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搜索引擎的基本搜索模型
搜索引擎一般是由在線和離線兩部分構(gòu)成，離線部分主要是搜索引擎爬取網(wǎng)頁(yè)的原始數(shù)據(jù)再將其提取、充實(shí)、分析、索引的過(guò)程。
這一塊我們需要注意的一點(diǎn)就是在索引數(shù)據(jù)當(dāng)中有一條關(guān)于時(shí)效性索引數(shù)據(jù)的內(nèi)容。主要是一些新聞的索引數(shù)據(jù)，搜索引擎會(huì)對(duì)一些有時(shí)效性的新聞給予快速的收錄和較高的排名。
但是在過(guò)了時(shí)效性以后這些排名就會(huì)掉了，連收錄都可能會(huì)掉出，這個(gè)時(shí)效性索引數(shù)據(jù)過(guò)了時(shí)效后的狀態(tài)，主要是跟網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和權(quán)威性有關(guān)。
而我們做搜索優(yōu)化其實(shí)主要要在意的還是其離線部分的內(nèi)容。
用戶在輸入了搜索詞以后，搜索系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行Query理解從而采用不同的召回策略。
就像我在搜索“塑聊”的時(shí)候，搜索引擎通過(guò)字典判斷再給我糾錯(cuò)為“塑料”，在搜索“su料”的時(shí)候也會(huì)給我糾錯(cuò)為“塑料”。
在搜索“BTC”的時(shí)候會(huì)給我擴(kuò)充“比特幣”的內(nèi)容，在搜索“土豆”的時(shí)候會(huì)給我呈現(xiàn)“馬鈴薯”的時(shí)候，都是出于對(duì)同義詞的擴(kuò)充。
在搜索“搜索引擎營(yíng)銷”的時(shí)候會(huì)將這幾個(gè)字分詞為“搜索/引擎/營(yíng)銷”或者“搜/索/引/擎/營(yíng)/銷/”等更多粒度的分詞。
系統(tǒng)在經(jīng)過(guò)了召回環(huán)節(jié)后并不是直接就呈現(xiàn)在用戶面前，而是會(huì)將這些通過(guò)不同召回策略的索引數(shù)據(jù)作為候選集合，候選集合的數(shù)量大概在幾千到幾萬(wàn)個(gè)。再通過(guò)更精細(xì)的計(jì)算模型對(duì)候選集合中的內(nèi)容進(jìn)行分值計(jì)算，從而獲得初步的排序。
在經(jīng)過(guò)了召回環(huán)節(jié)之后將會(huì)進(jìn)入排序環(huán)節(jié)，而排序環(huán)節(jié)會(huì)分為粗排、精排和重排三個(gè)環(huán)節(jié)。粗排大致上是通過(guò)類似于評(píng)價(jià)搜索詞和文檔之間相關(guān)性的BM25算法來(lái)獲取一個(gè)粗略的排序，這個(gè)數(shù)量大概是幾百到幾千個(gè)，在百度搜索引擎當(dāng)中這個(gè)數(shù)值最大為760個(gè)。
在經(jīng)過(guò)了粗排以后，搜索引擎會(huì)加載更多的特征和更復(fù)雜的模型，對(duì)粗排的內(nèi)容進(jìn)行排序計(jì)算，從粗排提供的候選池中選出用戶最有可能點(diǎn)擊的內(nèi)容，這個(gè)數(shù)量值大概是在一百以內(nèi)。
在經(jīng)過(guò)精排以后，這些內(nèi)容已經(jīng)可以初步呈現(xiàn)給用戶，但是在呈現(xiàn)之前還會(huì)有一個(gè)規(guī)則干預(yù)的環(huán)節(jié)，規(guī)則通常服務(wù)特定產(chǎn)品目的。例如百度信譽(yù)的官網(wǎng)認(rèn)證服務(wù)，企業(yè)用戶在做了官網(wǎng)認(rèn)證以后，用戶在搜索企業(yè)名稱，企業(yè)內(nèi)容會(huì)出現(xiàn)在搜索排名的第一位，這個(gè)就是重排。
此外排序并非是一成不變的，在內(nèi)容展現(xiàn)給用戶以后，用戶點(diǎn)擊反饋會(huì)影響到排序環(huán)節(jié)模型，用戶點(diǎn)擊更多的網(wǎng)址，在后續(xù)搜索展現(xiàn)當(dāng)中會(huì)獲得更高的排名，這個(gè)就是點(diǎn)擊調(diào)權(quán)的過(guò)程，也是重排的過(guò)程。
搜索引擎的四類基本算法
TF-IDF 詞頻-逆文本率算法
TF=某個(gè)詞在文章中出現(xiàn)的次數(shù)=某個(gè)詞在文章中出現(xiàn)的次數(shù)/文章總詞數(shù)
IDF=log（語(yǔ)料庫(kù)文檔總數(shù)/（包含該詞文檔數(shù)+1））
TF-IDF=詞頻（TF）*逆文檔頻率（IFD）
這個(gè)算法主要是為了評(píng)估字詞對(duì)于一個(gè)文件集中的一份文件的重要程度。
字詞的重要性隨著它在文件中出現(xiàn)的次數(shù)成正比增加。
