网站搜索算法

① 百度和Google的搜索算法，技术有何差异

网络是中国的，谷歌是美国的。各有侧重不能不可比较。技术都是一样的侧重不同罢了。网络侧重的是中国民俗，谷歌是侧重美国民俗。因为国情国法不同所以无可能比较量级。【搜索引擎技术是硬件加软件。硬件是实际使用的机器，软件是程序编程】搜索产品搜索引擎产品其实包括很多种类，并不限于我们最熟悉的全网搜索引擎。简单分类罗列一下：*全网搜索：包括市场份额最高的几大搜索引擎巨头，Google,Yahoo,Bing。*中文搜索：在中文搜索市场中，网络一家独大，其它几家如搜狗、搜搜、有道，市场份额相对还比较小。*垂直搜索：在各自的垂直领域成为搜索入口的，购物的淘宝，美食的大众点评，旅游的去哪儿，等等。*问答搜索：专注于为问句式提供有效的答案，比如Ask.com；其它的如问答社区像Quora和国内的知乎，应该也会往这方面发展。*知识搜索：典型代表就是WolframAlpha，区别于提供搜索结果列表，它会针对查询提供更详细的整合信息。*云搜索平台：为其它产品和应用提供搜索服务托管平台(SaaS或是PaaS)，Amazon刚刚推出它的CloudSearch,IndexTank在被Linkedin收购之前也是做这项服务。*其它：比始DuckDuckGo，主打隐私保护，也有部分用户买帐。各种搜索产品在各自领域都需要解决特定的技术和业务问题，所以也可以建立相对通用搜索的优势，来得到自己的市场和用户。搜索技术搜索引擎所涉及和涵盖的技术范围非常广，涉及到了系统架构和算法设计等许多方面。可以说由于搜索引擎的出现，把互联网产品的技术水平提高到了一个新的高度；搜索引擎无论是在数据和系统规模，还是算法技术的研究应用深度上，都远超之前的简单互联网产品。列举一些搜索引擎所涉及到的技术点：*爬虫(Crawling)*索引结构(InvertedIndex)*检索模型(VSM&TF-IDF)*搜索排序(RelevanceRanking&Evaluation)*链接分析(LinkAnalysis)*分类(Document&QueryClassification)*自然语言处理(NLP:Tokenization,Lemmatization,POSTagging,NER,etc.)*分布式系统(DistributedProcessing&Storage)*等等虽然搜索引擎涉及的技术方方面面，但归结起来最关键的几点在于：*系统：大规模分布式系统，支撑大规模的数据处理容量和在线查询负载*数据：数据处理和挖掘能力*算法：搜索相关性排序，查询分析，分类，等等系统搜索引擎系统是一个由许多模块组成的复杂系统。核心模块通常包括：爬虫，索引，检索，排序。除了必需的核心模块之外，通常还需要一些支持辅助模块，常见的有链接分析，去重，反垃圾，查询分析，等等。[附图：搜索系统架构概念模型]*爬虫从互联网爬取原始网页数据，存储于文档服务器。*文档服务器存储原始网页数据，通宵是分布式Key-Value数据库，能根据URL/UID快速获取网页内容。*索引读取原始网页数据，解析网页，抽取有效字段，生成索引数据。索引数据的生成方式通常是增量的，分块/分片的，并会进行索引合并、优化和删除。生成的索引数据通常包括：字典数据，倒排表，正排表，文档属性等。生成的索引存储于索引服务器。*索引服务器存储索引数据，主要是倒排表。通常是分块、分片存储，并支持增量更新和删除。数据内容量非常大时，还根据类别、主题、时间、网页质量划分数据分区和分布，更好地服务在线查询。*检索读取倒排表索引，响应前端查询请求，返回相关文档列表数据。*排序对检索器返回的文档列表进行排序，基于文档和查询的相关性、文档的链接权重等属性。*链接分析收集各网页的链接数据和锚文本（AnchorText），以此计算各网页链接评分，最终会作为网页属性参与返回结果排序。*去重提取各网页的相关特征属性，计算相似网页组，提供离线索引和在线查询的去重服务。*反垃圾收集各网页和网站历史信息，提取垃圾网页特征，从而对在线索引中的网页进行判定，去除垃圾网页。*查询分析分析用户查询，生成结构化查询请求，指派到相应的类别、主题数据服务器进行查询。*页面描述/摘要为检索和排序完成的网页列表提供相应的描述和摘要。*前端接受用户请求，分发至相应服务器，返回查询结果[附图：爬虫系统架构]爬虫系统也是由多个模块构成：*URLScheler存储和高度待爬取的网页地址。*Downloader根据指定的网页列表爬取网页内容，存储至文档服务器。*Processer对网页内容进行简单处理，提取一些原始属性，为爬取的后续操作服务。*TrafficController爬取流量控制，防止对目标网站在短时间内造成过大负载[附图：搜索系统架构实例：Google这是Google早期的一张系统架构图，可以看出Google系统的各模块基本和前面概念模型一致。所以一个完整的全网搜索系统的大致系统架构是类似的，区别和竞争力体现在细节实现和优化上。数据除了搜索引擎系统提供了系统支撑外，搜索结果质量很大程度上依赖于源数据的数量和质量，以及数据处理的能力。全网数据的主要来源通常是从互联网上进行自动爬取，从一些高质量的种子站点开始，并沿网页链接不断，收集巨量的网页数据；这通常能达到数据在数量的要求，但也不可避免混入了大量的低质量网页。除了自动爬取来的数据外，搜索引擎的数据来源还可以来自人工收集、合作伙伴提供、第三方数据源和API、以及购买；这些来源通常会有更好的质量保证，但在数量规模和覆盖率上会相对少一些，可以和爬取的数据形成有效的互补。收集到足量的原始数据后，需要进行各种数据处理操作，把原始数据转换成在线检索需要的数据。这个过程通常包括：网页分析，数据抽取，文本处理和分词，索引及合并；最终生成的数据会包括：词典，倒排表，正排表，文档权重和各种属性。