基于VSM的模糊c均值聚类算法实现搜索引擎关键词优化

专利申请号：CN201710012398.4

公 开 号：CN106802945A

发 明 人：金平艳 

专利类型：发明专利

申 请 日：20170606

公 开 日：20170109

专利主分类号：G06F17/30(20060101)

关 键 词：模糊c均值聚类算法 聚类 网站 关键词集合 核心关键词 时间复杂度 搜索关键词 点击费用 降维处理 企业业务 权重系数 搜索页面 搜索引擎 向量表示 优化策略 优化目标 孤立点 数据项 四维 五维 优化 工作量 收敛 搜索 估算 网页 分配 全局 

摘      要：基于VSM的模糊c均值聚类算法实现搜索引擎关键词优化，根据企业业务确定核心关键词，搜索关键词对应的数据项，如本国每月搜索量、竞争程度和估算每次点击费用等，对上述关键词集合进行再降维处理，每个关键词用一五维向量表示，即增加首页网页数和总搜索页面数，进而由五维再降为四维，基于VSM的模糊c均值聚类算法对上述关键词聚类，最后根据企业具体情况，选择适合企业的关键词优化策略，本发明精确地分配了全局每个领域占比与每簇路径和的权重系数，结果更符合经验值，减了孤立点影响，减少整个网站优化工作量，避免聚类过早收敛，同时运行时间复杂度低，处理速度更快，可以快速提升关键词排名，从而达到理想的网站优化目标。