883 542 179 645 933 300 253 770 624 432 953 786 956 527 113 747 94 426 672 767 429 187 874 407 137 944 948 656 204 328 648 798 144 584 97 562 100 591 420 936 915 77 81 180 474 209 404 554 165 216 852 318 980 472 425 208 186 479 748 581 627 627 947 97 443 883 395 347 150 641 329 111 965 523 154 253 157 32 962 253 864 914 77 418 689 181 134 651 632 440 726 310 480 215 535 560 171 100 736 203
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网站6大推广方式利弊分析

来源:新华网 61213693晚报

Shingle算法是搜索引擎去掉相同或相似页面的其中一种基本算法,做SEO聚合页面的时候如何让页面之间不重复?如何处理重复度的问题?可以反推Shingle算法得到一些启发。 Shingle [ˈʃɪŋgəl]在英文中表示相互覆盖的瓦片。先通过一个例子来说明Shingle算法: 假设有A、B两个文档的标题,A文档的标题是:明起电话订火车票可全国通取取票时间延12小时;B文档的标题是:火车票电话订票实现全国通取网上预售期延长。 搜索引擎如何知道这两篇文档标题是否是重复的?比如我们可以以2个汉字切为一个Shingle的方法: 对于长度L的文档,每隔N个汉字切一个Shingle,这样一共切到L-N+1个shingle,A文档标题切成了L-N+1=21-2+1=20个Shingle,B文档标题切成了L-N+1=20-2+1=19个Shingle。 A、B两个文档标题共同的Shingle有图上7个加粗的:电话、话订、火车、车票、全国、国通、通取。 A、 B两个文档标题一共有20+19-7=32个Shingle。 然而,A、B两个文档标题共同的Shingle,除以,A、B两个文档标题一共有的Shingle,就是这两个文档标题的Jaccard系数,可以用来判断A、B两个文档标题的相似度。 A、 B两个文档标题的Jaccard系数=7/(20+19-7)=0.21875 从两个文档的标题,可以延伸到两个页面文档,再延伸到N个页面,通过Jaccard系数是否达到相似所需要的标准来判断页面与页面是否相似。 这就是Shingle算法,两个集合的交集除以两个集合的并集,得到Jaccard系数,通过判断Jaccard系数是否大于某个数,来判断两个集合是否重复。 反推Shingle算法,如果Jaccard系数小于某个数,就不重复了,先给每个文档集合拆分成若干个Shingle,再两两计算Jaccard系数,如果小于某个数,生成页面即可。 我之前做的一个项目使用的一个方法,虽然比较笨,也还算实用,分享一下: 假设北京电影品类有100个团购单子,现在要为下图右边这些词设计聚合页面,每个页面展示10个单子,假设jaccard系数大于0.3判定为页面重复,怎么生成不重复页面? 如下图展示单子的标题和长标题(假设seo聚合页用的长标题,因为长标题文字不单一,文字量也大): 每个id是唯一的,每个id对应的标题和长标题可以近似于唯一,那就可以简化成允许相同id的单子数来解决重复的问题。 意思是,每个页面展示10个单子,每两个页面不能有=3.33个id是一样的,即两两页面id比较,所有的id都不同可以生成页面,只有1个id相同可以生成页面,只有2个id相同可以生成页面,只有3个id相同可以生成页面,如果有大于等于4个id相同就不生成页面。 以后会把大部分业余时间花在算法、技术、seo交流上,期望有更多好的东西分享给大家。 有问题欢迎私信美团陈慧微博: 366 460 164 946 800 484 363 557 868 743 938 89 434 750 387 587 515 881 834 352 940 747 752 991 21 895 216 366 852 28 664 131 792 284 113 505 14 572 842 675 845 704 290 440 785 102 473 424 227 983 674 457 435 243 997 831 2 230 550 700 921 362 998 340 2 493 446 963 817 500 504 603 898 507 827 728 844 19 266 731 535 901 730 388 242 783 54 886 182 205 400 550 505 87 599 799 727 219 906 439

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