最终生成的数据要布署上相应的在线检索服务器上，通常会进行数据分区和分片布署，数据内容更丰富时还可能根据内容分类和主题进行分别布署，比如新闻时效类的网页可能就会独立布署，针对性地响应时效类的查询[附图：索引数据：字典、倒排表、正排表]这张图来源于Google早期的索引数据结构，包括词典、倒排表、正排表。算法有了相当数量的高质量数据之后，搜索结果的质量改进就取决于搜索算法的准确性上。现在的搜索引擎通常通过向量空间模型（VSM=VectorSpaceModel）来计算查询和各文档之间的文本相似性；即把查询或文档抽象成一个词向量，然后再计算向量在向量空间中的夹角，可以用余弦公式得出，作为文本相似度的度量值。在基本的向量空间模型基础上通常会进一步加入词的权重值进行改进，通过经典的TF-IDF公式得出，即词频（TF）乘上逆文档频率（IDF）；其中TF=TermFrequency，即该词在所在文档中的出现次数；IDF=InvertDocumentFrequency，即包含该词的文档数除以总文档数，再取反，通常还会取对数来降维，这个值值越大表示这个词越能代表文档特征。除了通过向量空间模型得出的文本匹配评分外，每个文档还会有自己本身的质量评分，通常由网页链接数据计算得出，代表了该网页本身的流行度权重。最终的评分会以文本匹配的查询时动态评分和文档静态评分为基础计算得出；搜索引擎的评分计算都会考虑很多因素，但这两项通常是评分计算的基础。有了确定的排序算法后，另一个重要的任务就是评估搜索结果的质量。由于搜索结果的好与坏是一个比较主观的过程，所以进行定量的评估并不容易。常见的做法是通过事先选定一批查询，通过人工评估或是预先设定标准值的方式，逐个评估每个设定查询搜索结果，最终得到一个统计结果，作为搜索算法的评估度量。另一类做法是直接通过线上的用户点击数据来统计评估搜索结果质量，或是通过A/B测试来比较两种排序算法的点击效果来衡量。合理而有效的评估方法，是搜索算法可以不断改进和比较的前提。查询分析是另一个对搜索结果影响很大的方面，主要任务是把用户的查询文本转换成内部的结构化的搜索请求。涉及的处理可能包括基本的分词处理，专有名词的识别和提取，或是查询模式的识别，或是查询分类的识别。这些处理的准确性将能极大地改进搜索请求的方式，进一步影响搜索结果的相关性和质量。开源方案近年来在搜索公司内部搜索系统和技术的改进和发展的同时，一批开源的搜索系统和解决方案也逐渐发展和成熟起来。当然开源系统在功能全面性、复杂性和规模上都不能与专业的搜索引擎系统相比，但对于中小企业的搜索应用来说应该已经能很好地满足需求，而且也成功应用到了一些大规模的产品系统中（比如Twitter的搜索就使用和改进了Lucene）。现在比较常见的开源搜索解决方案有：*LuceneLucene自然是现在最流行，使用度最高的搜索开源方案。它用java开发，以索引和检索库的方式提供，可以很容易地嵌入需要的应用中。*Solr&SolrCloudSolr是Lucene的子项目，同属Apache软件基金会项目；它是基于Lucene之上实的一个完整的搜索服务应用，提供了大量的搜索定制功能，可以满足大部分的搜索产品需求。SolrCloud是Solr为了加强其分布式服务能力而开发的功能，目前还在开发阶段，将在Solr4.0发布。*Zoie&Sensei(Linkedin)Zoie是Linkedin公司在Lucene基础上实现的准实时索引库，通过加入额外的内存索引，来达到准实时索引的效果。Sensei是Linkedin公司在Zoie基础上实现的分布式搜索服务，通过索引分区来实现分布式搜索服务。*ElasticSearchElasticSearch也是刚推出不久的一个基于Lucene实现的分布式搜索服务，据说在分布式支持和易用性上都有不错的表现。因为还比较年轻，真实的应用应该还不多，需要观察。因为也是基于Lucene的分布式开源搜索框架，基本上会与SolrCloud和Sensei形成正面竞争关系。*其它开源产品除了Lucene家族以外，还有一些其它的开源产品，比如Sphinx和Xapian，也有不少的应用；但近年来的更新频率和社区活跃度都不太能和Lucene系的产品相比。*托管平台除了开源产品外，现在还出现了一些基于云计算和云服务的搜索服务，比如Amazon新近推了的CloudSearch，还有更早一些的IndexTank（已被Linkedin收购）。这类服务无需自己布置搜索系统，直接使用在线服务，按需付费，所以也将是开源产品的替代方案和竞争对手。附几张上面提到的开源系统的概念模型和架构图：[附图：Lucene概念模型][附图：Lucene工作流程][附图：Sensei系统架构][附图：SolrCloud系统架构]现状与未来：传统的搜索引擎经过了十几年的发展，目前在技术和产品上都已走向逐渐稳定和成熟，通用搜索的市场也基本进入饱和，不像早些年一直呈现高增长率。同时，在各个垂直领域，也出现了很多和产品结合的很好的垂直搜索产品，比如淘宝的购物搜索，大众点评的美食搜索，去哪儿和酷讯的旅游搜索等，也都在各自领域占据了相当大的市场，成为除了通用搜索引擎之外的重要的用户入口。在开源领域，各种开源产品和解决方案也逐渐发展成熟，通用搜索技术不再为大公司所专有，中小企业能够以较低的成本实现自己的搜索应用。现在搜索引擎产品之间的竞争的在数据、应用方式和产品形态上，在系统架构和基本算法上区分并不大。搜索引擎在未来发展上，一是搜索将不仅仅以独立产品的形式出现，的会作为搜索功能整合到的产品和应用中。在产品形态上，基于传统的搜索引擎，会演化出像推荐引擎，知识引擎，决策引擎等形式的产品，更好地满足和服务用户需求。而搜索引擎所涉及和发展起来的各种技术，会更广泛地应用到各种基它产品上，比如自然语言处理，推荐和广告，数据挖掘，等等。总之，搜索引擎对互联网技术和产品带来的影响是巨大的，未来也仍将有很大的发展和应用空间。

