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基於維基百科之詞組擴增方法與搜尋應用

為了解決搜尋引擎排名 2020的問題，作者蔡聿涵 這樣論述：

台灣自有網站眾多，唯有讓使用者搜索體驗良好才能擁有較高的黏著度，吸引使用者重複拜訪網站，因此優化搜索引擎是一大關鍵。過去的方法中有擴充使用者搜索詞彙、推薦擁有相似偏好的使用者相關的東西、推薦熱門搜索關鍵字等。在此類的研究中，針對文章內容的詞彙擴充較少被拿出來討論，當網站內的文章內容詞彙不多時，很難用單一詞彙搜索到結果，要讓使用者輸入不同的詞彙也能找到相關的文章。本論文透過網路爬蟲蒐集維基百科詞彙做擴充的語料庫，並透過PMI、卡方檢定兩種方法計算出擴充詞組，藉由文化部網站的文章作範例進行方法的測驗與分析。研究結果發現用PMI計算出的擴充詞組與用卡方檢定計算出的擴充詞組結果很相似，準確度都達7成

。進一步比較有擴充詞彙文章與沒有擴充詞彙文章，發現有擴充詞彙文章返回結果較多，但由於詞彙同時包含很多意義，部分擴充結果會偏離文章主題。

運用隱含狄利克雷分布於 Google 排名優化-以程式設計網站為例

為了解決搜尋引擎排名 2020的問題，作者張晶郁 這樣論述：

網際網路的發達，人們仰賴搜尋媒體去做資料查詢， 搜尋引擎優化(Search Engine Optimization, SEO)逐漸成為行銷的管道。網站經營者模擬 Google 的喜好去撰寫與設計文章並優化文章在搜尋引擎的文章排名，以增加網站的曝光度。網站內容一直是影響搜尋引擎排名的重要因素，不但影響 Google 所抓取的資料內容也影響到使用者的觀感。本研究將內容 SEO(Content SEO)視為搜尋引擎優化中最重要的部分，而內容SEO(Content SEO)也是目前網站站長在做SEO 優化時，最在意且最容易影響排名的因素。網站站長往往只能透過經驗或是查閱大量的文章去做優化網站內容.

然而，這個方式耗時又耗力。因此，本研究為了提高優化排名時的成效與更快速的了解Google 搜尋引擎所注重的內容SEO，以關鍵字的方式去提升網站文章在 Google 搜尋引擎的排名。本研究透過 python 去爬取 Google 搜尋某個關鍵字的前十名的文章內容，藉由隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)模型去找出(Latent semantic indexing，LSI)關鍵字，進而找出該關鍵字在不同條件下的潛在語意(Latent semantic)，最後使用找出的 LSI 關鍵字去優化網站文章，並測試在不同參數下(出現頻率與關鍵字組數)，其文章

優化的成效。本研究將文章分為兩大類型，有SEO 經驗者、無SEO 經驗者所撰寫的，在加入相同參數下，去測試排名優化的成效以及找出不同情況下適合使用的優化方式。研究結果發現，運用 LDA 模型找出的 LSI 關鍵字確實能改善文章的排名。LSI 關鍵字出現的頻率與組數都會對網站排名造成影響。此外，無論是有無 SEO 經驗者， 在透過 LSI 關鍵字優化文章，文章排名皆有顯著的改善，以無 SEO 經驗者改善的幅度更顯著。