2015 年 8 月 21 日 奥克萨娜·曼楚瓦 625
由Magic Trust Group发布
Yandex、Google 和其他搜索引擎使用潜在语义索引 (LSI) 来比较搜索结果和用户的信息需求。
LSI 帮助搜索引擎解决以下问题：
澄清 – 提供准确和相关的信息。
复制——提供与输入请求相关的各种信息。
排名 – 按相关性降序对搜索结果中的网站进行排序。
这是什么意思
LSI 方法将文档的整体作为一个整体进行分析。基于此，在执行搜索的过程中，机器会结合文本的所有组件来检查页面的内容。然后她选择最合适的选项，不仅要考虑必要关键字的存在，还要考虑整个文本的含义。
为了方便和清晰起见，搜索引擎发布结果的设计是通过突出显示片段中的某些单词和/或短语来实现的。通常，这些是我们 工作职能邮件数据库 在搜索栏中输入的关键查询中的词。除了关键字查询之外，代码段还会突出显示查询本身未包含的词。机器通过分析查询重构来接收额外的单词。这些词是光谱同义词。
机器会跟踪我们在搜索过程中所做的改进，并计算这些改进的重要性。
此外数据用于片段的形成例如
文档文本中存在的附加查询显着增加了它与主要查询的相关性。因此，将缺少的同义词添加到网站页面的文本和标题中 cz 列表 将显着提高其在提升关键字上的位置。
如何找出文本中遗漏的查询？
迄今为止，您可以使用一些工具来找出那些非常缺失的单词。
