提高百度权重,如何提高网站收录量和网站权重？

摘要网站的收录量首先指的是各搜索引擎对你网站的各页面的收录量提高百度权重，如何提升网站的收录呢，这就是网站优化seo的相关知识介绍了。想要提升网页实被各搜索引擎的收录，首先要了解各搜索引擎的抓取条件，例如

网站的收录量首先指的是各搜索引擎对你网站的各页面的收录量提高百度权重，如何提升网站的收录呢，这就是网站优化seo的相关知识介绍了。

想要提升网页实被各搜索引擎的收录，首先要了解各搜索引擎的抓取条件，例如百度、360、搜狗等这个国内比较知名的搜索引擎，他们各家的搜索引擎对不同的内容，蜘蛛抓取算法都不同的，但基本收录的原理是差不多的。优质的内容都会容易被搜索引擎蜘蛛青睐的。只有被蜘蛛青睐的内容才更容易被收录，因此，要想提升网站的收录量，首先就得从网站的内容发布去入手，这是其中之一的一种方案。

如何从网站优质内容发布去入手呢?

一：内容要原创，不要天下文章一大抄，搜索引擎对原创的内容很欢迎的。所以，尽量坚持原创内容发布，或者伪原创的内容，尽量做到原创，这样才能保证质量。

二：坚持网站内容的发布更新，定时定量去为网站添加内容，勤更新，保持定时定量的内容更新习惯。

三：发布图文的内容，尽量以文字为重点，做内容关键词，图片可以适当插入一两张，方便阅读，提高发布内容的文字、段落、图片等的排版与易读性。另外，搜索引擎能抓取的只是文字形式的内容或者代码。

上述只是关于内容的发布去提升网站收录量的其中一个方案，如果你能参考上述三项去做，去坚持做，相信可以很快见到效果的了。

百度权重算法的原理是什么？

算法原理集成学习（ensemble leaning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，通过将多个学习器结合，常常可以获得比单一学习器显著优越的效果和泛化能力。集成学习中的基学习器可以是同质的，也可以是异质的。根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为三大类：一类是Bagging，个体学习器之间不存在强依赖关系，可以同时并行化训练和生成，最终结果通常通过投票机制产出，随机森林是这一类型的代表；另一类是Boosting，个体学习器之间存在强依赖关系，后一学习器依赖前一学习器的结果，，因此必须以序列化形式串行生成，我们下节会讲到的Adaboost和GBDT是这一类型的代表；其实还有第三类，叫Stacking，即将初级学习器的输出次级学习器的输入特征，深层神经网络甚至可以理解为Stacking集成学习的变种。

随机森林（Random Forest）是以决策树为基学习器构建的Bagging集成学习算法，其实现简单、计算开销小、并且在很多现实任务中表现出抢眼的效果。其主要通过样本扰动和属性扰动使得集成学习的泛化性显著提高。样本扰动是指通过对初始训练集采样构建每一棵决策树；属性扰动是指对基决策树的每个节点，分裂时从该节点的属性集合中随机选择k个属性（k一般去log(d,2)，d为属性数量）。

模型训练代码地址：://github.com/qianshuang/ml-exp

def train():

print(“start training…”)

# 处理训练数据

train_feature, train_target = process_file(train_dir, word_to_id, cat_to_id)

# 模型训练

model.fit(train_feature, train_target)

def test():

print(“start testing…”)

# 处理测试数据

test_feature, test_target = process_file(test_dir, word_to_id, cat_to_id)

# test_predict = model.predict(test_feature) # 返回预测类别