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但是,探索新型算法评价指标应该要遵循以下的原则:
1. 避免抽象概念和人为含义的推荐
每个人对新算法的描述都各不相同。它不是标准描述,也不是相关的某些特定解释。我们看到的一些文章都是通过这样的虚构的解释来赢得读者的青睐。
这是因为新算法将基于“假设”的概念提出,并未被科学界视为真理。我们可以理解这一点。
2. 分析正确的算法模型
新算法的目标是在网络上测试,而不是测试算法的性能。在测试阶段,可以找到真正的核心,然后在几个阶段,按照预设的目标优化相关的信息,这个结果就可以大大提高。
3. 采用最接近底层算法的方法
与传统的计算模型相比,我们更注重底层算法模型。根据算法的主题,可以从三层模型中筛选出所有可能的类型。
本系列主要是以典型的百度为例。它为用户生成了哪些不同的算法,并提出了相应的建议。我们通过这样的过程,能够看出新算法的潜在缺点和缺陷。
在此,我的指南已经说明,不应该以实际效果为理由,以不正式和自然的方式测试这个算法。如果它真的给你,它真的会成为一个好的算法吗?
因此,如果我们看到这个新算法,它将被提示我们说“只是为了做一个样本,然后我们会在这个样本中进行测试。”,那么我们是否可以将这种算法应用于实际业务场景呢?
我们应该注意什么?
1. 最基本的通用方法,然后从与现有算法的不同中选择它
在这种情况下,这可能是更高级的计算模型,它从多个角度选择出最接近底层算法的元素。例如,最常见的搜索是抓取和爬行,如果是这样,搜索引擎就可以定义“抓取”、“爬行”和“索引”。如果它是“爬行”,那么它就没有意义,我们不能使用它。
因此,我们对各种类型的百度模型进行分析,以找到最接近底层算法的元素。
2. 如何识别出不相关的百度算法?
当我们看到一个新算法时,我们应该如何判断它?
我们在进行测试时,最常见的方法是建立一个“蜘蛛爬行”模型。当我们的算法最终出现时,我们可以从搜索引擎中识别它。
3. 哪些因素影响搜索引擎优化?
这里我推荐三个因素,它们在一定程度上影响了百度算法的效果。
1)实时的SEO指标
2)反馈的影响
3)外部因素
通常我们认为一个新算法的效果取决于一个新算法的迭代。
