点处理的算法有哪些（结构化程序基本结构）

点击算法是原理什么呢？

做网站SEO优化的我们都知道，百度搜索引擎对有多有效点击的网站更加友好，这就是因为百度点击算法的原因，所以接下来给大家说说百度点击算法的原理。

百度点击算法

一、百度点击算法的原理

一般性的网站优化无非是网站好内容+众多好外链+良好的用户体验来达到排名的目的。而关于网站的用户体验好差，百度对比的就是网站跳出率。这里网站的跳出率不是从你的网站跳出到别的网站，而是点击进入你网站后到点击下一个网站之间的时间。如果点完你的网站之后就不再点击别人的网站了，说明用户在你的网站上找到了想要找的内容。你的跳出率就是0。另外，如果用户点击了10个网站，但是点击的不是你的网站，那比较的就是用户的停留时间。停留时间越长，百度认为这个网站的用户体验越好！这就是点击算法的原理，也是快速排名的依据。

二、影响百度点击算法的因素

1、流量入口

（1）浏览器选择：浏览器多元化，应该尽量多的选择浏览器。如：360浏览器、百度浏览器、谷歌浏览器、IE浏览器等；另外浏览器版本的多样化也是很重要的，尤其需要注意。

（2）网址选择：网址入口尽量多元化。如直接输入百度搜索点击、从hao123等导航网站搜索点击、从其他网站转入百度搜索点击等。

（3）操作系统：操作系统要实现多样性和随机性，分辨率也要实现多样性。（可利用大量的虚拟机来实现）

（4）地域性词：优先选择本地IP点击，如果是全国IP会带动全国排名。如关键词“网赚”就需要全国IP来实现关键词排名提升、关键词“郑州代理记账”就需要尽量多的河南郑州地区的IP点击这样才好。

（5）其他：页面需要清除cookies，但不需要每个访客都清除，需要保留部分老访客的点击记录，这样才有利于搜索加分。

2、搜索行为

（1）拼音搜索：选择下拉框优化词，如输入SEOpei，下拉框会出现SEO培训。

（2）输入核心词：下拉框出现优化词，如输入SEO培，会出现SEO培训。

（3）输入核心词：未找到答案，二次搜索优化词，如初次搜索SEO，然后再搜索SEO培训。

（4）输入核心词：未找到答案，二次点击相关搜索词。

3、搜索轨迹

（1）搜索行为通过后，用户可以随机性点击竞价或者自然排名某一个排名

（2）鼠标进行随机移动，搜索引擎可以记录你搜索轨迹，也就是你鼠标在哪里点击了都可以被记录到，这个板块也是很多快速排名工具很难把控的地方，以至于点击无效。

百度点击算法

4、点击行为

（1）跳出率：跳出率是点击一个站，然后关闭，再点击一个，中间这个时间段为搜索点击的跳出率，时间停留越长，那么说明站点需求越高，分值就越高。

（2）点击过程中，可以关闭浏览器。如找到一个答案，就直接关闭浏览器，这样的点击质量高，说明一次性让用户找到了自己的答案。但是也不能每次点击都这么做，容易判断行为作弊。

（3）点击过程中，不可马上选择下一个刷的词进行点击，一个计算机设备，如果一天24小时频繁进行百度搜索，会被认为在刷点击作弊，所以尽量多个词刷的时候，控制在5--10分钟左右去进行一次点击搜索请求。

（4）点击只能带动点击的关键词排名，不会影响其他相关关键词的排名。

（5）页面点击（随机鼠标点击）>实际站点点击（目标站点点击）

（6）点击数量可以按照关键词搜索量进行，并且点击周期分布式进行，避免同一时间大量点击，其他时间段无点击，容易触发作弊。

（7）点击量随着点击周期进行增加，如关键词搜索量X，一天点击量为X%，二天点击量为X%+Y（Y根据关键词搜索量进行叠加）

5、其他注意事项

（1）利用点击算法点击要持续一周，一周内每天都要点击。

（2）尽量的将上述所有的细节都考虑到，这样才会更真实。

（3）一般来说，百度前三十位的排名效果明显，到关键词进入前三十再用百度点击算法。

三、百度点击算法的应用

综合利用上述百度点击算法的细节，我们可以来模拟用户点击来实现网站的快速排名，可以通过以下两种方式来实现：

1、通过开发点击排名软件来实现。现在市面上几乎所有的点击软件效果都不太好。淘宝上那些快速排名的人用的都是自己开发的快速排名软件来实现的。有技术的朋友可以依照上述要点自己开发一个软件来做快速排名。（现在出了惊雷算法，估计开发起来就更困难了！）

