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潜在语义索引(LSI)_SEO名词解释

潜在语义索引,英文Latent Semantic Indexing。缩写LSI,潜在语义索引指的是通过海量文献找出词汇之间的关系。当两个词或一组词大量现在同一个文档中时,这些词之间就可以被认为是语义相关的。

一、LSI的应用

潜在语义索引也就是我们常说的网页相关性,如何判断网页相关性,判断的标准也就是潜在语义索引应用,通过文档中存在的关键词,大量出现的词的相关度,网页相关性之前是网站关键词排名的重要影响因素,后期因关键词堆砌作弊,相关性这一环影响下调,同时打击恶意堆砌关键词的网站。

二、LSI的应用

潜在语义索引的原理是认为文档中词与词之前有某种潜在的语义联系,通过统计分析,系统自动寻找这些潜在的语义联系,形成语义空间。潜在语义索引方法已经被证明是对传统的向量空间技术的一种改良,它扩展了向量空间模型,模拟了利用奇异值分解计算文档矩阵的潜在语义空间。因此,潜在语义索引可以用来克服语词匹配过程中面临的两个问题:同义现象(人们选择词汇的可变性)和多义现象(同一个词往往有不同的意思)。

例如,有四个索引项:网站优化、网站建设、SEO优化和青蛙。对索引项“网站优化”而言,其中“SEO优化”是同义词,“网站建设”是有关系的词,而“青蛙”则没有关系。在向量空间模型中,假如检索“网站优化”,则在那些无“SEO优化”这个索引项的文档中,有索引项“网站优化”的文档不会比有索引项“青蛙”的文档具有更大的相似度。潜在语义索引通过对向量空间的降秩可以表示“网站优化”和“SEO优化”的同义关系。

潜在语义索引是基于文档间、文档索引项间、文档索引项和文档间的潜在语义关系构建的一个语义空间,具有相似主题的文档或者相近含义的索引项在该空间中对应的点之间的距离很近。

利用潜在语义索引的原理,可以可以通过对大规模文档集合的统计分析,创建文档矩阵和语义空间来揭示文档间、索引项间、索引项与文档间的潜在语义关系。

潜在语义索引可以计算出文档间、文档索引项间、文档索引项和文档间的相似度大小,在很多领域都可以得到运用,比如文本检索、自动标引、文本摘要、信息过滤、双语交叉过滤、垃圾邮件过滤、文本分类、个性化服务和用户反馈、智能检索等方面。

总结:在SEO网站优化中,潜在语义索引经常被用来判断网站的相关性,网页与关键词索引的相关度如何,靠的就是潜在语义索引的判断。

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