② 目前seo优化中，百度搜索引擎排名使用的算法有哪些

你好朋友做SEO的我们都知道，我们时时刻刻都是在围绕搜索引擎在转，就拿网络来说吧，你个人做的再好，但是网络的算法一变，你如果不作相应的改进那好多功夫都是枉然，所以上海献峰网络网罗SEO分析了2017年网络10大最新算法规则，希望给大家有所帮助。
（1）、网络排名顺序由原本的每礼拜调整1次排名，现在1天都有可能3-4次的排名调整。
（2）、网络进一步提高了自身产物关头字排名的顺序，搜索 网络、网络地图、网络知道、网络贴吧等属于网络自己的产品。还有就是和网络自己合作的上网站权重也提高了。（3）、网络对信息越真实的网站排名会给予更好的排名。公司性质的网站要比小我道质的网站排名更有优势对于一些垃圾站点，剽窃网站、模拟网站一律不给于排名。
（4）、更新时间：天天更新是7-9点下调整为5-6点，晚上10-12点周三大更新，调整为每周四大概凌晨4点更新。每月大更新的时间是11号和26号，尤其是26号，更新幅度最大，K站也是最多的。企业站内容较少的话，建议每周四前更新一下内容，内容多的话，最好是天天更新3篇。
（5）、网络调整了对站点一再的SPM内容站点降权。网络对于网站的原创性要求更高，条理品级很较着的得到了改善。在自己的网站上揭晓文章，但文章问题网络更新收录规则和内容一定要网络下搜索不到的，然后在去各大论坛投稿一样的。过一会再去网络下搜索看，只如果原创的基本上能排在第一位。还有一些网络营销专业人士认为，网络算法调整后，对新站的亲爱水平比原来有所加强。
（6）、网络把新站收录审核时间变短，呈现2-3天内就可以收录。网络为了搜索成效加倍切确，引用了文章**现的日期，不外没有进行当天日期的对照处理。度比来一天收录后果禁绝确。天首页快照，网站能有当天的首页快照，当天快照，原来只有谷歌才有。
（7）、对门户站的权重比较垂青，这是算法调整最直接得默认。追踪一些枢纽词可以看到的一个普遍现象：排名前两名大部门依然是自力站点，从第三名起都是门户页面，直到第二页起头恢复独立站。
（8）、网络对网站有弹窗广告这样的站点给于降权，对加盟链接联盟站点、页面站点里面有大量JS代码内容、友情连接过多的站点给予适当降权。
（9）、网络针对论坛和博客站点导入链接降权，论坛签名已经对网络失效、网络重点提升了自身产品网络、贴吧、知道、辞书、有啊、经验、文库等相关内容页面的权重，现在网络这些产品的内容在第一页都有浮现，尤其是网络和网络文库。
（10）、网络对搜素引擎的人工干与进一步加强：如你的网站关键词排名很高，而内容简单，无更新。虽然从网络获得的流量很大，网络就有可能经过人工干预，给你网站关键词降权甚至从网络收录中删除掉。

③ 百度网站排名算法

点击率丶有效流浏时长丶专业度丶知明度等综合研判，其实做为营利性私企，和网络的合作深度更能影响排名！

④ 悬赏50分,求站内搜索算法

基于ASP的站内多值搜索
运行环境：IIS
脚本语言：VBScript
数据库：Access/SQL Server
数据库语言：SQL

1．概要：
不论是在论坛，还是新闻系统，或是下载系统等动态网站中，大家经常会看到搜索功能：搜索帖子，搜索用户，搜索软件（总之搜索关键字）等，本文则是介绍如何建立一个高效实用的，基于ASP的站内多值搜索。

本文面对的是“多条件模糊匹配搜索”，理解了多条件的，单一条件搜索也不过小菜一碟了。一般来讲，有两种方法进行多条件搜索：枚举法和递进法。搜索条件不太多时（n<=3）,可使用枚举法，其语句频度为2的n次方，成指数增长，n为条件数。很明显，当条件增多以后，无论从程序的效率还是可实现性考虑都应采用递进法，其语句频度为n，成线性增长。需要指出的是，枚举法思路非常简单，一一判断条件是否为空，再按非空条件搜索，同时可以利用真值表技术来对付条件极多的情况（相信没人去干这种事，4条件时就已经要写16组语句了）；递进法的思想方法较为巧妙，重在理解，其巧就巧在一是使用了标志位（flag）,二是妙用SQL中字符串连接符&。下面以实例来讲解引擎的建立。
2．实例：
我们建立一通讯录查询引擎，数据库名为addressbook.mdb,表名为address,字段如下：
ID Name Tel School
1 张 三 33333333 电子科技大学计算机系
2 李 四 44444444 四川大学生物系
3 王 二 22222222 西南交通大学建筑系
… … … …

Web搜索界面如下：
姓名： 电话： 学校： 搜索按钮

采用枚举法的源程序如下：
<%@ CODEPAGE = "936" %>
'连接数据库
<%
dim conn
dim DBOath
dim rs
dim sql
Set conn=Server.CreateObject("ADODB.Connection")
DBPath = Server.MapPath("addressbook.mdb")
conn.Open "driver={Microsoft Access Driver (*.mdb)};dbq=" & DBPath
Set rs=Server.CreateObject("ADODB.Recordset")
'从Web页获取姓名、电话、学校的值
dim Name
dim Tel
dim School
Name=request("Name")
Tel=request("Tel")
School=request("School")
'枚举法的搜索核心，因为有3个条件所以要写8组If判断语句
if trim(Name)="" and trim(Tel)="" and trim(School)="" then
sql="select * from address order by ID asc"
end if
if trim(Name)="" and trim(Tel)="" and trim(School)<>"" then
sql="select * from address where School like '%"&trim(School)&"%' order by ID asc"
end if
if trim(Name)="" and trim(Tel)<>"" and trim(School)="" then
sql="select * from address where Tel like '%"&trim(Tel)&"%' order by ID asc"
end if
if trim(Name)="" and trim(Tel)<>"" and trim(School)<>"" then
sql="select * from address where Tel like '%"&trim(Tel)&"%' and School like '%"&trim(School)&"%' order by ID asc"
end if
if trim(Name)<>"" and trim(Tel)="" and trim(School)="" then
sql="select * from address where Name like '%"&trim(Name)&"%' order by ID asc"
end if
if trim(Name)<>"" and trim(Tel)="" and trim(School)<>"" then
sql="select * from address where Name like '%"&trim(Name)&"%' and School like '%"&trim(School)&"%' order by ID asc"
end if
if trim(Name)<>"" and trim(Tel)<>"" and trim(School)="" then
sql="select * from address where Name like '%"&trim(Name)&"%' and Tel like '%"&trim(Tel)&"%' order by ID asc"
end if
if trim(Name)<>"" and trim(Tel)<>"" and trim(School)<>"" then
sql="select * from address where Name like '%"&trim(Name)&"%' and Tel like '%"&trim(Tel)&"%' and School like '%"&trim(School)&"%' order by ID asc"
end if
rs.open sql,conn,1,1
'显示搜索结果
if rs.eof and rs.bof then
response.write "目前通讯录中没有记录"
else
do while not rs.eof
response.write "姓名："&rs("Name")&"电话："&rs("Tel")&"学校："&rs("School")&"<br>"
rs.movenext
loop
end if
'断开数据库
set rs=nothing
conn.close
set conn=nothing
%>
理解上述程序时，着重琢磨核心部分，8组语句一一对应了3个搜索框中的8种状态
Name Tel School
空 空 空
空 空 非空
空 非空 空
空 非空 非空
非空 空 空
非空 空 非空
非空 非空 空
非空 非空 非空

另外trim()是VB的函数，将输入的字符串前后的空格去掉；%是SQL语言中的多字符通配符（_是单字符通配符），由此可见%"&trim()&"%对搜索框中输入的关键字是分别向左向右匹配的；SQL语言中用and连接说明非空条件之间是“与”关系。