2、可以利用VPN+虚拟机自己来点击。不断的切换IP地址，不断的清除COOKIES、不停更换浏览器、经常更换虚拟机操作系统等等细节，来尽量真实的模仿用户点击实现快速排名。

百度点击算法

关于百度点击算法就分享到这里了，希望对大家能有所帮助。

带你了解算法背后的基本原理 | 推荐收藏

众所周知，大数据平台只是提供了数据获取、存储、计算、应用的技术方案，真正挖掘这些数据之间的关系让数据发挥价值的是各种机器学习算法。

如今，算法已经成为许多数字平台的核心资产。许多数字平台会追踪用户的喜好和点击的内容，将这些用户偏好集中起来之后，向同样具有这类偏好特征的用户做出所谓的“个性化定制”推送。

例如，淘宝、头条、抖音背后其实都有智能推荐算法，这些算法不断分析计算我们的购物偏好、浏览习惯，然后为我们推荐可能喜欢的商品、文章、短视频等等。

今天小亿就来带着大家彻底的了解什么是算法？背后的基本原理是怎样的？除了应用在智能推荐当中，还可以应用在哪些其他领域？

一、什么是算法？

这里的算法指的是机器学习算法，即计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的过程。当然，算法需要以数据结构为基础。

换句话说，机器学习算法在大数据的基础上确立算法，通过不断优化算法，提升处理数据的能力。而算法优化的过程，则是不断犯有益的错误的过程，即以明确、简单又有效的新算法淘汰和过滤旧算法。

与此同时，算法也可以理解为为了解决某个问题的固定化计算方法与步骤，具体拆解为以下几个方面：

（1）目的：为了解决某个/某类问题，需要在这之前了解到背后的业务背景、关联场景；

（2）方法：通过计算来实现，也就意味着需要具备具体的、可量化的信息输入，且可计算、而非不可执行的概念体；

（3）结论：是否能够解决这个问题，效果如何，最终必须得有一个产出物。在算法之外，还有几层扩展；

（4）决策：根据一个或者多个结论进行判断，这个过程是不是符合预期，如何调整优化，是否可直接应用于业务；

（5）应用拓展：除了解决最初的那个问题外，还有哪些同质类型的问题也可以得到解决，也就是场景的拓展。

二、机器学习的分类：监督学习和无监督学习

前面我们提到了机器学习，机器学习主要分为：监督学习和无监督学习。而要掌握机器学习，主要就是学习解决这两类问题的基本思路，主要是以下三步：

①把现实场景中的问题抽象成相应的数学模型，并知道在这个抽象过程中，数据模型有怎样的假设；

②利用数据工具，对相应的数学模型参数进行求解；

③根据实际问题出评估方案，对应用的教学模型进行评估，看是否解决了实际问题。

这三步就是我们学习监督学习和无监督学习，乃至所有的机器学习算法核心思路。机器学习中不同模型、不同算法都是围绕这三步来展开的。

1.监督学习

监督学习是指通过外部的响应变量来指导模型学习我们关心的任务，并达到我们需要的目的。这也就是“监督学习”中“监督”两字的由来。也就是说，监督学习的最终目标，是使模型可以更准确地对我们所需要的响应变量建模。

比如，我们希望通过一系列特征来预测某个地区的房屋销售价格，希望预测电影的票房，或者希望预测用户可能购买的商品。这里的“销售价格”、“电影票房”以及“可能购买的商品”都是监督学习中的响应变量。

2.无监督学习

而通常情况下，无监督学习并没有明显的响应变量。无监督学习的核心，往往是希望发现数据内部的潜在结构和规律，为我们进行下一步决策提供参考。

典型的无监督学习就是希望能够利用数据特征来把数据分组，机器学习语境下叫做“聚类”。不同的应用场景，聚类又有很多变种，比如认为某个数据点属于一个类别，或者认为某个数据点同时属于好几个类型，只是属于每个类型的概率不同等等。

除此以外，无监督学习的另外一个作用是为监督学习提供更加有力的特征。通常情况下，无监督学习能够挖掘出数据内部的结构，而这些结构可能会比我们提供的数据特征更能抓住数据的本质联系，因为监督学习中往往也需要无监督学习来进行辅助，这时会有另外一个名字叫“半监督学习”

