發(fā)布時間：2021-01-12 19:34

　　搜索引擎作為在豐富的互聯(lián)網(wǎng)站中獲取信息的重要手段,得到了廣泛使用。搜索引擎優(yōu)化是指通過優(yōu)化網(wǎng)站頁面內(nèi)容、增加網(wǎng)站關(guān)鍵字命中率、改善網(wǎng)站結(jié)構(gòu)以及用戶體驗(yàn)等因素使網(wǎng)站符合搜索引擎的搜索規(guī)則,最終能夠在搜索引擎結(jié)果中獲得更好排名,增加訪問率的策略。其中內(nèi)容優(yōu)化是未來的主流趨勢,也是搜索引擎所倡導(dǎo)的。目前很對搜索引擎優(yōu)化團(tuán)隊(duì)的優(yōu)化內(nèi)容的關(guān)鍵字來源都是通過第三方網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)公司購買而來的�？紤]到Web2.0應(yīng)用的不斷深入,人們參與網(wǎng)絡(luò)的力式不斷在改變,即以前只是參與者,現(xiàn)在已經(jīng)慢慢轉(zhuǎn)變成號召者,越來越多的流行詞,由草根發(fā)起,再從草根中流行這一現(xiàn)狀。本文針對如何獲取新的話題來為搜索引擎優(yōu)化提供參考這一命題入手,總結(jié)了近年來前人工作經(jīng)驗(yàn),通過對熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)現(xiàn)狀的研究分析,并結(jié)合文本分類的理論基礎(chǔ)從而實(shí)現(xiàn)基于熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)為搜索引擎優(yōu)化這樣的一個工具。之前的網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)話題基本都是基于點(diǎn)擊數(shù),評論數(shù)或者轉(zhuǎn)載率來得到,對評論和話題本身內(nèi)容呼應(yīng)性考慮的比較少。為此,本文考慮到評論是影響話題熱點(diǎn)度的一個重要因素,同時注意到評論和話題內(nèi)容的相關(guān)度,然后對相關(guān)度比較低的評論進(jìn)行噪音過濾,對剩余的評論進(jìn)行熱點(diǎn)度計(jì)算,從而得... 

【文章來源】：復(fù)旦大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景、目的及意義
    1.2 本文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.3 本文的章節(jié)安排
第二章 相關(guān)研究理論與關(guān)鍵技術(shù)
    2.1 搜索引擎優(yōu)化技術(shù)
    2.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)
    2.3 文本預(yù)處理
    2.4 文本表示
        2.4.1 向量空間模型
        2.4.2 關(guān)于向量空間模型的討論
        2.4.3 文本特征選取
        2.4.4 特征權(quán)重算法
        2.4.5 TF-IDF權(quán)重算法分析
        2.4.6 改進(jìn)的權(quán)重算法
第三章 搜索引擎優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)
    3.1 熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)
        3.1.1 概述
        3.1.2 噪音評論過濾
            3.1.2.1 算法思想
            3.1.2.2 內(nèi)容相關(guān)度計(jì)算
            3.1.2.3 評論再篩選
            3.1.2.4 噪音過濾舉例
        3.1.3 熱點(diǎn)話題識別
            3.1.3.1 算法思想
            3.1.3.2 算法設(shè)計(jì)
    3.2 文本特征表示及分類
        3.2.1 概述
        3.2.2 訓(xùn)練集構(gòu)建
        3.2.3 分類具體實(shí)現(xiàn)
            3.2.3.1 算法描述
    3.3 搜索引擎優(yōu)化意見
        3.3.1 概述
        3.3.2 具體實(shí)現(xiàn)
第四章 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    4.1 系統(tǒng)概述
    4.2 系統(tǒng)架構(gòu)
        4.2.1 主要功能表結(jié)構(gòu)
    4.3 系統(tǒng)功能模塊具體實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 Web數(shù)據(jù)采集
            4.3.1.1 概述
            4.3.1.2 爬蟲算法設(shè)計(jì)
        4.3.2 文本預(yù)處理模塊
            4.3.2.1 概述
            4.3.2.2 算法描述
        4.3.3 特征提取模塊
        4.3.4 文本分類模塊
第五章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    5.1 測試語料
        5.1.1 第三方公司關(guān)鍵詞對比
        5.1.2 數(shù)據(jù)對比實(shí)例
    5.2 系統(tǒng)截圖
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文的主要工作及特點(diǎn)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：2973415