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搜索引擎spider爬⾍（蜘蛛）原理做SEO的⼈应该要对搜索引擎的基本原理有⼀些了解，从搜索引擎发现⽹址到该页⾯拥有排名，以及后续更新整个过程中，搜索引擎到底是怎么⼯作的？你都需要了解。
对于专业的算法不必进⾏深⼊的研究，但是对于搜索引擎⼯作中的⽣命⼒和算法原理要有个简单的认知，这样才能更有效地开展SEO⼯作，知其然也要知其所以然；当然也有⼀些朋友不懂这些，照样做昨有声有⾊，但是有对搜索引擎⼯作原理，懂总⽐不懂好⼀点。
以往的SEO书藉中对这内容讲解都⽐较简单，希望在些能够尝试结合SEO实际⼯作和现象，更进⼀步剖析⼀下搜索引擎的⼯作原理，其实当你了解了搜索引擎的⼯作流程、策略和基本算法后，就可以在⼀定程序上避免因为不当操作⽽带来的不必要处罚，同也可以快速分析出很多搜索引擎搜索结果异常的原因。
有搜索⾏为的地⽅就有搜索引擎，站内搜索、全⽹搜索、垂直搜索等都⽤到搜索引擎；接下来，本⽂会根据从业认知，讨论⼀下全⽂搜索引擎的基本架构。
百度、⾕歌等综合搜索巨头肯定有着更为复杂的架构和检索技术，但宏观上基本原理都差不多的。
搜索引擎的⼤概架构如图2－1所⽰。
可以分成虚线左右两个部分：⼀部分是主动抓取⽹页进⾏⼀系列处理后建⽴索引，等待⽤户搜索；另⼀部分是分析⽤户搜索意图，展现⽤户所需要的搜索结果。
搜索引擎主动抓取⽹页，并进⾏内容处理、索引部分的流程和机制⼀般如下：1.派出spider按照⼀定策略把⽹页抓回到搜索引擎服务器；2.对抓回的⽹页进⾏链接抽离、内容处理，削除噪声、提取该页主题⽂本内容等；3.对⽹页的⽂本内容进⾏中⽂分词、去除停⽌词等；4.对⽹页内容进⾏分词后判断该页⾯内容与已索引⽹页是否有重复，剔除重复页，对剩余⽹页进⾏倒排索引，然后等待⽤户的检索。
当有⽤户进⾏查询后，搜索引擎⼯作的流程机制⼀般如下：1.先对⽤户所查询的关键词进⾏分词处理，并根据⽤户的地理位置和历史检索特征进⾏⽤户需求分析，以便使⽤地域性搜索结果和个性化搜索结果展⽰⽤户最需要的内容；2.查找缓存中是否有该关键词的查询结果，如果有，有为最快地呈现查询，搜索引擎会根据当下⽤户的各种信息判断其真正需求，对缓存中的结果进⾏微调或直接呈现给⽤户；3.如果⽤户所查询的关键词在缓存中不存在，那么就在索引库中的⽹页进⾏调取排名呈现，并将该关键词和对应的搜索结果加⼊到缓存中；4.⽹页排名是⽤户的搜索词和搜索需求，对索引库中⽹页进⾏相关性、重要性（链接权重分析）和⽤户体验的⾼低进⾏分析所得出的。
c law enforcement. Therefore, c congestion was ciency of the improved algorithm with the Dijkstra algorithm. Thus, it could simulate the optimal driving path with better performance, which was targeted and innovative.关键词：蚁群算法;实际路况;最优路径Key words ：ant colony optimization; actual road conditions; optimal path文／张俊豪蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用0 引言在国务院发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中，将交通拥堵问题列为发展现代综合交通体系亟待解决的“三大热点问题”之一。
智能交通系统作为“互联网+交通”的产物，利用先进的科学技术对车、路、人、物进行统一的管控、调配，成为了当下各国缓解交通拥堵的一个重要途径。
路径寻优是智能交通系统的一个核心研究内容，可以有效的提升交通运输效率，减少事故发生频率，降低对城市空气的污染以及提升交通警察的执法效率等。
最著名的路径规划算法是Dijkstra算法和Floyd算法，Dijkstra算法能够在有向加权网络中计算得到某一节点到其他任何节点的最短路径；Floyd算法也称查点法，该算法和Dijkstra算法相似，主要利用的是动态规划思想，寻找加权图中多源节点的最短路径。
近些年，最优路径的研究主要集中以下几个方面：（1）基于A*算法的路径寻优。
A*算法作为一种重要的路径寻优算法，其在诸多领域内都得到了应用。
随着科技的发展，A*算法主要运用于人工智能领域，特别是游戏行业，在游戏中，A*算法旨在找到一条代价（燃料、时间、距离、装备、金钱等）最小化的路径，A*算法通过启发式函数引导自己，具体的搜索过程由函数值来决定。
