干货:SEO分享之站内文章的来源

本文介绍了几种有效的长尾关键词挖掘工具,包括站长助理、飞达鲁等,并提出了一种利用这些关键词来丰富网站内容和构建内部链接的方法。
导读:之前小浪分享过几篇文章,说的是如何建设内链和长尾词如何优化,收到了很多评论,大体意思是说不知道如何挖掘长尾词,冷门行业长尾词不好挖掘,企业网站页面很少,内链不好建设等等,这里小浪教给大家几个工具和一个方法,让长尾词挖掘和内链不再困难。


几个工具:
长尾词挖掘工具,相信很多SEOER都有自己的长尾词挖掘工具,如果你有请略过这里往下看。
长尾词挖掘工具有:站长助理、飞达鲁、站长工具里面也可以挖掘<这里算打广告吗,记得给我广告费o(∩_∩)o >

另外站长助理和飞达鲁的就不截图了,那两个工具下载好之后很好操作,里面有操作方法。


一个方法:
知道了这些工具,怎么利用呢?这几个工具可以用来挖掘关键词,但还可以作为文章的来源--小浪长叹一口气(终于扯回主题了)
这是小浪用站长助理查询出来的“网络推广”的长尾关键词,如图:

查处这么多长尾关键词了,你还不知道文章怎么写吗?还不知道网站内链怎么建设吗?那小浪再上一个图。

现在大家理解小浪的意思了吗?你挖掘了多少关键词,就表示你最少找到了多少篇文章的来源。有人可能又要问了,如果我的是比较冷门的关键词呢?这些工具能查出来吗?你试试不就知道了?
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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