三、算法背后的基本原理是怎样的？

1.监督学习的基本原理

监督学习的基础是三类模型：线性模型、决策树模型、神经网络模型。掌握这三类模型就掌握了监督学习的主干，利用监督学习来解决的问题，占所有机器学习或者人工智能任务的绝大多数。这些监督学习模型又可以细分为主要处理两类问题：分类问题和回归问题。

分类问题的核心是如何利用模型来判别一个数据点的类别，这个类别一般是离散的，比如两类或者多类。回归问题的核心则是利用模型来输出一个预测的数值，这个数值一般是一个实数，是连续的。这里我们以线性回归模型为例来进行说明，线索回归模型是所有回归模型中最简单也是最核心的一个模型。

（1）第一步：把现实场景中的问题抽象成相应的数学模型

例如，线索回归认为现实场景中的响应变量（比如房价、票房等）和数据特征之间存在线性关系，而线性回归的数学假设有两个部分：

①响应变量的预测值是数据特征的线性变换。这里的参数是一组系数。而预测值是系数和数据特征的线性组合；

②响应变量的预测值和真实值之间有一个误差。这个误差服从一个正态（高斯）分布，分布的期望值是 0，方差是σ的平方。

（2）第二步：对相应的数学模型参数进行求解

对于同一个模型而言，可以用不同的算法来求解模型的参数，这是机器学习的一个核心特点。比如在教科书中一般会介绍线性回归的解析解。线性回归的解析解虽然简单优美，但是在现实计算中一般不直接采用，因为需要对矩阵进行逆运算，而矩阵求逆运算量很大。解析解主要用于各种理论分析中。

线性回归的参数还可以用数值计算的办法，比如梯度下降的方法求得近似结果。然而梯度下降需要对所有的数据点进行扫描。当数据量很多的时候，梯度下降会变得很慢。于是随机梯度下降算法就应运而生。随机梯度下降并不需要对所有的数据点扫描后才对参数进行更新，而可以对一部分数据，有时甚至是一个数据点进行更新。

（3）第三步：评估线性回归模型

由于线性回归是对问题的响应变量进行一个实数预测。那么，最简单的评估方式就是看这个预测值和真实值之间的绝对误差。如果对于每一个数据点我们都可以计算这么一个误差，那么对于所有的数据点而言，我们就可以计算一个平均误差。

2.无监督学习的基本原理

在前文中，我们提到无监督学习的主要目的是挖掘出数据内在的联系。但这里需要注意，不同的无监督学习方法对数据内部的结构有不同的假设，因此无监督学习不同模型之间常常有很大的差别。在众多无监督学习模型中，聚类模型无疑是重要的代表，而聚类模型中也有很多种类，这里我们以最常见的K均值算法（K-means）来进行说明：

（1）第一步：把现实场景中的问题抽象成相应的数学模型

K均值算法认为数据由K个类别组成。每个类别内部的数据相距比较近，而距离所有其他类别中的数据都比较遥远。因此在K均值算法中，数据到一个类别的距离被定义为到这个类别的平均点的距离。这也是K均值名字的由来。而距离函数则采用了欧几里得距离，来衡量两个数据点之间的远近。

（2）第二步：对相应的数学模型参数进行求解

直接求解K均值的目标函数是一个NP难的问题。于是大多数现有的方法都是用迭代的贪心算法来求解。

（3）第三步：评估线性回归模型

一直以来，对聚类问题、对无监督学习任务的评估都是机器学习的一个难点。无监督学习没有一个真正的目标，或者是我们之前提到的响应变量，因此无法真正客观地衡量模型或者算法的好坏。

对于K均值算法而言，比较简单的衡量指标就是，看所有类别内部的数据点的平均距离和类别两两之间的所有点的平均距离的大小。如果聚类成功，则类别内部的数据点会相距较近，而类别两两之间的所有点的平均距离则比较远。

四、哪些场景下需要用到机器学习算法？

1.供需匹配的问题

在过去的市场经济环境中，无论是B2C、B2B还是其他，我们去建立用户画像做精准营销、做好推荐系统实现千人千面、对用户进行分层分类打标签、给用户的评价信息分情绪好坏等等，都是为了更好的去做供需管理，例如网约车就是双边的供需管理。

供需管理，即谁可以找谁消费到一件相对比较合适的东西（内容、物品、信息、线索、商机），在这个过程中还可能需要通过哪几个谁才能打通彼此之间的联系。早期数据不大，通过人工的方式能解决，但如今数据量巨大的供需平台就需要利用算法来进行更高效的匹配。供需匹配过程中涉及的算法，基本都是有监督算法，不论是人群分类、商品召回、需求匹配，都可以通过过去的经验进行一个初步标签建立，然后逐步去对划分的准确性进行校验和优化。

