网站推广之SEO

在搜索引擎中占据一个好的排名对网站的推广有很大的帮助。怎样让我们的网站在搜索引擎的排名更靠前？SEO（搜索引擎优化）可以让我们更好地完成这项工作。本文讨论了针对Google的搜索引擎优化原理和实用方法。     

基于SEO网站优化推广方案的研究

当前网站激增,网络成为新的营销方式.针对于以优化搜索引擎排名和网站推广,提高网站的知名度和点击率所采用的各种技术手段和方法进行对比分析研究.用户在搜索引擎中搜索关键词时,通常只会浏览前几页的内容,如何使自己的网站让搜索引擎蜘蛛更好的抓取,网站优化推广对于关键字排名和网站权重提升的作用是毋庸置疑的.网站内部优化也叫站内优化,主要要通过对网站功能、网站结构、网页布局、网站内容等要素的合理设计,使得网站内容和功能表现形式达到对用户友好并易于宣传推广的最佳效果,充分发挥网站的网络营销价值.本文主要针对于SEO网站优化推广的各种技术手段进行研究.     

浅论SEO

在互联网高速膨胀的时代,搜索引擎的使用频率也呈井喷式发展,搜索引擎优化（SE0）因此也得到了长足有力的发展,越来越多的人为使网站达到良好的网络营销效果而不断的进行提高网站搜索排名的优化工作。本文从SE0的发展现状到SEO的优化实现,以及当前伪SEO作弊方法进行了技术分析和阐述。     

浅议搜索引擎优化SEO

搜索引擎优化SEO技术在网站推广方面发挥着巨大的作用。搜索引擎优化是一个整体策略,通过结合自身网站定位,产品行业及用户习惯开展,目的是让关键词在搜索引擎上获得长期优势排名,进而长期引入流量、带动客源,重点是改善网站内容,建立丰富外部链接。     

基于PageRank算法的商业网站推广策略研究

搜索引擎已经成为当前检索信息的重要工具.为了提高网站在搜索引擎中的排名,必须对网站进行优化。文章针对目前流行的Google搜索引擎,集中研究了网站结构对基于PageRank算法的网站搜索引擎排名产生的影响,并分析该算法在独立网站下的效果,提出了相应的优化策略,总结了PageRank算法存在的不足,这对促进网络信息获取技术向高精度、智能化方向发展提供了很大的参考价值。     

关于网站设计中搜索引擎的优化研究

一套良好的SEO实施方案能够有助于网站被搜索引擎更好、更多的收录,同时使网站的排名更加靠前.访问者从搜索引擎搜索信息的时候,该网站信息出现的位置将会更显著,频率会更高,因此也能给网站带来更大的访问量.本文从搜索引擎优化观点出发,剖析搜索引擎基本功能,得出搜索引擎优化的各种方法,对于网站的设计具有指导意义.     

网站的技术优化策略研究

网站的技术优化已经成为基本的网站运营策略和开发技术,可以大大提高网站的运营效果。随着时代的发展,网站框架规模和信息储量越来越大,越来越多的人使用网站的各种功能,对网站性能要求也越来越高。因此,对网站进行有效的技术优化,可以减少网站运营成本、提高用户的访问速度和网站的搜索排名。网站的技术优化主要分为访问性能优化和搜索引擎优化。访问性能优化主要是针对响应时间、吞吐量和资源利用率等网站性能指标优化网站,以提高用户访问速度和网站性能。搜索引擎优化主要是针对搜索引擎的搜索、分析、索引和检索原理优化网站,以提高网站被搜索的排名。     

基于PageRank算法的一种搜索引擎优化方法及实现

本文在介绍Google等搜索引擎最常用的PageRank搜索结果排名算法的基础上,提出了一种针对PageRank算法的搜索引擎优化方法,设计并用Java技术实现了一个采用此方法的搜索引擎优化工具。     

SEO技术分析及其策略

对网站的关键词、网站布局、网站框架、链接等建站要素进行了技术分析,提出了相应的搜索引擎优化策略和SEO项目管理与执行策略.     