SEO方法论thkperson , 08:47 , SEO培训, 评论(0) , 引用(0) , 阅读(337) , Via 本站原创大家对搜索引擎都不会陌生，我们每天点击Google和百度的次数不上千也有上百次。
很多人把搜索引擎称为蜘蛛，非常形象，因为这只蜘蛛从数据库中网页出发，如同我们的浏览器访问网站一样抓取文件。
而且这只蜘蛛会一路爬行、抓取并且留下蛛丝马迹，用来跟踪网页上的链接，使得可以访问更多网页。
每发现一个新网址，蜘蛛就会把新网址录入数据库等待抓取。
跟踪网页链接是蜘蛛发现新网址的最基本方法，所以反向链接成为了搜索引擎优化的最基本因素之一。
蜘蛛除了抓取还做包括索引、搜索词处理、排序等事。
这些名词的背后是复杂程度让人无法想象的计算，但即使最好的搜索引擎在鉴别网页上也还无法与人相比，这就是为什么网站需要搜索引擎优化。
搜索引擎优化，英文为Search Engine Optimization，也就是常说的SEO，也就是在符合对网站有利及搜索引擎算法的基础上，使用网站内及网站外的优化手段，使网站在搜索引擎的关键词排名提高，从而获得目标搜索流量，进而产生直接销售或建立网络品牌。
没有SEO的帮助，蜘蛛便不能正确返回对网站来说最有用、有效的信息。
SEO是网络营销的一部分，SEO只是网站推广的手段之一，网站推广好了有了流量再配合适当的盈利手段，以及客户服务、后勤保障等一系列措施就能把网站运营好。
一般来说SEO的步骤包括：首先，确定关键词；然后是网站结构分析和调整；再然后是网站内容更新以及链接布置，关键词布置，友情链接；最后做网站流量分析。
记得《网络营销实战密码》的作者Zac说过，SEO是技能和方法，但因为它需要综合很多因素才能做，从某种意义上来说，它更像是技术与艺术的结合。
到底什么是SEO？除了大多数人所知的搜索引擎优化的概念之外，在具体的操作中，什么是SEO？搜索引擎优化是对网站结构、网页文字语言和站点间互动等进行合理规划部署，以改善网站在搜索引擎的搜索表现，进而增加客户发现并访问网站的可能性的这样一个过程。
最佳路径问题的计算智能算法最佳路径问题是指在给定的网络图中，从一个起始点到一个目标点之间找到一条经过若干个中间节点的最短路径或最优路径。
该问题在实际生活中有广泛的应用，例如交通规划、物流配送、电路布线等领域。
为了解决最佳路径问题，计算智能算法被广泛应用。
一、遗传算法遗传算法是一种借鉴生物进化规律的计算方法，常用于求解最佳路径问题。
该算法的基本思想是通过模拟生物进化的过程，使用基因编码来表示路径，通过交叉、变异等操作对路径进行优化。
具体步骤如下：1. 初始化种群：随机生成一组初始路径作为种群。
2. 评估适应度：计算每个路径的适应度，即路径的长度或费用。
3. 选择操作：根据路径的适应度选择出一部分良好的个体。
4. 交叉操作：从选择的个体中随机选择两个父代，通过某种交叉方式生成新的子代路径。
5. 变异操作：对子代路径进行变异操作，引入随机扰动，增加路径搜索的多样性。
6. 替换操作：用新生成的子代路径替换部分原种群中的个体。
7. 终止条件：根据设定的终止条件，判断是否满足停止进化的条件，如达到最大迭代次数或找到最优解。
通过不断迭代，遗传算法能够逐步优化路径，找到最佳解。
然而，由于遗传算法是一种基于概率的优化算法，其结果并不一定是最优的，且可能陷入局部最优解。
二、蚁群算法蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的计算算法，也常用于解决最佳路径问题。
该算法的基本思想是通过多个蚂蚁的合作，不断发现和留下信息素路径，从而引导其他蚂蚁选择更优的路径。
具体步骤如下：1. 初始化信息素：在网络图中的每条边上初始化一定量的信息素。
2. 蚂蚁移动：每只蚂蚁按一定规则选择移动的下一个节点，直到到达目标节点。
3. 信息素更新：蚂蚁到达目标节点后，根据路径的长度或费用更新经过的路径上的信息素。
4. 全局更新：每轮迭代结束后，根据信息素的更新规则对所有路径上的信息素进行全局更新。
5. 终止条件：根据设定的终止条件，判断是否满足停止搜索的条件，如达到最大迭代次数或找到最优解。
基于蚁群算法的网络路由最优路径判断模块设计与实现徐虹;杨雅志;赵明【摘要】网络中节点的能量是有限的，网络拓扑结构具有波动性，导致传统网络路由算法不能有效适应这些变化，自组织性较差，无法及时获取最优路径，大大降低网络性能。
因此，设计基于蚁群算法的网络路由最优路径判断模块。
其以FPGA 为控制核心实现硬件设计，具体包括控制模块、存储器模块、寻求后续节点集模块、采集后续节点模块、状态调整模块、信息素调整模块和最优路径判断模块。
模块实现部分给出了蚁群算法的核心代码。