但同時(shí)會(huì)隨著它在語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的頻率成反比下降。
這句話應(yīng)該怎么去理解呢？我們舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：
圖書(shū)館有一萬(wàn)本書(shū)，其中一本書(shū)關(guān)于“姜母鴨”這詞出現(xiàn)的次數(shù)是66次，關(guān)于“做法”這個(gè)詞的出現(xiàn)的次數(shù)是1000次。那“做法”的TF是高于“姜母鴨”的。但是對(duì)比圖書(shū)館里的10000本書(shū)中，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)“姜母鴨”在其他書(shū)中出現(xiàn)的頻次很低，而“做法”在其他書(shū)中出現(xiàn)的頻次也很高。因此會(huì)把“做法”的權(quán)重降低從而得出關(guān)鍵詞“姜母鴨”
TF-IDF算法可以過(guò)濾掉一些常見(jiàn)詞（如上述的“做法”）而保留重要的詞（如上述的“姜母鴨”）從而得出文檔當(dāng)中的重點(diǎn)。這個(gè)算法可以說(shuō)是搜索引擎的基本算法了，換成我們比較通俗的語(yǔ)言去講，就是關(guān)鍵詞密度。
Hits 鏈接分析算法
在SEO當(dāng)中，常常有內(nèi)容為王，外鏈為皇的說(shuō)法（現(xiàn)在已經(jīng)不適用了），因?yàn)樵赟EO的早期，外鏈算法是對(duì)網(wǎng)站排名影響極大的算法。
例如當(dāng)初李彥宏依靠“超鏈分析算法”成立了百度，而這個(gè)超鏈分析算法也就是我們現(xiàn)在比較熟知的錨文本鏈接。
后來(lái)谷歌對(duì)“超鏈分析算法”進(jìn)行了優(yōu)化，提出了不同網(wǎng)站的權(quán)重不同，所以外鏈傳導(dǎo)的權(quán)重也應(yīng)該不同的概念，這個(gè)就是后來(lái)的“PageRank算法”。
而現(xiàn)在百度和谷歌對(duì)這類算法也經(jīng)歷了無(wú)數(shù)個(gè)版本的迭代，而且也有新的鏈接分析算法出現(xiàn)，例如Hits算法。
Hits算法中有兩個(gè)新概念，一個(gè)是“Authority”頁(yè)面，一個(gè)是“Hub”頁(yè)面。
“Authority”頁(yè)面指的是高質(zhì)量的權(quán)威頁(yè)面。
“Hub”頁(yè)面指的是指向很多權(quán)威頁(yè)面的樞紐頁(yè)面。
一個(gè)好的權(quán)威頁(yè)面會(huì)被很多樞紐頁(yè)面指向
一個(gè)好的樞紐頁(yè)面會(huì)指向很多權(quán)威頁(yè)面。
這種算法可以比較簡(jiǎn)單通過(guò)鏈接的去判定網(wǎng)站的優(yōu)劣，但是也比較容易作弊。
比如萬(wàn)物皆可運(yùn)營(yíng)的官網(wǎng)導(dǎo)出的外鏈有騰訊新聞、搜狐新聞、鳳凰新聞、悠然布衣。而騰訊新聞、搜狐新聞等三個(gè)都是權(quán)威頁(yè)面，那么悠然布衣也會(huì)被認(rèn)為是權(quán)威頁(yè)面。
TextRank算法和LDA主題模型
除了TF-IDF算法以外，像TextRank算法和LDA、LSA這類的主題模型算法也被廣泛地應(yīng)用在關(guān)鍵詞提取領(lǐng)域。
TextRank算法比起TF-IDF算法的特點(diǎn)在于它可以脫離語(yǔ)料庫(kù)的背景，對(duì)單篇文檔進(jìn)行分析，提取單篇文檔的關(guān)鍵詞。但是缺點(diǎn)就是受分詞、文本清洗影響大，受高頻詞影響大。
這個(gè)算法是引入了PageRank算法的理念，將文本拆成詞匯組成網(wǎng)絡(luò)模型，將詞匯相似度的共現(xiàn)關(guān)系作為投票關(guān)系或者說(shuō)推薦關(guān)系，從而去計(jì)算每個(gè)詞的重要性。
例如：（例子來(lái)源于@知乎 黃鑫）
然后對(duì)上面這段話進(jìn)行分詞，去除中間的停用詞，我們可以得到：程序員 英文 程序 開(kāi)發(fā) 維護(hù) 專業(yè) 人員 程序員 分為 程序 設(shè)計(jì) 人員 程序 編碼 人員 界限 特別 中國(guó) 軟件 人員 分為 程序員 高級(jí)程序員 系統(tǒng) 分析員 項(xiàng)目 經(jīng)理
然后建一個(gè)大小為9的窗口，每個(gè)單詞要投票給它前后距離為5以內(nèi)的詞
然后開(kāi)始迭代投票
這樣得出來(lái)“程序員”是這段話當(dāng)中權(quán)重最高的單詞。
LDA主題模型：在很多場(chǎng)景下，單純的提取文檔里面的關(guān)鍵詞是不夠用的，比如中國(guó)古代很多的古詩(shī)就是這么玩的。
