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多語言網(wǎng)站

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首先我們要先掌握幾個概念： 1.相似度相似度是搜索引擎去重用的最多的算法，用的比較多的一種是TF/IDF算法，這個也是計算相關(guān)性的算法，TF-IDF的主要意思是說：如果某個詞或短語在一篇文章中出現(xiàn)的頻率高，多語言網(wǎng)站并且在其他文章中很少出現(xiàn)，則認為此詞或者短語具有很好的類別區(qū)分能力，適合用來分類。

TF詞頻（Term Frequency）指的是某一個給定的詞語在該文件中出現(xiàn)的次數(shù)。多語言網(wǎng)站 IDF反文檔頻率（Inverse Document Frequency）指的是：如果包含詞條的文檔越少，IDF越大，則說明詞條具有很好的類別區(qū)分能力。當一篇文章根據(jù)TF/IDF進行計算后，形成了一個多維的向量，這個向量就是這篇文章的內(nèi)容特征向量，當兩篇文章的特征向量趨于一致的時候，我們認為這兩篇文章的內(nèi)容接近，如果一致則說明是重復的。多語言網(wǎng)站關(guān)于TF/IDF與向量算法的詳細請參看Google黑板報的數(shù)學之美12-余弦定理與新聞分類

2.數(shù)據(jù)指紋當搜索引擎通過相似度把文章收集起來后，要判別一下是否是重復文章，經(jīng)常用的就是數(shù)據(jù)指紋，多語言網(wǎng)站數(shù)據(jù)指紋有很多種算法，常見的比如講文章的標點符號提出，進行對比，你很難想象有兩篇不同的文章，標點符合是一致的。還有對向量進行對比，也就是TF詞頻（關(guān)鍵詞密度）等等來判斷。

這時候你可以想象出，現(xiàn)在很多偽原創(chuàng)工具，只是把關(guān)鍵詞進行了替換，你想關(guān)鍵詞替換后，標點符號指紋是不變的，甚至連TF詞頻都不變。多語言網(wǎng)站還有對文章進行段落的重拍，這個的確是打亂了標點符號，但是向量和詞頻問題依然存在。那么這樣的偽原創(chuàng)工具有沒有價值你就可想而知了。（可能對于百度還是有作用的）一般Google都會通過對代碼的布局和噪音比例進行區(qū)分，哪些是導航，哪些是正文，并可以對一些典型的代碼進行忽略。那么我們在做模板的時候，就要注意了。

當然每天更新自己網(wǎng)站更新文章最好，而且需要有周期性不間斷的更新，我這邊做外貿(mào)站的心得就是，谷歌喜歡原創(chuàng)切符合用戶體驗的文章，那這類文章的輸出是有限的！我們怎樣解決這類文章的輸出呢？我的辦法就是翻譯國內(nèi)相關(guān)行業(yè)的文章，不同語言之間的翻譯，就是原創(chuàng)文章，多語言網(wǎng)站這類文章會讓網(wǎng)站積累很高的權(quán)重。各大個搜索引擎喜歡原創(chuàng)文章，能夠為網(wǎng)站帶來非常多的分重值，如果你設置的關(guān)鍵詞指數(shù)不高，大概在200以內(nèi)，那么1個月內(nèi)就可以獲得權(quán)重1。

網(wǎng)站索引量，就是搜索引擎抓取層層篩選后選取的頁面數(shù)量！多語言網(wǎng)站站點內(nèi)容頁面需要經(jīng)過搜索引擎的抓取和層層篩選后，方可在搜索結(jié)果中展現(xiàn)給用戶。頁面通過系統(tǒng)篩選，并被作為搜索候選結(jié)果的過程，多語言網(wǎng)站即為建立索引。