第一：百度搜索SEO相关搜索：

相关词语以SEO为核心 - 什么是SEO，如何进行SEO

与SEO语义相关的相关词汇 - 网络推广

第二：搜狗搜索相关搜索搜索引擎优化：

以SEO为核心的相关词 - seo是seo教程seo查询

与SEO语义相关的词 - 搜索引擎优化

第三：360搜索看似相关的相关搜索

了解网络知识，了解日报

要了解同类的本质，语义相关的shell网络，天涯论坛

还有一个产品，品牌，公司相关，如搜索饮料，康师傅

相关搜索含义：当用户在搜索框中搜索关键字时，在搜索结果页面的底部，显示与搜索词，词组匹配，广泛匹配和相同拼音相匹配的词。遵循拼音，短语和意义相关算法。

相关搜索目的：增加用户的搜索体验，最大限度地满足用户的搜索需求。当用户的查询词不正确，查询结果不好，没有更多精彩丰富的内容时，相关搜索可以解决这些用户的痛点，激发用户的角色，帮助用户找到更多与他的意图相关的词语。

下拉框是一个搜索提示，当用户搜索关键字而不点击搜索时显示，并根据关键字前缀进行匹配

相关搜索是推荐引擎，这是在用户搜索关键字并单击搜索之后的推荐。根据关键词语义，拼音，短语匹配

第一：获得最准确的搜索结果。

第二：扩大搜索范围并查找更多内容。

刷搜索引擎相关的搜索目的：

首先是让我们的代购源码网站已经排名品牌词，代购源码网站名称，代购源码网站关键词出现在相关搜索的更多关键词中，以便更多用户点击相关搜索到达代购源码网站，提高代购源码网站权重，代购源码网站流量。

第二：在搜索核心关键字时，您的产品，品牌和名称的推荐会出现在相关搜索中，然后它将为用户带来视觉冲击，信任建立，受欢迎程度和竞争力。

第三：发挥指导作用，如搜索饮料相关搜索出现康师傅，那么用户很可能点击康师傅。

刷百度相关搜索原理：

第一：搜索词热搜索索引，热搜索，当一个词的热量达到某个搜索流时，只要搜索到该词的拼音，该关键词就会出现在相关词中。

第二：与搜索词的相关性，相关的搜索词含义，拼音，短语肯定和搜索词匹配。

第三：搜索引擎代购源码网站的流量，即使这个时候没有人搜索，但百度中的单词重量变化非常高，也可以出现在相关的搜索词中。

第四：下拉框和相关搜索具有很高的影响力。

第五：实时热点，例子，在搜索知识时，林志英出现了。这种语义无关，但林志英的受欢迎程度非常高，这导致搜索知识的人可能跟随林志英，这是由用户行为决定的。搜索相关单词也是算法原则之一。

与画笔相关的搜索实现：

第一：例如，SEO，我们可以先搜索SEO，然后搜索SEO教程，然后每天增加几次。当达到一定量的搜索时，SEO相关词搜索将出现SEO教程。

打开百度首页//www.baidu.com/输入黑卡纸的地址：

//www.baidu.com/s?wd=%BA%DA%BF%A8%D6%BD&rsv_bp=0&inputT=32343

在这段代码中：％BA％DA％BF％A8％D6％BD是代表黑纸板的代码。

inputT=32343这是表示搜索结果的计算时间（每台计算机的数据不同）

在出来的页面中输入您想要的品牌，例如黑卡。输入后，单击百度。

地址是：//www.baidu.com/s?bs=％BA％DA％BF％A8％D6％BD& f=8& rsv_bp=1& wd=％BA％DA％BF％A8％D6％ BD％C0％F3％BA％CC％BA％DA％BF％A8&安培; inputT=54390

在这段代码中：

％BA％DA％BF％A8％D6％BD

这是一样的，因为这是我们之前搜索过的黑色纸板，百度在这里记录黑色纸板和当前的黑色纸板和黑卡相关。

f=8的值会有所不同。范围是：

0-9。值越高，表示此相关搜索的单词就越容易。

％BA％DA％BF％A8％D6％BD％C0％F3％BA％CC％BA％DA％BF％A8是代表黑色纸板黑卡的代码

inputT=54390表示这是表示搜索结果的计算时间

第二：聘请水军，或者买一只肉鸡来实际进行人工相关搜索。

第三：转到代购源码网站的弹出广告，用户一次不搜索一次。

第四：归纳，通过在论坛或其他大型流量页面中调用相关地址和搜索词，诱导用户连续点击。

第五：购买软件搜索搜索引擎相关搜索。

注意：

首先：相关搜索词必须有一定数量的搜索

第二：相关搜索词确实与搜索关键词有关。

如何删除百度相关搜索：

第一：百度网络投诉中心投诉

第二：刷新积极信息以抑制负面相关搜索，并在相应的登录页面上提供正面信息。

相关搜索算法思路：

相关搜索系统的输入是用户的搜索词，输出是与该词相关的一堆其他词。

搜索词的出现可以从搜索引擎的词典中受益，并且可以计算语义相关词，但是这样的词典中的语义相关词仍然不足并满足用户，因此添加了用户行为（搜索记录，点击记录）在第二个基础上。扩展更多相关词库。