“解落三秋葉，能開(kāi)二月花。過(guò)江千尺浪，入竹萬(wàn)竿斜。”這首李嶠的《風(fēng)》，雖然是描寫(xiě)風(fēng)的，但是除了題目全詩(shī)沒(méi)有一個(gè)”風(fēng)“字。
還有朱熹的《秋月》：清溪流過(guò)碧山頭，空水澄鮮一色秋。隔斷紅塵三十里，白云紅葉兩悠悠。是描寫(xiě)月亮的但是全詩(shī)沒(méi)有一個(gè)月字。
雖然關(guān)鍵詞和文檔之間沒(méi)有直接的聯(lián)系，但是需要通過(guò)一個(gè)維度將其串聯(lián)起來(lái)，這個(gè)就是主題。每個(gè)文檔都應(yīng)該對(duì)應(yīng)一個(gè)或者多個(gè)主題，每個(gè)主題都會(huì)有對(duì)應(yīng)的詞分布。
LDA語(yǔ)義主題模型可以實(shí)現(xiàn)相同語(yǔ)義的主題單詞之間的相互關(guān)聯(lián)，給信息檢索中文本的潛在語(yǔ)義信息的挖掘提供良好的檢索模型框架，可以用來(lái)識(shí)別大規(guī)模文檔集或語(yǔ)料庫(kù)中的潛在隱藏的主題信息。
比如一個(gè)文章如果涉及到“姜母鴨”這個(gè)主題，那么“閩南”、“廈門”、“泉州”等詞語(yǔ)就會(huì)以較高的頻率出現(xiàn)，而如果涉及到“老鼠干”，那么“閩西”、“客家”“寧化”就會(huì)出現(xiàn)的很頻繁。
搜索引擎會(huì)分析用戶查詢?cè)~匯與哪些主題是相關(guān)的，這些相關(guān)會(huì)通過(guò)形容詞的屬性來(lái)作為參考。例如“姜母鴨”相關(guān)的都是屬于美食，那么滋陰降火的功能屬性、濃香鮮美的味道屬性這些內(nèi)容都是與它關(guān)聯(lián)的。
現(xiàn)在百度搜索的下拉關(guān)聯(lián)搜索、相關(guān)搜索等搜索詞，應(yīng)當(dāng)就是與TextRank算法、LD算法、DNN算法等相關(guān)。
Simhash去重算法
為了計(jì)算一篇文檔之間的相似度存在的，通過(guò)simhash算法可以計(jì)算出文檔的simhash值，通過(guò)各個(gè)文檔計(jì)算出的二進(jìn)制值來(lái)計(jì)算文檔之間的漢明距離，然后根據(jù)漢明距離來(lái)比較文檔之間的相似度。（漢明距離是指兩個(gè)相同長(zhǎng)度的字符串相同位置上不同的字符的個(gè)數(shù)。）
例子：“我元宵節(jié)在家里用烤爐做了一只美味的烤雞”和“我正月十五在家里用烤箱做了一盤超級(jí)好吃的烤雞。”
首先去除停用詞后變成了
“我 元宵 家里 烤爐 美味 烤雞”和“我 正月十五 家里 烤箱 超級(jí)好吃 烤雞”
做詞頻統(tǒng)計(jì)，再做同義詞歸一化 元宵=正月十五 烤爐=烤箱 美味=超級(jí)好吃
最后判斷這兩句話是同一個(gè)意思。
早期百度應(yīng)該是對(duì)網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行simhash識(shí)別，而最新的原創(chuàng)識(shí)別應(yīng)該是對(duì)句子級(jí)別的做simhash識(shí)別了。所以當(dāng)前來(lái)說(shuō)，簡(jiǎn)單的語(yǔ)句調(diào)換、關(guān)鍵詞替換等方法做偽原創(chuàng)，其實(shí)對(duì)搜索引擎的影響不大，他們能夠識(shí)別出來(lái)。
TF-IDF算法、TextRank算法和LDA主題模型這幾種算法，除了搜索引擎營(yíng)銷的人員以外，做新媒體運(yùn)營(yíng)的同學(xué)也可以做相關(guān)了解。除了在百度以外，例如抖音、小紅書(shū)、微信等平臺(tái)搜索算法也與此相關(guān)。
今天就簡(jiǎn)單的聊一聊搜索引擎的幾類基本算法，了解這些算法，對(duì)于指導(dǎo)搜索優(yōu)化和內(nèi)容分發(fā)都有比較大的作用，但是畢竟我不是技術(shù)出身的，對(duì)這個(gè)理解的也不是特別透徹，所以大家感興趣的可以自己再找資料學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)。
下一篇內(nèi)容，會(huì)比較詳細(xì)地去盤點(diǎn)一下SEO當(dāng)中比較常用的一些作弊手段，也就是黑帽SEO。嗯，有緣再更新吧~
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一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國(guó)未成年人保護(hù)法》等法律法規(guī)，對(duì)以下違法、不良信息或存在危害的行為進(jìn)行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
1)反對(duì)憲法所確定的基本原則；