再来看看递进法，与枚举法相比它们只有核心部分不同：
'递进法的搜索核心，依次判断条件为空否，非空则将其加入搜索条件
sql="select * from address where"
if Name<>"" then
sql=sql&" Name like '%"&Name&"%' "
flag=1
end if
if Tel<>"" and flag=1 then
sql=sql&" and Tel like '%"&Tel&"%'"
flag=1
elseif Tel<>"" then
sql=sql&" Tel like '%"&Tel&"%'"
flag=1
end if
if Company<>"" and flag=1 then
sql=sql&" and Company like '%"&Company&"%'"
flag=1
elseif Company <>"" then
sql=sql&" Company like '%"&Company&"%'"
flag=1
end if
if flag=0 then
sql="select * from address order by ID asc"
end if
rs.open sql,conn,1,1
递进法是一个明智的算法，单从语句的长短就可以看出来了。这个算法的难点和精髓就在flag和&上。首先你应该清楚&在SQL中就是一个字符串连接符，把该符号左右的字符拼接在一起。再回到程序，当Name不为空时sql="select * from address where Name like '%"&Name&"%' "同时flag=1；接下来当Name不为空时且Tel不为空时，即Tel<>"" and flag=1时，sql="select * from address where Name like '%"&Name&"%' and Tel like '%"&Tel&"%' "同时flag=1，否则当Name为空Tel不为空，sql="select * from address where Tel like '%"&Tel&"%' "同时flag=1；以此类推就可以推广到n个条件的搜索。当然条件皆为空时，即flag=0将选择所有表中所有项。
3．验证：

至此，一个搜索引擎就建立起来了。以下是一些使用示例：
姓名：张 电话： 学校： 搜索按钮

搜索结果为：
姓名： 张三 电话：33333333 单位：电子科技大学计算机系

姓名： 电话： 学校：大学 搜索按钮

搜索结果为：
姓名：张三 电话：33333333 单位：电子科技大学计算机系
姓名 李 四 电话：44444444 单位：四川大学生物系
姓名：王二 电话：22222222 单位：西南交通大学建筑系
姓名： 电话：4444 学校：四川 搜索按钮

搜索结果为：
姓名 李 四 电话：44444444 单位：四川大学生物系
姓名： 电话： 学校：交%大 搜索按钮

搜索结果为：
姓名：王二 电话：22222222 单位：西南交通大学建筑系
4．改进：
其实这个引擎还有些缺陷，问题主要在于通配符%。一方面是因为人们平时习惯把*作为通配符，另一方面%若出现在超链接中，通过request获取时%将被“吃”掉，如下：

--test.htm--
…
<a href=test.asp?content=test%the%sign>click here</a>
…

--test.asp--
<%
content=request(“content”)
response.write content
%>

在IE中浏览test.htm时点击超链接，显示为：
testthesign
可见%直接被超链接忽略掉了。怎么才能解决这个问题呢？很简单，我们做点小小的手脚--偷梁换柱。
将以下代码加在搜索核心之前：
Name=replace(Name,"*","%")
Tel=replace(Tel,"*","%")
Company=replace(Company,"*","%")
将以下代码加在搜索核心之后：
Name=replace(Name,"%","*")
Tel=replace(Tel,"%","*")
Company=replace(Company,"%","*")
在我们来分析一下这些语句。replace()是VB中字符串替换函数，replace(Name,"*","%") 就是将Name中所有的*换成%。也就是说，我们把3个条件中凡是出现的*都替换为%，这样一来前3句就将通配符改成*了。而后3句就可以防止%被“吃”掉。所有问题就迎刃而解了吧。
姓名： 电话： 学校：交%大 搜索按钮

搜索结果为：
姓名：王 二 电话：22222222 单位：西南交通大学建筑系

将上面的语句再改一改，把*用空格代替，不就成了我们在Google、BaiDu中常用的用空格来分开搜索条件的搜索引擎了吗？

⑤ 搜索引擎核心算法是什么

搜索引擎核心算法是获得网站网页资料，建立数据库并提供查询的系统。

索引擎的数据库是依靠一个叫“网络机器人（crawlers）”或叫“网络蜘蛛（Spider）”的软件，它通过网络上的各种链接自动获取大量的网页信息内容，并按照一定的规则进行分析和组织。谷歌和网络是典型的搜索引擎系统。

为了更好地服务于web搜索，搜索引擎分析和排序规则也就是说，搜索引擎算法正在发生变化。由于互联网上无数的网站页面，搜索引擎蜘蛛无法将所有网页下载并保存到服务器上。

因此，许多搜索引擎蜘蛛只抓取那些重要的页面，而评估爬行重要性的主要依据是链接宽度（以及外部链接的数量和质量）。

(5)网站搜索算法扩展阅读：

搜索引擎核心算法的优化：

1、在搜索前，根据条件降低搜索规模。

2、广度优先搜索中，被处理过的节点，充分释放空间。

3、给据问题的约束条件进行剪枝。

4、利用回溯算法进行优化：回溯和深度优先是相似的，区别在于当一个节点被扩展时，不是所有的子节点都被扩展，而是只有一个子节点被扩展。所以它是盲的，但占用的内存更少。

