SEO工作的最大難點(diǎn)：網(wǎng)頁質(zhì)量

　　百度設(shè)立19項(xiàng)創(chuàng)新研究方向百度校園大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘主題研究項(xiàng)目總共收到了來自全國各大高校及學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的數(shù)十份研究方案，經(jīng)過百度公司由資深技術(shù)專家構(gòu)成的專家委員對所有方案進(jìn)行的認(rèn)真，仔細(xì)的討論及評審后，評選出具有創(chuàng)新性的19項(xiàng)研究方案：

　　百度評選出具有創(chuàng)新性的19項(xiàng)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(tuán)隊(duì)建立合作項(xiàng)目并提供一定的合作資金用于研究項(xiàng)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(tuán)隊(duì)派遣研究生作為 “ 訪問研究員 ” 造訪百度公司進(jìn)行為期 6 個月的研究工作，百度公司將為其指定資深技術(shù)專家作為導(dǎo)師，提供研究方面的專業(yè)指導(dǎo)，并提供研究所需的適當(dāng)數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。

　　百度創(chuàng)新性的19項(xiàng)研究方案文字提�。�

　　1.主動學(xué)習(xí)結(jié)合半監(jiān)督學(xué)習(xí)在大規(guī)模網(wǎng)頁/網(wǎng)站分類中的應(yīng)用研究

　　2.基于Web數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化語義關(guān)系挖掘

　　3.基于海量文本的主題自動分割技術(shù)研究

　　4.基于主題模型事件-情感互動關(guān)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(luò)環(huán)境下的情感挖掘研究

　　7.高性能信息推薦算法設(shè)計(jì)

　　8.基于規(guī)則與機(jī)器學(xué)習(xí)融合的用戶搜索行為建模極其原型系統(tǒng)

　　9.社交商務(wù)中基于用戶評價的廣告模型研究

　　10.融合規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)的雙語術(shù)語對自動抽取研究

　　11.基于協(xié)同過濾的廣告關(guān)鍵詞推薦算法

　　12.針對大規(guī)模稀疏、強(qiáng)臨時性數(shù)據(jù)的個性化推薦系統(tǒng)算法設(shè)計(jì)

　　13.海量特征設(shè)計(jì)：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(fù)雜互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的安全半監(jiān)督學(xué)習(xí)和主動學(xué)習(xí)方法的研究

　　15.圖像和文本數(shù)據(jù)的多標(biāo)記學(xué)習(xí)研究

　　16.大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)文本復(fù)制件檢測系統(tǒng)研究

　　17.基于用戶領(lǐng)域只是和網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)算法研究與應(yīng)用

　　從上面的19項(xiàng)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(jī)器工作性能和改善自身搜索的用戶體驗(yàn)，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(diǎn)及難點(diǎn)。

　　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(shí)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(yīng)該注意的一些問題，如隱藏文字及鏈接、欺騙性重定向、重復(fù)性網(wǎng)頁等，當(dāng)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(yīng)該特別注意。

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