内容相关度计算
2017-03-17 14:44:21 0 举报
AI智能生成
内容相关度计算是一种衡量两个或多个文本之间相似性的方法,通常用于搜索引擎优化、信息检索和自然语言处理等领域。它通过分析文本中的关键词、短语和句子结构等特征,计算它们之间的相似程度。常用的内容相关度计算方法有余弦相似度、Jaccard相似度、皮尔逊相关系数等。这些方法可以帮助我们快速找到与特定主题相关的信息,提高搜索效率和准确性。
作者其他创作
大纲/内容
关键词常用程度
经过分词后的多个关键词,对整个搜索字符串的意义贡献并不相同。越常用的词对搜索词的意义贡献越小,越不常用的词对搜索词的意义贡献越大。
词频及密度
一般情况下,我们认为在没有关键词堆积时,搜索词在页面中出现的次数越多,密度越高,说明页面与搜索词越相关 。不过这只是一个大致规律,实际情况未必如此。所以相关性计算还有其他因素。出现频率及密度知识因素的一部分,而且重要程度越来越低。
关键词位置及形式
就像在索引部分中提到,页面关键词出现的格式和位置都被记录在索引库中,关键词出现在比较重要的位置,如标题标签、黑体等说明页面与关键词越相关。这一部分就是页面SEO所要解决的。
关键词距离
切分后的关键词完整匹配的出现,说明与搜索词最相关。比如搜索“优化方法”时,页面上连续完整出现“优化方法”四个字是最相关的。如果“优化”和“方法”两个词没有连续匹配出现,不过出现的距离较近,也被搜索引擎认为相关性较大。
链接分析及页面权重
页面之间的链接和权重关系也影响关键词的相关性,其中最重要的是锚文字。页面有越多以搜索词为锚文字的导入链接,说明相关性越强。链接分析还包括了链接源页面本身的主题、锚文字周围的文字等。
无论算法怎样更新,技术怎样地提高,搜索引擎毕竟只是一个程序,是按照编写好的代码来执行的。搜索引擎排名的基础之一,就是关键词与网页的相关性。作为一个SEOER,我们必须对搜索引擎排名算法有一定的理解,才能真正做到谈优化,做到不为SEO而SEO。
无论算法怎样更新,技术怎样地提高,搜索引擎毕竟只是一个程序,是按照编写好的代码来执行的。搜索引擎排名的基础之一,就是关键词与网页的相关性。作为一个SEOER,我们必须对搜索引擎排名算法有一定的理解,才能真正做到谈优化,做到不为SEO而SEO。
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