本發(fā)明涉及語義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及改進的基于約束條件的聚類算法實現(xiàn)搜索引擎關(guān)鍵詞優(yōu)化。

背景技術(shù)：

搜索引擎對提高網(wǎng)站訪問量起著至關(guān)重要的作用，由于用戶在互聯(lián)網(wǎng)檢索信息，通常的手段是使用搜索引擎進行搜索。因此，在網(wǎng)絡(luò)推廣領(lǐng)域，SEO(Search Engine Optimization，搜索引擎優(yōu)化)就具有了舉足輕重的作用，從而備受廣大網(wǎng)站的重視。搜索引擎優(yōu)化技術(shù)包括黑帽技術(shù)和白帽技術(shù)，其中黑帽技術(shù)表示違反搜索引擎優(yōu)化規(guī)則的惡意優(yōu)化技術(shù)，在關(guān)鍵詞優(yōu)化技術(shù)中表現(xiàn)為在頁面中堆砌關(guān)鍵詞或放置無關(guān)關(guān)鍵詞以提高在搜索引擎中的排名，目前各搜索引擎已經(jīng)引入相關(guān)技術(shù)和規(guī)則對使用黑帽技術(shù)的網(wǎng)站進行懲罰；白帽技術(shù)則表示被搜索引擎認(rèn)可的優(yōu)化技術(shù)。真正的SEO是通過采用易于搜索引擎索引的合理手段，使網(wǎng)站對用戶和搜索引擎更友好(Search Engine Friendly)，從而更容易被搜索引擎收錄及優(yōu)先排序。

目前國外的搜索引擎優(yōu)化理論已經(jīng)非常成熟,國內(nèi)的理論也已形成。但是就國內(nèi)企業(yè)應(yīng)用搜索引擎優(yōu)化來看還不是很理想,還正處于一種正在興起的狀態(tài),針對企業(yè)網(wǎng)站的實際情況所建立起來的優(yōu)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(fā)展也極為不成熟,導(dǎo)致了一些企業(yè)濫用優(yōu)化理論,追求眼前暫時的利益而進行作弊。這對于企業(yè)網(wǎng)站的信息化推廣來說極為不利,必須對這些“散落”的企業(yè)級優(yōu)化策略理論進行有效的整合,使之成為一整套企業(yè)級的優(yōu)化策略理論來指導(dǎo)企業(yè)網(wǎng)站進行相關(guān)的優(yōu)化?；谏鲜鲂枨螅景l(fā)明提供了改進的基于約束條件的聚類算法實現(xiàn)搜索引擎關(guān)鍵詞優(yōu)化。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對于關(guān)鍵詞優(yōu)化實現(xiàn)搜索引擎優(yōu)化的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了改進的基于約束條件的聚類算法實現(xiàn)搜索引擎關(guān)鍵詞優(yōu)化。

為了解決上述問題，本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

步驟1：根據(jù)企業(yè)業(yè)務(wù)確定核心關(guān)鍵詞，利用搜索引擎搜集相關(guān)關(guān)鍵字，這些關(guān)鍵字在搜索引擎中有相應(yīng)數(shù)據(jù)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(jié)合企業(yè)產(chǎn)品和市場分析，篩選降維上述搜索到的相關(guān)關(guān)鍵字集合；

步驟3：針對篩選降維后的關(guān)鍵詞集合，通過搜索引擎搜索關(guān)鍵詞對應(yīng)的頁面，這里記錄首頁網(wǎng)頁數(shù)和總搜索頁面數(shù)，即每個關(guān)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(guān)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(lǐng)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(shù)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(lǐng)域目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建c類總目標(biāo)函數(shù)，綜合隸屬約束條件，構(gòu)建m個方程組，對其進行求解，即可得聚類結(jié)果

步驟4.4：利用下式判定函數(shù)Δ(g)的結(jié)果，重新計算各簇中心；

步驟4.5：如果簇中心發(fā)生變化，則轉(zhuǎn)到步驟4.2，重新計算隸屬矩陣J，否則迭代結(jié)束，輸出聚類結(jié)果。

步驟5：根據(jù)企業(yè)具體情況，綜合關(guān)鍵詞效能優(yōu)化和價值率優(yōu)化，選擇合適的關(guān)鍵詞優(yōu)化策略達到網(wǎng)站優(yōu)化目標(biāo)。

本發(fā)明有益效果是：

1，此算法可以精簡關(guān)鍵詞分析流程，進而減少整個網(wǎng)站優(yōu)化工作量。

2，此算法的運行時間復(fù)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(wǎng)站在短時間內(nèi)快速提升其關(guān)鍵詞的排名。

