일반적으로 어떤 단어나 문구가 기사의 키워드가 될 수 있는지 여부는 주로 기사의 중심 아이디어를 반영하는 능력에 달려 있습니다. 키워드와 기사 간의 상관관계는 주로 선택한 단어나 문구가 해당 기사에 대한 기사의 중심 아이디어나 주제를 얼마나 잘 반영할 수 있는지를 보여주기 위한 것입니다. 키워드 추출은 기사 내 단어의 위치, 출현 빈도, 단어의 의미적 특성에 따라 영향을 받습니다. 그렇다면 검색 엔진은 키워드와 기사 간의 상관 관계를 어떻게 판단합니까? 여기에서 저자는 자신의 의견 중 일부에서 시작하여 다른 사람에게 영감을 주고 모든 사람의 지침을 얻는 데 사용되어야 하는 몇 가지 아이디어를 가지고 있습니다.
개인적으로 검색엔진은 다음과 같은 단계를 거쳐 키워드와 기사 성격을 분석해야 한다고 생각합니다.
첫째: 검색 엔진은 먼저 분석할 웹페이지를 정제합니다.
웹 페이지 정화는 주로 쓸모 없는 광고, 탐색 표시줄 및 기타 웹 페이지 템플릿 노이즈뿐만 아니라 javaScript 스크립트, CSS 태그 및 웹 페이지의 기타 콘텐츠와 같은 의미 없는 콘텐츠를 제거합니다. 검색 엔진이 어떤 알고리즘을 사용하는지는 알 수 없지만 개인적인 추정으로는 웹 페이지를 여러 블록으로 나누고, 웹 페이지 블록의 중요도를 측정하여 주제별 콘텐츠가 포함된 블록을 결정한 다음 As를 추출하는 것입니다. 이 블록의 내용에 대해 검색 엔진이 웹 페이지 속도의 중요성을 어떻게 결정하는지에 대한 내용은 또 다른 주제입니다.
둘째: 추출된 콘텐츠에 대해 단어 분할 처리를 수행합니다.
개인적으로 나는 검색 엔진이 어떤 종류의 알고리즘을 사용하여 내용을 대략적으로 단어로 분할하고 먼저 가장 높은 확률로 N개의 분할 결과를 얻은 다음 역할 주석 방법을 사용하여 등록되지 않은 단어를 식별하고 해당 확률을 계산했다고 생각합니다. 분할된 단어 그래프에 단어를 추가한 후 일반 단어로 처리하고 마지막으로 동적 프로그래밍을 수행하여 N개의 최대 확률 분할 주석 결과를 선택합니다. 그리고 녹음하세요.
셋째: 예비 단어 분할 결과에서 의미 없는 단어를 제거합니다.
검색 엔진은 두 번째 단계에서 단어 분할 결과를 분석하고 조동사, 형용사 등 실체가 없는 단어와 일부 단어를 제거합니다. 또한 단일 단어로 표현된 정보가 충분하지 않아 필터링해야 한다고 간주합니다. . 불용어 제거는 불용어 목록을 작성하여 수행됩니다. 이렇게 의미 없는 단어를 제거하고 나면 분석할 가치가 있는 의미 있는 단어만 남는다.
넷째: 키워드의 비중을 파악하고 분석한다.
기사의 단어 분할 및 정제가 완료된 후 기사의 모든 키워드를 분석해야 한다는 것이 저자의 생각입니다. 검색 엔진은 텍스트를 IV차원 특징 벡터로 표현하고 각 차원 구성 요소는 키워드와 그들의 무게. 일반적으로 텍스트에서 키워드의 가중치 결정은 주로 단어 빈도, 위치 및 단어 의미의 세 부분으로 구성되어 결정에 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다. 단어 빈도와 위치가 단어나 문구에 미치는 영향은 특정 알고리즘을 통해 확인할 수 있으며, 단어 의미 가중치도 고정된 알고리즘을 사용하여 분석 및 계산됩니다. 검색 엔진은 설정된 알고리즘을 사용하여 위의 키워드를 계산하고 분석합니다. 최종 결과를 얻으려면.
저자는 위의 단계를 거쳐 분석한 후에 검색 엔진이 최종 결과를 얻을 것이라고 믿습니다. 여기서 저자는 검색 엔진에 대한 구체적인 분석 방법에 대해 이야기하고 있으며 이는 그의 개인적인 의견일 뿐입니다.
첫째: 키워드 위치에 따른 검색 엔진 가중치
문서에서 키워드의 위치는 검색 엔진 페이지에서 키워드의 가중치를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 도메인 이름은 검색 엔진에서 웹 사이트의 가장 고정된 요소로 간주됩니다. 예를 들어, DVD 키워드를 포함하는 도메인 이름은 사용자가 DVD 키워드를 검색할 때 고유한 이점을 갖습니다. 제목은 웹사이트의 가장 귀중한 리소스입니다. 검색 엔진은 제목이 사용자에게 표시되기 때문에 파일의 가장 중요하고 간결한 요약이라고 생각합니다. 제목에 키워드의 비율을 적절하게 부각시키는 것은 순위 향상에 매우 도움이 됩니다.
둘째: 검색 엔진은 키워드의 빈도를 기반으로 합니다.
웹페이지에 있는 다양한 키워드의 총 개수는 매우 중요한 측면입니다. 개인적으로는 키워드의 위치와 단어 빈도가 키워드 가중치에 큰 영향을 미치긴 하지만, 높은 단어 빈도가 해당 단어가 키워드로 적합한지 여부를 결정하는 것은 아니라고 생각합니다. 간단한 예를 들자면 기사에서 "United States"라는 단어의 빈도가 매우 높고 나타나는 위치도 매우 중요합니다. 그러나 이 단어는 여전히 "United"이기 때문에 더 높은 가중치를 부여할 수 없습니다. States"는 다른 문서에도 널리 등장합니다. 이 문서에는 "United States"도 자주 등장하며 그 위치도 중요합니다. 따라서 빈도가 높지만 키워드로 적합하지 않은 단어에는 가중치를 줄여야 합니다.
세 번째: 문서 내 중요 키워드 간의 거리
개인적인 분석, 문서 내 중요한 키워드 간의 거리 또한 키워드와 기사의 관련성을 측정하는 중요한 측면이 되어야 합니다.
저자는 검색 엔진이 위의 일련의 처리를 수행한 후 기사에 이 키워드에 대해 특정 점수를 부여할 것이라고 믿습니다. 사용자가 특정 키워드를 검색하면 점수가 높은 기사가 먼저 순위를 매길 확률은 다음과 같습니다. 물론 외부 링크의 영향은 제외됩니다. 위의 내용은 검색 엔진에 대한 개인적인 견해이며 반드시 정확하지는 않습니다. 마지막으로 기사의 저작권은 광주 낙태 병원: http://www.gzrlw.net/ 에 있습니다. 재인쇄해도 괜찮지만 링크를 유지해 주시기 바랍니다. 이해와 협력을 부탁드립니다!
기여해주신 siyi8473님께 감사드립니다