搜索引擎战略大会( 2007 厦门 )后记

本文回顾了2007年搜索引擎战略大会的主要内容,探讨了搜索引擎流量对于网站的重要性,并提出了提高网站搜索引擎可见性的策略,包括使用RSS/SITEMAPS协议、确保网站内容的原创性和正确引用。

5月底参加的另外一个大会是搜索引擎战略大会。搜索引擎对于目前网站流量来源的重要性可以从以下数字看出:
搜索引擎不直接给用户解决问题,只是提供一个到达目标的转向: 一般来说:带给其他网站的流量相比搜索引擎的搜索流量是要大于1的(用户搜索一次,一定会点击超过一下)。所以搜索引擎有多少流量,带给目标网站的流量可以乘个1.5。中国每天有多少搜索流量? 3-4亿,带给其他网站的流量是多少? 5-6亿。中国每天有几千万用户产生的几十亿流量,而搜索引擎就掌握了其中的5%左右的入口流量,对于很少给其他网站带去流量的内容网站来说,这几乎是所有来自非本站流量(referer)的90%以上。

以下是厦门大会上的部分问题摘要:
为什么你的网站被冥王星了?

参加大会之前曾经要求过主办方将单元标题将"为什么你的网站被删了"改成"为什么你的网站 被冥王星了", 而从实际的反馈来看, 网站更关心的问题是为什么其他网站作弊而没有被“冥王星”?
直接向搜索引擎服务商举报是目前的一个途径, 以下是几个引擎的spam提交地址:
百度: http://utility.baidu.com/antispam/spamreport.html
Google: http://www.google.com/contact/spamreport.html
中国雅虎搜索: http://help.cn.yahoo.com/feedback.html?product=onesearch

如何保护自己的文章(搜索引擎如何保证原创性内容排名靠前):

再推销一下 chedong copyright . 这个方法很有效, 为用户正确的标记文章原始出处提供方便, 通过法律途径对于不遵循你声明的版权信息的网站进行反击或者积极推进相关法律的形成和执行,我相信 用户还是希望做正确的事情的,如果你为他们提供方便的话

很多人问过我关于搜索引擎排名方面的问题, 我只能告诉他们我了解的2个最基本的事实:

1 不被搜索引擎蜘蛛发现的内容, 肯定是搜索不到的;
2 如果用户找的内容只有你的网站提供, 你肯定排第一(如果被搜索引擎收录);

让网站先将拿到应该属于自己的流量是SEO最基本的工作, 尤其是在方便搜索引擎收录和发现新网页内容效率方面,RSS/SITEMAPS等协议, 都是方便搜索引擎收录非常好的途径. 让搜索引擎的蜘蛛从任何一个页面进入后,都能在尽可能少的跳数内遍历完整个网站。良好引用,良好结构,良好导航(Well referenced and well organized, with easy navigation)是网站发布者一直需要关心的问题. 这方面,Wikipedia是一个很好的范例.

5月份的阿里巴巴侠客行大会上遇到的很多网站开发人员, 他们对内容缺乏这个问题的理解比我更深刻. 互联网还是缺内容: 真正能为用户直接解决实际问题的内容. 如何低成本的获得/并结构化的发布内容是最关键的问题. 要知道SEO其实是可以论斤做的, Google Print项目对很多行业网站都应该有启发: 通过扫描/OCR等技术将线下已有的内容发布到网上, 再通过搜索引擎索引后方便的提供给用户, 如何这些利用内容充分覆盖用户的长尾需求其实也是目前SEO的一个重要方向。

作者: 车东 发表于:2007-07-12 12:07 最后更新于:2007-07-12 13:07
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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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