⑥ 搜索引擎是如何搜索到信息

随着互联网的迅猛发展、WEB信息的增加，用户要在信息海洋里查找自己所需的信息，就象大海捞针一样，搜索引擎技术恰好解决了这一难题（它可以为用户提供信息检索服务）。搜索引擎是指互联网上专门提供检索服务的一类网站，这些站点的服务器通过网络搜索软件(例如网络搜索机器人)或网络登录等方式，将Intemet上大量网站的页面信息收集到本地，经过加工处理建立信息数据库和索引数据库，从而对用户提出的各种检索作出响应，提供用户所需的信息或相关指针。用户的检索途径主要包括自由词全文检索、关键词检索、分类检索及其他特殊信息的检索(如企业、人名、电话黄页等)。下面以网络搜索机器人为例来说明搜索引擎技术。
1．网络机器人技术
网络机器人(Robot)又被称作Spider、Worm或Random，核心目的是为获取Intemet上的信息。一般定义为“一个在网络上检索文件且自动跟踪该文件的超文本结构并循环检索被参照的所有文件的软件”。机器人利用主页中的超文本链接遍历WWW，通过U趾引用从一个HT2LIL文档爬行到另一个HTML文档。网上机器人收集到的信息可有多种用途，如建立索引、HIML文件合法性的验证、uRL链接点验证与确认、监控与获取更新信息、站点镜像等。
机器人安在网上爬行，因此需要建立一个URL列表来记录访问的轨迹。它使用超文本，指向其他文档的URL是隐藏在文档中，需要从中分析提取URL，机器人一般都用于生成索引数据库。所有WWW的搜索程序都有如下的工作步骤：
(1)机器人从起始URL列表中取出URL并从网上读取其指向的内容；
(2)从每一个文档中提取某些信息(如关键字)并放入索引数据库中；
(3)从文档中提取指向其他文档的URL，并加入到URL列表中；
(4)重复上述3个步骤，直到再没有新的URL出现或超出了某些限制(时间或磁盘空间)；
(5)给索引数据库加上检索接口，向网上用户发布或提供给用户检索。
搜索算法一般有深度优先和广度优先两种基本的搜索策略。机器人以URL列表存取的方式决定搜索策略：先进先出，则形成广度优先搜索，当起始列表包含有大量的WWW服务器地址时，广度优先搜索将产生一个很好的初始结果，但很难深入到服务器中去；先进后出，则形成深度优先搜索，这样能产生较好的文档分布，更容易发现文档的结构，即找到最大数目的交叉引用。也可以采用遍历搜索的方法，就是直接将32位的IP地址变化，逐个搜索整个Intemet。
搜索引擎是一个技术含量很高的网络应用系统。它包括网络技术、数据库技术动标引技术、检索技术、自动分类技术，机器学习等人工智能技术。
2．索引技术
索引技术是搜索引擎的核心技术之一。搜索引擎要对所收集到的信息进行整理、分类、索引以产生索引库，而中文搜索引擎的核心是分词技术。分词技术是利用一定的规则和词库，切分出一个句子中的词，为自动索引做好准备。目前的索引多采用Non—clustered方法，该技术和语言文字的学问有很大的关系，具体有如下几点：
(1)存储语法库，和词汇库配合分出句子中的词汇；
(2)存储词汇库，要同时存储词汇的使用频率和常见搭配方式；
(3)词汇宽，应可划分为不同的专业库，以便于处理专业文献；
(4)对无法分词的句子，把每个字当作词来处理。
索引器生成从关键词到URL的关系索引表。索引表一般使用某种形式的倒排表(1nversionUst)，即由索引项查找相应的URL。索引表也要记录索引项在文档中出现的位置，以便检索器计算索引项之间的相邻关系或接近关系，并以特定的数据结构存储在硬盘上。
不同的搜索引擎系统可能采用不尽相同的标引方法。例如Webcrawler利用全文检索技术，对网页中每一个单词进行索引；Lycos只对页名、标题以及最重要的100个注释词等选择性词语进行索引；Infoseek则提供概念检索和词组检索，支持and、or、near、not等布尔运算。检索引擎的索引方法大致可分为自动索引、手工索引和用户登录三类。
3. 检索器与结果处理技术
检索器的主要功能是根据用户输入的关键词在索引器形成的倒排表中进行检索，同时完成页面与检索之间的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制。
通过搜索引擎获得的检索结果往往成百上千，为了得到有用的信息，常用的方法是按网页的重要性或相关性给网页评级，进行相关性排序。这里的相关度是指搜索关键字在文档中出现的额度。当额度越高时，则认为该文档的相关程度越高。能见度也是常用的衡量标准之一。一个网页的能见度是指该网页入口超级链接的数目。能见度方法是基于这样的观点：一个网页被其他网页引用得越多，则该网页就越有价值。特别地，一个网页被越重要的网页所引用，则该网页的重要程度也就越高。结果处理技术可归纳为：
(1)按频次排定次序 通常，如果一个页面包含了越多的关键词，其搜索目标的相关性应该越好，这是非常合平常理的解决方案。
(2)按页面被访问度排序 在这种方法中，搜索引擎会记录它所搜索到的页面被访问的频率。人们访问较多的页面通常应该包含比较多的信息，或者有其他吸引入的长处。这种解决方案适合一般的搜索用户，而因为大部分的搜索引擎都不是专业性用户，所以这种方案也比较适合一般搜索引擎使用。
(3)二次检索 进一步净化(比flne)结果，按照一定的条件对搜索结果进行优化，可以再选择类别、相关词进行二次搜索等。
由于目前的搜索引擎还不具备智能，除非知道要查找的文档的标题，否则排列第一的结果未必是“最好”的结果。所以有些文档尽管相关程度高，但并不一定是用户最需要的文档。
搜索引擎技术的行业应用：
搜索引擎的行业应用一般指类似于千瓦通信提供的多种搜索引擎行业与产品应用模式，大体上分为如下几种形式：
1、 政府机关行业应用
n 实时跟踪、采集与业务工作相关的信息来源。
n 全面满足内部工作人员对互联网信息的全局观测需求。
n 及时解决政务外网、政务内网的信息源问题，实现动态发布。
n 快速解决政府主网站对各地级子网站的信息获取需求。
n 全面整合信息，实现政府内部跨地区、跨部门的信息资源共享与有效沟通。
n 节约信息采集的人力、物力、时间，提高办公效率。
2、企业行业应用
n 实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器。
n 及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求。
n 为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。
n 大幅度地提高企业获取、利用情报的效率，节省情报信息收集、存储、挖掘的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。
n 提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立起以知识管理为核心的竞争情报数据仓库，是提高企业核心竞争力的神经中枢。
3、新闻媒体行业应用
n 快速准确地自动跟踪、采集数千家网络媒体信息，扩大新闻线索，提高采集速度。
n 支持每天对数万条新闻进行有效抓取。监控范围的深度、广度可以自行设定。
n 支持对所需内容智能提取、审核。
n 实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化。
4、 行业网站应用
n 实时跟踪、采集与网站相关的信息来源。
n 及时跟踪行业的信息来源网站，自动，快速更新网站信息。动态更新信息。
n 实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化。
n 针对商务网站提出商务管理模式，大大提高行业网站的商务应用需求。
n 针对资讯网站分类目录生成，提出用户生成网站分类结构。并可以实时增加与更新分类结构。不受级数限制。从而大大利高行业的应用性。
n 提供搜索引擎SEO优化专业服务，快速提高行业网站的推广。
n 提供与CCDC呼叫搜索引擎的广告合作。建立行业网站联盟，提高行业网站知名度。
5) 网络信息监察与监控
n 网络舆情系统。如“千瓦通信-网络舆情雷达监测系统”
n 网站信息与内容监察与监控系统，如“千瓦通信-网站信息与内容监测与监察系统（站内神探）”
随着因特网的迅猛发展、WEB信息的增加，用户要在信息海洋里查找信息，就象大海捞
针一样，搜索引擎技术恰好解决了这一难题（它可以为用户提供信息检索服务）。目前，
搜索引擎技术正成为计算机工业界和学术界争相研究、开发的对象。
搜索引擎（Search Engine）是随着WEB信息的迅速增加，从1995年开始逐渐发展起来
的技术。据发表在《科学》杂志1999年7月的文章《WEB信息的可访问性》估计，全球目前
的网页超过8亿，有效数据超过9T，并且仍以每4个月翻一番的速度增长。用户要在如此浩
瀚的信息海洋里寻找信息，必然会"大海捞针"无功而返。搜索引擎正是为了解决这个"迷航
"问题而出现的技术。搜索引擎以一定的策略在互联网中搜集、发现信息，对信息进行理解
、提取、组织和处理，并为用户提供检索服务，从而起到信息导航的目的。搜索引擎提供
的导航服务已经成为互联网上非常重要的网络服务，搜索引擎站点也被美誉为"网络门户"
。搜索引擎技术因而成为计算机工业界和学术界争相研究、开发的对象。本文旨在对搜索
引擎的关键技术进行简单的介绍，以起到抛砖引玉的作用。

