無論你是否對網(wǎng)站進行優(yōu)化操作，網(wǎng)頁本身質(zhì)量的提升始終是最基礎(chǔ)的，無論是搜索引擎的爬蟲程序還是普通用戶，也無論是通過搜索引擎還是其他推廣方式，首先是先進入你的網(wǎng)站，網(wǎng)頁頁面質(zhì)量判斷是第一印象，接著才會是用戶評價及內(nèi)容推薦，所以網(wǎng)頁本身的質(zhì)量是最基礎(chǔ)，也是最重要的工作，目前也將SEO工作的最大難點。
百度設(shè)立19項創(chuàng)新研究方向百度校園大規(guī)模機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘主題研究項目總共收到了來自全國各大高校及學(xué)術(shù)機構(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項研究方案：
據(jù)悉，百度公司將與獲得創(chuàng)新性研究方案的研究團隊建立合作項目并提供一定的合作資金用于研究項目的開展。另外，百度公司還將邀請創(chuàng)新性研究方案的案團隊派遣研究生作為 “ 訪問研究員 ” 造訪百度公司進行為期 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)和計算資源。
百度創(chuàng)新性的19項研究方案文字提取：
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
8.基于規(guī)則與機器學(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、強臨時性數(shù)據(jù)的個性化推薦系統(tǒng)算法設(shè)計
13.海量特征設(shè)計：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器工作性能和改善自身搜索的用戶體驗，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)化逐漸成為重點及難點。
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用的工具，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。
百度設(shè)立19項創(chuàng)新研究方向百度校園大規(guī)模機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘主題研究項目總共收到了來自全國各大高校及學(xué)術(shù)機構(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項研究方案：
據(jù)悉，百度公司將與獲得創(chuàng)新性研究方案的研究團隊建立合作項目并提供一定的合作資金用于研究項目的開展。另外，百度公司還將邀請創(chuàng)新性研究方案的案團隊派遣研究生作為 “ 訪問研究員 ” 造訪百度公司進行為期 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)和計算資源。
百度創(chuàng)新性的19項研究方案文字提取：
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
8.基于規(guī)則與機器學(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、強臨時性數(shù)據(jù)的個性化推薦系統(tǒng)算法設(shè)計
13.海量特征設(shè)計：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器工作性能和改善自身搜索的用戶體驗，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)化逐漸成為重點及難點。
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用的工具，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。
