6(3):49.

[2]马萌,金鹏. 浅析网站推广的搜索引擎优化[J]. 黑龙江对外经贸,2008,5(4):102-103.