长期以来，作为搜索引擎优化师，我们每天都在讨论网站质量评估对搜索引擎有机排名的积极影响，但很长一段时间，我们都没有得到有效的答案，以下内容是 整理百度早期研究文章，分享给大家交流学习：

互联网的飞速发展和海量网络数据的涌入，给搜索引擎技术带来了严峻的挑战，同时也带来了新的机遇。 从网络爬虫的角度来看，同一个站点通常包含类似质量的资源。 通过爬取优质网站，往往可以找到更多优质资源。 因此，我们希望对网站的质量进行评分，以反映资源的质量水平，从而影响蜘蛛的调度和收录。 在过去的实践中，总体思路是根据人工研究的经验来构建规则和阈值。 发现问题后，一一修补调整阈值，以适应变化。 这种方式最大的问题是不具备可扩展性，维护成本高，不利于国际多语言支持。 因此，我们希望使用更智能的方法，自动发现站点数据中的模式，从而完成质量评级。

我们的站点质量智能评级框架如图1所示。

图1：站点质量智能评级系统

在任务层面，首先， 我们首先将网站分为优质网站和低质量网站。 区分优质网站和劣质网站，就是挖掘出一批质量优秀的网站作为我们系统的基础，降低反垃圾邮件和反作弊的成本，提高稳定性和权威性 系统检索结果，减少用户的不良反应； 同时，整个互联网生态将常态化，鼓励为互联网创造有价值的资源。 我们的目标是让优质资源在整个系统中占据绝对优势，将劣质资源排除在外，仅作为系统策略不完善时的必要补充。 其次，我们在优质站点和低质量站点内分别细分了几个层次。 用这些级别来区分网站质量的差距，会影响百度蜘蛛的调度和索引控制，以及对低质量网页的筛选。

在战略层面，我们使用一系列机器学习方法，从人工标注的样本中学习，建立模型，将学习到的知识应用到未知站点数据上，完成质量评级。 任务。

下面以优质/劣质站点二分法问题为例，介绍智能算法在站点质量评级系统中的应用。 在好/坏站点二分法问题中，我们采用了支持向量机 (SVM) 模型。 SVM 是一种基于判别式的机器学习模型。 它的原理很简单：对于一个二元分类问题，比如高质量站点和低质量站点，SVM 的目标是在多维空间中找到一个超平面，使得不同类别的实例被这个 尽可能多的超平面，并且超平面从平面到其两侧最近的实例（称为边）的距离尽可能大（图 2）。

支持向量机的目标函数可以转化为凸二次优化问题，通过数值优化方法求解。

SVM的优点包括：

（1）与其他机器学习方法相比，分类性能优异；

（2）模型的复杂度与维度大小有关，不敏感。 这使得它在好/坏站点二分法问题上表现良好。

图2：支持向量机SVM

在使用SVM进行智能站点质量评级的过程中，有两点需要特别注意：一是特征的预处理。 在连续的数值特征中，有些特征的数值差异过大，高质量站点和低质量站点之间的差异可能是几百万或几千万。 我们使用这些特征的对数来展平数值变化，这有利于机器学习。

对于离散特征，我们根据其取值的个数将其拆分为几个变量，比如x=1,2,3，我们拆分为(0,0,1),(0, 1,0) 和 (1,0,0)。 另一个是特征选择。 在网站功能中，并不是所有的都是有用的，有些是无关紧要的，有些甚至有负面影响，应该被淘汰。 在实践中，我们采用了统计方法（信息增益、检查）和分类准确率提升（降低）相结合，提取了几个有用的特征，将高质量站点识别的准确率和召回率提高到了 95% 如上所述 ，效果显着。

以上以高质量/低质量站点二分任务为例，简单介绍智能算法在站点质量评级系统中的应用。 理论机器学习模型SVM与站点质量评级的实际应用完美结合，显着提升系统性能。 这给了我们一些启示：当我们面对复杂的问题时，与其埋头在乱七八糟的数据中寻找规律，不如先看看有没有解决类似问题的理论模型。 理论知识与实际问题相结合，往往会产生意想不到的结果。