解決方案:SEO優(yōu)化——如何實(shí)現網(wǎng)站快速排名？

　　如何實(shí)現網(wǎng)站快速排名？

　　很多網(wǎng)站運營(yíng)商都在為網(wǎng)站的排名失靈絞盡腦汁。今天，小編為大家奉上網(wǎng)站快速排行的干貨。事實(shí)上，搜索引擎給網(wǎng)站一個(gè)高權重和一個(gè)好的排名，依賴(lài)于兩個(gè)非常重要的關(guān)鍵點(diǎn)：網(wǎng)站的可信度和頁(yè)面的評分。如何為網(wǎng)站積累學(xué)分？我如何獲得 網(wǎng)站 頁(yè)面的高分？是網(wǎng)站運營(yíng)商值得深思的課題。

　　第一，差異化優(yōu)化網(wǎng)站。

　　差異化優(yōu)化網(wǎng)站基于學(xué)習分析peer競爭，滿(mǎn)足peer網(wǎng)站沒(méi)有滿(mǎn)足的用戶(hù)需求，peer滿(mǎn)足用戶(hù)需求，相比peer網(wǎng)站體驗度更好。也就是說(shuō)，滿(mǎn)足用戶(hù)大眾化的需求是非常重要的。傳統的優(yōu)化渠道是網(wǎng)站三大標簽的優(yōu)化，而眼下起到?jīng)Q定性作用的標簽是網(wǎng)站title（標題）。當然，還有一個(gè)效果更好的時(shí)效性熱門(mén)渠道。有兩種操作形式。一是創(chuàng )建一個(gè)特殊的頁(yè)面，涵蓋所有用戶(hù)的熱門(mén)需求，可以使用百度指數-需求圖來(lái)實(shí)現；二是通過(guò)核心優(yōu)勢的生產(chǎn)，滿(mǎn)足用戶(hù)的大眾化需求，

　　二是利用聚合標簽進(jìn)行引導。

　　搜索引擎以用戶(hù)來(lái)到網(wǎng)站后在某些頁(yè)面停留的時(shí)間長(cháng)短作為判斷網(wǎng)站頁(yè)面得分的標準。產(chǎn)品頁(yè)面和信息頁(yè)面都可以設置聚合標簽。如果用戶(hù)來(lái)到網(wǎng)站，打開(kāi)的第一個(gè)頁(yè)面的內容反映了用戶(hù)的顯性需求，聚合標簽推薦的頁(yè)面一般可以設置為用戶(hù)的隱性需求。因此，也需要借助一些方法、策略和工具來(lái)挖掘用戶(hù)的隱性需求。這就是聚合標簽的作用。毫無(wú)疑問(wèn)，提高網(wǎng)站頁(yè)面的評分需要聚合標簽的優(yōu)化和引導，讓您的用戶(hù)更好地滿(mǎn)足用戶(hù)體驗，讓您的網(wǎng)站頁(yè)面更符合搜索引擎的規則。

　　第三，正確布局關(guān)鍵詞。

　　小編所說(shuō)的網(wǎng)站快速排名是基于一些基本的網(wǎng)站優(yōu)化操作符合搜索引擎規則。網(wǎng)站快速排名的本質(zhì)是關(guān)鍵詞的排名，小編遇到的一些企業(yè)網(wǎng)站最多有兩個(gè)問(wèn)題：第一個(gè)是網(wǎng)站的定位偏差導致其在關(guān)鍵詞的選擇上無(wú)法控制用戶(hù)的需求；其次是關(guān)鍵詞的布局，這是很多企業(yè)運營(yíng)網(wǎng)站關(guān)鍵詞的核心，用戶(hù)需求關(guān)鍵詞在網(wǎng)站中只有屈指可數的頁(yè)面布局>，總而言之，是因為關(guān)鍵詞的密度不夠導致排名失敗。其實(shí)可以使用“站長(cháng)工具”中的關(guān)鍵詞密度查詢(xún)工具 檢查每個(gè) 網(wǎng)站關(guān)鍵詞 的密度。關(guān)鍵詞布局合理，密度低，作為目標詞的錨文本內鏈，可以提升關(guān)鍵詞的排名。

　　簡(jiǎn)而言之：網(wǎng)站SEO 是一個(gè)長(cháng)期的操作。積累網(wǎng)站信用和頁(yè)面分數需要一個(gè)過(guò)程和策略來(lái)快速提高網(wǎng)站的排名。不是不適合SEO新手，只要原地做網(wǎng)站其他基本的優(yōu)化操作，再研究一下快速排序，就最好了，本末倒置。另外，在研究快速排名的時(shí)候，你需要經(jīng)常問(wèn)自己這樣一個(gè)問(wèn)題：為什么別人的網(wǎng)站排名可以排在你前面？帶著(zhù)這樣的問(wèn)題打造高價(jià)值的頁(yè)面，才是一個(gè)研究快速排名的運營(yíng)者應該做的。

　　解決方案:圖像檢索系列——利用 Python 檢測圖像相似度！

　　前言

　　最近在做一個(gè)海量的圖片檢索項目，可以簡(jiǎn)單理解為“以圖搜圖”。該功能最先由搜索引擎普及，后來(lái)在電子商務(wù)領(lǐng)域變得非常實(shí)用。在做這個(gè)圖片檢索項目之前，筆者搜索了一些資料。既然項目接近尾聲，我就在這里做一些簡(jiǎn)單的分享。本文首先介紹圖像檢索最基礎的部分——使用Python檢測圖像相似度。

