准确预测热门关键词

      最近一直在利用百度空间作seo试验,取得了不少成果。

百度对百度空间的权值看得是比较重的,对于一些存在已久的热门关键词我们用百度空间去做seo效果并不是很好,但是对于新产生的热门关键词,用百度空间做seo效果非常好,但是对于新的热门关键词的捕捉是很困难的,如果你等到这个关键词已经上了百度搜索风云榜,你再去做seo,为时已晚。因为每天都有成千上万的站长们盯着那个风云榜呢。所以要学会自己预测热门关键词。经过自己这段时间的试验,总结出了以下这么几个方法:

1、时间预测法

比如说2008这个时间关键词,很多热门关键词加上这个2008就是一个新的关键词了,因为新的一年到了,什么东西都要更新了,特别是一些软件。所以我们要找出一些一般要一年才变化一次的关键词,然后冠以2008就可以成为一个新的热门关键词了

2、节日法

这就不用说了,什么情人节,春节,元宵节,当然你首先要知道人们一般在节日期间会到网上去搜索一些什么。然后还要捕捉每年节日的流行趋势。这样你就可以创造出新的关键词

3、体育赛程法

这个办法非常适合做NBA等体育类型的seo,因为体育比赛的赛程肯定是已经定好了的,比如说2月22日火箭VS热火直播,这是22日的一个热门关键词。可是我们早就知道24日同样有一场火箭队的比赛。这样我们就可以提前做好准备,按照赛程表的日期自己去创造热门关键词。

4、下载回放法

如果你看到一个很热门的视频,比如说2008春晚,你很想把它下载下来看看。一般先产生的热门关键词都是2008春晚直播等关键词。当然有了直播,肯定会有人想下载看,因为看不到直播嘛,所以对于一些热门影视关键词,你都冠以下载,肯定可以带来不少的流量。对于一些直播的节目我们还可以采取回放法,因为有很多人没时间看直播,那只有看回放了。这个特别适合世界杯等足球比赛的节目。

5、电视剧结局法

在百度的搜索风云榜中,我发现和很多关键词都是电视剧的,而且是正在播的,一集一集的。电视剧有个肯定不会变而且很重要的事情。那就是结局,不管哪个电视剧都要有结局,而且每个人都很关心结局。所以我们对于现在正在热的电视剧关键词,都可以冠以大结局为后缀。这样的关键词肯定会很热门。对于电影和电视剧,我们要及时知道每年都会有些什么新的电影和电视剧,在电视剧中又以韩剧为重心,及时针对他们做好热门关键词的准备。

推荐电视剧相关查询网站:http://www.tvsou.com

6、游戏秘籍法

一个新游戏产生了,必然他的攻略,秘籍,外挂都会成为一个热门的关键词。所以我们要关心每一年要出来一些什么新的游戏。当然对于新游戏,你可以上一些专业的游戏网站上去看,比如说17173。只是要时刻留心。http://newgame.17173.com/

7、连载漫画法

当前有很多热门的漫画,比如说海贼王,火影等等,这些小日本的漫画都是一个星期出一话或一集,很多人每个星期就等着那么一集。所以我们在风云榜中经常可以看到这些漫画的关键词。但是这些漫画出到多少集我们不知道,但至少我们知道后面肯定还是会出来的,比如说当前我们看到火影298这个热门关键词。同样火影299肯定也会成为一个热门关键词,我们为什么不在火影299出来之前做好准备呢,同样对于一些连载的漫画和连播的电视剧都可以用这样的方法。

8、网站搜捕法

最近我发现动漫类型的关键词非常火,当然中国的网民结构决定了,动漫必定是网络上比较火的一个领域,所以我就搜集了一些专业的动漫网站,在这些网站中都会有一个热门动漫排行,以及推荐动漫。这些动漫应该都是大家都比较喜欢的,肯定都可以成为热门关键词。这样的方法可以移植到其他领域。你可以到一些专业性的网站,根据网站的热门排行和推荐去捕捉和预测一些热门关键词。(热门小说,热门游戏,热门动漫这些都可以是搜捕对象,www.top002.com 在这个网站中去搜捕网站)

总之对于热门关键词的预测需要有发散性思维,当一个热门关键词产生之后,你要知道他会衍生出那些二级的热门关键词,比如说一个新游戏产生了,那么这个游戏的攻略,秘籍,以及外挂等等都是这个游戏衍生出来的关键词。所以做一个顶级的seo,发散性思维是很重要的,当然顶级的seo必须是一个对热点事件敏感,对新事物敏感的人,你要学会捕捉所有的热点事件,并利用其衍生出一些热门关键词。

转载于:https://www.cnblogs.com/bliox/archive/2008/01/15/1040247.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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