SEO

SEO

      Search Engine Optimization :搜索引擎优化

  1. 增加被收录可能性
  2. 争取在搜索结果中排名前列
  3. 增加搜索引擎关键词中的排名
  4. 免费方式,SEM为付费方式

 

SEO基本知识

 

 IP PVUV
独立IP访问量 页面点击量或浏览量独立访客数(针对客户端)
IP与UV的区别:同一个ip可对应多个客户端,uv>=ip

 

StatCounter : 免费搜索引擎,浏览器统计网站 http://gs.statcounter.com

搜索引擎入口:

    百度搜索网站登录口:http://www.baidu.com/search/url_submit.html

    百度单个网页提交入口:http://zhanzhang.baidu.com/sitesubmit

    Google网站登录口:https://www.google.com/webmasters/tools/submit-url

    360搜索引擎登录入口:http://info.so.360.cn/site_submit.html

    搜狗网站收录提交入口:http://www.sogou.com/feedback/urlfeedback.php

    必应网站提交登录入口:http://www.bing.com/toolbox/submit-site-url

 

 


 

 

 

 

白帽SEO

         改良和规范网站设计,对搜索引擎和用户友好。

  •         内容优化

 

  1. 网站地图,优化robot.txt
  2. 增加外链引用
  3. 优化关键字(2%-8%),标题,描述(话术设置)
  4. 日志分析工具+百度指数(热点)

 

  •       网页结构布局优化

 

                扁平化结构

  •          控制首页链接个数量,中小页面100个以内  
  •          扁平化结构,使得链接的url较短,层次要少(爬虫跳转三次可以到达任一界面)
  •          域名语义化,.com可以自动补全 

 

              导航

  •             尽量采用文字方式,如果是图片,添加alt  title
  •             面包屑导航方式:     便于返回以及了解整个网页结构和自己所处位置
  •             分页:最好通过下拉框形式,可知总页面个数,便于爬虫跳转

  

 

  •        代码优化
  • 采用语义化标签,例如<strong>代替<b>

 

  • <head>区域内 ,高度概括,关键字要贴切

                        <title></title>

                        <meta keywords>

                        <meta discription> 

 

  • h系列标签不可以过多,不要超过3层,尽量不要嵌套其他标签

 

  • a标签 加上title便于爬虫采集   对于链接到站点以外的链接,rel="nofollow",阻止爬虫跳转      

 

  •  表格使用<caption>添加标题

 

  •  图像img使用  title alt

 

  • 重要内容使用JS输出,尽量少用iframe

 

  • 使用CSS,将html中重要内容放在前面

 

  • 尽量精简代码

 

  • 不要使用 display:none 来隐藏,采用z-index或是放到浏览器之外来隐藏

 

  • 页面加载速度会影响爬虫,每个页面大小不超过100K

 

  • 优化404页面

 

转载于:https://www.cnblogs.com/guoshiyv/p/7116135.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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