　　說(shuō)到檢測“某某”的相似度，相信很多人的第一個(gè)想法就是把要比較的東西構造成兩個(gè)向量，然后用余弦相似度來(lái)比較兩者的距離載體。這種方法被廣泛使用。比如比較兩個(gè)用戶(hù)興趣的相似度，比較兩個(gè)文本之間的相似度。但是這種方法在比較圖片的相似度時(shí)用的不多。原因我稍后再說(shuō)。這里我再介紹另外兩個(gè)概念——圖像指紋和漢明距離。

　　圖像指紋

　　圖像指紋與人的指紋一樣，都是身份的象征。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，圖像指紋就是一幅圖像按照一定的哈希算法計算得到的一組二進(jìn)制數。如下所示：

　　Python資源共享群：626017123

　　給定一張輸入圖像，我們可以使用哈希函數并根據圖像的視覺(jué)外觀(guān)計算其“圖像哈?！敝?，相似的頭像應該具有相似的哈希值。構建圖像指紋的算法稱(chēng)為感知哈希算法。

　　漢明距離

　　通過(guò)上面對圖像指紋的描述，我們知道可以利用感知哈希算法將圖片轉換成某種字符串，還有一種表示方法叫做漢明距離來(lái)比較字符串。以下定義摘自維基百科：

　　在信息論中，兩個(gè)等長(cháng)字符串之間的漢明距離是兩個(gè)字符串對應位置不同字符的個(gè)數。換句話(huà)說(shuō)，它是將一個(gè)字符串轉換為另一個(gè)字符串需要替換的字符數。

　　漢明距離通常用來(lái)衡量?jì)蓮垐D片之間的差異，漢明距離越小，相似度越高。漢明距離為0，說(shuō)明兩張圖片完全一樣。

　　感知哈希算法

　　常用的感知哈希算法有3種，即平均哈希算法（aHash）、感知哈希算法（pHash）和差值哈希算法（dHash）。關(guān)于這三種哈希算法的介紹和比較，很多博客都有寫(xiě)，很多庫都支持直接計算哈希值，調用相關(guān)函數即可。這里不多說(shuō)，推薦一篇文章文章:point_right：《圖像相似度中的哈希算法》

　　代碼可在微信公眾號“01二進(jìn)制”后臺回復“圖片相似度檢測”獲取

　　三種哈希算法的實(shí)現代碼如下：

　　哈希表

　　破折號

　　phash

　　當然你也可以選擇安裝ImageHash庫，然后調用相應的哈希函數來(lái)實(shí)現計算。

　　比較兩張圖片的相似度

　　所以看到這里，我們對于比較兩張圖片的相似度有了一個(gè)簡(jiǎn)單的想法，只要通過(guò)感知哈希算法得到圖像的圖像指紋，然后比較兩個(gè)哈希值之間的漢明距離即可。.

　　詳細步驟，阮一峰介紹了一個(gè)簡(jiǎn)單的圖片搜索原理，可以分為以下幾個(gè)步驟：

　　減小尺寸。將圖像縮小到 8x8 大小，總共 64 個(gè)像素。這一步的作用是去掉圖片的細節，只保留結構、明暗等基本信息，丟棄因大小比例不同而造成的圖片差異。簡(jiǎn)化顏色。將縮小后的圖像轉換為 64 級灰度。也就是說(shuō)，所有像素總共只有64種顏色。計算平均值。計算所有 64 個(gè)像素的灰度平均值。比較像素的灰度。將每個(gè)像素的灰度級與平均值進(jìn)行比較。如果大于等于平均值??，記為1；如果小于平均值，則記為0。計算哈希值。結合上一步的比對結果，組成一個(gè)64位的整數，就是這張圖片的指紋。

　　這種方法對于查找完全相同的圖片是有效的，但是搜索“相似圖片”的效果很差，而且無(wú)法在本地搜索到，所以通常應用于“檢測圖片是否侵權”?，F在像谷歌地圖、百度地圖，幾乎都是用深度學(xué)習來(lái)進(jìn)行相似度檢索，下一篇文章會(huì )介紹。

　　為什么余弦相似度不適合檢測圖像相似度

　　最后討論一下為什么不用余弦相似度來(lái)檢測圖片的相似度。我們一開(kāi)始就說(shuō)過(guò)，如果需要用余弦相似度來(lái)衡量相似度，首先需要構造兩個(gè)向量。通常，我們會(huì )將圖片轉化為像素向量（根據像素點(diǎn)灰度值出現的頻率）來(lái)計算兩張圖片的相似度。這個(gè)方法其實(shí)就是計算兩張圖片的直方圖的相似度。然而，這只是保留了像素點(diǎn)的頻率信息，丟失了像素點(diǎn)的位置信息。信息損失太大，只適用于部分場(chǎng)景。使用余弦相似度表示圖片相似度的代碼也可以通過(guò)回復“檢測圖片相似度”獲取

　　總結

　　本文介紹的方法都是非深度學(xué)習方法來(lái)檢測圖像的相似度。雖然很容易理解，但每種方法都有局限性。雖然制作圖像檢索系統的第一步是比較圖像的相似度，但現在大多采用深度學(xué)習的方法提取圖像特征，然后進(jìn)行比較，大大提高了準確率。后面會(huì )介紹如何通過(guò)深度學(xué)習提取圖像特征來(lái)比較圖片的相似度。