5、為企業(yè)網(wǎng)站帶來一定的流量和詢盤，從而達到理想的網(wǎng)站優(yōu)化目標(biāo)。

6、此算法精準(zhǔn)的分配每個領(lǐng)域占比與局部領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)度的權(quán)重系數(shù)使得分類結(jié)果更加符合經(jīng)驗值。

7、減小了孤立點對聚類結(jié)果的影響。

8、數(shù)據(jù)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(xiàn)搜索引擎關(guān)鍵詞優(yōu)化結(jié)構(gòu)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(yīng)用流程圖

具體實施方式

為了解決關(guān)鍵詞優(yōu)化實現(xiàn)搜索引擎優(yōu)化的技術(shù)問題，結(jié)合圖1-圖2對本發(fā)明進行了詳細(xì)說明，其具體實施步驟如下：

步驟1：根據(jù)企業(yè)業(yè)務(wù)確定核心關(guān)鍵詞，利用搜索引擎搜集相關(guān)關(guān)鍵字，這些關(guān)鍵字在搜索引擎中有相應(yīng)數(shù)據(jù)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(jié)合企業(yè)產(chǎn)品和市場分析，篩選降維上述搜索到的相關(guān)關(guān)鍵字集合；

步驟3：針對篩選降維后的關(guān)鍵詞集合，通過搜索引擎搜索關(guān)鍵詞對應(yīng)的頁面，這里記錄首頁網(wǎng)頁數(shù)和總搜索頁面數(shù)，即每個關(guān)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(guān)關(guān)鍵詞個數(shù)為m，既有下列m×5矩陣：

N_i、Ld_i、CPC_i、N_iS、N_iY依次為第i個關(guān)鍵詞對應(yīng)的本國每月搜索量、競爭程度、估算每次點擊費用(CPC)、首頁網(wǎng)頁數(shù)、總搜索頁面數(shù)。

再降維為四維，即

X_{i∈(1，2，…，m)}為搜索效能，Z_{i∈(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(guān)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(lǐng)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(shù)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(jù)ε領(lǐng)域初始化數(shù)據(jù)對象集合D劃分為C類；

初始化隸屬矩陣J為m×C：

w_ij為關(guān)鍵詞i屬于j類的程度系數(shù)，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(lǐng)域目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建c類總目標(biāo)函數(shù)，綜合隸屬約束條件，構(gòu)建m個方程組，對其進行求解，即可得聚類結(jié)果，其具體計算過程如下：

上式n_εj為j類ε領(lǐng)域內(nèi)數(shù)據(jù)對象的個數(shù)，為j類ε領(lǐng)域內(nèi)總的緊湊度，α、β分別為數(shù)量n_εj、緊湊度的影響系數(shù)，且α+β＝1，其值可以根據(jù)實驗迭代出合適的值。

構(gòu)建c類總目標(biāo)函數(shù)

a為一個處理常數(shù)，a>1；

上式

為空間中的第i個關(guān)鍵詞向量與其簇中心向量的內(nèi)積。

綜合隸屬約束條件，構(gòu)建m個方程組：

λ_i(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(dǎo)，對所有輸入?yún)⒘壳髮?dǎo)，即可求得使達到最大的必要條件c_i、w_ij：

上式為關(guān)鍵詞i所對應(yīng)的向量；

步驟4.4：利用下式判定函數(shù)Δ(g)的結(jié)果，重新計算各簇中心，其具體計算過程如下：

為新的總目標(biāo)函數(shù)，為上一次迭代得出的總目標(biāo)函數(shù)，θ為一個足夠小的數(shù)，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(fā)生變化，則轉(zhuǎn)到步驟4.2，重新計算隸屬矩陣J，否則迭代結(jié)束，輸出聚類結(jié)果。

改進的基于約束條件的聚類算法的具體結(jié)構(gòu)流程如圖2。

步驟5：根據(jù)企業(yè)具體情況，綜合關(guān)鍵詞效能優(yōu)化和價值率優(yōu)化，選擇合適的關(guān)鍵詞優(yōu)化策略達到網(wǎng)站優(yōu)化目標(biāo)。

改進的基于約束條件的聚類算法實現(xiàn)搜索引擎關(guān)鍵詞優(yōu)化，其偽代碼過程

輸入：網(wǎng)站提取的核心關(guān)鍵詞，基于ε領(lǐng)域初始化為c簇。

輸出：總目標(biāo)函數(shù)最大的c個簇。