分 类

按照信息搜集方法和服务提供方式的不同，搜索引擎系统可以分为三大类：
1．目录式搜索引擎：以人工方式或半自动方式搜集信息，由编辑员查看信息之后，人
工形成信息摘要，并将信息置于事先确定的分类框架中。信息大多面向网站，提供目录浏
览服务和直接检索服务。该类搜索引擎因为加入了人的智能，所以信息准确、导航质量高
，缺点是需要人工介入、维护量大、信息量少、信息更新不及时。这类搜索引擎的代表是
：Yahoo、LookSmart、Open Directory、Go Guide等。
2．机器人搜索引擎：由一个称为蜘蛛（Spider）的机器人程序以某种策略自动地在互
联网中搜集和发现信息，由索引器为搜集到的信息建立索引，由检索器根据用户的查询输
入检索索引库，并将查询结果返回给用户。服务方式是面向网页的全文检索服务。该类搜
索引擎的优点是信息量大、更新及时、毋需人工干预，缺点是返回信息过多，有很多无关
信息，用户必须从结果中进行筛选。这类搜索引擎的代表是：AltaVista、Northern Ligh
t、Excite、Infoseek、Inktomi、FAST、Lycos、Google；国内代表为："天网"、悠游、O
penFind等。
3．元搜索引擎：这类搜索引擎没有自己的数据，而是将用户的查询请求同时向多个搜
索引擎递交，将返回的结果进行重复排除、重新排序等处理后，作为自己的结果返回给用
户。服务方式为面向网页的全文检索。这类搜索引擎的优点是返回结果的信息量更大、更
全，缺点是不能够充分使用所使用搜索引擎的功能，用户需要做更多的筛选。这类搜索引
擎的代表是WebCrawler、InfoMarket等。

性 能 指 标
我们可以将WEB信息的搜索看作一个信息检索问题，即在由WEB网页组成的文档库中检索
出与用户查询相关的文档。所以我们可以用衡量传统信息检索系统的性能参数-召回率（R
ecall）和精度（Pricision）衡量一个搜索引擎的性能。
召回率是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系
统（搜索引擎）的查全率；精度是检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量
的是检索系统（搜索引擎）的查准率。对于一个检索系统来讲，召回率和精度不可能两全
其美：召回率高时，精度低，精度高时，召回率低。所以常常用11种召回率下11种精度的
平均值（即11点平均精度）来衡量一个检索系统的精度。对于搜索引擎系统来讲，因为没
有一个搜索引擎系统能够搜集到所有的WEB网页，所以召回率很难计算。目前的搜索引擎系
统都非常关心精度。
影响一个搜索引擎系统的性能有很多因素，最主要的是信息检索模型，包括文档和查询
的表示方法、评价文档和用户查询相关性的匹配策略、查询结果的排序方法和用户进行相
关度反馈的机制。

主 要 技 术
一个搜索引擎由搜索器、索引器、检索器和用户接口等四个部分组成。
1.搜索器
搜索器的功能是在互联网中漫游，发现和搜集信息。它常常是一个计算机程序，日夜
不停地运行。它要尽可能多、尽可能快地搜集各种类型的新信息，同时因为互联网上的信
息更新很快，所以还要定期更新已经搜集过的旧信息，以避免死连接和无效连接。目前有
两种搜集信息的策略：
● 从一个起始URL集合开始，顺着这些URL中的超链（Hyperlink），以宽度优先、深
度优先或启发式方式循环地在互联网中发现信息。这些起始URL可以是任意的URL，但常常
是一些非常流行、包含很多链接的站点（如Yahoo！）。
● 将Web空间按照域名、IP地址或国家域名划分，每个搜索器负责一个子空间的穷尽
搜索。 搜索器搜集的信息类型多种多样，包括HTML、XML、Newsgroup文章、FTP文件、
字处理文档、多媒体信息。 搜索器的实现常常用分布式、并行计算技术，以提高信息
发现和更新的速度。商业搜索引擎的信息发现可以达到每天几百万网页。
2.索引器
索引器的功能是理解搜索器所搜索的信息，从中抽取出索引项，用于表示文档以及生
成文档库的索引表。
索引项有客观索引项和内容索引项两种：客观项与文档的语意内容无关，如作者名、
URL、更新时间、编码、长度、链接流行度（Link Popularity）等等；内容索引项是用来
反映文档内容的，如关键词及其权重、短语、单字等等。内容索引项可以分为单索引项和
多索引项（或称短语索引项）两种。单索引项对于英文来讲是英语单词，比较容易提取，
因为单词之间有天然的分隔符（空格）；对于中文等连续书写的语言，必须进行词语的切
分。 在搜索引擎中，一般要给单索引项赋与一个权值，以表示该索引项对文档的区分
度，同时用来计算查询结果的相关度。使用的方法一般有统计法、信息论法和概率法。短
语索引项的提取方法有统计法、概率法和语言学法。
索引表一般使用某种形式的倒排表（Inversion List），即由索引项查找相应的文档
。索引表也可能要记录索引项在文档中出现的位置，以便检索器计算索引项之间的相邻或
接近关系（proximity）。
索引器可以使用集中式索引算法或分布式索引算法。当数据量很大时，必须实现即时
索引（Instant Indexing），否则不能够跟上信息量急剧增加的速度。索引算法对索引器
的性能（如大规模峰值查询时的响应速度）有很大的影响。一个搜索引擎的有效性在很大
程度上取决于索引的质量。
3.检索器 检索器的功能是根据用户的查询在索引库中快速检出文档，进行文档与
查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制。
检索器常用的信息检索模型有集合理论模型、代数模型、概率模型和混合模型四种。
4.用户接口
用户接口的作用是输入用户查询、显示查询结果、提供用户相关性反馈机制。主要的
目的是方便用户使用搜索引擎，高效率、多方式地从搜索引擎中得到有效、及时的信息。
用户接口的设计和实现使用人机交互的理论和方法，以充分适应人类的思维习惯。
用户输入接口可以分为简单接口和复杂接口两种。
简单接口只提供用户输入查询串的文本框；复杂接口可以让用户对查询进行限制，如
逻辑运算（与、或、非；+、-）、相近关系（相邻、NEAR）、域名范围（如.e、.com）
、出现位置（如标题、内容）、信息时间、长度等等。目前一些公司和机构正在考虑制定
查询选项的标准。