2)危害國(guó)家安全，泄露國(guó)家秘密，顛覆國(guó)家政權(quán)，破壞國(guó)家統(tǒng)一，損害國(guó)家榮譽(yù)和利益；
3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù)；
4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動(dòng)實(shí)施恐怖活動(dòng)、極端主義活動(dòng)；
5)煽動(dòng)民族仇恨、民族歧視，破壞民族團(tuán)結(jié)；
6)破壞國(guó)家宗教政策，宣揚(yáng)邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會(huì)秩序，破壞社會(huì)穩(wěn)定；
8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動(dòng)非法集會(huì)、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會(huì)秩序；
10)侮辱或者誹謗他人，侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益；
11)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式，對(duì)未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容；
2. 不友善：不尊重用戶及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為：
1)輕蔑：貶低、輕視他人及其勞動(dòng)成果；
2)誹謗：捏造、散布虛假事實(shí)，損害他人名譽(yù)；
3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對(duì)他人或其行為進(jìn)行揭露或描述，以此來(lái)激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對(duì)方對(duì)自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對(duì)方難堪；
6)謾罵：以不文明的語(yǔ)言對(duì)他人進(jìn)行負(fù)面評(píng)價(jià)；
7)歧視：煽動(dòng)人群歧視、地域歧視等，針對(duì)他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來(lái)迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購(gòu)買或出售帳號(hào)之間虛假地互動(dòng)，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營(yíng)銷內(nèi)容，如通過(guò)偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營(yíng)銷；
8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過(guò)頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測(cè)字、占卜、解夢(mèng)、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對(duì)具體風(fēng)水等問(wèn)題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問(wèn)自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過(guò)占卜方法問(wèn)婚姻、前程、運(yùn)勢(shì)，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來(lái)誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂(lè)等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過(guò)「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭(zhēng)行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過(guò)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過(guò)作弊手段注冊(cè)、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
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