360搜索上线后裔算法

       继不久前推出“悟空算法”之后,360搜索又上线了“后裔算法”。后裔算法主要是针对部分低质站点通过恶劣的采集手段,短时间内拼凑出大量低质量采集网页。据官方表示,后裔算法上线后,将会对优质内容页进行保护和提权,而低劣的采集站点会显著降低其在搜索引擎结果页中的展示机会。

一、何为低劣采集站点?

       所谓低劣的采集站主要是通过隐瞒或者篡改文章出处的手段“盗取”他人的原创内容,且不分条理的盲目抓取互联网信息,同时为了流量的收益,在采集页面中夹杂大量混杂的广告和弹窗信息。

二、后裔算法有何影响?

       据官方表示,“后羿算法”上线后,对于内容丰富的优质网页(如原创、稀缺资源、精心编辑的内容页等),会增加其在用户面前展现的机会;对于滥用采集手段的行为(如整站大规模采集,页面内容拼凑、含有大量广告干扰用户阅读、恶劣弹窗跳转、大量堆砌无关热词、站内搜索结果页等),会显著降低其展现机会和网页收录量。

三、站长们该怎么做?

       站长们都应从长远发展考虑,积极完善网站建设,提供更多时效性高、内容丰富的原创内容。网站内容质量提高了,才能从“后裔算法”的更新中获益:网站完善了,站点的收录量也会不断提升。

       另外,站长们切勿为了短暂的“好排名”而进行“刻意的链接交换和链接买卖”行为。单纯依赖链接来获取pagerank的方法早已不奏效,甚至优化不当还可能带来“反噬”的风险。真心希望的站长和网站群体们都能把焦点和资源都汇聚到原创和精品内容建设上。

四、官方公告:

亲爱的站长朋友们:

大家好。

互联网的快速发展离不开原创和稀缺的优质资源,而通过我们近期的数据分析和用户反馈发现,部分网站采取疯狂而低劣的采集手段,短时间内拼凑出大量低质量采集网页。这种行为使得互联网上内容拼接、偷换标题、过多垃圾广告等低质量的网页逐渐泛滥,不仅严重影响了正常用户的浏览体验,同时也导致优质原创内容无法优先展现,对用心构建原创和精品内容的网站也造成了一定的伤害。

360搜索一直以来以鼓励互联网原创生态为宗旨,秉承“保护原创+控制采集”的原则。针对这一典型采集泛滥的现象,基于业界领先的安全大数据和大规模机器学习平台,研发和上线了“后羿算法”:对低劣的采集站点加以控制,对原创和稀缺性网页进行保护和提权,同时确保新闻网站之间正常的转载行为不受影响。

“后羿算法”上线后,对于内容丰富的优质网页(如原创、稀缺资源、精心编辑的内容页等),会增加其在用户面前展现的机会;对于滥用采集手段的行为(如整站大规模采集,页面内容拼凑、含有大量广告干扰用户阅读、恶劣弹窗跳转、大量堆砌无关热词、站内搜索结果页等),会显著降低其展现机会和网页收录量。

我们建议网站存在上述问题的站长,能够从长远发展考虑,积极完善网站建设,提供更多时效性高、内容丰富的原创内容,引擎将随着网站完善,不断提升收录量。同时也欢迎原创网页的作者,通过360站长平台主动提报我们收录缺失的信息。

360搜索将矢志不移地与无数专心做好站的站长共同建设良好的互联网生态环境,感谢一直支持我们的站长及用户!

       如果对网站采集判定结果及收录状况存在异议,站长可以通过站长平台的反馈中心及360搜索论坛版主进行反馈:

       站长平台反馈中心:http://info.so.com/feedback.html?product=zhanzhang

       360搜索论坛:http://bbs.360.cn/forum-137-1.html




  • zeropython 微信公众号 5868037 QQ号 5868037@qq.com QQ邮箱
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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