未 来 动 向
搜索引擎已成为一个新的研究、开发领域。因为它要用到信息检索、人工智能、计算
机网络、分布式处理、数据库、数据挖掘、数字图书馆、自然语言处理等多领域的理论和
技术，所以具有综合性和挑战性。又由于搜索引擎有大量的用户，有很好的经济价值，所
以引起了世界各国计算机科学界和信息产业界的高度关注，目前的研究、开发十分活跃，
并出现了很多值得注意的动向。
1.十分注意提高信息查询结果的精度，提高检索的有效性 用户在搜索引擎上进行
信息查询时，并不十分关注返回结果的多少，而是看结果是否和自己的需求吻合。对于一
个查询，传统的搜索引擎动辄返回几十万、几百万篇文档，用户不得不在结果中筛选。解
决查询结果过多的现象目前出现了几种方法：一是通过各种方法获得用户没有在查询语句
中表达出来的真正用途，包括使用智能代理跟踪用户检索行为，分析用户模型；使用相关
度反馈机制，使用户告诉搜索引擎哪些文档和自己的需求相关（及其相关的程度），哪些
不相关，通过多次交互逐步求精。二是用正文分类（Text Categorization）技术将结果分
类，使用可视化技术显示分类结构，用户可以只浏览自己感兴趣的类别。三是进行站点类
聚或内容类聚，减少信息的总量。
2.基于智能代理的信息过滤和个性化服务
信息智能代理是另外一种利用互联网信息的机制。它使用自动获得的领域模型（如We
b知识、信息处理、与用户兴趣相关的信息资源、领域组织结构）、用户模型（如用户背景
、兴趣、行为、风格）知识进行信息搜集、索引、过滤（包括兴趣过滤和不良信息过滤）
，并自动地将用户感兴趣的、对用户有用的信息提交给用户。智能代理具有不断学习、适
应信息和用户兴趣动态变化的能力，从而提供个性化的服务。智能代理可以在用户端进行
，也可以在服务器端运行。
3.采用分布式体系结构提高系统规模和性能
搜索引擎的实现可以采用集中式体系结构和分布式体系结构，两种方法各有千秋。但
当系统规模到达一定程度（如网页数达到亿级）时，必然要采用某种分布式方法，以提高
系统性能。搜索引擎的各个组成部分，除了用户接口之外，都可以进行分布：搜索器可以
在多台机器上相互合作、相互分工进行信息发现，以提高信息发现和更新速度；索引器可
以将索引分布在不同的机器上，以减小索引对机器的要求；检索器可以在不同的机器上.

⑦ 怎么查看百度搜索引擎的算法

目前已知的网络搜索引擎的算法

到目前为止，根据各方面数据整理的网络搜索引擎算法有两百项左右，今天总结公开其中的130项，希望对大伙儿在操作SEO过程中有所帮助！
1、网站服务器的稳定性
2、网站服务器的安全性
网站服务器的安全是十分重要的，尤其对金融、旅游、移民等高利润行业站点。
3、同IP下的网站越少越好
4、同IP下的网站无大量被K
5、同IP下的网站无大量被降权
6、转移服务器会影响网站排名
网站搬家、网站转移服务器会网站排名的，这里推荐采用网站流量点击保护可以很大程度避免排名的下滑。
7、域名包含关键词（拼音、英文）
就比如某地区SEO排名，推荐域名中包含有seo等关键词。
8、域名年龄越老越有排名优势
9、域名主题的转换直接影响排名
10、备案对网站排名稳定性的重要
11、最好采用DIV+CSS布局
12、表格布局避免过多嵌套
13、网页编码对网站的影响
14、整站生成静态HTML
静态化肯定是特别利于优化的，但是很多站长的空间没有那么大，这里推荐可以采用伪静态的优化手法。
15、动态URL的优化劣势
16、目录的层次不要太深
17、目录名称的优化
18、网页URL不要太长
19、网站内容的原创性
20、避免大量内容重复
21、避免大量采集内容填充
22、避免大量页面内容相似度太高
23、网站内容不要出现违法字眼
24、内容越丰富越有利于排名
25、内容被收录的数量越多越好
26、页面大小(建议小于100K)
页面内容在满足用户需求的同时，尽量体积小些，比如网络的首页大小才4K。
27、页面避免出现太多图片
28、网站sitemap时时更新与提交
29、新页面产生的速率
30、网站Meta的优化设计
31、Deion的优化设计
32、Keywords的优化设计
33、避免太多无关的关键词
34、网页PR值对排名的影响
35、核心关键词的选取
对网站核心关键词一定要定位准确，太原网站推广和太原网站建设虽然是很相近，但是优化的时候一定要有个针对性。比如：某某装修公司，既包含某某装修公司，又能给用户最为顺畅方便记忆的标题。
36、扩展关键词的选取
37、长尾关键词的选择
38、关键词在网站TITLE上的使用
最好的关键词在title显示是一句通顺的语句，既适合搜索引擎的匹配抓取，又适合用户的浏览点击。
39、保持网页Title的唯一性
40、标题设计不要过长
这里主要是针对快照索引字节，对手机站的标题就需要更少点，毕竟现在移动端站优化也是主流方向，对移动站标题的设计就需要更少字节。
41、标题不要堆砌关键词
42、标题的分词描写规则
43、标题描写结合长尾关键词
44、每个标题最好突出1-2个关键词
45、关键词在Meta Deion中的使用
可参考赵一鸣随笔博客的deion写法
46、关键词在Meta Keywords中的使用
47、关键词在H1、H2、H3标签中的使用
48、一个页面尽量只使用一个H1
很多人都在好奇为什么有的网站一直排名那么好，其实大家可以仔细点开每一个内页，每一个内页的标题都是在 H1中包裹的。
49、关键词在页面URL中的使用
50、在url中使用"-"连接关键词
51、关键词与页面内容的相关性
52、关键词的加粗优化
53、关键词的斜体优化
54、关键词的下划线优化
55、关键词的跑马灯优化
56、关键词字体大小
57、图片的关键词优化 alt标签
58、关键词是否突出
59、关键词的密度7%左右
其实网站关键词密度这个事在网站优化过程中并没有那么重要，我优化站的时候是不会特意控制关键词密度的，除非碰到一些竞争超级大的行业（比如贷款、旅游等行业站点）。
60、关键词的集中+分散布局
61、关键词的均匀分散布局
62、网站内部链接结构（星状、树状）
63、网站内部链接结构（扁平）
64、内部链接的数量
65、内部链接相关性质量
当两个网站不分伯仲时，这个时候对网站内链的控制就显得尤为重要了，网站内链相关性有多大，太原雅辉装修网每个装修效果图栏目下面的相关推荐都是最相关的。客厅的就推荐客厅，厨房的就推荐厨房。
65、内部链接的锚文字
网站内链设置得当的话，不仅仅能提升网站主关键词整体的排名，还能提升网站长尾关键词的排名。
66、内部链接周围的文字
67、内部链接锚点避免单一
68、内部链接的多样化
69、内部链接相关文章交叉
70、内部链接创建和更新时间
71、内部链接的加粗优化
72、内部链接的斜体优化
73、内部链接的下划线优化
74、内部链接页面的PR值
75、内部链接产生的速率
76、内部链接主题、页面内容与关键词的相关性
77、内部链接存在的时间
78、确保站内链接有效
79、网站外部链接的稳定性
80、网站外部链接的创建和更新时间
都知道，网站外部链接是有生命周期的，友情链接时间越长越好，对为网站SEO优化主动发的论坛等链接时间越近越好。
81、网站外部链接网站的PR值
82、网站外部链接的主题、页面内容与关键词的相关性
83、网站外部链接产生的速率
虽然很多站长声称外链是没有效果了，但是经过我的实验，主动发的外链还是有效果的。
84、网站外部链接存在的时长
85、网站外部链接指向的页面有具体内容
这里的外部链接通常指一些别人转发我们网站内容的链接，要确保转发到的平台是和我们网站内容相关的，这样才能保证高质量外链。
86、网站外部链接的价值高于互惠链接
87、外部连接(反向连接与友情连接)的数量
88、网站外部链接的锚文字
89、网站外部链接锚点的多样化
90、网站外部链接页面本身的链接权重、质量
91、网站外部链接页面在相关主题的网站中的链接权重
92、网站外部链接的周围文字
外部链接周围文字，这也是为什么我们最后找一些同行站的其中原因之一。
93、网站外部链接最好来自不同IP
94、网站外部链接的加粗优化
95、网站外部链接网站域名的特殊性
96、网站外部链接的斜体优化
97、网站外部链接的下划线优化
98、确保站外链接有效
有个别不道德的站长，采用nofollow链接手法骗取新手站长的首页链接，这里大家一定要慎重。
99、导入链接增加速度 （导入链接的增加是有周期性的，每天增加可以循环上升）
100、导入链接文字不能经常改变
101、导入链接的流行程度
102、导入链接页面中关键词密度
103、导入链接页面标题
116、避免频繁修改网站标题、描述
避免频繁修改网站的title ，如果修改太频繁的话，容易使网站进入沙盒期。
117、避免太快修改链接
118、避免太快修改页面
119、避免过多的java
120、避免使用Flash
121、避免使用框架
122、避免使用一个像素的链接
123、避免使用隐藏链接
124、避免使用看不见的文字
125、避免存在不良的友情网站链接
126、避免细节点使用恶劣低级的语言
127、避免导航结构避免使用图片
128、推荐文章链接被大网站引用
129、推荐文章被大量转载
130、推荐：搜索引擎快照更新快

