SEO 心得

 

 

1. SEO 

    目前几乎个网站都会通主流搜索引擎(Google, Yahoo, Baidu)来推和展示自己的网站以提高知名度,增加自己网站的流量。我们总是希望自己网站的内容尽可能被主流搜索引擎抓取到并且尽量靠前地示在相的搜索之中,但是往往由于网站内容组织混乱、面内容关键字不准确、外部接不足等原因致搜索引擎程序利捕捉到网的内容,从而错过了被搜索引擎捕捉的机会。而近来市上出的大量SEO家正是通自己的经验和技术为每个网站提供化内容构的解决方案服,从而交付一个不面向浏览友好,同也向搜索引擎机器人友好的网站。

 

    的来SEO的工作旨在提高网站在搜索引擎的排名,从而提高网站的访问量和知名度目的。另外,于需要保密的内容,SEO也能以很好的意防止信息被搜索引擎抓取泄密。

 

2. SEO工作的大体内容(本段内容及技术细节选择浏览):

<1> 关键词优化:
分析网站主营业务,从个希望被抓取的面中提取三个左右能代表面主内容的词语,将其放入网的特定部分,供搜索引擎机器人方便抓取。

<2> 网站化:
重新化网站的文件目录结构,使其更加方便用户浏览,和被搜索引擎理解(具体工作包括:制作网站地,添加面的网路径)。

<3> 文本化:
去除死接,和无效接等。

<4> 添加面描述性言:
一般向面的部写入<meta>标签,向搜索引擎机器人该页关键字和大概的信息。

 

3. 看网站被搜索引擎抓取的情况:
可以个网站,入网址,便可知道指定网站被抓取的细节情况:  http://www.webconfs.com/search-engine-spider-simulator.php

拿英标为例,可以http://www.bpaint.net便可取英网站内部被抓取面的列表。

 

4. 总结
上所述,SEO于网站内部组织结构的一个程,SEO时间应该尽早,因越早发现问题,能越低成本地解决问题

转载于:https://www.cnblogs.com/vincedotnet/archive/2009/05/03/1448419.html

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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