高校网站推广与 SEO 技术的融合

随着互联网技术的高速发展，信息量的飞速增长，搜索引擎得到越来越广泛的应用。使用搜索引擎寻找信息已经成为人们获取信息最主要、最快捷的途径，常用的搜索引擎营销方式包括关键字广告、竞价排名及搜索引擎优化（SEO）。针对SEO 技术在网络营销中的作用日渐显现的事实，给出高校网站使用SEO技术有效实现网站推广的策略与网站优化的方式。     

Google群集及其软件技术分析

本文介绍了Google群集体系结构,并在分析Google搜索引擎工作原理的基础上介绍了它所采用的页面等级算法、超文本匹配算法以及利用最新推出的Google API的软件开发技术,为认识及二次开发利用Google提供了全面的资料.     

PageRank技术分析与搜索引擎检索效率研究

通过对Google的Pagerank算法的分析，对当前互联网搜索引擎的检索效率的改进与提高提出了自己的看法．     

搜索引擎Google的体系结构及其核心技术研究

Google采用了并行,索引桶,数据压缩,PageRank算法等的技术,建立了复杂的体系结构,包括网络爬行机器人crawler、知识库Repository、索引系统(包括索引器indexer,桶barrels,文件索引等)、排序器Sorter和搜索器Searcher五个部分.Google的rank系统综合了词频,类型,相邻度,网页重要性等因素.其中最值得一提的是计算网页重要性的PageRank算法,它把文献检索的引用理论应用到Web中,即一个网页有很多网页指向它,或者一些重要的网页指向它,则这个网页很重要.PageRank算法大大提高了检索效率.     

PageRank-Pro: 一种改进的网页排序算法

根据网页点击信息改进了原有的PageRank算法, 利用Seidel迭代算法加快了迭代收敛 过程. 实验结果表明, 改进后的迭代算法效率提高23%左右.     

一种求解PageRank问题的修正乘幂法

在现代搜索引擎技术中,PageRank算法发挥了非常重要的作用,通常用幂法计算描述Web链接图的Google矩阵的特征向量,然而当最大特征值与次大特征值不能很好地分离时,幂法的表现较差,主要原因是当阻尼系数接近于1时,算法收敛速度会很慢.因此开发较原有幂法更高效的算法是非常有价值的.本文提出了一个针对PageRank问题的改进幂法,数值实验表明了新算法的有效性.     

基于表现型共享的多目标粒子群算法研究

在多目标粒子群算法中,粒子的飞行由自身的最优位置和指导粒子决定,如何定义适应度选出合适的指导粒子,指导搜索过程向全局Pareto最优区域飞行,并保持种群在最优前端的多样性是算法的关键问题.针对上述问题,构造了同时考虑粒子的Pareto占优情况和目标空间邻近密集度的表现型共享适应度函数,在此基础上提出一个基于表现型共享的多目标粒子群优化算法(MOPSO).为了验证算法的有效性,采用占优等级指标来分析近似解集的占优情况,并采用EPS、HYP和R2指标来衡量解集的分布情况.实验结果表明,算法具有较强的全局搜索能力,能在较小的计算代价下获得较好的Pareto前端近似.     

PageRank算法的并行实现

针对当前大数据时代的背景,信息数据的海量化现象与日俱增,为了实现数据搜索的低成本、高效率,对Google搜索引擎的PageRank算法进行了综合性的研究分析,分别介绍了MapReduce框架和Hadoop实现平台,在此基础上,在Hadoop平台详细分析了基于MapReduce的PageRank算法的并行实现过程,以实现海量数据的并行处理,极大地提高了搜索引擎的性能.     

专业搜索引擎搜索结果融合算法研究

为了提高专业搜索引擎的查询精度,提出了一种基于PageRank算法的改进搜索结果融合算法.首先,通过对元搜索引擎技术的分析,将rtf算法和PageRank算法进行融合,提出了基于PageRank算法的改进算法.该算法可以实现基于同义词、近义词的查询,将这种改进的算法在煤地质学专业搜索引擎上进行使用,实验结果表明,采用该...