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搜索引擎优化技术在网站运营中存在的问题与对策研究
被引量:
1
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摘要
高质量的网站,不仅仅是页面设计效果能够吸引眼球,更重要的是获得更多的流量才是网站策划重要的目标之一。本文基于流量获取的视角下,探索在搜索引擎优化过程中存在的问题以及解决方法。
作者
陆俊
机构地区
江阴职业技术学院
出处
《中国新通信》
2021年第16期62-63,共2页
China New Telecommunications
关键词
搜索引擎优化
网站运营
分类号
TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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徐昊,曾驰.
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.太原城市职业技术学院学报,2016(12):173-175.
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陆俊.
中小企业网站搜索引擎优化策略[J]
.合作经济与科技,2016,0(24):78-79.
被引量:4
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简靖韡,董林凤.
商业网站搜索引擎优化策略的分析与研究[J]
.技术与市场,2015,22(12):210-210.
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4
李豫山.
基于聚焦搜索引擎的搜索引擎优化策略的研究[J]
.科技信息,2014,0(12):10-11.
被引量:2
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15
1
张卫丰,徐宝文,周晓宇,许蕾,李东.
元搜索引擎结果生成技术研究[J]
.小型微型计算机系统,2003,24(1):34-37.
被引量:7
2
周立柱,林玲.
聚焦爬虫技术研究综述[J]
.计算机应用,2005,25(9):1965-1969.
被引量:153
3
张辉,谢科,庞斌,吴辉.
一种基于关键特征的搜索引擎结果聚类算法[J]
.北京航空航天大学学报,2007,33(6):739-742.
被引量:4
4
欧朝辉.解密SEO——搜索引擎优化与网站成功战略[M].北京:电子工业出版社,2008.
5
种梅,刘方爱.
元搜索引擎中的成员选择和结果合并策略研究[J]
.计算机工程与设计,2007,28(21):5125-5127.
被引量:5
6
陈丽君.聚焦爬虫常见算法分析[J].电脑知识与技术.2008(S1)
7
王晓丹,胡乔迁.
信息检索中元搜索引擎结果选择策略[J]
.哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2008,24(4):467-470.
被引量:1
8
江婕,李建民,曾勍炜,林振荣.
一种基于聚类和用户行为分析的搜索引擎结果优化方法[J]
.计算机与现代化,2008(10):91-94.
被引量:3
9
李红梅,丁振国,周水生,周利华.
元搜索引擎结果合成算法[J]
.北京邮电大学学报,2008,31(5):78-81.
被引量:5
10
张立彬,翟清剑,刘才华,何杉.
山寨搜索引擎的技术特点及其发展趋向研究[J]
.情报科学,2010,28(3):470-476.
被引量:2
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张慧娟,倪昕瑞.
服装类电子商务网站的搜索引擎优化[J]
.电子技术与软件工程,2016(20):22-23.
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刘智勇.
企业网站推广中搜索引擎优化策略[J]
.数字技术与应用,2017,35(4):244-244.
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李敏.
基于搜索引擎优化技术与模板引擎技术的网站优化策略初探[J]
.通讯世界,2017,23(9):45-46.
被引量:4
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刘晓敏,张艳丽,聂磊.
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.商场现代化,2017(13):39-41.
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王小可.
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.信息与电脑,2018,30(24):58-59.
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王国霞,刘贺平.
个性化推荐系统综述[J]
.计算机工程与应用,2012,48(7):66-76.
被引量:333
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翁小兰,王志坚.
协同过滤推荐算法研究进展[J]
.计算机工程与应用,2018,54(1):25-31.
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汤彤,徐鲁强.
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.软件导刊,2019,18(12):249-251.
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严宇桥,张蔚坪.
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.电子技术与软件工程,2019,0(24):257-258.
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孟晗,高岑,王嵩,张琳琳,刘念.
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.计算机系统应用,2020,29(8):224-229.
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夏景明,刘聪慧.
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.现代电子技术,2020,43(23):120-123.
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.华中师范大学学报(自然科学版),2020,54(6):956-962.
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中国新通信
2021年 第16期
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