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首先要说一下百度蜘蛛在互联网上爬行只抓取网页上文字内容和一些特殊的文字信息,比如:图片的替代文字,flash替代文字,锚文本文字等等,中文分词技术是搜索引擎特有的一项技术,分词方法大体上有两种,一种是基于词典匹配,另一种是基于统计。基于词典匹配是将需要分析的文字与一个事先造好的词典中的词条进行匹配。而基于统计分词方法则是分析大量的文字样本计算出两个字相邻出现的统计概率,几个字相邻出现越多,就可能形成一个单词,基于统计的方法优势是对新出现的词反应更快速也有利于消除歧义。
当搜索引擎分析出文章的原创度后就会给网站打一个分,影响网站排名的另一个因数就是网站的相关性。相关性计算主要是由以下几个方面影响的:当搜索引擎分词处理后的关键词,对于网站优化的影响是不同的,越是常用的词影响越不大,越不常用的词影响越大。另一个因数就是词频和密度,在排除关键词堆积之后搜索词出现的次数越多,密度越大频率越高,相关性越大,此外关键词之间的距离也影响相关性计算,切分后的关键词完整匹配出现则说明相关性越大,当没有完整匹配出现那么关键词之间的距离越小相关性就认为是稍高的。这就是相关性计算的影响因素,希望今天说的这些原理可以对你的网站在做优化是有所帮助。
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