⑧ 搜索引擎算法都有哪些

这个的话一般来说都不是很清楚，
但如果是一些大体的算法 如下： 谷歌PR值算法：（1-d）+d/(pr（t）/pr（y）+……pr（tn）/pr（yn）+……)
D代表0.85 而pr（t）是指友情链接的对方网站的PR值 pr（y）是指友情链接的对方网站的导出友情链接的数量

⑨ 百度搜索引擎的算法是怎样的

网络基础算法分析：链接流行度核心算法+网络推广+框计算+开放平台
1.【链接流行度】和大多数关键词搜索引擎一样，页面URL地址链接的流行程度为核心的基础核心算法；
2.【网络推广】起先叫做网络竞价，后改为网络推广，包括关键词竞价算法和网盟推广算法两部分；
3.【框计算】语义分析、行为分析、智能人机交互、海量基础算法等。
网络收录流程
1.【页面的收录】搜索蜘蛛程序>收录的页面链接>现新的链接并爬行>的页面及内容合格>录快照并分类存储>立页面基本数据（页面URL、页面关键词、页面标题描述、收录来源、收录时间、内容简述、页面权重、更新周期）；
2.【网络免费产品】网络、网络文库、网络贴吧、网络知道、网络空间等网络自身免费产品的页面收录；
3.【网络开放平台】主要是站长提供的结构化数据（网站与网络的深度合作，如汽车网站的参数数据、网络知道接口等）和开发者提交的各种应用（开发者加入网络开发者中心并提交相关应用通过审核）；
4.【网络竞价推广】网站主开通网络推广账户>付费并通过网站审核>辑关键词广告及推广计划>交网络推广后台；
5.【网络网盟推广】网站主开通网络推广账户>付费并通过网站审核>辑网盟广告及推广计划>交网络推广后台；网络联盟广告合作伙伴站长参与网盟推广并审核通过》预留广告位并做好网盟接口。
网络检索流程
搜索需求>义分析>据库检索>名显示反馈
1.【网络搜索页面的检索】用户输入关键词并检索>架算（语义分析及分词判断、行为分析、智能人机交互、海量基础算法）>计算结果（开放平台的数据、传统搜索结果、网络推广结果、网络自身产品结果）>计算结果排名。
2.【网络网盟页面的推荐】用户访问网络网盟某合作网站页面>盟算法根据用户浏览器大量有价值的搜索Cookis计算并推荐广告>户被有质量的广告吸引并点击>盟推广后台引导用户进入参与网盟推广的网站相应页面。

⑩ seo算法有哪些

网络大调整后对关键词排名前后的原则：
1、网络排名次序由原来的每星期调整1次排名，到现在1天都有可能3-4次的排名调整。
2、网络进一步提高了自身产品关键字排名的顺序，包括网络、网络地图、网络知道、网络贴吧等属于网络自己的产品。还有就是和网络自己合作的网站权重也提高了。
3、网络对信息比较真实的网站排名会靠前点。公司性质的网站要比个人性质的网站排名更有优势；对于一些垃圾站点，抄袭网站、模仿网站一律不给予排名。
网络大调整后的最新收录规则：
1、网络对新站的收录时间简短，从以前的半个月到一个月时间，简短到现在的一到两周。
2、新的站点，几乎不是多需要去注重外部连接数量及质量了，只需要你尽量做好站内内容的质量和经常更新即可。
3、网络网页的大更新是以前的星期三更新，更改为星期四更新。
网络对网站排名的降权原则：
1、网站有弹窗广告这样的站点，网络给以降权处理；
2、参与AD联盟站点的给以适当降权；
3、网站页面、站点里面有大量JS代码内容的给予适当降权处理；
4、导出的单向连接过多，给于降权处理；针对heilian及连接买卖的站点；
5、友情链接过多的站点，或者是不雅站点友情链接网站的，给于降权处理。