思考用户数据：

第一：继任者，当用户搜索SEO等单词时，发现搜索结果列表中没有你需要的内容，然后继续搜索其他单词，如搜索SEO教程，然后SEO教程成为SEO后继词，所以这属于用户帮助搜索引擎找到语义相关词。

第二：如果关键字搜索词结果与另一个或甚至几个关键词搜索结果混合，那么如果点击并满足这些搜索结果的交集，则这些关键词很可能是语义相关词。然后它是相关的。

例如：搜索关键字A，B，也发现HTML1页面中的结果满足了这个搜索词的需要，那么A，B就是一定的相关性。

相关搜索算法实现原理：

用户继承原则：

通过在5分钟内将搜索引擎中的搜索词定义为搜索行为，将形成搜索日志，搜索日志如下：

Cookie:用户cookieid密钥: [A1，A2 .....] [B1，B2 .....] [C1，C2 .....]

然后按用户排序，每隔5分钟清理一次数据。 [x1，x2 .....]数组表示搜索行为，每个数组的第一个数字是当前搜索行为的第一个搜索词。

Cookie:用户cookieid密钥: [A1，A2 .....] [B1，B2 .....] [C1，C2 .....]

对于单个用户来说，搜索后继者的确定性是不够的，例如搜索Kobe，但当我看到旁边有人时，我会立即更改搜索培训，然后这两个单词不相关。然后添加统计规则来删除一些杂质，比如单词B只出现在同一个搜索词A的后继者中，5个用户是A的后继者，还有其他规则，所以下来，日志就变成了。

关键：成功：A1，A2，A3 ......

用户协同过滤原则：

搜索足够的用户日志时，您可以聚合具有相同搜索历史记录的用户，并使用协作过滤算法来获取更多相关单词。加索尔也可以通过以下协同过滤算法推荐给NBA。

用户：篮球，继任者，男子篮球，女子篮球队

B用户：NBA继任男子篮球队科比

C用户：男子篮球比赛，接班人，男子篮球，加索尔

从搜索词算法实现：

如果关键字搜索词导致与另一个关键字搜索词很多交集，或者甚至是几个关键词搜索结果，那么这些关键词很可能是语义相关的词。

请参阅搜索日志中的示例：

密钥:搜索词时间:搜索时间cookie:用户cookieid结果: a，b，c，d，e（前5个搜索结果）

这一次，我们只使用键和结果，这将在处理后变得有点

键:搜索单词A结果: a，b，c，d，e（前5个搜索结果）

键:搜索单词B结果: a，f，c，g，m（前5个搜索结果）

如果我们将每行数据的结果看作一个文档，结果中的每个结果集都被想象成一个单词，那么这实际上是要找到两个文档之间的相似性，你可以从头到尾找到每一行。数据与数据最相似，每行可以由行的搜索项表示。数据是这样的，以下括号是两个单词的相似性。如果你想知道文本的相似性。如何计算性别，你可以参考我以前的文章，本文末尾有一个链接。

关键词：搜索词Asucceed：搜索词B（0.8）搜索词C（0.6）.....

关键词：搜索词Bsucceed：搜索词A（0.8）搜索词E（0.7）.....

使用上述数据，取一个阈值（例如0.7）来获得最后一次相关搜索的结果。

这种计算相似性的方法是计算密集型的，如果阈值不好，则容易产生不相关的结果。它在实际工程应用中使用不多。以下方法使用更多的点，这相当于此增强版本。 。

从用户搜索结果集中考虑

如果搜索结果（例如网页或项目）出现在不同搜索词的结果集中，则这些搜索词可能是相关的。如果在不同的搜索条件下单击搜索结果，则这些单词的相关性甚至更高。

点击奖励非常强大，在大量数据的情况下，我们只能考虑点击情况，或者拔出搜索日志，但这次是搜索点击日志，将其拉出并处理成为以下Look，每一行是在搜索词

键：搜索词Aclick:结果结果B结果C

这看起来与上面第二种方法的最后一种方法相同，但这次是点击数据，相关性比直接搜索结果要好得多，因为搜索结果取决于你的搜索算法，点击数据来自用户的，人的可靠性可以高得多，所以这是以前的增强版。

