改進的基于約束條件的聚類算法實現搜索引擎關鍵詞優化制造技術

改進的基于約束條件的聚類算法實現搜索引擎關鍵詞優化，根據企業業務確定核心關鍵詞，搜索關鍵詞對應的數據項，如本國每月搜索量、競爭程度和估算每次點擊費用

Improved constraint based clustering algorithm for keyword optimization in search engines

Clustering algorithm of constrained conditions for the realization of the search engine keyword optimization based on improved, according to the business enterprise to determine the core keywords, search keywords corresponding data items, such as their monthly search volume, the degree of competition and the estimated cost per click

【技術實現步驟摘要】
改進的基于約束條件的聚類算法實現搜索引擎關鍵詞優化
本專利技術涉及語義網絡
，具體涉及改進的基于約束條件的聚類算法實現搜索引擎關鍵詞優化。
技術介紹
搜索引擎對提高網站訪問量起著至關重要的作用，由于用戶在互聯網檢索信息，通常的手段是使用搜索引擎進行搜索。因此，在網絡推廣領域，SEO(SearchEngineOptimization，搜索引擎優化)就具有了舉足輕重的作用，從而備受廣大網站的重視。搜索引擎優化技術包括黑帽技術和白帽技術，其中黑帽技術表示違反搜索引擎優化規則的惡意優化技術，在關鍵詞優化技術中表現為在頁面中堆砌關鍵詞或放置無關關鍵詞以提高在搜索引擎中的排名，目前各搜索引擎已經引入相關技術和規則對使用黑帽技術的網站進行懲罰；白帽技術則表示被搜索引擎認可的優化技術。真正的SEO是通過采用易于搜索引擎索引的合理手段，使網站對用戶和搜索引擎更友好(SearchEngineFriendly)，從而更容易被搜索引擎收錄及優先排序。目前國外的搜索引擎優化理論已經非常成熟,國內的理論也已形成。但是就國內企業應用搜索引擎優化來看還不是很理想,還正處于一種正在興起的狀態,針對企業網站的實際情況所建立起來的優化策略理論還沒有形成,還只是一些零零散散的研究成果和理論,并且發展也極為不成熟,導致了一些企業濫用優化理論,追求眼前暫時的利益而進行作弊。這對于企業網站的信息化推廣來說極為不利,必須對這些“散落”的企業級優化策略理論進行有效的整合,使之成為一整套企業級的優化策略理論來指導企業網站進行相關的優化。基于上述需求，本專利技術提供了改進的基于約束條件的聚類算法實現搜索引擎關鍵詞優化。
技術實現思路
針對于關鍵詞優化實現搜索引擎優化的技術問題，本專利技術提供了改進的基于約束條件的聚類算法實現搜索引擎關鍵詞優化。為了解決上述問題，本專利技術是通過以下技術方案實現的：步驟1：根據企業業務確定核心關鍵詞，利用搜索引擎搜集相關關鍵字，這些關鍵字在搜索引擎中有相應數據項，如本國每月搜索量、競爭程度和估算每次點擊費用(CPC)等步驟2：結合企業產品和市場分析，篩選降維上述搜索到的相關關鍵字集合；步驟3：針對篩選降維后的關鍵詞集合，通過搜索引擎搜索關鍵詞對應的頁面，這里記錄首頁網頁數和總搜索頁面數，即每個關鍵詞由五維向量再降維為四維的。步驟4：改進的基于約束條件的聚類算法，對上述關鍵詞進行聚類處理，其具體子步驟如下：步驟4.1：利用基于ε領域的k-means算法初始化為c類。步驟4.2:用值[0,1]間的隨機數初始化隸屬矩陣J，使其滿足隸屬的整個約束條件。步驟4.3：初始化每一個領域目標函數構建c類總目標函數，綜合隸屬約束條件，構建m個方程組，對其進行求解，即可得聚類結果步驟4.4：利用下式判定函數Δ(g)的結果，重新計算各簇中心；步驟4.5：如果簇中心發生變化，則轉到步驟4.2，重新計算隸屬矩陣J，否則迭代結束，輸出聚類結果。步驟5：根據企業具體情況，綜合關鍵詞效能優化和價值率優化，選擇合適的關鍵詞優化策略達到網站優化目標。本專利技術有益效果是：1，此算法可以精簡關鍵詞分析流程，進而減少整個網站優化工作量。2，此算法的運行時間復雜度低，處理速度更快。3、此算法具有更大的利用價值。4、能幫助網站在短時間內快速提升其關鍵詞的排名。5、為企業網站帶來一定的流量和詢盤，從而達到理想的網站優化目標。6、此算法精準的分配每個領域占比與局部領域內相關度的權重系數使得分類結果更加符合經驗值。7、減小了孤立點對聚類結果的影響。8、數據光滑度處理的更好，降低了人為誤差。附圖說明圖1改進的基于約束條件的聚類算法實現搜索引擎關鍵詞優化結構流程圖圖2改進的基于約束條件的聚類算法在聚類分析中的應用流程圖具體實施方式為了解決關鍵詞優化實現搜索引擎優化的技術問題，結合圖1-圖2對本專利技術進行了詳細說明，其具體實施步驟如下：步驟1：根據企業業務確定核心關鍵詞，利用搜索引擎搜集相關關鍵字，這些關鍵字在搜索引擎中有相應數據項，如本國每月搜索量、競爭程度和估算每次點擊費用(CPC)等。步驟2：結合企業產品和市場分析，篩選降維上述搜索到的相關關鍵字集合；步驟3：針對篩選降維后的關鍵詞集合，通過搜索引擎搜索關鍵詞對應的頁面，這里記錄首頁網頁數和總搜索頁面數，即每個關鍵詞由五維向量再降維為四維的，其具體計算過程如下：這里相關關鍵詞個數為m，既有下列m×5矩陣：Ni、Ldi、CPCi、NiS、NiY依次為第i個關鍵詞對應的本國每月搜索量、競爭程度、估算每次點擊費用(CPC)、首頁網頁數、總搜索頁面數。再降維為四維，即Xi∈(1，2，…，m)為搜索效能，Zi∈(1，2，…，m)為價值率，即為下式：步驟4：改進的基于約束條件的聚類算法，對上述關鍵詞進行聚類處理，其具體子步驟如下：步驟4.1：利用基于ε領域的k-means算法初始化為c類。步驟4.2:用值[0,1]間的隨機數初始化隸屬矩陣J，使其滿足隸屬的整個約束條件，其具體計算過程如下：根據ε領域初始化數據對象集合D劃分為C類；初始化隸屬矩陣J為m×C：wij為關鍵詞i屬于j類的程度系數，即j∈(1，2，…，C)、i∈(1，2，…，m)。隸屬的整個約束條件為：步驟4.3：初始化每一個領域目標函數構建c類總目標函數，綜合隸屬約束條件，構建m個方程組，對其進行求解，即可得聚類結果，其具體計算過程如下：上式nεj為j類ε領域內數據對象的個數，為j類ε領域內總的緊湊度，α、β分別為數量nεj、緊湊度的影響系數，且α+β＝1，其值可以根據實驗迭代出合適的值。構建c類總目標函數a為一個處理常數，a>1；上式為空間中的第i個關鍵詞向量與其簇中心向量的內積。綜合隸屬約束條件，構建m個方程組：λi(i＝1，…，m)是m個約束式的拉格朗日算子，對上述式子進行求導，對所有輸入參量求導，即可求得使達到最大的必要條件ci、wij：上式為關鍵詞i所對應的向量；步驟4.4：利用下式判定函數Δ(g)的結果，重新計算各簇中心，其具體計算過程如下：為新的總目標函數，為上一次迭代得出的總目標函數，θ為一個足夠小的數，只有滿足上述條件，則找到了最佳分類。步驟4.5：如果簇中心發生變化，則轉到步驟4.2，重新計算隸屬矩陣J，否則迭代結束，輸出聚類結果。改進的基于約束條件的聚類算法的具體結構流程如圖2。步驟5：根據企業具體情況，綜合關鍵詞效能優化和價值率優化，選擇合適的關鍵詞優化策略達到網站優化目標。改進的基于約束條件的聚類算法實現搜索引擎關鍵詞優化，其偽代碼過程輸入：網站提取的核心關鍵詞，基于ε領域初始化為c簇。輸出：總目標函數最大的c個簇。本文檔來自技高網...