实验结果表明，所设计的最优路径判断模块具有较高的收敛速率，获取的路径更短，能够延长网络的运行周期。
%Since energy in the network node is limited,and the network topology has volatility,which cause that the tradi⁃tional network routing algorithm can not effectively adapt to these changes,the self⁃organizing is poor,the optimal path can not be got timely,and the network performance is reduced greatly,the optimal path judgment module based on ant colony algorithm for network routing is designed. The FPGA as the control core is used to realize the hardware design,including the control module, memory module,subsequent nodes set seeking module,subsequent node acquisition module,state adjustment module,informa⁃tion adjustment module,optimal path judgment module and multiplex selection module. The core code of ant colony algorithm is presented in the process of module implementation. The experimental result shows that the designed optimal path judgment module has high⁃speed convergence and shorter access path,and can lengthen the operation cycle of the network.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)004【总页数】4页(P36-38,43)【关键词】蚁群算法;网络路由;最优路径;FPGA【作者】徐虹;杨雅志;赵明【作者单位】成都工业学院信息与计算科学系，四川成都 611730;成都工业学院信息与计算科学系，四川成都 611730;成都工业学院信息与计算科学系，四川成都 611730【正文语种】中文【中图分类】TN711-34;TP393无线传感器网络（WSN）通常是由传感器节点构成的自组织网络，在军事、医疗、工业等领域应用广泛。
自组织网络中的自适应动态路由算法研究自组织网络是由一组自主节点组成的网络系统，它们在互联网上没有中央控制器。
这些节点通过无线信号相互连接，构成了一个分布式的网络结构。
由于它的灵活性和可靠性，成为了现代网络的一个关键技术。
而自适应动态路由算法则是自组织网络中保障数据传输的一项核心技术，本文主要探讨自组织网络中的自适应动态路由算法的研究现状。
一、自组织网络简介自组织网络是一种分布式的网络系统，它的一个主要特点是没有中央控制器。
节点之间通过无线信号建立连接，并可以根据需要自动组建或解散网络。
自组织网络可以同时使用多种通信技术，例如移动节点和无线传感器网络。
这种网络结构能够提供高可靠性和灵活性，因为它们具有去中心化、分布式、无线连接、自治、可扩展和灵活性等特征。
目前，自组织网络已经在各个领域得到应用，例如车联网、无人机网络、智能家居等等。
二、动态路由算法概述动态路由算法是指在网络中最佳寻路算法，它利用不同节点之间的链路状况动态地选择最佳路径。
自适应动态路由算法就是在网络拓扑时发生变化时，能够自动确定新的路由表。
自适应动态路由算法的本质是通过路由选择器，根据网络拓扑变化和链路状况来动态调整节点之间的路由路径，以确保数据传输的高效性和可靠性。
三、自适应动态路由算法的分类根据网络的特点和适用场景不同，自适应动态路由算法可以分为以下几种类型。
1.状态-响应路由算法。
状态-响应路由算法是根据每个节点对当前链路状况进行监测和评估的。
当链路质量发生变化时，路由就会根据新状况进行优化。
每个节点将实时更新邻居之间的距离，而这个距离代表了从一个点到另一个点的链路状况。
例如，OSPF和BGP路由协议就是典型的状态-响应路由算法。
