本發(fā)明涉及語義網(wǎng)絡技術領域，具體涉及基于約束條件的聚類算法實現(xiàn)搜索引擎關鍵詞優(yōu)化。

背景技術：

搜索引擎已成為廣大網(wǎng)民獲取信息的一個重要工具。搜索引擎優(yōu)化(Search Engine Optimization,簡稱SEO)是指采用相關技術對網(wǎng)站進行一系列優(yōu)化，從而提高相應關鍵詞在搜索引擎上的排名，最終達到網(wǎng)站營銷的目的。其實，搜索引擎優(yōu)化就是開展網(wǎng)絡營銷的一種形式，讓企業(yè)在利用主要的搜索引擎優(yōu)化策略，對網(wǎng)頁中的關鍵詞、內(nèi)容以及鏈接等各種因素策略進行相關的優(yōu)化，使得應用策略之后的企業(yè)網(wǎng)站能被各大主流搜索引擎優(yōu)先抓取并收錄，在索引目標頁面中排名靠前、吸引點擊率，從而可達到提高企業(yè)形象、推廣網(wǎng)站的目的。就目前所有網(wǎng)絡營銷的形式中，搜索引擎優(yōu)化無疑是能在短時間內(nèi)擴大影響、提升企業(yè)網(wǎng)站形象的最好途徑。SEO歸根結(jié)底是關鍵詞的優(yōu)化。關鍵詞是用戶在搜索相關頁面時使用的單詞或短語，也是搜索引擎在建立索引表使用的單詞。利用關鍵詞有助于獲得較高的搜索引擎查詢排名，要注意關鍵詞研究旨在找出最有價值的關鍵詞。目前國內(nèi)外對關鍵詞優(yōu)化的理論研究和技術應用比較多，但暫未提出一個有效的方法來簡化關鍵詞分析流程，也沒有一個完善的機制來管理關鍵詞優(yōu)化策略和進度。基于上述需求，本發(fā)明提供了基于約束條件的聚類算法實現(xiàn)搜索引擎關鍵詞優(yōu)化。

技術實現(xiàn)要素：

針對于關鍵詞優(yōu)化實現(xiàn)搜索引擎優(yōu)化的技術問題，本發(fā)明提供了基于約束條件實現(xiàn)搜索引擎關鍵詞優(yōu)化。

為了解決上述問題，本發(fā)明是通過以下技術方案實現(xiàn)的：

步驟1：根據(jù)企業(yè)業(yè)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(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(wǎng)頁數(shù)和總搜索頁面數(shù)，即每個關鍵詞由五維向量再降維為四維的。

步驟4：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算法初始化簇；

步驟4.2：初始化每一個ε領域的信息量函數(shù)從數(shù)據(jù)對象集合D中按下述判定條件選擇k個初始簇中心；

步驟4.3：對每類關鍵詞i(i∈(1，2，…，m))進行重新分配，按概率函數(shù)p(i)選擇聚類中心j′；

步驟4.4：根據(jù)判定函數(shù)Δ(I)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，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，綜合關鍵詞效能優(yōu)化和價值率優(yōu)化，選擇合適的關鍵詞優(yōu)化策略達到網(wǎng)站優(yōu)化目標。

本發(fā)明有益效果是：

1，此算法可以精簡關鍵詞分析流程，進而減少整個網(wǎng)站優(yōu)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(wǎng)站在短時間內(nèi)快速提升其關鍵詞的排名。

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。

6、此算法局部從相關度來區(qū)分每個類，分類結(jié)果的準確度更符合經(jīng)驗值。

7，全局考慮了每個的領域的占比，這樣可以降低孤立點對聚類結(jié)果的影響。

8、數(shù)據(jù)處理的效果更好。

附圖說明

圖1基于約束條件的聚類算法實現(xiàn)搜索引擎關鍵詞優(yōu)化結(jié)構流程圖

圖2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(yōu)化實現(xiàn)搜索引擎優(yōu)化的技術問題，結(jié)合圖1-圖2對本發(fā)明進行了詳細說明，其具體實施步驟如下：

步驟1：根據(jù)企業(yè)業(yè)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(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(wǎng)頁數(shù)和總搜索頁面數(shù)，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(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(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：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簇。

步驟4.2：用值[0,1]間的數(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：

上式為空間中的第i個關鍵詞向量與簇中心向量的內(nèi)積，μ_ij為關鍵詞i隸屬于類j的程度系數(shù)，其滿足下列隸屬約束條件：

初始化隸屬矩陣J為m×c：

步驟4.3：初始化每一個領域目標函數(shù)構建c類總目標函數(shù)，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(jié)果，其具體計算過程如下：

上式n_εj為j類ε領域內(nèi)數(shù)據(jù)對象的個數(shù)。

c類總目標函數(shù)為

綜合隸屬約束條件，構建m個方程組：

這里λ_i(i∈(1，2，…，m))是m個約束式的拉格朗日乘子。對所有輸入?yún)⒘壳髮?，即可求得使達到最大的必要條件c_j、μ_ij；

上式x_i為關鍵詞i所對應的向量；

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

判定函數(shù)Δ(I)：

上式為新的總目標函數(shù)，為上一次迭代得出的總目標函數(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，否則沒有找到。

基于約束條件的聚類算法的具體結(jié)構流程如圖2。

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

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

輸入：網(wǎng)站提取的核心關鍵詞，基于ε領域初始化為c類

輸出：全局總目標函數(shù)的總和最大的c個簇。