【技術保護點】
改進的基于約束條件的聚類算法實現搜索引擎關鍵詞優化，本專利技術涉及語義網絡技術領域，具體涉及改進的基于約束條件的聚類算法實現搜索引擎關鍵詞優化，其特征是，包括如下步驟：步驟1：根據企業業務確定核心關鍵詞，利用搜索引擎搜集相關關鍵字，這些關鍵字在搜索引擎中有相應數據項，如本國每月搜索量、競爭程度和估算每次點擊費用（CPC）等步驟2：結合企業產品和市場分析，篩選降維上述搜索到的相關關鍵字集合；步驟3：針對篩選降維后的關鍵詞集合，通過搜索引擎搜索關鍵詞對應的頁面，這里記錄首頁網頁數和總搜索頁面數，即每個關鍵詞由五維向量再降維為四維的，其具體計算過程如下：這里相關關鍵詞個數為m,既有下列

【技術特征摘要】
1.改進的基于約束條件的聚類算法實現搜索引擎關鍵詞優化，本發明涉及語義網絡技術領域，具體涉及改進的基于約束條件的聚類算法實現搜索引擎關鍵詞優化，其特征是，包括如下步驟：步驟1：根據企業業務確定核心關鍵詞，利用搜索引擎搜集相關關鍵字，這些關鍵字在搜索引擎中有相應數據項，如本國每月搜索量、競爭程度和估算每次點擊費用（CPC）等步驟2：結合企業產品和市場分析，篩選降維上述搜索到的相關關鍵字集合；步驟3：針對篩選降維后的關鍵詞集合，通過搜索引擎搜索關鍵詞對應的頁面，這里記錄首頁網頁數和總搜索頁面數，即每個關鍵詞由五維向量再降維為四維的，其具體計算過程如下：這里相關關鍵詞個數為m,既有下列矩陣：、、、、依次為第i個關鍵詞對應的本國每月搜索量、競爭程度、估算每次點擊費用（CPC）、首頁網頁數、總搜索頁面數再降維為四維，即為搜索效能，為價值率，即為下式：步驟4：改進的基于約束條件的聚類算法，對上述關鍵詞進行聚類處理，其具體子步驟如下：步驟4.1：利用基于領域的k-means算法初始化為c類步驟4.2:用值[0,1]間的隨機數初始化隸屬矩陣J，使其滿足隸屬的整個約束條件步驟4.3：初始化每一個領域目標函數，構建c類總目標函數，綜合隸屬約束條件，構建m個方程組，對其進行求解，即可得聚類結果步驟4.4：利用下式判定函數的結果，重新計算各簇中心；步驟4.5：如果簇中心發生變化，則轉到步驟4.2，重新計算隸屬矩陣J，否則迭代結束，輸出聚類結果步驟5：根據企業具體情況，綜合關鍵詞效能優化和價值率優化，選擇合適的關鍵詞優化策略達到網站優...

【專利技術屬性】
技術研發人員：金平艷，
申請(專利權)人：四川用聯信息技術有限公司，
類型：發明
國別省市：四川,51