SEO工作的最大難點：網(wǎng)頁質(zhì)量

　　百度設立19項創(chuàng)新研究方向百度校園大規(guī)模機器學習與數(shù)據(jù)挖掘主題研究項目總共收到了來自全國各大高校及學術機構的數(shù)十份研究方案，經(jīng)過百度公司由資深技術專家構成的專家委員對所有方案進行的認真，仔細的討論及評審后，評選出具有創(chuàng)新性的19項研究方案：

　　百度評選出具有創(chuàng)新性的19項研究方案（來源：百度愛好者）

　　據(jù)悉，百度公司將與獲得創(chuàng)新性研究方案的研究團隊建立合作項目并提供一定的合作資金用于研究項目的開展。另外，百度公司還將邀請創(chuàng)新性研究方案的案團隊派遣研究生作為 “ 訪問研究員 ” 造訪百度公司進行為期 6 個月的研究工作，百度公司將為其指定資深技術專家作為導師，提供研究方面的專業(yè)指導，并提供研究所需的適當數(shù)據(jù)和計算資源。

　　百度創(chuàng)新性的19項研究方案文字提�。�

　　1.主動學習結合半監(jiān)督學習在大規(guī)模網(wǎng)頁/網(wǎng)站分類中的應用研究

　　2.基于Web數(shù)據(jù)的結構化語義關系挖掘

　　3.基于海量文本的主題自動分割技術研究

　　4.基于主題模型事件-情感互動關系研究及事件演化分析

　　5.基于協(xié)同過濾的文檔話題提取與建模

　　6.大規(guī)模社會網(wǎng)絡環(huán)境下的情感挖掘研究

　　7.高性能信息推薦算法設計

　　8.基于規(guī)則與機器學習融合的用戶搜索行為建模極其原型系統(tǒng)

　　9.社交商務中基于用戶評價的廣告模型研究

　　10.融合規(guī)則和機器學習的雙語術語對自動抽取研究

　　11.基于協(xié)同過濾的廣告關鍵詞推薦算法

　　12.針對大規(guī)模稀疏、強臨時性數(shù)據(jù)的個性化推薦系統(tǒng)算法設計

　　13.海量特征設計：一種適合于Naive Bayes的大規(guī)模在線特征選擇及組合方法

　　14.面向復雜互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的安全半監(jiān)督學習和主動學習方法的研究

　　15.圖像和文本數(shù)據(jù)的多標記學習研究

　　16.大規(guī)模網(wǎng)絡文本復制件檢測系統(tǒng)研究

　　17.基于用戶領域只是和網(wǎng)絡數(shù)據(jù)動力分析研究

　　18.Web頁面的分面分類模型與算法

　　19.海量數(shù)據(jù)主題建模的快速學習算法研究與應用

　　從上面的19項研究方向可以看出，很多研究是百度搜索引擎一直在做的，投資這些創(chuàng)新研究無疑是提升機器工作性能和改善自身搜索的用戶體驗，對于網(wǎng)頁質(zhì)量的要求也越來越高，對于SEO這個特殊行業(yè)來講，站內(nèi)SEO優(yōu)化逐漸成為重點及難點。

　　谷歌在網(wǎng)站站長指南中明確提到了如何提升頁面質(zhì)量，而且提供了一些非常實用的工具，例如Lynx、Page Speed、robots.txt檢測工具等等，對于網(wǎng)頁質(zhì)量上的提升還是不錯的，也提到了一些平常在工作中應該注意的一些問題，如隱藏文字及鏈接、欺騙性重定向、重復性網(wǎng)頁等，當搜索引擎判斷頁面存在這些情況，在頁面質(zhì)量得分上會降低很多，SEO人員在平時工作中應該特別注意。

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