Peak Positions, ведущая фирма White Hat SEO, специализируется на эксклюзивных технологиях LSI-SEO. Наша команда специалистов по латентной семантической индексации настраивает поисковая оптимизация Решения, которые устанавливают и поддерживают ведущие позиции ключевых слов Google для ведущих компаний по всему миру с 1999 года. Наша проверенная фирма ветеранов-экспертов в области органического SEO предоставляет эксклюзивные технологии LSI и SEO, которые нацелены на реализацию проверенных стратегий латентного семантического индексирования (LSI-SEO), которые повышают актуальность контента.

Откройте для себя преимущества улучшения содержимого веб-сайта с помощью скрытой семантической индексации (LSI-SEO) и откройте для себя семантические отношения содержимого, текста и документов, которые при правильной оптимизации приводят к повышению общей эффективности поиска данных.

Обеспечьте лучшие позиции ключевых слов в результатах поиска Google и продвигайте свой лучший контент среди миллионов искателей ключевых слов по всему миру!

Откройте для себя Algorithm SynchronizationTM, эксклюзивную технологию Peak Positions. В Google и Peak Positions все дело в коде. Повысьте узнаваемость сайта Google, приведя код своей страницы в соответствие с формулами алгоритма Googlebot.

Контактируйте пиковые позиции и повышайте эффективность поиска с помощью методов скрытого семантического индексирования и проверенной интеграции LSI. Свяжитесь с нами для Бесплатный анализ сайта и позволить нашим экспертам по оптимизации контента LSI-SEO для скрытой семантической индексации проанализировать ваш веб-сайт и наметить SEO-решения, соответствующие содержанию, которые лучше всего соответствуют вашему уникальному контенту. Свяжитесь с экспертами по алгоритму и специалистами по коду, которые занимаются латентной семантической индексацией более десяти лет.

Пик Позиции SEO | Траверс-Сити, Мичиган Тел: 231-922-9460 | [email protected]

Модель поиска информации со скрытой семантической индексацией основана на предшествующем исследовании в области поиска информации и, используя разложение по сингулярным числам (SVD), чтобы уменьшить размеры пространства терминов-документов, пытается решить проблемы синонимии и многозначности, которые мешают системам автоматического поиска информации. , LSI явно представляет термины и документы в богатом многомерном пространстве, позволяя использовать базовые («скрытые») семантические отношения между терминами и документами во время поиска . В частности, БИС представляет документы в многомерном пространстве или семантическом пространстве. Во-вторых, термины и документы явно представлены в одном и том же пространстве. Во многих случаях не делается попытка интерпретировать значение каждого измерения. Предполагается, что каждое измерение просто представляет одно или несколько семантических отношений в пространстве терминов-документов. Наконец, из-за ограничений, накладываемых в основном вычислительными требованиями векторных подходов к поиску информации, предыдущие попытки были сосредоточены на относительно небольших коллекциях документов. Имейте в виду, что Google является крупнейшим сборщиком хранимых документов и баз данных Google. Google работает на сотнях тысяч серверов - по одной оценке, более 450 000 серверов в стойках, связанных в тысячах кластеров в десятках центров обработки данных по всему миру. У Google есть латентно-семантическая индексация LSI с алгоритмически запрограммированными дата-центрами в Дублине, Ирландия; в Вирджинии; и в Калифорнии, где она только что приобрела штаб-квартиру на миллион квадратных футов, которую она арендовала. Недавно он открыл новый центр в Атланте и в настоящее время строит два центра размером с футбольное поле в Даллесе, штат Орегон. Латентная семантическая индексация LSI способна представлять и манипулировать большими наборами данных, что делает его жизнеспособным для реальных приложений. По сравнению с другими методами поиска информации, LSI работает на удивление хорошо . LSI полагается на составляющие условия документа, чтобы предложить семантическое содержание документа. Однако модель LSI рассматривает термины в документе как несколько ненадежные индикаторы концепций, содержащихся в документе. Предполагается, что изменчивость выбора слова частично затеняет семантическую структуру документа. Уменьшая размерность пространства терминов-документов, выявляются скрытые семантические связи между документами и устраняется большая часть «шума» (различия в использовании слов, термины, которые не помогают различать документы и т. Д.) . Скрытое семантическое индексирование Алгоритмы LSI SEO статистически анализируют модели использования слов во всей коллекции документов, размещая документы с похожими шаблонами использования слов рядом друг с другом в пространстве терминов-документов и позволяя семантически связанным документам находиться рядом друг с другом, даже если они не может делиться условиями. Скрытое семантическое индексирование LSI и SEO отличаются от предыдущих попыток использования моделей с ограниченным пространством для поиска информации несколькими способами. В одном тесте Dumais обнаружил, что LSI предоставила больше связанных документов, чем стандартные методы поиска на основе слов при поиске в стандартной коллекции MED. Более пяти стандартных коллекций документов, то же исследование показало, что LSI в среднем показывал лучшие, чем лексические методы поиска. Кроме того, LSI полностью автоматизирован и прост в использовании, не требуя сложных выражений или синтаксиса для представления запроса. Поскольку термины и документы явно представлены в пространстве, обратная связь по релевантности может быть легко интегрирована с моделью LSI , обеспечивая еще лучшую общую производительность поиска.

Похожие темы: Алгоритмически случайная последовательность ...

Алгоритмически случайная последовательность (или случайная последовательность) представляет собой бесконечную последовательность двоичных цифр, которая представляется случайной для любого алгоритма. Скрытое семантическое индексирование LSI SEO и алгоритмически случайные последовательности одинаково хорошо применимы к последовательностям любого конечного набора символов.

Случайные последовательности являются ключевыми объектами исследования в алгоритмической теории информации и имеют решающее значение для систем поиска данных на основе двоичных данных, таких как Google. Поскольку различные типы алгоритмов запрограммированы на выбор из нескольких переменных, начиная от алгоритмов с конкретными ограничениями по времени их выполнения до алгоритмов, которые могут задавать вопросы оракулу, существуют разные понятия случайности. Наиболее распространенное случайное понятие в алгоритмах известно как случайность Мартина-Лфа (или 1-случайность), но существуют и более сильные и более слабые формы случайности. Термин «случайный», используемый для описания алгоритмов Google, часто относится к последовательности без пояснений, которая обычно означает «случайный Мартин-Лф». Поскольку бесконечные последовательности двоичных цифр могут быть идентифицированы с действительными числами в единичном интервале, случайные двоичные последовательности часто называют случайными действительными числами. Кроме того, бесконечные двоичные последовательности соответствуют характеристическим функциям множеств натуральных чисел; поэтому эти последовательности можно рассматривать как наборы натуральных чисел.

Похожие

Комментарии