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發表於 2024-4-3 12:00:47 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
頁面和接受者頁面之間的語義對應關係的模型是基於類似於的神經網路技術。我們訓練了一個神經網絡該網絡可以分析超過個可用的捐贈網站頁面並選擇那些與推廣頁面內容完全匹配的頁面。然後將連結發布給他們。例如促銷頁面提供汽車著色服務。神經網路分析許多汽車網站並找到專門關於著色的頁面。然後連結會自動放置在所選頁面上。為了證實這個假設我們進行了一項研究。不需要使用神經網路來選擇語義對。


您可以手動選擇它們。然而這項技術顯著加快了這個過程在幾秒鐘內神經網路將分析的網站頁面數量相當於一個人一整天無法學習的數量。實驗進展該研究是對項目的隨機樣本進行的。共有個域參與了實驗分為三組實 伊朗 電話號碼 驗組個網域推廣超過三個月的項目期間已購買租賃連結和永久連結。其中大多數已經在搜尋引擎索引中。該組被分為幾個子組對於每個子組使用新演算法購買了一定份額的連結佔租賃連結總量的到。實驗組個網域之前沒有推廣過沒有顯著外部連結品質的項目。




購買租賃和永久連結的工作已經開始。同時該組被分為幾個子組對於每個子組使用新演算法購買一定份額的連結也是從到。對照組個領域推廣時間超過三個月且連結品質顯著的項目。沒有使用新演算法為他們購買連結。研究於年月至月進行。研究成果個月後第一個結果總結出來了。低頻查詢到達的比率增加了搜尋引擎更重視放置在具有相似意義的頁面上的連結。

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