与此同时，在供需的某些场景过程中会并存很多涉及物联网的知识，譬如物流调度、配送匹配、路线优化、仓库建设等等供应链优化方面的事情，这些场景下除了算法外，还需要去了解下运筹学的内容。

2.异常识别和诊断

异常检测在金融领域应用比较广泛，主要的场景就是风控。如图所示：

金融领域涉及的风控几乎都是GBDT / XGBT+LR，因为在金融行业有一个非常特别的属性：监管。对于算法结果必须有非常好的模型解释，对于LR逻辑回归模型来说，这是天然的优势，特征可解释，特征工程清晰，每个特征的贡献度、相关程度也可以被统计出来。换了其他深度学习的模型，从最终的模型效果上来看，roc/auc/ks的表现没差，但是解释性极差，也就造成了很多应用上的壁垒。

3.排序

排序之所以单拎出来，它的应用场景其实有一定的局限性，但是怎么做好排序，客观、合理，却是一个值得去考究的事情。常见的排序应用场景有热点榜单、搜索排序、推荐排序等。

知乎的问题回答排序是一个经典的排序应用场景，既要保证优质高赞内容可以排在前面被用户浏览，又要保证新增内容有一定曝光量，同时需要综合考虑话题热度及社区调性等多重因素。故需要将回答赞/踩数量、回答用户该领域权威性、赞/踩用户领域权威性、回答时间、回答争议性、回答用户的历史画像特征等综合权重进行算法排序。

4.预测

数值预测与分类预测都属于预测场景。销售预测、股票预测、流量预测，这些都是常见的预测场景。

5.知识图谱

2012年的时候Google推出了一个叫Knowledge Graph的产品，能够直观的看到词和其背后知识的关系。 很多大公司都已经在知识图谱的建设上进行布局了，知识图谱最早的应用是提升搜索引擎的能力，随后在辅助智能问答、自然语言理解、大数据分析、推荐计算、物联网设备互联、可解释性人工智能等多个方面展现出丰富的应用价值，如图所示，这几年推广比较成功的应该是AI辅助司法进行案件判决。

五、机器学习算法应用于业务的案例

我们最近常听到的一个词叫“大数据杀熟”，应该是算法在业务上非常常用的一种应用场景。通常来说，算法的产出物有两种，第一种是算法产出的结果（分群、分类、预测值），第二种是算法产出的规则。

1.产出结果（分群、分类、预测值）

比如亿信华辰为某监狱搭建的大数据监测服务平台，以服刑人员为研究对象，对服刑人员的相关主要属性信息进行归纳，识别并构建罪犯所关联的标签系统，对每个服刑人员个体行为、心理状态进行实时跟踪监测，并关联罪犯的心理评测信息、基本信息、成长经历信息、狱内表现信息、案情信息、触发诱因信息等，训练出识别罪犯异常的机器学习模型，自动甄别罪犯是否存在自杀、自伤、自残或脱逃风险，提前预警。

最终结合大数据技术对罪犯进行预警监控，降低警力成本，减轻监狱民警的工作强度，提高了技防的科学性、精准性，让整个安防系统更加完善。

2.产出规则

比如亿信华辰为某地级政府搭建的大数据政务服务平台，以其监管对象为核心辐射多业务系统进行跨系统跨部门数据融合，形成综合信息特征数据集，并基于该数据全集结合大数据机器学习算法，找到监管对象爆发问题和其他综合特征之间的相关性，形成多维度监督预测模型，为政务决策提供预测预警依据。

最终为各业务部门提供统一的数据共享交换服务的同时，通过机器学习算法，智能筛选可能有问题的监管对象，为各类监管工作提供预测预警数据依据，在有限的人力下覆盖更大的监管范围，深度挖掘数据特征，提高政府监管效率。

六、小结

如今，我们常常一打开淘宝就买个不停，一打开抖音就刷个不停。正如美国学者凯斯·桑斯坦所言，在传播过程中，公众会偏向于选择那些他们感兴趣的信息，但久而久之，便会将自身置于“茧房”之中。在这样的“信息茧房”中，全部都是感兴趣的内容，很容易致瘾，让人停不下来。

但正如前文所说，算法也不仅仅只应用在个性化推荐中，如今工业制造，农业生产，无人驾驶等领域也都在利用机器学习算法不断的提高生产效率。每件事情都有两面性，最重要的是怎么去对待。技术为人类服务，人类在使用这项服务时，也要要有独立思考的能力。

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