|站优化相关度排序技术的产生主要是由搜烦(ch)引擎的特点决定的。首先，C搜烦(ch)引擎能够讉K的Web|页数量已经辑ֈ上十亿的规模Q哪怕用户只是搜索其中很的一部分内容Q基于全文搜索技术的搜烦(ch)引擎也能q回成千上万的页面。即便这些结果网都是用h需要的Q用户也没有可能Ҏ(gu)有的|页览一遍，所以能够将用户最感兴的l果|页放于前面Q势必可以增强搜索引擎用L(fng)满意度。其ơ，搜烦(ch)引擎用户自n的检索专业能力通常很有限，在最为普遍的关键词检索行ZQ用户一般只是键人几个词语?/font>关键词相x(chng)，是搜索引擎优化中的重炏V但是对于相x(chng)的搜烦(ch)引擎工作原理Q相信大部分的SEOER对于都缺乏了(jin)解。致力于搜烦(ch)引擎技术中的相x(chng)排名技术研IӞ以有多年的时间。作业SEO对于搜烦(ch)引擎法的研I是必须的，虽然_(d)我们不可能知道搜索引擎算法的全部。但是只需要我们主搜索引擎技术的方向Q你可以知道搜索引擎时代的脉搏?/font>
例如QSpink{曾对Excite{搜索引擎的q?00位用户做q实验调查，发现人均输入的检索词?.34个。国内部分学者也有相似的l论Q发?0%左右的用戯入的中文(g)索单字ؓ(f)2?个，而且2字词居多Q约?8%Q其ơؓ(f)4字词(U占18%)?字词(U占14%)。过的(g)索词事实上无法真正表辄L(fng)(g)索需求，而且用户通常也不去进行复杂的逻辑构造，只有相当的用户q行布尔逻辑(g)索、限制性检索和高(g)索等Ҏ(gu)Q仅?.24%的检索式中包含有布尔逻辑符。国内的部分学者的研究l果也表明，U?0%的用户不能正运用字D|索或二次(g)索，80%左右的用户不能正运用高U检索功能，甚至q发现用L(fng)乏动力去学习(fn)复杂的检索技能，多数用户都寄希望于搜索引擎能够自动地Z们构造有效的(g)索式。由于缺乏过去联机检索中常常具备的检索h员，因此Q用户实际的(g)索行Z用户理想的检索行为存在事实上的差距，(g)索结果的不满意也是不奇怪的。正是由于这个特点，搜烦(ch)引擎必设法将用户最惌的网늻果尽可能地放到网늻果的前面Q这是|页相关度排序算法在搜烦(ch)引擎中ؓ(f)什么非帔R要的原因?/font>
现阶D늚相关度排序技术主要有以下几种Q一是基于传l信息检索技术的方式Q它主要利用关键词本w在文中的重要E度来对文档与用h询要求的相关度做出测量，如利用网中关键词出现的频率和位|。一般而言Q检索出的网|中含有的查询关键词个数多Q相x(chng)越大，q且此关键词的区分度高;同时Q查询关键词如果出现在诸如标题字D늭重要位置上，则比出现在正文的相关度要大。二是超铑ֈ析技术，使用此技术的代表性搜索引擎有Google和Baidu{。和前者相比，它以|页被认可的重要E度作ؓ(f)(g)索结果的相关度排序依据。从设计思想上看Q它更注重第三方对该|页的认可，如具有较大链入网|的网|是得到广泛认可的重要|页Q而根据关键词位置和频率的传统Ҏ(gu)只是一U网自我认可的形式Q缺乏客观性。最后还有一些其他方式，如由用户自由定义排序规则的自定义方式。北京大学的天网FTP搜烦(ch)引擎采用这U排序方式，它可以让用户选择诸如旉、大、稳定性和距离{具体排序指标来对结果网进行相兛_排序。再如收Ҏ(gu)名模式，它作为搜索引擎的一U主要赢利手D，在具有网l门L(fng)点的大型搜烦(ch)引擎中广Z用，但于担心(j)影响搜烦(ch)l果的客观性，q种方式不是它们的主排序方式，而仅仅作Z个补充显C在付费搜烦(ch)栏目中?/font>
|站优化相关度排序技术主要依赖于链分析技术实现。超铑ֈ析技术可以提供多U功能，其中的主要功能就是解决结果网늚相关度排序问题。它主要是利用网间存在的各U超链指向，对网之间的引用关系q行分析Q依据网链人数的多计该|页的重要度权倹{一般认为，如果A|页有超链指向B(ti)|页Q相当于A|页投了(jin)B|页一，即A认可?jin)B|页的重要性。深入理解超铑ֈ析算法，可以Ҏ(gu)链接l构把整个Web|页文档集看成一个有向的拓扑图，其中每个|页都构成图中的一个结点，|页之间的链接就构成?jin)结炚w的有向边Q按照这个思想Q可以根据每个结点的出度和入度来评h(hun)|页的重要性?/font>
对于链分析技术，有代表性的法主要是Page{设计的PageRank法和Kleinberg创造的HITS法。其中，PageRank法在实际用中的效果要好于HITS法Q这主要是由于以下原因：(x)首先QPageRank法可以一ơ性、脱Z独立于查询的对网进行预计算以得到网重要度的估计|然后在具体的用户查询中，l合其他查询指标|一起对查询l果q行相关性排序，从而节省了(jin)pȝ查询时的q算开销;其次QPageRank法是利用整个网集合进行计的Q不像HITS法易受到局部链接陷q影响而?ldquo;主题漂移”现象Q所以现在这U技术广泛地应用在许多搜索引擎系l中QGoogle搜烦(ch)引擎的广h功也表明?jin)以链分析为特征的|页相关度排序算法日益成熟?/font>
PageRank技术基于一U假设，卛_于Web中的一个网A(ch)Q如果存在指向网A(ch)的链接，则可以将A看成是一个重要的|页。PageRank认ؓ(f)|页的链入链接数可以反映|页的重要程度，但是׃现实中的Z在设计网늚各种链时往往q不严格Q有很多|页的超铄_Ҏ(gu)Z(jin)诸如|站D、商业广告等目的而制作，昄q类|页对于它所指向|页的重要程度A(ch)献程度ƈ不高。但是，׃法的复杂性，PageRank没有q多考虑|页链内容对网重要度的媄(jing)响，只是使用?jin)两个相对简单的Ҏ(gu):其一Q如果一个网늚铑և|页数太多，则它Ҏ(gu)个链出网重要度的认可能力降?其二Q如果一个网는于本w链入网|很低造成它的重要E度降低Q则它对铑և|页重要度的影响也相应降低。所以，在实际计中Q网A(ch)的重要性权值正比于铑օ|页A(ch)的重要性权|q且和链入网A(ch)的链出网|量呈反比。由于无法知道网A(ch)自n的重要性权|所以决定每个网늚重要权值需要反复P代地q行q算才能得到。也是_(d)一个网늚重要性决定着同时也依赖于其他|页的重要性?/font>