[發明專利]一種驗證搜索引擎關鍵詞優化技術的方法

在審

• 申請號: 201710005813.3
• 申請日: 2017-01-04
• 公開（公告）號: CN106874376A
• 公開（公告）日: 2017-06-20
• 發明（設計）人: 金平艷
• 申請（專利權）人: 四川用聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種驗證搜索引擎關鍵詞優化技術的方法，本發明涉及語義網絡技術領域，具體涉及一種驗證搜索引擎關鍵詞優化技術的方法，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：利用一種改進的密度聚類算法，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算法初始化簇

步驟4.2：初始化每一個領域的影響函數，從數據對象集合D中按下述判定條件選擇k個初始簇中心，其具體計算過程如下：

上式為j類領域內數據對象的個數，為關鍵詞i到對應領域內簇中心的距離，為簇中心的期望值

上式為領域內第i個關鍵詞對應的向量，為領域中的簇中心數據對象的向量

判定條件如下：

為設定好的閾值，只有滿足上式條件則歸為一簇

步驟4.3：對每類關鍵詞進行重新分配，按概率函數p(i)選擇聚類中心，其具體計算過程如下：

按值最大選擇對應的聚類中心

步驟4.4：根據判定函數的結果，重新計算各簇中心，其具體計算過程如下：

滿足上式，則重新計算各簇中心

步驟4.5：如果簇中心發生變化，則轉到步驟（2），否則迭代結束，輸出聚類結果

步驟5：利用模糊c均值聚類算法驗證上述聚類結果的準確度，其具體的子步驟如下：

步驟5.1：用值[0,1]間的數初始化隸屬矩陣J，使其滿足隸屬的整個約束條件

步驟5.2：根據影響函數構建k類總目標函數，再綜合隸屬的整個約束條件構建新的k類總目標函數，最后得出最佳k類中心

步驟5.3：得到的聚類中心與上述步驟4得到的聚類中心相比較，既可以驗證改進的密度聚類算法結果的準確度

步驟6：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。

2.根據權利要求1中所述的一種驗證搜索引擎關鍵詞優化技術的方法，其特征是，以上所述步驟5中的具體計算過程如下：

步驟5：利用模糊c均值聚類算法驗證上述聚類結果的準確度，其具體的子步驟如下：

步驟5.1：用值[0,1]間的數初始化隸屬矩陣J，使其滿足隸屬的整個約束條件，其具體計算過程如下：

上式為關鍵詞i屬于j類的程度系數，即、

初始化隸屬矩陣J為：

隸屬的整個約束條件為：

步驟5.2：根據影響函數構建k類總目標函數，再綜合隸屬的整個約束條件構建新的k類總目標函數，最后得出最佳k類中心，其具體計算過程如下：

k類總目標函數：

新的k類總目標函數：

上式是隸屬的整個約束條件的拉格朗日乘子，對所有參量求導，使式達到最大的必要條件為：

上式為關鍵詞i所對應的向量；

步驟5.3：得到的聚類中心與上述步驟4得到的聚類中心相比較，既可以驗證改進的密度聚類算法結果的準確度，其具體計算過程如下：

準確度公式為：

上式為應用步驟4得出的k個簇，為應用步驟5得出的k個簇，為閾值，滿足條件則驗證上述結果正確，否則錯誤。