2.分布式虚拟路径路由算法。
分布式虚拟路径路由算法是指网络中的节点会形成一个虚拟网格，每个节点在路由时就按照一定的分布式算法来进行路由，例如Ad-Hoc On-Demand Distance Vector Protocol（AODV）和Destination-Sequenced Distance Vector（DSDV）。
最优路径问题的计算机智能算法优化设计最优路径问题是指在图论中寻找从起始点到目标点的最短路径或者最小代价路径的问题。
这个问题是在许多实际应用中都存在的，比如导航系统、交通规划以及物流配送等领域。
为了高效地解决最优路径问题，计算机智能算法成为了一种重要的优化设计手段。
本文将探讨几种常见的计算机智能算法，并分析其在最优路径问题中的应用。
一、遗传算法在最优路径问题中的应用遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，通过模拟自然界的进化过程，寻找问题的最优解。
在最优路径问题中，遗传算法可以被应用于寻找路径的优化设计。
遗传算法的基本思想是通过构建染色体表示路径的解空间，通过选择、交叉和变异操作，逐步优化路径的质量，使其逼近最优解。
首先，将起始点和目标点固定为路径的起点和终点，然后随机生成一组候选路径作为初始种群。
接着，根据适应度函数对每条路径进行评估，选择适应度较高的路径作为下一代种群的父代。
然后，通过交叉和变异操作产生新的解，并加入下一代种群。
重复进行选择、交叉和变异操作，直到达到终止条件。
最终，找到适应度最高的路径作为最优解。
二、蚁群算法在最优路径问题中的应用蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的智能优化算法，通过模拟蚂蚁在搜索食物时释放的信息素，实现路径的优化设计。
在最优路径问题中，蚁群算法可以用于求解最短路径问题。
蚁群算法的基本思想是采用正反馈原则和贪婪策略。
首先，将每个路径都看作是一个蚂蚁，蚂蚁在搜索过程中根据信息素浓度和路径的长度进行决策。
信息素的释放和更新遵循正反馈原则，即经过的路径越短，释放的信息素越浓，反之越弱。
贪婪策略则是蚂蚁倾向于选择信息素浓度较高的路径。
在蚁群算法的搜索过程中，蚂蚁根据信息素浓度和路径长度进行路径选择，通过多次迭代搜索最优路径。
最终，搜索过程中信息素浓度最高的路径即为最优解。
三、粒子群优化算法在最优路径问题中的应用粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化算法，通过模拟粒子在解空间中的迁移和搜索行为，实现路径的优化设计。
ZigBee网络Cluster－Tree优化路由算法研究引言无线通信和嵌入式微传感器技术的快速发展促进了无线传感器网络的崛起。
ZigBee协议基于IEEE 802．15．4无线标准制定，包括应用层、网络层、安全层等，实现了网络的自组织和自维护的功能。
在无线传感器网络中，节点的能量是有限的，如果节点在最后因为自身的能量消耗殆尽而死亡，将会对整个网络的传输性能造成很大影响。
因此，在实际应用中，根据不同的网络情况来选择最符合应用需求的路由协议，让路由协议根据网络拓扑选择合适的路径，平均分布节点的传输能量，降低网络的功耗是网络层必须要考虑的任务。
1 ZigBee 路由算法研究依据设备的能力，ZigBee网络中的设备可以分为全功能设备(Full Function Device，FFD)和半功能设备(Reduced Function Device，RFD)。
FFD能转发其他设备的数据帧，RFD则不能。
当FFD加入一个网络时，它可以作为协调器。
协调器会周期性地广播数据帧，周围的RFD能够发现并加入网络，形成一个星型拓扑网络。
在星型拓扑中，协调器负责控制整个网络，所有终端设备都直接与协调器通信，并且由它维护。
ZigBee网络层还支持树型和网状网络。
树型网络采用分级路由的策略在网络中传送数据和控制信息，而网状网络则可以进行点对点的通信。
在树型网络中，根节点(协调器节点)和所有的内部节点(路由器节点)是FFD，而RFD只能作为叶子节点(终端节点)。
当协调器或路由器加入网络时，它必须被分配唯一的网络地址。
1．1 网络地址分配ZigBee协议规范使用一个分布式地址方案分配网络地址，它设计为给每个潜在父节点提供一个有限的网络地址子块。
当一个设备成功加入网络后，其父节点给该节点自动分配一个唯一的网络地址。
1．2 ZigBee路由算法网络层支持Cluster-Tree、AODVjr和Cluster-Tree+AODVjr算法(以下简称C+A算法)等多种路由算法，因此ZigBee网络的路由协议兼具树型网络和网状网络的特性。