我们可以根据文本相似度方法遵循以前的方法，但计算量也比较大。如果我们仔细观察数据，如果我们将相关的搜索系统想象为豆瓣，搜索词就会被视为豆瓣的用户。搜索结果集被视为豆瓣电影，然后相关搜索成为您感兴趣的豆瓣猜测人，它也成为协同过滤推荐系统（协同过滤算法可以参考文章的最后一个链接）前一节中协同过滤算法的数据是单词和后继。这是单词和点击结果。虽然数据集不同，但可以使用相同的算法。因此，搜索和推荐技术是不可分割的。在这种情况下，完全可以使用协同过滤算法来推荐它。

协同过滤算法，简单版本总共不超过200行，易于实现。

通过这种方式，很容易引入具有相似含义的单词，并且很容易引入看似完全不相关但仔细或可靠的单词。如下所示，尽管它们不是同义词，但它们可能会点击相同的结果。

分形：分形理论|分形图像|分形数学

机器学习：吴恩达|数据挖掘|机器学习周志华

林新如：霍建华|任忠|何润东.......

机器学习

由于上面提到的机器学习，实际上有一个高端算法，这是机器学习，呵呵。如果我们把上面的结果键：搜索词Aclick:结果A结果B结果C处理，它变成如下，表示对应每个结果集的搜索词。

结果A：搜索项搜索项B搜索项C ....

结果B：搜索单词B搜索单词搜索单词D .....

变得这样并不困难。这只是一条反向线。好的，我们将一条线视为一个文件。每个搜索词都被视为一个单词，而不仅仅是每个单词的相似性。伪像Word2Vec直接计算每个搜索词的词向量，然后计算各个词向量之间的相似度，以计算每个词应该推荐的词。

在这里，我们使用当前最热门的机器学习，如果使用word2vec库来实现，代码不超过20行，呵呵，word2vec我在上一篇文章中已经说过了，你可以看一下底部的链接

模型MIX

上面提到的四种型号，如果使用它？呵呵，相关的搜索不是很多的话，拉的很简单，每个模型都分成几个单词，看看哪个模型效果很好，哪个模型出来更多字用户调整呗，让我们一起来看看京东。搜索Zizhitongjian时，其相关搜索如下。

我估计，紫之通建中中华书店，紫之通建白杨是第一个被介绍的模型，这是继承部分推荐的，而世纪，二十四历史应该通过协同过滤推荐。出来，关于哪种协同过滤不容易推测。

二，刷搜索刷下拉框和百度共享原则

刷搜索刷下拉框原理

搜索引擎下拉框：当用户在搜索框中输入单词时，搜索引擎搜索框将智能匹配与搜索词相关的后继者并达到特定搜索量。通常只有不到10个后续建议。

百度搜索下拉框：又称百度联想区，百度推荐词，百度下拉菜单。

搜索引擎下拉框原理：

搜索引擎从由自己的字典和用户行为生成的巨大搜索词生成搜索引擎推荐词汇。当用户搜索的关键词在推荐词汇表中具有匹配词时，动态生成后继者的推荐。菜单，按搜索量从高到低排序，最大数量为10。

刷搜索引擎下拉框以注意几个关键点：MAC地址，IP地址，浏览器COOKIES，搜索行为多样性，从设备，软件到用户模仿

真实用户的搜索行为。

当关键字和后继者的搜索条件非常大时，基本上没有办法完成成本，因此只刷新流量较少的关键字。

刷百度共享原则

百度分享的官方定义和作用：

第一：引入社交流量，用户向第三方代购源码网站共享代购源码网站内容，第三方代购源码网站用户点击专有共享链接，从第三方代购源码网站引入社交流量。

第二：提高网页的抓取速度，使用百度共享的网页更快地被百度抓取工具发现，从而更快地帮助百度抓取代购源码网站内容。

第三：显示网页共享量。在用户共享百度共享的网页后，可以在百度的搜索结果页面上显示共享网页的次数，以帮助用户判断网页的质量并提高点击率。

刷百度的分享方法：

第一：加入互刷组，这样可以确保共享IP的广度。

第二：提高共享的真实性，需要从搜索引擎中搜索相应的关键词进入代购源码网站，停留时间，浏览量应该是自然的，每个访问者的唯一性，然后分享。

第三：分享后要注意回流，也就是说，分享和分享后，最好从共享页面回到代购源码网站。

第四：注意共享频率，稳定，程序逐渐增加。

第五：用软件刷共享。

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